ROI của AI trong sản xuất- Nơi việc áp dụng trở thành lợi thế

Tìm hiểu cách AI công nghiệp đang định hình lại nền kinh tế sản xuất- ROI ở đâu là thực tế, điều gì đang thúc đẩy nó và bạn có thể thực hiện bước tiếp theo trong hành trình AI của mình như thế nào.

January 24, 2026
10 min read

ROI của AI trong sản xuất- Nơi việc áp dụng trở thành lợi thế — Tìm hiểu cách AI công nghiệp đang định hình lại nền kinh tế sản xuất- ROI ở đâu là thực tế, điều gì đang thúc đẩy nó và bạn có thể thực hiện bước tiếp theo trong hành trình AI của mình như thế nào.

Tối ưu hóa và phát triển với AI cho sản xuất

Tìm hiểu cách AI công nghiệp đang định hình lại nền kinh tế của ngành sản xuất: Lợi tức đầu tư (ROI) thực tế, các yếu tố thúc đẩy và cách bắt đầu hành trình AI của bạn.

Khoảnh khắc của ngành sản xuất: Tại sao AI, tại sao bây giờ?

Ngày nay, AI không chỉ là một thuật ngữ thời thượng hay một lời hứa hẹn xa vời. Đó là một đòn bẩy thực tế để các nhà sản xuất khai phá giá trị mới, thúc đẩy hiệu quả và xây dựng khả năng phục hồi cho tương lai.

Tại Microsoft Ignite 2025, nhóm của chúng tôi đã khám phá cách AI công nghiệp đang định hình lại nền kinh tế của ngành sản xuất. Dựa trên những câu chuyện khách hàng thực tế và nghiên cứu mới nhất, chúng tôi sẽ phân tích nơi có ROI thực tế, điều gì đang thúc đẩy nó và làm thế nào bạn có thể thực hiện bước tiếp theo trên hành trình AI của riêng mình.

Từ dữ liệu phân mảnh đến trí tuệ sẵn có

Mọi nhà sản xuất đều biết những điểm khó khăn: thời gian ngừng hoạt động đột xuất, sự kém hiệu quả làm giảm lợi nhuận và những lỗ hổng trong chuỗi cung ứng làm gián đoạn việc giao hàng. Quá thường xuyên, những vấn đề này còn trầm trọng hơn bởi các hệ thống phân mảnh và thiếu khả năng hiển thị dữ liệu theo thời gian thực. Kết quả là gì? Ra quyết định chậm và bỏ lỡ cơ hội.

Nhưng cục diện đang thay đổi. Theo một nghiên cứu Forrester Consulting Total Economic Impact™ được ủy quyền vào năm 2025 về tác động kinh tế của chuyển đổi công nghiệp với Microsoft AI, các nhà sản xuất đầu tư vào nền tảng dữ liệu thống nhất và kết hợp dữ liệu trên các hệ thống Công nghệ Thông tin (IT) và Công nghệ Vận hành (OT) có thể đạt được những lợi ích sau¹:

Giảm tới 50% lỗi sản phẩm
Giảm tới 50% tình trạng thiếu hàng tồn kho
Giảm tần suất lỗi thiết bị tới 40%
ROI dự kiến lên tới 457% trong ba năm

Hãy xem KUKA, một công ty hàng đầu toàn cầu về tự động hóa. Đối mặt với các hệ thống phân mảnh và khoảng cách kỹ năng robot ngày càng tăng, KUKA đã chuyển sang Microsoft Azure AI và Microsoft Foundry Models. Kết quả? Thời gian lập trình giảm tới 80%, dân chủ hóa robot và đẩy nhanh việc triển khai quy trình làm việc. Với các hiểu biết dự đoán và phân tích thời gian thực, KUKA đã phá vỡ các silo dữ liệu và trao quyền cho các nhóm đổi mới nhanh hơn.

Bền vững: Con đường xanh hơn, lợi nhuận cao hơn

Các nhà sản xuất ngày nay đang chịu áp lực ngày càng tăng từ các cơ quan quản lý, khách hàng và hội đồng quản trị của chính họ để giảm khí thải, tăng hiệu quả năng lượng và loại bỏ chất thải. Tuy nhiên, nhiều thách thức về bền vững bắt nguồn từ cùng một vấn đề cốt lõi: các hệ thống không kết nối khiến việc đo lường, tối ưu hóa và mở rộng quy mô cải tiến trên các cơ sở trở nên khó khăn.

