X-IRIS Insights

Kiến thức vận hành cho nhà máy xử lý nước hiện đại.

Bài viết thực tiễn về Web-SCADA, AIoT, AI Predictor, dữ liệu tuân thủ và tối ưu chi phí vận hành.

X-IRIS | AI DỰ BÁO VẬN HÀNH

Nhìn thấy rủi ro trước khi sự cố xảy ra

X-IRIS phân tích dữ liệu lịch sử kết hợp với dữ liệu theo thời gian thực để nhận diện xu hướng bất thường, dự báo rủi ro và giúp người vận hành chủ động kiểm tra trước khi hệ thống mất ổn định.

Nhìn thấy rủi ro trước khi sự cố xảy ra

Cảnh báo ngưỡng cho biết điều đã xảy ra. AI cho thấy điều có thể xảy ra tiếp theo

Cảnh báo ngưỡng chỉ phát tín hiệu khi một chỉ số chạm giới hạn, trong khi AI phân tích xu hướng và mối liên hệ giữa nhiều dữ liệu để nhận diện rủi ro trước khi từng thông số riêng lẻ vượt ngưỡng.

Cảnh báo ngưỡng

Theo dõi từng chỉ số. So sánh với một giới hạn cố định. Cảnh báo khi giá trị đã vượt ngưỡng. Chủ yếu hỗ trợ xử lý sau khi dấu hiệu đã rõ.

AI dự báo

Phân tích nhiều thông số cùng lúc. Theo dõi tốc độ và xu hướng thay đổi. So sánh dữ liệu hiện tại với lịch sử. Nhận diện dấu hiệu rủi ro sớm hơn. Hỗ trợ chủ động kiểm tra và xử lý.

Mỗi thay đổi nhỏ đều để lại dấu vết trong dữ liệu

Mỗi thay đổi nhỏ đều để lại dấu vết trong dữ liệu

Sự cố thường hình thành từ nhiều biến động nhỏ. Dù từng chỉ số chưa vượt ngưỡng, mối liên hệ giữa chúng có thể đã thay đổi. X-IRIS phân tích đồng thời nhiều nhóm dữ liệu để phát hiện sớm dấu hiệu bất thường:

Chất lượng nước: pH, DO, ORP, COD, TSS. Vận hành: lưu lượng, áp suất, điện năng, hóa chất. Thiết bị: độ rung, thời gian hoạt động, trạng thái.
Từ dữ liệu lịch sử và thời gian thực đến dự báo rủi ro

Từ dữ liệu lịch sử và thời gian thực đến dự báo rủi ro

X-IRIS đối chiếu dữ liệu đang diễn ra với các giai đoạn vận hành ổn định và bất thường trong quá khứ để nhận diện xu hướng từng dẫn đến sự cố, từ đó cảnh báo sớm và giúp người vận hành có thêm thời gian kiểm tra, xử lý.

Kết hợp dữ liệu lịch sử và dữ liệu thời gian thực. Theo dõi xu hướng thay đổi của các thông số. Nhận diện trạng thái khác với vận hành thông thường. Hiển thị mức độ và thời điểm rủi ro dự kiến.

Cảnh báo không chỉ để biết, mà để hành động

Khi phát hiện xu hướng bất thường, X-IRIS gửi cảnh báo kèm dữ liệu liên quan và phương án cần kiểm tra, giúp người vận hành nhanh chóng đánh giá tình trạng thực tế và lựa chọn hành động phù hợp.

01

Phát hiện bất thường

02

Dự báo rủi ro

03

Gửi cảnh báo

04

Hiển thị dữ liệu liên quan

05

Đề xuất phương án

06

Người vận hành xác nhận

07

Theo dõi kết quả

Con người kiểm soát và ra quyết định; AI theo dõi, phân tích và hỗ trợ liên tục

Con người kiểm soát và ra quyết định; AI theo dõi, phân tích và hỗ trợ liên tục

X-IRIS có thể được triển khai theo từng cấp độ, từ thu thập dữ liệu và cảnh báo đến thực hiện điều chỉnh sau khi được người có thẩm quyền xác nhận, tùy vào chất lượng dữ liệu và mức độ sẵn sàng của hệ thống.

Cấp độ 1 — Giám sát: Thu thập, lưu trữ và hiển thị dữ liệu vận hành.
Cấp độ 2 — Cảnh báo: Nhận diện bất thường và gửi thông tin đến người phụ trách.
Cấp độ 3 — Đề xuất: AI đưa ra phương án để người vận hành xem xét.
Cấp độ 4 — Điều khiển có xác nhận: Hệ thống thực hiện điều chỉnh sau khi người có thẩm quyền phê duyệt.
Cấp độ 5 — Xử lý khẩn cấp có ủy quyền: AI thực hiện trong giới hạn và kịch bản an toàn đã được phê duyệt trước.
Mỗi hành động tạo ra dữ liệu cho lần tối ưu tiếp theo

Mỗi hành động tạo ra dữ liệu cho lần tối ưu tiếp theo

Sau mỗi điều chỉnh, dữ liệu mới tiếp tục được cập nhật về X-IRIS để hệ thống theo dõi kết quả, so sánh với trạng thái trước đó và cung cấp thông tin cho quyết định tiếp theo. Vòng lặp: Dữ liệu → Phân tích → Dự báo → Đề xuất → Hành động → Kết quả → Dữ liệu mới

Cảnh báo sớm hơn. Vận hành chủ động hơn. Giảm công việc theo dõi lặp lại. Hỗ trợ tối ưu điện năng và hóa chất. Duy trì chất lượng đầu ra ổn định hơn.

Sẵn sàng ứng dụng AI dự báo?

Đăng ký khảo sát khả năng triển khai AI cho nhà máy.

Đăng ký trải nghiệm

CÂU HỎI THƯỜNG GẶP VỀ AI DỰ BÁO

AI Predictor có yêu cầu thay thế các thiết bị hiện tại không?

Không. AI Predictor sử dụng dữ liệu từ các cảm biến và PLC hiện có để phân tích.

Cần bao nhiêu thời gian dữ liệu lịch sử để AI bắt đầu dự báo chính xác?

Thông thường hệ thống cần dữ liệu từ 2 đến 4 tuần vận hành ổn định để huấn luyện mô hình ban đầu.

Hệ thống có tự động điều khiển thiết bị mà không có sự đồng ý của con người không?

Không. Mặc định AI chỉ đưa ra cảnh báo và đề xuất. Việc điều khiển chỉ thực hiện ở cấp độ 4 và 5 khi được phê duyệt.

Gọi điện thoại Gọi điện
Chat Zalo Zalo
Chat Messenger Messenger