Không bắt đầu từ câu hỏi “Có thể làm được công nghệ gì?”, sinh viên Kỹ thuật phần mềm, Trường Đại học FPT bắt đầu từ một câu hỏi gần gũi hơn: Con người đang gặp khó khăn gì và công nghệ có thể giúp gì?
Từ hàng dài chờ mua cơm, hồ sơ xây dựng được gửi qua nhiều bên, điểm rác chưa được xử lý đến trải nghiệm Waterbus còn rời rạc hay bài toán vận hành RC Racing Cafe, các nhóm sinh viên đã biến những vấn đề rất đời thành những đồ án công nghệ có tính ứng dụng. Không dừng ở một sản phẩm “chạy được”, các bạn đi xa hơn: xây dựng giải pháp từ nhu cầu thực tế, với người dùng, quy trình và giá trị rõ ràng.
Thiết kế và Phát triển Hệ thống CDE cho Dự án Xây dựng Dân dụng Ứng dụng BIM
Trong một dự án xây dựng, hàng loạt bản vẽ, mô hình và hồ sơ được tạo lập, cập nhật và trao đổi liên tục giữa nhiều bên. Khi thông tin chưa được tập trung và quản lý theo một quy trình thống nhất, việc tìm kiếm, kiểm soát phiên bản hay phối hợp dữ liệu dễ trở thành một bài toán không nhỏ. Từ thực tế đó, CDE Portal được phát triển như một môi trường dữ liệu chung, hướng đến chuẩn hóa việc quản lý và phối hợp thông tin dự án theo tiêu chuẩn TCVN 14177.
Đề tài “Thiết kế và Phát triển Hệ thống CDE cho Dự án Xây dựng Dân dụng Ứng dụng BIM” được thực hiện bởi Lê Thị Hải Hà, Lê Sỹ Bình , Phạm Văn Đức, Lã Bùi Nhật Nam và Trương Thị Thanh Huyền, cùng sự hướng dẫn của giảng viên Lâm Hữu Khánh Phương.
Chia sẻ về bước ngoặt trong quá trình thực hiện đồ án, các bạn cho biết đó chính là khi giảng viên hướng dẫn đặt câu hỏi: “CDE Portal có thể giải quyết điều gì mà Google Drive không thể?” Câu hỏi khiến cả nhóm “cứng ngắc”, đồng thời mở ra một hướng suy nghĩ mới. Thay vì chỉ tập trung vào việc phát triển một website quản lý file, các bạn bắt đầu tìm tòi, nâng cấp đề tài và chủ động tìm hiểu nhu cầu thực tế của ngành. Những cuộc trao đổi với chuyên gia, anh chị đang làm việc trong lĩnh vực xây dựng, cùng việc tiếp cận bản vẽ, mô hình mẫu và quy trình tại công trường giúp các bạn nhìn rõ hơn những vấn đề kỹ sư và nhà thầu đang đối mặt.
Từ những quan sát đó, hướng đi của CDE Portal dần được xác định: Không sao chép một nền tảng nước ngoài, mà xây dựng một giải pháp được “nội địa hóa” cho bối cảnh Việt Nam. Hệ thống tích hợp chữ ký số VNPT SmartCA, yêu cầu xác thực khuôn mặt trên điện thoại để tạo file PDF có giá trị pháp lý. Mô hình 3D cũng có thể được kiểm tra tự động nhằm phát hiện những thông tin còn thiếu theo yêu cầu của Bộ Xây dựng, qua đó giảm bớt thao tác kiểm tra thủ công cho kỹ sư. Bên cạnh đó, việc lưu trữ trên Viettel Cloud được tính đến để đáp ứng các yêu cầu liên quan đến dữ liệu và an ninh mạng tại Việt Nam.
Những tính năng ấy cho thấy cách các bạn tiếp cận đề tài không dừng ở câu chuyện “làm một phần mềm”. Quan trọng hơn, đó là quá trình đưa những vấn đề quan sát được từ thực tế vào bài toán công nghệ, rồi từng bước biến kiến thức trên giảng đường thành một giải pháp có khả năng ứng dụng trong ngành xây dựng. Và CDE Portal cũng không được hình dung như một sản phẩm chỉ dành cho văn phòng.
