AI cho sản xuất (Smart Manufacturing): Giải pháp tối ưu hóa dây chuyền và bảo trì dự đoán trong các nhà máy FDI

AI cho sản xuất (Smart Manufacturing): Giải pháp tối ưu hóa dây chuyền và dự đoán bảo trì trong các nhà máy FDI

18/11/2025

B&Company

B&Company là công ty Nhật Bản đầu tiên chuyên về nghiên cứu thị trường và tư vấn đầu tư tại Việt Nam kể từ năm 2008.

Trong mục “Tóm tắt Việt Nam” này, các nhà nghiên cứu trẻ của B&Company sẽ cung cấp thông tin kịp thời về xu hướng công nghiệp, xu hướng tiêu dùng và các phong trào xã hội tại Việt Nam.

Bài viết này được viết bằng tiếng Anh và sử dụng bản dịch tự động cho các phiên bản ngôn ngữ khác. Xin vui lòng tham khảo phiên bản tiếng Anh để có nội dung chính xác. Mặc dù chúng tôi cố gắng đảm bảo độ chính xác của thông tin gốc, xin hãy kiểm tra riêng cho từng thông tin. Các diễn giải và triển vọng trong tương lai là quan điểm cá nhân của từng nhà nghiên cứu.

Việt Nam đang nhanh chóng phát triển thành một trung tâm sản xuất thông minh trong khu vực, khi các nhà máy có vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) ngày càng ứng dụng AI cho sản xuất (Sản xuất thông minh) nhằm tối ưu hóa dây chuyền sản xuất và triển khai bảo trì dự đoán. Nhờ tận dụng các chiến lược của Chính phủ, lực lượng lao động có chi phí cạnh tranh và những thay đổi trong chuỗi cung ứng toàn cầu, ngành sản xuất Việt Nam mang đến cơ hội hấp dẫn cho các nhà đầu tư tìm kiếm hiệu quả vận hành và chuyển đổi số.

AI manufacturing in Vietnam

Nguồn: Talentnet

Tổng quan thị trường

Ngành sản xuất của Việt Nam là động lực tăng trưởng quan trọng: trong nửa đầu năm 2025, phân ngành chế biến và chế tạo tăng trưởng 10.11 % so với cùng kỳ năm trước và đóng góp 2.55 điểm phần trăm vào tăng trưởng GDP[1]. Đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) ngày càng chảy vào lĩnh vực sản xuất: FDI đăng ký trong nửa đầu năm 2025 đạt US$21.51 tỷ, tăng 32.6% so với cùng kỳ năm trước[2].

Theo Báo cáo thường niên về AI tại Việt Nam năm 2025 (dựa trên gần 500 tổ chức được khảo sát), nhu cầu AI tăng nhanh nhất trong các lĩnh vực tài chính (26%), giáo dục (23%) và sản xuất (21%), cho thấy đà phát triển mạnh mẽ của các ứng dụng nhà máy thông minh như thị giác máy tính tích hợp AI và bảo trì dự đoán[3].

Vietnam’s Leading AI-demanding sectors (2024)

Vietnam’s Leading AI-demanding sectors (2024)

Nguồn: Tổng hợp của B&Company từ Báo cáo thường niên về AI tại Việt Nam

Xét về thị trường sản xuất thông minh, việc ứng dụng “AI cho sản xuất (Sản xuất thông minh)” tại Việt Nam đang tăng tốc. Quy mô thị trường sản xuất thông minh của Việt Nam được định giá 116.8 tỷ USD vào năm 2024 và dự kiến đạt 303.6 tỷ USD vào năm 2033, tương đương tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) khoảng 10.7%[4]. Thị trường AI trong sản xuất độc lập (một phân khúc của sản xuất thông minh) cũng được dự báo tăng từ US$1.15 tỷ vào năm 2025 lên US$4.80 tỷ vào năm 2031[5].

Động lực tăng trưởng thị trường

Tăng trưởng nhanh của ngành sản xuất và nền tảng sản xuất FDI

Ngành sản xuất tiếp tục là động lực tăng trưởng quan trọng của Việt Nam, đóng góp hơn 20% GDP và thu hút lượng lớn vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài[6]. Theo dữ liệu của Trading Economics, tỷ trọng giá trị gia tăng của ngành sản xuất tại Việt Nam chiếm 24.43% GDP vào năm 2024.

