Ngành ô tô đang thay đổi nhanh chóng dưới tác động của xu hướng xe điện (EV), áp lực nâng cao chất lượng và yêu cầu tối ưu chi phí sản xuất. Trong bối cảnh đó, dữ liệu sản xuất không còn chỉ phục vụ báo cáo mà đang trở thành tài sản chiến lược giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả vận hành, cải thiện chất lượng và đẩy nhanh quá trình chuyển đổi số.
1. Những thách thức và xu hướng của ngành ô tô hiện đại?
Sự phát triển của xe điện đang làm thay đổi góc nhìn mới về chuỗi giá trị ngành ô tô. Các nhà sản xuất không chỉ phải quản lý quy trình sản xuất truyền thống mà còn phải đáp ứng các yêu cầu mới liên quan đến pin, hệ thống điện, phần mềm trên xe và khả năng truy xuất nguồn gốc xuyên suốt vòng đời sản phẩm.
Doanh số bán hàng năm 2026 được ước tính dựa trên xu hướng thị trường cho đến quý đầu tiên của năm 2026. Ô tô điện bao gồm xe điện chạy bằng pin và xe điện plug-in hybrid.
Phân tích của IEA dựa trên EV Volumes, ACEA, EAFO, Vahan và các đệ trình mẫu.
Bên cạnh đó, sự gia nhập của các thương hiệu xe điện mới đang làm gia tăng cạnh tranh trên thị trường. Chu kỳ phát triển sản phẩm ngày càng ngắn hơn, trong khi yêu cầu về chất lượng và hiệu suất sản xuất ngày càng cao.
Tại Việt Nam, cùng với sự phát triển của VinFast và sự mở rộng đầu tư của các doanh nghiệp trong chuỗi cung ứng ô tô, các nhà máy sản xuất, lắp ráp ô tô, linh kiện và cơ khí chế tạo đang đẩy mạnh tự động hóa và số hóa sản xuất. Tuy nhiên, lượng dữ liệu phát sinh từ thiết bị, robot, dây chuyền và hệ thống quản lý ngày càng lớn khiến nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc khai thác hiệu quả.
Đó là lý do dữ liệu đang trở thành một trong những yếu tố quan trọng nhất quyết định năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp sản xuất hiện đại.
2. 4 thách thức lớn của ngành OEM và lắp ráp ô tô hiện nay
2.1 Áp lực rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường
Chu kỳ phát triển sản phẩm trong ngành ô tô ngày càng ngắn hơn.
Các nhà sản xuất phải liên tục đưa ra các phiên bản mới, đáp ứng xu hướng xe điện và thay đổi của thị trường. Điều này đòi hỏi các nhà máy phải triển khai nhanh hệ thống quản lý sản xuất, đồng thời đảm bảo khả năng mở rộng linh hoạt khi nhu cầu tăng cao.
Nếu dữ liệu sản xuất không được quản lý hiệu quả, doanh nghiệp sẽ gặp khó khăn trong việc mở rộng quy mô và duy trì chất lượng.
2.2. Chất lượng sản phẩm không còn là vấn đề của riêng một dây chuyền
Một lỗi trên xe thành phẩm có thể bắt nguồn từ nhiều nguyên nhân khác nhau:
- Linh kiện từ nhà cung cấp
- Điều kiện vận hành máy móc
- Quy trình lắp ráp
- Chất lượng nguyên vật liệu
- Sai lệch trong quá trình sản xuất
Khi dữ liệu nằm rải rác trong nhiều hệ thống khác nhau, việc xác định nguyên nhân gốc rễ của sự cố trở nên rất khó khăn và tốn thời gian.
2.3. Truy xuất nguồn gốc ngày càng phức tạp
Một chiếc ô tô hiện đại có thể bao gồm hàng nghìn linh kiện đến từ hàng trăm nhà cung cấp khác nhau.
Khi xảy ra lỗi chất lượng, doanh nghiệp cần nhanh chóng trả lời các câu hỏi như:
- Linh kiện thuộc lô sản xuất nào?
- Được lắp ráp vào thời điểm nào?
- Đi qua những công đoạn nào?
- Liên quan đến nhà cung cấp nào?
Nếu không có hệ thống dữ liệu tập trung, quá trình truy xuất có thể kéo dài hàng giờ hoặc thậm chí nhiều ngày.
2.4. Dữ liệu bị phân tán trong nhiều hệ thống
Đây là một trong những rào cản lớn nhất đối với quá trình chuyển đổi số.
Trong một nhà máy ô tô điển hình thường tồn tại nhiều hệ thống độc lập: PLC, SCADA, MES, ERP, Hệ thống quản lý chất lượng, Hệ thống quản lý bảo trì.
Mỗi hệ thống đều lưu trữ một phần dữ liệu riêng nhưng không phải tất cả đều có thể thực sự kết nối với nhau. Điều này khiến doanh nghiệp khó xây dựng được cái nhìn tổng thể về hoạt động sản xuất.
3. Điều gì xảy ra khi dữ liệu sản xuất được kết nối?
3.1. Từ xử lý sự cố bị động sang xác định nguyên nhân gốc rễ theo thời gian thực
Một trong những khó khăn lớn nhất của các nhà máy lắp ráp là việc xác định nguyên nhân khi xảy ra lỗi chất lượng.
Khi dữ liệu sản xuất nằm ở nhiều hệ thống khác nhau, đội ngũ kỹ thuật thường phải mất hàng giờ hoặc thậm chí nhiều ngày để thu thập thông tin từ PLC, SCADA, MES và ERP trước khi tìm ra nguyên nhân thực sự.