Ứng dụng báo cáo điểm rác thải và ô nhiễm môi trường
Với GreenLens, nhóm sinh viên gồm Lê Phúc Hậu, Kim Ngọc Minh Tâm, Trần Trung Hiếu và Huỳnh Việt Khoa, cùng sự đồng hành của giảng viên Nguyễn Thị Cẩm Hương, đặt công nghệ vào một vấn đề có ý nghĩa trực tiếp với cộng đồng: Phát hiện và xử lý ô nhiễm môi trường.
Đề tài “Ứng dụng báo cáo điểm rác thải và ô nhiễm môi trường” xuất phát từ thực tế người dân có thể bắt gặp những điểm rác, hành vi gây ô nhiễm nhưng quá trình phản ánh, xác minh và xử lý chưa phải lúc nào cũng nhanh chóng và liền mạch.
GreenLens được xây dựng như một nền tảng kết nối người dân – cơ quan quản lý – đơn vị xử lý môi trường. Người dân có thể gửi phản ánh kèm hình ảnh và vị trí; cơ quan quản lý có thể tiếp nhận, xác minh, phân công và theo dõi quá trình xử lý.
Thay vì chỉ làm một ứng dụng “chụp ảnh và báo rác”, nhóm phát triển một quy trình tương đối hoàn chỉnh từ lúc báo cáo được gửi đến khi vụ việc được giải quyết. AI được ứng dụng để hỗ trợ phân loại và đánh giá báo cáo, trong khi dữ liệu vị trí giúp định tuyến phản ánh đến khu vực quản lý phù hợp.
Điều nhóm nhận ra trong quá trình phát triển cũng chính là một trong những giá trị quan trọng của đồ án: “Chạy được” chưa đồng nghĩa với “dùng được”. Những lần nhận góp ý về nghiệp vụ, luồng xử lý và trải nghiệm người dùng giúp nhóm chuyển từ tư duy tập trung vào tính năng sang tư duy xây dựng một sản phẩm thực tế.
Xa hơn, nhóm kỳ vọng GreenLens có thể ứng dụng ở quy mô địa phương rồi mở rộng tới nhiều tỉnh, thành; AI không chỉ hỗ trợ phát hiện ô nhiễm mà còn có thể phân tích hình ảnh, dự đoán những khu vực có nguy cơ cao và cung cấp dữ liệu để cơ quan quản lý chủ động phòng ngừa.
Phát triển hệ thống căng tin thông minh ứng dụng cánh tay robot trong xử lý và phục vụ món ăn
Vào giờ cao điểm, lượng người dồn về các khu ăn uống cùng lúc dễ dẫn đến tình trạng xếp hàng lâu, phục vụ thủ công dễ sai sót và khó kiểm soát khẩu phần. Ấp ủ về một hệ thống căng tin thông minh ra đời, hướng đến rút ngắn thời gian chờ và tự động hóa khâu phục vụ, Đề tài “Phát triển hệ thống căng tin thông minh ứng dụng cánh tay robot trong xử lý và phục vụ món ăn” đã được thực hiện bởi Nguyễn Thị Kim Phụng , Nguyễn Bùi Uyển Nhi, Lê Trúc Ân, Phạm Tiến Hùng và Trần Hoàng Tuấn Minh, cùng sự đồng hành của giảng viên Lâm Hữu Khánh Phương.
Thay vì chỉ xây dựng một ứng dụng đặt món, các bạn phát triển một quy trình khép kín: người dùng đặt món trước theo session, thanh toán bằng ví điểm nội bộ và nhận món qua dây chuyền cánh tay robot tự động. Hệ thống hướng đến sinh viên, giảng viên, đồng thời hỗ trợ quản lý căng tin và nhân viên vận hành.