Vietnam's Manufacturing Value Added

Nguồn: Trading Economics

Chính phủ thúc đẩy chuyển đổi số và Công nghiệp 4.0

Quyết định số 2289/QD-TTg (2020) của Việt Nam phê duyệt Chiến lược quốc gia về Cách mạng công nghiệp lần thứ tư đến năm 2030, trong đó nhấn mạnh rõ ràng năng suất sản xuất, công nghệ số và sản xuất thông minh, đồng thời khuyến khích nâng cấp công nghệ và đầu tư cho R&D[7].

Tối ưu hóa dây chuyền và bảo trì dự đoán trở thành trọng tâm

Khi chi phí sản xuất (nhân công, logistics) tăng và thời gian ngừng hoạt động trở nên tốn kém hơn, các nhà máy FDI đang ưu tiên những trường hợp sử dụng AI có khả năng mang lại ROI nhanh: tối ưu hóa quy trình theo thời gian thực, phát hiện điểm nghẽn, thị giác máy tính tích hợp AI để phát hiện lỗi và bảo trì dựa trên tình trạng. Bên cạnh đó, nhiều đơn vị như Siemens AG, ABB Ltd., Schneider Electric SE đang tích hợp IoT để giám sát, kiểm soát và giảm thời gian ngừng hoạt động[8]. Sự chuyển dịch này tạo môi trường thuận lợi cho các năng lực “AI cho sản xuất” tiên tiến như bảo trì dự đoán và tối ưu hóa dây chuyền.

Cơ cấu chi phí cạnh tranh và sự tái định vị chuỗi cung ứng hướng tới Việt Nam

Trong bối cảnh chuỗi cung ứng toàn cầu đa dạng hóa, giảm phụ thuộc vào Trung Quốc và các nhà máy ngày càng được đặt tại Việt Nam, nhiều hoạt động sản xuất đang được xây dựng mới hoặc nâng cấp. Việt Nam thu hút 36.6 tỷ USD vốn FDI vào năm 2024, mức cao nhất trong sáu năm, trong đó khoảng 60% chảy vào lĩnh vực sản xuất và chế biến. Với chi phí lao động thấp hơn 30-50% so với Trung Quốc và Thái Lan, các nhà sản xuất toàn cầu như Samsung, Foxconn và Amkor đang mở rộng các nhà máy công nghệ cao mới tại những trung tâm công nghiệp như Bắc Ninh và Bắc Giang.

Áp lực năng suất và nhu cầu phát triển sản xuất có giá trị gia tăng cao hơn

Việt Nam ngày càng hướng tới AI như một phương thức vượt ra khỏi mô hình sản xuất chi phí thấp. Năng suất lao động của Việt Nam vẫn ở mức thấp, chỉ bằng 7.6% của Singapore, 18% của Malaysia và 45% của Thái Lan (ADB, 2023), trong khi chi phí lao động đang tăng so với một số quốc gia như Bangladesh và lực lượng lao động trẻ đang thu hẹp. Những áp lực mang tính cơ cấu này thúc đẩy các nhà máy chuyển sang sản xuất có giá trị cao hơn, tự động hóa và ứng dụng AI.

Quy mô thị trường và triển vọng tăng trưởng mạnh của sản xuất thông minh

Ví dụ, quy mô thị trường nhà máy thông minh của Việt Nam được định giá khoảng 839.8 triệu USD vào năm 2024 và dự kiến đạt 2.03 tỷ USD vào năm 2033 (CAGR ~10.3%)[9]. Riêng chuyển đổi số được định giá 4,1 tỷ USD vào năm 2024 và dự kiến đạt 16,2 tỷ USD vào năm 2033 (CAGR ~14.9%). Những tiềm năng thị trường lớn này tiếp tục thúc đẩy đầu tư vào sản xuất ứng dụng AI.

