Ngày 14/07/2026, Chính phủ ban hành Quyết định 1266/QĐ-TTg, phê duyệt Chiến lược quốc gia về chuyển đổi số giai đoạn 2026–2030, định hướng đến năm 2045. Đưa chuyển đổi số tại Việt Nam đang bước sang một giai đoạn mới.
Nếu trước đây doanh nghiệp tập trung vào số hóa quy trình thì giai đoạn mới đặt trọng tâm vào khai thác dữ liệu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để nâng cao năng suất, tối ưu vận hành và tăng sức cạnh tranh.
Đặc biệt, với các doanh nghiệp sản xuất và doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME), đây không chỉ là định hướng chính sách mà còn là cơ hội để đầu tư đúng vào nền tảng dữ liệu, sẵn sàng khai thác AI với chi phí hợp lý.
1. Tổng quan Chiến lược Chuyển đổi số Quốc gia 2026–2030
Theo nội dung tại Quyết định 1266/QĐ-TTg, phát triển kinh tế số dựa trên nền tảng dữ liệu số, AI và các nền tảng số là định hướng chiến lược trọng tâm nhằm tạo động lực tăng trưởng mới cho Việt Nam.
Các mục tiêu tiêu biểu bao gồm:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Chiến lược quốc gia này vận hành dựa trên 6 cột trụ chính:
- Thể chế số
- Hạ tầng số
- Dữ liệu số
- Nền tảng số
- Nhân lực số
- Doanh nghiệp công nghệ số
2. Doanh nghiệp bạn đã sẵn sàng cho chuyển đổi số?
Một trong những điểm mới đáng chú ý nhất của Quyết định 1266/QĐ-TTg là lần đầu tiên AI được đưa vào chỉ tiêu ứng dụng cụ thể đối với doanh nghiệp.
Điều này cho thấy AI không còn là công nghệ dành riêng cho các tập đoàn lớn mà đang trở thành công cụ giúp mọi doanh nghiệp:
- giảm chi phí vận hành;
- nâng cao năng suất;
- ra quyết định nhanh hơn;
- tăng khả năng cạnh tranh.
Ngoài ra, nhiều công bố hiện tại cho thấy Việt Nam đang khuyến khích doanh nghiệp đẩy mạnh chuyển đổi số. Tiêu biểu như Nghị quyết số 22/2026/NQ-HĐND của Hội Đồng Nhân Dân - TP.HCM về Quy định mức chi hỗ trợ doanh nghiệp nhỏ và vừa là doanh nghiệp khoa học và công nghệ, doanh nghiệp công nghệ cao, doanh nghiệp khởi nghiệp sáng tạo trong hoạt động khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh. Đây là một công bố quan trọng, vai trò là đòn bẩy tài chính quan trọng, trực tiếp giảm bớt gánh nặng chi phí đầu tư công nghệ và hạ tầng số cho các doanh nghiệp nhỏ và vừa, doanh nghiệp công nghệ cao cùng các startup sáng tạo trên địa bàn.
3. Chuyển đối số doanh nghiệp phải bắt đầu từ đâu?
Trên thực tế, giá trị thực sự từ trí tuệ nhân tạo (AI) chỉ được tạo ra khi nền tảng dữ liệu đầu vào đảm bảo tính liên tục, đầy đủ và chính xác.
Đối với môi trường nhà máy sản xuất, các nguồn thông tin quan trọng này thường bị phân tán ở nhiều hệ thống khác nhau bao gồm:
- Hệ thống điều khiển lập trình (PLC)
- Hệ thống giám sát và thu thập dữ liệu (SCADA)
- Giao diện người - máy (HMI)
- Hệ thống quản lý điều hành sản xuất (MES)
- Hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP)
- Cơ sở dữ liệu lịch sử vận hành (Historian)
- File dữ liệu Excel
- Các thiết bị cảm biến IoT công nghiệp
Một khi nguồn dữ liệu chưa được chuẩn hóa hoặc còn rơi vào trạng thái rời rạc, AI sẽ rất khó có thể mang lại những kết quả phân tích đáng tin cậy cho doanh nghiệp.
