Kế hoạch và định hướng áp dụng AI để nâng cao hiệu quả vận hành lưới điện theo phương pháp RCM và chăm sóc khách hàng tự động tại EVNHCMC

Ngày đăng : 30/06/2024

Nâng cao hiệu quả vận hành lưới điện theo chiến lược sửa chữa, bảo dưỡng tiên tiến, hướng đến độ tin cậy (Reliability Centred Maintenance - RCM)

Hướng tiếp cận của RCM là dựa trên các thuật toán máy học (Machine Learning Algorithms), các công cụ mô phỏng, dữ liệu lịch sử vận hành của thiết bị để xây dựng và hoàn thiện mô hình dự báo kết quả. Kỹ thuật này giúp dự báo hỏng hóc tương lai hoặc ngăn ngừa xảy ra, dựa trên việc học theo nguyên lý nhân-quả từ những hỏng hóc điển hình.

RCM tận dụng công nghệ IoT - thông qua các cảm biến không dây - dữ liệu được thu thập và phân tích để theo dõi trạng thái hoạt động của thiết bị trong thời gian thực, bao gồm: phân tích độ rung, sóng âm và siêu âm, phân tích dầu, tạo ảnh nhiệt, …

Với chiến lược RCM, nguồn lực phục vụ công tác bảo dưỡng được sử dụng tối ưu qua việc tập trung vào việc xử lý triệt để các tồn tại hư hỏng của thiết bị một cách có chọn lọc, dựa trên tần suất sự cố và mức độ quan trọng của chúng ảnh hưởng như thế nào đến độ tin cậy, hệ số khả dụng và hiệu suất của toàn hệ thống. Từ đó, giúp cải thiện năng suất, tiết kiệm đáng kể chi phí bảo dưỡng và sửa chữa thường xuyên.

Triết lý của RCM sử dụng và phối hợp hoàn hảo các dạng bảo trì theo thời gian thực (RM), bảo trì phòng ngừa (PM), Bảo trì chẩn đoán (PdM), phối hợp bảo trì thụ động với bảo trì chủ động để tăng khả năng khai thác sử dụng thiết bị, hoặc một bộ phận của hệ thống hoạt động theo đúng yêu cầu trong suốt vòng đời thiết kế với mức bảo dưỡng tối thiểu. RCM yêu cầu các quyết định bảo trì phải dựa trên các số liệu, dữ liệu phân tích kỹ thuật và chứng minh hiệu quả về mặt kinh tế.

Mặc dù chi phí bảo trì là một phần tương đối nhỏ (khoảng từ 3% đến 5% chi phí vận hành), nhưng RCM vẫn có khả năng tiết kiệm đáng kể trong quá trình vận hành và bảo trì của vòng đời một sản phẩm. Theo thống kê của các ngành đã áp dụng RCM cho thấy có khả năng tiết kiệm từ 30% đến 50% ngân sách bảo trì hàng năm bằng một chương trình RCM hiệu quả.

EVNHCM đang triển khai kế hoạch áp dụng công nghệ sửa chữa, bảo dưỡng tiên tiến (CBM, RCM…) cho lưới điện phân phối để nâng cao độ tin cậy cung cấp điện và hiệu quả đầu tư. Thực hiện trong khuôn khổ Đề án “Nghiên cứu, phát triển, ứng dụng công nghệ của cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư vào hoạt động sản xuất kinh doanh của EVN”[1], trong đó:

- Năm 2019, hoàn tất xây dựng các quy trình sửa chữa bảo dưỡng vật tư thiết bị từ 110 kV trở xuống theo phương pháp CBM, phối hợp với Viện nghiên cứu Uniten R&D và Công ty Điện lực TNB (Malaysia) thực hiện.

- Giai đoạn 2020-2023: triển khai và hoàn thành sản phẩm Đề án về ứng dụng công nghệ sửa chữa bảo dưỡng tiên tiến (CBM, RCM).

Việc tối ưu chi phí bảo trì không chỉ góp phần giảm chi phí sản xuất, kinh doanh của EVNHCMC nói chung mà còn giúp đảm bảo vận hành an toàn, tin cậy, ổn định lưới điện - là nhiệm vụ trọng tâm - EVNHCMC đặt ra đối với công tác quản lý phân phối điện năng trên địa bàn Thành phố.

