Trong khi đó, các hệ thống tự hành được “dạy”, có thể thích ứng với môi trường thay đổi và có thể học cách tự đưa ra quyết định dựa trên một loạt dữ liệu tích hợp từ tất cả bộ phận của nhà sản xuất. Với ví dụ trên, một hệ thống tự hành sẽ không chỉ đếm các sản phẩm mà còn xác định những sản phẩm nào có vấn đề phát sinh, xác định nguồn gốc của vấn đề và trong một số trường hợp còn có thể “kê đơn” các giải pháp xử lý.

Khi dữ liệu phát huy tốt nhất sức mạnh của mình

Các giải pháp công nghệ số đang thúc đẩy sự phát triển của các hệ thống tự hành trong ngành công nghiệp sản xuất, có thể kể đến như cảm biến IoT, máy bay không người lái, hệ thống máy học và học sâu... Ngoài ra, còn có các hệ thống quản lý chất lượng tự động, hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp, hệ thống quản lý quan hệ khách hàng và hệ thống kiểm soát chất lượng. Điểm chung của các công nghệ này là khả năng thu thập và lưu trữ dữ liệu. Các hệ thống tự hành hoàn thiện chính là sự tích hợp dữ liệu của các hệ thống này với các công cụ phân tích, từ đó thu được những hiểu biết sâu sắc để có thể chuyển thành hành động hoặc tự ra quyết định. Có thể nói rằng đối với các hệ thống tự hành, dữ liệu phát huy tốt nhất sức mạnh của mình.

Sự hiện diện của yếu tố con người

Ngày nay, các hệ thống kiểm soát chất lượng tự động có thể xác định một sản phẩm lỗi khi sản phẩm này được đưa vào hệ thống kiểm soát chất lượng. Hệ thống có khả năng tự động giải quyết khi phát hiện lỗi? hay báo cho nhà quản lý? Để giải quyết, con người sẽ phải đánh giá nguyên nhân và xác định xem có cần thực hiện khắc phục hay không và biện pháp là gì.

Để tạo ra một cơ chế tự hành, các hoạt động trên của con người cần được liên kết với qui trình tự động hoá. Ví dụ: Công ty công nghệ đường sắt của Mỹ là Wabtec đã tích hợp hệ thống kiểm soát chất lượng và hệ thống quản lý chất lượng để tự động hóa quy trình xác định lỗi trong các bộ phận của tàu hàng, tìm ra nguyên nhân và đưa ra hành động khắc phục. Nhờ đó đã cắt giảm được 30 triệu đô la về chi phí quản lý chất lượng, giảm 25% sai sót và thặng dư doanh thu 12 triệu đô la.

Công nghệ có thể hỗ trợ xác định cần làm gì tiếp theo, nhưng xét cho cùng, con người vẫn cần phải đưa ra quyết định cuối cùng. Quy trình làm việc có thể được tự hành, nhưng việc đưa ra các quyết định vẫn chưa hoàn toàn đạt đến mức đó.

Hiện thực hoá tương lai tự hành từ hôm nay?

Để phát triển hệ thống có khả năng tự hành, 03 việc cần làm:

- Chuẩn bị kho dữ liệu sẵn sàng và có tổ chức tốt: Dữ liệu là công cụ cần thiết nhất để có cơ chế tự hành hiệu quả, nên điều quan trọng là phải kiểm tra tất cả các nguồn dữ liệu trong toàn tổ chức vì dữ liệu có thể đến từ các bộ phận có yêu cầu cao về bảo mật.

- Thiết lập các quy tắc để ra quyết định: Xác định trước các qui tắc xử lý của con người với các tình huống cụ thể, liên kết quy tắc xử lý đó với hệ thống để các hệ thống tự đưa ra quyết định xử lý với mỗi tình huống. Ví dụ, mỗi nhà cung cấp có thể được chấp nhận tối đa bao nhiêu lần phát hiện sản phẩm lỗi, nếu quá sẽ ngừng tiếp nhận đưa sản phẩm vào hệ thống hay báo ngừng hợp đồng.

- Có nguồn nhân lực công nghệ giỏi: Hệ thống tự hành đòi hỏi chuyên môn của các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư hệ thống và lập trình viên. Các nhà sản xuất sẽ rất cần những nhân sự tài năng trong các lĩnh vực trên, có thể là nguồn lực tại chỗ (in-house) hay thuê ngoài (outsource) từ các đối tác. Hãy nhớ các hệ thống tự hành có tính phức tạp vượt xa so với các hệ thống tự động hoá./.