Οι θεμελιώδεις αρχές της ΑΠ στο πετρέλαιο και το φυσικό αέριο

Από τον Τράβις Παρίγια18 Ιουλίου 2019
© Busakorn / Adobe Stock
© Busakorn / Adobe Stock

Η βιομηχανία πετρελαίου και φυσικού αερίου διαθέτει τεχνολογία αιχμής όσον αφορά τις διαδικασίες γεώτρησης για πετρέλαιο, αλλά όταν πρόκειται για τιμολόγηση και προγραμματισμό πληρώματος και εξοπλισμού, η τεχνολογία είναι μάλλον βασική. Εκτός από την απαρχαιωμένη τεχνολογία για εργασίες διαχείρισης, η βιομηχανία πετρελαίου και φυσικού αερίου αντιμετωπίζει προκλήσεις εργασίας σε μη συνδεδεμένα περιβάλλοντα και πολύπλοκη τιμολόγηση των προϊόντων και υπηρεσιών τους.

Λαμβάνοντας υπόψη αυτές τις προκλήσεις, η καινοτομία τεχνητής νοημοσύνης (AI) δεν είναι η πρώτη σκέψη για τη βιομηχανία πετρελαίου και φυσικού αερίου. Παρόλο που η AI δεν είναι γενικά παρούσα σε αυτήν την αγορά, ο κλάδος είναι πρόθυμος να εφαρμόσει το είδος της τεχνολογίας που απαιτείται για να βοηθήσει τις εταιρείες να μειώσουν το κόστος ενώ παράλληλα να ενισχύσουν την αποδοτικότητα. Η έκθεση Αγορές και Αγορές εκτιμά ότι η ΑΙ της βιομηχανίας πετρελαίου και φυσικού αερίου θα φθάσει τα 2,85 δισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2022. Σε ό, τι αφορά τον σχεδιασμό και την πρόβλεψη της τοπογραφίας και της διαχείρισης εγκαταστάσεων, η AI έχει τη δυνατότητα να ενισχύσει το πετρέλαιο και το φυσικό αέριο Δεν βιώσαμε ακόμα.

Υπάρχει μια προκαταρκτική αντίληψη για τους καταναλωτές ότι το AI αναφέρεται σε πραγματικά ρομπότ ή σε αυτόνομα συστήματα που είναι σε θέση να λαμβάνουν αποφάσεις από μόνο του. Λόγω αυτών των αντιλήψεων, οι ηγέτες επιχειρήσεων και οι ομάδες μάρκετινγκ είναι προσεκτικοί για να μιλήσουν για τα προϊόντα AI τους. Στην πραγματικότητα, το AI είναι ελαφρώς πιο κατανοητό. Το AI είναι χρήσιμο για την πραγματοποίηση προβλέψεων και αλγορίθμων ανάλυσης καθώς και για διαδικασίες εφαρμογής που επιτρέπουν την εφαρμογή αυτών των αλγορίθμων.

Το AI είναι πραγματικά συνώνυμο με ένα πράγμα: δεδομένα. Οι περισσότερες εταιρείες πετρελαίου και φυσικού αερίου διαθέτουν άφθονα δεδομένα μέσω των μηχανών και των αισθητήρων τους, ωστόσο, δεν χρησιμοποιούν τα δεδομένα αυτά αποτελεσματικά για να τα βοηθήσουν σε πράγματα όπως ο προγραμματισμός. Εκτός από τα πολλά δεδομένα, τα πιο ιστορικά δεδομένα που συλλέγονται σημαίνουν τις πιο ακριβείς προβλέψεις σχετικά με τις μελλοντικές πρακτικές που θα μπορούσαν να χρησιμοποιηθούν, ειδικά εάν ενσωματώνονται στο λογισμικό AI. Οι αλγόριθμοι AI μπορούν να χρησιμοποιήσουν αυτά τα δεδομένα και να εξελιχθούν τόσο πολύ ώστε να μπορούν να εκπαιδεύονται για την υψηλότερη δυνατή ακρίβεια όταν υποθέτουν την καλύτερη αξία.

Όταν εξετάζουμε συγκεκριμένα τη βιομηχανία πετρελαίου και φυσικού αερίου, υπάρχουν ορισμένοι πρακτικοί τρόποι με τους οποίους μπορεί να εφαρμοστεί η ΑΠ και γιατί είναι απαραίτητη.

