INTERX: Công ty Hàn Quốc đưa AI từ màn hình xuống dây chuyền sản xuất

Khi nói về AI trong sản xuất, nhiều doanh nghiệp vẫn hình dung một dashboard đẹp, một chatbot nội bộ hoặc hệ thống cảnh báo sau khi lỗi đã xảy ra. INTERX (인터엑스) theo đuổi một mục tiêu khó hơn: biến dữ liệu tại nhà máy thành quyết định vận hành có thể dự báo, tối ưu và tiến dần đến tự chủ.

Công ty Hàn Quốc này định vị mình trong lĩnh vực Industrial AX và autonomous manufacturing — chuyển đổi bằng AI cho sản xuất và vận hành tự chủ. Thay vì chỉ bán một mô hình AI rời rạc, INTERX xây dựng chuỗi giải pháp từ thu thập dữ liệu, phân tích công đoạn, dự báo chất lượng, kiểm tra bằng thị giác máy đến Digital Twin và AI chạy tại hiện trường.

Từ smart factory đến nhà máy tự chủ

Một nhà máy có nhiều cảm biến chưa chắc đã “thông minh”. Nếu dữ liệu chỉ được lưu lại để xem báo cáo cuối ngày, người vận hành vẫn phải tự tìm nguyên nhân và quyết định bằng kinh nghiệm.

INTERX hướng tới bước tiếp theo: kết nối dữ liệu OT từ thiết bị và quy trình với AI để hệ thống có thể:

• nhận biết trạng thái sản xuất theo thời gian thực;
• tìm quan hệ giữa nguyên liệu, nhiệt độ, áp suất, tốc độ và chất lượng;
• dự báo nguy cơ lỗi trước khi công đoạn kết thúc;
• đề xuất điều kiện vận hành phù hợp;
• mô phỏng thay đổi trước khi can thiệp vào dây chuyền;
• từng bước khép kín vòng lặp từ quan sát, phân tích đến hành động.

Đây cũng là ý nghĩa thực tế của Software Defined Manufacturing (SDM): logic vận hành và tối ưu nhà máy ngày càng được định nghĩa bằng phần mềm, dữ liệu và mô hình AI, thay vì bị “đóng cứng” trong từng thiết bị riêng lẻ.

Năm lớp giải pháp cốt lõi

Recipe.AI — tìm “công thức” sản xuất tốt hơn

Recipe.AI phân tích dữ liệu quy trình để tìm bộ điều kiện vận hành tối ưu. Trong ép nhựa, hàn, rèn, cán, thực phẩm hay hóa chất, chất lượng thường phụ thuộc đồng thời vào nhiều biến số.

Giải pháp không chỉ trả lời “đã xảy ra lỗi gì”, mà hướng tới câu hỏi có giá trị hơn: cần điều chỉnh thông số nào để giảm lỗi và giữ chất lượng ổn định?

Quality.AI — dự báo chất lượng trước khi quá muộn

Quality.AI dùng dữ liệu công đoạn để dự báo chất lượng và xác định các yếu tố ảnh hưởng. Nếu phát hiện sớm khả năng sản phẩm không đạt chuẩn, nhà máy có thể can thiệp ngay trong quá trình sản xuất thay vì đợi tới khâu kiểm tra cuối.

Giá trị kinh doanh nằm ở việc giảm phế phẩm, hạn chế làm lại và giảm chi phí chất lượng — những khoản thường lớn nhưng khó nhìn thấy đầy đủ trên báo cáo sản lượng.

Inspection.AI — kiểm tra bằng thị giác máy

Inspection.AI tập trung vào nhận diện lỗi ngoại quan và bất thường bằng hình ảnh. INTERX còn đóng gói AI cùng camera và phần cứng thành các AI Kit để triển khai gần dây chuyền hơn.

Tại Hannover Messe 2025, công ty giới thiệu camera kiểm tra bằng AI được đồng phát triển với Sony Semiconductor Solutions cùng các ứng dụng thực tế của nền tảng sản xuất tự chủ.

