Case Study: Đào Tạo AI Engineer Cho SEI Electronic Components

Tóm tắt dự án đào tạo doanh nghiệp:

Đối tác tiếp nhận: Công ty TNHH Linh kiện Điện tử SEI Việt Nam (SEI Electronic Components Vietnam – Thành viên Tập đoàn Sumitomo Electric Industries, Nhật Bản).

Đơn vị thiết kế & triển khai đào tạo: Cole.vn – Nền tảng đào tạo công nghệ, dữ liệu và trí tuệ nhân tạo chuyên sâu cho doanh nghiệp.

Chuyên gia dẫn dắt: TS. Lê Hà Xuân (Hơn 15 năm kinh nghiệm R&D về Computer Vision & Machine Learning, cựu chuyên gia nghiên cứu tại BMW Research Center và Đại học Ruhr Bochum, Đức).

Thời lượng chương trình: 02 tháng (kết hợp đào tạo lý thuyết chuyên sâu và thực hành trên bài toán dây chuyền sản xuất).

Trọng tâm công nghệ: Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (Machine Learning), Thị giác máy tính (Computer Vision) ứng dụng trong tự động hóa kiểm tra lỗi linh kiện (AOI) và quản lý chất lượng vi mạch điện tử.

Trong làn sóng chuyển đổi số công nghiệp (Industry 4.0), ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) vào quy trình sản xuất thông minh (Smart Manufacturing) không còn là lựa chọn thử nghiệm, mà đã trở thành năng lực cạnh tranh sống còn. Các nhà máy sản xuất linh kiện công nghệ cao đòi hỏi mức độ chính xác tuyệt đối, tỷ lệ lỗi cực thấp và khả năng vận hành tự động liên tục.

Nhận định rõ thách thức này, SEI Electronic Components đã đồng hành cùng Cole triển khai chương trình đào tạo doanh nghiệp chuyên biệt: Đào tạo Kỹ sư Trí tuệ nhân tạo (AI Engineer) ứng dụng trong sản xuất linh kiện điện tử. Hình ảnh khai giảng khóa học đào tạo doanh nghiệp cho SEI

1. Bối cảnh dự án & Bài toán chuyển đổi số tại SEI Electronic Components

SEI Electronic Components là một trong những doanh nghiệp có vốn đầu tư Nhật Bản quy mô lớn tại Việt Nam, trực thuộc tập đoàn toàn cầu Sumitomo Electric Industries. Doanh nghiệp chuyên nghiên cứu và sản xuất các linh kiện vi điện tử công nghệ cao, đặc biệt là bản mạch in linh hoạt (FPC) cung cấp cho các thương hiệu thiết bị điện tử hàng đầu thế giới.

Trong dây chuyền sản xuất vi linh kiện, việc kiểm soát chất lượng (QC/QA) và phát hiện dị tật sản phẩm luôn đối mặt với những áp lực khắt khe:

Yêu cầu độ chính xác micromet: Mạch in FPC có mật độ đường mạch siêu nhỏ. Phương pháp kiểm tra quang học thông thường hoặc đánh giá thủ công bởi con người dễ gây mỏi mắt, sai sót và năng suất kiểm tra bị giới hạn.
Nhu cầu tự động hóa khâu kiểm tra lỗi (Automated Optical Inspection - AOI): Tích hợp thị giác máy tính và thuật toán Deep Learning để nhận diện tức thời các lỗi nứt mạch, chập chân, bong tróc bề mặt với độ chuẩn xác cao.
Tối ưu năng suất dây chuyền (Yield Rate): Cần hệ thống phân tích dữ liệu cảm biến và tham số máy móc theo thời gian thực để sớm dự báo sự cố hỏng hóc thiết bị, giảm thời gian chết (Downtime) của nhà máy.

Nhằm trang bị năng lực làm chủ công nghệ cho đội ngũ kỹ sư nội bộ, SEI Electronic Components đã lựa chọn hợp tác cùng Cole để xây dựng lộ trình nâng cao năng lực ứng dụng AI trực tiếp tại nhà máy. Hình ảnh lớp học SEI

2. Thiết kế lộ trình đào tạo: Gắn liền AI với dây chuyền sản xuất thực tế

Chương trình được đội ngũ chuyên gia của Cole tinh chỉnh từ khung tiêu chuẩn của khóa học AI Engineer thực chiến, kết hợp chặt chẽ cùng kỹ sư trưởng của SEI để giải quyết đúng bài toán công nghệ tại phân xưởng.

Lộ trình đào tạo 02 tháng tập trung vào 4 trọng tâm kỹ thuật cốt lõi:

2.1. Nền tảng Học máy (Machine Learning) & Tiền xử lý dữ liệu công nghiệp

Xử lý và làm sạch dữ liệu chuỗi thời gian (Time-series data) từ các cảm biến IoT và hệ thống điều khiển sản xuất SCADA.
Ứng dụng các thuật toán phân lớp (Classification) và hồi quy (Regression) để đánh giá biến thiên thông số vận hành dây chuyền.
Kết nối kiến trúc lưu trữ và xử lý dữ liệu với giải pháp Data Engineer & Big Data phục vụ giám sát toàn diện nhà máy.

