Khoa Trí tuệ Nhân tạo – Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông (PTIT) trân trọng thông báo tổ chức Bài giảng mở với chủ đề “AI ra quyết định tự chủ trong bảo trì hệ thống sản xuất” (AI-Driven Autonomous Decision-Making for Maintenance of Manufacturing Systems), với sự tham gia trình bày của Giáo sư Phuc Do – Đại học IMT Mines Alès, Cộng hòa Pháp.

AI không chỉ để dự đoán

Khi trí tuệ nhân tạo đi sâu vào các dây chuyền sản xuất, câu hỏi công nghệ đang dịch chuyển.

Trong nhiều năm, bài toán được đặt ra là: AI có thể dự đoán được điều gì? Một mô hình tốt sẽ cảnh báo rằng một thiết bị có khả năng hỏng trong vài tuần tới, và phần còn lại — quyết định dừng máy lúc nào, thay linh kiện nào trước, chấp nhận rủi ro đến đâu — thuộc về con người.

Câu hỏi khó hơn, và cũng là chủ đề của bài giảng lần này, là bước tiếp theo: AI sẽ tự đưa ra quyết định và hành động như thế nào để duy trì hệ thống vận hành ở trạng thái tối ưu?

Đây là ranh giới giữa một hệ thống dự báo và một hệ thống ra quyết định. Và đó là ranh giới mà các kỹ sư AI tương lai sẽ phải làm việc trên đó.

Bốn khía cạnh được đề cập

Bài giảng dự kiến đi qua bốn nhóm nội dung:

🔹 Tự động hóa ra quyết định — cách AI can thiệp và hỗ trợ quy trình bảo trì trong hệ thống sản xuất tự động.

🔹 Phát hiện và xử lý sự cố — năng lực của AI trong việc theo dõi tình trạng thiết bị, dự đoán và giải quyết các rủi ro của hệ thống.

🔹 Sản xuất thông minh — mối liên kết giữa AI, cơ chế ra quyết định tự động và nền công nghiệp hiện đại.

🔹 Lý thuyết và thực tiễn — góc nhìn học thuật đặt cạnh những bài học triển khai AI thực tế trong lĩnh vực sản xuất.

Vì sao sinh viên nên quan tâm

Bảo trì dự đoán là một trong những lĩnh vực mà AI tạo ra giá trị đo đếm được rõ nhất — mỗi giờ dừng dây chuyền ngoài kế hoạch đều quy đổi trực tiếp thành chi phí. Nhưng đây cũng là lĩnh vực ít xuất hiện trong các khóa học phổ thông về AI, vốn tập trung nhiều vào thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ.

Với sinh viên đang tìm hướng cho đề tài nghiên cứu, đồ án hoặc thực tập, đây là dịp tiếp cận một mảng bài toán khác: dữ liệu chuỗi thời gian từ cảm biến, mô hình hóa độ tin cậy của thiết bị, và bài toán tối ưu dưới ràng buộc chi phí — những thứ gắn chặt với sản xuất công nghiệp, lĩnh vực đang chuyển đổi số mạnh tại Việt Nam.