Sự Tiến Hóa Số với Quản lý Tài sản Doanh nghiệp (EAM): Vai trò của AI và Giải pháp HxGN EAM

Trước khi năm 2024 kết thúc, một cuộc đối thoại chuyên sâu đã diễn ra giữa các chuyên gia công nghệ của Hexagon – Jeremie Hicks và Peyton Griggers – cùng Mike Tomasco, cựu Phó Chủ tịch Pfizer Digital, một người có tầm nhìn về số hóa.

Họ đã cùng nhau phân tích thế giới đầy biến đổi của quản lý tài sản doanh nghiệp (EAM) và chuyển đổi số, đặc biệt là cách các công nghệ tiên tiến đang định hình tương lai của các ngành công nghiệp được thẩm định (validated industries). Trọng tâm cuộc thảo luận là:

• Vai trò then chốt của Trí tuệ nhân tạo (AI), cùng với việc di chuyển lên đám mây và xác thực hệ thống, trong việc thúc đẩy hiệu quả vận hành.
• Cách tinh gọn việc tuân thủ quy định đồng thời nâng cao tính bền vững.
• Cách các công cụ EAM tiên tiến như HxGN EAM giúp đảm bảo hoạt động sẵn sàng cho tương lai.

Trong blog này, chúng tôi tổng hợp những phân tích sâu sắc từ buổi hội thảo, nơi bộ ba chuyên gia làm sáng tỏ sự phát triển của EAM, nhu cầu cấp thiết về xác thực hệ thống (đặc biệt trong ngành dược phẩm), và vai trò không thể thiếu của AI. Chúng tôi cũng khám phá lý do số hóa là yếu tố thay đổi cuộc chơi, hướng tới bền vững, vận hành xuất sắc và tuân thủ quy định, đặc biệt khi được hỗ trợ bởi các giải pháp như HxGN EAM.

Sự Tiến Hóa Số của EAM và Thách thức Ban đầu

Nhìn lại 20 năm trong ngành, Mike Tomasco nhớ lại việc xây dựng hệ thống EAM “cốt lõi toàn cầu” đầu tiên, kết nối mua hàng và tài chính. Tuy nhiên, đầu những năm 2000, hạn chế về công nghệ máy chủ khiến việc triển khai một hệ thống toàn cầu duy nhất là bất khả thi. Ngày nay, sự phát triển vũ bão của công nghệ, đặc biệt là điện toán đám mây, đã thay đổi hoàn toàn cuộc chơi, dù cũng bổ sung thêm các lớp phức tạp mới cho EAM.

Tầm Quan Trọng của Xác thực Hệ thống – Đặc biệt với AI

Trong các ngành được thẩm định như dược phẩm, việc dựa vào dữ liệu và công nghệ đòi hỏi các quy trình phải được ‘thẩm định’ (validated) nghiêm ngặt về chất lượng và độ tin cậy.

Trí tuệ nhân tạo (AI) mở ra vô vàn cơ hội mới cho EAM, từ bảo trì dự đoán đến tối ưu hóa tồn kho. Tuy nhiên, Mike nhấn mạnh thách thức trong việc thẩm định các quy trình vận hành dựa trên AI, do mức độ chấp nhận rủi ro khác nhau giữa các công ty. Ông chỉ ra rằng sự do dự này có thể là rào cản, nhưng có thể vượt qua bằng cách áp dụng ‘vòng đời phát triển mô hình’ (model development lifecycle). Quy trình này giúp chứng minh cách các tổ chức xây dựng, huấn luyện, kiểm tra và duy trì kết quả AI, tạo ra ‘sự chắc chắn’ cần thiết. Mike giải thích: “Bằng cách đó, bạn có thể tự tin nói rằng, tôi có một phương pháp đã được thẩm định để chứng minh kết quả này, ngay cả khi AI đang thực hiện dự đoán… nó vẫn có thể giải thích được.” Điều này đặc biệt quan trọng cho việc ứng dụng AI an toàn và hiệu quả trong các hệ thống EAM.

Tương lai của Số hóa: Dữ liệu, AI và EAM

Số hóa giúp thu thập dữ liệu chính xác hơn, ra quyết định thông minh hơn và giải quyết các thách thức như dữ liệu phân mảnh hay tuân thủ quy định. Mike khuyên hãy “tận hưởng hành trình” số hóa vì công nghệ đang làm cho việc đạt mục tiêu trở nên dễ dàng hơn.

