[Chăn nuôi Việt Nam] – Làn sóng tự động hóa, kết nối vạn vật (IoT) và trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra cuộc chuyển đổi căn bản tại các nhà máy sản xuất TĂCN. Trong bối cảnh biên lợi nhuận ngày càng thu hẹp, yêu cầu khắt khe từ các quy định quản lý cùng công thức chế biến thức ăn phức tạp, kỹ thuật số hóa trở thành yêu cầu vận hành sống còn đối với doanh nghiệp nhằm duy trì năng lực cạnh tranh.

Để làm rõ các khía cạnh cùng hệ quả của xu hướng chuyển đổi này đối với ngành chăn nuôi, hãy cùng 3 chuyên gia đầu ngành thuộc các lĩnh vực khác nhau chia sẻ những góc nhìn về thực tại, cũng như tương lai của mô hình nhà máy TĂCN thông minh. Các chuyên gia gồm: ông Matt Boland – Giám đốc Kinh doanh tự động hóa khu vực của CPM; TS. Dejan Miladinovic – Trưởng Trung tâm Nghiên cứu Công nghệ Thức ăn chăn nuôi tại Đại học Khoa học Sự sống Na Uy; ông Ali Murtaza Solangi – Giám đốc Điều hành kiêm Sáng lập viên của Poulta Inc.

Nhà máy TĂCN thông minh: Tích hợp tự động hóa, IoT và trí tuệ nhân tạo

Công nghệ không còn là sự lựa chọn mà trở thành yêu cầu cạnh tranh bắt buộc

Sự đóng góp của kỹ thuật số hóa đối với nhà máy TĂCN thấu suốt qua từng mắt xích chuỗi cung ứng, từ tiếp nhận nguyên liệu đến hoạt động logistics. TS. Dejan Miladinovic khẳng định, việc số hóa trong toàn bộ nhà máy TĂCN hiện là tiến trình không thể đảo ngược. Khâu tiếp nhận và quản lý kho được chuẩn hóa nhờ mã vạch, cảm biến IoT đo mức silo, nhiệt độ, độ ẩm thời gian thực, giúp giảm thiểu dán nhãn sai và nâng cao khả năng truy xuất nguồn gốc sản phẩm.

Tại khu vực sản xuất, công đoạn nghiền trộn được ổn định nhờ định lượng tự động và AI xác thực công thức, đảm bảo tính đồng nhất dinh dưỡng. Các quá trình điều hòa hơi nước, ép viên, sấy khô, làm mát và phủ dịch chân không được tối ưu hóa thông qua hệ thống cảm biến thông minh phối hợp với AI. Sự tích hợp này điều tiết chính xác các thông số cơ nhiệt, cải thiện độ bền viên, tăng năng suất, đồng thời giảm tiêu thụ năng lượng trên 1 tấn sản phẩm và hạn chế phụ thuộc vào con người.

Cuối cùng, công tác kiểm soát chất lượng được củng cố bằng phân tích cận hồng ngoại trực tuyến, giúp phát hiện sớm sai lệch. Khâu đóng gói và logistics cũng hưởng lợi từ ghi nhãn tự động, xác minh trọng lượng. Nhìn chung, kỹ thuật số hóa giúp giảm sự cố dừng máy, tiết kiệm năng lượng và cắt giảm tối đa thủ tục giấy tờ.

Hạ tầng IoT: Hệ thần kinh kết nối máy móc và dữ liệu

Cấu trúc hạ tầng IoT là nền tảng của một nhà máy TĂCN thông minh, thực hiện nhiệm vụ thu thập dữ liệu tại mọi điểm sản xuất để truyền tải về hệ thống trí tuệ trung tâm. Hạ tầng này đóng vai trò quyết định đối với hiệu suất vận hành nội bộ và công tác quản lý chuỗi cung ứng, hoạt động như một hệ thần kinh kết nối toàn bộ quy trình sản xuất.