4. Ứng dụng AI vào công nghiệp có những ý nghĩa nào?
Khi dữ liệu vận hành được chuẩn hóa và thu thập tự động theo thời gian thực, trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ trở thành công cụ đắc lực hỗ trợ doanh nghiệp giải quyết hiệu quả các bài toán sản xuất cốt lõi:
4.1. Nhận diện và cảnh báo bất thường trên dây chuyền
Nhờ khả năng giám sát dữ liệu liên tục theo thời gian thực, AI giúp hệ thống:
- Phát hiện nhanh chóng các sai lệch trong quy trình vận hành;
- Đưa ra cảnh báo sớm để ngăn ngừa sự cố nghiêm trọng;
- Giảm thiểu tỷ lệ sản phẩm lỗi, nâng cao chất lượng đầu ra;
- Hạn chế tối đa thời gian dừng máy ngoài kế hoạch.
4.2. Bảo trì dự báo thông minh (Predictive Maintenance)
Chuyển đổi từ mô hình sửa chữa thụ động hoặc bảo trì định kỳ sang chủ động dự đoán nhờ AI:
- Dự báo chính xác nguy cơ hỏng hóc của trang thiết bị;
- Lên lịch trình bảo dưỡng vào thời điểm tối ưu nhất;
- Cắt giảm thời gian chết (downtime) của nhà máy;
- Góp phần gia tăng tuổi thọ sử dụng cho máy móc.
4.3. Quản lý và tiết kiệm năng lượng hiệu quả
Hệ thống AI thực hiện phân tích chuyên sâu các nguồn tiêu thụ bao gồm: điện năng, hơi nước, khí nén, nước và nhiên liệu. Giải pháp này giúp các doanh nghiệp tiết kiệm chi phí vận hành, đồng thời hướng tới các tiêu chuẩn sản xuất xanh bền vững.
4.4. Hỗ trợ quản lý ra quyết định tức thời
Thông qua một nền tảng quản trị tập trung duy nhất, cấp lãnh đạo có thể giám sát toàn diện các chỉ số thời gian thực:
- Các chỉ số hiệu suất KPI sản xuất và hiệu suất thiết bị tổng thể (OEE);
- Dữ liệu về khối lượng sản lượng và tiêu chuẩn chất lượng;
- Tình trạng hàng tồn kho cùng mức độ tiêu hao năng lượng.
Sự tích hợp này là cơ sở quan trọng giúp nhà quản trị đưa ra các quyết định điều hành nhanh chóng, chính xác và kịp thời hơn.
5. Lộ trình để doanh nghiệp sẵn sàng ứng dụng AI
Thay vì đầu tư AI ngay từ đầu, doanh nghiệp phải có sự chuẩn bị nền tảng dữ liệu phù hợp trước.
.png)
Lộ trình chuyển đổi số: được công ty TNHH Phần mềm 3S chia sẻ trong diễn đàn Auto Tech Cafe kỳ 2 - tại Trung tâm Hỗ trợ kỹ thuật và Phát triển bền vững, Hội Tự động hóa TP.HCM.
Kết nối và số hóa dữ liệu OT/IT
Thực hiện chuẩn hóa các nguồn dữ liệu từ hệ thống vận hành và quản lý bao gồm: PLC, SCADA, DCS, IoT, ERP và MES tập trung về một mối.
Quá trình tích hợp này hướng tới mục đích xóa bỏ hoàn toàn những ngăn cách, tạo lập sự thông suốt và triệt tiêu các "ốc đảo dữ liệu" (Data Silos) trong cấu trúc vận hành.