Hàm ý đối với nhà đầu tư nước ngoài: Cơ hội, thách thức và các hàm ý mang tính hành động

Smart manufacturing in Vietnam

Nguồn: Builtin

Những cơ hội

Quá trình chuyển đổi nhanh chóng sang sản xuất số của Việt Nam cùng các chính sách ưu đãi hỗ trợ của Chính phủ đang mở ra những hướng đi mới cho nhà đầu tư nước ngoài. Bên cạnh lợi thế về chi phí, thị trường hiện mang lại các cơ hội có giá trị cao trong lĩnh vực tự động hóa, nhà máy thông minh và sản xuất ứng dụng AI.

Thị trường AI cho sản xuất (Sản xuất thông minh) có tốc độ tăng trưởng cao	Với nền tảng sản xuất quy mô lớn, mức độ thâm nhập FDI cao và dự báo tăng trưởng mạnh mẽ của lĩnh vực sản xuất thông minh, các nhà đầu tư nước ngoài triển khai nền tảng AI tối ưu hóa dây chuyền và giải pháp bảo trì dự đoán đang có vị thế thuận lợi. Khi Việt Nam mở rộng hoạt động lắp ráp chất bán dẫn và PCB, Keysight cung cấp các giải pháp phân tích kiểm thử có hỗ trợ AI nhằm dự đoán tỷ lệ lỗi, rút ngắn chu kỳ kiểm thử và cải thiện tỷ lệ sản phẩm đạt chuẩn, phù hợp với làn sóng FDI gia tăng tại Bắc Ninh, Bắc Giang và Thành phố Hồ Chí Minh.
Lợi thế về chi phí và chuỗi cung ứng	Nền tảng chi phí thuận lợi, cơ sở hạ tầng ngày càng được cải thiện và vị trí gần các chuỗi cung ứng khu vực (ASEAN, châu Á và toàn cầu) khiến Việt Nam trở thành địa điểm sản xuất hấp dẫn; tối đa hóa năng suất thông qua AI trở thành yếu tố tạo khác biệt.
Các ưu đãi được Chính phủ hỗ trợ và hệ sinh thái khu công nghiệp	Môi trường chính sách thuận lợi cho đầu tư công nghệ cao; đặt cơ sở tại “khu công nghiệp nhà máy thông minh” hoặc khu công nghệ cao thường giúp cải thiện khả năng tiếp cận các ưu đãi, cụm ngành và cơ sở hạ tầng.
Nhân tài địa phương và hệ sinh thái đối tác	Lực lượng nhân tài địa phương ngày càng phát triển và các doanh nghiệp trong nước (như trong bảng) tạo ra cơ hội hợp tác, thuê ngoài hoặc đồng phát triển các giải pháp AI, qua đó hỗ trợ thích ứng với thực tế sản xuất tại địa phương.
Các trường hợp ứng dụng mang lại ROI nhanh	Tối ưu hóa dây chuyền và bảo trì dự đoán là những trường hợp ứng dụng AI tương đối trưởng thành trong sản xuất, đặc biệt đối với các nhà máy FDI chịu áp lực về chi phí và chất lượng trên toàn cầu, nhờ đó việc lập luận và chứng minh hiệu quả kinh doanh trở nên dễ dàng hơn.

Sự tổng hợp của B&Company

Thách thức

Mặc dù đang có đà tăng trưởng mạnh, quá trình nâng cấp ngành sản xuất của Việt Nam vẫn phải đối mặt với tình trạng thiếu hụt nhân tài, cơ sở hạ tầng phân mảnh và năng lực hạn chế của các nhà cung ứng trong nước. Những hạn chế này có thể làm chậm quá trình mở rộng quy mô và gia tăng mức độ phức tạp trong tích hợp đối với các doanh nghiệp nước ngoài.

