أصبحت البيانات والذكاء الاصطناعي بمثابة "المصدر الثاني للطاقة" لصناعة الطاقة

(تشينفو.ف) - تواجه صناعة الطاقة في فيتنام لحظة محورية للتحول، حيث لا تأتي الكهرباء من الشبكة المادية فحسب، بل أيضًا من خلال قوة إدارة البيانات والذكاء الاصطناعي.

أصبحت حوكمة البيانات والذكاء الاصطناعي عنصرين أساسيين في كل قرار تشغيلي.

من أزمة الطاقة العالمية إلى الضغوط الداخلية لتحقيق النمو الأخضر وكفاءة التشغيل، يتكيف قطاع الطاقة بوتيرة غير مسبوقة. وتُعدّ حوكمة البيانات والذكاء الاصطناعي جوهر كل قرار تشغيلي.

تصبح البيانات أصلًا استراتيجيًا

في العصر الرقمي، تُعدّ البيانات العنصر الأساسي، وتُشبه الكهرباء الثانية التي تُغذّي عمليات المصانع. تُولّد محطات الطاقة ومراكز المراقبة ومحطات النقل يوميًا ملايين تدفقات البيانات من أجهزة الاستشعار والكاميرات وأنظمة التحكم في المراقبة وأنظمة جمع البيانات. ستُحدّد المعالجة والتخزين والاستغلال الأمثل لمصدر البيانات هذا كفاءة التشغيل وقدرات التنبؤ على امتداد سلسلة توريد الطاقة بأكملها.

ومع ذلك، في الواقع، لا تزال العديد من الشركات والمصانع تواجه صعوبات في إدارة البيانات، حيث تعتمد على أنظمة منفصلة ومتفرقة، وغير متصلة بسلاسة لتكوين صورة متعددة الأبعاد لأنشطة الإنتاج والأعمال. وهذا لا يُمثل عائقًا رئيسيًا في عملية التحول الرقمي فحسب، بل يُضعف أيضًا كفاءة الإدارة، ويُعيق سرعة اتخاذ القرارات، ويُحد من القدرة التنافسية على المدى الطويل.

تُشكّل الأنظمة المُجزّأة عائقًا أمام التحوّل الرقمي. لا تزال معظم الشركات تعمل على أنظمة مُنفصلة ومتعددة. البيانات مُشتّتة وتفتقر إلى التخطيط الشامل، مما يُسبّب صعوبات كبيرة في الإدارة والمزامنة. استخدام البيانات من مصادر مُتنوّعة ومتعددة، من أنظمة برمجية، وإدخال يدوي، إلى ملفات تتبّع مُنفصلة.

وفي الوقت نفسه، فإن الافتقار إلى الاتساق في المؤشرات وطرق الحساب، فضلاً عن أدوات استخراج البيانات المتعمقة، يجعل تقارير التقييم والقياس غير موثوقة، مما يقلل من فعالية قرارات الإدارة.

على وجه الخصوص، تُركز العديد من الشركات على رقمنة العمليات فقط دون الاستثمار الفعلي في رقمنة البيانات. ونتيجةً لذلك، تظهر كميات كبيرة من البيانات غير المنظمة على شكل ملفات مرفقة، مما يُهدر موارد التخزين ويُصعّب استغلالها بفعالية.

إن الافتقار إلى البيانات الرئيسية - وهي مجموعة من البيانات الأساسية حول أصول الأعمال مثل المواد والمعدات والموارد البشرية والمالية وما إلى ذلك - يصبح عائقًا أمام توحيد النظام بأكمله، مما يتسبب في إهدار الموارد والمعلومات غير الصحيحة.

لذلك، تحتاج الشركات إلى النظر إلى البيانات باعتبارها أصلًا استراتيجيًا للشركة، والأساس لجميع قرارات الإدارة والتطوير، وفي الوقت نفسه بناء استراتيجية واضحة للبيانات، من تحديد بنية النظام، وتوحيد بنية البيانات، إلى نشر التكنولوجيا والأدوات المناسبة بحيث تصبح البيانات حقًا "القلب الرقمي" للشركة.

خبرة في بناء استراتيجية بيانات منهجية

في إطار مشاركة الخبرات العملية مع مؤسسات الطاقة، شارك السيد نجوين تشي لينه، ممثل شركة فيتيل إنتربرايز سوليوشنز ( Viettel Solutions)، النهج المبني على "5 أسئلة أساسية" لمساعدة المؤسسات على تحديد استراتيجيات البيانات، بما في ذلك: تحديد أصول البيانات الموجودة؛ فهم احتياجات البيانات للأعمال والإدارة بوضوح؛ إدارة وتخزين البيانات الهامة بشكل فعال؛ ضمان بيانات "صحيحة - كافية - نظيفة - حية"؛ بناء تقارير متعددة الأبعاد، ودعم التنبؤ الدقيق والشامل.

