Lâm nghiệp 4.0: Khuôn khổ hành động với chuỗi cung ứng lâm sản hướng đến công nghiệp 4.0- Phần 2

Trang thông tin điện tử Trung tâm NC&PT hội nhập KH&CN quốc tế tiếp tục chuyển tới Quý độc giả phần 2 bài viết nhan “Lâm nghiệp 4.0: Khuôn khổ hành động với chuỗi cung ứng lâm sản hướng đến công nghiệp 4.0″……..

Hệ thống thông minh thế hệ tiếp theo

Một trong những đặc điểm quan trọng của Lâm nghiệp 4.0 là lâm nghiệp thông minh được hỗ trợ bởi quá trình số hóa tổng thể các hoạt động quản lý rừng, khai thác và hậu cần vận chuyển gỗ dọc theo chuỗi cung ứng rừng. Sự tích hợp công nghệ kỹ thuật số, hệ thống tự động và giải pháp phần mềm này cho phép điều hành và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu hay còn gọi là các quyết định thông minh. Với việc áp dụng công nghệ kỹ thuật số hiện nay, lượng dữ liệu được tạo ra từ rừng là rất lớn, chẳng hạn như dữ liệu kiểm kê rừng, dữ liệu địa lý và địa chất, dữ liệu về địa hình rừng, dòng nước và động vật hoang dã, và dữ liệu về môi trường rừng, lửa và dịch bệnh (Manger, 2018). Ngoài ra còn có các dữ liệu hoạt động, chẳng hạn như dữ liệu khai thác và trồng rừng, nhu cầu gỗ, cung cấp và vận chuyển, số liệu thống kê hoạt động và dữ liệu sử dụng tài nguyên, cũng như dữ liệu về đánh giá rủi ro, sự chậm trễ và thống kê tai nạn. Những dữ liệu này có thể có nhiều chiều, không đồng nhất, phức tạp, không có cấu trúc và không thể đoán trước, đòi hỏi các công cụ phân tích dữ liệu khác nhau và khả năng của hệ thống để xử lý chúng. Trong thập kỷ qua, đã có nhiều công nghệ được phát triển và liên tục phát triển như phân tích dữ liệu lớn, điện toán đám mây, máy học và trí tuệ nhân tạo (AI). Phân tích dữ liệu lớn được thiết kế để xử lý dữ liệu khổng lồ từ các cảm biến sản xuất và chuỗi cung ứng, màn hình, phương tiện truyền thông xã hội và các nguồn thu thập dữ liệu khác thành thông tin có ý nghĩa. Các công nghệ và phần mềm cho phân tích mô tả và chẩn đoán đã tồn tại. Chúng đã được sử dụng rộng rãi ở nhiều công ty để cung cấp thông tin sâu sắc về những gì đã xảy ra và tại sao nó lại xảy ra trong hoạt động chuỗi cung ứng của họ dựa trên dữ liệu lịch sử. Thách thức lớn hơn nằm ở việc phát triển các phân tích dự đoán và mô tả và do đó có khả năng thấy trước điều gì sẽ xảy ra và quy định cách thức hoạt động của chuỗi cung ứng. Khả năng phân tích như vậy sẽ vượt ra ngoài các tối ưu hóa đơn giản của lập kế hoạch sản xuất, lập kế hoạch năng lực, định tuyến vận chuyển và lập kế hoạch quản lý hàng tồn kho. Nó cần hợp lý hóa với các công nghệ dữ liệu lớn để phát triển chuỗi cung ứng DSS cho các vấn đề công nghiệp quy mô thực. Hệ thống phải có khả năng xử lý dữ liệu lớn đến trong thời gian thực, giải quyết các vấn đề lập kế hoạch một cách linh hoạt và đưa ra các quyết định tối ưu hóa mới. Học máy và AI ngày càng được sử dụng nhiều hơn trong các ngành dịch vụ để thực hiện phân tích dự đoán bằng cách cung cấp một lượng lớn dữ liệu cho thuật toán và mô hình thống kê đồng thời cho phép thuật toán điều chỉnh và cải thiện (Finlay, 2017). Những công nghệ này có thể được áp dụng trong ngành lâm nghiệp để xử lý dữ liệu từ tất cả các cảm biến được kết nối trong rừng và dọc theo chuỗi cung ứng ngành lâm nghiệp để xác định các mô hình và quyết định hành động cần thực hiện. Các thuật toán AI và học máy cũng có thể được phát triển và khai thác trong các hệ thống phân tích dự đoán và mô tả để hỗ trợ các quyết định chuỗi cung ứng tự động. Mục tiêu cuối cùng của Lâm nghiệp 4.0 là thiết lập một hệ thống chuỗi cung ứng rừng hiện đại, hiệu quả, mau lẹ và tiết kiệm chi phí để đáp ứng nhu cầu của khách hàng một cách nhanh chóng và đáp ứng hơn. Tuy nhiên, điều này không thể đạt được trừ khi chuỗi cung ứng được tích hợp hoàn toàn và tất cả các thực thể trong chuỗi cung ứng được kết nối và điều phối liền mạch thông qua các giải pháp tương tác thích hợp. Điều này đòi hỏi một DSS tăng cường dữ liệu lớn giúp tích hợp mạng lưới chuỗi cung ứng rừng theo chiều dọc và chiều ngang.

