“Nhà sử học dữ liệu”: Nghề mới định hình lợi thế cạnh tranh 4.0

Các thành viên của ISA và những người khác thảo luận về những gì cần thiết để chuyển dữ liệu quy trình thành cải thiện hiệu suất.

George Buckbee, ISA Fellow và Chủ tịch Sage Feedback, cho biết chưa đến 0,5% dữ liệu công nghiệp hiện nay được phân tích đúng nghĩa. Một nhà máy lọc dầu điển hình có thể vận hành hàng nghìn vòng điều khiển, tạo ra hàng chục MB dữ liệu mỗi giờ. Nếu không có công cụ và phương pháp phù hợp, khối dữ liệu này nhanh chóng trở nên khó quản lý và ít được sử dụng. Buckbee nhấn mạnh vai trò của các phần mềm giám sát hiệu suất vòng điều khiển (CLPM), giúp phát hiện vòng điều khiển kém hiệu quả, sự cố van, vấn đề thiết bị đo hay tình trạng quá tải của người vận hành, từ đó ưu tiên nguồn lực cải tiến.

Tuy nhiên, việc trích xuất giá trị từ dữ liệu lịch sử không hề đơn giản. Nhiều nhà máy vẫn thu thập dữ liệu với chu kỳ một phút - quá chậm cho phân tích động lực học. Việc nén dữ liệu quá mức cũng có thể làm mất thông tin quan trọng. Trong bối cảnh chi phí lưu trữ ngày càng rẻ, các chuyên gia khuyến nghị ưu tiên giữ dữ liệu đầy đủ thay vì đánh đổi độ chính xác để tiết kiệm dung lượng.

Michel Ruel, chuyên gia điều khiển quy trình, gọi đây là tình trạng “giàu dữ liệu nhưng nghèo thông tin”. Theo ông, giá trị chỉ xuất hiện khi dữ liệu thô được chuyển hóa thành thông tin có thể hành động. Các thuật toán phát hiện dao động, kẹt van hay suy giảm hiệu suất vòng điều khiển, kết hợp với giám sát thời gian thực và hiểu biết sâu về quy trình, sẽ giúp doanh nghiệp chủ động thay vì chỉ phản ứng khi sự cố xảy ra.

Ở góc độ trực quan hóa, Julie Smith - cựu lãnh đạo tự động hóa toàn cầu của DuPont cho rằng, không phải lúc nào KPI phức tạp cũng là lựa chọn tối ưu. Những công cụ đồ thị như biểu đồ tần số, biểu đồ phân tán PV/OP đôi khi lại giúp “nhìn thấy” các vấn đề ẩn, chẳng hạn dao động do điều chỉnh quá mức, mà các chỉ số truyền thống không phản ánh rõ.

Các chuyên gia khác như Mark Darby hay Pat Dixon cũng đồng tình rằng dữ liệu chỉ thực sự có giá trị khi được đặt đúng ngữ cảnh, được lọc, tổ chức theo thiết bị hoặc quy trình, và kết hợp từ nhiều nguồn. Công nghệ đám mây, khung tài sản (Asset Framework) và các nền tảng phân tích hiện đại đang đóng vai trò then chốt trong việc “kích hoạt” giá trị của dữ liệu lịch sử.

Đặc biệt, trí tuệ nhân tạo đang nổi lên như một công cụ chiến lược trong Công nghiệp 4.0, phục vụ dự báo, bảo trì, chẩn đoán và điều khiển. Tuy nhiên, AI chỉ phát huy hiệu quả khi được huấn luyện trên bộ dữ liệu chất lượng cao, có bối cảnh và được hiểu đúng, nếu không nguy cơ quá khớp hay mô hình “hộp đen” sẽ làm giảm độ tin cậy.

Kết luận, dữ liệu tự thân không phải tài sản chiến lược. Khả năng kết nối, phân tích, trực quan hóa và hợp tác xung quanh dữ liệu mới là yếu tố quyết định. Trong kỷ nguyên công nghiệp lần thứ tư, những doanh nghiệp biết cách sử dụng dữ liệu - chứ không chỉ thu thập - sẽ là những người dẫn đầu.

Theo automation.com