مع خصائص العمليات المعقدة ومتطلبات المراقبة في الوقت الفعلي، تحتاج مؤسسات الطاقة إلى التعامل مع إدارة البيانات بشكل منهجي، وفقًا لإطار إدارة البيانات مثل المجالات الرئيسية: سلامة البيانات وجودتها، وإدارة البيانات الوصفية، والبيانات الرئيسية، والنمذجة، والتخزين - التشغيل، والتحليل، والإدارة، وما إلى ذلك. والهدف هو بناء نظام بيئي موحد للبيانات، يدعم بشكل فعال كل من العمليات واتخاذ القرارات الاستراتيجية.

على وجه الخصوص، تحتاج الشركات إلى تحديد استراتيجية بياناتها بوضوح قبل الاستثمار في التكنولوجيا. وأكد أحد ممثلي شركة فيتيل سوليوشنز قائلاً: "التعامل مع البيانات هو عكس ذلك تمامًا، إذ يجب تحديد الوجهة المحددة للبيانات التي يجب أن تخدم أهداف الأعمال والإدارة بشكل مباشر، بدلاً من اتباع اتجاهات التكنولوجيا بشكل رسمي".

تطبيق الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالإنتاجية التشغيلية والحفاظ عليها وتحسينها

عندما تصبح البيانات جاهزة، يُصبح الذكاء الاصطناعي أداةً فعّالة تُمكّن قطاع الطاقة من العمل بذكاء. صرّح السيد فام تونغ تشين، مدير التكنولوجيا في منصة فيتيل السحابية، بأنّ فيتيل تمتلك مجموعةً من التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة، بدءًا من التنبؤ بأحمال الكهرباء، وتحليل الأعطال، والصيانة الاستباقية، وصولًا إلى الأتمتة ودعم اتخاذ القرار.

تستخدم شركة فيتيل نماذج ذكاء اصطناعي ميدانية متخصصة لتحليل بيانات المستشعرات والكاميرات والصوت ودرجة الحرارة وغيرها في الوقت الفعلي. بفضل ذلك، يستطيع النظام اكتشاف أي خلل قبل حدوثه، وتعديل جداول الصيانة تلقائيًا لتقليل وقت التوقف عن العمل وتحسين تكاليف التشغيل.

بالإضافة إلى ذلك، يدعم الذكاء الاصطناعي تحليل صور المولدات، وقياس الأداء، وتحسين تخزين الطاقة المتجددة، وتشغيل أنظمة روبوتات الدردشة التقنية في المصانع. تُدرّب نماذج الذكاء الاصطناعي هذه وتُشغّل من خلال AI Studio، وهي منصة تدمج أدوات مثل Jupyter Notebook، واستدلال الذكاء الاصطناعي (API)، والتخزين المركزي، وغيرها، مما يُساعد الشركات على نشر الذكاء الاصطناعي من مرحلة الاختبار إلى المنتجات الفعلية دون الحاجة إلى الاستثمار في بنية تحتية منفصلة.

وفقاً للخبراء، لا يقتصر التحول الرقمي في قطاع الطاقة على تطبيق التقنيات المنفصلة. فالقيمة الحقيقية لا تُخلق إلا بربط البيانات والذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء والبنية التحتية للحوسبة في نظام بيئي موحد، قادر على التوسع عند الطلب وضمان الاستقلالية في العمليات.

تمتلك شركة Viettel Solutions حاليًا منصة "صنع في فيتنام" الرقمية، المصممة خصيصًا للشركات الفيتنامية. تتيح هذه المنصة نشر دورة حياة الذكاء الاصطناعي بالكامل مباشرةً على البنية التحتية المحلية للحوسبة السحابية، بدءًا من خدمات وحدة معالجة الرسومات كخدمة (GPU-as-a-Service) المرنة التي تعمل كل ساعة، وصولًا إلى منصة تنسيق Kubernetes (VKE)، واستوديو الذكاء الاصطناعي لتطوير النماذج والتدريب والاستنتاج.

يمكن للشركات بسهولة وضع نماذج الذكاء الاصطناعي موضع التنفيذ دون الاستثمار في البنية التحتية المادية، مع ضمان السرعة والأمان والتكامل السلس مع أنظمة التشغيل الحالية مثل EMS وHMI...

في رحلة التحول الرقمي في صناعة الطاقة، لا يساعد الجمع بين البيانات والذكاء الاصطناعي الشركات الفيتنامية على تحسين العمليات فحسب، بل يمكّنها أيضًا من تشكيل مستقبل التكنولوجيا بشكل استباقي بدلاً من الاعتماد على الحلول الدولية.

هيين مينه

المصدر: https://baochinhphu.vn/du-lieu-va-ai-dang-tro-thanh-nguon-dien-thu-second-cho-nganh-nang-luong-10225073015562302.htm