Tác động của sự phát nhanh chóng từ AI đến việc tự động hoá sản xuất thức ăn chăn nuôi như thế nào?

Giám đốc bán hàng của CPM Automation – Matthew Boland cho rằng tự động hóa nhà máy thức ăn chăn nuôi đang trên đà có bước đột phá lớn.

Với hơn hai thập kỷ kinh nghiệm trong lĩnh vực tự động hóa, bao gồm phát triển phần mềm thông qua tích hợp thực hành trực tiếp, Boland đã đưa ra  dự đoán của mình về tương lai của trí tuệ nhân tạo (AI) tại Hội nghị Nhà máy thức ăn chăn nuôi tương lai thuộc Triển lãm sản xuất và chế biến quốc tế (IPPE) năm 2025 tại Atlanta.

Ông Boland cho biết mặc dù AI vẫn còn trong giai đoạn sơ khai trong tự động hóa nhà máy thức ăn chăn nuôi, nhưng sự phát triển nhanh chóng của nó có thể biến đổi ngành này sớm hơn bao giờ hết và việc chuẩn bị là rất quan trọng.

Boland cho biết: “Đây là thời điểm tốt để bắt đầu nói về AI và tự động hóa vì chúng ta có thể bắt đầu chuẩn bị ngay từ bây giờ cho việc triển khai các hệ thống AI này trong quá trình tự động hóa của mình”.

Bài học từ lịch sử tự động hóa

Ông cho biết tốc độ phát triển của AI không thể so sánh với bất kỳ công nghệ nào khác trong ngành sản xuất thức ăn chăn nuôi. Để minh chứng cho điều này, Boland đã nhìn lại lịch sử tự động hóa trong các nhà máy sản xuất thức ăn hiện đại, một lĩnh vực không có nhiều thay đổi đáng kể trong nhiều thập kỷ.  

Năm 1968, một thách thức từ General Motors đã dẫn đến phát minh của Richard E. Morley về bộ điều khiển logic lập trình đầu tiên (PLC). Bước tiến lớn tiếp theo diễn ra vào những năm 1990, khi Ethernet được áp dụng làm giao thức tiêu chuẩn, giúp phá vỡ các rào cản giao tiếp độc quyền và cho phép chia sẻ dữ liệu liền mạch giữa khu vực sản xuất và văn phòng.

Việc áp dụng Ethernet không chỉ đơn giản hóa hoạt động mà còn đặt nền tảng cho các môi trường dữ liệu ngày nay. Với dữ liệu lớn, một thách thức mới đã xuất hiện: phân tích dữ liệu hiệu quả — điều mà AI sẽ sớm giải quyết.

Từ hệ thống dựa trên nhiệm vụ đến hệ thống dựa trên mục tiêu

Boland cho biết các hệ thống tự động hóa hiện tại, vẫn chủ yếu sử dụng PLC để điều khiển các nhà máy sản xuất thức ăn chăn nuôi, hoạt động theo mô hình “dựa trên nhiệm vụ” (task-based). So sánh với cơ thể con người, ông giải thích rằng PLC hoạt động như bộ não, nhận tín hiệu đầu vào từ các cảm biến (tương tự như năm giác quan của con người) và thực hiện các lệnh đã được lập trình một cách chính xác.  

Boland dự đoán rằng trong tương lai, các nhà máy thức ăn sẽ chuyển sang hệ thống điều khiển *dựa trên mục tiêu* (goal-based) được hỗ trợ bởi AI. Những mô hình này giúp hệ thống linh hoạt hơn, cho phép AI phản ứng với tình trạng thiết bị hoạt động kém hiệu quả và các bất thường trong quá trình sản xuất mà không cần sự can thiệp của con người.  

Boland nói: “Hệ thống về cơ bản sẽ tự giám sát khi hoạt động,” “Nó tự điều chỉnh vòng lặp của chính mình. Theo thời gian, dữ liệu được tích lũy sẽ được hệ thống sử dụng để cải thiện quy trình của chính nó, thông qua thuật toán và các đầu vào. Hệ thống thực hiện công việc của nó, theo dõi hiệu suất dựa trên đầu ra, sau đó điều chỉnh các tham số để làm tốt hơn. Đó là mục tiêu tiếp theo mà chúng tôi đang hướng tới.”

