Tích hợp dữ liệu nâng cao hiệu suất vận hành nhà máy xi măng

Tích hợp dữ liệu trong nhà máy xi măng không đơn thuần là đưa các hệ thống lên môi trường số mà hướng tới xây dựng dòng thông tin thống nhất giữa sản xuất, chất lượng, bảo trì và quản lý. Khi dữ liệu vận hành được kết nối và chia sẻ kịp thời, nhà máy có thể rút ngắn thời gian phản ứng trước các vấn đề, kiểm soát tiêu hao năng lượng và nâng cao hiệu suất vận hành.

Khoảng cách hiệu suất bắt đầu từ dòng chảy thông tin

Kinh nghiệm nhiều năm trong ngành xi măng cho thấy những nhà máy có công suất và cấu hình tương đương có thể duy trì mức hiệu suất rất khác nhau. Một số nhà máy đạt tiêu hao nhiệt riêng khoảng 700 kcal/kg clinker và tiêu hao điện khoảng 100 kWh/tấn xi măng, trong khi các nhà máy tương đương có thể vượt 800 kcal/kg clinker và 130 kWh/tấn xi măng.

Sự khác biệt này không phải lúc nào cũng xuất phát từ thiết bị hay công nghệ sản xuất. Khi công nghệ giữa các nhà máy ngày càng tiệm cận, khả năng tổ chức, kết nối và sử dụng thông tin trở thành một yếu tố quan trọng quyết định hiệu quả vận hành.

Tích hợp dữ liệu mở đường cho ứng dụng AI nâng cao hiệu suất vận hành nhà máy xi măng.

Một nhà máy có thể sở hữu lượng dữ liệu rất lớn nhưng vẫn vận hành kém hiệu quả nếu dữ liệu nằm rải rác ở các bộ phận và không được chia sẻ kịp thời. Dữ liệu chất lượng có thể được lưu trong hệ thống quản lý chất lượng hoặc bảng tính, dữ liệu kiểm tra hiện trường được ghi nhận qua phần mềm hoặc biểu mẫu, trong khi máy quét vỏ lò, camera vùng nung, camera cooler và các hệ thống quan trắc cũng tạo ra những nguồn dữ liệu riêng.

Cùng lúc đó, các hệ thống điều khiển và tự động hóa liên tục ghi nhận các thông số của quá trình sản xuất. Nếu những nguồn dữ liệu này không được kết nối, mỗi bộ phận chỉ có một phần bức tranh về tình trạng nhà máy. Khi đó, vấn đề có thể được phát hiện ở một bộ phận nhưng chưa được truyền đến những bộ phận cần hành động.

Rút ngắn thời gian từ phát hiện sai lệch đến xử lý

Một nhà máy tối ưu vận hành không chỉ cần phát hiện sai lệch mà còn phải nhanh chóng đưa thông tin đó đến bộ phận có khả năng xử lý. Nếu dữ liệu đến chậm, vấn đề có thể tiếp tục phát triển trước khi biện pháp khắc phục được đưa ra.

Trong sản xuất xi măng, sai lệch có thể xuất hiện ở chất lượng phối liệu, tốc độ cấp liệu, nhiệt độ, lưu lượng khí, áp suất, mức tiêu hao hoặc các chỉ số hiệu suất. Nếu thông tin đến chậm, một vấn đề nhỏ có thể phát triển thành vấn đề lớn và gây ảnh hưởng đến sản xuất, chất lượng hoặc thiết bị.

Ví dụ, phối liệu không đạt yêu cầu có thể đã được đưa vào silo đồng nhất trong nhiều ngày trước khi vấn đề được nhận diện. Khi đó, bộ phận kiểm soát chất lượng phải điều chỉnh nguồn liệu mới, trong khi bộ phận vận hành lò đã phải xử lý những biến động phát sinh. Nếu dữ liệu chất lượng và dữ liệu vận hành không được chia sẻ theo thời gian thực, hai bộ phận có thể xử lý cùng một vấn đề nhưng không có đầy đủ thông tin của nhau.

