Trong ngành công nghiệp sản xuất, đặc biệt là chuỗi cung ứng linh kiện ô tô và máy móc công nghiệp, việc thu mua các linh kiện đúc áp lực nhôm (aluminum die-casting) là yếu tố sống còn để cân bằng giữa chất lượng và chi phí. Tuy nhiên, môi trường kinh doanh đang ngày càng trở nên khắc nghiệt do tình trạng thiếu hụt nhân lực, chi phí nguyên vật liệu tăng cao và áp lực thực hiện mục tiêu khử cacbon. Trong bối cảnh đó, việc thoát khỏi quy trình quản lý hiện trường dựa vào “trực giác và kinh nghiệm của nghệ nhân” truyền thống để chuyển sang mô hình “Nhà máy thông minh” (Smart Factory) tận dụng IoT (Internet vạn vật) và AI (Trí tuệ nhân tạo) đang tiến triển nhanh chóng tại các xưởng gia công nhôm.
Bài viết này sẽ giải thích cụ thể việc chuyển đổi sang Nhà máy thông minh trong lĩnh vực đúc áp lực nhôm đóng góp như thế nào vào việc nâng cao chất lượng và cắt giảm chi phí. Đặc biệt, chúng tôi sẽ làm rõ cơ chế và hiệu quả định lượng của việc công nghệ kỹ thuật số giúp hiện thực hóa đồng thời “tái tạo chất lượng Nhật Bản” và “thu mua ổn định với chi phí thấp”, không chỉ tại Nhật Bản mà còn tại các cơ sở sản xuất nước ngoài như Việt Nam. Hy vọng những thông tin này sẽ mang lại góc nhìn mới cho các nhà lãnh đạo đang cân nhắc lựa chọn nhà cung cấp hoặc tái cấu trúc chuỗi cung ứng.
Tính “bất định” trong đúc áp lực nhôm và sự tất yếu của thông minh hóa
Giới hạn và thách thức của quy trình truyền thống
Đúc áp lực nhôm là kỹ thuật điền đầy hợp kim nhôm nóng chảy vào khuôn ở tốc độ cao và áp suất cao, nhưng quy trình này cực kỳ tinh vi. Nhiệt độ kim loại lỏng, nhiệt độ khuôn, tốc độ phun, áp lực phun, thời gian làm nguội, v.v., gồm hơn 50 thông số biến động đan xen phức tạp, chỉ một sai lệch nhỏ cũng dẫn đến các khuyết tật như rỗ khí (bọt khí) hay lỗi điền đầy (misrun).
Trước đây, việc điều chỉnh các thông số này phụ thuộc vào kinh nghiệm thực tiễn của các kỹ thuật viên lành nghề. Tuy nhiên, số lượng người lao động trong ngành sản xuất tại Nhật Bản đã giảm khoảng 13%, từ 12,02 triệu người năm 2002 xuống còn 10,45 triệu người năm 2022, khiến việc chuyển giao kỹ thuật trở thành vấn đề nghiêm trọng. Ngay cả tại các cơ sở ở nước ngoài, việc đào tạo công nhân lành nghề thường đòi hỏi khoảng thời gian từ 5 đến 10 năm, trở thành điểm nghẽn đối với việc ổn định chất lượng.
Chuyển đổi sang sản xuất dựa trên dữ liệu
Chuyển đổi sang Nhà máy thông minh nghĩa là trực quan hóa các yếu tố không chắc chắn này dưới dạng “dữ liệu” và kiểm soát chúng. Theo khảo sát của Bộ Kinh tế, Thương mại và Công nghiệp Nhật Bản, tỷ lệ doanh nghiệp thực hiện thu thập và tận dụng dữ liệu trong ngành sản xuất nội địa đã đạt khoảng 68%, nhưng việc số hóa hoàn toàn trong môi trường khắc nghiệt như xưởng đúc (nhiệt độ cao, bụi bẩn) từng được coi là có độ khó kỹ thuật cao. Tuy nhiên, nhờ sự tiến bộ của công nghệ cảm biến và hạ tầng truyền thông, hiện nay việc thu thập dữ liệu theo đơn vị 1/100 giây đã trở nên khả thi.
Cơ chế nâng cao chất lượng nhờ IoT và AI
“Bảo trì dự đoán” thông qua giám sát thời gian thực
Cốt lõi của Nhà máy thông minh là giám sát thời gian thực bằng cảm biến IoT. Dạng sóng của nhiệt độ bên trong khuôn và áp lực phun được ghi lại toàn bộ cho mỗi lần phun (shot).
Ví dụ, AI sẽ so sánh ngay lập tức dữ liệu của lần phun hiện tại với “dạng sóng chuẩn” khi sản phẩm đạt chất lượng được tạo ra. Nếu áp lực phun lệch dù chỉ 0.5% so với giá trị chuẩn, sản phẩm đó sẽ tự động bị loại khỏi dây chuyền dưới dạng “nghi ngờ lỗi” (NG candidate). Quan trọng hơn nữa là “bảo trì dự đoán”. AI phân tích những thay đổi nhỏ trong dữ liệu rung động hoặc giá trị dòng điện của thiết bị và đưa ra dự đoán như “còn 500 lần phun nữa thì đầu pít-tông (plunger tip) sẽ đạt đến giới hạn mài mòn”. Nhờ đó, có thể giảm tối đa 30% thời gian chết (downtime) do dừng máy đột ngột.
