ปัจจุบัน Mitsui Group ตรวจการทำงานของโรงงานไฟฟ้าพลังงานก๊าซธรรมชาติในประเทศเม็กซิโก ซึ่งอยู่ห่างออกไปจากประเทศญี่ปุ่นถึง 10,000 กิโลเมตรได้แบบเรียลไทม์ ผ่านแดชบอร์ดบนจอภาพในออฟฟิศที่โตเกียว ราวกับว่าจอภาพที่โตเกียวนั้นเป็นกระจกห้องควบคุมของโรงงาน

โดย Mitsui Group ได้เริ่มทดลองใช้ระบบการทำงานเช่นนี้นับตั้งแต่เดือนกันยายน 2017 ร่วมมือกับ MT Falcon Holdings บริษัทด้านโครงสร้างพื้นฐาน ซึ่งเป็นผู้ดำเนินการออกแบบและติดตั้งโครงสร้างพื้นฐานให้กับธุรกิจด้านพลังงานในประเทศเม็กซิโก โดยใช้เซ็นเซอร์ซึ่งติดตั้งในโรงไฟฟ้าที่เม็กซิโกในการตรวจสอบสภาพการทำงาน จากนั้นจึงรวมรวมและวิเคราะห์ข้อมูลบนคลาวด์เพื่อทำการตรวจสอบสภาพการทำงานจากทางไกล ซึ่งระบบนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินการให้มากขึ้น

ในขั้นตอนสาธิตการทำงานนั้น Mitsui Group ได้เลือกใช้ซอฟต์แวร์ “PI System” ของ OSIsoft บริษัทสัญชาติอเมริกาซึ่งมีความเชี่ยวชาญด้านซอฟต์แวร์บริหารจัดการข้อมูล IoT ของธุรกิจพลังงานอย่างเช่นไฟฟ้า น้ำมัน และก๊าซธรรมชาติ ซึ่ง Mitsui Group เป็นผู้ร่วมลงทุน ส่วนโครงสร้างพื้นฐานด้าน IoT นั้นเป็นของบริษัท General Electric

เหตุผลที่ทำให้บริษัทเลือกใช้วิธี Remote Monitoring นั้น มาจากความคิดว่าหากสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากโรงงานแห่งต่าง ๆ ได้อย่างแม่นยำแล้ว ก็จะสามารถคาดการณ์ข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นได้ล่วงหน้า ซึ่งหากทำได้สำเร็จ ก็จะเชื่อมโยงไปสู่การยกระดับประสิทธิภาพการทำงานของโรงงานทั้งหมด อีกทั้งยังเป็นการลดค่าใช้จ่ายที่เกิดจากการเสียหายของชิ้นส่วน ค่าซ่อมบำรุง และรายได้ที่สูญเสียไปจากการหยุดเดินเครื่องได้อีกด้วย

นอกจากการคาดการณ์เพื่อป้องกันแล้ว หากในกรณีที่เกิดข้อผิดพลาดขึ้นจริง การแก้ไขข้อผิดพลาดนั้นก็จะสามารถดำเนินการได้รวดเร็วมากยิ่งขึ้นอีกด้วย ซึ่งปัจจุบัน ได้อยู่ระหว่างการพิจารณานำ AI มาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพิ่มเติม

และในฟเดือนพฤษภาคม 2017 Mitsui Group ได้เพิ่มตำแหน่งงาน CDO (Chief Digital Officer) ขึ้นมาภายในบริษัท เพื่อส่งเสริมโมเดลธุรกิจ “Digital Transformation” ภายในบริษัท ยกระดับการผลิตด้วยเทคโนโลยี IoT และ AI ให้มากยิ่งขึ้น

นอกจากนี้ Mitsui Group ยังอยู่ระหว่างการพิจารณาธุรกิจร่วมทุนเพิ่ม ซึ่งในปัจจุบัน ทางบริษัทได้ร่วมลงทุนให้กับ Grid ในการพัฒนาซอฟต์แวร์เฟรมเวิร์คสำหรับ Machine Learning “ReNom” และ  Preferred Networks บริษัทซึ่งเชี่ยวชาญในด้าน Deep Learning

ในอีกด้านหนึ่ง ผู้ประกอบการด้านพลังงานและอุตสาหกรรมการผลิต ได้แสดงความกังวลในประเด็นการเปิดเผยสภาพการทำงานภายในบริษัทให้กับคนนอกเช่นกัน

โดยในครั้งนี้ ได้สาธิตการทำงานผ่านโรงงานไฟฟ้าพลังงานก๊าซธรรมชาติเพียง 1 แห่ง ซึ่งหากผลลัพธ์ที่ได้เป็นที่น่าพอใจแล้ว จะพิจารณาการขยับขยายไปยังธุรกิจด้านพลังงานอื่น ๆ เช่นถ่านหินและก๊าซ LNG อีกด้วย