Chuẩn hóa dữ liệu thời gian thực
Việc thiết lập một kho lưu trữ dữ liệu công nghiệp đáng tin cậy là điều vô cùng cần thiết đối với doanh nghiệp sau khi hoàn thành giai đoạn thu thập dữ liệu.
Thông qua các nền tảng tiêu biểu như MES, PI system, tổ chức có thể thực hiện:
- quản lý dữ liệu tập trung;
- chuẩn hóa các nguồn dữ liệu;
- lưu trữ dữ liệu theo chuỗi thời gian;
- cung cấp nguồn đầu vào đạt chuẩn chất lượng cho các hoạt động phân tích nâng cao và AI.
>> Có thể bạn quan tâm: AVEVA PI System là gì? – Nền tảng quản lý dữ liệu real-time cho chuyển đổi số công nghiệp
Triển khai AI và điều hành thông minh:
Doanh nghiệp có thể tiến hành triển khai các giải pháp sau khi nguồn dữ liệu đã sẵn sàng:
- Ứng dụng AI vào phân tích hoạt động vận hành
- Xây dựng hệ thống dashboard hiển thị theo thời gian thực
- Thiết lập mô hình điều hành sản xuất tập trung
- Phát triển trung tâm điều hành thông minh
Các giải pháp như: AVEVA Unified Operations Center, AVEVA MES giúp kết nối dữ liệu, trực quan hóa thông tin và hỗ trợ ra quyết định theo thời gian thực
Ông Võ Sáu - 3S Software chia sẻ trong Auto Tech Cafe kỳ 2
Tuy nhiên, tùy vào các nền tảng sẵn có của doanh nghiệp, sẽ có các giải pháp phù hợp với mô hình hiện tại, nhằm tối ưu chi phí và không lãng phí tài nguyên hiện có.
>> Xem thêm: 5 hạn chế của hệ thống SCADA truyền thống và cách khắc phục hiệu quả
>> Xem thêm: AVEVA ĐÃ ĐỒNG HÀNH CÙNG VIỆT NAM NHƯ THẾ NÀO?
Câu hỏi thường gặp (FAQ)
Chiến lược Chuyển đổi số Quốc gia 2026–2030 đặt mục tiêu kinh tế số bao nhiêu?
Đến năm 2030, quy mô kinh tế số được đặt mục tiêu đạt tối thiểu 30% GDP, đồng thời hướng tới 50% GDP vào năm 2045.
Doanh nghiệp nên bắt đầu chuyển đổi số từ đâu?
Bước đầu tiên là chuẩn hóa và tập trung dữ liệu từ các hệ thống sản xuất như PLC, SCADA, MES và ERP. Đây là nền tảng để triển khai AI hiệu quả.
Doanh nghiệp vừa và nhỏ có nên chuyển đổi số không?
Có. Chuyển đổi số không còn là lựa chọn mà đang trở thành yếu tố quyết định năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME). Đặc biệt, theo Chiến lược Chuyển đổi số Quốc gia 2026–2030, Chính phủ đặt mục tiêu hỗ trợ tối thiểu 500.000 doanh nghiệp SME chuyển đổi số và trên 40% SME ứng dụng AI hoặc các nền tảng AI dùng chung trước năm 2030.
Doanh nghiệp nên mua phần mềm nào để chuyển đổi số?
Không có một phần mềm duy nhất phù hợp với mọi doanh nghiệp. Việc lựa chọn phụ thuộc vào quy mô nhà máy, mức độ tự động hóa và mục tiêu chuyển đổi số.
Tài liệu tham khảo:
- https://chinhphu.vn/?pageid=27160&docid=218925&classid=2
- https://haua.org.vn/autotech-cafe-ky-2-ket-noi-he-sinh-thai-sx-thong-minh/
- https://hdnd.hochiminhcity.gov.vn/nghi-quyet/?search=22%2F2026%2FNQ-H%C4%90ND&csrf=7b72aaeb9ead2871ab764c1a1f15104d-3451a302ccb89240cef8f1d4e70e3fd3
