[Emagazine] Kỳ 2: Xu hướng quản trị năng lượng bằng dữ liệu

Nếu Kỳ 1 của chuyên đề đặt ra bài toán công nghệ sẽ góp phần giải quyết các mục tiêu lớn của ngành Công Thương như bảo đảm an ninh năng lượng, nâng cao năng lực cạnh tranh và thúc đẩy tăng trưởng xanh, thì ở cấp độ doanh nghiệp, một xu hướng cũng đang hình thành rất rõ: quản trị năng lượng bằng dữ liệu.

Trong nhiều năm qua, phần lớn doanh nghiệp quản lý năng lượng thông qua hóa đơn tiền điện, hoặc báo cáo tiêu thụ điện năng của bộ phận kỹ thuật. Khi chi phí năng lượng tăng, doanh nghiệp mới tìm nguyên nhân; khi thiết bị xảy ra sự cố mới bắt đầu kiểm tra... Cách quản lý này gần như không thể chỉ ra năng lượng đang thất thoát ở đâu và vì sao thất thoát. Đặc biệt, với cách quản lý cũ, các sự cố không được phát hiện và khắc phục kịp thời, làm tăng năng lượng thất thoát.

Là người có thâm niên tham gia chấm Giải thưởng Hiệu quả năng lượng trong lĩnh vực sản xuất công nghiệp của Bộ Công Thương trong nhiều năm, đã tham gia khảo sát nhiều doanh nghiệp, PGS.TS. Đặng Đình Thống - Hội Khoa học và Công nghệ sử dụng năng lượng tiết kiệm và hiệu quả Việt Nam (VECEA) phân tích, quản trị năng lượng bằng dữ liệu là quá trình thu thập, phân tích và khai thác dữ liệu tiêu thụ năng lượng nhằm tối ưu hiệu suất sử dụng, giảm chi phí và giảm phát thải. Thay vì dựa vào các báo cáo định kỳ, doanh nghiệp sử dụng hệ thống cảm biến, đồng hồ thông minh cùng các nền tảng công nghệ mới để theo dõi dòng năng lượng theo thời gian thực, phát hiện sớm các bất thường và hỗ trợ ra quyết định.

PGS.TS Đặng Đình Thống cho biết, xu hướng này được thúc đẩy bởi ba động lực chính.

Thứ nhất, là áp lực chi phí. Năng lượng chiếm tỷ trọng ngày càng lớn trong giá thành sản phẩm, trong khi dư địa tiết kiệm từ việc thay thế thiết bị dần thu hẹp. Muốn giảm thêm chi phí, doanh nghiệp phải biết chính xác hệ thống đang vận hành như thế nào về mặt sử dụng năng lượng.

Thứ hai, là sức ép từ các thị trường xuất khẩu. Những yêu cầu về ESG, kiểm kê phát thải khí nhà kính hay cơ chế điều chỉnh biên giới carbon (CBAM) đều đòi hỏi doanh nghiệp chứng minh bằng dữ liệu quá trình sử dụng năng lượng và phát thải, thay vì chỉ đưa ra các cam kết.

Động lực thứ ba, đến từ chính sự phát triển của công nghệ số. Khi AI, IoT và điện toán đám mây ngày càng phổ biến, các hệ thống quản lý năng lượng không còn dừng ở chức năng giám sát mà đã có thể dự báo, phân tích và đề xuất phương án vận hành tối ưu.

Nhìn từ thực tiễn, quá trình chuyển đổi này đã diễn ra nhanh hơn nhiều người hình dung.

Không còn là những dự án đầu tư riêng lẻ, ngày càng nhiều doanh nghiệp lựa chọn xây dựng hệ thống quản trị năng lượng số, trong đó mọi dữ liệu tiêu thụ điện, hơi, nước, khí nén hay nhiệt đều được thu thập và phân tích liên tục. Dữ liệu không còn là sản phẩm phụ của sản xuất mà trở thành căn cứ để doanh nghiệp ra quyết định.

Nếu dữ liệu là "nguồn nguyên liệu" thì EMS (Energy Management System) và BMS (Building Management System) chính là những nền tảng biến dữ liệu thành “sản phẩm” thiết thực.

EMS tập trung quản lý toàn bộ dòng năng lượng của doanh nghiệp như điện, nước, hơi, khí nén, nhiên liệu và các nguồn năng lượng tái tạo; trong khi BMS quản lý các hệ thống kỹ thuật của công trình như điều hòa không khí, chiếu sáng, điện, cấp thoát nước, an ninh hay phòng cháy chữa cháy. Hai hệ thống này không thay thế nhau mà bổ trợ cho nhau, tạo nên nền tảng quản trị của các nhà máy thông minh. EMS trả lời câu hỏi "năng lượng đang được sử dụng như thế nào". Còn BMS trả lời câu hỏi "toàn bộ công trình đang vận hành như thế nào".

Điểm khác biệt lớn nhất của EMS thế hệ mới nằm ở khả năng xử lý dữ liệu.

