Trong bối cảnh Cách mạng công nghiệp 4.0 đang tái định hình các ngành sản xuất trên toàn cầu, ngành may mặc vẫn còn gặp nhiều rào cản trong quá trình chuyển đổi sang sản xuất thông minh do đặc thù phụ thuộc nhiều vào thao tác tay của lao động và hệ thống sản xuất truyền thống.
Bài viết này tập trung phân tích mô hình nhà máy may thông minh thông qua khung SWOT, làm rõ các điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội và thách thức để đưa ra một số khuyến nghị cho doanh nghiệp may mặc không chỉ thích ứng mà còn bứt phá trong kỷ nguyên sản xuất số.
Thực trạng công nghệ sản xuất thông minh trong ngành may mặc
Sản xuất thông minh với những nền tảng công nghệ như Internet vạn vật (IoT), hệ thống thực – ảo (CPS – Cyber-Physical System), học máy (Machine Learning), dữ liệu lớn (Big Data), bản sao kỹ thuật số (Digital Twin) đang định hình lại hoạt động sản xuất toàn cầu. Tuy nhiên, trong khi các ngành công nghiệp như ô tô, điện tử, thực phẩm và y tế đã bước vào giai đoạn tích hợp sâu các công nghệ này, thì ngành may mặc vẫn loay hoay trong việc chuyển đổi từ mô hình sản xuất truyền thống sang mô hình thông minh. Lý do chính đến từ đặc thù của ngành, sản phẩm thay đổi liên tục theo mùa và xu hướng thời trang, quy trình sản xuất phụ thuộc nhiều vào kỹ năng công nhân, mức độ tự động hóa thấp và khó chuẩn hóa về mặt thiết kế.
Ví dụ, trong khi digital twin – mô hình cho phép mô phỏng và điều phối toàn bộ nhà máy trong môi trường ảo – đang dần trở thành tiêu chuẩn trong các nhà máy ô tô và dược phẩm, thì trong ngành may mới xuất hiện ở các dự án thí điểm nhỏ lẻ.
Phân tích SWOT nhà máy thông minh
Điểm mạnh
- Trong giai đoạn sản xuất, các công nghệ thông minh đóng vai trò trung tâm trong việc điều phối và tối ưu hóa dây chuyền. Từ khâu cắt vải, may, kiểm tra chất lượng đến đóng gói, các hệ thống điều hành sản xuất tích hợp (MES) giúp giám sát thời gian thực từng công đoạn, tự động nhận diện điểm nghẽn và phân bổ nguồn lực phù hợp. Máy móc được kết nối có thể điều chỉnh tốc độ hoặc quy trình theo tín hiệu từ hệ thống điều hành, từ đó hạn chế lãng phí thời gian và giảm sai sót trong thao tác thủ công. Bên cạnh đó, digital twin cho phép mô phỏng hoạt động của toàn bộ dây chuyền sản xuất, giúp doanh nghiệp dự đoán và điều chỉnh cấu hình trước khi triển khai trên thực tế, tiết kiệm thời gian thử nghiệm và giảm thiểu rủi ro trong vận hành. Nhờ những công nghệ này, chu kỳ sản xuất được rút ngắn rõ rệt và độ chính xác của sản phẩm được cải thiện.
- Về mặt chi phí, việc triển khai công nghệ như máy in 3D, chuỗi cung ứng thông minh và kết nối giữa các bộ phận giúp tiết kiệm chi phí lao động, năng lượng, nguyên vật liệu và giảm thiểu chất thải. Hơn nữa, khả năng dự đoán chính xác nhu cầu giúp doanh nghiệp duy trì mức tồn kho tối thiểu. Cùng với đó, bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance) nhờ cảm biến theo dõi tình trạng thiết bị giúp phát hiện lỗi tiềm ẩn, phòng ngừa ngừng hoạt động ngoài kế hoạch.
- Hệ thống dữ liệu kết nối liên phòng ban trong nhà máy thông minh giúp loại bỏ hiện tượng thông tin bị cô lập ở từng bộ phận (information silo), tăng hiệu quả liên kết trong doanh nghiệp.
- Ngoài hiệu quả vận hành, hình ảnh thương hiệu của doanh nghiệp sử dụng công nghệ sản xuất tiên tiến thường được cải thiện trong mắt người tiêu dùng.
Điểm yếu
- Việc chuyển đổi sang mô hình nhà máy thông minh đòi hỏi chi phí đầu tư lớn và thời gian thực hiện kéo dài, tạo áp lực lên các doanh nghiệp nhỏ và vừa. Trong một số trường hợp, việc chuyển đổi từng phần mà không có lộ trình phù hợp có thể dẫn đến sự thiếu đồng bộ và giảm hiệu quả tổng thể.
- Sự thiếu hợp tác hay năng lực không đảm bảo của người lao động khi phải thích ứng với thay đổi lớn về công nghệ cũng là rào cản. Đặt ra yêu cầu định hướng đào tạo sớm và sắp xếp lao động phù hợp.