Khoảng cách về mức độ trưởng thành và khả năng sẵn sàng	Nhiều nhà máy (đặc biệt là các doanh nghiệp ngoài FDI hoặc SME) vẫn cần nâng cấp cơ sở hạ tầng (cảm biến, kết nối), nâng cao kỹ năng cho lực lượng lao động và đồng bộ hóa công tác quản lý thay đổi để khai thác đầy đủ lợi ích của AI cho sản xuất[10].
Độ phức tạp trong tích hợp	Việc triển khai AI cho sản xuất đòi hỏi tích hợp máy móc cũ, nền tảng dữ liệu thời gian thực, cảm biến IoT và cơ sở hạ tầng đám mây/biên; điều này có thể làm phát sinh các vấn đề về chi phí đầu tư, độ phức tạp và thời gian tạo ra giá trị.
Chất lượng và mức độ sẵn có của dữ liệu	Bảo trì dự đoán và các mô hình học máy phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử đầy đủ, đáng tin cậy và hệ thống cảm biến phù hợp; nhiều nhà máy vẫn chưa đạt đến mức độ này.
Áp lực cạnh tranh và kỷ luật chi phí	Khi ngày càng nhiều doanh nghiệp áp dụng sản xuất thông minh, khả năng tạo khác biệt trong cạnh tranh sẽ thu hẹp, còn hiệu quả chi phí trở thành yêu cầu tối thiểu; các nhà đầu tư phải mang lại những cải thiện hiệu suất rõ ràng.
Hạn chế về nhân tài và nguồn lực	Các kỹ sư AI cấp cao, nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia tự động hóa sản xuất vẫn khan hiếm tại Việt Nam so với các thị trường phát triển hơn; việc phụ thuộc vào nhân tài địa phương có thể đòi hỏi đào tạo hoặc tuyển dụng từ nguồn nhân lực toàn cầu. Một khảo sát gần đây với gần 100 tổ chức trong Báo cáo AI thường niên 2025 cho thấy 45% nhà cung cấp giải pháp AI xác định “thiếu nhân tài chất lượng cao” là rào cản lớn nhất, gần gấp đôi tỷ lệ đề cập đến hạn chế về cơ sở hạ tầng (23%)[11].

Sự tổng hợp của B&Company

Những hàm ý có thể thực hiện được

Để thành công, các nhà đầu tư nước ngoài nên ưu tiên hợp tác với các nhà sản xuất trong nước, tận dụng ưu đãi thuế và đầu tư phát triển lực lượng lao động. Những doanh nghiệp tiên phong tích hợp công nghệ số và các thực hành ESG vững mạnh sẽ giành được lợi thế cạnh tranh dài hạn.

Hợp tác với các đơn vị tích hợp trong nước

Các nhà đầu tư nước ngoài nên hợp tác với các doanh nghiệp công nghệ trong nước có kinh nghiệm tích hợp sản xuất để đẩy nhanh triển khai, quản lý quy trình làm việc và yêu cầu tuân thủ tại địa phương, đồng thời rút ngắn thời gian tạo ra giá trị. Ví dụ, FPT Software đã triển khai Hệ thống Điều hành Sản xuất (MES) cho Carlsberg, minh chứng thực tế cho thấy các đội ngũ trong nước có thể tích hợp kiểm soát sản xuất, thu thập dữ liệu và phân tích trên quy mô lớn.

Bắt đầu với các trường hợp ứng dụng có trọng tâm

Một hàm ý thứ hai là tầm quan trọng của việc bắt đầu với các trường hợp sử dụng có trọng tâm và mang lại hiệu quả cao. Bảo trì dự đoán, phát hiện lỗi bằng thị giác máy tính và tối ưu hóa takt-time hoặc điểm nghẽn vẫn là những ứng dụng có mức độ trưởng thành thương mại cao nhất trong lĩnh vực sản xuất. Bằng chứng trên toàn cầu cho thấy bảo trì dự đoán có thể giảm 30-50 phần trăm thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch, kéo dài 20-40 phần trăm tuổi thọ thiết bị[12], và tạo ra mức tiết kiệm 10-40 phần trăm chi phí bảo trì. Những cải thiện hiệu quả tương tự cũng được ghi nhận đối với các hệ thống thị giác máy tính, có thể giảm đáng kể tỷ lệ phế phẩm và thời gian kiểm tra.

