Chuyển đổi số ngành dệt may: Từ khai thác dữ liệu đến phát huy sức mạnh AI

Tuy nhiên, trước sức ép cạnh tranh, chi phí sản xuất gia tăng, yêu cầu giao hàng nhanh và xu hướng tiêu dùng liên tục thay đổi, lợi thế về lao động và phương thức sản xuất truyền thống không còn đủ để tạo sức cạnh tranh bền vững.

Trong bối cảnh đó, chuyển đổi số, khai thác dữ liệu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành xu hướng tất yếu, giúp doanh nghiệp nâng cao năng suất, tối ưu sản xuất, nắm bắt nhu cầu thị trường và gia tăng giá trị.

Đây cũng là những nội dung trọng tâm được trao đổi tại Hội thảo “Chuyển đổi số và đổi mới sáng tạo ngành dệt may: Từ dữ liệu sản xuất đến năng lực cạnh tranh toàn cầu” vừa diễn ra tại Hà Nội.

Dữ liệu mở đường cho đổi mới sản xuất

Theo Bộ Công Thương, năm 2025, kim ngạch xuất khẩu dệt may Việt Nam đạt gần 46,2 tỷ USD, tăng 6%; xuất siêu trên 20,7 tỷ USD.

Toàn ngành có hơn 14.300 doanh nghiệp, tạo việc làm cho trên 1,86 triệu lao động. Trong 9 tháng năm 2026, kim ngạch xuất khẩu ước đạt hơn 36,4 tỷ USD, tăng 3,2% so với cùng kỳ. Việt Nam tiếp tục nằm trong nhóm 3 quốc gia xuất khẩu dệt may lớn nhất thế giới.

Quy mô hàng chục tỷ USD cho thấy mỗi bước cải thiện về năng suất, chi phí hay giá trị gia tăng đều có thể tạo tác động kinh tế đáng kể. Ngược lại, sự chậm trễ trong đổi mới công nghệ có thể khiến doanh nghiệp mất lợi thế trong một thị trường cạnh tranh ngày càng gay gắt.

Theo ông Trương Văn Cẩm, Phó Chủ tịch Thường trực kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Dệt may Việt Nam (VITAS), kim ngạch xuất khẩu dệt may đã tăng từ 1,96 tỷ USD năm 2001 lên 46,2 tỷ USD năm 2025, tức hơn 23 lần.

Giai đoạn tới, ngành cần chuyển trọng tâm sang nâng cao chất lượng tăng trưởng thông qua đổi mới công nghệ, chuyển đổi số và hiện đại hóa sản xuất.

Yêu cầu này càng trở nên cấp thiết khi doanh nghiệp phải đồng thời đối mặt với biến động nguyên liệu, logistics, tiêu chuẩn phát triển bền vững, truy xuất nguồn gốc, trong khi vòng đời sản phẩm ngắn hơn, đơn hàng nhỏ hơn và thời gian giao hàng bị rút ngắn.

Chuyên gia Phạm Minh Sơn cho rằng, áp lực này tác động trực tiếp tới các nhà máy. Khi lập kế hoạch sản xuất thiếu chính xác hoặc các công đoạn chưa được kết nối, nguy cơ chậm tiến độ tăng lên, kéo theo chi phí lớn, thậm chí doanh nghiệp phải sử dụng phương thức vận chuyển nhanh hơn để kịp thời hạn giao hàng.

Thực tế cho thấy, lợi thế về lao động và phương thức quản trị dựa nhiều vào kinh nghiệm không còn đủ. Doanh nghiệp cần chuyển sang quản trị dựa trên dữ liệu.

Tuy nhiên, dữ liệu về đơn hàng, nguyên liệu, năng suất, tiến độ, chất lượng hay tồn kho tại nhiều doanh nghiệp vẫn nằm rải rác ở các bộ phận khác nhau.

Khi dữ liệu chưa kết nối, nhà quản lý khó nhận diện chính xác khâu chậm, chuyền mất cân bằng hay nguy cơ trễ đơn hàng.