Αναφορά μονάδων - Η βιομηχανία πετρελαίου και φυσικού αερίου χρησιμοποιεί την παραπομπή για τις περισσότερες επιχειρήσεις, αλλά η εκτέλεση όλων των παραπομπών με το χέρι μπορεί να οδηγήσει σε ανθρώπινο λάθος και διαρροή εσόδων. Για να αποφευχθεί αυτό, η AI πρέπει να έχει τη δυνατότητα εύκολης πρόσβασης στα δεδομένα αυτά, έτσι ώστε κάθε στόχος τιμολόγησης να είναι ενημερωμένος και ακριβής. Τα δεδομένα μπορούν να αναφέρονται σε οτιδήποτε, από τα ιστορικά ποσοστά νίκης μέχρι το ιστορικό εισαγωγικών τιμών και τις επιπτώσεις της αυτόματης τιμολόγησης στα αποσπάσματα, όπως οι υψηλότερες τιμές για επικίνδυνα περιβάλλοντα.

Μονάδες διαχείρισης περιουσιακών στοιχείων - Τα προγράμματα AI έχουν τη δυνατότητα να προβλέπουν πράγματα όπως αποτυχία εξοπλισμού. Όπως τρελός ακούγεται, είναι μια θετική, ανεκτίμητη επίδραση για μια εταιρεία. Η χρήση των δεδομένων που συλλέγονται με την πάροδο του χρόνου για να δούμε τους μέσους όρους και τις καμπύλες επιτρέπει στο λογισμικό να προβλέψει εάν και πότε η αποτυχία είναι πιθανό να συμβεί. Αυτό επιτρέπει στις ομάδες να είναι ενεργές με τα έργα και τον εξοπλισμό, φροντίζοντας να παρέμβουν πριν συμβεί η αποτυχία που εξοικονομεί χρόνο, πόρους, φήμη και, το σημαντικότερο, κρατά όλους ασφαλείς.

Προγραμματισμός - Όταν προγραμματίζετε το προσωπικό και τον εξοπλισμό, οι λευκοί πίνακες και τα ημερολόγια χαρτιού είναι οι τρόποι του παρελθόντος. Η χρήση χαρτιού με βάση τις λειτουργίες είναι ένας αναποτελεσματικός τρόπος διαχείρισης των πληρωμάτων και των πόρων που χρειάζονται. Αντ 'αυτού, η χρήση δεδομένων με την πάροδο του χρόνου λαμβάνει υπόψη τα πρότυπα εργασίας και τις θέσεις εργασίας έτσι ώστε οι επιχειρήσεις να μπορούν να προγραμματίζουν αυτόματα τον κατάλληλο εξοπλισμό και τους ανθρώπους στις σωστές θέσεις εργασίας.

Υπάρχουν διαφορετικές χρήσεις και εφαρμογές των εφαρμογών AI και των λογισμικών υπηρεσίας πεδίου, αλλά αρχίζουν να υπάρχουν, αλλά υπάρχουν ακόμα πολλές διαφορετικές χρήσεις που δεν έχουν ανακαλυφθεί ακόμη. Οι ηγέτες της βιομηχανίας διαθέτουν τους προϋπολογισμούς και τα διαθέσιμα ταλέντα για την επιτυχή υλοποίηση των εφαρμογών ΑΠ και εκείνοι που κατευθύνουν την πρωτοβουλία AI έχουν ήδη πολλά οφέλη. Καθώς η AI αναπτύσσεται περισσότερο, η βιομηχανία πετρελαίου και φυσικού αερίου πρέπει να επωφεληθεί από την επέκταση, καθώς το AI θα μπορούσε ενδεχομένως να οδηγήσει στην επόμενη επανάσταση της παραγωγικότητας.


Ο συγγραφέας
Ο Travis Parigi είναι ο Ιδρυτής και Διευθύνων Σύμβουλος της LiquidFrameworks. Ο Travis επικεντρώνεται στην αναπτυσσόμενη πλατφόρμα λογισμικού του LiquidFrameworks και ευαισθητοποιώντας τα οφέλη του στους πελάτες. Παίζει ενεργό ρόλο στην τεχνολογία, την αρχιτεκτονική και το γενικό όραμα των προϊόντων της εταιρείας. Πριν από την LiquidFrameworks, ο Travis ήταν ιδρυτικό μέλος και υπηρέτησε ως ανώτερος διευθυντής δέσμευσης για την Emerging, Inc., μια εταιρεία επαγγελματικών υπηρεσιών ηλεκτρονικού επιχειρείν που χρηματοδοτήθηκε από την Austin Ventures και την Benchmark Capital με γραφεία σε όλες τις ΗΠΑ.

Κατηγορίες: Τεχνολογία