Tổng công ty đang có nhu cầu đăng tải nội dung thuê Dịch vụ khoa học công nghệ “Xây dựng mô hình thử nghiệm (POC) Digital Twin cho Nhà máy điện”,
Phạm vi công việc Dịch vụ khoa học công nghệ Xây dựng mô hình thử nghiệm (POC) Digital Twin cho Nhà máy điện bao gồm các nội dung chính sau:
- Tích hợp và chuẩn hóa dữ liệu
- Tích hợp dữ liệu vận hành từ hệ thống OSI PI
- Phạm vi: Khoảng 000 tag thuộc NMĐ Cà Mau 1 & 2.
- Dữ liệu lịch sử: Tối đa 12 tháng gần nhất.
- Tần suất dữ liệu: Tối đa 1Hz.
- Hình thức tích hợp: Sử dụng extractor tiêu chuẩn kết nối trực tiếp với hệ thống PI (không sao chép dữ liệu thủ công).
- Nội dung thực hiện:
- Thiết lập pipeline thu thập dữ liệu tự động, bảo đảm:
- Tính toàn vẹn dữ liệu; Không ảnh hưởng đến hệ thống vận hành hiện hữu;
- Có cơ chế giám sát trạng thái pipeline.
- Chuẩn hóa: Đơn vị đo lường; Quy ước đặt tên tag; Phân loại theo hệ thống, tổ máy, thiết bị.
- Rà soát và đánh giá: Tag trùng lặp; Tag không có liên kết thiết bị (orphan tag); Tag có dữ liệu thiếu hoặc bất thường.
- Tích hợp hồ sơ kỹ thuật từ hệ thống SharePoint (KMS) đang triển khai:
- Tích hợp tài liệu hướng dẫn vận hành và tài liệu kỹ thuật các thiết bị (O&M), P&ID (PDF), Data Sheets;
- Manuals hướng dẫn vận hành;
- Tài liệu kỹ thuật liên quan thiết bị chính.
- Nội dung thực hiện:
- Kết nối thư mục được chỉ định trên SharePoint (01 thư mục trong scope).
- Đồng bộ file tự động theo chu kỳ (daily sync).
- Trích xuất metadata cơ bản: Tên thiết bị; Số hiệu tài liệu; Ngày ban hành; hiên bản.
- Kích hoạt OCR để: Nhận diện tag trên bản vẽ P&ID; Tạo liên kết giữa tag trên bản vẽ và tag PI thực tế.
- Liên kết: Tài liệu với tài sản, tài liệu với Work Order (nếu có).
- Trích xuất dữ liệu từ hệ thống CMMS (Maximo)
- Trích xuất thông tin dữ liệu (Asset, Work order) từ Maximo của nhà máy Cà Mau 1 & 2 ra file Excel/CSV, sau đó chuẩn hóa tên file và metadata để đẩy vào hệ thống Cognite Data Fusion (CDF).
- Xây dựng mô hình dữ liệu và Knowledge Graph
- Thiết kế Asset Hierarchy: Nhà máy, tổ máy, hệ thống, thiết bị, bộ phận;
- Thiết lập các quan hệ dữ liệu giữa Tài sản theo thời gian, theo tài liệu, theo Work Order, theo chức năng
- Chuẩn hóa metadata theo tiêu chuẩn công nghiệp (tham chiếu ISA-95 và thông lệ quốc tế).
- Xây dựng Knowledge Graph cho NMĐ Cà Mau 1 & 2 với mục tiêu:
- Liên kết ≥ 85% tag với đúng thiết bị;
- Phát hiện dữ liệu thiếu và quan hệ chưa đầy đủ;
- Tạo nền tảng cho các ứng dụng AI và phân tích nâng cao.
- Lập Báo cáo đánh giá chất lượng dữ liệu (Data Maturity Assessment).
- Triển khai công cụ khai thác dữ liệu và AI
- Triển khai bộ công cụ phân tích công nghiệp
- Cognite Search: Tìm kiếm tập trung asset, tag, tài liệu; Tìm kiếm theo từ khóa, ID, loại thiết bị; Trả về kết quả đã được contextualize.
- Cognite Charts: Phân tích dữ liệu time series; Tính toán: Average, Min/Max; Standard deviation; Mối quan hệ; So sánh xu hướng giữa các tổ máy; Phục vụ phân tích heat rate, hiệu suất, rung động, nhiệt độ.
- Industrial Canvas: Không gian làm việc phân tích số hóa; Kéo thả dữ liệu (tag, WO, tài liệu) vào một workspace phục vụ: Phân tích nguyên nhân gốc (Root Cause Analysis); Điều tra sự cố; Tổng hợp thông tin kỹ thuật, Tích hợp chức năng tóm tắt tài liệu bằng AI (LLM).
- Cognite Infield (Mobile)
- Truy cập dữ liệu trên thiết bị di động (tablet EX/Android);
- Tìm kiếm tag và P&ID ngoài hiện trường;
- Truy xuất nhanh thông tin thiết bị tại chỗ;
- Yêu cầu đảm bảo kết nối Internet phù hợp tại khu vực sử dụng.
- Triển khai AI Agents
- Data Scout Agent: Cho phép truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên, Kết quả trả về có liên kết nguồn dữ liệu để kiểm chứng.
- Time Series Trender Agent cho phép: Tính toán thống kê theo câu hỏi tự nhiên; Phân tích tương quan giữa hai thông số; Phát hiện bất thường (anomaly detection).
- Đào tạo – UAT – Go-Live (12 tuần)
- Đào tạo
- Phân nhóm đào tạo:
- Quản trị hệ thống (Admin/IAM):
- Phân quyền;
- Quản lý user;
- Giám sát pipeline.
- Người dùng kỹ thuật (SME/Engineer):
- Sử dụng Charts, Canvas;
- Truy vấn AI;
- Phân tích sự cố.
- Người dùng phổ thông:
- Tìm kiếm dữ liệu;
- Truy cập mobile.
- User Acceptance Testing (UAT)
- Kiểm tra độ chính xác dữ liệu;
- Kiểm tra liên kết Asset – Tag – Document;
- Kiểm tra chức năng AI;
- Xác nhận đáp ứng yêu cầu nghiệp vụ.
- UAT được nghiệm thu bằng biên bản giữa PV Power và nhà cung cấp.
- Go-live
- Chính thức đưa hệ thống vào sử dụng;
- Theo dõi và xử lý sự cố trong giai đoạn đầu;
- Chuyển giao vận hành cho đội nội bộ PV Power.
- Thời gian thực hiện: Dự kiến hoàn thành trong vòng 03 tháng kể từ ngày bắt đầu công việc
Đề nghị các đơn vị có năng lực, kinh nghiệm và quan tâm gửi báo giá về địa chỉ: Ban Kỹ thuật – PV Power; Email: nguyenxuantruong@pvpower.vn; Số điện thoại: 0942071122; Thời hạn gửi báo giá: Trước 17h00 ngày 25/03/2026.
