Làm sao để phát triển AI trong ngành năng lượng?

Trí tuệ nhân tạo (AI) hứa hẹn mang lại góc nhìn đa chiều và hệ thống vận hành thông minh hơn, nhưng nhiều dự án công nghiệp vẫn thất bại vì dữ liệu nền tảng không đủ tin cậy. (Ảnh: AFP)

AI chỉ mạnh mẽ khi được xây dựng trên một nền tảng vững chắc. Nếu thiếu dữ liệu sạch, đã được kiểm chứng và được cấu trúc một cách thông minh, ngay cả những công nghệ tiên tiến nhất cũng khó tránh khỏi thất bại. Thay vào đó, chúng chỉ tạo ra “ảo giác” về hiểu biết thay vì mang đến tri thức đáng tin cậy.

Khi các ngành công nghiệp như Dầu khí, Hóa dầu, Năng lượng và Thực phẩm & Đồ uống đẩy mạnh chuyển đổi số, AI nổi lên như một thành tố cốt lõi trong chiến lược. Song song đó là cam kết: dự báo chính xác, ra quyết định nhanh và nâng cao hiệu quả. Thế nhưng, bất chấp kỳ vọng lớn lao, kết quả thực tế lại không như mong đợi.

Vậy vấn đề nằm ở đâu?

Giữa làn sóng ứng dụng AI, một sự thật quan trọng đang dần sáng rõ: thành công không phụ thuộc vào việc doanh nghiệp “đi trước” trong việc triển khai AI, mà nằm ở việc dữ liệu nền tảng có đủ mạnh và đủ cấu trúc hay không. Sự hiện diện của một nguồn thông tin thống nhất, đáng tin cậy chính là nền tảng cho bất kỳ sáng kiến AI nào.

Công nghệ Bản sao kỹ thuật số (Digital Twin) là trụ cột của trí tuệ công nghiệp, đặc biệt tại các cơ sở bỏ hoang (brownfield). Và chính Nhà tích hợp hệ thống kỹ thuật số (DSI) sẽ quyết định liệu bản sao kỹ thuật số có thực sự đáng tin cậy hay không. Tài liệu lạc hậu, hệ thống kế thừa, dữ liệu rời rạc… là những thách thức phổ biến. Tuy nhiên, với đối tác và công cụ phù hợp, ngay cả những cơ sở có tuổi đời hàng thập kỷ cũng có thể được chuyển đổi số để tích hợp AI.

Để xây dựng một bản sao kỹ thuật số đáng tin cậy, doanh nghiệp cần nhiều hơn là công nghệ. Họ cần một Nhà tích hợp hệ thống kỹ thuật số bảo đảm mọi yếu tố đều đầy đủ, chính xác và nhất quán.

Nhà tích hợp hệ thống kỹ thuật số đóng vai trò then chốt trong việc kết nối khoảng cách giữa tài sản vật lý, tài liệu kỹ thuật và hệ thống vận hành. Nhà tích hợp hệ thống kỹ thuật số không chỉ giúp hệ sinh thái phức tạp này được kết nối kỹ thuật số, mà còn đảm bảo nó được xác thực, xử lý thông minh và đặt trong bối cảnh phù hợp - tạo nền tảng để AI có thể mang lại kết quả có ý nghĩa và đáng tin cậy.

Vì sao AI thất bại nếu thiếu dữ liệu cấu trúc?

Trong các ngành công nghiệp có tài sản quy mô lớn, mỗi tài sản vật lý đều gắn liền với một khối lượng dữ liệu khổng lồ. Lấy ví dụ chỉ với một van đơn lẻ: nó có bảng dữ liệu, sơ đồ và bảng thiết kế (P&ID), bản vẽ đẳng cự (isometric), hướng dẫn vận hành, bản vẽ bố trí tổng thể (GA), mô hình 3D, và nhiều tài liệu khác. Vấn đề là, những dữ liệu này thường bị phân tán ở nhiều hệ thống, lưu trữ dưới các định dạng không đồng nhất và còn tồn tại sai lệch giữa các phiên bản.

Hệ quả sẽ thế nào nếu chúng ta nhân rộng lên toàn bộ cơ sở vận hành? Một “cơn lũ” thông tin mâu thuẫn, gây quá tải cho đội ngũ và phá vỡ logic vận hành của AI.

