Những câu chuyện hàng đầu  
Giới thiệu về INCIT
Chỉ số ưu tiên
Giải pháp hỗ trợ
Ưu tiên + Thị trường
Tin tức và thông tin chi tiết
Chuyển đổi sản xuất với sự sẵn sàng của AI

Chỉ số sẵn sàng trưởng thành về trí tuệ nhân tạo

Giới thiệu AIMRI

Việc áp dụng AI đang nhanh chóng chuyển đổi bối cảnh sản xuất, nhưng nhiều công ty vẫn đang gặp khó khăn trong việc mở rộng quy mô AI một cách hiệu quả. Những thách thức như dữ liệu bị cô lập, chiến lược AI không rõ ràng và sự sẵn sàng của lực lượng lao động đang cản trở sự tiến bộ.

Chỉ số sẵn sàng trưởng thành về trí tuệ nhân tạo công nghiệp (AIMRI) được thiết kế để giúp các nhà sản xuất đánh giá và nâng cao năng lực AI của họ một cách có hệ thống. Được phát triển bởi INCIT và Detecon, AIMRI đánh giá mức độ sẵn sàng của AI trên 20 khía cạnh chính, bao gồm chiến lược, quản trị, cơ sở hạ tầng dữ liệu và ứng dụng AI trong vận hành, chuỗi cung ứng và quản lý vòng đời sản phẩm.

AIMRI cung cấp một lộ trình có cấu trúc để ưu tiên đầu tư AI, gắn kết các bên liên quan và thúc đẩy những cải tiến có thể đo lường được. Thông qua đánh giá chi tiết và so sánh với các phương pháp hay nhất, AIMRI cung cấp những hiểu biết sâu sắc để đẩy nhanh việc áp dụng AI và khai phá lợi thế cạnh tranh.

Bạn đã sẵn sàng bắt đầu hành trình AI của mình chưa?

Đánh giá mức độ sẵn sàng ứng dụng AI của bạn với AIMRI và định vị tổ chức của bạn để đạt được thành công nhờ AI.

Tiềm năng của AI trong sản xuất

Đầu tư AI của các nhà lãnh đạo so với các đồng nghiệp của họ

Vượt qua những thách thức trong việc áp dụng AI trong sản xuất

Việc áp dụng AI đặt ra một số thách thức đáng kể cho các nhà sản xuất. Một rào cản phổ biến là việc thiếu minh bạch trong việc xác định các lĩnh vực chính cần cải thiện, khiến nhiều nhà sản xuất không chắc chắn AI có thể mang lại giá trị cao nhất ở đâu. Việc xây dựng nền tảng cho AI cũng rất phức tạp, đặc biệt là khi các tổ chức phải phối hợp nỗ lực giữa các phòng ban trong khi vẫn quản lý các hệ thống cũ cùng với các công nghệ AI mới nổi. Bản chất phức tạp và sự phụ thuộc lẫn nhau của các hệ thống AI càng làm phức tạp thêm các nỗ lực tích hợp. 

Thêm vào đó, nhiều sáng kiến AI không thể hiện được tác động đáng kể. Ngay cả khi các dự án thí điểm thành công tại một cơ sở, các nhà sản xuất thường gặp khó khăn trong việc mở rộng các giải pháp đó sang các nhà máy khác do cơ sở hạ tầng không đồng bộ và mức độ hoàn thiện kỹ thuật số khác nhau. 

Chỉ số sẵn sàng trưởng thành về trí tuệ nhân tạo công nghiệp (AIMRI) được thiết kế để giúp vượt qua những rào cản này. Nó bắt đầu bằng một đánh giá toàn diện trên các khía cạnh tổ chức, công nghệ và chiến lược để đảm bảo sự liên kết giữa các sáng kiến AI và mục tiêu kinh doanh. AIMRI cung cấp nền móng có cấu trúc để xác định khoảng cách năng lực, bộ ưu tiên rõ ràng dựa trên sự sẵn sàng và lợi tức đầu tư, và cho phép chuẩn mực chống lại các thông lệ tốt nhất của ngành. Quan trọng là nó cũng tăng cường giao tiếp với các bên liên quan, giúp các nhóm lãnh đạo đưa ra quyết định sáng suốt và thúc đẩy tiến bộ có ý nghĩa trên hành trình AI của họ.

