Xu Hướng Tự Động Hóa Trong Điện Công Nghiệp 2027

Quick Review

• Xu hướng chính: AI công nghiệp, robot và cobot, digital twin, edge computing, kết nối IT/OT, phân tích dữ liệu và an ninh mạng OT.
• Điểm thay đổi: Tự động hóa đang dịch chuyển từ hệ thống điều khiển độc lập sang các hệ thống kết nối dữ liệu giữa máy móc, điều khiển, phần mềm và vận hành.
• Thiết bị điện vẫn là nền tảng: PLC, biến tần, cảm biến, động cơ, thiết bị đóng cắt và hệ thống điều khiển vẫn trực tiếp tham gia vào quá trình tự động hóa.
• AI không thay thế toàn bộ PLC: AI có xu hướng bổ sung lớp phân tích, dự báo và hỗ trợ ra quyết định; chức năng điều khiển thời gian thực vẫn cần kiến trúc điều khiển phù hợp.
• Thách thức: kết nối thiết bị cũ, dữ liệu không đồng nhất, an ninh mạng OT, năng lực nhân sự và chi phí triển khai.

Tự động hóa điện công nghiệp năm 2027 sẽ thay đổi theo hướng nào?

Tự động hóa trong điện công nghiệp năm 2027 có xu hướng chuyển từ mô hình điều khiển máy móc đơn lẻ sang hệ thống kết nối thiết bị, dữ liệu, phần mềm và trí tuệ nhân tạo. PLC, biến tần, cảm biến, động cơ và thiết bị đóng cắt vẫn là phần trực tiếp tác động đến máy móc, nhưng dữ liệu từ các thiết bị này ngày càng được đưa lên các lớp giám sát, phân tích và tối ưu hóa cao hơn. Sự thay đổi này không có nghĩa PLC hoặc các hệ thống điều khiển truyền thống sẽ bị thay thế. Hướng phát triển đáng chú ý hơn là sự kết hợp giữa hệ thống điều khiển hiện trường với edge computing, phần mềm công nghiệp, AI, digital twin và mạng truyền thông.

Dữ liệu robot công nghiệp mới nhất của International Federation of Robotics cho thấy hơn 600.000 robot công nghiệp được lắp đặt trên toàn cầu trong năm 2025, đưa số robot đang vận hành trong các nhà máy lên hơn 5 triệu. IFR cũng cho biết AI, machine vision, cảm biến và việc đơn giản hóa lập trình đang mở rộng phạm vi ứng dụng robot.

AI công nghiệp sẽ đi sâu vào hệ thống tự động hóa

AI là một trong những hướng được nhắc đến nhiều nhất khi nói về tự động hóa 2027, nhưng cần phân biệt AI công nghiệp với việc đưa một chatbot vào nhà máy. Trong môi trường sản xuất, AI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu máy móc, phát hiện mẫu bất thường, dự báo lỗi, hỗ trợ kiểm soát chất lượng, tối ưu lịch sản xuất hoặc hỗ trợ kỹ thuật viên tìm nguyên nhân sự cố. Siemens mô tả Industrial AI là lớp sử dụng dữ liệu sản xuất để nhận diện mẫu, dự báo kết quả và hỗ trợ tối ưu hóa quy trình.

Điểm đáng chú ý là AI cần dữ liệu có chất lượng. Nếu cảm biến đo không ổn định, dữ liệu lịch sử thiếu hoặc các thiết bị trong nhà máy sử dụng nhiều chuẩn giao tiếp không thống nhất, việc áp dụng AI sẽ gặp giới hạn ngay từ tầng dữ liệu.

Vì vậy, AI trong tự động hóa không bắt đầu từ thuật toán. Nó bắt đầu từ khả năng thu thập, chuẩn hóa và kết nối dữ liệu của hệ thống điện và điều khiển.