Điểm khác biệt của đề tài nằm ở việc kết nối toàn bộ quy trình thành một hệ thống liền mạch. Từ đặt món, thanh toán đến phục vụ vật lý, các khâu được kết nối thông qua mô hình session, cơ chế xác thực vị trí khay bằng webcam và dây chuyền một chiều gồm nhiều cánh tay robot. Đặc biệt, các bạn không chỉ dừng ở mô phỏng. Một cánh tay robot vật lý được triển khai tại một trạm để thực hiện thao tác gắp – đặt, trong khi toàn bộ dây chuyền được mô phỏng trên Unity nhằm chứng minh tính khả thi của mô hình.
Chia sẻ về quá trình thực hiện, các bạn cho biết: “Ý tưởng ban đầu cho đề tài được thầy Lâm Hữu Khánh Phương gợi ý. Từ đó, tụi em bắt đầu khảo sát hiện trạng và phân tích xem mô hình có thể triển khai đến đâu. Trong quá trình làm, thầy góp ý cho tụi em về phạm vi nghiệp vụ, cách vận hành hệ thống và cả phần thiết bị IoT. Nhờ vậy, tụi em từng bước hoàn thiện mô hình, từ phần mềm đến một trạm gắp – đặt bằng cánh tay robot thực tế.”
Xuất phát từ nhu cầu số hóa trải nghiệm sử dụng Waterbus, các bạn xây dựng một hệ thống thống nhất các thao tác tìm chuyến, đặt vé, thanh toán trực tuyến, nhận vé điện tử QR, check-in và theo dõi hành trình. Hệ thống đồng thời phục vụ khách hàng, nhân viên vận hành và quản trị viên, trong đó trải nghiệm của hành khách trước và trong chuyến đi được đặc biệt chú trọng.
Nhưng điểm khác biệt của đề tài không dừng ở việc đặt vé. Chia sẻ về hành trình hiện thực hoá sản phẩm, các bạn cho biết: “Nhóm luôn đặt câu hỏi ‘Sau khi hành khách đã check-in và thực sự ở trên chuyến tàu, hệ thống có thể làm gì để chuyến đi trở nên thú vị hơn?’ để làm kim chỉ nam cho ứng dụng.” Chính việc đi tìm câu trả lời cho bài toán trải nghiệm đã giúp nhóm phát triển thêm những tính năng mới và hữu ích, mang đến trải nghiệm người dùng tốt hơn.
Trong đó, AI Tour Guide trở thành một phần quan trọng của sản phẩm. Dựa trên thông tin chuyến đi và vị trí hiện tại, hệ thống có thể giới thiệu các địa danh trên hành trình. Hành khách cũng có thể tương tác với AI bằng giọng nói và nghe câu trả lời bằng âm thanh. Bên cạnh đó, AI Assistant hỗ trợ tìm hiểu tuyến, lịch trình, chính sách và quá trình đặt vé dựa trên dữ liệu của hệ thống.
Để AI không trở thành một tính năng “để cho có”, các bạn tiếp tục hoàn thiện luồng trải nghiệm theo hành trình thực tế: check-in → theo dõi chuyến tàu → nhận thông tin về địa danh và tương tác với AI → check-out. Hệ thống cũng được tính đến những trường hợp như hành khách chưa check-in, đã check-out hoặc vé không thuộc chuyến hiện tại.
Chính cách tiếp cận này giúp đề tài đi xa hơn một hệ thống booking. Booking, e-ticket, QR verification, real-time journey và AI được kết nối thành một trải nghiệm thống nhất, trong đó công nghệ xuất hiện đúng thời điểm và phục vụ đúng nhu cầu của hành khách.
Nền tảng giám sát và bảo trì pin Lithium-ion cho hệ thống lưu trữ năng lượng mặt trời ứng dụng AI/IoT
Với đề tài “Nền tảng giám sát và bảo trì pin Lithium-ion cho hệ thống lưu trữ năng lượng mặt trời ứng dụng AI/IoT”, nhóm GSU26SE55 gồm Trần Minh Trí, Bùi Phước Thắng, Nguyễn Nhật Minh, Mai Hồng Thái và Nguyễn Phúc Duy, cùng hướng dẫn của Thầy Trương Long lựa chọn một bài toán gắn với xu hướng Smart Energy và Solar Energy.
