Từ dữ liệu đến trí tuệ công nghiệp

Khi dữ liệu công nghiệp trở thành tài sản chiến lược

Đối với các ngành có mức độ phức tạp kỹ thuật cao, dữ liệu được tạo ra ở hầu hết mọi công đoạn: từ thiết kế nhà máy, mô phỏng thiết bị, quản lý vật tư đến điều khiển sản xuất và bảo trì. Tuy nhiên, dữ liệu thường tồn tại trong các hệ thống riêng biệt, khiến việc kết nối thông tin giữa phòng thiết kế, vận hành và quản trị tài sản trở thành một bài toán không đơn giản.

Đây là khoảng trống mà AVEVA tập trung giải quyết. Hệ sinh thái phần mềm của doanh nghiệp (DN) được thiết kế để quản lý dữ liệu xuyên suốt vòng đời tài sản, kết nối thông tin kỹ thuật với dữ liệu vận hành và cung cấp các công cụ phân tích, mô phỏng, trực quan hóa.

AVEVA là tập đoàn về phần mềm công nghiệp, thúc đẩy đổi mới sáng tạo nhằm sử dụng tài nguyên toàn cầu có trách nhiệm và bền vững. Thông qua việc kết nối con người với dữ liệu tin cậy và các thông tin chuyên sâu được tăng cường bởi AI, nền tảng trí tuệ công nghiệp CONNECT của AVEVA cùng các ứng dụng quản lý thông tin an toàn, tin cậy được tích hợp AI công nghiệp giúp DN tăng cường hợp tác giữa các nhóm làm việc và đẩy nhanh tốc độ khai thác giá trị dữ liệu trong toàn bộ hệ sinh thái đối tác, nhà cung cấp và khách hàng.

Trao đổi với các phóng viên báo chí tại Hà Nội chiều ngày 07/08/2026, bà Ann Moore, Giám đốc Toàn cầu ngành Điện AVEVA, cho biết: “Nhiều DN hiện vẫn gặp thách thức lớn khi quy trình thủ công mất quá nhiều thời gian để thu thập và phân tích dữ liệu khi có sự cố. Việc thiếu một nền tảng dữ liệu thống nhất khiến quá trình khôi phục vận hành bị trì trệ”.

Nền tảng AVEVA CONNECT đóng vai trò lớp kết nối dữ liệu và trí tuệ công nghiệp, hướng tới việc đưa thông tin từ nhiều hệ thống khác nhau về một môi trường có ngữ cảnh thống nhất. Đây là nền tảng giúp DN kết hợp dữ liệu công nghiệp với AI và tri thức chuyên ngành để hỗ trợ ra quyết định.

Điểm quan trọng nằm ở chữ “ngữ cảnh”. Với AI công nghiệp, một mô hình chỉ thực sự hữu ích khi hiểu dữ liệu đang mô tả thiết bị nào, quy trình nào, trạng thái vận hành ra sao và mối quan hệ giữa các thành phần trong hệ thống.

Một trong những hướng công nghệ nổi bật của AVEVA là bản sao số (digital twin) của tài sản, hệ thống hoặc quy trình vật lý. Khác với mô hình 3D đơn thuần, bản sao số có thể kết hợp dữ liệu thiết kế, thông tin tài sản và dữ liệu vận hành theo thời gian thực. Nhờ đó, DN có thể mô phỏng các kịch bản, đánh giá hiệu suất, nhận diện bất thường và hỗ trợ tối ưu hóa trước khi tác động vào hệ thống vật lý.

AI công nghiệp dự báo và hỗ trợ quyết định

AI đang làm thay đổi cách DN công nghiệp khai thác dữ liệu. Tuy nhiên, AI trong môi trường công nghiệp có yêu cầu khác biệt so với các ứng dụng AI tiêu dùng: dữ liệu phải có độ tin cậy cao, mô hình cần gắn với quy trình vật lý và kết quả phải có khả năng giải thích trong bối cảnh vận hành.

AVEVA đang phát triển AI công nghiệp (Industrial AI) theo hướng đưa AI trực tiếp vào các quy trình kỹ thuật và vận hành. Các ứng dụng có thể hỗ trợ dự báo sự cố, phát hiện bất thường, tối ưu quy trình sản xuất, bảo trì dự đoán và nâng cao hiệu quả sử dụng tài sản.

