Đặt vấn đề

Ngày nay, các quốc gia, lĩnh vực, tổ chức và DN trên khắp thế giới đang phải đối mặt với những thách thức lớn do những phát triển về môi trường, xã hội, kinh tế và công nghệ… đặc biệt trong bối cảnh CMCN 4.0 với sức ảnh hưởng lan tỏa đang càng ngày càng mạnh mẽ.

Để đáp ứng những thách thức này, các quốc gia, các lĩnh vực và ngay cả các tổ chức và DN sẽ cần cải thiện năng lực để quản lý toàn bộ chuỗi giá trị của mình một cách nhanh chóng và hiệu quả. Muốn thích ứng và thúc đẩy khả năng thích ứng đối với CMCN 4.0 thông qua những chương trình hành động phù hợp, các quốc gia, khu vực cho đến các tổ chức, DN đều cần phải đánh giá được sự sẵn sàng đối với CMCN 4.0.

Nghiên cứu này được thực hiện với mục tiêu làm rõ bản chất của CMCN 4.0 và sự sẵn sàng của DN đối với CMCN 4.0, đồng thời giới thiệu một số mô hình đánh giá sự sẵn sàng ở cấp độ các DN đối với CMCN 4.0.

Cách mạng công nghiệp 4.0 và sự sẵn sàng của doanh nghiệp

Khái niệm CMCN 4.0 lần đầu tiên được Chính phủ Đức đưa ra vào năm 2011. Sau đó, khái niệm này bắt đầu nổi lên nhằm nói tới chiến lược công nghệ cao, điện toán hóa ngành sản xuất mà không cần sự tham gia của con người (Kagermann và cộng sự, 2013). Hiện nay, CMCN 4.0 đã trở thành khái niệm quen thuộc và thành làn sóng với những tác động ngày càng rộng lớn, lan tỏa tới các nền kinh tế, các lĩnh vực, các tổ chức và DN trên thế giới.

Dù chưa có khái niệm thống nhất, nhưng CMCN 4.0 thường được đề cập như một thuật ngữ liên quan đến tích hợp các phát minh công nghệ mới nhất liên quan đến trí tuệ nhân tạo, công nghệ thông tin và truyền thông… để tăng mức độ tự động hóa, hiệu quả và năng suất sản xuất trong các quy trình sản xuất và công nghiệp (Sanchez và cộng sự, 2020). Bản chất của CMCN 4.0 là dựa trên nền tảng công nghệ số và tích hợp tất cả các công nghệ thông minh để tối ưu hóa quy trình và phương thức sản xuất. Theo Hermann và cộng sự (2015), CMCN 4.0 có bốn thành phần chính, gồm: Hệ thống vật lý mạng (CPS), Kết nối vạn vật (IoT), Internet của các dịch vụ (IoS) và nhà máy thông minh.

Để có thể thích nghi với CMCN 4.0, các quốc gia, khu vực và tổ chức, DN cần phải sẵn sàng với nó. Theo Diễn đàn Kinh tế thế giới (WEF, 2018) thì sự sẵn sàng với nền sản xuất trong tương lai được hiểu là khả năng tận dụng các cơ hội sản xuất trong tương lai, giảm thiểu các rủi ro và thách thức, và linh hoạt trong việc ứng phó với những thay đổi trong tương lai. Theo đó, việc đánh giá sự sẵn sàng cần phải tính đến các hiệu suất trong tương lai chứ không phải hiện tại. Đây cũng là cách tiếp cận mà nhiều nghiên cứu liên quan đến đánh giá sự sẵn sàng đối với CMCN 4.0 theo đuổi. Như vậy, sự sẵn sàng của DN đối với CMCN 4.0 có thể hiểu là mức độ trưởng thành liên quan đến khả năng tận dụng các cơ hội sản xuất, giảm thiểu các rủi ro và thách thức, linh hoạt ứng phó với những thay đổi do CMCN 4.0. Đồng thời, đánh giá sự sẵn sàng của các DN đối với CMCN 4.0 liên quan đến việc đo lường và cải thiện hiệu suất, thành tích hoạt động/sản xuất trong tương lai, chứ không phải đo lường hiệu suất hoạt động hiện tại.