Nội hàm của  lâm nghiệp 4.0 ( ảnh do tác giả công trình nghiên cứu cung cấp)

Tích hợp theo chiều dọc là khả năng kết hợp liền mạch ba cấp độ quyết định: chiến lược, chiến thuật và hoạt động (D’Amours et al., 2016). Điều này đặc biệt khó khăn do sự khác biệt trong quy mô lập kế hoạch theo thời gian và sự phức tạp của các quyết định kinh doanh có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố kinh tế, xã hội, sinh thái và môi trường. CPS có thể được sử dụng để cho phép thiết lập hệ thống chuỗi cung ứng kỹ thuật số được kết nối (CSU Thinkspace, 2016). Các DSS nâng cao được liên kết với công nghệ dữ liệu lớn và được nhúng với các mô hình đa mô-đun, đa pha, đa tiêu chí và các thuật toán hiệu suất cao là bắt buộc. Các DSS này sẽ đảm bảo rằng các chiến lược quản lý rừng và các quyết định chuỗi cung ứng hàng ngày được liên kết và phối hợp, đồng thời các động lực vận hành chuỗi cung ứng được đồng bộ hóa với việc theo dõi và chia sẻ thông tin theo thời gian thực. Tích hợp theo chiều ngang liên quan đến mạng lưới chuỗi cung ứng theo nhu cầu từ đầu đến cuối từ rừng đến khách hàng (D’Amours và cộng sự, 2016). Hiện nay, nhiều mô hình và hệ thống hỗ trợ quyết định chuỗi cung ứng đã được phát triển để hỗ trợ tích hợp và điều phối chuỗi cung ứng theo chiều dọc và chiều ngang. Tuy nhiên, các công cụ và hệ thống này phần lớn bị ngắt kết nối và được tùy chỉnh cao. Cần có những nỗ lực lớn để thu thập và chuyển đổi thủ công dữ liệu từ dạng thô của chúng sang định dạng bắt buộc để hệ thống vận hành. Thiếu khả năng xử lý dữ liệu để tự động xử lý và cung cấp dữ liệu liên tục cho DSS để đưa ra các quyết định cập nhật và tối ưu hóa lại kịp thời. Khi ngày càng có nhiều dữ liệu quản lý chuỗi cung ứng được thu thập trong thời gian thực từ các cảm biến và các thiết bị khác nhau tại chỗ và từ xa, công nghệ xử lý dữ liệu lớn ngày càng trở nên quan trọng. Các kỹ thuật Máy học và AI cũng có thể được sử dụng để nâng cao khả năng ra quyết định của chuỗi cung ứng. Bằng cách thu thập và đánh giá dữ liệu chuỗi cung ứng từ các cảm biến, thiết bị và IoT, các kỹ thuật này có thể thực hiện các chức năng có thể lập trình và tính toán các chỉ số giám sát liên quan có thể được chia sẻ giữa các thực thể chuỗi cung ứng cho các hoạt động và kiểm soát từ xa. Công nghệ này sẽ là công cụ cho các DSS thế hệ tiếp theo phát triển. Nó sẽ cho phép các hệ thống mới sử dụng tốt hơn dữ liệu thực thi thời gian thực để xác định mọi sự kiện không mong muốn, sự chậm trễ và sai lệch so với kế hoạch và đưa ra các quyết định khắc phục. Về vấn đề này, các DSS mới được tích hợp sẵn với máy học và AI được dự kiến.

