Los Fundamentos de la IA en Petróleo y Gas.

Por travis parigi18 julio 2019
© Busakorn / Adobe Stock
© Busakorn / Adobe Stock

La industria del petróleo y el gas tiene tecnología de punta en lo que respecta a los procesos de perforación de petróleo, pero cuando se trata de facturar y programar equipos y equipos, la tecnología es bastante básica. Además de la tecnología anticuada para el trabajo de administración, la industria del petróleo y el gas enfrenta los desafíos de trabajar en entornos desconectados y los complejos precios de sus productos y servicios.

Al tomar en consideración estos desafíos, la innovación en inteligencia artificial (IA) no es el primer pensamiento para la industria del petróleo y el gas. A pesar de que la IA en general no se ve en este mercado, la industria está ansiosa por implementar el tipo de tecnología necesaria para ayudar a las compañías a reducir los costos y al mismo tiempo aumentar la eficiencia. Un informe de Mercados y Mercados estima que el valor de la IA en la industria del petróleo y el gas alcanzará los 2.850 millones de dólares para el año 2022. En aspectos de planificación y previsión para la inspección y la gestión de instalaciones, la IA tiene el potencial de mejorar el campo de petróleo y gas de una manera que no tiene No se ha experimentado todavía.

Hay una noción preconcebida para los consumidores de que AI se refiere a robots reales o sistemas autónomos que son capaces de tomar decisiones por sí mismos. Debido a estas nociones, los líderes de negocios y los equipos de mercadeo son cautelosos al hablar sobre sus productos de IA. En realidad, la IA es un poco más fácil de entender. La IA es útil para hacer predicciones y analizar algoritmos, así como para implementar procesos que permitan la implementación de esos algoritmos.

AI es realmente sinónimo de una cosa: datos. La mayoría de las compañías de petróleo y gas tienen una gran cantidad de datos a través de las máquinas y sus sensores, sin embargo, no están utilizando esos datos de manera eficiente para ayudarlos con cosas como la planificación. Además de una gran cantidad de datos, la mayor cantidad de datos históricos recopilados significa que se pueden utilizar predicciones más precisas sobre prácticas futuras, especialmente si se implementan en el software de AI. Los algoritmos de AI pueden usar estos datos y llegar a ser tan sofisticados que pueden entrenarse para obtener la mayor precisión posible al adivinar el mejor valor.

Cuando se analiza específicamente la industria del petróleo y el gas, existen algunas formas prácticas de implementar la IA y por qué es necesaria.

Módulos de cotización: la industria del petróleo y el gas utiliza cotizaciones para la mayoría de las empresas, pero hacer todas las cotizaciones a mano puede provocar errores humanos y pérdidas de ingresos. Para evitar esto, AI tiene la capacidad de acceder fácilmente a esos datos para que todos los objetivos de precios estén actualizados y sean precisos. Los datos pueden referirse a cualquier cosa, desde tasas históricas de ganancias hasta el historial de cotizaciones y los impactos automáticos de los precios a cotizaciones como precios más altos para entornos peligrosos.

Módulos de gestión de activos : los programas de AI tienen la capacidad de predecir cosas como la falla de un equipo. Por loco que parezca, es un impacto positivo e invaluable para una empresa. El uso de los datos recopilados a lo largo del tiempo para observar los promedios y las curvas permite al software predecir si es probable que ocurra la falla y cuándo. Esto permite que los equipos sean proactivos con los proyectos y equipos, asegurándose de intervenir antes de que ocurra la falla, lo que a la larga ahorra tiempo, recursos, reputación y, lo que es más importante, mantiene a todos a salvo.

Programación : cuando programamos personal y equipos, las pizarras blancas y los calendarios en papel son el camino del pasado. El uso de operaciones basadas en papel es una forma ineficiente de administrar las cuadrillas y los recursos que necesitan. En su lugar, la utilización de datos a lo largo del tiempo toma en consideración los patrones de trabajo y las ubicaciones de los trabajos para que las empresas puedan programar automáticamente el equipo y las personas adecuadas para los trabajos adecuados.

Se están iniciando diferentes usos e implementaciones de aplicaciones de AI y software de servicio de campo, pero todavía hay muchas aplicaciones diferentes que aún no se han descubierto. Los líderes de la industria tienen los presupuestos y el talento disponible para la implementación exitosa de las aplicaciones de AI, y los que están encabezando la iniciativa de AI ya están cosechando muchos beneficios. A medida que la IA se desarrolla más, la industria del petróleo y el gas debe aprovechar la expansión, ya que la IA podría potencialmente conducir a la próxima revolución de la productividad.


El autor
Travis Parigi es el fundador y director ejecutivo de LiquidFrameworks. Travis se centra en hacer crecer la plataforma de software de LiquidFrameworks y evangelizar sus beneficios para los clientes. Juega un papel activo en la tecnología, la arquitectura y la visión general del producto de la empresa. Antes de LiquidFrameworks, Travis fue miembro fundador y se desempeñó como Gerente Senior de Compromiso para Emerging, Inc., una firma de servicios profesionales de comercio electrónico financiada por Austin Ventures y Benchmark Capital con oficinas en todo EE. UU.

Categorías: Tecnología