Tình trạng tương tự có thể xảy ra trong bảo trì. Thay vì chỉ cung cấp cho các bộ phận một màn hình đọc dữ liệu từ hệ thống điều khiển trung tâm, nhà máy cần đưa những thông tin phù hợp đến từng nhóm công việc. Nhân sự cơ khí có thể theo dõi tình trạng thiết bị, trong khi nhóm điện cần nắm được các thông số như phụ tải và nhiệt độ cuộn dây. Khi thông tin được phân phối đúng nhu cầu, việc phát hiện bất thường không còn phụ thuộc hoàn toàn vào các cuộc họp hoặc báo cáo thủ công.

Một ví dụ về giá trị của dữ liệu theo thời gian thực là hệ thống cân cấp liệu của máy nghiền liệu. Lượng liệu thực tế được đối chiếu với giá trị đặt theo chu kỳ 5 phút. Chênh lệch giữa hai giá trị được sử dụng để điều chỉnh giá trị đặt cho chu kỳ tiếp theo. Theo từng giờ, dòng khối lượng tổng hợp và thành phần hóa học của các loại nguyên liệu tiếp tục được sử dụng để hiệu chỉnh.

Cách vận hành này cho thấy giá trị của dữ liệu không nằm ở việc lưu trữ càng nhiều càng tốt, mà ở khả năng biến dữ liệu thành thông tin phục vụ quyết định và hành động.

Tích hợp dữ liệu tạo nền tảng cho ứng dụng AI

Để giải quyết tình trạng dữ liệu phân tán, một hướng tiếp cận là xây dựng hệ thống quản lý thông tin nhà máy (PIMS). Hệ thống này có thể tích hợp dữ liệu từ các hệ thống điều khiển và tự động hóa, hệ thống quản lý chất lượng, hoạt động kiểm tra hiện trường, thiết bị giám sát quá trình và các hệ thống hỗ trợ khác trên cùng một nền tảng.

Khi đó, công nghệ thông tin (IT) và công nghệ vận hành (OT) không còn hoạt động như những nguồn dữ liệu tách biệt. Thông tin từ sản xuất có thể được kết nối với chất lượng, bảo trì và quản lý, tạo thành cơ sở dữ liệu thống nhất cho các nhóm chức năng và người ra quyết định.

Khi dữ liệu được thu thập đầy đủ và tổ chức phù hợp, các hệ thống điều khiển quá trình tiên tiến (APC), mô hình học máy và AI có thể được triển khai để nhận diện xu hướng, phát hiện bất thường và hỗ trợ điều chỉnh các thông số vận hành. AI vì vậy không nên được xem như một giải pháp tách biệt mà là bước phát triển tiếp theo trên nền tảng dữ liệu và hệ thống thông tin đã được tích hợp.

Một lợi ích khác của việc số hóa dòng thông tin là khả năng lưu giữ kinh nghiệm vận hành. Trong nhà máy xi măng, nhiều sự cố có thể lặp lại theo thời gian. Nếu nguyên nhân, điều kiện xuất hiện và phương án xử lý được ghi nhận có hệ thống, dữ liệu lịch sử có thể trở thành nguồn tri thức cho những lần vận hành sau. Khi các điều kiện tương tự xuất hiện, hệ thống có thể hỗ trợ nhận diện và phát cảnh báo sớm.

Từ góc độ vận hành, chuyển đổi số vì vậy không bắt đầu bằng việc đưa AI vào nhà máy mà bắt đầu từ việc bảo đảm dữ liệu có thể kết nối, thông tin có thể lưu chuyển và người cần xử lý có thể tiếp cận dữ liệu phù hợp.

Đối với nhà máy xi măng, khi dữ liệu từ sản xuất, chất lượng, bảo trì và các hoạt động hỗ trợ được kết nối trong một hệ thống thống nhất, khoảng cách giữa phát hiện và xử lý vấn đề có thể được rút ngắn. Đây là cơ sở để nâng cao hiệu suất vận hành hiện tại, đồng thời chuẩn bị nền tảng dữ liệu cho các ứng dụng tự động hóa, học máy và AI trong tương lai.

Nguồn tham khảo: Bilal Ahmad Hajam, CEMENTINDUSNEED, “Digitalisation: Driving Plant Performance”, World Cement, tháng 7/2026.

Cem.Info (TH)