Công nghệ AI trong đảm bảo kỹ thuật thiết bị cảng

AI đang là từ khóa “hot” nhất, và các cảng lớn trên thế giới như Rotterdam hay Singapore đã và đang áp dụng nó để tự động hóa gần như toàn bộ quy trình xếp dỡ tuy nhiên đối với công tác đảm bảo kỹ thuật trang thiết bị cảng không chỉ ở Việt Nam mà trên thế giới còn nhiều hạn chế mặc dù rất tiềm năng. Với tư cách là một đơn vị kỹ thuật, tancangtech không “mơ mộng” về những kịch bản xa vời. Chúng tôi nhìn vào thực tế xương xẩu của vấn đề: Làm thế nào để AI thực sự giúp khách hàng của chúng tôi (Cảng, ICD, Nhà máy) tiết kiệm tiền sửa chữa và tối đa hóa năng suất?

AI chỉ hỗ trợ chỉ báo, quyết định ở con người

AI và Phân tích Dữ liệu Lớn (Big Data) được ứng dụng mạnh mẽ nhất trong Bảo trì Dự đoán (Predictive Maintenance – PdM). Bằng cách thu thập dữ liệu từ hàng trăm cảm biến (rung động, nhiệt độ, dòng điện, áp suất thủy lực) trên cẩu trục, xe nâng, hay xe đầu kéo, AI có thể dự đoạn khả năng rủi ro trước khi nó kịp biến thành tai nạn.

• Vấn đề cũ: Thiết bị hoạt động cho đến khi… gãy, hỏng, cháy. Bảo trì dựa trên lịch trình (time-based) thường là lãng phí (do chưa đến thời điểm phụ tùng có khả năng xảy ra sự cố) hoặc quá trễ (do phụ tùng lỗi và không đạt được tuổi thọ trung bình theo yêu cầu).
• Giải pháp AI: AI xác định các bất thường nhỏ nhất trong dữ liệu hoạt động và tùy thuộc vào dữ liệu nạp vào và cách thiết lập sẽ cho ra cảnh báo chính xác nhất. Ví dụ, một trục bánh xe RTG bị mòn có thể tạo ra độ rung động tăng 2% trong 3 ngày liên tiếp, AI sẽ lập tức cảnh báo: “Bánh xe X sẽ hỏng trong 200 giờ vận hành nữa.”

Nhưng câu hỏi đặt ra là ai sẽ sẵn sàng chịu trách nhiệm với quyết định thay thế hay không thay thế phụ tùng, tới 150 giờ sẽ tiến hành thay thế phụ tùng hay 199 giờ và ai đủ trình độ lẫn thẩm quyền để hiểu xem liệu dự báo này có thực sự chính xác và trách nhiệm cuối cùng sẽ thuộc về bên cung cấp hệ thống AI hay người vận hành thiết bị. Trong bối cảnh thị trường Việt Nam hiện tại việc ứng dụng AI vào trong sản xuất sẽ còn một trặng đường dài phía trước, không phải chỉ là vấn đề liên quan đến công nghệ mà còn là con người.

Liệu dữ liệu đủ sạch để cấp cho AI

tancangtech thừa nhận tiềm năng của AI, nhưng cũng phải thẳng thắn: AI chỉ thông minh khi dữ liệu đầu vào là “sạch” và hệ thống cơ điện là “chuẩn”.

• Đầu vào có sạch: Nhiều cảng Việt Nam có hệ thống thiết bị ngành cảng đa dạng, cũ mới lẫn lộn, và việc lắp đặt cảm biến (sensor) thường không đồng bộ hoặc dữ liệu bị nhiễu. Nếu AI được cấp “dữ liệu rác” (garbage in), nó sẽ trả lại “phân tích rác” (garbage out). Một hệ thống AI có thể tốn hàng tỉ để lắp đặt và thiết lập, nhưng nó sẽ trở nên vô dụng nếu thợ kỹ thuật không biết cách hiệu chỉnh cảm biến, hay tệ hơn, tắt nó đi vì nó báo động quá nhiều lần vô căn cứ!
• Thiết lập: Tiếp đến là khi có dữ liệu sạch thì việc tiếp theo là làm gì với dữ liệu đó để ra kết quả có giá trị sử dụng là một thách thức không hề nhỏ. Ví dụ: Với một công tắc hành trình là xong PLC có thể ngay lập tức ngừng cẩu vì ta có thể chắc chắn 90% cáp bị kẹt hoặc bị xổ, đơn giản và hiệu quả; Nhưng để xác định động cơ điện có khả năng sắp hỏng và dự đoán còn bao lâu nữa thì hỏng thì không chỉ cần dữ liệu sạch của nhiều cảm biến mà còn là lựa chọn thuật toán, trọng số của biến dựa trên kinh nghiệm… để có thể xây dựng mẫu hình dự báo hiệu quả.
• Chi phí: Thực tế mà nói Việt Nam vẫn là một thị trường thâm dụng lao động, chi phí cho nhân lực con rẻ so với thế giới đặc biệt là so với những nước tạo ra “xu hướng” Ai hiện tại. Đồng ý việc hiện đại hóa, giải phóng sức lao động con người là hướng đi đúng đắn mang tính chiến lược về dài hạn vì xu hướng già hóa dân số ở Việt Nam ngày càng rõ nét, tuy nhiên chi phí cơ hội khi trở thành “người tiên phong” là bao nhiêu thì cần tính toán cẩn trọng

