“Tôi có thực sự cần áp dụng AI trong các hoạt động khai thác không?” Đây là thắc mắc của nhiều người quản lý doanh nghiệp khai thác khi họ đối mặt với chuyển đổi số. Lấy Freeport-McMoRan làm ví dụ, gã khổng lồ khai thác toàn cầu này đã vận dụng AI và hệ thống tự động hóa để nâng cao năng suất, an toàn và phát triển bền vững. Hãy cùng nhau khám phá từ những tình huống thực tế: Khi nào các công ty khai thác nên xem xét đưa vào công nghệ trí tuệ nhân tạo và liệu quyết định này có phù hợp với bạn hay không?
Q1: Khi nào tôi sẽ bắt đầu suy nghĩ về việc khai thác cần áp dụng AI?
Đa số các doanh nghiệp khai thác bắt đầu cân nhắc việc áp dụng AI khi họ gặp các vấn đề như hiệu suất hoạt động truyền thống bị hạn chế, tai nạn an toàn thường xuyên xảy ra, hoặc áp lực về bền vững môi trường gia tăng. Giống như Freeport-McMoRan, khi họ nhận thấy việc quản lý thủ công dẫn đến gián đoạn sản xuất và nguy cơ tai nạn đã ảnh hưởng đến toàn bộ hoạt động, họ quyết định tối ưu hóa quy trình bằng thiết bị tự động hóa điều khiển bởi AI.
Tôi cũng đã từng làm việc tại một công ty khai thác và thấy số liệu quá lớn mà con người khó khăn trong việc xử lý. Tôi đã nghĩ: “Nếu có một công nghệ tự động phân tích dữ liệu và kiểm soát thiết bị từ xa, chắc chắn chúng tôi có thể giảm thiểu đáng kể tỷ lệ sai sót và nâng cao an toàn.” Trải nghiệm thực tế đó chính là lý do khiến nhiều nhà ra quyết định trong doanh nghiệp bắt đầu đánh giá AI.
Q2: Trong ngành khai thác, liệu công nghệ AI có phù hợp với tôi không?
Điều kiện chính để AI phù hợp với các doanh nghiệp khai thác là: quy mô sản xuất lớn, khối lượng dữ liệu đa dạng và khổng lồ, cũng như cần phải nâng cao an toàn và quản lý môi trường. Nếu bạn đang điều hành một mỏ nhỏ, hoặc hiện tại đang chịu áp lực chi phí cao, có thể chi phí đầu tư ban đầu sẽ rất lớn, và thời gian hoàn vốn có thể kéo dài, cần phải đánh giá rủi ro.
Trong quá trình cân nhắc, tôi thường tự hỏi: “Quy mô và độ phức tạp của vật liệu của chúng tôi có đủ hỗ trợ cho việc đầu tư vào AI không? ” hay “Việc áp dụng công nghệ có ảnh hưởng đến thói quen làm việc của các nhân viên hiện trường không?” Những suy nghĩ này rất quan trọng vì việc áp dụng AI thành công cần sự hợp tác và đào tạo của nhân viên vận hành.
Q3: Freeport-McMoRan đã sử dụng AI và hệ thống tự động hóa để cải thiện hoạt động của mỏ như thế nào?
Freeport-McMoRan đã sử dụng AI để tối ưu hóa việc khám phá tài nguyên, dự đoán bảo trì thiết bị và vận hành xe tải tự lái, hiệu quả trong việc giảm thiểu sai sót do con người và tai nạn an toàn. Đồng thời, thông qua việc theo dõi kịp thời các thay đổi môi trường, họ nâng cao quản lý bền vững và giảm thiểu tác động đến hệ sinh thái.
Trước đây, tôi đã chứng kiến kỹ thuật viên phát hiện sớm các sự cố tiềm ẩn của thiết bị qua nền tảng AI, tránh được thời gian ngừng hoạt động lớn, cảm nhận được giá trị của AI. Quyết định dựa trên dữ liệu không chỉ giảm chi phí mà còn đảm bảo hơn cho công tác quản lý an toàn.
Q4: Khi nào các công ty khai thác không nên nhanh chóng áp dụng AI?
Nếu thiết bị khai thác đã cũ kỹ, dữ liệu cơ bản không đầy đủ hoặc cơ sở hạ tầng IT yếu kém, áp dụng AI có thể mang lại rủi ro thất bại trong đầu tư. Hơn nữa, nếu văn hóa tổ chức có sự chống đối cao đối với công nghệ mới, thiếu nhân tài và chương trình đào tạo phù hợp, cũng không nên vội vàng thúc đẩy.
Tôi đã thấy một số mỏ nhỏ vội vàng phát triển, kết quả là hệ thống công nghệ không thể tích hợp một cách trơn tru, làm giảm hiệu suất trong hoạt động. Vì vậy, tôi kêu gọi các doanh nghiệp nên chuẩn bị nội bộ và đánh giá rủi ro trước khi quyết định có nên theo kịp không. Đây là một thái độ thực tế.
Q5: Đối với các quản lý mới trong ngành khai thác, nên bắt đầu thử nghiệm công nghệ AI như thế nào?
Tôi khuyên nên bắt đầu từ thử nghiệm quy mô nhỏ, chẳng hạn như dự đoán bảo trì thiết bị hoặc thu thập dữ liệu tự động. Những dự án thử nghiệm có mục tiêu rõ ràng và có thể đo lường được sẽ giúp tích lũy kinh nghiệm và dữ liệu để hỗ trợ bước mở rộng trong tương lai. Đồng thời, cần chú trọng đến giáo dục và tham gia của nhân viên để tránh việc thúc đẩy công nghệ không suôn sẻ.
Tôi khuyên đội ngũ nên duy trì tư duy của một người học hỏi, “làm trước và điều chỉnh sau” thường hiệu quả hơn nhiều so với việc lên kế hoạch quá chi tiết trước. Khi các kết quả thử nghiệm được thể hiện, các lãnh đạo tư tưởng và nhiều bộ phận sẽ tham gia tích cực hơn trong việc thúc đẩy quá trình chuyển đổi thông minh toàn diện.
Cuối cùng, việc các công ty khai thác có cần áp dụng AI hay không phụ thuộc vào áp lực sản xuất cụ thể, thách thức an toàn và nhu cầu quản lý bền vững. Khi gặp khó khăn về hiệu suất hoặc an toàn, AI là một công cụ cần được đánh giá nghiêm túc. Nhưng nếu môi trường cơ sở chưa trưởng thành, cần thiết phải cải thiện cơ sở hạ tầng trước. Chuyển đổi thật sự thành công đến từ việc bắt đầu từ nhu cầu vai trò và tình huống thực tế, từng bước đẩy mạnh.
Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về AI và chuyển đổi thông minh trong ngành khai thác, hãy nhấp vào liên kết sau để khám phá sâu hơn: Tìm hiểu thêm tại đây.
You may also like: Phân tích quan điểm và thách thức của Hoskinson về tương lai của tính toán phi tập trung
learn more about: 簡單賺幣USDG 獎勵