Khi các công nghệ mới như Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng dễ tiếp cận, các cơ hội để tối ưu hóa thông qua EAM càng mở rộng. Bối cảnh EAM đang được định hình lại mạnh mẽ bởi khả năng ứng dụng AI, biến các kế hoạch lý thuyết thành hiện thực hữu hình, nâng cao hiệu quả vận hành và quy trình cốt lõi.

Mang lại Kết quả Đúng đắn với HxGN EAM

Để biến những lợi ích này thành hiện thực, một chiến lược EAM thành công cần công cụ kỹ thuật số mạnh mẽ và phù hợp. Đi đầu trong cuộc cách mạng này chính là HxGN EAM, giải pháp quản lý tài sản doanh nghiệp hàng đầu của Hexagon. HxGN EAM được thiết kế đặc biệt để giúp các tổ chức trong các ngành được thẩm định (như dược phẩm):

• Tích hợp và tận dụng AI cho bảo trì dự đoán, tối ưu hóa lịch trình và phân tích rủi ro.
• Kéo dài vòng đời tài sản và cải thiện năng suất tổng thể.
• Đảm bảo hoạt động sẵn sàng cho tương lai và gặt hái thành công bền vững.

Sử dụng HxGN EAM mang lại những kết quả cụ thể:

• Cải thiện hiệu suất tài sản (thông qua phân tích và dự đoán từ AI)
• Giảm chi phí vận hành và rủi ro hỏng hóc
• Tăng hiệu quả hoạt động
• Ra quyết định dựa trên dữ liệu tốt hơn
• Đảm bảo tuân thủ quy định dễ dàng hơn
• Tăng cường các sáng kiến bền vững

Tìm hiểu thêm và Liên hệ tại Việt Nam

Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về cách HxGN EAM có thể tối ưu hóa hoạt động và ứng dụng AI trong quản lý tài sản tại doanh nghiệp của mình, hãy liên hệ với các chuyên gia của Hexagon.

Tại Việt Nam, Quý khách hàng có thể liên hệ với Công ty True Technology Co., ltd, đối tác cung cấp và triển khai giải pháp HxGN EAM chính thức của Hexagon, để được tư vấn và hỗ trợ chuyên sâu.

Đừng quên theo dõi loạt bài này để cập nhật thêm nhiều thông tin chi tiết. Hãy chia sẻ ý kiến của bạn về chủ đề bạn quan tâm cho bài viết tiếp theo!

Nguồn Hexagon

Về Tác giả

Mike Tomasco từng giữ chức Phó Chủ tịch tại Pfizer Digital, giám sát quá trình chuyển đổi số của Pfizer Global Supply (PGS), bộ phận vận hành sản xuất và cung ứng quan trọng của gã khổng lồ dược phẩm. Với kinh nghiệm dày dặn hơn 4,5 năm trong vai trò then chốt này, ông đã khéo léo vận dụng chuyên môn của mình về công nghệ số, trí tuệ nhân tạo, vận hành xuất sắc và cải tiến liên tục để cách mạng hóa các quy trình đầu cuối và hiệu suất của PGS. Trước khi đảm nhận vị trí quan trọng này, Mike đã giữ các vai trò lãnh đạo có ảnh hưởng trong lĩnh vực chiến lược và chuyển đổi số, tài chính và công nghệ kinh doanh tại Pfizer. Trong nhiệm kỳ của mình, ông đã dẫn đầu nhiều sáng kiến đột phá giúp gia tăng đáng kể giá trị kinh doanh và hiệu quả hoạt động của tổ chức. Dựa trên kinh nghiệm sâu rộng của mình về chiến lược, tiếp thị, tài chính, sản xuất và hệ thống thông tin, Mike đã liên tục mang lại những kết quả xuất sắc, từng đảm nhiệm các vị trí quan trọng trong các tập đoàn đa quốc gia thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau. Sứ mệnh bao trùm của ông là thúc đẩy sự đổi mới và nuôi dưỡng văn hóa xuất sắc trong một tổ chức, được thúc đẩy bởi sức mạnh biến đổi của số hóa và những hiểu biết dựa trên dữ liệu.