https://kevesko.vn/20261027/chuyen-gia-chi-ra-xu-huong-then-chot-cua-ai-trong-cong-nghiep-vao-nam-2027-44719347.html
Chuyên gia chỉ ra xu hướng then chốt của AI trong công nghiệp vào năm 2027
Chuyên gia chỉ ra xu hướng then chốt của AI trong công nghiệp vào năm 2027
Sputnik Việt Nam
Theo ông Alexander Klimeshov, Giám đốc Trung tâm Chuyên môn Công nghiệp tại tập đoàn công nghệ thông tin Lansoft, bước phát triển quan trọng của trí tuệ nhân... 27.10.2026, Sputnik Việt Nam
2026-10-27T05:04+0700
2026-10-27T05:04+0700
2026-10-27T05:04+0700
thế giới
chuyên gia
quan điểm-ý kiến
ai
quan hệ
quan hệ quốc tế
nga
liên bang nga
https://cdn.img.kevesko.vn/img/07e9/0b/0c/39484126_0:133:3168:1915_1920x0_80_0_0_528f73c2e55ff9c091b8cccfa249a797.jpg
Ông Klimeshov lưu ý rằng, các thuật toán có thể đảm nhận những nhiệm vụ có thể quy chuẩn hóa, dựa trên dữ liệu chất lượng cao và mang lại kết quả có thể đo lường được.Theo ông Klimeshov, cấp độ tự động hóa tiếp theo liên quan đến lập kế hoạch sản xuất – lĩnh vực mà kết quả phụ thuộc vào sự đồng bộ hóa của nhiều quy trình khác nhau.Ông Klimeshov cho biết thêm, chẳng hạn khi có đơn hàng khẩn cấp, doanh nghiệp cần đánh giá công suất hiện tại, nguồn cung vật liệu và tiến độ của các cam kết đang thực hiện. Các thuật toán có thể giúp xác định các điểm nghẽn, phân bổ lại khối lượng công việc và điều chỉnh lịch trình sản xuất.Những thách thức tương tự cũng xuất hiện trong lĩnh vực logistics và quản lý hàng tồn kho. Tại đây, AI không chỉ xem xét lịch sử cung ứng và mức tồn kho hiện tại mà còn tính đến các yếu tố bên ngoài như điều kiện thời tiết, tình trạng tắc nghẽn giao thông hay nguy cơ gián đoạn từ phía nhà cung cấp.Chuyên gia Klimeshov nhấn mạnh, điều đó giúp dự báo nhu cầu vật liệu chính xác hơn và cho phép phản ứng kịp thời trước các sự cố gián đoạn trong chuỗi cung ứng.Chính tại điểm giao thoa của các loại tác vụ này, một trong những xu hướng hứa hẹn nhất cho năm 2027 đang dần hình thành: sự điều phối các tác nhân AI.
https://kevesko.vn/20261024/40000-nguoi-viet-sap-bay-kiem-tien-bang-ai-qua-tatao-live-lo-may-chu-dat-tai-trung-quoc-44697856.html
https://kevesko.vn/20261021/trung-quoc-thanh-lap-cong-ty-nha-nuoc-trong-linh-vuc-du-lieu-de-phat-trien-ai-44638662.html
liên bang nga
Sputnik Việt Nam
moderator.vn@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
2026
Sputnik Việt Nam
moderator.vn@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
tin thời sự
vn_VN
Sputnik Việt Nam
moderator.vn@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
Sputnik Việt Nam
moderator.vn@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
thế giới, chuyên gia, quan điểm-ý kiến, ai, quan hệ, quan hệ quốc tế, nga, liên bang nga
thế giới, chuyên gia, quan điểm-ý kiến, ai, quan hệ, quan hệ quốc tế, nga, liên bang nga
Chuyên gia chỉ ra xu hướng then chốt của AI trong công nghiệp vào năm 2027
Theo ông Alexander Klimeshov, Giám đốc Trung tâm Chuyên môn Công nghiệp tại tập đoàn công nghệ thông tin Lansoft, bước phát triển quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực công nghiệp vào năm 2027 sẽ là chuyển dịch từ tự động hóa hoạt động riêng lẻ sang điều phối quy trình sản xuất có mối liên hệ với nhau.
Ông chia sẻ với hãng tin Sputnik: "Một xu hướng chủ đạo của AI công nghiệp trong những năm tới là chuyển từ tự động hóa các tác vụ biệt lập sang điều phối các quy trình sản xuất phụ thuộc lẫn nhau. Trong bối cảnh này, các doanh nghiệp nên ưu tiên những công nghệ đã được kiểm chứng hiệu quả trong thực tế".
Ông Klimeshov lưu ý rằng, các thuật toán có thể đảm nhận những nhiệm vụ có thể quy chuẩn hóa, dựa trên dữ liệu chất lượng cao và mang lại kết quả có thể đo lường được.
Ông Klimeshov giải thích: "Tuy nhiên, mức độ tự chủ của các hệ thống này sẽ khác nhau: một số hoạt động có thể thực hiện gần như không cần sự can thiệp của con người, trong khi ở những hoạt động khác, AI sẽ đóng vai trò là công cụ hỗ trợ các chuyên gia con người".
Theo ông Klimeshov, cấp độ tự động hóa tiếp theo liên quan đến lập kế hoạch sản xuất – lĩnh vực mà kết quả phụ thuộc vào sự đồng bộ hóa của nhiều quy trình khác nhau.
Ông Klimeshov cho biết thêm, chẳng hạn khi có đơn hàng khẩn cấp, doanh nghiệp cần đánh giá công suất hiện tại, nguồn cung vật liệu và tiến độ của các cam kết đang thực hiện. Các thuật toán có thể giúp xác định các điểm nghẽn, phân bổ lại khối lượng công việc và điều chỉnh lịch trình sản xuất.
Những thách thức tương tự cũng xuất hiện trong lĩnh vực
logistics và quản lý hàng tồn kho. Tại đây, AI không chỉ xem xét lịch sử cung ứng và mức tồn kho hiện tại mà còn tính đến các yếu tố bên ngoài như điều kiện thời tiết, tình trạng tắc nghẽn giao thông hay nguy cơ gián đoạn từ phía nhà cung cấp.
Chuyên gia Klimeshov nhấn mạnh, điều đó giúp dự báo nhu cầu vật liệu chính xác hơn và cho phép phản ứng kịp thời trước các sự cố gián đoạn trong chuỗi cung ứng.
Chính tại điểm giao thoa của các loại tác vụ này, một trong những xu hướng hứa hẹn nhất cho năm 2027 đang dần hình thành: sự điều phối các tác nhân AI.
Ông Klimeshov kết luận: "Thay vì sử dụng nhiều hệ thống riêng lẻ, mỗi hệ thống chỉ giải quyết một nhiệm vụ cụ thể,
doanh nghiệp có thể sử dụng các tác nhân AI để điều phối các hoạt động có mối liên kết với nhau".