Góc nhìn vận dụng AI vào đảm bảo kỹ thuật trang thiết bị cảng của tancangtech

Tancangtech không hề phản đối công nghệ. Ngược lại, chúng tôi muốn tự chủ và vận dụng AI một cách thực tế vào thị trường Việt Nam. Sau nhiều lần họp báo với những đối tác cả trong và ngoài nước tancangtech đã và đang đi theo định hướng mang tính phù hợp và thực tiễn nhất lại thời điểm hiện tại nhằm tích hợp sớm vào hệ sinh thái dịch vụ của mình mà các cảng có thể tham khảo, cụ thể như sau:

1. Tập trung vào Dữ liệu “Vàng”: Thay vì cố gắng thu thập mọi thứ, hãy tập trung vào các thông số quan trọng nhất: Nhiệt độ dầu bôi trơn, Tần suất lỗi biến tần, Mức độ ăn mòn phanh, biến dạng vật liệu… Đây là những điểm mà kinh nghiệm cơ khí, điện công nghiệp kỹ sư của Việt Nam có thể khoanh vùng và tạo ra được điều gì đó thiết thực
2. Đào tạo: AI sẽ cảnh báo, dự đoán một phần nhưng người thợ phải hiểu nguyên nhân cơ điện/điện tử gốc rễ và là người ra quyết định cuối cùng. Điều này đồng nghĩa với việc con người vẫn là trung tâm AI chỉ là công cụ hỗ trợ ra quyết định nhanh và chính xác hơn.
3. Tối ưu hóa Phụ tùng (Inventory Optimization): AI có thể giúp dự đoán thời điểm cần thay thế phụ tùng, giúp các cảng giảm số lượng phụ tùng tồn kho không cần thiết, đồng thời tận dụng tới từng phút giây còn có thể hoạt động cuối cùng của phụ tùng và cắt giảm thời gian dừng máy tổng thể. Đây là một phương án giải quyết bài toán kinh tế rất thực tế mà cảng có thể xét đến đặc biết là dành cho những trang thiết bị cảng chiến lược như cẩu STS, RTG
4. “Giác quan” mới là điểm cần lưu tâm: Ai giống như phần mềm là “cách tư duy” hoàn toàn có thể nâng cấp, đập đi xây lại nếu cần thiết nhưng “giác quan” lại khác, giác quan chỉ cần có chút sai lệch thì tư duy cũng méo mó và không có giác quan tư duy cũng không thể hoạt động. Đồng thời “giác quan” cũng có độ lỗi thời công nghệ chậm hơn so với “tư duy” về mặt bản chất. Do đó đơn vị có thể tập trung đầu tư trước vào cảm biến, nghiên cứu cách vận dụng dữ liệu từ cảm biến hiệu quả mà chưa cần đầu tư vội vào hệ thống AI hoàn chỉnh
5. Không phải là AI mà là tư duy sử dụng AI: Thực tiễn cho thấy người tiên phong chưa chắc là người thắng cuối cùng với việc ứng dụng AI vào trong vận hành và sản xuất cũng vậy, đặc biệt là những doanh nghiệp lớn việc thay đổi quy trình không hề đơn giản và tiềm ẩn vô số rủi ro. Do đó phương án hợp lý nhất  trước mắt là đào tạo nhân sự, để nhân sự làm quen với AI, vận dụng AI trong tăng năng suất cấp cá nhân, phòng hoặc phân xưởng… chính điều này sẽ là cơ sở cho việc chuyển mình triệt để mà không gây ảnh hưởng xấu đến toàn doanh nghiệp. Và đây cũng chính là cách tancangtech và Binh Đoàn 20 đang tích cực triển khai trong thời điểm hiện tại.