Sai lệch nhỏ ở một đơn vị đơn lẻ có thể trở thành vấn đề nghiêm trọng khi nhân rộng. Nếu cùng một chiếc van lại được gắn nhãn khác nhau ở bảng dữ liệu, sơ đồ P&ID và mô hình 3D, AI sẽ coi đó là ba thành phần riêng biệt, dẫn đến phân tích rời rạc, liên kết dữ liệu bị đứt gãy, và cuối cùng là những khuyến nghị thiếu tin cậy.

Đây không phải là kịch bản giả định. Theo nghiên cứu năm 2023 của McKinsey, gần 70% sáng kiến AI công nghiệp thất bại trong việc mở rộng quy mô, không phải vì thuật toán sai, mà vì dữ liệu thiếu nhất quán, không đầy đủ và không được cấu trúc.

Việc này càng nhấn mạnh vai trò của Nhà tích hợp hệ thống kỹ thuật số (DSI).

Điều gì khiến DSI trở thành yếu tố then chốt?

Hợp tác với một Nhà tích hợp hệ thống kỹ thuật số (DSI) không chỉ giải quyết những khoảng trống kỹ thuật mà còn đặt nền móng vững chắc để chuyển đổi quy mô lớn. Bằng cách xử lý những thách thức cốt lõi vốn kìm hãm các cơ sở công nghiệp, Nhà tích hợp hệ thống kỹ thuật số có thể mở khóa khả năng khai thác đáng tin cậy xuyên suốt vòng đời của tài sản.

Điều này bao gồm việc vẽ lại các sơ đồ P&ID đã lỗi thời, “số hóa” các tài liệu cũ, thực hiện quét laser để ghi nhận tình trạng thực tế của cơ sở, xây dựng hoặc cải tiến các mô hình 3D trong đó mỗi tài sản đều được gắn nhãn chính xác. DSI cũng chuẩn hóa toàn bộ tài liệu kỹ thuật và vận hành, mang lại sự rõ ràng, tính nhất quán và quyền sở hữu dữ liệu tập trung. Kết quả không chỉ là sự đồng bộ về hình ảnh, mà còn là dữ liệu có cấu trúc, có thể truy vết và được liên kết xuyên suốt giữa các lĩnh vực.

Khi nền tảng này được thiết lập, DSI sẽ triển khai một cấu trúc dữ liệu thống nhất, lấy việc định danh làm trung tâm. Điều đó cho phép các nhóm truy cập vào “một nguồn dữ liệu duy nhất” - hợp nhất dữ liệu 1D, 2D và 3D trong một hệ thống có thể tìm kiếm, điều hướng, nơi bảng dữ liệu, bản vẽ và mô hình đều được kết nối, mang lại cái nhìn toàn diện về từng tài sản.

Quan trọng hơn hết, DSI đáng tin cậy chính là yếu tố mang lại giá trị thực cho AI. Bằng cách bảo đảm rằng mỗi tài sản đều được định danh, xác thực và đặt trong đúng ngữ cảnh, các giải pháp AI có thể vận hành với sự minh bạch và tính chính xác cao.

Điều này đồng nghĩa những dữ liệu được tạo ra không chỉ “thông minh” mà còn có thể hành động nhanh chóng và đáng tin cậy.

Điều khiến một DSI trở nên quan trọng không chỉ nằm ở khả năng tích hợp hệ thống, mà còn ở khả năng kết nối con người, quy trình và dữ liệu. Họ mang đến sự kết hợp hiếm có giữa chuyên môn kỹ thuật, hiểu biết ngành và tầm nhìn chiến lược, đồng hành chặt chẽ để nghiên cứu gốc rễ thách thức, thiết kế giải pháp phù hợp và dẫn dắt toàn bộ quá trình chuyển đổi - từ khâu hoạch định đến triển khai và xa hơn nữa.

Được thành lập vào năm 2016, ITCAN Solutions đã trở thành một đơn vị tiên phong trong lĩnh vực chuyển đổi số, đặc biệt ở những ngành có khối lượng dữ liệu khổng lồ và yêu cầu khắt khe như Năng lượng, Điện lực, Khai khoáng, Hàng hải và Thực phẩm & Đồ uống. Với vai trò nhà tích hợp hệ thống kỹ thuật số, ITCAN sở hữu đội ngũ chuyên gia dày dạn kinh nghiệm, có năng lực triển khai các giải pháp phức tạp một cách hiệu quả, cùng sứ mệnh giúp các tổ chức “vươn xa hơn” nhờ những dữ liệu đáng tin cậy từ AI.