Phương pháp của chúng tôi

Chỉ huy
Khung

Chuyển đổi & cơ sở sản xuất

Tìm hiểu thêm

TẦNG
Khung

Các khái niệm chính về công cụ đằng sau AIMRI

Tìm hiểu thêm

Đánh giá
Ma trận

Công cụ tự chẩn đoán AI sản xuất đầu tiên

Tìm hiểu thêm

Ưu tiên
Ma trận

công cụ định hướng được thiết kế cho việc lập kế hoạch quản lý

Tìm hiểu thêm

AIMRI có tác dụng gì với bạn?

Doanh nghiệp tình báo như đòn bẩy

01

Thích ứng quy trình AI

Tích hợp AI để tối ưu hóa quy trình làm việc, ra quyết định và hiệu quả trên toàn bộ hoạt động quản lý, chuỗi cung ứng và quản lý vòng đời sản phẩm.

Các công cụ hỗ trợ công nghệ

03

Cơ sở hạ tầng công nghệ và quản lý dữ liệu

Tích hợp, kết nối, bảo mật, lưu trữ, khả năng mở rộng, điện toán, giao diện AI, dòng dữ liệu, siêu dữ liệu, quy trình dữ liệu, chất lượng dữ liệu, tính đa dạng của dữ liệu, kỹ thuật tính năng.

04

Quản lý mô hình

Độ tin cậy, hiệu suất và kiểm soát phiên bản của mô hình.

Các yếu tố hỗ trợ tổ chức

05

Chiến lược AI

Chiến lược dữ liệu và AI, sự tham gia của doanh nghiệp, phân bổ nguồn lực, danh mục AI, đổi mới, hợp tác hệ sinh thái.

06

Tổ chức AI

Sự tham gia của lãnh đạo, quản lý thay đổi, văn hóa AI, quản lý kiến thức, nâng cao kỹ năng.

07

AI có đạo đức và hiệu quả sinh thái

Công bằng, nhân quyền, minh bạch, trách nhiệm giải trình, tác động xã hội và môi trường.

08

Rủi ro & Quản trị

Tuân thủ quy định, quản lý rủi ro, tuân thủ và khuôn khổ quản trị, đào tạo, kiểm toán.

Sáu điểm khác biệt chính của AIMRI

Thế hệ tiếp theo vượt xa
Chỉ số sẵn sàng của ngành công nghiệp thông minh (SIRI)

01

Bước nhảy vọt tiến hóa từ sự trưởng thành về kỹ thuật số đến trí thông minh được hỗ trợ bởi AI với kết quả liên quan đến hiệu suất

Tập trung cụ thể vào AI

03

Đánh giá chuyên sâu về mức độ trưởng thành lấy Al làm trung tâm trên toàn bộ chiến lược, tổ chức và tích hợp hoạt động Các chiều liên kết

Các chiều liên kết

05

Khung đầu tiên cho thấy sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các chiều với lộ trình KPI tiến bộ

Khung độc lập và toàn diện

02

Mô hình toàn diện 20 chiều được phát triển bởi các tổ chức hàng đầu, phương pháp tiếp cận trung lập với nhà cung cấp

Mô hình trưởng thành dựa trên bằng chứng

04

Đánh giá dựa trên bằng chứng với các điểm chứng minh có thể xác minh và xác thực hiệu suất thông qua KPI tác động hiệu suất doanh nghiệp (EPIK)

Tác động của chuẩn mực toàn cầu

06

Cho phép so sánh mức độ sẵn sàng của AI quốc gia và phát triển chính sách cho tính bền vững kinh tế

Chỉ số sẵn sàng cho ngành công nghiệp thông minh thế hệ tiếp theo (SIRI)

01

Bước nhảy vọt tiến hóa từ sự trưởng thành về kỹ thuật số đến trí thông minh được hỗ trợ bởi AI với kết quả liên quan đến hiệu suất

Khung độc lập và toàn diện

02

Mô hình toàn diện 20 chiều được phát triển bởi các tổ chức hàng đầu, phương pháp tiếp cận trung lập với nhà cung cấp

Tập trung cụ thể vào AI

03

Đánh giá chuyên sâu về mức độ trưởng thành lấy Al làm trung tâm trên toàn bộ chiến lược, tổ chức và tích hợp hoạt động Các chiều liên kết

Mô hình trưởng thành dựa trên bằng chứng

04

Đánh giá dựa trên bằng chứng với các điểm chứng minh có thể xác minh và xác thực hiệu suất thông qua KPI tác động hiệu suất doanh nghiệp (EPIK)

