Tridiagonal — Domain-driven AI for Steel · Delivered in Vietnam by Avenue
Hơn 20 use case AI/ML của Tridiagonal cho lò cao, luyện thép, đúc liên tục, lò nung và cán — được Avenue triển khai và tích hợp với hệ thống vận hành của nhà máy để khuyến nghị trở thành hành động có kiểm soát.
Nhiệt độ ghi trên sơ đồ là giá trị điển hình của từng công đoạn, mang tính minh họa.
Kết quả tham chiếu từ các ứng dụng trước của Tridiagonal
Expected benefits will be validated through baseline assessment and pilot implementation. Reference results are not guaranteed outcomes.
Vì sao AI cho ngành thép
Channelling · hanging/slip · breakout · nozzle clogging
Gas/tấn · coke rate · flux · ferro-alloy
Silicon · end C/P · superheat · mechanical properties
Caster availability · ladle utilization · hot charging
Use case theo công đoạn · Tridiagonal
Chọn một gói để xem use case, dữ liệu đầu vào chính và mức sẵn sàng triển khai. Thanh công đoạn cho biết gói đó nằm ở đâu trong chuỗi.
Kết quả tham chiếu từ các ứng dụng trước của Tridiagonal
Expected benefits will be validated through baseline assessment and pilot implementation. Reference results are not guaranteed outcomes.
Bắt đầu từ đâu
Dữ liệu sẵn trong PLC/DCS, Historian, LIMS, MES; chu kỳ đánh giá ngắn; chạy ở chế độ advisory trước.
Cần dữ liệu lịch sử có sự kiện bất thường đã xác nhận, process engineer gắn nhãn, cảnh báo có confidence/lead time/giải thích, và kiểm soát chặt false positive/negative.
Bài toán tối ưu liên phòng ban: production planning, procurement, inventory, logistics, quality specification và ràng buộc thiết bị.
Với breakout prevention, AI là lớp cảnh báo và hỗ trợ quyết định bổ sung — không thay thế hệ thống bảo vệ cơ bản.
Kiến trúc: từ dữ liệu đến hành động
Channelling, hanging và permeability cùng đọc một trạng thái khí động học; EAF end temperature và LF superheat cùng thuộc một bài toán nhiệt. Vì vậy các model dùng chung dữ liệu và feature thay vì xây thành từng silo.
Tích hợp Historian, DCS/PLC, MES, LIMS; đồng bộ timestamp giữa các nguồn.
Gắn dữ liệu theo heat, batch, slab, coil và equipment; feature store dùng chung.
Model chuyên biệt cho từng công đoạn, chia sẻ cùng nền dữ liệu.
Lead time, confidence và giải thích nguyên nhân cho từng cảnh báo.
Một giao diện operator decision support thống nhất cho mọi công đoạn.
Work order, permit, MOC và project task — có phê duyệt và audit trail.
Operator feedback, model monitoring, KPI baseline so với thực tế.
Feedback quay lại nền dữ liệu: kết quả thực thi và phản hồi của người vận hành trở thành dữ liệu huấn luyện cho vòng kế tiếp.
On-premises trong mạng IT/OT của nhà máy hoặc trên cloud, tùy chính sách dữ liệu của từng đơn vị.
Thiết kế vùng và luồng dữ liệu theo nguyên tắc IEC 62443; lớp AI đọc dữ liệu, không can thiệp trực tiếp vào hệ thống điều khiển ở giai đoạn advisory.
Chỉ bật sau khi mô hình đã được kiểm chứng và thay đổi được phê duyệt qua MOC, có phương án rollback.
Khuyến nghị của AI chỉ tạo giá trị khi đi vào work order, permit, master data và kế hoạch dự án.
Cảnh báo breakout hoặc mòn refractory → work order kiểm tra → e-PTW (hot work, confined space) → LOTO → bằng chứng close-out.
Việc cho phép mô hình ghi setpoint đi qua MOC: đánh giá rủi ro, phê duyệt, phương án rollback và audit trail.
Refractory, trục cán, nozzle/SEN, thermocouple, ferro-alloy và flux là nhóm vật tư tiêu hao có chi phí lớn. Trough Refractory Health, Ferro-alloy Optimization, Ladle Allocation và Raw Material Optimization đều cần item master sạch, lot/spec rõ ràng và equipment taxonomy nhất quán.
FeSi 75 cuc 10-50FERRO SILIC 75% 10~50MMFero silic (75) – hàng nhậpFERRO-ALLOY; FeSi; Si 75%; SIZE 10–50 mmClass: Ferro-alloy › FerrosiliconDùng tại: EAF, Ladle FurnaceWBS, deliverable, tiêu chí nghiệm thu, RACI và risk register cho từng giai đoạn.
Tích hợp Primavera P6, document control/EDMS, bàn giao thông tin kỹ thuật vào EAM khi kết thúc dự án.
Vì sao AvenueSản phẩm in-house nên tùy biến được theo quy trình nhà máy, chạy on-premises, hỗ trợ và nâng cấp tại Việt Nam; đội ngũ tích hợp IT/OT và tư vấn asset management.
Roadmap
Khảo sát quy trình, KPI, dữ liệu, instrumentation, Historian/MES/LIMS và pain points.
Use case ưu tiên và baseline kinh tế
Kết nối nguồn dữ liệu, làm sạch timestamp, dựng context heat/slab/coil, làm sạch material master.
Dataset sẵn sàng cho modelling
1–2 use case ở chế độ dự báo/khuyến nghị, chưa tác động điều khiển.
Accuracy, lead time và giá trị được chứng minh
Dashboard, alarm, workflow và operator feedback.
Dùng trong vận hành hằng ngày
Đề xuất hoặc ghi setpoint tự động, sau kiểm chứng và phê duyệt MOC.
Tối ưu có kiểm soát
Mở rộng sang các công đoạn khác và bài toán plant-wide.
AI Operations Platform cho nhà máy
Điều kiện tiên quyết
Mọi quyết định ảnh hưởng đến an toàn, độ tin cậy thiết bị, vận hành hoặc tuân thủ đều qua rà soát của kỹ sư và người có thẩm quyền trước khi thực thi.
Bước đầu tiên
2–3 tuần khảo sát quy trình, KPI, dữ liệu, instrumentation, Historian/MES/LIMS và pain points của nhà máy.