Ông Trương Văn Cẩm nhấn mạnh, chuyển đổi số không chỉ là đầu tư máy móc hay phần mềm, mà là thay đổi toàn diện trong tư duy quản trị, tổ chức sản xuất và phương thức kinh doanh. Đặc biệt, dữ liệu phải trở thành nền tảng giúp doanh nghiệp kiểm soát tiến độ, sử dụng nguyên phụ liệu hiệu quả, nâng năng suất, giảm chi phí và đưa ra quyết định chính xác hơn.

Từ nền tảng dữ liệu, tự động hóa mới có điều kiện phát huy hiệu quả. Hiện, nhiều nhà máy đã ứng dụng máy cắt tự động, hệ thống chuyền treo, thiết bị in kỹ thuật số và phần mềm quản lý sản xuất. Tuy nhiên, điều quan trọng không phải có bao nhiêu máy móc hiện đại mà là công nghệ có được đặt đúng vào “điểm nghẽn” của dây chuyền hay không.

Theo TS Nguyễn Thu Phượng, Phó Hiệu trưởng, Chủ tịch Công đoàn Trường Đại học Công nghiệp và Thương mại Hà Nội, với tự động hóa, doanh nghiệp cần ưu tiên những công đoạn có tính lặp lại cao hoặc đang trở thành nút thắt của sản xuất.

Dữ liệu từng công đoạn khi được thu thập và phân tích sẽ giúp doanh nghiệp bố trí lại lao động, cân bằng chuyền, phát hiện khâu ách tắc và đánh giá hiệu quả sau cải tiến. Vì vậy, số hóa không nhất thiết phải bắt đầu bằng những dây chuyền đầu tư lớn; việc đo đúng, phân tích đúng và tổ chức lại quy trình cũng có thể tạo ra thay đổi đáng kể.

Cùng với tự động hóa, công nghệ thiết kế và mô phỏng 3D đang góp phần rút ngắn quá trình phát triển sản phẩm. Thay vì liên tục may mẫu, chỉnh sửa rồi làm lại, doanh nghiệp có thể xây dựng sản phẩm trong môi trường số, mô phỏng kiểu dáng, phom dáng và đặc tính vật liệu trước khi đưa vào sản xuất. Qua đó, giảm số vòng thử mẫu, tiết kiệm nguyên liệu và tăng khả năng phối hợp giữa thiết kế với sản xuất. Tuy nhiên, hiệu quả của mô phỏng vẫn phụ thuộc vào độ chính xác của dữ liệu chất liệu, thông số kỹ thuật và mức độ chuẩn hóa quy trình. Đây cũng là yêu cầu căn bản của chuyển đổi số: công nghệ chỉ phát huy giá trị khi được xây dựng trên nền tảng dữ liệu đáng tin cậy.

Phát huy sức mạnh AI từ thị trường đến nhà máy

Nếu dữ liệu trong nhà máy giúp trả lời câu hỏi “sản xuất thế nào cho hiệu quả” thì dữ liệu thị trường lại giúp doanh nghiệp hiểu “khách hàng đang cần gì”.

Sự phát triển của thương mại điện tử tạo ra lượng dữ liệu lớn từ lượt tìm kiếm, lượt xem, bình luận, đánh giá và lịch sử mua hàng. Khi được phân tích đúng, đây trở thành nguồn thông tin quan trọng giúp doanh nghiệp nắm bắt nhu cầu thị trường.

ThS.NCS Đinh Thị Thủy, Phó Trưởng khoa Kinh tế, Trường Đại học Công nghiệp và Thương mại Hà Nội cho rằng, AI có thể hỗ trợ phân tích hành vi khách hàng, dự báo xu hướng thời trang, tối ưu bán lẻ trực tuyến, marketing số và cá nhân hóa trải nghiệm người dùng.

Thông qua các công cụ phân tích dữ liệu và Social Listening - theo dõi, tổng hợp các thảo luận trên môi trường số - AI có thể xử lý lượng lớn bình luận, đánh giá và xu hướng tìm kiếm, từ đó nhận diện mối quan tâm của người tiêu dùng về kiểu dáng, màu sắc hay chất liệu. Nhờ đó, doanh nghiệp có thêm căn cứ để dự báo nhu cầu, lựa chọn sản phẩm, xây dựng nội dung tiếp thị, phân loại phản hồi và gợi ý sản phẩm phù hợp với từng nhóm khách hàng.

