Die Grundlagen der KI in Öl und Gas

Von Travis Parigi18 Juli 2019
© Busakorn / Adobe Stock
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Die Öl- und Gasindustrie verfügt über modernste Technologie, wenn es um das Bohren nach Öl geht, aber wenn es um die Fakturierung und Planung von Besatzungen und Ausrüstung geht, ist diese Technologie eher grundlegend. Neben der veralteten Technologie für Verwaltungsaufgaben steht die Öl- und Gasindustrie vor der Herausforderung, in nicht verbundenen Umgebungen zu arbeiten und ihre Produkte und Dienstleistungen zu komplexen Preisen anzubieten.

In Anbetracht dieser Herausforderungen ist die Innovation durch künstliche Intelligenz (KI) nicht der erste Gedanke für die Öl- und Gasindustrie. Auch wenn AI in diesem Markt nicht allgemein zu finden ist, ist die Branche bestrebt, die Technologie zu implementieren, die erforderlich ist, um Unternehmen dabei zu helfen, Kosten zu senken und gleichzeitig die Effizienz zu steigern. In einem Markt- und Marktbericht wird geschätzt, dass der Wert der KI in der Öl- und Gasindustrie bis 2022 2,85 Milliarden US-Dollar erreichen wird. In Bezug auf Planung und Prognose bis hin zu Vermessung und Facility Management hat KI das Potenzial, das Öl- und Gasfeld auf diese Weise zu verbessern noch nicht erlebt.

Es gibt eine vorgefasste Vorstellung für Verbraucher, dass KI sich auf tatsächliche Roboter oder autonome Systeme bezieht, die in der Lage sind, selbst Entscheidungen zu treffen. Aus diesen Gründen sind Unternehmensleiter und Marketingteams vorsichtig, über ihre AI-Produkte zu sprechen. In Wirklichkeit ist die KI etwas leichter zu verstehen. AI ist nützlich, um Vorhersagen zu treffen und Algorithmen zu analysieren sowie Prozesse zu implementieren, die die Implementierung dieser Algorithmen ermöglichen.

AI ist wirklich gleichbedeutend mit einer Sache: Daten. Die meisten Öl- und Gasunternehmen verfügen über eine Fülle von Daten über die Maschinen und ihre Sensoren. Sie verwenden diese Daten jedoch nicht effizient, um sie beispielsweise bei der Planung zu unterstützen. Je mehr historische Daten erfasst werden, desto genauer können Vorhersagen über zukünftige Praktiken getroffen werden, insbesondere wenn diese in AI-Software implementiert sind. KI-Algorithmen können diese Daten verwenden und so weit fortgeschritten sein, dass sie sich auf höchstmögliche Genauigkeit ausbilden können, wenn sie den besten Wert erraten.

Wenn man sich speziell die Öl- und Gasindustrie ansieht, gibt es einige praktische Möglichkeiten, wie KI implementiert werden kann und warum dies erforderlich ist.

Angebotsmodule - In der Öl- und Gasbranche werden die meisten Unternehmen mit Angeboten beliefert. Die vollständige manuelle Angebotserstellung kann jedoch zu menschlichem Versagen und Ertragsverlusten führen. Um dies zu vermeiden, muss AI in der Lage sein, einfach auf diese Daten zuzugreifen, damit jedes Preisziel aktuell und genau ist. Die Daten können sich auf alles beziehen, von historischen Gewinnraten über den Verlauf von Angeboten und automatischen Preisauswirkungen bis hin zu Angeboten wie höheren Preisen für gefährliche Umgebungen.

Asset Management-Module - KI-Programme können beispielsweise Gerätefehler vorhersagen. So verrückt es auch klingen mag, es ist eine positive, unschätzbare Auswirkung für ein Unternehmen. Durch die Verwendung der im Laufe der Zeit gesammelten Daten zum Betrachten von Durchschnittswerten und Kurven kann die Software vorhersagen, ob und wann der Fehler wahrscheinlich auftritt. Auf diese Weise können Teams proaktiv mit den Projekten und Geräten umgehen und sicherstellen, dass sie eingreifen, bevor der Fehler auftritt. Dies spart letztendlich Zeit, Ressourcen, Reputation und schützt vor allem alle Beteiligten.

Planung - Bei der Planung von Personal und Ausrüstung gehören Whiteboards und Papierkalender der Vergangenheit an. Die Verwendung papierbasierter Operationen ist eine ineffiziente Methode zum Verwalten von Besatzungen und der von ihnen benötigten Ressourcen. Bei der Verwendung von Daten über einen längeren Zeitraum werden stattdessen die Arbeitsmuster und Arbeitsorte berücksichtigt, damit Unternehmen die richtigen Geräte und Mitarbeiter für die richtigen Jobs automatisch planen können.

Es gibt verschiedene Verwendungen und Implementierungen von KI-Anwendungen und Außendienst-Software, die gerade erst begonnen haben, aber es gibt immer noch so viele verschiedene Verwendungen, die noch nicht entdeckt wurden. Branchenführer haben die Budgets und das Talent für eine erfolgreiche Implementierung der KI-Anwendungen, und diejenigen, die die KI-Initiative leiten, profitieren bereits von vielen Vorteilen. Da sich AI weiterentwickelt, muss die Öl- und Gasindustrie die Expansion nutzen, da AI möglicherweise zur nächsten Produktivitätsrevolution führen könnte.


Der Autor
Travis Parigi ist der Gründer und Chief Executive Officer von LiquidFrameworks. Travis konzentriert sich darauf, die Softwareplattform von LiquidFrameworks zu erweitern und die Vorteile für die Kunden zu verdeutlichen. Er spielt eine aktive Rolle in der Technologie, Architektur und Produktvision des Unternehmens. Vor seiner Tätigkeit bei LiquidFrameworks war Travis Gründungsmitglied und Senior Engagement Manager bei Emerging, Inc., einem von Austin Ventures und Benchmark Capital finanzierten E-Business-Dienstleistungsunternehmen mit Niederlassungen in den USA.

Kategorien: Technologie