Dịch vụ Nhập liệu cho Sản xuất & Chuỗi Cung ứng

Trong bối cảnh sản xuất và chuỗi cung ứng ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu, nhập liệu trong lĩnh vực sản xuất đã trở thành nền tảng cho quản lý tồn kho, kế hoạch sản xuất và kiểm soát chi phí. Trong bài viết này, GMO-Z.com RUNSYSTEM sẽ tập trung làm rõ vai trò của dịch vụ nhập liệu cho sản xuất & chuỗi cung ứng, cùng cách doanh nghiệp tối ưu vận hành thông qua chuẩn hóa và tự động hóa dữ liệu.

1. Các loại dữ liệu thường nhập trong nhà máy sản xuất

1.1. Nhập liệu Bảng nguyên vật liệu (BOM)

Bảng nguyên vật liệu (BOM - Bill of Materials) là "công thức sản xuất" cơ bản, liệt kê tất cả nguyên vật liệu, linh kiện và bán thành phẩm cần thiết cho một đơn vị thành phẩm hoặc một lô sản xuất. Thường được nhập khi ra sản phẩm mới hoặc cập nhật khi thiết kế thay đổi.

Thông tin thường nhập:

• Mã sản phẩm hoàn thiện
• Mã nguyên vật liệu/linh kiện
• Tên vật tư, mô tả chi tiết
• Số lượng định mức theo đơn vị sản phẩm
• Đơn vị tính (m, cái, kg, bộ…)
• Công đoạn sử dụng (cắt, may, lắp ráp…)
• Tỷ lệ hao hụt dự kiến
• Thời gian hiệu lực BOM
• Phụ phẩm hoặc phế liệu phát sinh

Nhân viên thường import từ Excel vào ERP hoặc nhập thủ công. Sai sót BOM có thể gây thiếu nguyên liệu, tồn kho dư thừa, hoặc tính sai giá thành sản phẩm.

1.2. Nhập liệu Đơn mua hàng & Quản lý mua sắm

Loại dữ liệu này chiếm 40 - 60% công việc hàng ngày, giúp hệ thống phản ánh tồn kho thời gian thực, tránh gián đoạn sản xuất.

Thông tin thường cập nhật:

• Nhập kho nguyên vật liệu: số phiếu, ngày nhập, số lượng, lô/serial, hạn sử dụng
• Xuất kho cho sản xuất: phiếu xuất kho, lệnh sản xuất, số lượng thực tế
• Kiểm kê tồn kho định kỳ/đột xuất, xử lý chênh lệch
• Cập nhật thông tin nhà cung cấp: mã, tên, địa chỉ, đánh giá chất lượng, lịch sử giao hàng
• Theo dõi tồn kho tối thiểu/tối đa để cảnh báo mua bổ sung

Nhà máy lớn thường kết hợp quét mã vạch/QR code nhưng vẫn cần kiểm tra cuối cùng.

1.3. Quản lý cơ sở dữ liệu tồn kho & nhà cung cấp

Loại dữ liệu này chiếm 40 - 60% công việc hàng ngày, giúp hệ thống phản ánh tồn kho thời gian thực, tránh gián đoạn sản xuất.

Thông tin thường cập nhật:

• Nhập kho nguyên vật liệu: số phiếu, ngày nhập, số lượng, lô/serial, hạn sử dụng
• Xuất kho cho sản xuất: phiếu xuất kho, lệnh sản xuất, số lượng thực tế
• Kiểm kê tồn kho định kỳ/đột xuất, xử lý chênh lệch
• Cập nhật thông tin nhà cung cấp: mã, tên, địa chỉ, đánh giá chất lượng, lịch sử giao hàng
• Theo dõi tồn kho tối thiểu/tối đa để cảnh báo mua bổ sung

Nhà máy lớn thường kết hợp quét mã vạch/QR code nhưng vẫn cần kiểm tra cuối cùng.

1.4. Nhập liệu Kiểm soát chất lượng & Dữ liệu sản xuất

Dữ liệu QC và sản xuất quyết định trực tiếp chất lượng sản phẩm và uy tín thương hiệu.

