Trong Bài 1 “Hệ thống kiểm tra quang học tự động AOI + AI: Chuẩn chất lượng mới cho QC nhà máy“, chúng ta đã nói về lý do tại sao QC bằng mắt thường đang chạm trần và vì sao các nhà máy phụ tùng ô tô – xe máy phải bắt đầu nghĩ tới hệ thống kiểm tra quang học tự động AOI + AI nếu muốn đáp ứng yêu cầu ngày càng gắt từ OEM.

Trong Bài 2 “QC Tự Động: Hệ Thống AOI + AI Thực Sự “Thấy” Gì?“, chúng ta mở nắp hệ thống AOI + AI để xem bên trong có gì:

• Khối thu nhận hình ảnh,
• Khối xử lý & AI,
• HMI & dữ liệu,
• Kết nối & tích hợp với dây chuyền.

Câu hỏi tự nhiên tiếp theo của mọi Ban lãnh đạo nhà máy là: Đầu tư một hệ thống AOI + AI như vậy, rốt cuộc mang lại giá trị kinh tế gì, và bao lâu thì hoàn vốn (ROI)?

Ở bài số 3 này, Midra Global chia sẻ 5 nhóm giá trị kinh tế cụ thể, gắn với bối cảnh nhà máy phụ tùng ô tô – xe máy tại Việt Nam, nơi chúng tôi trực tiếp tư vấn và thiết kế các hệ thống AOI + AI có độ phức tạp cao.

1. Từ “chi phí chất lượng” đến “tài sản chất lượng”

Trong quản trị sản xuất, “chi phí chất lượng” (Cost of Quality) thường được chia thành nhiều nhóm:

• Scrap và rework,
• Kiểm tra và phân loại,
• Khiếu nại khách hàng, trả hàng, dừng line,
• Audit, đánh giá lại quy trình…

AOI + AI tác động vào cả bốn nhóm này, nhưng theo một cách khác với những gì chúng ta thường thấy: Từ QC thủ công – phần lớn chi phí chất lượng là phí tổn “chữa cháy” (chặn lỗi, xử lý lỗi, giải quyết sự cố) sang QC tự động – một phần chi phí được chuyển thành đầu tư có tính “tài sản”, cụ thể là:

• • Năng lực phát hiện lỗi ổn định,
  • Dữ liệu dài hạn để cải tiến quy trình,
  • Nền tảng kỹ thuật giúp nhà máy giữ và nâng phân hạng trong chuỗi cung ứng.

Vì vậy, khi đánh giá giá trị kinh tế của AOI + AI, chúng ta cần nhìn ở hai tầng:

1. Tầng vận hành: giảm scrap, giảm rework, giảm nhân lực QC, giảm chi phí xử lý sự cố.
2. Tầng chiến lược: giữ được OEM, mở rộng dải sản phẩm, tăng năng lực cạnh tranh khi OEM lựa chọn nhà cung cấp.

2. Năm nhóm giá trị kinh tế chính của hệ thống AOI + AI

2.1. Giảm scrap và rework nhờ phát hiện lỗi sớm, nhất quán

Scrap và rework là khoản “thấy ngay trong báo cáo tài chính”. Khi QC bằng mắt thường khiến lỗi dễ lọt qua nhiều công đoạn mới bị phát hiện, hoặc bị phát hiện muộn ở công đoạn lắp ráp, gây rework phức tạp hoặc scrap cả cụm.

Với AOI + AI, nhà máy có thể:

• Đặt trạm kiểm tra ở điểm thích hợp nhất trên line (sau hàn, sau gia công, trước lắp ráp),
• Kiểm tra 100% sản phẩm,
• Phát hiện lỗi sớm, loại bỏ hoặc trả lại ngay cho công đoạn trước.

Kết quả là:

• Giảm tỷ lệ scrap cuối line,
• Giảm khối lượng rework phức tạp, vốn tiêu tốn nhiều thời gian kỹ thuật và dừng máy.