Vấn đề Hợp tác  trong Hệ sinh thái kỹ thuật số chuỗi cung ứng lâm sản

 Chuỗi cung ứng rừng hiện nay hầu hết có đặc điểm là các thực thể rời rạc và không kết nối thực hiện các hoạt động kinh doanh của mình thông qua các giao dịch. Thông thường, các công ty hoạt động độc lập dựa trên các dự báo được rút ra từ dữ liệu lịch sử hoặc thông tin từ khách hàng trực tiếp của họ, sau đó phụ thuộc vào khách hàng của họ. Điều này đã khiến các công ty hoạt động dựa trên thông tin bị bóp méo, “hiệu ứng bullwhip” nổi tiếng, dẫn đến nhiều yếu tố kém hiệu quả và chi phí vận hành cao cho riêng lẻ cũng như toàn chuỗi cung ứng. Với công nghệ kỹ thuật số cho phép, cơ sở hạ tầng mạng và trí thông minh DSS tiên tiến, chuỗi cung ứng rừng không thể thực sự được kết nối, phối hợp và minh bạch trừ khi tất cả các thực thể trong chuỗi cung ứng sẵn sàng hợp tác. Lâm nghiệp 4.0 kêu gọi sự hợp tác chuỗi cung ứng rừng ở mức độ đầy đủ để giải phóng năng lực của các công nghệ kỹ thuật số đồng thời có tính đến rằng trên thực tế, mức độ hợp tác của một số đơn vị có thể thấp hơn mức độ đầy đủ của lý thuyết. Do đó, mọi công ty sẽ được kết nối và sẽ có khả năng hiển thị đầy đủ về nhu cầu và tình trạng của những công ty khác (Schrauf & Berttram, 2016). Các tín hiệu cung và cầu được tạo ra bất kỳ lúc nào sẽ truyền đi ngay lập tức trong toàn bộ mạng lưới. Thông tin về tình trạng kiểm kê rừng, hoạt động rừng, vị trí xe tải và bất kỳ sự gián đoạn nào được ghi lại bằng công nghệ kỹ thuật số sẽ hiển thị trên toàn hệ thống trong thời gian thực cho phép tất cả các đơn vị đưa ra quyết định phù hợp. Cải thiện tính minh bạch và chính xác của thông tin sẽ cho phép hệ thống chuỗi cung ứng được vận hành thực sự đúng lúc, điều này sẽ cải thiện đáng kể hiệu quả của chuỗi cung ứng và giảm chi phí. Nền tảng và công nghệ dựa trên đám mây cuối cùng sẽ hỗ trợ việc lập kế hoạch, dự báo và bổ sung hợp tác tập trung (CPFR) được thực hiện dựa trên một tập hợp thông tin duy nhất từ toàn bộ chuỗi cung ứng. Thông qua lập kế hoạch hợp tác, nhu cầu có thể được đáp ứng một cách hiệu quả từ các địa điểm cung cấp rừng gần nhất và việc vận chuyển gỗ có thể tìm ra các tuyến đường tối ưu trong số tất cả các tuyến đường hợp tác có thể có. Thật vậy, Lâm nghiệp 4.0 sẽ tạo ra sự thay đổi cơ bản của ngành lâm nghiệp theo hướng công nghệ cho phép hệ sinh thái kỹ thuật số chuỗi cung ứng lâm sản được kết nối hoàn toàn và tích hợp đầy đủ.