Thông tin thường nhập:

• Kiểm tra chất lượng đầu vào (IQC): tỷ lệ đạt, lỗi, quyết định nhận/từ chối lô
• Kiểm soát chất lượng trong quá trình (PQC/IPQC): thông số đo lường, tỷ lệ lỗi từng công đoạn
• Kiểm tra thành phẩm (FQC/OQC): tỷ lệ đạt, số lượng lỗi, biên bản kiểm nghiệm
• Dữ liệu sản xuất theo ca/ngày: sản lượng thực tế, lệnh sản xuất, thời gian downtime, hiệu quả máy (OEE), hao hụt thực tế so BOM
• Báo cáo lỗi chất lượng (NCR): nguyên nhân, biện pháp khắc phục

Dữ liệu này nhập vào module QC của ERP/MES, liên kết BOM và tồn kho để tính hao hụt và điều chỉnh định mức.

2. Nhập liệu sản xuất với RPA & OCR AI: Tự động hóa thông minh, tiết kiệm đến 80 - 95% thời gian và chi phí

Trong bối cảnh sản xuất tại Việt Nam năm 2026, nhập liệu thủ công từ phiếu nhập vẫn là “nút thắt” lớn. Công việc này có thể tiêu tốn 20 - 40% chi phí hành chính, đồng thời tiềm ẩn tỷ lệ sai sót 2 - 5%, ảnh hưởng trực tiếp đến tồn kho, kế hoạch sản xuất và quyết định quản lý.

Sự kết hợp giữa RPA (tự động hóa quy trình bằng robot) và OCR AI (nhận dạng ký tự quang học ứng dụng trí tuệ nhân tạo) mang đến cách tiếp cận hoàn toàn khác: tự động hóa toàn bộ quy trình nhập liệu, từ đọc chứng từ đến cập nhật hệ thống.

Thay vì mất hàng giờ xử lý thủ công, dữ liệu được đưa vào ERP/MES chỉ trong vài phút, độ chính xác gần như tuyệt đối. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể tập trung vào vận hành sản xuất và ra quyết định chiến lược, thay vì “chạy theo” dữ liệu.

2.1. Quy trình nhập liệu tự động bằng RPA + OCR AI

Quy trình tiêu chuẩn thường gồm 5 bước, diễn ra gần như hoàn toàn tự động:

1. Thu thập chứng từ: Scan hoặc tải lên phiếu nhập kho, hóa đơn, CO/CQ, báo cáo sản lượng ở dạng giấy, PDF hoặc hình ảnh.
2. OCR AI trích xuất dữ liệu: Hệ thống AI đọc và hiểu nội dung chứng từ, đạt độ chính xác lên tới 95-98%, kể cả với tài liệu mờ, nghiêng, nhiều ngôn ngữ hoặc chữ viết tay đơn giản.
3. Kiểm tra và xử lý ngoại lệ: Dữ liệu được tự động đối soát (mã đơn mua, số lượng, giá trị…). Trường hợp nghi ngờ chỉ chiếm dưới 5% và được nhân viên xác nhận nhanh bằng một thao tác.
4. RPA nhập liệu vào hệ thống: Robot thực hiện các thao tác như con người: đăng nhập ERP/MES, điền biểu mẫu, cập nhật tồn kho, tạo báo cáo.
5. Hoàn tất và cập nhật theo thời gian thực: Dữ liệu được đồng bộ tức thì, hiển thị trên dashboard về tồn kho, sản lượng và chi phí.

Đây chính là mô hình xử lý tài liệu thông minh (Intelligent Document Processing - IDP), phiên bản nâng cao của OCR truyền thống kết hợp RPA.

2.2. Lợi ích khi áp dụng RPA + OCR AI trong nhà máy

So với nhập liệu thủ công, các doanh nghiệp sản xuất ghi nhận:

• Thời gian xử lý hàng trăm chứng từ giảm từ nhiều giờ xuống còn vài chục phút
• Tỷ lệ sai sót giảm xuống dưới 0,5%
• Chi phí nhân sự hành chính giảm 70-85%
• Tồn kho và báo cáo sản xuất được cập nhật theo thời gian thực
• Năng suất nhân viên kho và sản xuất tăng gấp 2-3 lần

3. Quy trình triển khai thực tế cho chủ doanh nghiệp sản xuất

Việc ứng dụng tự động hóa bằng robot phần mềm (RPA) kết hợp nhận dạng ký tự thông minh (OCR AI) vào nhập liệu sản xuất không phức tạp như nhiều chủ doanh nghiệp vẫn lo ngại. Với cách tiếp cận từng bước, doanh nghiệp hoàn toàn có thể bắt đầu từ một mô hình thử nghiệm nhỏ (pilot) trong 4-8 tuần, đo lường hiệu quả đầu tư rõ ràng trước khi mở rộng trên toàn nhà máy.

