Caterpillar mang kinh nghiệm tự động hóa khai thác mỏ vào cuộc chơi AI

Hầu hết các công ty đang cố gắng triển khai trí tuệ nhân tạo (AI) đều gặp phải cùng một vấn đề: tích hợp công nghệ mới vào hoạt động hàng ngày là điều vô cùng khó khăn. Tuy nhiên, gã khổng lồ công nghiệp Caterpillar đã dành hàng thập kỷ để giải quyết phiên bản vật lý của vấn đề này, và giờ đây họ đang áp dụng chính kinh nghiệm đó để triển khai AI trên quy mô rộng.

Từ mỏ khai thác đến công trường xây dựng

Hành trình chinh phục không gian tự động hóa của Caterpillar bắt đầu từ lĩnh vực khai thác mỏ, nơi tình trạng thiếu lao động và điều kiện làm việc nguy hiểm khiến tự động hóa trở nên đặc biệt hữu ích. Ngày nay, công ty cung cấp xe tải chở hàng tự động, máy khoan, máy xúc ngầm, máy ủi, thiết bị xây dựng điều khiển từ xa và nhiều giải pháp khác. Họ cũng cung cấp trung tâm chỉ huy phần mềm, hệ thống quản lý đội xe và thậm chí cả trí tuệ địa hình từ xa như một phần của bộ công cụ tự động hóa.

"Giờ đây chúng tôi đang ở trong thời điểm vô cùng thú vị khi có thể đưa tất cả những bài học từ khai thác mỏ vào các môi trường năng động hơn nhiều như công trường, mỏ đá và các khu vực xây dựng," Giám đốc Công nghệ của Caterpillar, bà Jaime Mineart, chia sẻ bên lề hội nghị Ai4 tại Las Vegas.

Trợ lý AI và kho dữ liệu khổng lồ

Caterpillar đang áp dụng AI rộng rãi hơn, bao gồm cả các công cụ dành cho kỹ thuật viên và nhân viên nội bộ. Một ví dụ điển hình là Cat AI Assistant — trợ lý AI cho phép kỹ thuật viên hiện trường đứng cạnh máy móc sử dụng lệnh thoại để tra cứu quy trình sửa chữa, chẩn đoán sự cố tiềm ẩn và xác định các bộ phận có thể cần thiết trước khi bắt đầu sửa chữa. Theo bà Mineart, công cụ này hiện đã được khách hàng, nhà điều hành và kỹ thuật viên sử dụng.

Trợ lý AI này khai thác dữ liệu độc quyền của Caterpillar, bao gồm thông tin được tạo ra từ các máy móc được kết nối. Bà Mineart cho biết Caterpillar có khoảng 1,6 triệu thiết bị được kết nối trên toàn cầu và hơn 16 petabyte dữ liệu có cấu trúc.

Ứng dụng AI đa chiều

Công ty cũng sử dụng AI để vận hành phần mềm quét hiện trường và tạo bản sao kỹ thuật số (digital twins) trong sản xuất nhằm phân tích hoạt động. Giống như nhiều công ty khác, Caterpillar đang áp dụng AI trong toàn bộ hoạt động doanh nghiệp, cũng như trong phát triển phần mềm.

"Chúng tôi sử dụng các tác tử AI để hiện đại hóa mã nguồn cũ, tạo và kiểm thử phần mềm mới, đồng thời xác định lỗi sớm hơn," bà Mineart cho biết.

Thách thức lớn nhất: Con người, không phải công nghệ

Bà Mineart nhanh chóng chỉ ra rằng xây dựng công nghệ chỉ là một phần của thách thức, vì triển khai một máy móc tự động không giống như chuyển đổi một công trường để sử dụng AI. Các công ty cũng phải xem xét lại cách con người làm việc cùng công nghệ và cách các quy trình hiện tại cần thay đổi.

"Phần khó nhất của tự động hóa và AI vật lý là tích hợp công nghệ đó vào công trường của khách hàng và vào quy trình làm việc," bà chia sẻ.

Caterpillar dựa vào các nhà điều hành giàu kinh nghiệm để giúp huấn luyện hệ thống AI, tận dụng kiến thức tổ chức được tích lũy qua nhiều thập kỷ. Khi máy móc ngày càng tự động hóa, một số nhà điều hành có thể chuyển từ điều khiển một máy duy nhất sang giám sát nhiều máy từ trung tâm chỉ huy từ xa.

Khoản đầu tư 100 triệu USD vào con người

Sự chuyển đổi này đang tạo ra thách thức mới cho Caterpillar: đào tạo 118.000 nhân viên. Bà Mineart cho biết công ty dự kiến chi 100 triệu USD trong 5 năm tới để đào tạo lực lượng lao động về AI, tự động hóa và robot.

Khoản đầu tư này có thể giúp công ty tận dụng tối đa sự bùng nổ cơ sở hạ tầng AI rộng lớn hơn, vốn đã hỗ trợ tích cực cho doanh thu. Doanh thu quý II của Caterpillar đạt mức kỷ lục 20,5 tỷ USD, nhờ nhu cầu mạnh mẽ đối với thiết bị phát điện sử dụng trong trung tâm dữ liệu. Mảng kinh doanh phát điện tăng trưởng 72% lên 3,10 tỷ USD, và CEO Joe Creed khẳng định "không ai có dấu hiệu chậm lại" về nhu cầu điện toán đám mây và cơ sở hạ tầng AI tạo sinh.

Đối với độc giả Việt Nam, câu chuyện của Caterpillar mang đến bài học quý giá: việc triển khai AI thành công không chỉ đến từ công nghệ tiên tiến mà còn từ chiến lược đào tạo con người và tích hợp sâu vào quy trình vận hành thực tế — yếu tố mà nhiều doanh nghiệp trong nước đang gặp khó khăn khi bắt đầu hành trình chuyển đổi số.