Thông qua mạng lưới cảm biến IoT và đồng hồ thông minh, dữ liệu được thu thập liên tục, lưu trữ trên nền tảng số và trực quan hóa bằng Dashboard. Trên cơ sở đó, các công cụ phân tích và AI có thể nhận diện bất thường, dự báo nhu cầu năng lượng, đề xuất lịch vận hành thiết bị hoặc cảnh báo nguy cơ phát sinh sự cố trước khi chúng xảy ra. Khi AI được tích hợp sâu, EMS không còn là phần mềm giám sát mà trở thành công cụ hỗ trợ ra quyết định.

Thực tế tại Công ty TNHH Bosch Việt Nam cho thấy rõ điều này. Từ năm 2018, doanh nghiệp từng bước đầu tư hệ thống quản trị năng lượng với gần 400 điểm đo, kết nối Power Monitoring System (PMS), Building Management System (BMS) và SCADA để giám sát liên tục tình trạng vận hành của toàn bộ nhà máy. Không chỉ ghi nhận lượng điện tiêu thụ, hệ thống còn theo dõi chất lượng điện, biểu đồ phụ tải, hiệu suất thiết bị và cảnh báo ngay khi xuất hiện dấu hiệu bất thường.

Nhờ dữ liệu theo thời gian thực, doanh nghiệp có thể phát hiện ngay một khu vực vẫn tiêu thụ điện bất thường vào cuối tuần, đánh giá hiệu quả trước và sau mỗi dự án cải tiến hoặc theo dõi hiệu suất của từng hệ thống thay vì chỉ nhìn vào tổng hóa đơn điện cuối tháng.

Đến tháng 10/2025, riêng các giải pháp quản trị và tối ưu năng lượng đã giúp Bosch tiết kiệm khoảng 370.000 euro, tương đương gần 10 tỷ đồng; doanh nghiệp dự kiến con số này sẽ vượt 400.000 euro vào cuối năm.

Nếu Bosch cho thấy dữ liệu giúp doanh nghiệp nhìn thấy toàn bộ dòng năng lượng của nhà máy thì bước tiếp theo là biến những dữ liệu ấy thành các quyết định vận hành. Đó cũng là cách Crystal Martin Việt Nam tiếp cận quản trị năng lượng.

Theo ông Lưu Kim Long - Trưởng phòng Dự án và Bảo trì Công ty TNHH Crystal Martin Việt Nam, nhiều doanh nghiệp vẫn có xu hướng đầu tư các thiết bị hiệu suất cao nhưng lại ít quan tâm đến hiệu quả của toàn bộ hệ thống. Trong khi đó, dư địa tiết kiệm lớn nhất thường không nằm ở từng thiết bị riêng lẻ mà ở cách các thiết bị phối hợp với nhau trong quá trình vận hành.

Từ quan điểm đó, Crystal Martin đầu tư hệ thống BMS cùng 59 công tơ điện thông minh, xây dựng mạng lưới giám sát theo ba cấp từ trạm biến áp, từng khu vực sản xuất đến các phụ tải lớn như chiller, máy nén khí, nồi hơi điện và trạm xử lý nước thải. Dữ liệu được thu thập liên tục, cho phép doanh nghiệp xác định điểm vận hành tối ưu của từng hệ thống thay vì chỉ theo dõi tổng lượng điện tiêu thụ.

Hiệu quả mang lại khá rõ rệt. Riêng hệ thống giám sát điện giúp giảm 7,5% cường độ tiêu thụ điện, tiết kiệm khoảng 1,337 tỷ đồng/năm, trong khi thời gian hoàn vốn chỉ khoảng 7-8 tháng. Với hệ thống điều hòa trung tâm, việc tối ưu thông qua BMS tiếp tục giúp giảm khoảng 12% điện năng tiêu thụ, tương đương gần 752 triệu đồng/năm, thời gian hoàn vốn khoảng 4 tháng. Trong khi đó, việc số hóa quản lý trạm xử lý nước thải giúp giảm tới 90% nhân lực vận hành, cắt giảm khoảng 32% chi phí hóa chất, hoàn vốn sau khoảng 3 tháng.

Nhưng theo ông Lưu Kim Long, giá trị lớn nhất không nằm ở những con số tiết kiệm.

Cách tiếp cận này cũng phản ánh một xu hướng mới trong quản trị năng lượng: thay vì tối ưu từng thiết bị, doanh nghiệp bắt đầu tối ưu toàn bộ hệ thống.

Nếu Crystal Martin cho thấy dữ liệu giúp tối ưu vận hành thì Công ty TNHH Polytex Far Eastern (Việt Nam) lại tiến thêm một bước khi kết nối quản trị năng lượng với quản trị phát thải carbon.