Edge computing đưa xử lý dữ liệu đến gần máy móc hơn

Trong hệ thống tự động hóa, không phải dữ liệu nào cũng phù hợp để đưa lên cloud rồi chờ xử lý. Một số tác vụ cần phản hồi nhanh hoặc cần duy trì hoạt động khi kết nối với hệ thống bên ngoài bị gián đoạn. Đó là lý do edge computing tiếp tục được tích hợp với kiến trúc tự động hóa. Thiết bị hoặc máy tính công nghiệp tại khu vực sản xuất có thể xử lý một phần dữ liệu gần nguồn phát sinh trước khi gửi thông tin cần thiết lên hệ thống cấp cao hơn.

Kiến trúc này tạo ra nhiều tầng xử lý:

• Tầng hiện trường: cảm biến, cơ cấu chấp hành, động cơ và thiết bị đo.
• Tầng điều khiển: PLC, PAC hoặc các bộ điều khiển tương ứng.
• Tầng edge: thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu gần máy móc.
• Tầng giám sát: HMI, SCADA và các hệ thống quản lý vận hành.
• Tầng doanh nghiệp hoặc cloud: phân tích dữ liệu, quản lý sản xuất và các ứng dụng cấp cao.

Không phải hệ thống nào cũng cần đầy đủ các tầng trên. Kiến trúc phải phụ thuộc vào yêu cầu thời gian đáp ứng, dữ liệu, độ tin cậy, khả năng kết nối và mục đích sử dụng.

Digital Twin chuyển từ mô phỏng sang hỗ trợ vận hành

Digital Twin không đơn giản là một mô hình 3D của nhà máy. Giá trị kỹ thuật nằm ở việc kết nối mô hình số với dữ liệu của đối tượng hoặc hệ thống thực để mô phỏng, kiểm tra và phân tích. Siemens hiện mô tả digital twin kết hợp mô phỏng dựa trên vật lý với dữ liệu vận hành thời gian thực, đồng thời sử dụng AI để phân tích kịch bản và tối ưu hóa hệ thống. Digital twin cũng được sử dụng cho virtual commissioning, trong đó logic tự động hóa có thể được kiểm tra trong môi trường mô phỏng trước khi triển khai trên thiết bị thực.

Đối với điện công nghiệp, hướng phát triển này đặc biệt đáng chú ý ở các hệ thống có nhiều thiết bị và trình tự điều khiển phức tạp. Thay vì chỉ kiểm tra sau khi lắp đặt, kỹ sư có thể sử dụng mô hình mô phỏng để kiểm tra một phần logic, trình tự vận hành hoặc thay đổi thiết kế trước khi tác động lên dây chuyền thực.

Tuy nhiên, digital twin không tự động tạo ra kết quả chính xác. Mô hình phải có dữ liệu và mô hình kỹ thuật phù hợp với đối tượng được mô phỏng.

Robot và cobot tiếp tục mở rộng phạm vi ứng dụng

Robot công nghiệp đã là một phần của tự động hóa sản xuất từ nhiều năm, nhưng phạm vi ứng dụng đang mở rộng nhờ khả năng cảm nhận, machine vision, AI và các phương pháp lập trình dễ tiếp cận hơn. IFR ghi nhận hơn 603.000 robot công nghiệp được lắp đặt trong năm 2025, tăng 11% so với năm trước; tổng số robot đang vận hành đạt khoảng 5,079 triệu đơn vị. IFR cũng cho biết điện tử và ô tô đều tăng 10% về số robot lắp đặt trong năm 2025, trong khi lĩnh vực kim loại và máy móc tăng 22%.

Trong một hệ thống robot, phần điện công nghiệp vẫn giữ vai trò trực tiếp: nguồn cấp, tủ điều khiển, servo drive, biến tần, cảm biến, thiết bị bảo vệ, mạng truyền thông và các mạch an toàn phải phối hợp với bộ điều khiển robot.

Vì vậy, xu hướng robot hóa không làm giảm nhu cầu về kiến thức điện. Ngược lại, hệ thống càng tích hợp nhiều thiết bị thì kỹ thuật viên càng cần hiểu mối quan hệ giữa điện công suất, điều khiển và truyền thông.