Những cân nhắc và thách thức đối với các nhà máy sản xuất thức ăn chăn nuôi

Triển vọng cho sự chuyển đổi tự động hóa trong các nhà máy thức ăn chăn nuôi là rất hứa hẹn, nhưng quá trình chuyển đổi sang hệ thống điều khiển dựa trên mục tiêu đòi hỏi sự chuẩn bị kỹ lưỡng. Boland nhấn mạnh bốn yếu tố quan trọng cần xem xét bao gồm:

1. Chuẩn bị sẵn sàng về cơ sở hạ tầng: Máy chủ, hệ điều hành (OS) và kiến trúc mạng cần được nâng cấp. Các nền tảng AI yêu cầu mạng lưới mạnh mẽ, thông minh với khả năng giao tiếp dữ liệu theo thời gian thực.
2. Tối ưu hóa cảm biến: Cảm biến có độ chính xác cao, được bố trí chiến lược, đóng vai trò quan trọng vì đây là cách duy nhất để hệ thống AI thu thập thông tin từ thế giới vật lý.
3. Thu thập dữ liệu: Các hệ thống thu thập dữ liệu đầy đủ, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu phức tạp hoặc hệ thống lưu trữ dữ liệu lịch sử, sẽ giúp nâng cao khả năng phân tích của AI.
4. Tương thích với thiết bị: Sử dụng các thiết bị được cập nhật có thể tích hợp với công nghệ AI mới là yếu tố then chốt — những máy móc cũ có thể trở thành nút thắt cổ chai trong quá trình nâng cấp.

Boland cũng cho biết việc chuyển đổi ở cấp độ nhà máy đi kèm với nhiều thách thức đáng kể. Chi phí vẫn là một yếu tố lớn, đặc biệt đối với những cơ sở cần nâng cấp cơ sở hạ tầng hiện có.

Ngoài ra, yêu cầu về đào tạo và khả năng cần đến chuyên gia bên ngoài để xây dựng mô hình dữ liệu cũng là một vấn đề quan trọng. Hiện nay, có những sản phẩm AI “no-code” (không yêu cầu kiến thức lập trình) nhưng chúng thường chỉ phù hợp với các ứng dụng rất cụ thể.

Vấn đề bảo mật, đặc biệt là về khả năng kiểm soát AI, cũng là một thách thức mà ngành công nghiệp vẫn đang tìm cách giải quyết.

“Rõ ràng, kiểm soát là một trong những chủ đề nóng nhất trong AI hiện nay,” Boland nói. “Làm thế nào để chúng ta thiết lập các rào cản bảo vệ (air gaps) để AI không tự lan rộng đến những nơi chúng ta không mong muốn?”

Bất chấp những thách thức này, Boland nhấn mạnh rằng với chiến lược hợp lý, đầu tư đúng đắn và trọng tâm vào tính toàn vẹn của dữ liệu, ngành công nghiệp sản xuất thức ăn chăn nuôi có thể tận dụng AI để nâng cao hiệu suất và thúc đẩy tăng trưởng dài hạn.

Khả năng của AI trong tương lai gần

Mặc dù nhiều công ty sản xuất thức ăn chăn nuôi mới bắt đầu xem xét việc triển khai tự động hóa dựa trên AI, nhưng theo Boland, AI đã có những ứng dụng thực tế trong ngành này.

Hiện nay, các phần mềm AI hoạt động rất hiệu quả trong việc giám sát các tài sản quan trọng, đặc biệt là động cơ và thiết bị như máy ép viên, bằng cách phát hiện những biến đổi nhỏ có thể báo hiệu hư hỏng sắp xảy ra. Việc tích hợp AI với hệ thống quản lý doanh nghiệp (ERP) và các hệ thống kinh doanh ngày càng phổ biến. Khả năng của AI trong việc đề xuất các cải tiến quy trình và bảo trì phòng ngừa cũng đang chứng tỏ giá trị rõ rệt.

Boland kết luận bằng cách kêu gọi người tham dự xem AI như một công cụ mạnh mẽ để hỗ trợ cộng tác và nâng cao hiệu suất, chứ không phải là một sự thay thế cho chuyên môn con người. Giống như bất kỳ công cụ nào khác, tác động của AI phụ thuộc vào cách nó được áp dụng. Mặc dù AI không thể thực hiện các công việc vật lý — chẳng hạn như thay khuôn máy ép viên — nhưng khả năng tối ưu hóa quy trình và dự đoán nhu cầu bảo trì sẽ cách mạng hóa hoạt động của các nhà máy thức ăn chăn nuôi theo những cách mà chúng ta mới chỉ bắt đầu khám phá.

Những cơ sở bắt đầu chuẩn bị ngay từ bây giờ — bằng cách nâng cấp cơ sở hạ tầng, hiện đại hóa mạng lưới và triển khai hệ thống thu thập dữ liệu phù hợp — sẽ có lợi thế hơn trong việc áp dụng công nghệ này một cách hiệu quả và tận dụng lợi ích của nó sớm hơn.

“AI đang phát triển rất, rất nhanh — với tốc độ mà chúng ta chưa từng thấy trong nhiều ngành công nghiệp trước đây, vì vậy đây là một thời điểm rất thú vị,” Boland nói. 

Bài viết được dịch từ bài tựa How AI’s rapid rise will impact feed mill automation trên trang Feed Strategy.