Một số mô hình đánh giá sự sẵn sàng của doanh nghiệp đối với Cách mạng công nghiệp 4.0

Để đánh giá mức độ sẵn sàng đối với CMCN 4.0, nhiều mô hình đánh giá đã được các tổ chức hoặc các nhà nghiên cứu đưa ra. Chúng thường được sử dụng như một công cụ để khái niệm hóa và đánh giá mức độ trưởng thành hay sẵn sàng với CMCN 4.0 của các quốc gia, khu vực hoặc tổ chức, DN và liên quan đến một số trạng thái mục tiêu cụ thể.

Trên thực tiễn, các mô hình đánh giá mức độ trưởng thành được xem là tương đồng với các mô hình đánh giá sự sẵn sàng với CMCN 4.0 với mục đích nắm bắt điểm bắt đầu và cho phép bắt đầu một quá trình (Schumacher và cộng sự, 2016). Tổng quan nghiên cứu cho thấy, nhiều mô hình đánh giá được phát triển trong thời gian vừa qua có thể dùng đồng thời để đo lường sự sẵn sàng và trưởng thành của các DN đối với CMCN 4.0. Dưới đây là một số mô hình tiêu biểu:

- Mô hình IMPULS là kết quả của dự án nghiên cứu “CMCN 4.0 Readiness - Chuẩn bị cho CMCN 4.0” được ủy thác bởi IMPULS Foundation của Liên đoàn Kỹ thuật Đức (VDMA) và được thực hiện bởi IW Consult và Viện Quản lý Công nghiệp (FIR) tại Đại học RWTH Aachen của Cộng hoà Liên bang Đức. Mô hình đánh giá sự sẵn sàng của một DN đối với CMCN 4.0 trên 6 khía cạnh cơ bản: Chiến lược và tổ chức, nhà máy thông minh, hoạt động thông minh, sản phẩm thông minh, dịch vụ theo hướng dữ liệu, nhân lực. Từ sáu khía cạnh này, một mô hình 6 cấp độ được phát triển để đánh giá mức độ sẵn sàng của DN đối với CMCN 4.0 với các chỉ số cụ thể. Mỗi cấp độ sẵn sàng (từ 0 đến 5) chứa các mức độ đáp ứng yêu cầu, trong đó phải có yêu cầu tối thiểu được chỉ định. Nguyên tắc là không có mức độ nào được coi là không được đáp ứng, và mức độ 0 là mức độ thấp nhất và cấp độ 5 mô tả sự xuất sắc, tức là các DN đã triển khai thành công tất cả các hoạt động của CMCN 4.0. Ưu điểm của mô hình này là cung cấp công cụ đánh giá sâu đến các DN, không chỉ dừng ở mức vĩ mô tầm quốc gia. Nó cung cấp nền tảng để các DN tự đánh giá và so sánh sự sẵn sàng của mình. Song, mô hình này đòi hỏi các DN và tổ chức đánh giá phải có một lượng dữ liệu đủ lớn và phủ các khía cạnh mới có thể được áp dụng.

- Mô hình trưởng thành DN được kết nối được phát triển bởi Công ty Rockwell Automation nhà cung cấp các sản phẩm thông tin và tự động hóa công nghiệp của Mỹ vào năm 2014 (Akdil và cộng sự, 2018). Mô hình này bao gồm năm giai đoạn và tập trung vào: (1) Đánh giá, (2) Bảo mật và mạng lưới thông tin được cập nhật và kiểm soát; (3) Nguồn dữ liệu được hoạt động một cách có tổ chức và được xác định rõ ràng; (4) Phân tích; (5) Hợp tác. Trong từng giai đoạn, các chỉ số đánh giá sẽ được thay đổi theo hướng đánh giá mức độ sẵn sàng của DN với từng nhóm yêu cầu cụ thể, từ sự sẵn sàng đối với sự thay đổi quy trình và kiến trúc thông tin (giai đoạn 1), sự ổn định và tình trạng cải thiện của các qui trình trong DN (giai đoạn 2), khả năng đóng góp của hiệu suất của các bộ phận vào hiệu quả về tài chính của DN (giai đoạn 3, 4) đến khả năng DN mở rộng các thay đổi liên quan đến công nghệ tác nghiệp và công nghệ thông tin tới các đối tác và khách hàng trong chuỗi cung ứng (gian đoạn 5). Mô hình trưởng thành DN được kết nối được đánh giá là một mô hình hữu ích, tập trung vào đánh giá mức độ sẵn sàng/trưởng thành của các DN đối với CMCN 4.0, hướng tới việc định hình các kế hoạch cho các DN để đạt được mức độ trưởng thành cao hơn. Tuy nhiên, mô hình này tập trung nhiều nào năng lực về lĩnh vực công nghệ thông tin của các DN. Điều này dẫn đến việc việc xem xét các khía cạnh tác nghiệp khác và tổ chức của DN bị hạn chế.

