Chuyển đổi số là một trong những ưu tiên hàng đầu của ngành nước Việt Nam
Áp lực này ngày càng rõ khi ngành nước phải ứng phó cùng lúc với nhu cầu sử dụng gia tăng, biến đổi khí hậu, yêu cầu nâng cao hiệu quả năng lượng và những hạn chế của hạ tầng hiện hữu. Tại Vietnam Water Week 2026, chuyển đổi số và tăng cường khả năng thích ứng được đặt trong nhóm những yêu cầu quan trọng đối với ngành nước, cùng với định hướng chuyển từ xử lý sự vụ sang quản trị rủi ro.
Nhưng để quản lý một hệ thống phức tạp như vậy, vấn đề không chỉ nằm ở việc có bao nhiêu dữ liệu, mà là người vận hành có thể nhìn thấy gì từ những dữ liệu đang được tạo ra ở từng nhà máy, trạm bơm, thiết bị và mạng lưới.
Ngành nước cần phát triển hạ tầng đồng bộ, có khả năng kết nối và thích ứng cao
Theo Bộ Xây dựng, đến cuối năm 2025, tổng công suất thiết kế cấp nước đô thị đạt khoảng 13,7 triệu m³/ngày đêm, khoảng 95% dân số đô thị được cấp nước sạch; tỷ lệ thất thoát, thất thu nước sạch bình quân tại các đô thị giảm xuống khoảng 15%. Cùng với năng lực cung cấp được mở rộng, yêu cầu đặt ra là sử dụng hiệu quả hơn những nguồn lực đã được đầu tư cho ngành nước, từ nguồn nước, năng lượng đến thiết bị và hạ tầng.
Một hệ thống cấp nước trải dài qua nhiều khâu, trong đó hoạt động của nhà máy, trạm bơm, mạng lưới và các thiết bị, hạ tầng liên quan có mối liên hệ với nhau. Vì vậy, một thay đổi về áp lực, lưu lượng hay hiệu suất bơm không nhất thiết chỉ bắt nguồn từ chính thiết bị đó, mà có thể liên quan đến những gì đang diễn ra ở các khu vực khác. Những bài toán như thất thoát nước, tiêu thụ năng lượng hay nguy cơ sự cố vì thế đòi hỏi cách nhìn vượt ra ngoài từng điểm vận hành.
Đây cũng là yêu cầu được đặt ra tại Vietnam Water Week 2026 khi Bộ Xây dựng nhấn mạnh việc chuyển từ xử lý sự vụ sang quản trị rủi ro, đồng thời phát triển hạ tầng theo hướng đồng bộ, có khả năng kết nối và thích ứng cao. Với định hướng này, chuyển đổi số không đơn thuần là đưa thêm thiết bị hay phần mềm vào từng công đoạn, mà phải giúp các đơn vị vận hành kết nối thông tin giữa nhiều khâu để đưa ra quyết định chủ động hơn.
Trong thực tế, dữ liệu đã được tạo ra liên tục từ SCADA, hệ thống quản lý tài sản, GIS, CMMS và các thiết bị đo tại hiện trường. Nhưng khi những nguồn thông tin này nằm trên các hệ thống riêng biệt, người vận hành có thể theo dõi từng điểm mà chưa chắc có được bức tranh đầy đủ về mạng lưới. Theo cách tiếp cận của Schneider Electric, kết nối các nguồn dữ liệu là cơ sở để chuyển từ theo dõi từng tài sản sang giải quyết những bài toán ở cấp độ hệ thống như quản lý rò rỉ, tối ưu bơm và áp lực, dự báo nhu cầu nước hay đánh giá tình trạng đường ống.
Bà Đoàn Thị Hà Phó Tổng Giám đốc Khối Tự động hóa Công nghiệp và Giải pháp Chiến lược, Schneider Electric Việt Nam & Campuchia trình bày tại hội thảo (Ảnh: BTC)
“Giá trị của nền tảng không chỉ nằm ở việc kết nối dữ liệu, mà ở khả năng chuyển dữ liệu thành thông tin có thể hành động”, bà Đoàn Thị Hà, Phó Tổng Giám đốc Khối Tự động hóa Công nghiệp và Giải pháp Chiến lược, Schneider Electric Việt Nam & Campuchia, chia sẻ.