Ở những nhà máy sản lượng lớn, chỉ cần giảm vài phần trăm scrap ở một công đoạn trọng yếu, hoặc cắt giảm một nửa rework lặp đi lặp lại là đã có thể tạo ra con số tiết kiệm đáng kể so với chi phí đầu tư hệ thống AOI + AI.

2.2. Tối ưu nhân lực QC, đặc biệt ở ca đêm và công đoạn “nhạy cảm”

Một trong những nguồn chi phí “ẩn” là nhân lực QC, nhất là ở những ca đêm và ở công đoạn phải đứng lâu, soi kỹ, tốc độ line cao.

Khi sản lượng tăng, nhà máy thường chỉ có hai lựa chọn:

• Tuyển thêm QC để vẫn kiểm 100%, hoặc
• Giảm tỷ lệ kiểm tra xuống mẫu, chấp nhận rủi ro lỗi lọt.

Với hệ thống AOI + AI thì khác, một trạm kiểm tra có thể thay thế nhiều điểm soi thủ công trên cùng line; Nhân sự QC có thể được tái phân bổ sang các hoạt động có giá trị cao hơn (phân tích lỗi, cải tiến quy trình, audit nội bộ); và áp lực tuyển QC ca đêm giảm đáng kể.

Giá trị kinh tế ở đây không chỉ là giảm headcount, mà còn là: Giảm tỷ lệ nghỉ việc vì công việc “căng mắt, đứng lâu, ca đêm”; Giảm chi phí đào tạo lặp lại khi thay người mới.

2.3. Hạn chế rủi ro chất lượng với OEM: claim, sorting, dừng line

Đây là nhóm giá trị mà nhiều nhà máy khó quy đổi ngay thành tiền, nhưng lại có tác động rất lớn đến biên lợi nhuận.

Khi có sự cố chất lượng với OEM, nhà máy có thể phải chịu các tổn thất lớn:

• Chi phí sorting tại kho OEM hoặc tại hiện trường,
• Chi phí vận chuyển, thu hồi, thay thế sản phẩm,
• Phạt hợp đồng, hỗ trợ dừng line,
• Và nghiêm trọng hơn là mất điểm trong đánh giá nhà cung cấp, ảnh hưởng tới việc nhận đơn hàng trong tương lai.

Khi triển khai Hệ thống AOI + AI, nó sẽ giúp cho Nhà máy:

• Đảm bảo toàn bộ lô hàng đã qua kiểm tra 100% theo tiêu chí chuẩn hóa,
• Lưu lại dữ liệu hình ảnh và log kiểm tra cho từng chi tiết (traceability),
• Khi xảy ra khiếu nại, nhà máy có thể phân tích nhanh: lỗi phát sinh ở công đoạn nào, lô nào, ca nào, tỷ lệ bao nhiêu.

Như vậy, khi có AOI + AI, Nhà máy dễ “nâng điểm” với các OEM:

• Dễ được tin tưởng hơn,
• Có khả năng chứng minh “Chúng tôi kiểm soát được chất lượng”,
• Có cơ sở để đàm phán tốt hơn khi xảy ra sự cố (đưa ra bằng chứng dữ liệu thay vì chỉ xin giảm nhẹ).

2.4. Tăng năng lực cung ứng: sản lượng cao hơn, dải sản phẩm rộng hơn

Một trạm AOI + AI được thiết kế tốt cho phép nhà máy chạy line nhanh hơn mà không phải hy sinh mức độ kiểm soát chất lượng, đồng thời dễ dàng mở rộng thêm mã hàng trên cùng một hạ tầng camera – lighting – scanner đã đầu tư.

Điều này mang lại hai giá trị kinh doanh:

1. Tăng sản lượng mà vẫn giữ chuẩn chất lượng, hỗ trợ nhà máy đáp ứng đơn hàng lớn hoặc ngắn hạn.
2. Mở rộng dải sản phẩm: một hệ thống AOI + AI có thể phục vụ nhiều model ống xả/cụm chi tiết khác nhau, giúp nhà máy linh hoạt hơn trong kế hoạch sản xuất và đề xuất giải pháp với OEM.