Tuy nhiên, AI không phải “chiếc đũa thần”. Một sản phẩm được nhắc nhiều trên mạng chưa chắc chuyển thành doanh số; một xu hướng tìm kiếm tăng nhanh cũng có thể chỉ mang tính ngắn hạn. Vì vậy, kết quả phân tích phải được đối chiếu với dữ liệu bán hàng, tồn kho và diễn biến thực tế của thị trường.

Vấn đề quan trọng hơn là khả năng kết nối dữ liệu. Nếu thông tin khách hàng trên website, sàn thương mại điện tử và cửa hàng không liên thông với hệ thống kho và sản xuất, doanh nghiệp có thể có nhiều dữ liệu nhưng vẫn khó xác định chính xác cần sản xuất bao nhiêu và vào thời điểm nào.

Bởi vậy, bước phát triển cao hơn của chuyển đổi số không chỉ là đưa một phần mềm hay công cụ AI vào doanh nghiệp, mà phải hình thành dòng dữ liệu xuyên suốt từ thị trường, thiết kế, nguyên liệu, sản xuất đến kho vận, bán hàng và phản hồi của người tiêu dùng.

Khi một xu hướng thị trường được nhận diện, thông tin có thể chuyển tới bộ phận thiết kế; sản phẩm được mô phỏng trên nền tảng số trước khi lập kế hoạch sản xuất; lượng nguyên liệu, năng lực chuyền và tồn kho được tính toán để quyết định quy mô đơn hàng. Sau khi sản phẩm ra thị trường, phản hồi của khách hàng lại tiếp tục trở thành dữ liệu đầu vào cho vòng sản xuất sau.

Dư địa kinh tế của quá trình này là đáng kể khi dệt may Việt Nam có quy mô xuất khẩu trên 46 tỷ USD mỗi năm.

Bộ Công Thương cho biết giá trị gia tăng của sản phẩm dệt may xuất khẩu hiện đạt khoảng 52%. Điều đó cho thấy mục tiêu tiếp theo không chỉ là xuất khẩu nhiều hơn, mà còn phải nâng phần giá trị được giữ lại trong nước thông qua công nghệ, thiết kế, quản trị, tự chủ nguồn cung và thương hiệu.

Định hướng chính sách cũng đang thúc đẩy quá trình này. Bộ Công Thương đã ban hành Chương trình hỗ trợ, thúc đẩy sản xuất thông minh, chuyển đổi số trong công nghiệp và thương mại đến năm 2035; các nhiệm vụ công nghệ liên quan đến dệt may gồm bản sao số nhà máy, AI tối ưu vận hành, camera kiểm tra lỗi, truy xuất nguồn gốc và thiết bị công nghiệp thông minh.

Với hơn 14.300 doanh nghiệp, hơn 1,86 triệu lao động và kim ngạch xuất khẩu hàng chục tỷ USD mỗi năm, dư địa nâng cao giá trị từ đổi mới công nghệ là rất lớn.

Tuy nhiên, để khai thác được dư địa đó, ba yếu tố phải đi cùng nhau: Dữ liệu đủ và chính xác, quy trình được chuẩn hóa, con người có khả năng sử dụng công nghệ. Từ tự động hóa nhà máy, thiết kế 3D đến AI trong thương mại điện tử, đích đến cuối cùng vẫn là nâng cao chất lượng tăng trưởng.

Khi dữ liệu trở thành nền tảng cho các quyết định, còn AI trở thành công cụ hỗ trợ sản xuất và kinh doanh, doanh nghiệp dệt may sẽ có thêm khả năng giảm chi phí, phản ứng nhanh với thị trường và từng bước dịch chuyển từ lợi thế gia công sang những khâu tạo giá trị cao hơn trong chuỗi cung ứng toàn cầu.