NHẬN THỨC KHOA HỌC DỮ LIỆU VÀ ỨNG DỤNG AI TRONG SẢN XUẤT

Mục tiêu khóa học:

Cung cấp cái nhìn tổng quan về Khoa học dữ liệu và AI trong bối cảnh sản xuất.
Trang bị kiến thức cơ bản về các khái niệm, thuật ngữ và vai trò của dữ liệu.
Giúp học viên hiểu được quy trình và lợi ích của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Giới thiệu các ứng dụng thực tế của AI trong tối ưu hóa sản xuất, kiểm soát chất lượng và bảo trì dự đoán.

Nội dung chính	Mục tiêu chi tiết	Phương pháp triển khai

1. Khai mạc & Giới thiệu	– Gắn kết học viên, giới thiệu chương trình – Tạo không khí học tập cởi mở.	– Ice-breaking – Mini quiz về dữ liệu & AI trong sản xuất (khởi động tư duy).
2. Tổng quan về Khoa học dữ liệu & Dữ liệu trong sản xuất	– Hiểu các khái niệm cơ bản về dữ liệu – Nắm bắt vai trò và tầm quan trọng của dữ liệu trong sản xuất hiện đại.	– Thuyết trình tương tác – Ví dụ thực tế trong ngành sản xuất – Hỏi đáp, thảo luận.
	2.1. Khái niệm & Thuật ngữ dữ liệu	– Data (Dữ liệu), Big Data – Machine Learning (Học máy), AI (Trí tuệ nhân tạo) – Thuật toán (Algorithm), Phân tích dữ liệu (Data Analysis) – Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) – Thu thập dữ liệu (Data Collection), Phân loại dữ liệu (Data Classification), Cấp phát dữ liệu (Data Allocation/Distribution) – IoT (Internet of Things), IIoT (Industrial Internet of Things), Cloud.
	2.2. Vai trò của Dữ liệu	– Quyết định dựa trên dữ liệu – Dự đoán và phân tích xu hướng – Tối ưu hóa quy trình sản xuất – Nâng cao hiệu suất vận hành.
	2.3. Tầm quan trọng của Dữ liệu	– Thúc đẩy đổi mới – Giải quyết vấn đề phức tạp – Tăng cường hiệu suất và năng lực cạnh tranh.
3. Ra quyết định dựa trên dữ liệu (Data-Driven Decision Making)	– Hiểu rõ khái niệm và tầm quan trọng – Nắm được quy trình và lợi ích.	– Thuyết trình kết hợp case study – Thảo luận nhóm về các tình huống ra quyết định thực tế.
	3.1. Ra quyết định dựa trên dữ liệu là gì?	– Khái niệm và ý nghĩa.
	3.2. Tầm quan trọng & Lợi ích	– Nâng cao độ chính xác, giảm rủi ro – Tối ưu hóa nguồn lực, tiết kiệm chi phí – Phản ứng nhanh với thay đổi thị trường – Tăng cường năng lực cạnh tranh.
	3.3. Quy trình ra quyết định dựa trên dữ liệu	– Xác định vấn đề – Thu thập dữ liệu – Phân tích dữ liệu – Diễn giải kết quả – Đưa ra quyết định & Đánh giá.
4. Ứng dụng AI trong sản xuất	– Hiểu khái niệm AI trong sản xuất – Nắm được các ứng dụng cụ thể của AI trong tối ưu hóa quy trình, kiểm soát chất lượng, tối ưu nguyên liệu và bảo trì dự đoán.	– Thuyết trình tương tác – Xem video minh họa các ứng dụng AI thực tế trong nhà máy – Hỏi đáp, thảo luận.
	4.1. AI trong sản xuất là gì?	– Khái niệm cơ bản – Giới thiệu về các thuật toán học máy đơn giản và các ứng dụng cơ bản (ví dụ: phân loại, dự đoán).
	4.2. Tối ưu hóa quy trình sản xuất	– Ví dụ: Tối ưu hóa lịch trình sản xuất, điều khiển máy móc tự động.
	4.3. Kiểm tra chất lượng sản phẩm	– Ví dụ: Phát hiện lỗi sản phẩm bằng thị giác máy tính, phân tích dữ liệu cảm biến.
	4.4. Tối ưu hóa sử dụng nguyên liệu	– Ví dụ: Dự báo nhu cầu nguyên liệu, giảm thiểu lãng phí.
	4.5. Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance)	– Ví dụ: Dự đoán hỏng hóc thiết bị, lên kế hoạch bảo trì chủ động.
5. Thảo luận & Đề xuất ý tưởng AI cho Hòa Phát	– Vận dụng kiến thức đã học để nhận diện vấn đề – Đề xuất ý tưởng ứng dụng AI tiềm năng trong bối cảnh Hòa Phát.	– Chia nhóm thảo luận (theo phòng ban/lĩnh vực quan tâm) – Mỗi nhóm trình bày 1-2 ý tưởng – Góp ý, phản biện.
	– Xác định các điểm nghẽn/vấn đề trong quy trình sản xuất hoặc quản lý tại Hòa Phát có thể được cải thiện bằng AI – Đề xuất giải pháp AI sơ bộ cho các vấn đề đó – Thảo luận về tiềm năng và thách thức khi triển khai.
6. Tổng kết & Định hướng	– Tóm tắt các nội dung chính – Khơi gợi hành động và khuyến khích áp dụng AI – Giải đáp thắc mắc cuối cùng.	– Tổng kết bài giảng – Khảo sát nhanh khóa học – Hỏi đáp chung.