Ở một số trường hợp, AOI + AI thậm chí còn là điều kiện tiên quyết để nhà máy được tham gia các dự án mới của OEM, đặc biệt khi yêu cầu về truy xuất dữ liệu, lưu hình ảnh và audit ngày càng chặt chẽ.

2.5. Tạo nền tảng dữ liệu để cải tiến quy trình và thiết kế

Cuối cùng, nhưng thường bị bỏ quên, là giá trị dữ liệu.

Khi QC bằng mắt thường, dữ liệu thường dừng ở mức:

• Tỷ lệ NG theo ca, theo lô ghi trong sổ hoặc file Excel,
• Một vài ảnh chụp lỗi rời rạc.

Còn với AOI + AI, nhà máy có thể có:

• Ảnh và kết quả kiểm tra cho từng chi tiết,
• Thống kê lỗi theo: mã hàng, công đoạn, ca, loại lỗi, vị trí trên sản phẩm, v.v.

Đây là “mỏ dữ liệu” để các Kỹ sư công nghệ xem lại, tối ưu quy trình hàn, gá đặt, chế độ máy; Đội ngũ QA/CI phân tích xu hướng, phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường trước khi thành sự cố lớn; Thậm chí hỗ trợ R&D/thiết kế sản phẩm khi cần điều chỉnh thiết kế để dễ sản xuất, dễ kiểm soát chất lượng hơn.

Giá trị kinh tế của dữ liệu không thể quy ra tiền ngay trong một tháng, nhưng trong 1-3 năm, nó quyết định nhịp độ cải tiến và sức cạnh tranh của cả nhà máy.

3. Cách tiếp cận thực tế để xây dựng mô hình ROI cho dự án AOI + AI

Từ kinh nghiệm của Midra Global, thay vì hỏi “ROI là bao nhiêu phần trăm?” một cách chung chung, Nhà máy nên đi theo ba bước:

Bước 1. Xác định đường cơ sở (baseline)

Trước khi mang AOI + AI vào, Nhà máy cần trả lời được:

• Tỷ lệ scrap và rework hiện tại ở công đoạn dự kiến đặt trạm là bao nhiêu?
• Số nhân sự QC đang phụ trách khu vực đó (trong đó bao nhiêu người ca đêm)?
• Trong 1-2 năm vừa qua, có bao nhiêu sự cố chất lượng lớn với OEM liên quan đến công đoạn này?
• Dữ liệu hiện có được lưu như thế nào, có đủ để truy vết khi cần không?

Những con số này là nền tảng để tính bất kỳ ROI nào.

Bước 2. Xây dựng các kịch bản tiết kiệm (saving scenarios)

Dựa trên baseline, cùng với kinh nghiệm triển khai các hệ thống tương tự, Midra Global thường đề xuất các Nhà máy:

• Kịch bản thận trọng (conservative): ví dụ giảm 20% scrap + rework, tối ưu được 1-2 nhân sự QC theo ca.
• Kịch bản thực tế (realistic): giảm 30-40% scrap + rework, cắt được một số hoạt động QC trùng lặp, giảm đáng kể overtime.
• Kịch bản tối ưu (optimistic): với những nhà máy có độ kỷ luật cao, dữ liệu tốt, con số có thể cao hơn.

Đồng thời, cần ghi nhận các giá trị khó đo bằng tiền, như:

• Giảm số lần sorting lớn với OEM,
• Tăng mức độ tin tưởng trong đánh giá nhà cung cấp,
• Nâng khả năng tham gia dự án mới.

Bước 3. So sánh với chi phí đầu tư trọn vòng đời

ROI của hệ thống AOI + AI không chỉ là giá mua thiết bị, mà còn gồm:

• Chi phí tích hợp với dây chuyền hiện tại,
• Chi phí vận hành và bảo trì,
• Chi phí đào tạo đội ngũ.

Khi so sánh, cần nhìn theo chu kỳ 3-5 năm chứ không chỉ trong 6-12 tháng, vì một hệ thống AOI + AI càng chạy lâu, mô hình AI càng được tinh chỉnh tốt hơn,

• Dữ liệu tích lũy càng nhiều, giá trị cải tiến quy trình càng rõ.