Là doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực xơ sợi, dệt nhuộm, Polytex sử dụng đồng thời nhiều loại năng lượng như điện, dầu DO, than và viên nén phụ phẩm. Thay vì triển khai các giải pháp tiết kiệm riêng lẻ, doanh nghiệp lựa chọn số hóa toàn bộ dữ liệu tiêu thụ năng lượng theo thời gian thực.

Bà Tô Lan Anh - Phó phòng Kỹ thuật Công ty TNHH Polytex Far Eastern (Việt Nam) cho biết, doanh nghiệp đã xây dựng nền tảng Power BI tích hợp dữ liệu tiêu thụ năng lượng và phát thải carbon của từng đơn vị sản xuất trong xưởng hóa sợi. Các chỉ số được cập nhật trực tuyến, định kỳ đánh giá mức tiêu hao năng lượng của từng phân xưởng và so sánh với mục tiêu để kịp thời điều chỉnh trong quá trình vận hành.

Chính nền tảng dữ liệu này là cơ sở để Polytex Far Eastern triển khai đồng bộ nhiều dự án cải tiến như chiller hấp thụ nhiệt tận dụng hơi nước trong quá trình sản xuất để tạo nước lạnh; cải tiến hệ thống trao đổi nhiệt; chuyển đổi hệ thống Seabulk; lắp đặt biến tần cho bơm nước thải; tối ưu nhiệt độ sấy; thay thế động cơ hiệu suất cao và xây dựng hệ thống thu hồi bột than.

Hiệu quả của từng giải pháp đều được đánh giá bằng dữ liệu vận hành, thay vì ước tính theo kinh nghiệm. Chẳng hạn, dự án chiller hấp thụ nhiệt giúp tiết kiệm khoảng 4,2 triệu kWh điện mỗi năm, giảm khoảng 2.800 tấn CO₂, mang lại hiệu quả kinh tế khoảng 7,5 tỷ đồng/năm. Dự án cải tiến hệ thống Seabulk tiết kiệm khoảng 612.000 kWh/năm, giảm 404 tấn CO₂, trong khi việc lắp biến tần cho bơm nước thải giúp tiết kiệm hơn 352.000 kWh/năm. Tất cả đều được theo dõi và lượng hóa trên cùng một hệ thống dữ liệu.

Nhờ kết hợp giữa đổi mới công nghệ và quản trị bằng dữ liệu, suất tiêu hao năng lượng của Polytex giảm từ 0,199 TOE/tấn sản phẩm năm 2020 xuống còn 0,167 TOE/tấn sản phẩm năm 2024, tương đương mức giảm 15,9% chỉ sau 4 năm. Đây không chỉ là kết quả của các dự án đầu tư, mà còn phản ánh hiệu quả của quá trình quản trị năng lượng dựa trên dữ liệu xuyên suốt nhà máy.

Điểm gặp nhau giữa Bosch, Crystal Martin và Polytex Far Eastern không nằm ở quy mô đầu tư hay công nghệ sử dụng, mà ở sự thay đổi trong tư duy quản trị. Dữ liệu không còn được dùng để "ghi nhận" quá khứ mà đang phục vụ các quyết định trong hiện tại và dự báo cho tương lai.

PGS.TS. Đặng Đình Thống cho rằng đây mới chỉ là bước khởi đầu. Khi AI được tích hợp sâu vào các hệ thống EMS, doanh nghiệp có thể dự báo nhu cầu năng lượng, tối ưu lịch vận hành theo biểu giá điện, nhận diện bất thường, đánh giá hiệu suất thiết bị và đề xuất bảo trì trước khi xảy ra sự cố. Xa hơn, dữ liệu từ EMS sẽ kết nối với Digital Twin - mô hình bản sao số của nhà máy - cho phép mô phỏng các kịch bản vận hành trước khi áp dụng vào thực tế.

Đó cũng là lý do nhiều chuyên gia cho rằng, lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp trong giai đoạn tới sẽ không còn nằm ở việc đầu tư nhiều thiết bị hiện đại hơn, mà ở khả năng khai thác dữ liệu để vận hành các thiết bị đó hiệu quả hơn.

Từ thực tế triển khai tại các doanh nghiệp điển hình như: Bosch, Crystal Martin đến Polytex Far Eastern có thể thấy, dữ liệu đang trở thành một nguồn lực mới của sản xuất công nghiệp. Nó giúp doanh nghiệp nhìn thấy những gì trước đây không thể nhìn thấy, đo lường những gì trước đây chỉ có thể ước lượng và đưa ra quyết định trên cơ sở những con số cụ thể thay vì kinh nghiệm.

Trong bối cảnh chuyển đổi số, chuyển đổi xanh và yêu cầu giảm phát thải ngày càng trở thành tiêu chuẩn của thị trường, quản trị năng lượng bằng dữ liệu không còn là lựa chọn của một vài doanh nghiệp tiên phong, mà đang dần trở thành nền tảng của thế hệ nhà máy thông minh tiếp theo.

Đón đọc kỳ 3: Thu hồi nhiệt thải - Biến năng lượng thất thoát thành nguồn lực sản xuất