Theo ông Matt Boland, vai trò cốt lõi của IoT là tạo ra cấu trúc sản xuất định hướng hệ thống bằng cách tích hợp máy móc và dữ liệu. Mô hình này đòi hỏi sự dịch chuyển sang tư duy dựa trên hệ thống, nơi các chỉ số năng suất và thời gian hoạt động là kết quả của một hệ thống nền tảng. IoT đóng vai trò là lớp kết nối cho phép phần cứng biệt lập giao tiếp với nhau để tập trung dữ liệu phục vụ lưu trữ, phân tích. Khi triển khai đồng bộ, hạ tầng IoT giúp doanh nghiệp xác định mô hình, dự đoán sự cố, đưa ra quyết định sáng suốt để mang lại hoạt động nhất quán.

Dưới góc nhìn nghiên cứu, TS. Dejan Miladinovic mô tả các nhà máy hiện nay phụ thuộc vào kiến trúc IoT phân lớp. Tại lớp vận hành, các cảm biến tiến hành đo lường nhiệt độ, độ ẩm, tải trọng, độ rung, phổ NIR, mô-men xoắn, chất lượng hơi nước, kích thước hạt và lưu lượng. Cảm biến được đặt tại tất cả điểm cốt lõi như cửa nạp, nghiền, trộn, điều hòa hơi nước, ép viên, sấy khô, đóng gói và logistics. Việc theo dõi thời gian thực giúp nhà quản lý có cái nhìn toàn diện, ổn định chất lượng, giảm lãng phí năng lượng và can thiệp kịp thời trước khi sai lệch trở nên nghiêm trọng.

Ông Ali Murtaza Solangi nhấn mạnh tầm quan trọng của việc mở rộng hạ tầng IoT ra ngoài nhà máy để kết nối trực tiếp vào trang trại qua khung hạ tầng của Poulta. Hệ thống tích hợp dữ liệu phía trang trại về mức silo, số lượng vật nuôi, hiệu suất FCR và giai đoạn tăng trưởng. Tiền đề này cho phép mô hình “Tự động hóa nhu cầu” và “Cung ứng tính toán chính xác” để sản xuất thức ăn đúng loại, đúng số lượng, đúng thời điểm, đảm bảo không có 1 kg thức ăn nào dư thừa hoặc hết hàng. Khi FCR suy giảm, hệ thống có thể truy vết trong vài phút để tìm ra chính xác mẻ trộn và nhà cung cấp nguyên liệu thô cụ thể.

Đối với kiểm soát chất lượng, các mô hình học máy của Poulta giám sát tính đồng nhất mẻ trộn, độ lệch độ ẩm và phân phối hạt thời gian thực để tự động xử lý bất thường. Khi phát hiện mô hình PSE hoặc vấn đề chất lượng thịt, Poulta liên kết ngược dữ liệu với các lô thức ăn cụ thể để xác định sự mất cân bằng protein hoặc năng lượng trong công thức. Đây là điểm khác biệt khi nhà máy có thể truy nguyên đầu ra đến các kết quả sinh học hạ nguồn và liên tục tinh chỉnh công thức để cải thiện hiệu quả.

Kỷ nguyên mới trong bảo trì dự đoán và kiểm soát chất lượng

Những đóng góp thiết thực nhất của trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học cho các nhà máy sản xuất TĂCN nổi bật ở lĩnh vực bảo trì dự đoán và hệ thống kiểm soát chất lượng, nhằm giảm thiểu chi phí cùng tổn thất sản xuất. Theo ông Matt Boland, AI nắm giữ tiềm năng mạnh mẽ trong việc đánh giá điều kiện quy trình theo thời gian thực, để cảnh báo rủi ro chất lượng do hiệu suất thiết bị hoặc sự biến động gây ra.

Tuy nhiên, giá trị của AI phụ thuộc vào cấu trúc thu thập dữ liệu nội bộ tốt, lưu trữ đáng tin cậy và độ bao phủ của cảm biến. TS. Dejan Miladinovic nhấn mạnh, AI có thể phát hiện các lỗi từ giai đoạn rất sớm, nhờ phân tích dấu hiệu rung, mô hình mô-men xoắn, xu hướng nhiệt độ, chất lượng hơi nước và tín hiệu âm thanh. Hệ thống giúp nhận diện chính xác tình trạng mài mòn vòng bi, hỏng khuôn hoặc con lăn, trục trặc hộp số để giảm sự cố dừng máy ngoài kế hoạch cùng chi phí bảo trì xuống từ 5-20%.