IT và OT sẽ tiếp tục hội tụ

Trong nhà máy truyền thống, hệ thống OT tập trung vào điều khiển và vận hành máy móc, còn IT tập trung vào máy chủ, dữ liệu và các ứng dụng doanh nghiệp. Khi thiết bị sản xuất được kết nối nhiều hơn, ranh giới giữa hai môi trường này trở nên ít tách biệt. Dữ liệu từ PLC, SCADA, cảm biến và máy móc có thể được sử dụng bởi các hệ thống quản lý sản xuất và phân tích dữ liệu. Ở chiều ngược lại, các yêu cầu từ phần mềm cấp cao hơn có thể ảnh hưởng đến hoạt động sản xuất.

Điều này tạo ra lợi ích về dữ liệu nhưng cũng làm tăng yêu cầu về kiến trúc mạng, phân quyền truy cập, quản lý thiết bị và an ninh mạng.

An ninh mạng OT trở thành một phần của thiết kế tự động hóa

Khi PLC, HMI, SCADA, biến tần và các thiết bị điều khiển được kết nối mạng, vấn đề an ninh mạng không còn chỉ thuộc về bộ phận IT.

ISA/IEC 62443 là một nhóm tiêu chuẩn dành cho an ninh mạng của hệ thống tự động hóa và điều khiển công nghiệp. ISA cho biết bộ tiêu chuẩn này tiếp cận vấn đề bảo mật xuyên suốt vòng đời của hệ thống và phân định trách nhiệm giữa chủ sở hữu tài sản, nhà cung cấp, đơn vị tích hợp và bên cung cấp dịch vụ. Đối với hệ thống điện công nghiệp, các vấn đề như phân vùng mạng, kiểm soát truy cập, quản lý tài khoản, cập nhật phần mềm, sao lưu cấu hình và kiểm soát kết nối từ xa cần được xem xét ngay từ thiết kế thay vì chỉ xử lý sau khi xảy ra sự cố.

ISA cũng đang tiếp tục thúc đẩy việc áp dụng các tiêu chuẩn OT cybersecurity trong bối cảnh hệ thống điều khiển ngày càng kết nối và tích hợp nhiều phần mềm hơn.

Thiết bị điện sẽ thay đổi như thế nào?

Các xu hướng mới không làm mất đi những thiết bị nền tảng của điện công nghiệp. MCB, MCCB, contactor, relay, biến tần, động cơ, PLC và cảm biến vẫn thực hiện những chức năng riêng trong hệ thống. Điểm thay đổi nằm ở khả năng kết nối và khai thác dữ liệu của thiết bị.

Một hệ thống tự động hóa thế hệ mới có thể không chỉ quan tâm đến trạng thái ON/OFF của một thiết bị mà còn thu thập các dữ liệu vận hành, cảnh báo, trạng thái thiết bị và thông tin chẩn đoán nếu thiết bị hỗ trợ những chức năng đó.

Điều này tạo điều kiện cho bảo trì dựa trên tình trạng thiết bị thay vì chỉ dựa vào lịch bảo trì cố định. Tuy nhiên, mức độ chẩn đoán và dữ liệu có thể thu thập phụ thuộc vào từng thiết bị và kiến trúc hệ thống.

Điều gì sẽ khó hơn khi tự động hóa phát triển?

Tự động hóa nhiều hơn không đồng nghĩa mọi nhà máy đều dễ vận hành hơn. Hệ thống càng kết nối nhiều thành phần thì việc thiết kế và bảo trì càng đòi hỏi kiến thức liên ngành.

• Thiết bị cũ: nhiều nhà máy vẫn có máy móc và PLC thế hệ cũ không được thiết kế cho kết nối dữ liệu hiện đại.
• Dữ liệu: dữ liệu thiếu, sai hoặc không đồng nhất làm giảm giá trị của các hệ thống phân tích.
• Tích hợp: PLC, biến tần, robot, SCADA và phần mềm quản lý có thể sử dụng các giao thức và kiến trúc khác nhau.
• An ninh mạng: kết nối OT mở rộng bề mặt cần bảo vệ.
• Nhân lực: kỹ thuật viên phải hiểu nhiều hơn một lĩnh vực, từ điện, điều khiển đến mạng công nghiệp.