Quy trình dưới đây được đúc kết từ kinh nghiệm triển khai thực tế tại nhiều nhà máy thực phẩm, may mặc, cơ khí tại Việt Nam, cùng các nền tảng tự động hóa phổ biến trên thị trường trong nước. Toàn bộ quá trình gồm 5 bước chính, đủ đơn giản để chủ doanh nghiệp có thể kiểm soát, ngay cả khi không có đội ngũ công nghệ thông tin lớn.

Bước 1: Rà soát và xác định quy trình “đau” nhất (1-2 tuần)

Trước tiên, doanh nghiệp cần đánh giá lại toàn bộ các công việc nhập liệu thủ công đang tiêu tốn nhiều thời gian, nhân sự hoặc dễ phát sinh sai sót.

Những quy trình thường được ưu tiên gồm:

• Phiếu nhập - xuất kho
• Hóa đơn, chứng từ mua bán
• Báo cáo sản lượng theo ca/ngày
• Hồ sơ CO/CQ (chứng nhận xuất xứ - chất lượng)
• Kiểm kê tồn kho định kỳ

Tiêu chí lựa chọn quy trình thử nghiệm:

• Lặp lại với tần suất cao (từ vài trăm chứng từ mỗi ngày)
• Quy tắc xử lý rõ ràng
• Dữ liệu có cấu trúc hoặc bản scan dễ đọc

Doanh nghiệp có thể sử dụng bảng checklist đơn giản bằng Excel để đánh giá nhanh. Mục tiêu của bước này là chọn ra 1-2 quy trình phù hợp để thử nghiệm, giúp đo lường hiệu quả đầu tư nhanh chóng. Nhiều doanh nghiệp ghi nhận tiết kiệm 70-90% thời gian xử lý ngay từ giai đoạn thử nghiệm.

Bước 2: Lựa chọn giải pháp và đối tác phù hợp (1-3 tuần)

Sau khi đã xác định quy trình cần tự động hóa, doanh nghiệp tiến hành so sánh và lựa chọn giải pháp phù hợp.

Một số tiêu chí quan trọng cần xem xét:

• Có tích hợp sẵn công nghệ OCR AI để đọc chứng từ scan mờ, lệch hoặc không đồng đều
• Dễ dàng kết nối với phần mềm quản lý hiện có như ERP, MES, phần mềm nội bộ
• Giao diện dễ sử dụng, có hỗ trợ tiếng Việt

Về mô hình triển khai, doanh nghiệp có thể lựa chọn:

• Thuê ngoài trọn gói (đối tác thiết kế, vận hành & bảo trì)
• Hoặc tự triển khai nội bộ nếu đã có nhân sự công nghệ thông tin

Chi phí cho giai đoạn thử nghiệm thường dao động từ vài chục đến vài trăm triệu đồng, tùy quy mô và độ phức tạp, đã bao gồm bản quyền phần mềm và tư vấn triển khai.

Bước 3: Triển khai thử nghiệm và kiểm tra (4-8 tuần)

Ở giai đoạn này, doanh nghiệp sẽ xây dựng robot phần mềm cho một quy trình cụ thể, ví dụ: Đọc phiếu nhập kho bằng OCR → tự động nhập dữ liệu vào hệ thống quản lý.

Quá trình thử nghiệm cần tập trung vào:

• Kiểm tra khả năng xử lý các trường hợp ngoại lệ (chứng từ mờ, thiếu thông tin)
• Đo độ chính xác dữ liệu (mục tiêu thường trên 95%)
• So sánh thời gian xử lý và chi phí nhân sự trước và sau khi tự động hóa

Nhiều doanh nghiệp sản xuất tại Việt Nam ghi nhận hiệu quả đầu tư dương chỉ sau 3-6 tháng kể từ giai đoạn thử nghiệm.

Bước 4: Mở rộng và tích hợp sâu (2-6 tháng)

Khi mô hình thử nghiệm đạt kết quả tốt, doanh nghiệp có thể mở rộng sang các quy trình khác như:

• Xử lý hóa đơn
• Báo cáo sản lượng
• Kiểm kê và đối soát tồn kho

Ở bước này, hệ thống tự động hóa sẽ được kết nối chặt chẽ hơn với các phần mềm quản lý hiện tại, đồng thời thiết lập bảng điều khiển giám sát để theo dõi thời gian chạy, lỗi phát sinh và hiệu suất xử lý.

Nhân sự vận hành thường chỉ cần 1-2 người để giám sát, không tạo thêm gánh nặng nhân sự.

