Công nghệ AI mở rộng dư địa giảm phát thải cho ngành xi măng

Áp lực giảm phát thải CO₂ đang buộc ngành xi măng toàn cầu phải đẩy nhanh quá trình chuyển đổi công nghệ nhằm tìm kiếm các giải pháp sản xuất bền vững hơn. Bên cạnh những hướng đi quen thuộc như sử dụng nhiên liệu thay thế, phát triển vật liệu bổ sung hay đầu tư công nghệ thu giữ carbon, trí tuệ nhân tạo hiện nổi lên như một công cụ mới có khả năng hỗ trợ doanh nghiệp tối ưu vận hành và thúc đẩy quá trình phát triển các sản phẩm xi măng phát thải thấp. Tuy vậy, theo một báo cáo mới được công bố bởi Tổ chức phát triển Công nghiệp Liên hiệp quốc (UNIDO), để công nghệ AI phát huy hiệu quả thực sự, ngành xi măng vẫn cần giải quyết nhiều điểm nghẽn tồn tại từ nền tảng dữ liệu đến mức độ sẵn sàng chuyển đổi số của doanh nghiệp.

Công nghệ AI mở ra cơ hội mới cho quá trình giảm phát thải trong sản xuất xi măng

Theo báo cáo của UNIDO, công nghệ AI đang nhanh chóng chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang trở thành công cụ hỗ trợ ngày càng quan trọng trong hoạt động sản xuất xi măng. Các nhà máy xi măng hiện đại tạo ra khối lượng dữ liệu rất lớn từ hệ thống nghiền nguyên liệu, lò nung clinker, thiết bị vận chuyển, công đoạn đóng bao cho tới các hệ thống kiểm soát chất lượng. Đây được xem là môi trường phù hợp để các hệ thống học máy phân tích dữ liệu vận hành và nhận diện những quy luật mà các hệ thống điều khiển truyền thống khó phát hiện.

Theo số liệu được công bố, việc ứng dụng các hệ thống phân tích thông minh có thể giúp cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng từ 2 - 5%. Điện năng tiêu thụ trong quá trình sản xuất có thể giảm từ 3 - 8%, đồng thời thời gian dừng máy ngoài kế hoạch giảm tới 15% nhờ khả năng dự báo sớm các sự cố kỹ thuật và tối ưu công tác bảo trì thiết bị. Tuy nhiên, giá trị đáng chú ý hơn có thể không nằm ở việc tối ưu vận hành nhà máy mà nằm ở khả năng hỗ trợ ngành xi măng giảm phát thải carbon trong dài hạn thông qua phát triển các dòng xi măng carbon thấp.

Một ví dụ được báo cáo nhắc đến là trường hợp của Cementos Molins khi nhà sản xuất vật liệu xây dựng này ứng dụng công nghệ học máy do AIcemy phát triển để tối ưu thành phần phối liệu xi măng. Kết quả cho thấy tỷ lệ clinker trong thành phần xi măng đã giảm 1,9 điểm phần trăm nhưng vẫn duy trì được các yêu cầu về chất lượng và tính năng sử dụng. Nhờ đó, lượng phát thải carbon giảm khoảng 12 kg CO₂/tấn xi măng.

Kết quả này mang ý nghĩa đặc biệt quan trọng bởi phần lớn phát thải carbon của ngành xi măng hiện nay đến từ quá trình sản xuất clinker. Trong nhiều năm qua, phần lớn chiến lược giảm phát thải của ngành chủ yếu tập trung vào các công nghệ thu giữ carbon sau sản xuất. Tuy nhiên, xét trong dài hạn, giảm tỷ lệ clinker trong xi măng thông qua vật liệu bổ sung và phát triển các công thức xi măng carbon thấp được xem là một trong những giải pháp có khả năng tạo ra tác động giảm phát thải lớn nhất.

Trong bối cảnh đó, ứng dụng AI có thể giúp rút ngắn đáng kể quá trình nghiên cứu, thử nghiệm và xác nhận các công thức sản phẩm mới, qua đó mở thêm dư địa cho chiến lược giảm phát thải của ngành xi măng.

Hạ tầng dữ liệu và tiêu chuẩn chung đang quyết định khả năng ứng dụng công nghệ

Dù tiềm năng được đánh giá rất lớn, báo cáo của UNIDO cũng cho rằng quá trình ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành xi măng vẫn đang gặp nhiều thách thức mang tính nền tảng. Rào cản được nhắc đến nhiều nhất là chất lượng dữ liệu. Phần lớn các nhà máy xi măng hiện nay vẫn đang vận hành trên nền tảng dữ liệu phân tán, quy trình thu thập thông tin thiếu đồng nhất và nhiều thiết bị cũ chưa được thiết kế để phục vụ các hệ thống phân tích hiện đại.