Hệ thống thông tin chăm sóc khách hàng trả lời tự động (Chatbot)

Về mặt kỹ thuật, có thể hiểu đơn giản Chatbot là một ứng dụng AI với các công nghệ học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Chatbot tự động trả lời những câu hỏi, xử lý tình huống với khách hàng theo kịch bản được cài đặt sẵn mà không cần có con người. Chatbot hoạt động độc lập và có khả năng tự học trong quá trình tương tác. Chatbot được chia làm 2 loại, ứng dụng nhắn tin[2] và trợ lý ảo âm thanh[3].

Khoảng hơn 182.000 tỷ VNĐ (6 tỷ bảng Anh) là số tiền các doanh nghiệp thương mại điện tử tiết kiệm mỗi năm khi sử dụng Chatbot trong mô hình kinh doanh. Đây mới chỉ là 1 phần khiến cho khoảng 80% doanh nghiệp (dự kiến năm 2020) mong muốn áp dụng Chatbot vào hoạt động của mình.

Bên cạnh việc tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, Chatbot còn là một luồng gió mới trong chiến dịch quảng cáo, tiếp thị sản phẩm. So với email marketing, tỉ lệ mở đọc tin nhắn trên Chatbot nhiều hơn 80%, tỉ lệ nhấp chuột vào quảng cáo (CRT) cao gấp 10 lần.

Xét về hiệu quả phản hồi thông tin người dùng theo thời gian trong kinh doanh, theo nghiên cứu của Inside Sales và Harvard Business Review, thời gian tốt nhất để gây ấn tượng với khách hàng tiềm năng trong lần tương tác đầu tiên là trong vòng 5 phút. Sau 5 phút, tỉ lệ chuyển đổi thành khách hàng tiềm năng giảm xuống chỉ còn 1/10. Sau 10 phút, tỉ lệ chuyển đổi thành khách hàng tiềm năng giảm 400% so với 5 phút đầu. Với Chatbot, chỉ cần vài giây để phản hồi thông tin, kể cả khi đang phải tiếp nhận một số lượng lớn yêu cầu của người dùng.

Với phương châm “Khách hàng luôn là sự tồn tại của chúng tôi”, EVNHCMC không nằm ngoài xu hướng chăm sóc khách hàng hiện đại, đang nghiên cứu triển khai áp dụng AI trên các kênh CSKH (website, app mobile, Zalo Official Account, …). 

Trong 5 tháng đầu năm 2024, đã tiếp nhận 6.243.932 yêu cầu (bao gồm 128 yêu cầu trực tiếp tại Phòng giao dịch điện lực, 6.243.804 yêu cầu qua tổng đài CSKH, cổng dịch vụ công, website/ứng dụng CSKH, Zalo,…) Trong đó có 4.964.597 yêu cầu qua môi trường mạng Web/Email/App/Zalo/… chiếm 79,51% tổng số yêu cầu và tỷ lệ yêu cầu được trả lời tự động chiếm 83,32%.

Định hướng khai thác hiệu quả AI với trọng tâm là máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xây dựng trợ lý ảo/Chatbot/hệ thống trả lời tự động trong công tác CSKH, EVNHCMC kỳ vọng không chỉ duy trì kết quả hài lòng khách hàng sử dụng điện hàng năm[4] mà còn đáp ứng nhu cầu của khách hàng với chất lượng ngày càng cao và dịch vụ ngày càng hoàn hảo.

[1] Quyết định số 290/QĐ-EVN ngày 07/11/2018, Hội đồng thành viên EVN đã phê duyệt Đề án “Nghiên cứu, phát triển, ứng dụng công nghệ của cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư vào hoạt động sản xuất kinh doanh của EVN”, trong đó phê duyệt mục tiêu, quan điểm, định hướng ứng dụng công nghệ của cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư vào hoạt động sản xuất kinh doanh của EVN.

[2] Messenger, Whatsapp, Zalo, Viber, Wechat … là những ví dụ điển hình và phổ biết với loại hình chatbot này.

[3] Trợ lý ảo âm thanh giúp tìm kiếm thông tin, tra bản đồ, đặt chỗ, … dựa vào trí thông minh nhân tạo được cài đặt sẵn để trả lời và thực hiện cho những thao tác chính xác (trợ lý ảo Siri của Apple, Google Assistant của Google, Alexa của Amazon, Cortana của Microsoft, …)

[4] Năm 2018, 8,33/10 điểm là kết quả khảo sát đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng sử dụng điện trên địa bàn TP.HCM, tăng 0,07 điểm so với năm 2017. Kết quả do đơn vị tư vấn độc lập thực hiện, khảo sát 6.128 khách hàng mẫu trên địa bàn TP.HCM, gồm 5.579 khách hàng sinh hoạt và 549 khách hàng ngoài sinh hoạt.