AI本領(lǐng)高強(qiáng)能源企業(yè)還在等什么？
除了對(duì)于變化的懷疑，各能源企業(yè)還在斟酌新型技術(shù)到底能否真正實(shí)現(xiàn)。
人工智能（簡(jiǎn)稱(chēng)AI）已經(jīng)證明了自身對(duì)于石油與天然氣公司的價(jià)值，但在行業(yè)之內(nèi)大量采用AI技術(shù)仍然面臨著一系列障礙。Tessella公司（專(zhuān)門(mén)提供工程與咨詢服務(wù)，旨在幫助全球各能源公司通過(guò)數(shù)據(jù)確定提升鉆井平臺(tái)運(yùn)作及企業(yè)整體運(yùn)營(yíng)效率的方法）能源部門(mén)主管RayHall指出，石油公司在AI技術(shù)的采用方面面臨著諸多挑戰(zhàn)。除了對(duì)于變革的天然抗拒之外，對(duì)于現(xiàn)有知識(shí)是否充分以及新型技術(shù)能否真正實(shí)現(xiàn)等仍存在疑慮。
Hall同時(shí)表示，我們的相當(dāng)一部分客戶已經(jīng)在各大技術(shù)方案供應(yīng)商身上投入了巨額資金。然而，盡管分析結(jié)論具有吸引力，但實(shí)際回報(bào)卻令人失望。
Hall解釋稱(chēng)，石油企業(yè)多年以來(lái)一直在供應(yīng)鏈平臺(tái)以及煉油規(guī)劃當(dāng)中利用模型預(yù)測(cè)控制（簡(jiǎn)稱(chēng)MPC）等分析方法。
Hall指出，他們一直在運(yùn)用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理方案以及分析技術(shù)。然而，由于這些舊有技術(shù)極少與新型分析技術(shù)相結(jié)合（例如通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)提升業(yè)績(jī)水平），因此各企業(yè)往往在這一領(lǐng)域缺少值得關(guān)注的進(jìn)展。
從競(jìng)爭(zhēng)的角度來(lái)看，庫(kù)卡機(jī)器人何服電機(jī)維修，最重要的是石油與天然氣企業(yè)由于面臨著其它行業(yè)所難以想象的多方面挑戰(zhàn)，因此在克服AI及其它新興技術(shù)難題方面處于主動(dòng)地位。
一方面，石油與天然氣行業(yè)存在著長(zhǎng)期的價(jià)格不確定性。Hall表示，單桶原油超過(guò)100美元的日子已經(jīng)一去不復(fù)返，全球需求下降與生產(chǎn)能力上升使得油價(jià)一路走低，同時(shí)意味著石油企業(yè)必須大幅度降低生產(chǎn)與煉油成本。
這意味著應(yīng)用新型技術(shù)以提高效率，能夠幫助各石油與天然氣企業(yè)實(shí)現(xiàn)顯著的成本節(jié)約效果。Hall強(qiáng)調(diào)稱(chēng)，舉例來(lái)說(shuō)，機(jī)器人也許能夠在生產(chǎn)資產(chǎn)中發(fā)揮作用以處理鉆井與開(kāi)采流程。
除此之外，這一領(lǐng)域還面臨著從業(yè)人員老齡化問(wèn)題。Hall指出，分析領(lǐng)域已經(jīng)就此作出大量預(yù)測(cè)，而且人們普遍意識(shí)到，未來(lái)五到十年當(dāng)中將有高達(dá)40%的石油與天然氣員工退休。用人力取代這部分具備豐富經(jīng)驗(yàn)的勞動(dòng)力將極具挑戰(zhàn)性；利用認(rèn)知與機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案增加自動(dòng)化決策支持，從而降低對(duì)于經(jīng)驗(yàn)的依賴(lài)就顯得非常重要。
最后，隨著對(duì)于石油及天然氣資源依賴(lài)性的降低，這一行業(yè)內(nèi)的從業(yè)企業(yè)亦需要轉(zhuǎn)變自身業(yè)務(wù)以成為掌握可再生能源的完整能源供應(yīng)商。
Hall表示，為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，KUKA機(jī)器人維修，各企業(yè)需要以有利可圖的方式同時(shí)運(yùn)營(yíng)化石能源與可再生能源。這將需要建立起一套更為現(xiàn)代化的技術(shù)環(huán)境，從而更為有效地滿足客戶需求并優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)。
Tessella公司已經(jīng)幫助多家石油企業(yè)利用AI技術(shù)改善業(yè)務(wù)流程。舉例來(lái)說(shuō)，其曾經(jīng)與一家石油公司客戶合作，幫助后者提升對(duì)現(xiàn)有鉆井設(shè)備使用壽命及腐蝕水平的了解，并希望借此獲得更為可觀的開(kāi)采收益。
Hall介紹稱(chēng)，該公司擁有大量歷史數(shù)據(jù)，但卻缺乏充分的分析與理解。我們收集了全部油井運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)歷史記錄，并利用一系列AI統(tǒng)計(jì)技術(shù)識(shí)別數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，找到歷史數(shù)據(jù)與腐蝕水平之間的關(guān)聯(lián)性，而后立足潛在變量以了解歷史記錄中的哪些因素與腐蝕情況有關(guān)。
這項(xiàng)工作允許客戶更為自信地基于風(fēng)險(xiǎn)作出決策，進(jìn)而充分了解各類(lèi)不確定性、風(fēng)險(xiǎn)與敏感性因素。Hall總結(jié)稱(chēng)，這將帶來(lái)巨大的反響。了解腐蝕狀況對(duì)于項(xiàng)目實(shí)施至關(guān)重要。
，工業(yè)機(jī)器人維修