Theo báo cáo, hiệu quả của các hệ thống trí tuệ nhân tạo phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng của dữ liệu đầu vào. Tuy nhiên, vấn đề cốt lõi không chỉ nằm ở chất lượng dữ liệu mà còn nằm ở khả năng quản trị dữ liệu của doanh nghiệp. Trên thực tế, nhiều doanh nghiệp xi măng đã thu thập lượng dữ liệu vận hành rất lớn trong suốt quá trình sản xuất. Tuy nhiên, các dữ liệu này thường tồn tại dưới nhiều định dạng khác nhau, được quản lý bởi nhiều bộ phận riêng biệt và phục vụ các mục tiêu khác nhau trong nội bộ doanh nghiệp.

Nhiều hệ thống dữ liệu hiện nay được xây dựng chủ yếu để đáp ứng yêu cầu báo cáo quản lý hoặc phục vụ kiểm soát nội bộ thay vì phục vụ cho việc phân tích dữ liệu chuyên sâu hay triển khai các công nghệ thông minh ở quy mô lớn. Điều này khiến không ít doanh nghiệp ngày càng thành thạo trong hoạt động báo cáo dữ liệu nhưng lại chưa hình thành được hệ thống dữ liệu đủ tiêu chuẩn để chia sẻ, đối chiếu hoặc khai thác phục vụ các ứng dụng phân tích tiên tiến.

Ngoài vấn đề dữ liệu, báo cáo cũng chỉ ra tình trạng thiếu hụt nhân sự có khả năng kết nối đồng thời giữa kỹ thuật sản xuất, hệ thống tự động hóa và khoa học dữ liệu. Mức độ sẵn sàng chuyển đổi số giữa các doanh nghiệp xi măng hiện cũng tồn tại khoảng cách khá lớn.

Các tập đoàn xi măng quy mô lớn hiện là nhóm doanh nghiệp tạo ra nhiều mô hình ứng dụng thành công nhất nhờ đã đầu tư mạnh vào số hóa từ nhiều năm trước. Trong khi đó, các doanh nghiệp nhỏ hơn thường gặp khó khăn trong việc xây dựng nền tảng dữ liệu đủ mạnh để triển khai những công nghệ tương tự.

Một điểm đáng chú ý khác được báo cáo đề cập là việc phát triển và vận hành các hệ thống trí tuệ nhân tạo cũng đi kèm những tác động môi trường nhất định. Việc mở rộng nhanh chóng các trung tâm dữ liệu cùng hạ tầng tính toán công suất lớn đang kéo theo nhu cầu tiêu thụ điện năng và nước ngày càng gia tăng, tạo ra những tác động môi trường mới cần được tính đến.

Theo đánh giá của UNIDO, để công nghệ này phát huy toàn bộ tiềm năng trong ngành xi măng, điều quan trọng không chỉ nằm ở việc phát triển các thuật toán ngày càng thông minh hơn mà còn ở khả năng xây dựng hệ thống tiêu chuẩn dữ liệu chung cho toàn ngành.

Các tiêu chuẩn này cần bao phủ dữ liệu vận hành nhà máy, dữ liệu phòng thí nghiệm, hồ sơ bảo trì thiết bị cũng như hệ thống báo cáo phát thải carbon. Tuy nhiên, việc xây dựng các tiêu chuẩn chung hiện không dễ triển khai khi từng doanh nghiệp riêng lẻ thường thiếu động lực để theo đuổi lợi ích toàn ngành, trong khi nhiều nhà cung cấp công nghệ lại ưu tiên phát triển các hệ thống riêng biệt phục vụ chiến lược kinh doanh của mình.

Trong bối cảnh đó, các tổ chức quốc tế như Hiệp hội Xi măng và Bê tông toàn cầu (GCCA) và Hiệp hội Công nghiệp Xi măng Đức (VDZ) được xem là những tổ chức có khả năng đóng vai trò điều phối nhằm thúc đẩy quá trình chuẩn hóa dữ liệu cho toàn ngành xi măng.

Báo cáo cũng nhấn mạnh rằng, trí tuệ nhân tạo không phải lời giải duy nhất cho mục tiêu khử carbon của ngành xi măng. Công nghệ này không thể thay thế các giải pháp xử lý phát thải trong quá trình nung clinker, không thể thay thế công nghệ thu giữ carbon và cũng không thể giải quyết toàn bộ những thách thức mang tính cấu trúc mà ngành xi măng đang phải đối mặt.

Vai trò thực tế của công nghệ AI là giúp doanh nghiệp xử lý tốt hơn mức độ phức tạp ngày càng gia tăng trong quá trình sản xuất, nâng cao chất lượng ra quyết định và đẩy nhanh quá trình đổi mới công nghệ. Triển vọng ứng dụng AI trong ngành xi măng vì vậy sẽ không chỉ phụ thuộc vào tốc độ phát triển của công nghệ mà còn phụ thuộc vào mức độ sẵn sàng của toàn ngành trong việc xây dựng nền tảng dữ liệu đủ mạnh để phục vụ quá trình chuyển đổi xanh trong giai đoạn tới.

Cem.Info (TH/ Cemnet)