Tại FPT Telecom, Trung tâm Phát triển và Quản lý Hạ tầng (INF) là một trong những đơn vị tiên phong ứng dụng AI vào vận hành. Cùng Chungta trao đổi với anh Lê Tăng Có, “kiến trúc sư” dự án.
 |
| Anh Lê Tăng Có, quản trị dự án tại Trung tâm Phát triển và Quản lý Hạ tầng (INF). |
- Anh mô tả vị trí công việc mà mình phụ trách?
- Tôi đang là quản trị dự án (project manager - PM), quản lý nhóm phần mềm và trực tiếp thực hiện loạt dự án nhằm xây dựng các giải pháp tự động hóa quy trình vận hành. Công việc của chúng tôi nhắm đảm bảo các dự án số hóa được triển khai hiệu quả, từ khâu lập kế hoạch, phát triển, đến kiểm tra và bàn giao toàn bộ cho Trung tâm Phát triển và Quản lý Hạ tầng (INF) và các phòng ban trong FPT Telecom.
- Và đâu là khó khăn trước khi áp dụng AI?
- Với tôi, khó khăn trước khi áp dụng AI gồm các điểm sau:
+ Khối lượng dữ liệu lớn và không được tối ưu: Tại INF, việc phải quản lý hơn 1 triệu hình ảnh đo kiểm và 3.700 thiết bị gặp khó khăn lớn do công việc vẫn phụ thuộc vào kiểm soát thủ công, gây ra sự chậm trễ và lãng phí nguồn lực.
+ Tăng chi phí vận hành: Quá trình nghiệm thu và bảo trì thiết bị thủ công không chỉ mất nhiều thời gian mà còn gia tăng chi phí vận hành, làm ảnh hưởng tới hiệu suất của cả hệ thống.
+ Khó khăn trong việc phát hiện lỗi và bảo trì: Việc phát hiện lỗi từ các hình ảnh đo kiểm và dữ liệu thiết bị trở nên phức tạp do thiếu các công cụ hỗ trợ tự động, dẫn đến nguy cơ bỏ sót các sự cố và tăng chi phí sửa chữa.
+ Thiếu khả năng dự đoán rủi ro: Trước khi có sự hỗ trợ của AI, việc dự đoán và ngăn ngừa các vấn đề tiềm ẩn trong quá trình quản lý thiết bị và dữ liệu gặp nhiều khó khăn, làm gia tăng rủi ro vận hành.
+ Thiếu công cụ phân tích: Các dữ liệu từ thiết bị và hình ảnh đo kiểm chỉ được xử lý thủ công, dẫn đến hạn chế trong việc phân tích dữ liệu, khó khăn trong việc tối ưu hóa và cải thiện hiệu suất.
- Cơ duyên nào khiến anh quyết định dùng AI vào công việc?
- Trước khi áp dụng AI, khối lượng công việc thủ công rất lớn. Điều này dẫn đến tình trạng lãng phí thời gian, nguồn lực, và chi phí. Việc phát hiện lỗi và bảo trì thiết bị phụ thuộc vào thao tác thủ công, gây ra nhiều bất cập trong quá trình quản lý và vận hành.
Tôi nhận thấy, để cải thiện hiệu suất, tối ưu hóa quy trình và giảm thiểu chi phí, việc áp dụng các công nghệ tiên tiến là điều cần thiết. AI xuất hiện như một giải pháp hoàn hảo giúp tự động hóa các quy trình phức tạp, tăng cường khả năng phân tích dữ liệu và dự đoán rủi ro.
Với tiềm năng mà AI mang lại, tôi quyết định tích hợp công nghệ này vào dự án số hóa quy trình của toàn bộ hệ thống INF. Điều này không chỉ giúp giảm bớt khối lượng công việc thủ công, mà còn nâng cao hiệu suất và khả năng quản lý dự án một cách hiệu quả hơn.
- Hành trình áp dụng AI gặp khó khăn như nào, và cách anh đã vượt qua?
- INF hoàn toàn tự chủ và tự xây dựng các mô hình AI theo từng bài toán.