Hình dung sản phẩm như một “người trợ lý thông minh cho pin năng lượng mặt trời”, Thông qua IoT, hệ thống liên tục thu thập điện áp, dòng điện và nhiệt độ. AI sau đó phân tích dữ liệu theo thời gian để đánh giá sức khỏe pin và nhận biết xu hướng suy giảm.
Giá trị của hệ thống không chỉ nằm ở việc trả lời “pin đang hoạt động thế nào?”, mà hướng đến câu hỏi quan trọng hơn: có dấu hiệu bất thường nào đang xuất hiện và liệu có thể phát hiện trước khi sự cố xảy ra? Từ đó, quy trình bảo trì được thay đổi từ “có sự cố → phát hiện → sửa chữa” sang “theo dõi → phát hiện sớm → chủ động kiểm tra → bảo trì”.
Đây cũng là điểm khiến đồ án vượt khỏi một dashboard hiển thị dữ liệu. Khi phát hiện vấn đề, hệ thống có thể tạo yêu cầu bảo trì, phân công người xử lý và theo dõi quá trình hoàn thành.
“Bên cạnh những vấn đề về công nghệ, nhóm từng gặp một sự cố đáng nhớ khi xử lý dữ liệu: một lô dữ liệu bị lỗi khiến quá trình ghi nhận những dữ liệu tiếp theo bị gián đoạn. Từ đó, nhóm nhận ra một hệ thống tốt không chỉ cần chạy được khi mọi thứ bình thường, mà còn phải sẵn sàng cho những lúc có sự cố. Đây cũng là lúc nhóm bắt đầu nhìn đồ án không chỉ ở góc độ tính năng, mà còn ở độ ổn định, khả năng xử lý lỗi và trải nghiệm thực tế của người dùng” – Nhóm bộc bạch về kỷ niệm trong quá trình thực hiện đồ án.
Bài toán xuất phát từ thực tế một RC Racing Cafe phải đồng thời quản lý lịch đặt, xe RC, phiên chơi, thanh toán, tiền cọc, tình trạng xe, sự cố hư hỏng và cả các giải đấu. Nếu vận hành thủ công, những nghiệp vụ này dễ bị phân tán và phát sinh nhầm lẫn hoặc tranh chấp.
RCField vì thế không chỉ là một ứng dụng đặt lịch. Nhóm mô hình hóa gần như toàn bộ vòng đời vận hành của một RC Racing Cafe. Một điểm đáng chú ý là quy trình bàn giao và hoàn trả xe. Hình ảnh, checklist tình trạng xe và xác nhận giữa khách hàng với nhân viên được lưu lại trước và sau phiên chơi. Khi có hư hỏng, những dữ liệu này trở thành căn cứ để xác định sự cố và chi phí sửa chữa.
Hệ thống còn hỗ trợ đóng băng mức giá tại thời điểm booking, thanh toán và đối soát giao dịch, quản lý phiên chơi, đổi xe, xử lý tình huống phát sinh và quản lý giải đấu từ đăng ký, điểm danh, sinh nhánh đấu đến ghi nhận kết quả và bảng xếp hạng.
Từ một cánh tay robot, một mô hình BIM, một báo cáo điểm rác, một chuyến Waterbus, một viên pin Lithium-ion đến một chiếc xe RC, mỗi đồ án là một cách để công nghệ giải quyết những bài toán thực tế. Qua đó, sinh viên không chỉ học cách làm ra một sản phẩm có thể chạy, mà còn học cách nhìn vấn đề, hiểu nhu cầu và xây dựng giải pháp phù hợp. Đó cũng là cách đào tạo gắn liền với thực tiễn được thể hiện qua các đồ án Kỹ thuật phần mềm tại Trường Đại học FPT: học từ những vấn đề thật, làm trên những bài toán thật và tạo ra những giá trị có thể ứng dụng trong thực tế.
Hình: Quốc Anh – Trường Sinh|Bài: Ái Nhi – Hồng Thanh – Huỳnh Hà