Từ góc nhìn này, Schneider Electric kết hợp ba năng lực điện hóa, tự động hóa và số hóa, thay vì tối ưu từng thiết bị độc lập. Chẳng hạn, tại một hệ thống bơm, biến tần và thiết bị đo cung cấp thông tin về công suất, áp lực và lưu lượng, trong khi hệ thống điều khiển giúp điều chỉnh hoạt động theo điều kiện thực tế. Khi những thông tin này được đặt cùng dữ liệu về mạng lưới, tài sản và nhu cầu sử dụng nước, hiệu suất của hệ thống bơm có thể được đánh giá trong mối liên hệ với hoạt động chung.
Trên nền tảng số, EcoStruxure cho ngành nước kết nối dữ liệu từ thiết bị và hệ thống điều khiển với các ứng dụng phân tích, hỗ trợ những bài toán như quản lý rò rỉ, tối ưu bơm và áp lực, dự báo nhu cầu nước, mô phỏng mạng lưới và đánh giá tình trạng đường ống. Ở cấp độ rộng hơn, các giải pháp AVEVA cho ngành nước kết nối dữ liệu vận hành với quản lý tài sản, năng lượng, GIS, thiết bị đo và các chỉ số hiệu suất, tạo cơ sở cho việc giám sát và ra quyết định.
“Khi ba năng lực được kết nối, khách hàng có thể nhìn thấy toàn diện hơn về vận hành và tối ưu hiệu quả của cả hệ thống, thay vì chỉ cải thiện từng thiết bị riêng lẻ”, bà Đoàn Thị Hà nhận định.
Tối ưu từng mét khối nước
Khi các khâu vận hành được đặt trong cùng một bức tranh, hiệu quả có thể được nhìn từ chính những nguồn lực mà ngành nước phải quản lý mỗi ngày: nước, năng lượng và tài sản. Đây cũng là những yếu tố gắn với mục tiêu duy trì dịch vụ ổn định và tăng khả năng thích ứng của hạ tầng.
Với nguồn nước, việc theo dõi lưu lượng, áp lực và trạng thái mạng lưới theo thời gian thực tạo cơ sở để nhận diện bất thường, quản lý rò rỉ và kiểm soát thất thoát. Các công cụ quản lý rò rỉ, quản lý áp lực, dự báo nhu cầu nước và mô phỏng mạng lưới giúp đơn vị vận hành chủ động hơn trong việc phân bổ nguồn nước và xử lý những vấn đề phát sinh.
Năng lượng là một bài toán khác nhưng có quan hệ trực tiếp với hiệu quả sử dụng nước. Hoạt động bơm và xử lý tiêu thụ năng lượng trong suốt vòng tuần hoàn; theo dõi mức tiêu thụ và hiệu suất thiết bị giúp xác định những điểm sử dụng năng lượng lớn, điều chỉnh chế độ vận hành và tối ưu chi phí, đồng thời hỗ trợ mục tiêu giảm phát thải.
Ở khía cạnh tài sản, dữ liệu về tình trạng thiết bị và hạ tầng tạo điều kiện chuyển từ bảo trì sau sự cố sang chủ động nhận diện nguy cơ. Bảo trì dự báo, đánh giá tình trạng đường ống và giám sát thiết bị có thể giúp hạn chế gián đoạn vận hành ngoài kế hoạch, kéo dài vòng đời tài sản và duy trì độ tin cậy của hoạt động cấp nước.
Ba mục tiêu này không tách rời nhau. Một điều chỉnh về chế độ bơm có thể tác động đồng thời đến điện năng tiêu thụ và áp lực mạng lưới; kiểm soát áp lực tốt hơn có thể góp phần hạn chế thất thoát và giảm tác động lên đường ống; quản lý tài sản chủ động lại giúp duy trì khả năng cung cấp khi xuất hiện những biến động bất thường. Vì vậy, hiệu quả cuối cùng không nằm ở việc tối ưu một thiết bị, một nhà máy hay một chỉ số riêng lẻ, mà ở khả năng năng lực thích ứng của toàn hệ thống cấp nước, giúp đơn vị vận hành đáp ứng ổn định hơn trước những thay đổi về nhu cầu sử dụng và các biến động khó dự báo trong tương lai.