Đột phá KHCN - Đổi mới sáng tạo.

Mặc dù trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng thu hút sự quan tâm trong lĩnh vực sản xuất hóa chất, nhưng đây vẫn là một trong những ngành ít khai thác nhất tiềm năng mang tính chuyển đổi của công nghệ này. Một khảo sát gần đây của McKinsey cho thấy chỉ 14% hoạt động trong lĩnh vực năng lượng và vật liệu chịu tác động của AI tạo sinh (Generative AI), thấp hơn đáng kể so với mức trung bình 23% của các ngành kinh tế khác.

Trong bối cảnh thị trường toàn cầu đòi hỏi sản xuất bền vững hơn, chuỗi cung ứng linh hoạt hơn và chu kỳ đổi mới nhanh hơn, trí tuệ nhân tạo mang lại lợi thế cạnh tranh vượt ra ngoài tự động hóa đơn thuần. Bài viết này phân tích cách AI tạo sinh đang tái định hình sản xuất, các ứng dụng cụ thể của AI, cũng như những vấn đề mà đội ngũ lãnh đạo cần cân nhắc để dẫn dắt quá trình chuyển đổi số trong ngành hóa chất.

Vai trò của AI trong sản xuất hóa chất

Ngành công nghiệp hóa chất là một trong những trụ cột quan trọng nhất của nền kinh tế toàn cầu. Từ nông nghiệp đến dược phẩm, ngành này đặt nền móng cho vô số lĩnh vực khác. Tuy nhiên, khi xét đến việc tiếp nhận các công nghệ tiên tiến, ngành hóa chất vẫn đang tụt lại phía sau. Theo McKinsey, trong năm 2022, Amazon đầu tư 73 tỷ USD cho công nghệ và hạ tầng, trong khi toàn bộ ngành hóa chất của Mỹ chỉ chi khoảng 13 tỷ USD. Khoảng cách này cho thấy rõ sự chững lại của đổi mới công nghệ trong ngành hóa chất và đặt ra những câu hỏi quan trọng về tương lai của kỹ thuật hóa học.

Để thu hẹp khoảng cách đó, các doanh nghiệp đang tìm đến trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, không phải mọi loại AI đều giống nhau. AI truyền thống phát huy hiệu quả trong việc giải quyết các bài toán đã được xác định rõ: phân tích dữ liệu có cấu trúc, tuân theo các quy tắc cố định và tự động hóa những nhiệm vụ quen thuộc như bảo trì dự đoán hay tối ưu hóa quy trình.

Ngược lại, AI tạo sinh mở ra những chân trời mới. Công nghệ này có khả năng xử lý cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, phát hiện các mẫu mà con người có thể bỏ sót, đồng thời hỗ trợ các quy trình hóa học ứng dụng AI nhằm thúc đẩy khám phá khoa học và nâng cao hiệu quả vận hành.

Mối quan tâm ngày càng lớn đối với AI là một phần của làn sóng chuyển đổi số rộng hơn đang diễn ra trong ngành hóa chất. Theo báo cáo của IBM, các doanh nghiệp đang đầu tư vào nhiều công nghệ khác nhau, từ Internet vạn vật (IoT), điện toán đám mây đến tự động hóa quy trình bằng robot và AI. Những tiến bộ này thúc đẩy tự động hóa trong ngành hóa chất, nhưng yếu tố tạo khác biệt thực sự không chỉ nằm ở công nghệ, mà ở cách thức triển khai.

Để chuyển tiềm năng số thành kết quả đo lường được, lãnh đạo ngành cần ưu tiên ba trụ cột then chốt:

• Con người và đào tạo: Nâng cao kỹ năng cho đội ngũ là điều thiết yếu. Nhân sự cần hiểu rõ công cụ và quy trình để thúc đẩy chuyển đổi số hiệu quả.
• Chất lượng dữ liệu và kiến trúc dữ liệu: Các hệ thống tiên tiến đòi hỏi dữ liệu đáng tin cậy, được cấu trúc tốt để tạo ra insight chính xác. Thiếu hạ tầng dữ liệu vững chắc, mọi nỗ lực tối ưu sẽ bị đình trệ.
• Tuân thủ và quản trị: Khi các hệ thống thông minh được tích hợp sâu vào những quy trình chịu sự điều chỉnh chặt chẽ, tính minh bạch, khả năng truy xuất và tuân thủ pháp lý là yêu cầu không thể thỏa hiệp.