Đối mặt với những vấn đề trong quy trình vận hành, tháng 11/2022 chúng tôi khởi động bằng những ý tưởng ban đầu trải qua nhiều khó khăn như yêu cầu triển khai quy trình sử dụng trên đa nền tảng vừa phải tích hợp AI. Việc quản lý dự án giữa các team cần phải thay đổi linh hoạt để hoàn thành kịp tiến độ yêu cầu. Đặc biệt khâu huấn luyện (training) AI cũng gặp khó khăn khi một số góc chụp không đạt yêu cầu, số lượng mẫu ít gây tác động tiêu cực đến độ chính xác của mô hình AI.
- Việc quản lý thời gian và lên kế hoạch chi tiết cho dự án, chia nhỏ các công việc và phân bổ hợp lý công việc cho từng thành viên trong nhóm. Phân loại các đầu việc (task) theo mức độ ưu tiên, tập trung vào những task then chốt ảnh hưởng lớn đến kết quả dự án. Đồng thời giao tiếp và liên tục trao đổi với các thành viên trong team, đảm bảo thông tin rõ ràng và kịp thời, giải quyết các vấn đề phát sinh nhanh chóng, tăng tinh thần chiến đấu, đồng động giữa các anh em.
Đối với khâu AI, nhóm phần mềm kết nối với đội bảo trì ra hiện trường để thu thập thêm mẫu training cần thiết giúp tăng độ chính xác cho mô hình.
- So với cách cũ/truyền thống, việc ứng dụng AI mang lại lợi ích nào rõ rệt?
- Sau khi hệ thống AI được triển khai hoàn tất, chúng tôi đã ghi nhận hơn 100.000 hình ảnh từ các ca vụ triển khai và bảo trì trên toàn quốc kể từ tháng 7/2024. Phản hồi từ thực tế rất tích cực, các công việc bảo trì trở nên hạnh phúc hơn, đặc biệt là từ các kỹ thuật viên khối bảo trì hạ tầng. Mô hình AI đạt độ chính xác lên đến 98%, và quan trọng hơn, đã giúp hạn chế đến 90% các sự cố liên quan đến ắc quy chạy kiệt và suy hao tập điểm, nhờ sự hỗ trợ đắc lực của công cụ AIOps.
 |
| Bằng ảnh chụp của các kỹ thuật viên, ứng dụng AI do INF phát triển phân tích, đọc màn hình và ghi dữ liệu tự động, từ đó đề xuất giải pháp kịp thời nếu phát hiện bất thường. Ảnh do nhóm tác giả cung cấp |
Điều này cho thấy sự cải thiện rõ rệt so với quy trình thủ công truyền thống, giúp tăng cường hiệu quả vận hành, giảm thiểu sự cố, tiết kiệm thời gian và nguồn lực đáng kể.
- Dự kiến, anh sẽ áp dụng AI vào những mảng công việc thách thức nào mà mình đang phụ trách để giúp tăng năng suất trong thời gian tới?
- Trong thời gian tới, chúng tôi dự kiến sẽ áp dụng AI vào các mảng quản lý dữ liệu phức tạp và tối ưu hóa quy trình tự động hóa. Một trong những trọng tâm là cải thiện khả năng dự báo các vấn đề tiềm ẩn trong quá trình vận hành và bảo trì hạ tầng, đồng thời ứng dụng AI vào việc quản lý năng lượng và hiệu suất của các thiết bị. Những ứng dụng này sẽ giúp tăng cường năng suất, giảm thiểu lỗi kỹ thuật, và tối ưu hóa nguồn lực sử dụng.
- Anh nhận định như nào về xu hướng AI sẽ giúp người FPT tăng năng suất công việc?
Tôi tin rằng AI sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao năng suất công việc tại FPT. Với khả năng xử lý dữ liệu khổng lồ và tự động hóa các quy trình phức tạp, AI không chỉ giúp giảm thiểu các sai sót do con người gây ra mà còn tăng cường khả năng ra quyết định thông minh, dựa trên phân tích dữ liệu thời gian thực. Xu hướng này sẽ giúp các bộ phận hoạt động hiệu quả hơn, tập trung vào các nhiệm vụ sáng tạo và giá trị cao hơn, đồng thời tăng tốc độ triển khai các dự án, dịch vụ cho khách hàng và các bên liên quan khác.
Ý kiến
()