Safety.AI — nhìn thấy rủi ro tại hiện trường

Safety.AI phân tích hình ảnh và dữ liệu môi trường để nhận diện tình huống nguy hiểm, xâm nhập khu vực hạn chế hoặc dấu hiệu bất thường. Đây là phần quan trọng vì AX trong nhà máy không thể chỉ tối ưu năng suất mà bỏ qua con người và an toàn vận hành.

Manufacturing.DT — bản sao số để quan sát và thử nghiệm

Digital Twin của INTERX kết nối dữ liệu thời gian thực với mô hình ảo của dây chuyền. Người vận hành có thể quan sát trạng thái thiết bị, dòng sản xuất, tồn công đoạn và chỉ số lỗi; đồng thời thử một thay đổi trong môi trường số trước khi áp dụng vào nhà máy thật.

Digital Twin chỉ có giá trị khi gắn với dữ liệu và quyết định. Điểm đáng chú ý trong cách tiếp cận của INTERX là liên kết Manufacturing.DT với Recipe.AI, Quality.AI và các lớp AI khác, thay vì dùng bản sao số như một mô hình 3D để trình diễn.

Không chỉ có AI dự báo

Danh mục hiện tại của INTERX đã mở rộng sang ba hướng đáng chú ý:

1. AI Kit tại hiện trường: kết hợp mô hình AI với camera, kiosk hoặc robot để rút ngắn khoảng cách từ thử nghiệm đến vận hành.

2. Gen.AI cho sản xuất: giải pháp Gen.AI Server chạy trong môi trường on-premise, sử dụng kiến trúc RAG và dữ liệu chuyên ngành nhằm hỗ trợ tra cứu, vận hành và bảo vệ dữ liệu nhà máy.

3. Gen.DT & Physical AI: mô phỏng và huấn luyện robot trong môi trường ảo, dùng reinforcement learning và dữ liệu tổng hợp để giảm chi phí thử nghiệm ngoài thực tế.

Công ty cũng phát triển hạ tầng AX và nền tảng dữ liệu chuỗi cung ứng, cho thấy tham vọng đi từ một nhà cung cấp mô hình AI thành lớp điều phối dữ liệu và quyết định xuyên suốt hoạt động sản xuất.

Năng lực đã được kiểm chứng ở đâu?

Theo thông tin do INTERX công bố, công ty đã triển khai hơn 150 hệ thống AI trong ngành sản xuất Hàn Quốc tính đến năm 2024. Danh sách use case công khai trải rộng từ ô tô, điện tử, pin thứ cấp, máy móc, bán dẫn, thép, đóng tàu đến thực phẩm, hóa dầu và dược phẩm.

Các ví dụ cho thấy trọng tâm khá “đời thực”: tối ưu công đoạn hàn, phân tích nguyên nhân lỗi ép phun, kiểm tra lỗi bóng golf, tối ưu lên men thực phẩm, giảm hao hụt trọng lượng trong đóng gói đường, theo dõi an toàn ở công trường và nhà máy.

INTERX cũng tham gia Hannover Messe, tăng cường hợp tác R&D Hàn Quốc–Đức và gia nhập Open Industry 4.0 Alliance. Tại Hàn Quốc, công ty từng được chọn vào chương trình Super Gap Startup 1000+ và được chính phủ công nhận trong các chương trình nuôi dưỡng startup tăng trưởng cao.

Các con số và danh hiệu trên chủ yếu là thông tin doanh nghiệp công bố; chúng hữu ích để đánh giá độ trưởng thành, nhưng một dự án cụ thể vẫn cần kiểm tra bằng dữ liệu hiện trường và KPI trước–sau.

Vì sao INTERX đáng chú ý với doanh nghiệp Việt Nam?

