Một xưởng sản xuất bột giặt tại Haldia (Ấn Độ) từng phải đau đầu điều chỉnh thủ công hệ thống nhiệt độ, thông gió và độ ẩm để mẻ hàng đạt chuẩn mà không gây tiêu tốn quá nhiều điện năng. Giờ đây, mọi thông số đều được tinh chỉnh tự động theo thời gian thực nhờ một "bản sao số" vận hành bằng trí tuệ nhân tạo (AI).
Đây là một trong những minh chứng thực tế được đưa ra tại Tuần lễ Khí hậu New York. Giới chuyên gia nhận định, AI không còn là câu chuyện viển vông trên giấy mà đang trực tiếp giải bài toán sống còn của giới sản xuất, đó là tối ưu chi phí vận hành và nâng cao tính bền vững trước sức ép biến đổi khí hậu.
' %2F%3E%3C%2Fsvg%3E)
AI đang tái định hình nhà máy hiện đại, từ nâng cao năng suất, kiểm soát chất lượng đến bảo trì dự đoán (Ảnh: AdobeStock).
"Bản sao số" giúp tiết kiệm hàng tỷ euro
Báo cáo mới nhất từ Liên Hợp Quốc cảnh báo nhiệt độ toàn cầu có thể vượt ngưỡng tăng 1,5 độ C trong vài năm tới, đẩy các chuỗi cung ứng vào rủi ro gián đoạn ngày càng lớn. Để thích ứng, bài toán hiệu quả năng lượng trở thành ưu tiên hàng đầu của nhiều doanh nghiệp lớn.
Kể từ khi đưa hiệu quả năng lượng vào trọng tâm chiến lược từ năm 2008, Unilever đã tiết kiệm được hơn 1,5 tỷ euro (tương đương khoảng 1,6 tỷ USD) thông qua hàng loạt sáng kiến cải tiến, từ việc nâng cấp thiết bị điện cũ đến số hóa vận hành. Bước đi tiếp theo của tập đoàn này là nhân rộng các mô hình bản sao số trên toàn cầu.
Bản chất của công nghệ này là tạo ra một nhà máy ảo trên máy tính, phản chiếu nguyên vẹn hoạt động thực tế. Nhờ vậy, kỹ sư có thể tự do mô phỏng, chạy thử nghiệm các kịch bản vận hành mà không làm đình trệ dây chuyền thật, hạn chế tối đa rủi ro gián đoạn sản xuất.
Bà Hannah Hislop, Giám đốc phụ trách phát triển bền vững về khí hậu tại Unilever, nhấn mạnh: “Bằng cách tạo ra bản sao kỹ thuật số của các cơ sở, chúng tôi có thể thử nghiệm và giám sát trong môi trường ảo trước khi đưa vào thực tế. Những doanh nghiệp vận hành hiệu quả hơn và chủ động giảm phát thải sẽ có vị thế cạnh tranh vượt trội trong tương lai”. Doanh nghiệp này dự kiến phủ sóng hơn 40 bản sao số tại các nhà xưởng toàn cầu trong vòng 18 tháng tới.
Giữ nguyên máy móc cũ, chỉ cần “thông minh hóa”
Nhiều chủ doanh nghiệp thường e ngại việc chuyển đổi xanh sẽ tốn kém chi phí thay mới toàn bộ dây chuyền. Tuy nhiên, các giải pháp công nghệ hiện nay cho thấy bài toán nâng cấp hoàn toàn có thể thực hiện theo từng phần, tiết kiệm tối đa vốn đầu tư.
Điển hình như Trane Technologies, tập đoàn chuyên về thiết bị điều hòa không khí và kiểm soát môi trường, đã mua lại nền tảng Brainbox AI để tự động hóa hệ thống sưởi và thông gió cho các tòa nhà và cơ sở thương mại. Các chuỗi bán lẻ lớn như Dollar Tree hay Sleep Country hiện đã ứng dụng công nghệ này trên hàng trăm điểm bán để dự báo nhu cầu năng lượng.
Theo bà Emily Vesling, Giám đốc phát triển bền vững tại Trane Technologies, điểm giá trị nhất của công nghệ nằm ở khả năng tích hợp linh hoạt: “Doanh nghiệp không cần phải đập đi xây lại mọi thứ để có được một nhà máy của tương lai. Việc gắn hệ thống điều khiển thông minh lên nền tảng thiết bị sẵn có vừa giúp tiết kiệm điện, vừa phát hiện sớm các sự cố hỏng hóc trước khi chúng xảy ra”.
Đột phá tái chế và thu hồi khoáng sản
Bên cạnh việc tiết kiệm điện, AI còn chứng minh sức mạnh vượt trội ở khâu tái chế và phân loại nguyên vật liệu phế thải, mở đường cho mô hình kinh tế tuần hoàn.
Công cụ mã nguồn mở CircularNet của Google là một ví dụ điển hình. Bằng thuật toán học máy, hệ thống camera AI có thể nhận diện chính xác các dòng vật liệu như nhựa, giấy và kim loại trên băng chuyền với tốc độ cao, giảm thiểu triệt để tình trạng lẫn tạp chất so với khâu lọc thủ công.
Bà Danielle Holly, Giám đốc khu vực Bắc Mỹ tại Quỹ Ellen MacArthur, cho biết một số mô hình ứng dụng thuật toán đã giúp nâng tỷ lệ phân loại rác thải chính xác từ mức khiêm tốn 15% lên tới 80%. Bước nhảy vọt này mang ý nghĩa quyết định đối với việc thu hồi kim loại quý từ rác thải điện tử bị loại bỏ.
Trong bối cảnh nguồn cung khoáng sản tự nhiên phục vụ sản xuất chip bán dẫn và công nghệ cao ngày càng khan hiếm, việc khai thác lại nguyên liệu từ các thiết bị cũ đang trở thành xu hướng tất yếu. Chính sức ép chuỗi cung ứng đã thúc đẩy các tập đoàn công nghệ lớn cùng nhiều tổ chức nghiên cứu bắt tay hợp tác chặt chẽ, tạo ra nguồn cung vật liệu thứ cấp dồi dào hơn cho thị trường tương lai.