Os fundamentos da IA em petróleo e gás

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A indústria de petróleo e gás tem tecnologia de ponta quando se trata dos processos de perfuração de petróleo, mas quando se trata de faturamento e agendamento de equipes e equipamentos, a tecnologia é bastante básica. Além da tecnologia antiquada para o trabalho de administração, a indústria de petróleo e gás enfrenta desafios de trabalhar em ambientes não conectados e preços complexos de seus produtos e serviços.

Ao levar em consideração esses desafios, a inovação da inteligência artificial (IA) não é o primeiro pensamento para a indústria de petróleo e gás. Embora a IA geralmente não seja vista neste mercado, a indústria está ansiosa para implementar o tipo de tecnologia necessária para ajudar as empresas a reduzir os custos e aumentar a eficiência. Um relatório de Mercados e Mercados estima que o valor da IA na indústria de petróleo e gás chegará a US $ 2,85 bilhões até 2022. Em aspectos de planejamento e previsão de levantamentos e manejo de instalações, a IA tem potencial para melhorar o campo de petróleo e gás de maneiras ainda é experiente.

Existe uma noção preconcebida para os consumidores de que a IA se refere a robôs reais ou sistemas autônomos que são capazes de tomar decisões por conta própria. Devido a essas noções, os líderes de negócios e as equipes de marketing são cautelosos ao falar sobre seus produtos de IA. Na realidade, a IA é um pouco mais fácil de entender. A IA é útil para fazer previsões e analisar algoritmos, bem como para implementar processos que permitem a implementação desses algoritmos.

AI é realmente sinônimo de uma coisa: dados. A maioria das empresas de petróleo e gás tem uma abundância de dados através das máquinas e seus sensores, no entanto, eles não estão usando esses dados de forma eficiente para ajudá-los com coisas como planejamento. Além de muitos dados, quanto mais dados históricos forem coletados, mais precisas previsões sobre práticas futuras poderão ser utilizadas, especialmente se forem implementadas no software de IA. Os algoritmos de IA podem usar esses dados e se tornar tão sofisticados que podem treinar para a maior precisão possível ao adivinhar o melhor valor.

Ao olhar especificamente para a indústria de petróleo e gás, existem algumas maneiras práticas pelas quais a IA pode ser implementada e por que ela é necessária.

Módulos de cotação - A indústria de petróleo e gás usa cotação para a maioria das empresas, mas fazer todas as cotações à mão pode levar a erros humanos e vazamento de receita. Para evitar isso, a AI precisa acessar esses dados com facilidade para que todos os objetivos de preços estejam atualizados e precisos. Os dados podem se referir a qualquer coisa, desde taxas históricas de ganhos até o histórico de cotações e impactos automáticos de preços até cotações, como preços mais altos para ambientes perigosos.

Módulos de gerenciamento de ativos - os programas de IA têm a capacidade de prever coisas como falhas de equipamentos. Tão louco quanto parece, é um impacto positivo e inestimável para uma empresa. Usar os dados coletados ao longo do tempo para analisar as médias e as curvas permite que o software preveja se e quando a falha provavelmente ocorrerá. Isso permite que as equipes sejam pró-ativas com os projetos e equipamentos, certificando-se de intervir antes que a falha aconteça, o que acaba economizando tempo, recursos, reputação e, o mais importante, mantém a segurança de todos.

Agendamento - Ao agendar o pessoal e o equipamento, os quadros de comunicações e calendários de papel são as formas do passado. O uso de operações baseadas em papel é uma maneira ineficiente de gerenciar equipes e os recursos de que precisam. Em vez disso, a utilização de dados ao longo do tempo leva em consideração os padrões de trabalho e os locais de trabalho para que as empresas possam programar automaticamente o equipamento e as pessoas apropriadas para os trabalhos certos.

Existem diferentes usos e implementações de aplicativos de IA e softwares de serviço de campo estão apenas começando, mas ainda existem muitas utilizações diferentes que ainda não foram descobertas. Os líderes do setor têm os orçamentos e o talento disponível para a implementação bem-sucedida dos aplicativos de IA, e os que lideram a iniciativa de IA já estão colhendo muitos benefícios. À medida que a IA se desenvolve mais, a indústria de petróleo e gás precisa aproveitar a expansão, já que a IA poderia levar à próxima revolução da produtividade.

O autor
Travis Parigi é o fundador e diretor executivo da LiquidFrameworks. O Travis se concentra na crescente plataforma de software da LiquidFrameworks e na evangelização de seus benefícios para os clientes. Ele desempenha um papel ativo na tecnologia, arquitetura e visão geral do produto da empresa. Antes da LiquidFrameworks, Travis foi um membro fundador e atuou como gerente sênior de engajamento da Emerging, Inc., uma empresa de serviços profissionais de e-business financiada pela Austin Ventures e pela Benchmark Capital, com escritórios nos Estados Unidos.