 |
| Quản trị dữ liệu và AI trở thành trọng tâm trong mọi quyết sách vận hành. |
Từ khủng hoảng năng lượng toàn cầu đến áp lực nội tại về tăng trưởng xanh và hiệu suất vận hành, ngành năng lượng đang phải thích nghi với tốc độ chuyển đổi chưa từng có. Quản trị dữ liệu và AI trở thành trọng tâm trong mọi quyết sách vận hành.
Dữ liệu trở thành tài sản chiến lược
Trong kỷ nguyên số, dữ liệu là yếu tố cốt lõi, được ví như dòng điện thứ hai nuôi sống vận hành nhà máy. Mỗi ngày, các nhà máy điện, trung tâm giám sát, trạm truyền tải sinh ra hàng triệu dòng dữ liệu từ cảm biến, camera, hệ thống điều khiển giám sát và thu thập dữ liệu,… Việc xử lý, lưu trữ và khai thác đúng cách nguồn dữ liệu này sẽ quyết định hiệu suất vận hành và năng lực dự báo trong toàn chuỗi cung ứng năng lượng.
Tuy nhiên, thực tế hiện nay, nhiều doanh nghiệp và nhà máy vẫn đang gặp những "nút thắt" trong quản trị dữ liệu với các hệ thống rời rạc, phân tán, không được kết nối liền mạch để hình thành bức tranh đa chiều về hoạt động sản xuất - kinh doanh. Đây không chỉ là rào cản lớn trong quá trình chuyển đổi số, mà còn làm suy giảm hiệu quả quản trị, cản trở tốc độ ra quyết định và hạn chế năng lực cạnh tranh dài hạn.
Hệ thống phân mảnh chính là điểm nghẽn của chuyển đổi số. Phần lớn các doanh nghiệp vẫn đang vận hành trên nhiều hệ thống đơn lẻ. Dữ liệu phân tán và thiếu quy hoạch tổng thể, gây khó khăn lớn trong quản trị và đồng bộ. Việc sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn không đồng nhất từ hệ thống phần mềm, nhập tay, đến các file theo dõi riêng biệt.
Đồng thời, việc thiếu nhất quán trong các chỉ tiêu và cách tính toán cũng như công cụ khai thác số liệu chuyên sâu cũng khiến việc báo cáo đánh giá và đo lường trở nên thiếu tin cậy, giảm tính hiệu quả của các quyết định điều hành.
Đặc biệt, nhiều doanh nghiệp chỉ tập trung số hóa quy trình mà chưa thực sự đầu tư số hóa dữ liệu. Hệ quả là xuất hiện nhiều dữ liệu phi cấu trúc dưới dạng file đính kèm, gây lãng phí tài nguyên lưu trữ và rất khó khai thác hiệu quả.
Việc thiếu hụt master data (Dữ liệu chủ) - tập hợp dữ liệu cốt lõi về tài sản doanh nghiệp như vật tư, thiết bị, nhân sự, tài chính,... trở thành rào cản chuẩn hóa toàn hệ thống, gây lãng phí nguồn lực và sai lệch thông tin.
Chính vì vậy, doanh nghiệp cần coi dữ liệu như một tài sản chiến lược của doanh nghiệp, là nền tảng cho mọi quyết định quản trị và phát triển, đồng thời xây dựng chiến lược dữ liệu rõ ràng, từ xác định kiến trúc hệ thống, chuẩn hoá cấu trúc dữ liệu, đến triển khai công nghệ và công cụ phù hợp để dữ liệu thực sự trở thành "trái tim số" của doanh nghiệp.
Kinh nghiệm xây dựng chiến lược dữ liệu bài bản
Theo chia sẻ kinh nghiệm thực tiễn đồng hành cùng các doanh nghiệp năng lương, ông Nguyễn Chí Linh, đại diện Tổng Công ty Giải pháp doanh nghiệp Viettel (Viettel Solutions) đã chia sẻ phương pháp tiếp cận theo "5 câu hỏi cốt lõi" giúp doanh nghiệp xác định chiến lược dữ liệu, bao gồm: xác định tài sản dữ liệu hiện có; hiểu rõ nhu cầu dữ liệu phục vụ kinh doanh và quản trị; quản lý và lưu trữ dữ liệu trọng yếu hiệu quả; đảm bảo dữ liệu "đúng - đủ - sạch - sống; xây dựng báo cáo đa chiều, hỗ trợ dự báo chính xác và toàn diện.