ITCAN hướng đến mục tiêu dân chủ hóa các bộ dữ liệu phức tạp và đồ sộ. Cách tiếp cận này giúp nâng cao năng suất, an toàn, khả năng hoạch định và độ tin cậy trong vận hành. Hiện đang phục vụ hơn 30 doanh nghiệp công nghiệp hàng đầu, ITCAN đã định nghĩa lại cách thức AI vận hành trong những môi trường mà độ chính xác, tính tin cậy và sự tích hợp dữ liệu liền mạch là yếu tố sống còn.

Một ví dụ điển hình là dự án chuyển đổi các cơ sở lâu năm quy mô lớn cho một công ty hóa dầu tại Qatar. ITCAN Solutions đã được mời tham gia để giải quyết thách thức trong việc quản lý dữ liệu kỹ thuật bị phân mảnh tại năm nhà máy đã vận hành lâu năm.

Bằng cách tinh gọn hơn 900 bảng dữ liệu kỹ thuật xuống còn 80 và giảm số lượng thuộc tính từ 50.000 xuống 17.000, dự án đã mang lại bước tiến vượt bậc về hiệu quả vận hành và chất lượng dữ liệu cho nhà máy. Các nhóm vận hành và kỹ thuật giờ đây có thể tiếp cận thông tin nhanh chóng và đáng tin cậy - từ đó đưa ra quyết định nhanh hơn, xử lý sự cố hiệu quả và lập kế hoạch bảo trì tối ưu hơn.

Nền tảng dữ liệu tinh gọn, chất lượng cao này cũng giúp tăng tốc việc ứng dụng các công cụ số tiên tiến và giải pháp AI trong toàn bộ nhà máy, qua đó nâng cao độ tin cậy và giảm đáng kể chi phí vận hành.

Điều gì xảy ra sau khi bản sao kỹ thuật số được triển khai?

Khi bản sao kỹ thuật số được làm giàu dữ liệu và xác thực, nó không chỉ là một mô hình trực quan, mà trở thành hệ sinh thái sống động, giàu dữ liệu.

Các kỹ sư có thể thực hiện các chuyến tham quan ảo trong nhà máy, lên kế hoạch chỉnh sửa thiết kế ngay trên nền tảng số, truy xuất dữ liệu tức thì, rà soát quy trình dừng máy, và phân tích xu hướng vận hành trong quá khứ - tất cả đều trên một giao diện thống nhất. Họ cũng có thể truy cập tài liệu kỹ thuật, kiểm tra mối liên kết giữa các thiết bị và cộng tác dễ dàng giữa các nhóm.

Các giải pháp AI có thể mô phỏng kịch bản vận hành, phát hiện bất thường, tạo báo cáo và cảnh báo sai lệch, bởi vì mọi thành phần đều đã được cấu trúc thông minh, xác thực và có thể đọc được bằng máy.

Khi các nhà tích hợp hệ thống kỹ thuật số (DSI) đóng vai trò dẫn dắt trong quá trình tích hợp: Các kỹ sư tin tưởng vào những gì họ nhìn thấy; AI hoạt động dựa trên các ngưỡng đã được xác thực, thay vì giả định; Các nhóm cộng tác thông qua một trung tâm dữ liệu có cấu trúc, tập trung; Hoạt động vận hành trở nên an toàn hơn, có thể mở rộng và được định hướng.

Khi dữ liệu đã được hợp nhất theo ngữ cảnh, AI sẽ chuyển từ trạng thái phản ứng sang chủ động. Dù là trợ lý điều khiển bằng giọng nói hay bảng điều khiển trực quan, các công cụ thông minh đều vận hành hiệu quả hơn khi được cung cấp dữ liệu có cấu trúc.

AI và bản sao kỹ thuật số có thể mở ra hiệu suất công nghiệp chưa từng có, nhưng chỉ khi được xây dựng trên một nền tảng đáng tin cậy. Các nhà tích hợp hệ thống kỹ thuật số bảo đảm rằng những gì bạn nhìn thấy là thật, những gì AI phân tích là đáng tin cậy và những gì đội ngũ của bạn hành động đều an toàn.

Đối với những ngành công nghiệp đang vận hành các hoạt động trọng yếu, DSI chính là nhân tố cốt lõi giúp chuyển đổi thông minh và an toàn.

Anh Thư

AFP