 Những thách thức của lâm nghiệp 4.0

Những lợi ích, tác động và thách thức dự kiến đối với việc chuyển đổi ngành lâm nghiệp sang Lâm nghiệp 4.0 là rất quan trọng dựa trên việc triển khai công nghiệp 4.0 trong các lĩnh vực khác (Veile và cộng sự, 2019). Ngoài các lợi ích kinh tế thông qua kết nối thời gian thực, chia sẻ thông tin, hiệu quả cao hơn và giảm chi phí, nó cũng được kỳ vọng sẽ cải thiện đáng kể tính bền vững môi trường và phúc lợi xã hội. Lâm nghiệp thông minh có nghĩa là tài nguyên rừng sẽ được giám sát và quản lý liên tục dựa trên mạng lưới kết nối của công nghệ kỹ thuật số và trí tuệ hỗ trợ quyết định. Do đó, các chiến lược quản lý rừng dễ dàng hơn để giảm thiểu lãng phí tài nguyên, thiệt hại và sử dụng sai mục đích trong khi khai thác và hậu cần vận chuyển gỗ sẽ được phối hợp chặt chẽ để giảm phát thải khí nhà kính. Thiết bị và phương tiện vận hành tự động hoặc từ xa sẽ cải thiện môi trường làm việc và sự an toàn của người vận hành. Để biến Lâm nghiệp 4.0 thành hiện thực, ngành này sẽ có tác động lớn đến công ăn việc làm. Các công việc thường xuyên lặp đi lặp lại và có thể đoán trước được sẽ có nguy cơ bị thay thế bởi LiDAR, UAV, máy móc tự động và AI. Sẽ có nhu cầu lớn đối với những người có kiến thức và kỹ năng để lập trình, sử dụng và duy trì những công nghệ thông minh này. Diễn đàn Kinh tế Thế giới (2016) ước tính rằng khoảng 65% trẻ em đi học tiểu học hiện nay trong tương lai sẽ làm việc ở những vị trí hiện chưa có. Các chương trình giáo dục sẽ được phát triển hoặc sửa đổi để dạy các kiến thức và công nghệ tiên tiến nhất và hỗ trợ nhu cầu của ngành đối với nguồn nhân lực có tay nghề cao. Các chương trình đào tạo để học tập suốt đời sẽ là điều cần thiết để lực lượng lao động hiện có được nâng cấp kiến thức liên tục. Chuyển đổi ngành lâm nghiệp từ thực trạng kinh doanh hiện tại sang ngành công nghiệp thế hệ mới được số hóa, kết nối và tích hợp hoàn toàn là một nỗ lực đầy thách thức. Có những khoảng trống đáng kể đòi hỏi nỗ lực chung từ chính phủ, viện nghiên cứu, học viện và các bên liên quan trong lĩnh vực công nghiệp. Các lộ trình chiến lược để chuyển đổi ngành cần được phát triển để hướng dẫn đầu tư kinh doanh, đào tạo những người có kỹ năng và phát triển các chiến lược ứng dụng, công nghệ mới và hợp tác. Sự chuyển đổi công nghiệp, khôn ngoan về tổ chức sẽ đòi hỏi sự thay đổi cơ bản về văn hóa tổ chức để đón nhận các công nghệ mới và các mô hình kinh doanh mới. Nó sẽ yêu cầu cam kết quản lý từ tất cả các cấp. Nhân viên sẽ cần được đào tạo với kiến thức, công nghệ và kỹ năng mới. Do một số công nghệ hiện có được sử dụng trong ngành lâm nghiệp ngày nay là những công nghệ cũ nếu không muốn nói là gần lỗi thời, sẽ có một thách thức lớn về đầu tư vốn cho các công nghệ mới. Cần đầu tư đáng kể cho thiết bị kỹ thuật số, IoT, công nghệ dữ liệu lớn, cơ sở hạ tầng mạng và hệ thống thông minh hỗ trợ quyết định. Cần phải có kinh phí của chính phủ để hỗ trợ nghiên cứu và phát triển ngành trong các ứng dụng công nghệ tiên tiến này và triển khai cơ sở hạ tầng. Phải thực hiện đánh giá rủi ro toàn diện và các chiến lược giảm thiểu rủi ro phải được xác định để đảm bảo các khoản đầu tư được bảo vệ. Đầu tư chung và hợp tác bắt đầu từ các dự án quy mô nhỏ hơn cũng sẽ hữu ích để giảm thiểu rủi ro. Về mặt công nghệ, nhiều công nghệ mới liên tục phát triển như LiDAR, IoT, công nghệ dữ liệu lớn, điện toán đám mây và cơ sở hạ tầng mạng không dây. Với sự phát triển của IoT hiện nay, vẫn còn nhiều thách thức để phát triển các công nghệ thông minh với năng lực và tốc độ lớn hơn. Cũng có nhiều thách thức để phát triển cơ sở hạ tầng mạng mạnh mẽ hơn để hỗ trợ kết nối mạng hiệu suất cao, tốc độ cao, đáng tin cậy và chi phí thấp (Ma, 2014). Khi dữ liệu khổng lồ được thu thập từ nhiều thiết bị kỹ thuật số, công nghệ dữ liệu lớn như một trong những động lực cho CPS đang phải đối mặt với nhiều thách thức. Về mặt kỹ thuật, có các vấn đề về đại diện dữ liệu, giảm dự phòng, quản lý vòng đời và quyền riêng tư. Trên toàn hệ thống, có những thách thức liên quan đến điện toán đám mây và nền tảng điện toán chia sẻ với hệ thống song song quy mô lớn. Quản lý năng lượng là một thách thức khác do tiêu thụ năng lượng cao trong quá trình xử lý dữ liệu quy mô lớn.

