Ngành thép là một ngành công nghiệp quan trọng đối với cơ sở hạ tầng cần thiết để phát triển các ngành công nghiệp, bao gồm cả phương tiện di chuyển điện tử và năng lượng tái tạo. Tuy nhiên, ngành thép cũng là một ngành tiêu tốn nhiều năng lượng và gây ra nhiều ô nhiễm môi trường, đặc biệt là phát thải khí nhà kính. Theo ước tính, sản xuất 1 tấn thép sẽ thải ra từ 0,5 đến 2 tấn khí CO2. Hiện nay, ngành thép chiếm khoảng 7-9% tổng lượng phát thải toàn cầu, và khoảng 17% tổng lượng phát thải tại Việt Nam (1). Những chính sách được ban hành và nhu cầu của khách hàng về các sản phẩm thân thiện với môi trường hơn đang thúc đẩy các nhà nhà sản xuất thép trên toàn thế giới trong cuộc cách mạng xanh hoá sản xuất thép.
Hoạt động của nhà máy sản xuất thép phức tạp bởi tất cả các bước sản xuất đều phụ thuộc lẫn nhau. Điều này gây ra thách thức cho các nhà sản xuất thép khi phải tối ưu hóa quy trình sản xuất, tiết kiệm năng lượng và tuân thủ các quy định về môi trường trong khi đồng thời vẫn duy trì khả năng cạnh tranh trước nhu cầu thị trường biến động. Bên cạnh việc đầu tư cho các phương pháp sản xuất khử carbon, tận dụng sức mạnh của dữ liệu có thể giúp các doanh nghiệp thép tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng, và giảm thiểu lượng khí thải carbon một cách đột phá.
1. Ứng dụng AI trong hoạt động theo dõi, phân tích và dự báo phát thải
Theo ước tính của BCG, ứng dụng AI trong sản xuất thép sẽ giúp các doanh nghiệp giảm lượng khí thải từ 5% đến 10% và chi phí của họ xuống 1% và toàn bộ ngành công nghiệp thép sẽ giảm từ 200 triệu đến 400 triệu tấn CO2 phát thải mỗi năm (2).
Các công ty sản xuất thép có thể ứng dụng AI để tự động theo dõi lượng khí thải trong toàn bộ hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp. AI sẽ phân tích dữ liệu được thu thập từ toàn bộ các cấu phần trong chuỗi giá trị, bao gồm nhà cung cấp nguyên liệu và linh kiện, nhà máy sản xuất, nhà vận chuyển và cả người dùng cuối cùng của sản phẩm. Bên cạnh đó, AI có thể đưa ra dự đoán và cảnh báo về lượng khí thải trong tương lai gần của doanh nghiệp dựa trên các nỗ lực giảm thiểu hiện tại, các phương pháp giảm thiểu carbon được ứng dụng. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể xác định, điều chỉnh và đạt được mục tiêu giảm thiểu hiệu quả hơn. Bằng cách cung cấp phân tích chi tiết về mọi khía cạnh của chuỗi giá trị, doanh nghiệp sản xuất thép có thể tận dụng AI để tối ưu hoá quy trình trong sản xuất, vận chuyển từ đó giảm lượng khí thải carbon và lãng phí nguyên vật liệu. AI cũng có thể học hỏi và cải thiện hiệu suất giảm phát thải theo thời gian, dựa trên dữ liệu và phản hồi từ quy trình sản xuất.
Tata Steel, nhà sản xuất thép hàng đầu của Ấn Độ đã ứng dụng AI trong các biện pháp kiểm soát quy trình để loại bỏ lãng phí và giảm cường độ năng lượng. Dữ liệu được thu thập qua hàng nghìn cảm biến được lắp đặt tại các lò nung sau đó được đưa vào thuật toán của hệ thống điều khiển. Công nghệ AI hỗ trợ tính toán và dự đoán chính xác nhu cầu năng lượng và nguyên liệu thô cần dùng cho quá trình sản xuất đồng thời theo dõi và giảm thiểu các nguồn chất thải. Tata Steel đã giảm lượng khí thải carbon xuống 3%, tương đương với khoảng 230.000 tấn CO2 mỗi năm, cùng với việc giảm chi phí 40 triệu USD—một con số ấn tượng đối với một doanh nghiệp có doanh thu 8 tỷ USD (3).
2. Ứng dụng Digital Twins mô phỏng và kiểm soát hoạt động tiêu thụ năng lượng
Một trong những thách thức chính trong sản xuất thép là sự phức tạp của quy trình sản xuất, bao gồm nhiều bước liên kết với nhau, từ xử lý nguyên liệu thô đến nấu chảy, đúc, cán và hoàn thiện. Sự phức tạp này khiến các nhà quản lý gặp trở ngại trong việc xác định công đoạn vận hành thiếu hiệu quả trong dây chuyền sản xuất, dự đoán lỗi thiết bị và tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng.
Bản sao kỹ thuật số (Digital Twins), đang chứng minh hiệu quả trong việc mô phỏng và tối ưu hóa các quy trình sản xuất phức tạp trong ngành thép. Bằng cách tạo bản sao kỹ thuật số của thiết bị và hệ thống sản xuất, nhà sản xuất thép có thể tiến hành mô phỏng ảo, giám sát hiệu suất và xác định những điểm thiếu hiệu quả tiềm ẩn hoặc các yếu tố cần cải thiện. Bản sao kỹ thuật số cho phép nhà sản xuất thép tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng bằng cách cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực về mức tiêu thụ năng lượng của từng quy trình và từng thiết bị (4). Bằng cách phân tích dữ liệu này, doanh nghiệp có thể xác định các cơ hội để giảm mức tiêu thụ năng lượng, chẳng hạn như điều chỉnh cài đặt thiết bị, tối ưu hóa lịch trình sản xuất hoặc đầu tư vào các công nghệ tiết kiệm năng lượng hơn. Điều này không chỉ giảm chi phí mà còn giúp các nhà sản xuất đáp ứng các quy định môi trường ngày càng nghiêm ngặt và giảm lượng khí thải carbon đáng kể.
3. Ứng dụng Blockchain để cải thiện tính minh bạch các chỉ số bền vững trong chuỗi giá trị thép
Ứng dụng Blockchain cung cấp khả năng cho các doanh nghiệp cải thiện tính minh bạch và khả năng truy xuất nguồn gốc trong chuỗi cung ứng toàn cầu và ngày càng được sử dụng nhiều trong báo cáo ESG. Bằng cách tạo ra một bản ghi an toàn và minh bạch về tác động môi trường và xã hội của từng bước sản xuất thép, từ khai thác mỏ đến kim loại, Blockchain có thể giúp xác minh chỉ số bền vững của chuỗi giá trị thép, cung cấp cho người dùng cuối dữ liệu đáng tin cậy để đánh giá tác động ròng của carbon và chọn các sản phẩm thép bền vững nhất.
Thyssenkrupp, một công ty kỹ thuật và thép của Đức, đã hợp tác với IBM, để phát triển một giải pháp dựa trên blockchain có thể theo dõi nguồn gốc và chất lượng của các sản phẩm thép. Việc sử dụng kết hợp công nghệ IDS (Hệ thống phát hiện xâm nhập) và Blockchain đã tạo một hệ sinh thái đáng tin cậy để truyền tải dữ liệu kỹ thuật giữa các bên trong chuỗi giá trị, giúp xử lý các đơn đặt hàng AM công nghiệp một cách nhanh chóng và bảo mật cũng như đảm bảo chất lượng sản phẩm (5).
Tóm lại, khi ngành tiếp tục đối mặt với những thách thức ngày càng gia tăng, việc áp dụng các công nghệ số đặc biệt là tận dụng sức mạnh của dữ liệu sẽ là điều cần thiết đối với các nhà sản xuất thép để duy trì tính cạnh tranh và hiện thực hoá các mục tiêu ESG của mình. Việc kết hợp hiệu quả các công nghệ số và các công nghệ sản xuất bền vững đòi hỏi doanh nghiệp phải xây dựng một lộ trình chuyển đổi xanh với những mục tiêu và kế hoạch hành động cụ thể, xuất phát từ mục tiêu và chiến lược bền vững của doanh nghiệp và có thể được tham vấn bởi đội ngũ chuyên gia trong ngành.
Nguồn tham khảo
(1) 2023. Bộ Công thương. Ngành thép: Giảm phát thải khí nhà kính qua chuyển đổi năng lượng
(2) 2021. BCG. Reduce Carbon and Costs with the Power of AI
(3) 2021. Tata Steel. How Tata Steel Uses AI: A Case Study
(4) 2023. How Digital Twins are Transforming Steel Production
(5) 2023. Industrial Additive Manufacturing Services – Solving the Trust Issue in Distributed Production Networks
