La gouvernance des données et l’IA deviennent centrales dans chaque décision opérationnelle.
De la crise énergétique mondiale aux pressions internes en faveur d'une croissance verte et d'une efficacité opérationnelle, le secteur de l'énergie s'adapte à un rythme sans précédent. La gouvernance des données et l'IA sont au cœur de chaque décision opérationnelle.
Les données deviennent un atout stratégique
À l'ère du numérique, les données sont un élément essentiel, comparables à la seconde électricité qui alimente les usines. Chaque jour, les centrales électriques, les centres de surveillance et les stations de transmission génèrent des millions de flux de données provenant de capteurs, de caméras, de systèmes de contrôle et de collecte de données. Le traitement, le stockage et l'exploitation appropriés de ces données détermineront l'efficacité opérationnelle et les capacités de prévision tout au long de la chaîne d'approvisionnement énergétique.
Cependant, dans la réalité, de nombreuses entreprises et usines sont encore confrontées à des goulots d'étranglement dans la gestion des données, avec des systèmes discrets et dispersés, qui ne sont pas connectés de manière transparente pour former une image multidimensionnelle de la production et des activités commerciales. Cela constitue non seulement un obstacle majeur au processus de transformation numérique, mais réduit également l'efficacité de la gestion, freine la rapidité de la prise de décision et limite la compétitivité à long terme.
La fragmentation des systèmes constitue le goulot d'étranglement de la transformation numérique. La plupart des entreprises fonctionnent encore sur plusieurs systèmes distincts. Les données sont dispersées et manquent de planification globale, ce qui entraîne de grandes difficultés de gestion et de synchronisation. L'utilisation de données provenant de sources hétérogènes multiples, allant des systèmes logiciels à la saisie manuelle, en passant par des fichiers de suivi distincts, est source de difficultés.
Parallèlement, le manque de cohérence dans les indicateurs et les méthodes de calcul ainsi que dans les outils d’exploration de données approfondis rend également les rapports d’évaluation et de mesure peu fiables, réduisant ainsi l’efficacité des décisions de gestion.
En particulier, de nombreuses entreprises se concentrent uniquement sur la numérisation des processus sans investir réellement dans la numérisation des données. Par conséquent, de nombreuses données non structurées apparaissent sous forme de fichiers joints, gaspillant ainsi des ressources de stockage et rendant leur exploitation difficile.
L'absence de données de base (un ensemble de données essentielles sur les actifs de l'entreprise tels que les matériaux, l'équipement, les ressources humaines, les finances, etc.) devient un obstacle à la normalisation de l'ensemble du système, entraînant un gaspillage de ressources et des informations incorrectes.
Par conséquent, les entreprises doivent considérer les données comme un atout stratégique de l'entreprise, la base de toutes les décisions de gestion et de développement, et en même temps élaborer une stratégie de données claire, depuis la définition de l'architecture du système, la normalisation de la structure des données, jusqu'au déploiement de technologies et d'outils appropriés afin que les données deviennent véritablement le « cœur numérique » de l'entreprise.
Expérience dans l'élaboration d'une stratégie de données systématique
Partageant son expérience pratique avec les entreprises énergétiques, M. Nguyen Chi Linh, représentant de Viettel Enterprise Solutions Corporation ( Viettel Solutions), a partagé l'approche basée sur « 5 questions fondamentales » pour aider les entreprises à déterminer les stratégies de données, notamment : identifier les actifs de données existants ; comprendre clairement les besoins en données pour les entreprises et la gestion ; gérer et stocker efficacement les données critiques ; garantir des données « correctes - suffisantes - propres - vivantes » ; créer des rapports multidimensionnels, soutenir des prévisions précises et complètes.
Avec les caractéristiques des opérations complexes et les exigences de surveillance en temps réel, les entreprises énergétiques doivent aborder la gestion des données de manière systématique, selon un cadre de gestion des données tel que les domaines clés : sécurité et qualité des données, gestion des métadonnées, données de base, modélisation, stockage - exploitation, analyse, administration, etc. L'objectif est de construire un écosystème de données unifié, soutenant efficacement à la fois les opérations et la prise de décision stratégique.
Les entreprises doivent notamment définir clairement leur stratégie de données avant d'investir dans la technologie. « Gérer les données, c'est l'inverse : il faut déterminer la destination précise des données qui doivent servir directement les objectifs commerciaux et de gestion, au lieu de suivre les tendances technologiques de manière formelle », a souligné un représentant de Viettel Solutions.
Appliquer l'IA pour prédire, maintenir et optimiser la productivité opérationnelle
Lorsque les données sont prêtes, l'IA devient un levier pour aider le secteur de l'énergie à fonctionner intelligemment. M. Pham Tuong Chien, directeur technique de la plateforme cloud de Viettel, a déclaré que Viettel possède une série d'applications pratiques de l'IA dans le secteur de l'énergie : de la prévision de la charge électrique à l'analyse des anomalies, en passant par la maintenance proactive, l'automatisation et l'aide à la décision.
Viettel déploie des modèles d'IA spécifiques au terrain pour analyser en temps réel les données des capteurs, des caméras, de l'audio, de la température, etc. Grâce à cela, le système peut détecter les anomalies avant que les problèmes ne surviennent, ajuster automatiquement les programmes de maintenance pour réduire les temps d'arrêt et optimiser les coûts d'exploitation.
De plus, l'IA permet également d'analyser les images des générateurs, de mesurer les performances, d'optimiser le stockage des énergies renouvelables et d'exploiter des systèmes de chatbots techniques en usine. Ces modèles d'IA sont entraînés et exploités via AI Studio, une plateforme intégrant des outils tels que Jupyter Notebook, l'inférence IA (API), le stockage centralisé, etc., permettant aux entreprises de déployer l'IA depuis les tests jusqu'aux produits réels sans investir dans une infrastructure distincte.
Selon les experts, la transformation numérique du secteur de l'énergie ne peut s'arrêter à l'application de technologies discrètes. La véritable valeur n'est créée que lorsque les données, l'IA, l'IoT et l'infrastructure informatique sont connectés au sein d'un écosystème unifié, capable de s'étendre à la demande et de garantir la souveraineté des opérations.
Actuellement, Viettel Solutions possède une plateforme d'écosystème numérique « Make in Vietnam », spécialement conçue pour les entreprises vietnamiennes. Cet écosystème permet le déploiement de l'intégralité du cycle de vie de l'IA directement sur l'infrastructure cloud nationale, depuis les services flexibles de GPU-as-a-Service (GPU) à l'heure, jusqu'à la plateforme d'orchestration Kubernetes (VKE) et AI Studio pour le développement, l'entraînement et l'inférence de modèles.
Les entreprises peuvent facilement mettre en pratique des modèles d'IA sans investir dans une infrastructure physique, tout en garantissant la rapidité, la sécurité et une intégration fluide avec les systèmes d'exploitation existants tels que EMS, HMI...
Dans le parcours de transformation numérique du secteur de l’énergie, la combinaison des données et de l’IA aide non seulement les entreprises vietnamiennes à optimiser leurs opérations, mais leur permet également de façonner de manière proactive l’avenir de la technologie au lieu de dépendre de solutions internationales.
Hien Minh
Source : https://baochinhphu.vn/du-lieu-va-ai-dang-tro-thanh-nguon-dien-thu-second-cho-nganh-nang-luong-10225073015562302.htm
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