- Mô hình tự đánh giá tác nghiệp số/CMCN 4.0 được phát triển bởi Pricewaterhouse Coopers (PwC) - một trong bốn công ty kiểm toán hàng đầu thế giới, cung cấp cho các DN một mô hình trưởng thành để đánh giá khả năng thích ứng với CMCN 4.0. Bốn giai đoạn được đánh giá gồm: (1) Công nghệ số ở bước khởi đầu, (2) Tích hợp theo chiều dọc, (3) Hợp tác chiều ngang trong DN và (4) Xếp hạng. PwC đánh giá mức độ trưởng thành của DN theo bảy khía cạnh gồm: Mô hình kinh doanh kỹ thuật số và truy cập khách hàng; Số hóa sản phẩm và dịch vụ; Số hóa và tích hợp chuỗi giá trị dọc và ngang; Dữ liệu và khả năng phân tích như là năng lực cốt lõi; Kiến trúc công nghệ thông tin linh hoạt; Khả năng tuân thủ bảo mật, pháp lý và thuê; Tổ chức, nhân viên và văn hóa số. Mô hình này cũng giúp DN có thể đánh giá sự sẵn sàng/trưởng thành của mình đối với CMCN 4.0 và lập bản đồ kết quả của họ bằng công cụ tự đánh giá trực tuyến. Nhìn chung, phạm vi áp dụng của mô hình này rộng, các chỉ báo đo lường trong các khía cạnh không được chỉ rõ. Mô hình này chỉ phù hợp cho việc định hướng, xây dựng kế hoạch thích ứng với CMCN 4.0.

- Mô hình đánh giá sự trưởng thành đối với CMCN 4.0 đề xuất bởi Schumacher và cộng sự (2016) sử dụng 09 khía cạnh và 62 chỉ báo dùng để đánh giá mức độ trưởng thành của DN đối với CMCN 4.0 . Trong số 9 khía cạnh, có 4 nhóm: “Sản phẩm”, “Khách hàng”, “Hoạt động tác nghiệp” và “Công nghệ” được sử dụng để đánh giá những yếu tố nền tảng cơ bản của DN. Ngoài ra, có 5 nhóm khía cạnh “Chiến lược”, “Đội ngũ lãnh đạo”, “Công tác quản trị”, “Văn hóa” và “Con người” được sử dụng để đánh giá những hoạt động, các khía cạnh tổ chức của DN được đánh giá. Mức độ trưởng thành của DN đối với CMCN 4.0 được đánh giá theo năm cấp độ/giai đoạn để nhận ra mức độ trưởng thành trong CMCN 4.0. Theo mô hình này, các DN ở cấp 1 thiếu các thuộc tính, các khái niệm hỗ trợ của cho CMCN 4.0 và các công ty ở cấp 5 có thể đáp ứng tất cả các yêu cầu của ngành CMCN 4.0. Trong mô hình trưởng thành này, các cuộc điều tra đánh giá được thực hiện bằng cách sử dụng thang điểm Likert. Sau khi có kết quả khảo sát, các điểm trọng số được tính toán và mức độ trưởng thành của các DN đối với CMCN 4.0 được xác định. So với các mô hình khác, mô hình đánh giá mức độ trưởng thành đối với CMCN 4.0 đề xuất bởi Schumacher và cộng sự (2016) là mô hình đánh giá mức độ sẵn sàng đối với CMCN 4.0 ở góc độ các DN khá hữu ích và dễ hiểu, rõ ràng về phương pháp. Tuy nhiên, mô hình này tập trung nhiều hơn về các DN về lĩnh vực sản xuất. Mặt khác, với bộ chỉ số đo lường sự sẵn sàng lớn với thang đo khoảng cách, việc áp dụng mô hình đòi hỏi phải áp dụng phương pháp khảo sát nhằm thu thập dữ liệu định lượng từ phía các DN.