Bước 5: Duy trì, tối ưu và đánh giá định kỳ

Sau khi đi vào vận hành ổn định, doanh nghiệp cần:

• Cập nhật robot khi biểu mẫu hoặc quy trình thay đổi
• Nâng cấp bằng công nghệ trí tuệ nhân tạo để xử lý ngoại lệ tốt hơn
• Đánh giá hiệu quả đầu tư định kỳ: chi phí tiết kiệm, năng suất tăng thêm

Với doanh nghiệp có quy mô lớn, có thể cân nhắc xây dựng tổ chuyên trách tự động hóa nhỏ để duy trì và mở rộng dài hạn.

4. GMO-Z.com RUNSYSTEM: Chuẩn hóa dữ liệu sản xuất để sẵn sàng tích hợp ERP, MES

GMO-Z.com RUNSYSTEM (tiền thân là RUNSYSTEM) là công ty thành viên của Tập đoàn GMO Internet Group (Nhật Bản), hoạt động tại Việt Nam hơn 20 năm trong lĩnh vực phát triển phần mềm, chuyển đổi số và triển khai các hệ thống quản trị cho doanh nghiệp sản xuất.

Doanh nghiệp tập trung vào các giải pháp tổng thể, từ tư vấn quy trình, chuẩn hóa dữ liệu đến triển khai và tích hợp hệ thống ERP và MES. Trong đó, RUN ERP (hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp đa ngành) được thiết kế phù hợp với các mô hình sản xuất, thương mại và logistics tại Việt Nam, giúp nhà máy tối ưu vận hành, kiểm soát chi phí và từng bước tiếp cận mô hình Công nghiệp 4.0.

Quy trình chuẩn hóa dữ liệu được xây dựng theo hướng thực tế, kết hợp công nghệ và tư vấn chuyên sâu:

(1)  Rà soát và làm sạch dữ liệu hiện có (1-4 tuần)

• Kiểm tra dữ liệu nền: mã nguyên vật liệu, thành phẩm, nhà cung cấp, đơn vị tính, BOM, quy trình sản xuất.
• Loại bỏ trùng lặp, sai định dạng, dữ liệu thiếu thông tin bằng công cụ tự động kết hợp kiểm tra thủ công.

(2) Chuẩn hóa theo tiêu chuẩn tích hợp ERP - MES

• Xây dựng quy tắc mã hóa thống nhất (ví dụ: cấu trúc mã vật tư theo nhóm và đặc tính).
• Ứng dụng AI trích xuất dữ liệu từ phiếu kho, chứng nhận xuất xứ - chất lượng (CO/CQ), báo cáo sản lượng.

(3) Chuẩn bị dữ liệu cho tích hợp hệ thống

• Đồng bộ dữ liệu với RUN ERP (quản lý sản xuất, kho vận, chất lượng).
• Kết nối MES theo thời gian thực, thu thập dữ liệu từ máy móc và hệ thống điều khiển để phục vụ tính giá thành và tồn kho chính xác.

(4) Triển khai thử nghiệm và hỗ trợ vận hành

• Thử nghiệm trên 1-2 dây chuyền để đo hiệu quả (giảm 90-95% lỗi nhập liệu, tiết kiệm đáng kể thời gian).
• Hỗ trợ sau vận hành và đào tạo đội ngũ sử dụng trong năm đầu tiên.

5. Giải đáp các câu hỏi thường gặp

Câu hỏi 1: Nhập liệu thủ công trong sản xuất đang gây ra những vấn đề nào cho doanh nghiệp?

Trong nhiều nhà máy, việc nhập dữ liệu thủ công từ phiếu nhập vẫn chiếm tới 20-40% khối lượng công việc hành chính, với tỷ lệ sai sót phổ biến 2-5%.

Những hệ lụy thường gặp gồm:

• Tồn kho không phản ánh đúng thực tế (thiếu hoặc dư) → làm “chôn” vốn lưu động, có thể lên tới hàng trăm triệu đồng mỗi tháng.
• Báo cáo sản lượng chậm trễ → ban lãnh đạo khó ra quyết định kịp thời, bỏ lỡ cơ hội sản xuất - kinh doanh.
• Chi phí nhân sự cao (khoảng 15-60 triệu đồng/tháng tùy quy mô), trong khi việc tuyển và giữ nhân sự nhập liệu ngày càng khó.
• Dữ liệu thiếu đồng nhất giữa kho, sản xuất và kế toán → cản trở quá trình tích hợp hệ thống quản trị doanh nghiệp (ERP) và hệ thống điều hành sản xuất (MES).