Đầu năm 2026, AVEVA công bố loạt tính năng AI mới cho kỹ thuật hợp nhất (Unified Engineering), bao gồm trợ lý AI công nghiệp, trợ lý thiết kế tạo sinh, trợ lý thiết kế dự báo và khung xử lý đám mây điểm (point cloud) thông minh. Các công cụ này được tích hợp trực tiếp vào môi trường kỹ thuật nhằm hỗ trợ kỹ sư trong quá trình thiết kế và khai thác tri thức từ các dự án trước.

Đây là bước chuyển đáng chú ý: AI không chỉ đứng bên ngoài hệ thống như một công cụ phân tích, mà dần trở thành một lớp năng lực nằm bên trong quy trình kỹ thuật.

Từ số hóa thiết bị đến công nghiệp số hỗ trợ bởi AI

Đông Nam Á đang nổi lên như một trung tâm sản xuất mới của thế giới, đồng thời chứng kiến tốc độ đầu tư mạnh vào năng lượng, hóa dầu, điện tử, logistics và hạ tầng dữ liệu. Đây là môi trường thuận lợi cho các nền tảng quản trị tài sản và công nghiệp số.

Đối với Đông Nam Á, xu hướng này đặc biệt đáng chú ý khi nhiều quốc gia đồng thời phải giải quyết ba bài toán: tăng năng suất công nghiệp, nâng cao độ tin cậy của hạ tầng và giảm cường độ phát thải.

Báo cáo Industrial Intelligence đầu tiên do AVEVA và IMD công bố năm 2026 dựa trên ý kiến của hơn 275 lãnh đạo cấp cao thuộc 12 lĩnh vực. Một phát hiện đáng chú ý là 74% lãnh đạo coi hệ sinh thái số là ưu tiên chiến lược, nhưng chỉ 27% cho biết tổ chức của họ chia sẻ dữ liệu rộng rãi với các đối tác trong hệ sinh thái.

Khoảng cách này chính là một trong những thách thức lớn đối với quá trình hình thành nền công nghiệp kết nối. Với các nền công nghiệp đang chuyển đổi như Việt Nam và Đông Nam Á, đây không chỉ là câu chuyện lựa chọn một giải pháp phần mềm. Quan trọng hơn, đó là quá trình hình thành kiến trúc dữ liệu và tri thức đủ tin cậy để DN có thể mô phỏng, dự báo, tối ưu và ra quyết định trên toàn bộ vòng đời tài sản.

Nếu giai đoạn đầu của chuyển đổi số (CĐS) là đưa thiết bị và quy trình lên môi trường số, thì giai đoạn tiếp theo sẽ là làm cho dữ liệu có khả năng "hiểu" được hệ thống mà nó mô tả. Và khi dữ liệu được đặt trong đúng ngữ cảnh, AI mới có thể chuyển từ công cụ phân tích thành một thành phần thực sự của năng lực vận hành.

Trong bối cảnh này, Việt Nam đang đẩy mạnh chương trình CĐS quốc gia. Các DN công nghiệp phải đối mặt với áp lực ngày càng lớn trong việc ứng dụng AI và các công nghệ dựa trên dữ liệu nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh, cải thiện năng suất và thúc đẩy các mục tiêu phát triển bền vững. Mặc dù AI đang trở nên phổ biến hơn trong cộng đồng DN Việt Nam, nhiều tổ chức vẫn gặp khó khăn do dữ liệu phân tán, hạ tầng công nghệ phức tạp và khả năng quan sát hoạt động vận hành còn hạn chế.

Nghiên cứu gần đây cho thấy 73% DN Việt Nam đã ứng dụng AI ở phạm vi nhất định, nhưng chỉ 13,8% triển khai AI ở quy mô toàn DN [1], cho thấy nhu cầu cấp thiết trong việc xây dựng nền tảng số mạnh mẽ hơn.

Tại Việt Nam, AVEVA đang hiện diện trong một số lĩnh vực công nghiệp có yêu cầu cao về quản lý dữ liệu và tối ưu tài sản. Bà Ann Moore cho biết: “Đối với các DN công nghiệp trên toàn cầu cũng như tại Việt Nam, thách thức hiện nay không nằm ở tham vọng mà ở nền tảng hạ tầng. Phần lớn các tổ chức công nghiệp vẫn chưa thể khai thác tối đa tiềm năng của AI do dữ liệu vận hành, dữ liệu kỹ thuật, bối cảnh tài sản, quy trình làm việc và các yêu cầu tuân thủ cần được quản lý trong một môi trường hợp nhất, tin cậy mà vẫn bảo toàn tính toàn vẹn, nguồn gốc và ngữ cảnh dữ liệu".