- Mô hình đánh giá được đề xuất bởi Akdil và cộng sự (2018) bao gồm tổng cộng 13 nhóm tiêu chí đánh giá được liên kết và nhóm thành 3 khía cạnh của DN: (1) Sản phẩm và dịch vụ thông minh, (2) Quy trình kinh doanh thông minh và (3) Chiến lược và tổ chức. Mỗi tiêu chí đánh giá của mô hình dựa trên các nguyên tắc và công nghệ phù hợp với các đặc trưng của CMCN 4.0. Để xác định mức độ sẵn sàng/trưởng thành của DN đối với CMCN 4.0, bốn giai đoạn được sử dụng và câu trả lời của cuộc khảo sát đánh giá được đánh giá liên quan đến các giai đoạn như “Vắng mặt”, “Tồn tại”, “Sống sót” và “Trưởng thành”. Mỗi lĩnh vực liên quan được xếp loại với các câu hỏi khảo sát với thang điểm từ 0 (vắng mặt) đến 3 (trưởng thành). Sau khi tất cả các điểm được tính toán của các lĩnh vực liên quan được nhóm theo từng khía cạnh nhỏ và các nhóm lớn để xác định mức độ trưởng thành một cách riêng lẻ và tổng thể. Dù được đánh giá là có cách tiếp cận phù hợp và phương pháp rõ ràng, dễ diểu để đánh giá sự sẵn sàng của các DN đối với CMCN 4.0, việc áp dụng mô hình đánh giá được đề xuất đòi hỏi phải thu thập dữ liệu sơ cấp đa dạng liên quan đến hầu hết các lĩnh vực của các DN. Đồng thời, các khía cạnh và chỉ tiêu đánh giá mức độ sẵn sàng đối với CMCN 4.0 theo mô hình này là khá nhiều và đa dạng. Do vậy, việc đánh giá trên diện rộng sẽ đòi hỏi sự đầu tư và nguồn lực lớn từ phía các DN và những tổ chức đánh giá.

Kết luận

Nghiên cứu này giới thiệu một số mô hình đánh giá sự sẵn sàng của các DN đối với CMCN 4.0 được đề xuất bởi các tổ chức và các nhà nghiên cứu trên thế giới, qua đó góp phần cung cấp cho các nhà quản lý của các cơ quan, tổ chức và DN những thông tin hữu ích nhằm lựa chọn cách tiếp cận và mô hình đánh giá phù hợp và tìm ra các giải pháp thúc đẩy khả năng thích ứng của các DN đối với CMCN 4.0. Tuy nhiên, mỗi một mô hình đánh giá sẽ có cách tiếp cận, phương pháp đánh giá sự sẵn sàng đối với CMCN 4.0, cũng như có các điều kiện về dữ liệu đầu vào riêng. Để vận dụng, các nhà quản lý cần phải nghiên cứu kỹ sự phù hợp của các mô hình này với bối cảnh thực tiễn cụ thể. Họ cũng cần phải nghiên cứu kinh nghiệm, đặc biệt là kinh nghiệm quốc tế, về việc vận dụng các mô hình đánh giá sự sẵn sàng đối với CMCN 4.0 trong những bối cảnh phù hợp. Đồng thời, họ nên tìm các thích ứng các mô hình này vào những bối cảnh cụ thể.

Tài liệu tham khảo:

1. Hermann, M., Pentek,T & Otto, B. (2015), Design Principles for Industrie 4.0 Scenarios: A Literature Review, Working Paper, Technical University of Dortmund;
2. World Economic Forum (2018), Readiness for the future of production report 2018. In World Economic Forum: Colony, Switzerland;
3. Sanchez, M., Exposito, E., & Aguilar, J. (2020), Autonomic computing in manufacturing process coordination in industry 4.0 context. Journal of industrial information integration, 19, 100159;
4. Schumacher, A., Erol, F., & Sihn. W. (2016), A maturity model for assessing Industry 4.0 readiness and maturity of manufacturing enterprises. Procedia CIRP, 52, 161-166.