Sztuczna inteligencja w przemyśle naftowym i gazowym

Wszystkie branże wdrażają nowe technologie, aby działać wydajniej i zyskiwać przewagi konkurencyjne. W sektorze naftowym i gazowym sztuczna inteligencja usprawnia zarządzanie i procesy produkcyjne.

Według danych ankietowych z 2020 roku ponad 90% respondentów twierdziło, że ich firma używa zaawansowanych technologii, takich jak zdalne monitorowanie, IoT, AI, robotyczna automatyzacja procesów i inne. Globalny rynek AI w sektorze naftowym i gazowym był wyceniany na około 2,04 miliarda dolarów w 2019 roku, a firmy testują współczesne technologie w celu zwiększenia wydajności i przychodów.

AI pozwala firmom naftowym i gazowym prognozować zmiany rynkowe i sprawniej korzystać ze złożonych danych dotyczących poszukiwań i produkcji. Zaawansowana analityka i prognozy umożliwiają organizacjom przewidywanie zmienności rynku i zapobieganie potencjalnym negatywnym skutkom.

Kluczowe korzyści z wdrożenia AI

Korzyści obejmują: ograniczenie ryzyka biznesowego związanego ze zmianami rynkowymi, inwestycjami i bezpieczeństwem pracowników; poprawę wydajności produkcji, zarządzania i marketingu; obniżenie kosztów operacyjnych; usprawnienie komunikacji z klientami; lepszą kontrolę jakości produktów oraz wspieranie podejmowania decyzji opartych na danych.

Główne przypadki użycia AI i ML

Narzędzia analityczne oparte na AI wspierają podejmowanie decyzji i analizę danych w czasie rzeczywistym, zmniejszając ryzyko eksploracji dzięki wyspecjalizowanym systemom robotycznym. Rozwiązania do kontroli jakości analizują dane produkcyjne w celu identyfikacji defektów i monitorowania zgodności z przepisami bezpieczeństwa pracowników. Narzędzia do optymalizacji pracy maszyn monitorują dane generowane przez urządzenia w celu wykrywania uszkodzeń i optymalizacji zużycia energii.

Rozwiązania do śledzenia emisji pomagają firmom osiągnąć cele zerowej emisji netto poprzez monitorowanie emisji gazów cieplarnianych z rurociągów i urządzeń. Oprogramowanie do zarządzania łańcuchem dostaw wykorzystuje automatyzację do podejmowania decyzji zakupowych, identyfikuje wąskie gardła w łańcuchu dostaw i umożliwia automatyzację procesu zakupowego.