Bằng cách nhắm đến một số lượng hạn chế các tài sản có tác động lớn, chẳng hạn như máy nén, máy CNC, băng tải hoặc robot hàn, các nhà sản xuất có thể chứng minh những cải thiện hiệu suất ban đầu, qua đó củng cố cơ sở kinh doanh cho quá trình chuyển đổi nhà máy thông minh trên quy mô rộng hơn.

Xây dựng hạ tầng dữ liệu ngay từ đầu

Đảm bảo các nhà máy được trang bị cảm biến IoT, hệ thống PLC/SCADA kết nối và khả năng thu thập dữ liệu theo thời gian thực để các thuật toán AI có đầu vào đáng tin cậy – đây là điều kiện tiên quyết đối với bảo trì dự đoán và tối ưu hóa. Hoạt động thương mại hóa 5G đang mở rộng tại Việt Nam, trong đó VNPT và Viettel đã triển khai vùng phủ sóng trên khắp các khu công nghiệp lớn, hỗ trợ thu thập dữ liệu có độ trễ thấp và phân tích biên[13]. Việc chuẩn hóa các thẻ dữ liệu, giao thức cảm biến và lược đồ dữ liệu ngay từ đầu quá trình triển khai giúp ngăn ngừa tình trạng phân mảnh, một nguyên nhân phổ biến khiến các dự án thí điểm AI không thể mở rộng vượt ra ngoài giai đoạn thử nghiệm khái niệm.

Tận dụng các lợi thế từ khu công nghiệp/khu công nghệ cao

Lựa chọn các địa điểm sản xuất trong các đặc khu kinh tế hoặc khu công nghiệp thông minh có ưu đãi, hạ tầng (5G/edge/cloud), chương trình đào tạo và quy trình hành chính tinh gọn. Các cơ chế ưu đãi hiện hành bao gồm thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp ưu đãi 10 phần trăm trong 15 năm và các kỳ miễn thuế kết hợp trong 13 năm hoạt động đầu tiên tại các khu vực ưu tiên[14]. Trong bối cảnh những sửa đổi chính sách gần đây khuyến khích đầu tư công nghệ cao và đầu tư mang tính chuyển đổi, việc đặt các cơ sở sản xuất thông minh tại những khu vực này giúp giảm rào cản chi phí đối với robot, thiết bị IoT, điện toán biên và nền tảng AI.

Lập kế hoạch chuyển đổi lực lượng lao động và quản trị thay đổi

Mặc dù các chính sách của Chính phủ như Quyết định 2289/QD-TTg, chiến lược quốc gia của Việt Nam về Cách mạng công nghiệp lần thứ tư, nhấn mạnh việc tiếp nhận công nghệ, mức độ sẵn sàng về nguồn nhân lực vẫn chưa đồng đều. Đầu tư vào đào tạo có trọng điểm cho công nhân vận hành máy, kỹ thuật viên và đội ngũ bảo trì về hiểu biết dữ liệu, quy trình bảo trì dự đoán và kiểm soát chất lượng có sự hỗ trợ của AI sẽ giúp đảm bảo việc triển khai công nghệ chuyển hóa thành những cải thiện năng suất thực tế.

Đo lường và truyền thông về ROI ngay từ đầu

Để tạo sự đồng thuận nội bộ và triển khai trên quy mô rộng hơn, hãy xác định các chỉ số hiệu suất chính (KPI) như mức cải thiện OEE, mức giảm thời gian ngừng hoạt động, mức tiết kiệm chi phí bảo trì, mức tăng sản lượng và mức giảm tỷ lệ lỗi; theo dõi các cải thiện và xây dựng cơ sở kinh doanh cho việc mở rộng. Khi các dây chuyền thí điểm đạt các ngưỡng mục tiêu, việc mở rộng nên được thực hiện thông qua các mô hình dữ liệu chuẩn hóa, môi trường MLOps dùng chung và các mô hình dự đoán có thể tái sử dụng trên các tài sản tương tự. Kết nối 5G và đám mây đang mở rộng tại Việt Nam giúp việc mở rộng trên nhiều nhà máy trở nên khả thi về mặt kỹ thuật, đặc biệt khi kết hợp với năng lực triển khai của các đối tác địa phương có uy tín.