Cơ hội
- Nhà máy thông minh tạo ra cơ hội nâng cao tính bền vững về môi trường nhờ tối ưu hóa dòng thông tin và vật liệu trong sản xuất, mua sắm và kiểm kê. Bên cạnh đó, các mô hình kinh doanh hoặc sản phẩm mới cũng có thể được xây dựng dựa trên dữ liệu hành vi tiêu dùng.
- Các công nghệ thông minh không chỉ nâng cao hiệu quả sản xuất mà còn mở ra khả năng tối ưu hóa logistics nội bộ và tiết kiệm năng lượng. Hệ thống cảm biến và nền tảng phân tích dữ liệu cho phép tự động điều phối sản phẩm từ băng chuyền sang kho vận, cập nhật lộ trình vận chuyển đến phương tiện phù hợp, nhờ đó giảm thiểu thời gian chờ và chi phí lưu kho. Chế độ vận hành linh hoạt của máy móc giúp giảm tiêu thụ năng lượng, đặc biệt là chi phí điện chiếu sáng, nhờ khả năng tự bật/tắt theo lệnh sản xuất hoặc sự hiện diện của nguyên phụ liệu.
- Trong công tác thị trường và logistics đầu ra, nhu cầu ngày càng tăng đối với các sản phẩm cá nhân hóa và thời gian giao hàng ngắn đòi hỏi sự linh hoạt cao trong hệ thống sản xuất. Các dây chuyền thông minh có thể phản ứng tức thời với biến động đơn hàng nhờ dữ liệu thời gian thực và khả năng cấu hình linh hoạt. Thực tế cho thấy, các nhà máy đã rút ngắn thời gian giao hàng nhờ ứng dụng AI và hệ thống điều phối sản xuất thông minh
- Khách hàng thậm chí có thể trực tiếp tham gia vào quá trình sản xuất thông qua các nền tảng số, lựa chọn kiểu dáng, chất liệu, kích cỡ và đồng bộ tức thời vào dây chuyền sản xuất. Điều này đòi hỏi hệ thống phải có khả năng xử lý dữ liệu tức thời và cấu hình nhanh chóng – một điểm mạnh đặc trưng của nhà máy thông minh.
- Mô hình nhà máy may thông minh thúc đẩy sản xuất bền vững và sử dụng lao động chất lượng cao có thể giúp doanh nghiệp tiếp cận các chính sách hỗ trợ của Chính phủ đồng thời thu hút các nhà đầu tư.
- Hơn nữa, nhờ tính tích hợp và khả năng phản ứng nhanh, nhà máy thông minh nâng cao hiệu quả hoạt động và khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp trên thị trường toàn cầu.
Thách thức
- Thách thức lớn nhất là là rủi ro an ninh mạng do sự kết nối rộng khắp giữa hệ thống nội bộ và bên ngoài. Sự cố bảo mật có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến an toàn lao động, hoạt động sản xuất, chất lượng sản phẩm và dữ liệu tài chính – khách hàng của doanh nghiệp.
- Đặc điểm nhân khẩu học và mức độ sẵn sàng về kỹ năng số của lao động ở các khu vực địa lý khác nhau cũng ảnh hưởng đến việc triển khai thành công nhà máy thông minh. Việc thiếu hụt nhân lực có tay nghề, cùng với sự không tương thích về hạ tầng công nghệ giữa doanh nghiệp và các bên liên quan trong chuỗi cung ứng, là các yếu tố cản trở cần được giải quyết.
Vai trò của con người trong sản xuất thông minh ngành may mặc
Một trong những điểm then chốt khi chuyển đổi sang sản xuất thông minh trong ngành may mặc là yếu tố con người – điều khác biệt cơ bản với phần còn lại của lĩnh vực sản xuất. Các ngành sản xuất có mức độ tự động hóa cao có thể giảm đáng kể vai trò lao động trực tiếp, nhưng ngành may mặc, vốn có đặc trưng là sản phẩm thay đổi liên tục, đa dạng và khó robot hóa các thao tác tay, vẫn cần sự tham gia tích cực của con người. Chính vì vậy, trong khi nhiều ngành đang hướng đến mô hình nhà máy tự hành (lights-out factory), ngành may mặc lại cần một mô hình “hợp tác thông minh” giữa con người và hệ thống.
Do đó, các hệ thống sản xuất thông minh trong ngành may không thể bỏ qua yếu tố nhân lực, mà cần tích hợp họ như một phần không thể thiếu của hệ thống. Điều này đồng nghĩa với việc phải phát triển các phương pháp thu thập, phân tích dữ liệu kỹ năng và năng suất lao động của người lao động một cách liên tục. Việc này giúp thiết lập cơ sở dữ liệu cá nhân hóa để phân công lao động hiệu quả, đảm bảo chất lượng sản phẩm và tổ chức các khóa đào tạo nâng cao tay nghề phù hợp.