Nhưng động lực đang thay đổi. Theo nghiên cứu của Forrester về tác động kinh tế của các khả năng AI công nghiệp của Microsoft, các nhà sản xuất xem AI là một đòn bẩy quan trọng để thúc đẩy các lợi ích môi trường và tài chính có thể đo lường được bằng cách tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng, cải tiến quy trình và giảm lượng khí thải carbon. Với các giải pháp Microsoft AI, các nhà sản xuất được khảo sát là khách hàng của Microsoft Azure dự kiến sẽ đạt được:

78% kỳ vọng giảm tiêu thụ năng lượng
88% kỳ vọng cải thiện hiệu quả năng lượng
53% kỳ vọng giảm lượng khí thải CO₂

Hãy xem Schneider Electric, một công ty hàng đầu toàn cầu về quản lý năng lượng với các mục tiêu bền vững đầy tham vọng nhằm giảm tác động môi trường và cải thiện hiệu quả trong hoạt động của mình. Bằng cách tích hợp Azure OpenAI và Azure Machine Learning vào nền tảng EcoStruxure của mình, Schneider đã thu được cái nhìn sâu sắc theo thời gian thực về việc sử dụng năng lượng, hiệu suất liên quan đến carbon và các cơ hội tối ưu hóa. Tác động là gì? Các mô hình được hỗ trợ bởi AI đưa ra các khuyến nghị về hiệu quả, đẩy nhanh quá trình ra quyết định về tính bền vững và giúp các cơ sở giảm lãng phí ở quy mô lớn. Và vì EcoStruxure là nền tảng cho hàng nghìn lượt triển khai khách hàng, nên những hiểu biết được hỗ trợ bởi AI này cũng cho phép khách hàng của họ theo đuổi các mục tiêu bền vững của riêng mình với tốc độ, độ chính xác và cải tiến hoạt động có thể đo lường được cao hơn.

Trao quyền cho con người: AI như một bộ nhân hệ số lao động

Tình trạng thiếu lao động, độ phức tạp ngày càng tăng của khối lượng công việc và các nút thắt đào tạo dai dẳng đang làm căng thẳng các đội ngũ sản xuất. Nhiều người lao động trực tiếp và người lao động có kiến thức dành quá nhiều thời gian để tìm kiếm thông tin, điều hướng các hệ thống lỗi thời hoặc thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại làm chậm năng suất và làm giảm tinh thần làm việc.

Nhưng AI đang thay đổi động lực này. Các nhà sản xuất đang áp dụng các trợ lý thông minh, các công cụ dự đoán và quy trình làm việc tự động hóa giúp giải phóng nhân viên để tập trung vào công việc có giá trị cao hơn. Theo dữ liệu ngành gần đây, các tổ chức đã thấy những lợi ích đáng kể:

66% các tác vụ lặp đi lặp lại được tự động hóa
70% tổ chức báo cáo tăng năng suất
Giảm 75% thời gian giới thiệu

Hãy xem Audi AG, một công ty ô tô hàng đầu toàn cầu đang đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng trong nội bộ về hỗ trợ và hướng dẫn quy trình. Để giảm bớt gánh nặng ngày càng tăng cho bộ phận nhân sự và CNTT, Audi đã ra mắt trợ lý tự phục vụ đầu tiên được hỗ trợ bởi AI, được triển khai chỉ trong hai tuần. Tác động là gì? Truy cập thông tin nhanh hơn, ít yêu cầu thông thường hơn và nhiều thời gian hơn để các nhóm tập trung vào công việc có ý nghĩa, có giá trị cao. Ví dụ của Audi cho thấy AI không thay thế con người mà còn khuếch đại họ.

Kỷ nguyên tác nhân: Điều gì tiếp theo?

Các nhà sản xuất đang chuyển từ tự động hóa cấp tác vụ sang một mô hình hoạt động mới, nơi AI hoạt động song song với các nhóm để phối hợp các quyết định, tối ưu hóa quy trình làm việc và thích ứng với các điều kiện thay đổi theo thời gian thực. Kỷ nguyên tiếp theo này không phải là thử nghiệm ở các lĩnh vực biên mà là coi AI là một khả năng cốt lõi củng cố mọi bộ phận của doanh nghiệp.

