Công cụ mới đang trở thành cầu nối giữa tài sản công nghiệp và số liệu tài chính

Mới đây, Plutoshift vừa giới thiệu một nền tảng công nghệ giúp doanh nghiệp có thể quản lý tài sản một cách hiệu quả, sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu — chẳng hạn như về vấn đề tiêu thụ năng lượng – và ảnh hưởng của nó đến vấn đề tài chính của tổ chức.

Để tận dụng tối đa các nguồn lực của mình, các nhà sản xuất đang có những cái nhìn bao quát hơn về bảo trì thiết bị và tập trung nhiều vào hiệu quả kinh tế mà nó đem lại. Vấn đề giải thích các số liệu về tài chính bằng thực trạng tại nhà máy không phải là một khái niệm mới. Chúng tôi đã nghe nhiều về các mô hình kế toán thời gian thực từ Schneider Electric, được thiết kế để tạo ra sợi dây kết nối trực tiếp lợi nhuận với hoạt động tại nhà máy, đồng thời đánh giá hiệu suất sinh lời của các loại tài sản công nghiệp. Mô hình này đã trở nên hấp dẫn đến nỗi có không ít các doanh nghiệp lân cận đã làm theo Schneider Electric.

Sau 2 năm nghiên cứu và phát triển, Plutoshift công bố công cụ quản lý hiệu suất sử dụng tài sản (APM). Công cụ này được xây dựng dựa trên nền tảng công nghệ điện toán đám mây, sử dụng AI để kết nối với nhiều luồng dữ liệu khác nhau để kiểm soát dữ liệu (SCADA), lập kế hoạch phân bổ nguồn lực cho doanh nghiệp (ERP) và thông báo bảo trì phòng ngừa (CMMS). Đây cũng là công cụ quản lý được thiết kế đặc biệt cho ngành thực phẩm, đồ uống và hóa chất. Nhờ có công cụ này, các nhà quản lý có thể biết được chi phí cho từng hoạt động tại nhà máy, thiệt hại từ các rủi ro có thể xảy ra và hiệu quả tiềm tàng từ việc bảo trì thiết bị, từ đó việc tận dụng tối ưu các nguồn lực sẽ trở nên thực tế hơn.

Plutoshift cũng thiết kế để sản phẩm của mình có thể nhận biết được khu vực nào trong tổ chức hiện đang sử dụng dư thừa tài nguyên, ở đây thường thấy nhất chính là năng lượng.

Prateek Joshi – Giám đốc của Plutoshift đã chia sẻ: “Đối với hầu hết những khách hàng chúng tôi làm việc cùng thì việc làm sao để sử dụng năng lượng một cách hiệu quả luôn là mối ưu tiên hàng đầu, bởi chi phí năng lượng thường vô cùng đắt đỏ. Công cụ APM sẽ liệt kê các tài sản trong tổ chức bằng một thư viện được thể hiện bởi các mô đun, chẳng hạn như: tháp làm mát, hệ thống CIP, máy làm sạch, máy sấy và hơn thế nữa. Khách hàng chỉ cần lựa chọn xem tổ chức mình đang sử dụng loại thiết bị nào và mô đun tương ứng với loại thiết bị đó sẽ có trên bảng điều khiển.

Theo công ty, các thuật toán máy móc tự học (MC) được độc quyền bởi Plutoshift có khả năng tận dụng dữ liệu lịch sử và dữ liệu thời gian thực của nhà máy để hình dung ra các mối quan hệ phức tạp giữa chi phí và hiệu quả sử dụng tài sản, trích xuất thành báo cáo để phục vụ người dùng.

“Chúng tôi sử dụng dữ liệu lịch sử để thiết lập mô hình hoạt động của nhà máy và dựa vào đó dự đoán những hành vi có thể xảy ra trong tương lai,” Joshi nói.

Joshi cũng cho biết công ty đã làm việc với nhiều khách hàng trong ngành công nghiệp chế biến và đã giúp giảm trung bình 25% mức tiêu thụ năng lượng tại các doanh nghiệp thí điểm, giải quyết vấn đề đang được quan tâm nhất của ngành này.

“Chúng tôi đã xây dựng Plutoshift như một cầu nối giúp các công ty có thể tiếp cận mối quan hệ giữa tài sản công nghiệp và hiệu quả tài chính một cách dễ dàng, qua đó cải thiện năng lực sản xuất của nhà máy,” Joshi nói. “Trí tuệ nhân tạo chỉ được sử dụng tốt nhất trong vai trò hỗ trợ, vì vậy ưu tiên lớn nhất của chúng tôi là giúp khách hàng đạt được mục tiêu kinh doanh theo cách dễ dàng nhất, và có thể tạo ra càng nhiều lợi nhuận so với chi phí mà bạn đã bỏ ra.”

Văn phòng NSCL biên dịch