Hiện nay, một số doanh nghiệp may đã xây dựng hệ thống đo lường năng suất cá nhân theo thời gian thực, kết hợp dữ liệu cảm biến (thiết bị đeo tay, camera AI…) với dữ liệu hiệu suất từ hệ thống MES để cập nhật liên tục “hồ sơ hiệu suất” của từng công nhân. Từ đó, hệ thống có thể phân công công đoạn, đề xuất điều chỉnh layout hoặc gợi ý đào tạo cá nhân hóa, thay vì áp dụng chiến lược đào tạo hoặc bố trí đồng loạt.
Tuy nhiên, để toàn bộ hệ thống sản xuất thông minh vận hành hiệu quả, bên cạnh kỹ năng và sự thích ứng của người lao động, không thể thiếu vai trò quyết định của lãnh đạo cấp cao. Trong môi trường sản xuất dữ liệu hóa, việc ra quyết định chiến lược từ đầu tư thiết bị, tối ưu quy trình, đến hoạch định sản xuất và phát triển nhân lực – đòi hỏi nhà lãnh đạo phải có năng lực đọc hiểu dữ liệu lớn, hiểu logic vận hành của các hệ thống thông minh và biết sử dụng các công cụ phân tích để đưa ra quyết định kịp thời, chính xác. Nếu công nhân là “cảm biến sống” trên dây chuyền, thì lãnh đạo là “bộ xử lý trung tâm” giúp dữ liệu được chuyển hóa thành hành động mang lại hiệu quả.
Do đó, năng lực dữ liệu (data literacy) không chỉ là yêu cầu đối với kỹ thuật viên hay bộ phận IT, mà còn cần trở thành năng lực cốt lõi của đội ngũ lãnh đạo trong kỷ nguyên sản xuất thông minh. Khả năng ra quyết định dựa trên phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp không chỉ phản ứng nhanh với biến động thị trường, mà còn chủ động định hình lại chuỗi giá trị, thiết kế lại mô hình sản xuất theo hướng linh hoạt, bền vững và cạnh tranh hơn.
Một số khuyến nghị
Phân tích SWOT cho thấy nhà máy thông minh là mô hình sản xuất ưu việt, mang lại giá trị lớn trong dài hạn, nhưng không thể triển khai ồ ạt hoặc thiếu kiểm soát.
Do đặc thù kỹ thuật, cơ cấu lao động và đặc điểm sản xuất mùa vụ, ngành may cần một chiến lược chuyển đổi riêng, không thể sao chép mô hình từ các lĩnh vực công nghiệp khác. Doanh nghiệp cần thiết kế lộ trình chuyển đổi phù hợp với quy mô và năng lực nội tại. Việc triển khai nên theo hướng tiếp cận theo chiều sâu, bắt đầu từ những khâu có tính khả thi cao và hiệu quả rõ ràng, như giám sát năng suất chuyền, cảnh báo máy móc, hoặc phân tích dữ liệu tiêu hao nguyên liệu. Các giải pháp như RFID cấp chuyền, phần mềm điều độ sản xuất tích hợp mô phỏng, camera AI kiểm soát lỗi sản phẩm hay hệ thống MES kết nối sản xuất – nhân sự – kho vận nên được áp dụng theo lộ trình.
Bên cạnh hạ tầng công nghệ, đầu tư vào nhân lực kỹ thuật số là yếu tố then chốt. Các chương trình đào tạo nội bộ, liên kết với cơ sở đào tạo bên ngoài và hợp tác chuyển giao công nghệ cần được triển khai song song, đảm bảo đội ngũ có khả năng vận hành và thích ứng. Trong các doanh nghiệp vừa và nhỏ, nên ưu tiên công nghệ có tỷ lệ hoàn vốn cao, tránh đầu tư dàn trải vào những nền tảng như AI hoặc digital twin khi chưa có nền tảng dữ liệu phù hợp.
Ngoài ra, cần đặt vấn đề bảo mật thông tin và khả năng phục hồi hệ thống ngang hàng với năng suất và chi phí. Việc thiết kế lớp an ninh mạng, giám sát định kỳ và xây dựng cơ chế phản hồi nhanh trước sự cố là điều không thể thiếu.
Cuối cùng, để tạo nền tảng bền vững, ngành dệt may Việt Nam cần thúc đẩy sự liên kết giữa nhà nước – doanh nghiệp – viện nghiên cứu. Việc hình thành cơ sở dữ liệu ngành, chuẩn hóa kiến trúc hệ thống và triển khai mô hình thí điểm là bước đi quan trọng nhằm thu hẹp khoảng cách công nghệ, hướng tới xây dựng hệ sinh thái sản xuất thông minh đặc thù cho ngành may mặc.
Theo nội dung Đặc san Dệt May và Thời trang Việt Nam số 7 + 8/2025. Chi tiết xem tại đây!