Việt Nam có hệ sinh thái sản xuất lớn trong điện tử, linh kiện ô tô, cơ khí, thực phẩm, dệt may và vật liệu. Tuy nhiên, nhiều nhà máy đang ở trạng thái “có dữ liệu nhưng chưa dùng được”: PLC, MES, camera và báo cáo tồn tại riêng lẻ; dữ liệu thiếu chuẩn; kiến thức quan trọng nằm trong kinh nghiệm của một số kỹ sư lâu năm.

Mô hình của INTERX phù hợp với ba nhóm nhu cầu:

• nhà máy Hàn Quốc tại Việt Nam muốn chuẩn hóa chất lượng và chuyển giao tri thức vận hành;
• doanh nghiệp Việt Nam muốn giảm phế phẩm, tăng OEE hoặc tự động hóa kiểm tra nhưng chưa cần thay toàn bộ dây chuyền;
• tập đoàn có nhiều nhà máy muốn xây lớp dữ liệu và AI dùng chung, nhưng vẫn triển khai theo từng use case tạo giá trị.

Cơ hội không nằm ở việc bê nguyên một “nhà máy AI” hoàn chỉnh sang Việt Nam. Con đường khả thi hơn là bắt đầu từ một vấn đề có dữ liệu và tác động tài chính rõ: tỷ lệ lỗi cao, thời gian dừng máy, kiểm tra thủ công, tiêu hao năng lượng hoặc phụ thuộc vào một chuyên gia.

Một dự án thử nghiệm tốt nên bắt đầu thế nào?

Doanh nghiệp có thể dùng khung 6 bước sau:

1. Chọn một KPI vận hành, không chọn “làm AI” làm mục tiêu.

2. Chốt baseline tối thiểu 8–12 tuần: tỷ lệ lỗi, cycle time, downtime, năng lượng hoặc chi phí kiểm tra.

3. Kiểm tra dữ liệu từ PLC, MES, cảm biến, camera và nhật ký vận hành.

4. Chạy PoC trên một máy hoặc một công đoạn có người chịu trách nhiệm.

5. Đo KPI trước–sau và tính cả chi phí tích hợp, vận hành mô hình.

6. Chỉ mở rộng khi mô hình hoạt động ổn định qua nhiều ca, nhiều lô và điều kiện sản xuất khác nhau.

Điều cần thận trọng

AI sản xuất không phải phần mềm cài xong là chạy. Kết quả phụ thuộc vào chất lượng cảm biến, lịch sử dữ liệu, cách ghi nhận lỗi, thay đổi nguyên liệu, kỹ năng kỹ sư hiện trường và khả năng tích hợp với hệ thống đang có.

“Autonomous manufacturing” cũng nên được hiểu là một lộ trình. Phần lớn nhà máy sẽ đi từ giám sát → dự báo → khuyến nghị → tự động điều chỉnh có kiểm soát. Với các công đoạn ảnh hưởng đến an toàn hoặc chất lượng nghiêm trọng, con người vẫn cần giữ quyền phê duyệt và cơ chế dừng khẩn cấp.

Kết luận

Điểm đáng chú ý nhất ở INTERX không phải việc có nhiều sản phẩm mang tên AI. Đó là cách công ty ghép AI quy trình, thị giác máy, Digital Twin, phần cứng tại hiện trường và dữ liệu chuỗi cung ứng thành một lộ trình thống nhất hướng tới sản xuất tự chủ.

Với doanh nghiệp Việt Nam, INTERX là một trường hợp đáng nghiên cứu về cách Hàn Quốc thương mại hóa AI công nghiệp: bắt đầu từ bài toán nhỏ nhưng đo được, đưa mô hình xuống gần dây chuyền và mở rộng khi hiệu quả đã được chứng minh.

Nguồn tham khảo

• Website chính thức INTERX
• Danh mục AI & Digital Twin
• Manufacturing Digital Twin
• Use case do INTERX công bố
• INTERX tại Hannover Messe 2025
• Giới thiệu AI Kit và Gen.AI Server

*Bài viết độc lập của KVBiz, tổng hợp từ nguồn công khai. KVBiz không nhận tài trợ để thực hiện bài viết này.*