Các chiều liên kết

05

Khung đầu tiên cho thấy sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các chiều với lộ trình KPI tiến bộ

Tác động của chuẩn mực toàn cầu

06

Cho phép so sánh mức độ sẵn sàng của AI quốc gia và phát triển chính sách cho tính bền vững kinh tế

Thế hệ tiếp theo vượt xa
Chỉ số sẵn sàng của ngành công nghiệp thông minh (SIRI)

Chỉ số Sẵn sàng Công nghiệp Thông minh (SIRI) đã thiết lập chuẩn mực toàn cầu về mức độ sẵn sàng cho Công nghiệp 4.0, tập trung chủ yếu vào năng suất số và các phương pháp sản xuất thông minh. AIMRI thực hiện bước tiến hóa tiếp theo bằng cách không chỉ tập trung vào mức độ sẵn sàng số hóa mà còn vào trí tuệ nhân tạo, bao gồm chiến lược, tổ chức, dữ liệu, đạo đức và tích hợp vận hành. Với EPIK (Chỉ số KPI Tác động Hiệu suất Doanh nghiệp), AIMRI kết nối trực tiếp mức độ sẵn sàng với các kết quả hiệu suất kinh doanh như OEE (Tổng Chi phí Thiết bị), tính bền vững và hoạt động tự chủ.

Khung sẵn sàng độc lập và toàn diện

Không giống như các mô hình độc quyền do nhà cung cấp dẫn dắt, AIMRI là một mô hình độc lập, được phát triển bởi INCIT và Detecon với sự cố vấn khoa học từ các tổ chức hàng đầu (TUM, Maryland, Tecnológico de Monterrey). AIMRI bao gồm 20 khía cạnh về Chiến lược, Tổ chức, Đạo đức, Rủi ro, Công nghệ và Vận hành Doanh nghiệp, khiến nó trở thành khuôn khổ sẵn sàng ứng dụng AI toàn diện nhất trên toàn cầu. EPIK củng cố tính độc lập của khuôn khổ bằng cách cung cấp các KPI trung lập, dựa trên bằng chứng, có thể áp dụng trên toàn cầu và không bị ràng buộc bởi công nghệ của nhà cung cấp hoặc các tiêu chuẩn ngành hạn hẹp. 

Tập trung cụ thể vào AI

AIMRI đánh giá độc đáo mức độ trưởng thành lấy AI làm trọng tâm, không chỉ đơn thuần là chuyển đổi số. Các nội dung bao gồm Chiến lược AI, Tổ chức AI, Quản lý Mô hình, Vòng đời AI, Thích ứng Quy trình AI và Hợp tác AI, giúp các tổ chức tích hợp AI vào bối cảnh sản xuất thực tế có thể tham khảo. Với EPIK, AIMRI chứng minh mức độ trưởng thành của AI chuyển thành những cải thiện hiệu suất rõ rệt, từ tăng năng suất (AI-OEE, AI-OLE) đến các chỉ số bền vững (Chỉ số Năng lượng, Tỷ lệ Phế liệu) và các KPI sẵn sàng cho tương lai cho Vận hành Tự động.

Mô hình trưởng thành dựa trên bằng chứng

Mỗi khía cạnh bao gồm các Tuyên bố Hướng dẫn, Điểm Chứng minh và Dấu hiệu Mẫu mực, cung cấp các đánh giá mức độ trưởng thành dựa trên bằng chứng và có thể kiểm chứng. EPIK bổ sung thêm tính năng xác thực hiệu suất — các KPI có thể đo lường được xác nhận liệu tiến trình trưởng thành có mang lại tác động thực tế nào đến hiệu quả, tính bền vững và khả năng phục hồi hay không. Điều này giúp AIMRI vừa có thể kiểm toán vừa hướng đến kết quả, đảm bảo uy tín cho chính phủ, nhà sản xuất và nhà đầu tư.

Các chiều liên kết để áp dụng trong thế giới thực

AIMRI là mô hình trưởng thành đầu tiên thể hiện sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các khía cạnh AI (ví dụ: mức độ trưởng thành cao hơn trong Quản lý Vận hành đòi hỏi mức độ trưởng thành đủ của Cơ sở hạ tầng AI). EPIK phù hợp với những mối phụ thuộc lẫn nhau này, cung cấp các KPI theo từng giai đoạn, phát triển theo sự trưởng thành (ví dụ: OEE được tăng cường AI ở giai đoạn đầu, Tỷ lệ Vận hành Tự động ở giai đoạn nâng cao). Điều này đảm bảo các tổ chức nhận được một lộ trình tiến bộ liên kết mức độ sẵn sàng → kết quả hiệu suất → các ưu tiên chiến lược.