Đây là lý do xu hướng tự động hóa không chỉ là câu chuyện mua thêm robot hoặc thay PLC mới. Giá trị của hệ thống phụ thuộc vào cách thiết kế kiến trúc, kết nối dữ liệu, vận hành và bảo trì.

Kỹ thuật viên điện công nghiệp cần chuẩn bị gì cho xu hướng 2027?

Nền tảng điện vẫn là điểm bắt đầu. Sau đó có thể mở rộng theo từng hướng chuyên môn:

• Đọc và phân tích sơ đồ điện.
• Đo kiểm và xử lý sự cố hệ thống điện.
• Hiểu động cơ và truyền động điện.
• PLC và HMI.
• Biến tần và servo.
• Cảm biến và tín hiệu điều khiển.
• Mạng truyền thông công nghiệp.
• Thu thập và phân tích dữ liệu thiết bị.
• Kiến thức cơ bản về an ninh mạng OT.
• Hiểu nguyên lý digital twin và các hệ thống mô phỏng khi công việc yêu cầu.

Không nhất thiết một kỹ thuật viên phải thành thạo toàn bộ các lĩnh vực trên. Quan trọng hơn là xác định hướng chuyên môn và hiểu được cách các hệ thống liên kết với nhau.

Xu hướng tự động hóa 2027 nên được nhìn từ hệ thống, không chỉ từ từng thiết bị

Xu hướng tự động hóa điện công nghiệp năm 2027 không nằm ở một thiết bị riêng lẻ mà ở sự kết hợp giữa điện, điều khiển, dữ liệu, phần mềm và kết nối. AI công nghiệp có thể cung cấp lớp phân tích; edge computing đưa xử lý đến gần máy móc; digital twin hỗ trợ mô phỏng và kiểm chứng; robot mở rộng tự động hóa vật lý; còn kết nối IT/OT tạo ra dòng dữ liệu xuyên suốt hệ thống. Những công nghệ này đang được phát triển và triển khai ở nhiều mức độ khác nhau. Dữ liệu robot toàn cầu của IFR cho thấy xu hướng robot hóa tiếp tục mở rộng, trong khi các tổ chức kỹ thuật và nhà cung cấp công nghệ đang tập trung mạnh vào AI công nghiệp, digital twin, kết nối và an ninh mạng OT.

Với người làm điện công nghiệp, hướng chuẩn bị phù hợp không phải bỏ kiến thức điện để chạy theo AI. Nền tảng về mạch điện, thiết bị bảo vệ, động cơ, tủ điện và điều khiển vẫn là cơ sở để tiếp cận các hệ thống tự động hóa phức tạp hơn.

FAQ về xu hướng tự động hóa điện công nghiệp 2027

AI có thay thế PLC trong tự động hóa công nghiệp không?

Không nên đồng nhất AI với bộ điều khiển PLC. AI có thể đảm nhiệm các chức năng phân tích, dự báo, nhận diện mẫu hoặc hỗ trợ tối ưu hóa, trong khi PLC vẫn là thành phần điều khiển quan trọng trong nhiều hệ thống công nghiệp. Kiến trúc cụ thể phụ thuộc yêu cầu thời gian thực, an toàn và thiết kế của hệ thống.

Digital Twin có phải chỉ là mô hình 3D của nhà máy không?

Không. Mô hình 3D chỉ là một phần có thể có của digital twin. Digital twin có giá trị khi mô hình số được liên kết với dữ liệu và đặc tính của đối tượng thực để mô phỏng, phân tích hoặc hỗ trợ vận hành.

Kỹ thuật viên điện công nghiệp có cần học AI không?

Không phải mọi vị trí đều yêu cầu lập trình AI. Tuy nhiên, hiểu cách dữ liệu được thu thập, truyền tải và sử dụng trong các hệ thống tự động hóa sẽ ngày càng hữu ích khi nhà máy tăng mức độ kết nối và phân tích dữ liệu.