Tự động hóa kiểm tra ngoại quan bằng AI phân tích hình ảnh
Việc kiểm tra ngoại quan vốn dựa vào mắt thường cũng đang được cách mạng hóa bởi AI. Các hệ thống xử lý hình ảnh mới nhất phát hiện các vết nứt hoặc vết lõm nhỏ đến đơn vị 0.1mm với độ chính xác trên 99.9%. Tỷ lệ phát hiện của con người có thể giảm do mệt mỏi, nhưng AI duy trì tiêu chuẩn chất lượng nhất quán 24/365. Trong một trường hợp tiên phong, nhân sự cho công đoạn kiểm tra đã giảm từ 5 người xuống còn 1 người, đồng thời thành công trong việc đưa tỷ lệ lỗi lọt ra ngoài về gần mức bằng không.
Tác động đến cắt giảm chi phí và rút ngắn tiến độ
Giảm chi phí trực tiếp nhờ cải thiện tỷ lệ thành phẩm
Đối với người phụ trách thu mua, mối quan tâm lớn nhất có lẽ là chi phí. Nhà máy thông minh không chỉ quản lý chất lượng mà còn đóng góp vào việc giảm chi phí trực tiếp.
Trong đúc áp lực nhôm, việc phát sinh sản phẩm lỗi không chỉ gây lãng phí nguyên liệu (thỏi nhôm) mà còn làm mất chi phí năng lượng để nấu chảy lại. Lò nấu chảy cần duy trì nhiệt độ cao từ 600°C đến 700°C, chiếm khoảng 60% tổng năng lượng sản xuất. Nếu tối ưu hóa điều kiện bằng AI giúp cải thiện tỷ lệ lỗi từ 3% xuống 0.5%, cả chi phí vật liệu và chi phí năng lượng đều giảm đáng kể, và điều đó sẽ được hoàn lại vào đơn giá sản phẩm.
Tránh rủi ro chuỗi cung ứng nhờ truy xuất nguồn gốc
Trong trường hợp xảy ra sự cố trên thị trường, giá trị thực sự của Nhà máy thông minh sẽ được kiểm chứng. Nếu có hệ thống truy xuất nguồn gốc (traceability) gắn mã QR hoặc khắc dấu lên từng sản phẩm và liên kết với toàn bộ dữ liệu khi sản xuất (nhiệt độ nấu chảy, điều kiện phun, kết quả kiểm tra, người phụ trách, v.v.), thời gian tìm nguyên nhân có thể rút ngắn từ vài tuần xuống còn vài phút. Do có thể xác định chính xác phạm vi ảnh hưởng, thiệt hại như thu hồi sản phẩm (recall) được giảm thiểu tối đa, và đây cũng là biện pháp phòng ngừa rủi ro lớn cho phía thu mua.
Ưu thế của Nhà máy thông minh tại cơ sở Việt Nam
Đảm bảo chất lượng Nhật Bản qua “Giám sát từ xa”
Mối lo ngại khi thu mua ở nước ngoài, đặc biệt là tại Việt Nam, là “sự không đồng đều về chất lượng”. Tuy nhiên, với một cơ sở đã được chuyển đổi sang Nhà máy thông minh, khoảng cách vật lý không còn là vấn đề.
Có thể kết nối nhà máy mẹ tại Nhật Bản và nhà máy tại Việt Nam qua đám mây (cloud) để giám sát và chỉ đạo các thông số theo thời gian thực. Các kỹ thuật viên lành nghề người Nhật thông qua máy tính bảng để tinh chỉnh điều kiện đúc tại nhà máy Việt Nam cách xa 4.000km — một cơ chế như vậy đã trở thành hiện thực. Điều này cho phép tận hưởng lợi thế chi phí của Việt Nam (nhân công, điện năng, v.v.) trong khi vẫn duy trì mức độ đảm bảo chất lượng (QA) tương đương với nội địa Nhật Bản.
Nhanh chóng nâng cao năng lực nhân viên địa phương nhờ dữ liệu
AI cũng hoạt động như một công cụ đào tạo. AI học hỏi từ lượng lớn dữ liệu xử lý sự cố trong quá khứ và đưa ra hướng dẫn cho người vận hành khi xảy ra bất thường, chẳng hạn như “Trong trường hợp tương tự trước đây, vấn đề đã được giải quyết bằng cách tăng nhiệt độ khuôn lên 5°C“. Nhờ đó, ngay cả nhân viên địa phương ít kinh nghiệm cũng có thể đưa ra phán đoán gần với người kỳ cựu, giúp nâng cao trình độ kỹ năng của toàn bộ tổ chức. Đây là yếu tố liên kết trực tiếp đến sự ổn định nguồn cung dài hạn.
Tóm tắt
Chuyển đổi sang Nhà máy thông minh trong gia công nhôm không chỉ là xu hướng mà đang trở thành điều kiện bắt buộc để cân bằng ở mức độ cao giữa chất lượng, chi phí và thời gian giao hàng (QCD). Thông qua việc tận dụng IoT và AI, hơn 50 yếu tố biến động được kiểm soát, hiện thực hóa việc giảm mạnh tỷ lệ lỗi, cắt giảm chi phí năng lượng và vận hành ổn định nhờ bảo trì dự đoán.
Đặc biệt tại các cơ sở nước ngoài như Việt Nam, công nghệ kỹ thuật số là công cụ mạnh mẽ xóa bỏ rào cản về “khoảng cách” và “kinh nghiệm”. Khi lựa chọn nhà cung cấp, việc không chỉ nhìn vào báo giá rẻ mà còn xác nhận xem “hệ thống quản lý chất lượng tận dụng dữ liệu có được xây dựng hay không” và “có đảm bảo khả năng truy xuất nguồn gốc khi gặp sự cố hay không” chính là bước đầu tiên để xây dựng chuỗi cung ứng vững mạnh.
Tại Daiwa Aluminum Vietnam, chúng tôi cam kết kết hợp công nghệ mới nhất với kỹ thuật đúc đã được tôi luyện qua nhiều năm để mang đến cho khách hàng những sản phẩm an tâm và có sức cạnh tranh.