Các nền tảng như Azure OpenAI, Microsoft Fabric, Foundry Models và Microsoft 365 Copilot đã và đang giúp các tổ chức thực hiện bước chuyển đổi này. Và tín hiệu kinh tế rất mạnh mẽ. Nghiên cứu Total Economic Impact của Forrester quy các lợi ích tài chính của ngăn xếp giá trị AI Công nghiệp rộng lớn hơn cho những cải tiến trong hoạt động, năng suất và hiệu suất chuỗi cung ứng:

ROI dự kiến lên tới 457% trong ba năm

Những lợi ích này tăng lên khi AI trở nên tích hợp sâu hơn trong toàn doanh nghiệp, đẩy nhanh tác động khi các hệ thống thông minh đảm nhận nhiều công việc thường xuyên hơn, đưa ra các hiểu biết nhanh hơn và hỗ trợ các nhóm đưa ra quyết định tốt hơn ở mọi giai đoạn sản xuất. Các nhà sản xuất không triển khai AI có nguy cơ tụt hậu so với các đối thủ cạnh tranh đang xây dựng trí tuệ trực tiếp vào quy trình, sản phẩm và trải nghiệm khách hàng của họ.

Một con đường thực tế để tiến lên: Làm thế nào để bắt đầu

Để hiện thực hóa đầy đủ chương tiếp theo này, các nhà sản xuất cần có một lộ trình rõ ràng, có thể hành động được dựa trên dữ liệu được quản lý, các hệ thống AI có thể mở rộng và các kết quả kinh doanh có thể đo lường được.

Đây là một lộ trình thực tế từ khát vọng đến hành động:

Xác định các trường hợp sử dụng có tác động cao: Tập trung vào các lĩnh vực như bảo trì dự đoán, tối ưu hóa chuỗi cung ứng và kiểm soát chất lượng, nơi AI có thể mang lại những chiến thắng nhanh chóng và có thể đo lường được.
Xác định các chỉ số thành công: Đặt ra các chỉ số hiệu suất chính (KPI) rõ ràng để theo dõi ROI và tác động trên các nhóm và cơ sở. Những gì được đo lường sẽ được quản lý.
Tận dụng các nền tảng và đối tác đã được chứng minh: Đừng phát minh lại bánh xe. Sử dụng các nền tảng AI đã có như Azure và làm việc với các đối tác hiểu cả về công nghệ và ngành sản xuất.
Bắt đầu nhỏ, mở rộng nhanh: Bắt đầu với các thách thức kinh doanh cấp bách, có thể hành động. Xây dựng dựa trên các khuôn khổ đã được chứng minh và kiến trúc cho khả năng mở rộng. Như Audi AG đã cho thấy, AI hoạt động có thể được triển khai ở quy mô doanh nghiệp trong vài tuần, không phải nhiều năm.
Đầu tư vào nền tảng dữ liệu: Di chuyển các hệ thống kế thừa lên đám mây và phá vỡ các silo dữ liệu là điều cần thiết. Dữ liệu thống nhất, sẵn sàng cho AI là xương sống của các sáng kiến AI công nghiệp thành công.

Tìm hiểu cách AI công nghiệp có thể chuyển đổi doanh nghiệp của bạn

AI công nghiệp không còn là tầm nhìn cho tương lai, mà là một nguồn tạo ra giá trị có thể đo lường được ngày nay. Các nhà sản xuất đang dẫn đầu là những người xây dựng AI vào cách họ hoạt động, mở rộng quy mô và cạnh tranh. Cho dù bạn đang đặt nền móng hay đẩy nhanh các sáng kiến hiện có, bây giờ là lúc để biến động lực thành tác động.

Bắt đầu hành trình của bạn hướng tới sản xuất thông minh hơn, kiên cường hơn và cạnh tranh hơn.

1 New Tech: Tác động Kinh tế Tổng thể Dự kiến™ của các Giải pháp Trí tuệ Nhân tạo của Microsoft đối với Chuyển đổi Công nghiệp. Kết quả trong ba năm cho một tổ chức tổng hợp dựa trên khách hàng được phỏng vấn và khảo sát.

AI Today - SkyAI