Khi dữ liệu được kết nối trên cùng một nền tảng, doanh nghiệp có thể truy xuất toàn bộ lịch sử sản xuất của linh kiện hoặc sản phẩm chỉ trong vài phút. Điều này giúp giảm thời gian xử lý sự cố, hạn chế dừng dây chuyền và giảm chi phí liên quan đến chất lượng.
3.2. Biến dữ liệu chất lượng thành công cụ phòng ngừa thay vì xử lý hậu quả
Trong nhiều nhà máy, vấn đề chất lượng chỉ được phát hiện khi sản phẩm đã hoàn thành hoặc đã chuyển sang công đoạn tiếp theo.
Điều này làm tăng chi phí tái sản xuất, kiểm tra và bảo hành.
Khi dữ liệu vận hành được thu thập và phân tích liên tục, doanh nghiệp có thể phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường về máy móc, quy trình hoặc vật liệu đầu vào trước khi chúng tạo ra sản phẩm lỗi.
3.3. Truy xuất nguồn gốc nhanh hơn trong môi trường sản xuất phức tạp
Một chiếc xe hiện đại có thể chứa hàng nghìn linh kiện từ nhiều nhà cung cấp khác nhau.
Khi phát sinh lỗi, nhà sản xuất cần nhanh chóng xác định:
- Linh kiện thuộc lô nào
- Được lắp ráp khi nào
- Trên dây chuyền nào
- Bởi thiết bị nào
- Liên quan đến nhà cung cấp nào
Khả năng truy xuất nguồn gốc theo thời gian thực không chỉ giúp giảm thiểu rủi ro thu hồi sản phẩm mà còn hỗ trợ doanh nghiệp đáp ứng các yêu cầu kiểm toán và tiêu chuẩn chất lượng ngày càng nghiêm ngặt.
3.4. Tối ưu hiệu suất sản xuất trên nhiều nhà máy cùng lúc
Một thách thức phổ biến của các tập đoàn sản xuất là dữ liệu giữa các nhà máy thường không được chuẩn hóa.
Điều này khiến việc so sánh hiệu suất giữa các dây chuyền hoặc các khu vực sản xuất trở nên khó khăn.
Khi dữ liệu được tập trung trên cùng một nền tảng, doanh nghiệp có thể xây dựng các KPI thống nhất, so sánh hiệu quả vận hành giữa các nhà máy và nhanh chóng nhân rộng các mô hình vận hành hiệu quả nhất.
3.5. Tạo nền tảng dữ liệu cho AI và nhà máy thông minh
Nhiều doanh nghiệp đang đầu tư vào AI, Digital Twin hoặc Predictive Analytics với kỳ vọng nâng cao năng suất và giảm chi phí vận hành.
Tuy nhiên, các công nghệ này chỉ thực sự phát huy hiệu quả khi dữ liệu được thu thập đầy đủ, có ngữ cảnh rõ ràng và được chuẩn hóa trên quy mô toàn doanh nghiệp.
Việc kết nối dữ liệu từ Edge, SCADA, MES đến Cloud không chỉ giải quyết các vấn đề hiện tại mà còn tạo nền tảng cho các sáng kiến chuyển đổi số trong tương lai.
Thu thập và quản lý dữ liệu hiệu quả hơn với AVEVA (hình minh họa)
4. Các nhà sản xuất ô tô đang khai thác dữ liệu như thế nào?
Valmet Automotive (Phần Lan)
Trước nhu cầu xe điện tăng nhanh, Valmet Automotive cần triển khai gấp một hệ thống quản lý sản xuất để mở rộng quy mô.
Bằng cách ứng dụng AVEVA MES, AVEVA System Platform và InTouch HMI, doanh nghiệp đã hoàn thành triển khai chỉ trong vòng 3 tháng. Toàn bộ dữ liệu sản xuất được số hóa hoàn toàn, loại bỏ quy trình giấy tờ và giúp ban lãnh đạo truy cập thông tin theo thời gian thực.
HENN (Áo)
Là nhà sản xuất linh kiện ô tô, HENN cần nâng cao chất lượng sản phẩm và giảm thời gian xử lý sự cố.
Sau khi triển khai AVEVA PI System kết hợp với CONNECT, thời gian lập báo cáo giảm từ 2 ngày xuống chỉ còn 10 phút. Đồng thời, hiệu suất tổng thể của doanh nghiệp tăng khoảng 10%.
Toyota Motor Europe
Toyota triển khai AVEVA PI System để xây dựng hệ thống giám sát năng lượng tập trung cho các nhà máy trên toàn châu Âu.
Nhờ dữ liệu được chuẩn hóa trên cùng một nền tảng, các kỹ sư có thể xác thực và chia sẻ dữ liệu trong chưa đầy một phút, tạo nền tảng cho các chương trình tiết kiệm năng lượng và phân tích dự báo trong tương lai.
Nhiều doanh nghiệp sản xuất hiện nay muốn ứng dụng AI, Digital Twin hoặc phân tích dự báo để nâng cao hiệu quả vận hành. Tuy nhiên, AI chỉ phát huy giá trị thực sự khi dữ liệu được thu thập đầy đủ, chuẩn hóa và kết nối xuyên suốt từ hiện trường đến cấp quản lý. Bởi trong kỷ nguyên sản xuất hiện đại, lợi thế cạnh tranh không còn nằm ở việc sở hữu nhiều dữ liệu hơn, mà nằm ở khả năng biến dữ liệu thành hành động nhanh hơn đối thủ.
Sun Automation luôn sẵn sàng hỗ trợ tư vấn và triển khai các giải pháp AVEVA phù hợp với từng mô hình nhà máy tại Việt Nam.
Đăng ký nhận thông báo mới nhất từ AVEVA: Tại đây, hoặc liên hệ đội ngũ Sun Automation để được hỗ trợ thêm.