2.2. Thị giác máy tính (Computer Vision) trong phát hiện lỗi sản phẩm

Tiền xử lý ảnh quang học công nghiệp: lọc nhiễu, cân bằng sáng và trích xuất đặc trưng hình học mạch điện.
Xây dựng mạng nơ-ron tích chập (CNN, YOLO, ResNet) ứng dụng trong bài toán phát hiện dị tật (Anomaly Detection) trên bề mặt linh kiện FPC.
Tối ưu hóa mô hình AI để chạy suy luận thời gian thực (Real-time Inference) ngay trên các thiết bị Edge AI gắn tại dây chuyền.

2.3. Quản lý chất lượng dự đoán (Predictive Quality & Maintenance)

Mô hình hóa quy trình dự đoán tỷ lệ hỏng hóc máy móc trước khi xảy ra sự cố ngừng trệ.
Phân tích tương quan nguyên nhân gốc rễ (Root Cause Analysis) gây ra phế phẩm thông qua dữ liệu lịch sử sản xuất.

2.4. Đóng gói và tích hợp giải pháp AI vào hệ thống nhà máy

Hướng dẫn kỹ sư đóng gói giải pháp AI thành các module dịch vụ Microservices (API/Docker container).
Kiểm thử mô hình, giám sát hiện tượng suy giảm hiệu năng (Model Drift) và cập nhật trọng số liên tục theo dữ liệu sản xuất mới.

3. Chuyên gia dẫn dắt chương trình: TS. Lê Hà Xuân

Một trong những yếu tố mang lại giá trị thực tiễn cao nhất của khóa đào tạo chính là sự đồng hành từ TS. Lê Hà Xuân – Giảng viên cao cấp tại Cole, chuyên gia đầu ngành với hơn 15 năm kinh nghiệm nghiên cứu và triển khai Trí tuệ nhân tạo:

Bề dày kinh nghiệm quốc tế: Từng công tác và nghiên cứu chuyên sâu tại các tổ chức hàng đầu như Viện Tính toán Thần kinh (Đại học Ruhr Bochum - Đức), Trung tâm Nghiên cứu BMW (BMW Research Center), và Springer Vision Ltd (Vương quốc Anh).
Kinh nghiệm thực chiến trong công nghiệp: Trực tiếp dẫn dắt nhiều dự án Thị giác máy tính và AI trong tự động hóa sản xuất, hệ thống eKYC tích hợp OCR nhận diện độ chính xác cao, và các mô hình dự báo phức hợp dựa trên dữ liệu lớn.

Với phương pháp giảng dạy lấy vấn đề thực tế làm trọng tâm (Problem-based Learning), TS. Lê Hà Xuân đã đồng hành cùng các kỹ sư SEI bóc tách trực tiếp từng file dữ liệu, từng khung hình camera kiểm thử lỗi mạch để tối ưu thuật toán ngay trong lớp học.

4. Giá trị đạt được & Kế hoạch mở rộng năng lực số

Chương trình đào tạo đã khép lại giai đoạn nền tảng và bước vào giai đoạn thực nghiệm với những kết quả chuyên môn rõ rệt:

Làm chủ quy trình phát triển mô hình AI: Đội ngũ cán bộ, kỹ sư SEI Electronic Components có khả năng tự xây dựng quy trình gán nhãn dữ liệu ảnh lỗi, huấn luyện mô hình và đánh giá độ chính xác độc lập.
Tiết kiệm chi phí vận hành: Từng bước làm chủ công nghệ thay vì phải phụ thuộc hoàn toàn vào các giải pháp phần mềm độc quyền đắt đỏ từ nhà cung cấp nước ngoài.
Hình thành hạt nhân chuyển đổi số nội bộ: Các kỹ sư tham gia khóa học trở thành lực lượng nòng cốt lan tỏa tư duy ứng dụng AI và khoa học dữ liệu sang các phân xưởng sản xuất khác của SEI.

Cole xin trân trọng cảm ơn Ban Lãnh đạo Công ty SEI Electronic Components đã tin tưởng lựa chọn giải pháp đào tạo chuyên sâu của chúng tôi. Chúc cho quá trình ứng dụng AI vào thực tế sản xuất tại nhà máy sẽ mang lại những bước nhảy vọt về năng suất và chất lượng sản phẩm. Hình ảnh lớp học SEI _ Khóa học đào tạo doanh nghiệp

Giải pháp đào tạo AI & Chuyển đổi số doanh nghiệp cùng Cole

Bên cạnh các chương trình đào tạo chuyên gia cá nhân như khóa học phân tích dữ liệu Data Science hay khóa học ứng dụng AI & No-Code tự động hóa, Cole là đối tác tin cậy thiết kế các giải pháp đào tạo In-house theo bài toán thực tế cho các tập đoàn đa quốc gia và doanh nghiệp sản xuất hàng đầu.

Các mảng đào tạo doanh nghiệp thế mạnh của Cole bao gồm:

Trí tuệ nhân tạo & Kỹ sư AI: AI Engineer, Computer Vision, LLM & AI Agents ứng dụng trong doanh nghiệp.
Kỹ thuật dữ liệu: Data Engineering, Big Data Pipeline, Cloud Data Warehouse.
Phân tích nghiệp vụ & Sản phẩm: IT Business Analyst (ITBA), Product Management.

Quý doanh nghiệp quan tâm đến lộ trình nâng cấp năng lực công nghệ cho đội ngũ nhân sự, vui lòng liên hệ trực tiếp để nhận kế hoạch tư vấn chuyên biệt: