Trong bối cảnh toàn cầu đang bước vào giai đoạn tăng tốc chuyển đổi số, dữ liệu đã trở thành "nhiên liệu" quan trọng bậc nhất thúc đẩy đổi mới và hiệu quả vận hành. Đặc biệt tại môi trường công nghiệp – nơi sản xuất, vận hành và tự động hóa diễn ra liên tục – bài toán xử lý dữ liệu không chỉ dừng ở công nghệ, mà còn liên quan mật thiết đến khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp.
Trong khuôn khổ Hội nghị Internet Conference 2025 do Trung tâm Internet Việt Nam (VNNIC) tổ chức vào ngày 25/7 vừa qua, tập đoàn chuyển đổi số quản lý năng lượng và tự động hóa Schneider Electric đã mang đến một góc nhìn chiến lược trong bài trình bày về việc thúc đẩy hội tụ IT/OT tại biên để mở rộng chuyển đổi công nghiệp.
Trong bối cảnh thế giới đang bước vào giai đoạn bùng nổ dữ liệu chưa từng có, bài phát biểu của Schneider Electric không chỉ đưa ra những định hướng công nghệ mang tính xu thế mà còn nêu bật một chiến lược chuyển đổi công nghiệp thực tế, gắn chặt với nhu cầu nội tại của các doanh nghiệp.
Dữ liệu đang trở thành "nhiên liệu" quan trọng để thúc đẩy đổi mới và hiệu quả vận hành cho các doanh nghiệp
Theo ước tính của IDC, đến năm 2025, toàn cầu sẽ có khoảng 80 tỷ thiết bị kết nối Internet, tạo ra hơn 180.000 tỷ GB dữ liệu mỗi năm. Khối lượng dữ liệu khổng lồ này chủ yếu xuất phát từ các hệ thống công nghiệp – nơi hàng triệu cảm biến, thiết bị điều khiển và máy móc vận hành không ngừng nghỉ trong môi trường nhà máy, kho vận, giao thông thông minh hay cơ sở hạ tầng năng lượng.
Tuy nhiên, không phải doanh nghiệp nào cũng sẵn sàng để khai thác trọn vẹn nguồn dữ liệu đó. Việc dữ liệu tăng trưởng vượt kiểm soát, nhưng lại bị phân tán trong các hệ thống rời rạc giữa IT và OT (công nghệ thông tin và công nghệ vận hành), dẫn đến tình trạng phổ biến: Doanh nghiệp “có dữ liệu nhưng không hành động được”, hoặc phải chờ đợi quá lâu để đưa ra một quyết định có giá trị.
Theo đó, Schneider Electric chỉ ra rằng điện toán biên (edge computing) chính là chìa khóa để biến dữ liệu thành giá trị thực. Khác với điện toán đám mây truyền thống, điện toán biên cho phép xử lý dữ liệu ngay tại nơi phát sinh – trong chính thiết bị, dây chuyền hoặc nhà máy – mà không cần truyền tải lên cloud. Điều này giúp giảm độ trễ gần như về 0, cho phép phản ứng thời gian thực, đồng thời giữ dữ liệu trong phạm vi an toàn nội bộ.
Khi kết hợp với kiến trúc hội tụ IT/OT, điện toán biên trở thành nền tảng cho một hệ sinh thái sản xuất thông minh: Tích hợp liền mạch, tối ưu vận hành và sẵn sàng mở rộng theo nhu cầu doanh nghiệp.
Điện toán biên là chìa khóa để biến dữ liệu thành giá trị thực
Trong bài phát biểu, Schneider Electric cũng chỉ ra ba thách thức lớn nhất trong hành trình số hóa công nghiệp hiện nay. Đó là sự phân mảnh giữa các hệ thống công nghệ khiến dữ liệu bị chia cắt và khó tổng hợp; nhu cầu xử lý dữ liệu tức thì tại hiện trường, điều mà hạ tầng IT truyền thống khó đáp ứng; và cuối cùng là thiếu nền tảng phân tích đủ mạnh tại biên, khiến doanh nghiệp khó khai thác insight từ dữ liệu để đưa ra hành động cụ thể. Chính vì vậy, các nhà máy cần một kiến trúc mới – nơi mà mọi thiết bị, từ cấp độ máy móc đến dây chuyền và toàn nhà máy, đều được kết nối, xử lý và phân tích ngay tại chỗ.
Để hiện thực hóa điều đó, Schneider Electric mang đến một hệ sinh thái giải pháp toàn diện, nổi bật với nền tảng AVEVA™ System Platform. Đây là giải pháp cho phép kết nối dữ liệu xuyên suốt từ thiết bị vận hành tới hệ thống quản trị doanh nghiệp, đồng thời tích hợp khả năng giám sát đa tầng – từ thiết bị, dây chuyền, nhà máy đến toàn bộ hệ thống công nghiệp. Giải pháp này cũng có thể triển khai linh hoạt tại biên hoặc trên đám mây, tùy theo yêu cầu về bảo mật, độ trễ hay quy mô vận hành. Bên cạnh đó là các năng lực phân tích thời gian thực, hỗ trợ bảo trì dự đoán, giám sát OEE (hiệu suất thiết bị tổng thể) và phản ứng sớm trước các bất thường trong hệ thống.
Nhìn chung, trong một thế giới mà 80 tỷ thiết bị kết nối với nhau và liên tục phát sinh dữ liệu, việc xây dựng “bộ não thông minh tại hiện trường” không còn là một lựa chọn công nghệ, mà đã trở thành điều kiện cần để duy trì khả năng cạnh tranh.