Mặc dù ngành lâm nghiệp có thể được ưu tiên ít bị ảnh hưởng hơn so với các lĩnh vực nhạy cảm khác (ví dụ, quốc phòng, ngân hàng), an ninh mạng có lẽ là một trong những vấn đề thách thức nhất. Các yêu cầu về việc áp dụng rộng rãi công nghệ kỹ thuật số và mức độ kết nối công nghiệp cao, khả năng tương tác và tính minh bạch chắc chắn sẽ làm tăng mối lo ngại nghiêm trọng về vi phạm bảo mật, trộm cắp mạng và rò rỉ dữ liệu. Hiện nay, nhiều tiến bộ về công nghệ đã được thực hiện trong phát triển phần cứng và phần mềm để tăng cường an ninh mạng. Ví dụ bao gồm các biện pháp bảo mật được bổ sung trong quá trình phát triển mạng mới nhất như thiết bị mạng 5G. Các phát triển phần mềm để bảo mật bao gồm chống vi-rút, phát hiện gian lận và chống lừa đảo. Nghiên cứu và phát triển liên tục về an ninh mạng, cả về bản thân công nghệ và hành vi có trách nhiệm của người dùng, là điều quan trọng để đảm bảo môi trường an toàn cho tất cả các thực thể khi chuỗi cung ứng rừng đang chuyển đổi theo hướng Lâm nghiệp 4.0.

Kết luận

Khi các ngành công nghiệp đang phát triển theo hướng Công nghiệp 4.0 trên toàn thế giới và đang thu được lợi ích từ việc triển khai nó ở các tốc độ khác nhau, việc chuyển đổi ngành lâm nghiệp theo hướng Lâm nghiệp 4.0 của ngành lâm nghiệp dường như không thể tránh khỏi. Những lợi ích mong đợi của quá trình chuyển đổi công nghiệp này sẽ là đáng kể về mặt kinh tế, môi trường và xã hội. Tuy nhiên, so với các ngành công nghiệp chính khác trên toàn thế giới, số lượng đóng góp về việc áp dụng Công nghiệp 4.0 trong lâm nghiệp còn hạn chế và hầu hết chúng đều tập trung vào công nghệ kỹ thuật số. Vẫn còn thiếu một cái nhìn tổng thể về Lâm nghiệp 4.0 và bài viết của tác giả nhằm mục đích khám phá Lâm nghiệp 4.0 từ góc độ chuỗi cung ứng rừng để tận dụng toàn bộ tiềm năng mà công nghệ kỹ thuật số có thể mang lại trong một nguồn cung thực sự được kết nối, tích hợp và hiệu quả cao hệ sinh thái kỹ thuật số của chuỗi cung ứng. Định nghĩa về Lâm nghiệp 4.0 được cung cấp và phát triển bởi đề xuất của khái niệm Lâm nghiệp 4.0 được cấu trúc theo bốn lĩnh vực bổ sung: công nghệ kỹ thuật số cho phép, cơ sở hạ tầng mạng, hệ thống thông minh thế hệ tiếp theo và hợp tác trong hệ sinh thái kỹ thuật số chuỗi cung ứng lâm sản. Như vậy, Lâm nghiệp 4.0 không chỉ đơn thuần là vấn đề triển khai công nghệ. Nó liên quan đến sự thay đổi mô hình theo hướng số hóa tổng thể, tự động hóa và độ chính xác của hệ thống chuỗi cung ứng lâm sản. Đây là sự số hóa đầu cuối của tất cả các tài sản vật chất của chuỗi cung ứng  lâm sản để trở nên kết nối và tích hợp với các nhà cung cấp chuỗi cung ứng, khách hàng và các đối tác khác. Các công nghệ kỹ thuật số mới nhất liên quan đến LiDAR, UAV, hệ thống CTL kỹ thuật số thế hệ mới, RFID, IoT và các ứng dụng của chúng trong lâm nghiệp được mô tả. Các công nghệ mạng và cơ sở hạ tầng hỗ trợ kết nối chuỗi cung ứng rừng và chia sẻ thông tin như mạng không dây, nền tảng IoT, kiến trúc CPS và môi trường điện toán đám mây. Khám phá trí thông minh của hệ thống với công nghệ dữ liệu lớn, máy học, AI và DSS thế hệ tiếp theo với trí thông minh tích hợp. Các mô tả về thông tin hệ thống được mở rộng theo hướng tích hợp và điều phối chuỗi cung ứng rừng theo chiều dọc và chiều ngang của công nghệ. Tổng thể kết nối chuỗi cung ứng rừng và khả năng tương tác không thể thực hiện được nếu không có sự hợp tác trong chuỗi cung ứng và ngược lại. Do đó, hợp tác chuỗi cung ứng là điều kiện tiên quyết của Lâm nghiệp 4.0 và phải được xem xét để đảm bảo rằng các kết nối chuỗi cung ứng nhất quán, tương thích và được tiêu chuẩn hóa.

Hết

Nguồn: Trung tâm NC&PT hội nhập KH&CN quốc tế ( Đỗ Văn Xuân) tổng hợp và dịch từ nguồn tin

https://www.scielo.br/j/gp/a/Z8sJ5VnzKRDhYQFbRMynHCx/?lang=en