Ứng dụng AI trong ngành hóa chất

Ngành hóa chất chưa bao giờ thiếu dữ liệu – thậm chí có thể nói là “sống nhờ dữ liệu”. Tuy nhiên, điều doanh nghiệp cần hiện nay là cách thức thông minh hơn để biến dữ liệu thành quyết định. Trí tuệ nhân tạo mang lại chính xác điều đó: đẩy nhanh đổi mới, tối ưu hóa vận hành và cải thiện chất lượng ra quyết định ở mọi khâu trong chuỗi giá trị.

Từ nghiên cứu hóa học tăng cường bởi AI đến điều khiển quy trình thế hệ mới, các công nghệ thông minh đang tái định nghĩa những gì có thể thực hiện được trong phòng thí nghiệm và trên dây chuyền sản xuất.

1. Nghiên cứu và phát triển (R&D)

Việc tìm ra một phân tử hay vật liệu mới không chỉ phức tạp mà còn tốn kém và kéo dài. Chu kỳ R&D truyền thống có thể kéo dài nhiều năm và tiêu tốn hàng triệu USD trước khi một sản phẩm được thương mại hóa. AI tạo sinh đang rút ngắn đáng kể quá trình này. Từ khám phá phân tử đến xây dựng công thức, những gì trước đây mất hàng tháng nay có thể giảm xuống chỉ còn vài tuần.

Khác với AI truyền thống vốn cần tập dữ liệu lớn và mô hình được xác định trước, các mô hình nền tảng (foundation models) mới hiệu quả hơn nhiều về mặt dữ liệu.

Kết quả: đổi mới nhanh hơn, chính xác hơn, dựa trên các thực hành sản xuất hóa chất định hướng dữ liệu.

2. Tối ưu hóa quy trình và kiểm soát chất lượng

Quy trình sản xuất hóa chất rất nhạy cảm với những biến động nhỏ về nhiệt độ, áp suất hay độ tinh khiết của nguyên liệu đầu vào. Phân tích dựa trên AI có thể giám sát các biến số này theo thời gian thực, phát hiện bất thường và tự động đề xuất hoặc thực hiện điều chỉnh.

Nhờ đó, sản xuất trở nên ổn định hơn, giảm dừng máy ngoài kế hoạch và cải thiện tính đồng nhất của sản phẩm, đồng thời tối thiểu hóa tiêu thụ năng lượng và tài nguyên. Trong bối cảnh này, AI trong sản xuất hóa chất không chỉ là tự động hóa, mà là mở khóa những cấp độ mới về hiệu quả và độ chính xác.

3. Bảo trì mang tính dự đoán

Các phương pháp bảo trì truyền thống thường dựa trên lịch trình cố định hoặc dữ liệu hỏng hóc trong quá khứ, nhưng điều đó không còn đủ. Với AI tạo sinh, doanh nghiệp đang tái định hình cách tiếp cận độ tin cậy thiết bị.

Bằng cách kết hợp dữ liệu bảo trì nội bộ với các nguồn dữ liệu bên ngoài, hệ thống có thể tự động tạo hoặc tinh chỉnh các phân tích dạng hỏng hóc và tác động (FMEA), giúp đội ngũ kỹ thuật ưu tiên can thiệp dựa trên rủi ro thực tế và cân đối chi phí.