Theo bà Ann Moore, nền tảng CONNECT được thiết kế để giải quyết khoảng trống này trên toàn bộ hệ sinh thái công nghệ công nghiệp. "Bằng cách giảm chi phí và độ phức tạp trong việc hợp nhất dữ liệu công nghiệp, chúng tôi giúp khách hàng chuyển đổi dữ liệu rời rạc thành thông tin vận hành tin cậy, từ đó thúc đẩy hành trình CĐS dựa trên AI".

Tháng 9/2025, lãnh đạo Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN) đã làm việc với đoàn AVEVA tại Hà Nội để trao đổi về hợp tác CĐS, quản lý và vận hành lưới điện. Phía AVEVA giới thiệu các giải pháp liên quan đến thu thập, phân tích dữ liệu và quản trị vận hành công nghiệp.

Trong lĩnh vực dầu khí - hóa dầu, AVEVA PI System cũng đang được ứng dụng tại Long Son Petrochemicals (LSP) để thu thập dữ liệu theo thời gian thực, giám sát và phân tích hiệu suất vận hành. Một đối tác chuyên môn của AVEVA tại Việt Nam đang hỗ trợ LSP duy trì và tối ưu hạ tầng PI System, đồng thời phát triển các giải pháp trực quan hóa dữ liệu và quản trị hiệu suất.

Những ứng dụng này cho thấy nhu cầu tại Việt Nam đang chuyển dần từ số hóa đơn lẻ sang quản trị dữ liệu vận hành ở cấp độ hệ thống - một điều kiện quan trọng để triển khai các mô hình AI công nghiệp trong tương lai.

Bên cạnh đó, tháng 10/2025, AES Vietnam và AVEVA ký thỏa thuận hợp tác chiến lược nhằm thúc đẩy CĐS trong lĩnh vực công nghiệp, tập trung vào thiết kế, quản lý dự án và nâng cao năng lực sản xuất của doanh nghiệp Việt Nam.

Nằm trong cam kết dài hạn thúc đẩy chuyển đổi công nghiệp tại Việt Nam, AVEVA gần đây đã ký kết Biên bản ghi nhớ (MoU) với Công ty Cổ phần Lọc hóa dầu Bình Sơn (BSR). Thỏa thuận này hỗ trợ hiện thực hóa tầm nhìn của BSR trong việc trở thành DN số toàn diện thông qua việc ứng dụng các công nghệ trí tuệ DN, bao gồm quản lý hiệu suất tài sản (asset performance management - APM), bản sao số và nền tảng AVEVA CONNECT.

Khi công nghệ phải tạo ra hiệu quả đo được

Một trong những thay đổi quan trọng của CĐS công nghiệp là yêu cầu chuyển từ "có công nghệ" sang tạo ra giá trị có thể định lượng.

Bản sao số phải giúp giảm thời gian thiết kế hoặc hạn chế sai sót. AI phải cải thiện khả năng dự báo và tối ưu vận hành. Dữ liệu phải giúp rút ngắn thời gian đưa ra quyết định. Còn nền tảng đám mây phải cho phép DN mở rộng năng lực mà không làm gia tăng quá mức độ phức tạp của hạ tầng. Đó cũng là lý do AVEVA đang tăng cường liên kết với các hệ sinh thái công nghệ lớn. Năm 2025, DN hợp tác với Databricks để kết nối nền tảng CONNECT với nền tảng thông tin dữ liệu (Data Intelligence Platform), hướng tới hợp nhất dữ liệu công nghiệp và dữ liệu DN cho các ứng dụng AI, phân tích dự báo và AI tạo sinh.

Năm 2026, AVEVA tiếp tục ký thỏa thuận hợp tác chiến lược nhiều năm với AWS nhằm mở rộng CONNECT trên AWS, đồng thời kết hợp các dịch vụ AI và học máy của AWS với dữ liệu công nghiệp để phát triển phân tích dự báo, digital twin và các quy trình AI tác tử cho vận hành công nghiệp.

Trong khu vực châu Á - Thái Bình Dương, AVEVA cũng đang đẩy mạnh các nền tảng cloud, AI và Industrial Intelligence. Việc mở rộng CONNECT theo mô hình đa đám mây, trong đó có hợp tác với AWS, tạo điều kiện để các DN công nghiệp triển khai phần mềm và dữ liệu linh hoạt hơn trên các hạ tầng cloud khác nhau.

“

Tài liệu tham khảo

[1] Thị trường AI Việt Nam: Cập nhật 2025 - B-Company, https://b-company.jp/vietnam-ai-market-update-to-2025/?nowprocket=1, truy cập ngày 06/08/2026./.