Đánh giá chuẩn mực toàn cầu và tác động chính sách

AIMRI được thiết kế không chỉ cho các doanh nghiệp mà còn cho mục đích đánh giá chuẩn mực quốc gia — cho phép các nhà hoạch định chính sách so sánh mức độ sẵn sàng ứng dụng AI giữa các ngành và quốc gia. Với việc tích hợp EPIK, các nhà hoạch định chính sách có thể tiến xa hơn một bước: họ có thể đo lường không chỉ mức độ sẵn sàng mà còn cả tác động kinh tế và tính bền vững của việc áp dụng AI trên khắp các khu vực và lĩnh vực. Cùng nhau, AIMRI và EPIK tạo nền tảng cho các ưu đãi liên quan đến AI, chiến lược giáo dục, tích hợp ESG và chính sách công nghiệp quốc gia. 

Ai có thể hưởng lợi từ AIMRI? 

Vượt qua những thách thức trong việc áp dụng AI trong sản xuất

Các công ty sản xuất phải đối mặt với những trở ngại cụ thể khi triển khai AI, nhưng AIMRI cung cấp các giải pháp có mục tiêu để giải quyết

Những thách thức

Các lĩnh vực cải thiện không rõ ràng

Các nhà sản xuất gặp khó khăn trong việc xác định quy trình nào sẽ được hưởng lợi nhiều nhất từ việc triển khai AI.

Nền tảng AI yếu

Nhiều nhà máy thiếu cơ sở hạ tầng dữ liệu và chuyên môn cần thiết để hỗ trợ các Sáng kiến AI.

Sự phụ thuộc lẫn nhau của hệ thống phức tạp

Các hoạt động liên kết với nhau khiến việc cô lập các khu vực triển khai AI trở nên khó khăn.

Phương pháp tiếp cận giải pháp

Đánh giá toàn diện

Một khuôn khổ có cấu trúc để đánh giá toàn bộ hệ sinh thái sản xuất.

Xác định khoảng cách có cấu trúc

Xác định các lĩnh vực cụ thể cần cải thiện bằng các tiêu chuẩn có thể đo lường được so với các tiêu chuẩn của ngành.

Sự liên kết giữa các bên liên quan được nâng cao

Tạo sự rõ ràng và sự đồng thuận ở mọi cấp độ với các chiến lược triển khai dựa trên dữ liệu.

Đầu tư AI của các nhà lãnh đạo so với các đồng nghiệp của họ

Các nhà lãnh đạo AI đang phân bổ nhiều ngân sách và nguồn lực hơn để kiếm lợi nhuận từ AI

102%

Chia sẻ doanh thu

Các nhà lãnh đạo đầu tư gấp đôi vào kỹ thuật số và AI

56%

Mức tăng đầu tư vào AI/GenAI năm 2024 so với năm 2023

Tăng trưởng đầu tư AI theo năm

98%

FTE chuyên dụng

Nhân viên được phân bổ cho công việc kỹ thuật số và AI

55%

Nâng cao kỹ năng

Lực lượng lao động được đào tạo về AI / GenAi

Tiềm năng của AI trong sản xuất

Ngành sản xuất thiết bị CNTT

Tự động hóa được hỗ trợ bởi AI
Lắp ráp & Kiểm tra

42% Tăng tổng thể
hiệu quả thiết bị (OEE)

Kho hàng hỗ trợ AI
và Lập lịch hậu cần

44% Giảm thiểu thay đổi đường dây
thời gian trong sản xuất thiết bị CNTT

Ngành sản xuất điện tử

Năng lượng tự động
Quản lý hiệu quả

33% Giảm diện tích xây dựng
tiêu thụ năng lượng

Tài nguyên nâng cao AI
Tái chế

60% Giảm thiểu lãng phí vật liệu trên dây chuyền
từ thùng carton trong sản xuất điện tử

Ngành sản xuất vật liệu cơ bản

Thiết bị thông minh
Bảo trì & Lập lịch

35% Giảm thiểu phát sinh ngoài kế hoạch
thời gian chết

Kiểm soát và tối ưu hóa AI cho xi măng ket
quy trình sản xuất

11% Giảm tiêu thụ than mỗi
tấn sản phẩm