Cách AI Tạo Sinh Hỗ Trợ Độ Tin Cậy Bảo Trì

Lợi ích và thách thức của AI tạo sinh

Tự động hóa dựa trên AI đang tái cấu trúc toàn bộ ngành hóa chất, từ tinh gọn dây chuyền sản xuất đến tăng tốc R&D. Dù thông qua AI trong sản xuất hóa chất hay các hệ thống robot hóa quy trình, lợi ích là rõ ràng: hiệu suất cao hơn, đổi mới nhanh hơn và sử dụng tài nguyên thông minh hơn. Tuy nhiên, để khai thác giá trị ở quy mô lớn, đặc biệt trong các môi trường chịu sự quản lý chặt chẽ, doanh nghiệp cần cân nhắc nhiều yếu tố.

Lợi ích

• Lợi thế thương mại: Các công cụ tự động hóa thông minh giúp bộ phận bán hàng và marketing phân tích hành vi khách hàng, cá nhân hóa đề xuất và tối ưu chiến lược giá. Nhờ insight sâu hơn về khách hàng, doanh nghiệp có thể nâng cao tỷ lệ thắng thầu, tăng mức độ gắn kết và đáp ứng nhu cầu thị trường sát hơn.
• Tăng tốc R&D: Tự động hóa giúp giảm mạnh thời gian và chi phí trong khám phá phân tử, thử nghiệm và xây dựng công thức. Với AI trong hóa học công nghiệp, doanh nghiệp có thể mô phỏng kết quả, rút ngắn chu kỳ thử nghiệm và đưa sản phẩm ra thị trường nhanh hơn với ít nguồn lực hơn.
• Hiệu quả vận hành: Bảo trì dự đoán, tối ưu quy trình và giám sát thời gian thực giúp giảm thời gian dừng máy ngoài kế hoạch và tăng thông lượng. Điều này cho thấy tự động hóa trong ngành hóa chất không chỉ thay thế các tác vụ lặp lại mà còn hỗ trợ ra quyết định thông minh hơn và môi trường sản xuất linh hoạt hơn.
• Tối ưu chi phí ở quy mô lớn: Từ giảm tiêu thụ năng lượng đến lập kế hoạch tồn kho hiệu quả và hạn chế hao hụt nguyên liệu, tự động hóa giúp cải thiện lợi nhuận mà không làm suy giảm hiệu suất hay mức độ tuân thủ.
  Rủi ro
• Độ chính xác: Thuật toán AI cần dữ liệu sạch, đầy đủ và có tính đại diện. Trong các quy trình quan trọng, dự báo sai có thể dẫn đến lỗi sản phẩm hoặc rủi ro an toàn.
• An ninh và quyền riêng tư: Mức độ kết nối ngày càng cao làm gia tăng nguy cơ bị tấn công. Bảo vệ dữ liệu sản xuất nhạy cảm, bí mật công nghệ và thông tin khách hàng trở thành yêu cầu chiến lược.
• Quản trị dữ liệu và tính công bằng: Các quyết định dựa trên AI cần có khả năng giải thích và bảo đảm tính công bằng. Tránh thiên lệch đòi hỏi cơ chế giám sát chặt chẽ.
• Rủi ro pháp lý và tuân thủ: Các quy định liên quan đến AI, dữ liệu số và minh bạch vận hành đang liên tục thay đổi, tạo áp lực pháp lý ngày càng lớn. Sai sót trong lĩnh vực này có thể dẫn đến chế tài tài chính hoặc tổn hại uy tín.

Ưu và nhược điểm của Gen AI

Thời điểm thích hợp cho các nhà lãnh đạo tiên phong

Từ kinh nghiệm hỗ trợ chuyển đổi số trong các ngành phức tạp và chịu sự quản lý nghiêm ngặt, có thể khẳng định rằng đây là thời điểm chín muồi để triển khai tự động hóa thông minh trong ngành hóa chất. Nếu doanh nghiệp sẵn sàng vượt qua giai đoạn thử nghiệm và mở rộng AI trên toàn tổ chức, thành công sẽ phụ thuộc vào mức độ đồng bộ giữa con người, dữ liệu và quản trị AI.

Nếu thực hiện điều đó cùng một đối tác phù hợp, doanh nghiệp không chỉ cải thiện hiệu suất, mà còn có thể định vị mình ở tuyến đầu của đổi mới, tính linh hoạt và năng lực dẫn dắt thị trường.