Vai trò của Midra Global trong giai đoạn này là cùng với nhà máy:

• Làm rõ baseline,
• Ước lượng các khoản tiết kiệm có thể đạt được,
• Thiết kế concept hệ thống và lộ trình triển khai sao cho ROI ở mức chấp nhận được ngay từ giai đoạn pilot.

4. Vai trò của Midra Global trong dự án AOI + AI

Một dự án AOI + AI thất bại thường không phải vì ý tưởng sai, mà thường là vì doanh nghiệp chọn bài toán chưa đủ “đau” để chứng minh hiệu quả; hạ tầng hình ảnh (camera, lighting, fixture) không đủ ổn định; và/hoặc thiếu người “nói chung ngôn ngữ” với cả đội QC lẫn đội tự động hóa.

Với định vị là chuyên gia kỹ thuật, Midra Global sẽ đồng hành cùng nhà máy, chứ không chỉ là nhà cung cấp thiết bị. Chúng tôi chuyên về các hệ thống AOI + AI có độ phức tạp cao cho các bộ phận ô tô – xe máy, Tích hợp kỹ thuật công nghiệp, thị giác máy tính và tự động hóa vào một nền tảng turnkey duy nhất, Thiết kế hệ thống và lộ trình triển khai sao cho tối ưu cả hiệu quả kỹ thuật lẫn hiệu quả kinh tế, phù hợp với điều kiện nhà máy tại Việt Nam.

5. AOI + AI là một khoản đầu tư!

Nếu nhìn AOI + AI như một “chi phí mua máy soi lỗi”, rất khó để chấp nhận con số đầu tư ban đầu. Nhưng nếu nhìn đúng bản chất của hệ thống này:

• AOI + AI giúp giảm scrap, giảm rework, giảm phụ thuộc nhân lực QC,
• Hạn chế rủi ro claim, sorting, dừng line với OEM,
• Tăng năng lực cung ứng và mở rộng dải sản phẩm,
• Xây dựng nền tảng dữ liệu chất lượng cho 3-5 năm tới,

thì đây là một khoản đầu tư vào năng lực cạnh tranh dài hạn của nhà máy.

Ở Bài 4 tiếp theo trong series này, Midra Global sẽ đi tiếp một bước rất thực tế là chia sẻ Lộ trình 3 bước để đưa AOI + AI vào QC nhà máy: từ đánh giá hiện trạng đến pilot và mở rộng. Mục tiêu là giúp các Nhà máy hình dung rõ: nếu bắt đầu ngay từ bây giờ, nhà máy cần làm gì trong 6-12 tháng tới.

Liên hệ tư vấn kỹ thuật AOI + AI cùng Midra Global

Nếu anh/chị muốn đánh giá khả năng áp dụng AOI + AI cho sản phẩm của nhà máy mình, Midra Global sẵn sàng hỗ trợ một buổi pre-study kỹ thuật để:

• Xác định bài toán chất lượng cốt lõi cần giải quyết,
• Phân tích yêu cầu kiểm tra, chu kỳ, không gian, dữ liệu,
• Đề xuất concept hệ thống AOI + AI phù hợp với hiện trạng QC và hạ tầng sản xuất.

CÔNG TY TNHH MIDRA GLOBAL
🏭 Trụ sở: 78F TT9 – KĐT Văn Phú – Hà Đông – Hà Nội
🏢 VP HCM: 54h/10, KDC 434, Bình Đáng, Bình Hòa, Tp.HCM
🌐 Website: www.midra.vn
📞 Hotline: 0982 800 084
✉️ Email: midra@midra.vn.

BÀI VIẾT LIÊN QUAN:

Bài 1 “Hệ thống kiểm tra quang học tự động AOI + AI: Chuẩn chất lượng mới cho QC nhà máy“

Bài 2 “QC Tự Động: Hệ Thống AOI + AI Thực Sự “Thấy” Gì?“