* Nếu bạn muốn trích dẫn bất kỳ thông tin nào từ bài viết này, xin vui lòng ghi rõ nguồn cùng với liên kết đến bài viết gốc để tôn trọng bản quyền.

B&Company

Công ty Nhật Bản đầu tiên chuyên về nghiên cứu thị trường tại Việt Nam từ năm 2008. Chúng tôi cung cấp một loạt các dịch vụ bao gồm báo cáo ngành, phỏng vấn ngành, khảo sát người tiêu dùng, kết nối kinh doanh. Ngoài ra, chúng tôi đã phát triển một cơ sở dữ liệu với hơn 900.000 công ty tại Việt Nam, có thể được sử dụng để tìm kiếm đối tác và phân tích thị trường.

Xin đừng ngần ngại liên hệ với chúng tôi nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào.

info@b-company.jp + (84) 28 3910 3913

[1] Tóm tắt về Việt Nam. (nd). Bản theo dõi ngành sản xuất Việt Nam. https://www.vietnam-briefing.com/news/vietnam-manufacturing-tracker.html/

[2] The Investor. (không rõ ngày tháng). FDI đăng ký của Việt Nam vượt $21 tỷ USD trong nửa đầu năm, cao nhất trong 16 năm. https://theinvestor.vn/vietnams-registered-fdi-tops-21-bln-in-h1-highest-in-16-years-d16221.html

[3] VietnamNet. (không rõ ngày tháng). Doanh nghiệp Việt Nam chạy đua xây dựng thị trường AI. https://vietnamnet.vn/en/vietnamese-enterprises-in-race-to-build-ai-market-2454876.html

[4] IMARC Group. (không rõ ngày tháng). Thị trường sản xuất thông minh Việt Nam. https://www.imarcgroup.com/vietnam-smart-manufacturing-market

[5] Mobility Foresights. (không rõ ngày tháng). Trí tuệ nhân tạo trong thị trường sản xuất Việt Nam. https://mobilityforesights.com/product/vietnam-artificial-intelligence-in-manufacturing-market

[6] McKinsey & Company. (25 tháng 9, 2023). Thúc đẩy ngành sản xuất Việt Nam: Từ chi phí thấp đến năng suất cao. https://www.mckinsey.com/featured-insights/asia-pacific/boosting-vietnams-manufacturing-sector-from-low-cost-to-high-productivity

[7] Baochinhphu. (không rõ ngày tháng). Chiến lược quốc gia về Cách mạng công nghiệp lần thứ tư. https://en.baochinhphu.vn/national-strategy-for-4th-industrial-revolution-11140283.htm

[8] Ken Research. (không rõ ngày tháng). Thị trường sản xuất thông minh Việt Nam. https://www.kenresearch.com/industry-reports/vietnam-smart-manufacturing-market

[9] IMARC Group. (không rõ ngày tháng). Thị trường nhà máy thông minh Việt Nam. https://www.imarcgroup.com/vietnam-smart-factory-market

[10] VMOST Journal of Science & Technology. (không rõ ngày tháng). [PDF] Bài viết. https://vmostscience.vjst.vn/index.php/vmost_jossh/article/download/273/256

[11] VnExpress International. (không rõ ngày tháng). Tham vọng AI của Việt Nam vấp phải rào cản thiếu hụt nhân tài. https://e.vnexpress.net/news/tech/vietnam-innovation/vietnam-s-ai-dreams-run-into-a-talent-shortage-wall-4960374.html

[12] McKinsey & Company. (không rõ ngày tháng). Phân tích sản xuất giải phóng năng suất và lợi nhuận. https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/manufacturing-analytics-unleashes-productivity-and-profitability

[13] Vietnam News. (không rõ ngày tháng). Các tập đoàn viễn thông Việt Nam đẩy mạnh mở rộng thương mại hóa 5G. https://vietnamnews.vn/economy/1721016/viet-nam-telecom-giants-step-up-5g-commercialisation-expansion.html

[14] Tóm tắt về Việt Nam. (nd). Ưu đãi thuế dành cho doanh nghiệp. https://www.vietnam-briefing.com/doing-business-guide/vietnam/taxation-and-accounting/tax-incentives-for-businesses