Câu hỏi 2: RPA kết hợp OCR AI có thực sự tự động hóa được nhập liệu sản xuất không?

Câu trả lời là có. Đây đang là hướng tiếp cận phổ biến và hiệu quả nhất tại Việt Nam giai đoạn 2025-2026.

• RPA (tự động hóa bằng robot phần mềm) thay con người thực hiện các thao tác lặp lại như sao chép, dán và nhập dữ liệu vào hệ thống ERP hoặc MES.
• OCR AI (nhận dạng ký tự quang học thông minh) có khả năng “đọc và hiểu” chứng từ đã quét, kể cả bản mờ, nghiêng hoặc không đồng nhất định dạng, với độ chính xác lên tới 95-98%.

Hiệu quả thực tế (từ các nhà máy thực phẩm, may mặc tại Việt Nam):

• Xử lý 200 chứng từ chỉ mất 10-30 phút, thay vì 8-12 giờ nhập tay.
• Tỷ lệ sai sót giảm xuống dưới 0,5%.
• Chi phí nhân sự nhập liệu giảm 70-85%.
• Dữ liệu tồn kho và báo cáo được cập nhật tức thời.

Ví dụ, một nhà máy thực phẩm lớn khi áp dụng WinActor kết hợp OCR AI đã rút ngắn thời gian nhập liệu đầu vào từ 12 phút xuống còn 3 phút mỗi chứng từ, với tỷ lệ lỗi dưới 0,5%.

Câu hỏi 3: Chi phí triển khai RPA + OCR AI có cao không? Doanh nghiệp vừa và nhỏ có phù hợp?

Chi phí triển khai ở mức dễ tiếp cận, đặc biệt với mô hình thử nghiệm ban đầu:

• Giai đoạn thử nghiệm (1-2 quy trình, 4-8 tuần): khoảng 50-200 triệu đồng, bao gồm bản quyền phần mềm và tư vấn triển khai.
• Thời gian hoàn vốn thường chỉ từ 3-6 tháng, nhờ tiết kiệm nhanh chi phí nhân sự và thời gian xử lý.

Giải pháp đặc biệt phù hợp với doanh nghiệp vừa và nhỏ (50-500 lao động, xử lý trên 150-400 chứng từ mỗi ngày). 

Câu hỏi 4: Làm thế nào để đảm bảo độ chính xác khi chứng từ mờ hoặc có chữ viết tay?

Các công nghệ OCR AI hiện nay đã xử lý tốt chứng từ mờ, nghiêng hoặc chữ viết tay đơn giản, với độ chính xác trên 95%. Hệ thống thường được thiết kế thêm các lớp kiểm soát:

• Tự động đối chiếu dữ liệu (mã đơn hàng, số lượng, giá trị).
• Chuyển các trường hợp nghi ngờ cho nhân viên xác nhận (thường dưới 5%).
• Học máy tự cải thiện độ chính xác theo thời gian sử dụng.

Câu hỏi 5: Có rủi ro về bảo mật dữ liệu khi áp dụng RPA + OCR AI không?

Rủi ro được đánh giá là thấp nếu doanh nghiệp lựa chọn nhà cung cấp uy tín, tuân thủ các tiêu chuẩn bảo mật tương đương quy định bảo vệ dữ liệu chung (GDPR).

Biện pháp phổ biến gồm:

• Robot vận hành trên máy chủ nội bộ hoặc hạ tầng đám mây bảo mật.
• Phân quyền truy cập chặt chẽ và ghi nhật ký hoạt động.
• Kiểm tra, đánh giá định kỳ hệ thống.

Nhiều doanh nghiệp tại Việt Nam đã áp dụng an toàn cho hóa đơn điện tử, phiếu kho và dữ liệu sản xuất.

Có thể thấy, nhập liệu trong lĩnh vực sản xuất giữ vai trò then chốt trong việc đảm bảo dữ liệu chính xác, xuyên suốt giữa kho – sản xuất – mua hàng – kế toán, từ đó hỗ trợ doanh nghiệp ra quyết định nhanh và đúng hơn.

Với các doanh nghiệp đang hướng tới chuyển đổi số, việc lựa chọn một đơn vị có kinh nghiệm về hệ thống sản xuất, am hiểu dữ liệu và quy trình vận hành sẽ giúp quá trình này diễn ra bài bản, an toàn và hiệu quả hơn. Nếu cần trao đổi sâu hơn về giải pháp phù hợp, doanh nghiệp có thể liên hệ GMO-Z.com RUNSYSTEM để được tư vấn chi tiết theo mô hình thực tế của mình.