Khi AI đang dần thay thế nhiều công việc văn phòng, nhập liệu, chăm sóc khách hàng hay lập trình cơ bản, nhiều người bắt đầu lo rằng kỹ sư tự động hóa cũng sẽ bị ảnh hưởng. Nhưng thực tế lại ngược lại: AI không làm mất đi vai trò của kỹ sư tự động hóa, mà đang khiến ngành này trở nên giá trị hơn bao giờ hết.
AI rất giỏi tạo nội dung, viết code mẫu hay xử lý dữ liệu. Nhưng trong nhà máy, hệ thống điện, máy móc và dây chuyền sản xuất, mọi quyết định đều liên quan đến an toàn, chi phí và vận hành thực tế. Một dòng code PLC sai có thể làm dừng cả dây chuyền, gây hỏng thiết bị hoặc mất an toàn cho con người. Vì vậy, doanh nghiệp vẫn cần kỹ sư có khả năng hiểu quy trình, đọc bản vẽ điện, phân tích tín hiệu cảm biến, lựa chọn thiết bị và xử lý lỗi tại hiện trường.
Đó là lợi thế rất lớn của kỹ sư điện – tự động hóa: đây là ngành có tính đặc thù rất cao, đòi hỏi kiến thức vừa về điện, cơ khí, điều khiển, lập trình và cả thực tế sản xuất. AI có thể hỗ trợ, nhưng chưa thể thay thế hoàn toàn người kỹ sư. Các doanh nghiệp hiện vẫn tuyển rất mạnh nhóm kỹ sư điện, điện tử, cơ điện tử và tự động hóa do thiếu nhân lực có khả năng triển khai thực tế tại nhà máy.
Vì sao kỹ sư tự động hóa khó bị thay thế bởi AI?
1. Công việc gắn chặt với thiết bị thực tế
Một kỹ sư tự động hóa không chỉ ngồi viết code. Họ còn phải:
- Khảo sát dây chuyền
- Chọn cảm biến, relay, biến tần, PLC
- Đọc sơ đồ điện
- Kiểm tra tín hiệu input/output
- Test thiết bị ngoài hiện trường
- Tìm nguyên nhân lỗi giữa điện, cơ khí và phần mềm
AI có thể đề xuất sơ đồ hoặc viết code mẫu, nhưng không thể tự ra nhà máy kiểm tra vì sao motor không quay, cảm biến báo sai hay van điện từ không mở.
2. Nhà máy cần người chịu trách nhiệm cuối cùng
Trong công nghiệp, không ai dám giao toàn bộ dây chuyền cho AI tự quyết định. Người kỹ sư vẫn là người chịu trách nhiệm nghiệm thu, kiểm tra logic an toàn, liên động, cảnh báo và xử lý sự cố.
Đặc biệt với các hệ thống lớn như trạm bơm, lò hơi, máy nén khí, dây chuyền đóng gói, HVAC hay SCADA nhà máy, mọi thay đổi đều phải được kỹ sư kiểm chứng kỹ lưỡng trước khi vận hành.
3. AI càng phát triển thì càng cần người biết tích hợp AI vào công nghiệp
AI không đứng riêng. Nó đang được tích hợp trực tiếp vào PLC, SCADA, MES, camera công nghiệp và IoT. Điều đó tạo ra một thế hệ kỹ sư mới: kỹ sư tự động hóa biết dùng AI để tăng hiệu quả sản xuất.
Các hệ thống SCADA tích hợp AI hiện có thể:
- Dự đoán hỏng hóc thiết bị
- Phát hiện bất thường từ cảm biến
- Tự tối ưu điện năng
- Đưa ra cảnh báo bảo trì sớm
- Hỗ trợ phân tích nguyên nhân sự cố
Thay vì chỉ hiển thị dữ liệu, SCADA mới đang tiến tới khả năng “hiểu” và đề xuất hành động cho kỹ sư.
- AI Edge
Một hướng đi rất tiềm năng cho kỹ sư tự động hóa trong vài năm tới là AI Edge – tức đưa AI chạy trực tiếp trên thiết bị tại hiện trường thay vì gửi toàn bộ dữ liệu lên cloud.
Ví dụ:
- Camera AI đặt ngay trên dây chuyền để nhận diện lỗi sản phẩm theo thời gian thực
- ESP32, Raspberry Pi, Jetson Nano hoặc IPC công nghiệp chạy mô hình nhận diện người, biển số, mức chất lỏng, khói, lửa
- Thiết bị Edge AI phân tích rung động motor để cảnh báo bạc đạn sắp hỏng
- Hệ thống AI phát hiện bất thường từ tín hiệu cảm biến nhiệt độ, dòng điện, áp suất
- Robot AGV hoặc robot công nghiệp có thể tự nhận diện vật cản và tối ưu đường đi
Điểm mạnh của Edge AI là phản hồi rất nhanh, không phụ thuộc internet, dữ liệu không phải gửi lên cloud liên tục nên bảo mật hơn và phù hợp với môi trường nhà máy.
Đây cũng là lĩnh vực rất phù hợp với kỹ sư điện – tự động hóa vì cần kết hợp nhiều kỹ năng cùng lúc:
- Cảm biến và thiết bị hiện trường
- PLC, Modbus, MQTT, OPC UA
- Camera công nghiệp
- Embedded Linux, ESP32, STM32
- Python, TensorFlow Lite, YOLO
- SCADA, HMI và truyền thông công nghiệp
Trong tương lai, người có giá trị cao sẽ không chỉ biết lập trình PLC mà còn biết cách đưa AI xuống tận cảm biến, camera và thiết bị ngoài hiện trường để tạo ra hệ thống “thông minh thật sự”.
Giảng viên Lê Hoài Giang
Bộ môn Điện – Cơ khí
FPT Polytechnic Cần Thơ