AI cũng khắc phục sai lệch sản xuất theo thời gian thực bằng việc điều chỉnh lưu lượng hơi nước, tốc độ trục vít, tốc độ cấp liệu, nhiệt độ máy sấy và độ chính xác định lượng nhằm giảm lãng phí năng lượng. Công nghệ này hỗ trợ kỹ thuật viên tự động thích ứng với biến động của nguyên liệu thô như độ ẩm, mật độ, kích thước hạt, hàm lượng protein, chất béo và đặc tính tinh bột, giúp mang lại hiệu quả tiết kiệm năng lượng từ 5% đến 10% và giảm tới 20% các sai lệch về chất lượng.

Trách nhiệm bền vững và môi trường trong vận hành thông minh

Sự đóng góp của các nhà máy TĂCN thông minh vào tính bền vững giúp doanh nghiệp gia tăng lợi nhuận và thích ứng với các mục tiêu bảo vệ môi trường. TS. Dejan Miladinovic khẳng định, việc tối ưu hóa năng lượng thông qua giám sát thời gian thực và các điểm thiết lập do AI điều khiển có thể làm giảm mức sử dụng năng lượng lên đến 15%. Kiểm soát độ ẩm chính xác giúp giảm tiêu thụ nước, tối ưu hóa logistics, giảm lãng phí nguyên liệu, đảm bảo tuân thủ Thỏa thuận Xanh châu Âu cùng tiêu chuẩn ISO 14001 để nâng cao uy tín thương hiệu doanh nghiệp.

Ông Ali Murtaza Solangi khẳng định, lợi ích bền vững được hiển thị cụ thể trên các chỉ số hiệu suất cốt lõi KPI đo lường được. Nền tảng của Poulta mang lại mức giảm 2% lãng phí nguyên liệu nhờ mua sắm dựa trên dữ liệu trang trại dự đoán. Hiệu suất thức ăn cải thiện thêm 1% thông qua công thức chính xác cập nhật hàng ngày theo hiệu suất thực tế của đàn vật nuôi. Việc kết nối trực tiếp hoạt động sản xuất của nhà máy Poulta với mức tiêu thụ thực tế tại trang trại giúp giảm tình trạng sản xuất thừa và hư hỏng thức ăn xuống gần mức 0.

Tương lai và chiến lược chuyển đổi số ngành chăn nuôi

Cục diện các nhà máy TĂCN thông minh tiếp quản trong vòng 5-10 năm tới sẽ phân tách lớn so với hiện tại, khi các cấu trúc kỹ thuật từ bản sao kỹ thuật số, truy xuất nguồn gốc dựa trên chuỗi khối Blockchain đến dây chuyền tự động hoàn toàn sẽ nội thể hóa thành tiêu chuẩn ngành. TS. Dejan Miladinovic dự báo, nhà máy sẽ phát triển thành hệ sinh thái dữ liệu tích hợp toàn diện, nơi bản sao kỹ thuật số dùng để mô phỏng xu hướng sản xuất và hệ thống Blockchain phát triển mạnh trong phân khúc thức ăn thú cưng.

Các doanh nghiệp lớn đang có sự chuyển đổi nhanh chóng, trong khi cơ sở nhỏ hơn sẽ áp dụng khi có yêu cầu bắt buộc từ quy định quản lý. Rào cản chuyển đổi nằm ở chi phí đầu tư ban đầu cao, tính không chắc chắn về tỷ suất hoàn vốn ROI, nhu cầu nhân sự kỹ năng tốt và rủi ro an ninh mạng.

Ông Ali Murtaza Solangi nhấn mạnh, khái niệm về nhà máy TĂCN thông minh đang trở thành định nghĩa cơ bản của cấu trúc hạ tầng bắt buộc để duy trì khả năng sống sót trong ngành chăn nuôi hiện đại, đòi hỏi doanh nghiệp phải sử dụng công nghệ số để nâng cao năng lực ra quyết định của con người.

Trần My (lược dịch)