Với đặc thù vận hành phức tạp và yêu cầu giám sát theo thời gian thực, doanh nghiệp ngành năng lượng cần tiếp cận quản trị dữ liệu một cách bài bản, theo khung quản trị dữ liệu như các mảng trọng yếu: an toàn và chất lượng dữiệu, quản lý siêu dữ liệu, dữ liệu chủ, mô hình hóa, lưu trữ - vận hành, phân tích, quản trị,... Mục tiêu là xây dựng một hệ sinh thái dữ liệu thống nhất, hỗ trợ hiệu quả cho cả vận hành và ra quyết định chiến lược.
Đặc biệt, doanh nghiệp cần xác định rõ chiến lược dữ liệu trước khi đầu tư vào công nghệ. "Làm dữ liệu là làm ngược, phải xác định đích đến cụ thể về dữ liệu cần phục vụ trực tiếp cho các mục tiêu kinh doanh và quản trị, thay vì chạy theo xu hướng công nghệ một cách hình thức", đại diện Viettel Solutions nhấn mạnh.
Ứng dụng AI để dự báo, bảo trì và tối ưu năng suất vận hành
Khi dữ liệu đã sẵn sàng, AI trở thành đòn bẩy giúp ngành năng lượng vận hành thông minh. Ông Phạm Tường Chiến, Giám đốc Công nghệ Viettel Cloud Platform cho biết, Viettel sở hữu hàng loạt ứng dụng thực tiễn của AI trong lĩnh vực năng lượng: từ dự báo phụ tải điện, phân tích bất thường, bảo trì chủ động đến tự động hóa và hỗ trợ ra quyết định.
Các mô hình AI chuyên biệt theo lĩnh vực đang được Viettel triển khai nhằm phân tích dữ liệu cảm biến, camera, âm thanh, nhiệt độ,… theo thời gian thực. Nhờ đó, hệ thống có thể phát hiện dấu hiệu bất thường trước khi xảy ra sự cố, tự động điều chỉnh lịch bảo trì để giảm thời gian dừng máy và tối ưu chi phí vận hành.
Ngoài ra, AI còn hỗ trợ phân tích hình ảnh tổ máy, đo hiệu suất, tối ưu lưu trữ năng lượng tái tạo và vận hành hệ thống chatbot kỹ thuật trong nhà máy. Các mô hình AI này được huấn luyện và vận hành thông qua AI Studio, nền tảng tích hợp các công cụ như Jupyter Notebook, suy luận từ AI (API), kho lưu trữ trung tâm,… giúp doanh nghiệp triển khai AI từ bước thử nghiệm đến sản phẩm thực tế mà không cần đầu tư hạ tầng riêng.
Theo các chuyên gia, chuyển đổi số trong ngành năng lượng không thể chỉ dừng ở ứng dụng công nghệ rời rạc. Giá trị thật sự chỉ được tạo ra khi dữ liệu, AI, IoT và hạ tầng điện toán được kết nối thành một hệ sinh thái thống nhất - có khả năng mở rộng theo nhu cầu và đảm bảo chủ quyền trong vận hành.
Hiện nay, Viettel Solutions đang sở hữu một nền tảng một hệ sinh thái số "Make in Vietnam", được thiết kế riêng cho đặc thù doanh nghiệp Việt. Hệ sinh thái này cho phép triển khai toàn bộ vòng đời AI ngay trên hạ tầng điện toán đám mây nội địa, từ dịch vụ GPU-as-a-Service linh hoạt theo giờ, đến nền tảng điều phối Kubernetes (VKE), và AI Studio phục vụ phát triển, huấn luyện và suy luận mô hình.
Doanh nghiệp có thể dễ dàng đưa các mô hình AI vào thực tiễn mà không cần đầu tư hạ tầng vật lý, đồng thời vẫn đảm bảo tốc độ, bảo mật và khả năng tích hợp mượt mà với các hệ thống điều hành hiện hữu như EM, HMI,...
Trong hành trình chuyển đổi số ngành năng lượng, sự kết hợp giữa dữ liệu và AI không chỉ giúp doanh nghiệp Việt tối ưu vận hành, mà còn trao quyền chủ động để định hình tương lai công nghệ thay vì phụ thuộc vào giải pháp quốc tế.
