人工智能解決方案正在世界各地應(yīng)用，以應(yīng)對當(dāng)今關(guān)鍵行業(yè)面臨的一些最復(fù)雜問題。企業(yè)級人工智能通過在組織的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)上支持決策者，通過提升各個(gè)層次的運(yùn)營，幫助他們從數(shù)據(jù)和生產(chǎn)流程中實(shí)現(xiàn)更多價(jià)值，從而展示了其對眾多行業(yè)的影響。企業(yè)和整個(gè)行業(yè)（如石油和天然氣行業(yè)）所獲得的不僅僅是人工智能實(shí)現(xiàn)的回報(bào)；他們看到了可靠的利潤。石油和天然氣行業(yè)是已經(jīng)受益于人工智能解決方案的最重要行業(yè)之一。
“預(yù)計(jì)到2024年，全球在能源市場上使用人工智能（AI）的金額將達(dá)到77.8億美元。”—盤古戰(zhàn)略智能
此類解決方案的好例子包括Beyond Limits為石油和天然氣行業(yè)提供的一套工業(yè)級人工智能產(chǎn)品，用于應(yīng)對上游、中游和下游的各種挑戰(zhàn)。像超越極限認(rèn)知人工智能這樣的先進(jìn)系統(tǒng)旨在提供透明的建議，使全球范圍內(nèi)的行動具有可視性。利益相關(guān)者正在利用這種綜合能力，更好地了解如何最好地利用其寶貴數(shù)據(jù)，同時(shí)更深入地了解領(lǐng)域?qū)ｉT知識和知識在決策過程中的作用。其結(jié)果是從最有價(jià)值的資產(chǎn)中提取更多的價(jià)值。
上游認(rèn)知人工智能
“石油工程師協(xié)會（SPE）是一個(gè)全球性的工業(yè)組織，它發(fā)現(xiàn)近54%的會員年齡在55歲以上。44%的Y一代和62%的Z一代認(rèn)為從事石油和天然氣行業(yè)沒有吸引力。
認(rèn)知人工智能能夠積累和編碼資深運(yùn)營商的知識，然后在整個(gè)組織范圍內(nèi)傳播由此產(chǎn)生的專業(yè)知識、最佳實(shí)踐和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，彌補(bǔ)了隨著有經(jīng)驗(yàn)的運(yùn)營商退休，上游行業(yè)目前正在經(jīng)歷的知識損失差距。這樣，有價(jià)值的知識就不朽了，可以無限地訪問，并且可以毫不費(fèi)力地傳遞給新的操作員。
認(rèn)知人工智能的混合方法結(jié)合了寶貴的知識和數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，來處理不完整或缺失的數(shù)據(jù)。通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)和符號人工智能策略對假設(shè)的出口進(jìn)行建模，認(rèn)知人工智能等同于技術(shù)的最佳形式，即精明地預(yù)測環(huán)境或結(jié)果，并推薦產(chǎn)生更自信決策的有意行為，而不管數(shù)據(jù)質(zhì)量或可用性如何。
對干凈數(shù)據(jù)和專家知識的獲取不足，限制了利益相關(guān)者在任何特定情況下做出關(guān)鍵決策的信心和能力。人工智能方法具有如此先進(jìn)的預(yù)測能力和數(shù)據(jù)可訪問性，其準(zhǔn)確率和風(fēng)險(xiǎn)緩解率前所未有，將與在不準(zhǔn)確或不完整模型下操作相關(guān)的疑慮轉(zhuǎn)化為信心。
中游認(rèn)知人工智能
認(rèn)知人工智能也被用于中游價(jià)值鏈，作為一種解決方案，幫助跟蹤高價(jià)值石油和天然氣資產(chǎn)從一個(gè)地區(qū)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)地區(qū)的過程，同時(shí)確定運(yùn)輸過程中最具戰(zhàn)略意義的目的地可能性。該解決方案旨在幫助更精確地確定港口始發(fā)地，更好地評估貨物在運(yùn)輸過程中的價(jià)值，并更有效地預(yù)測目的地的總體前景。
這種能力可以在缺乏基本信息的情況下大大減少模棱兩可的情況，從而減少可能被忽視的貿(mào)易機(jī)會。這一級別的企業(yè)級人工智能幫助行業(yè)組織更精確地實(shí)時(shí)和按需定義最有價(jià)值資產(chǎn)的價(jià)值。
用于自動管道檢查的人工智能是另一種最先進(jìn)的中游解決方案，它可以將關(guān)鍵的智能帶到邊緣，為機(jī)器人系統(tǒng)提供動力，使其能夠自行導(dǎo)航并通過不可預(yù)見的障礙。這一能力為識別和報(bào)告問題創(chuàng)造了無與倫比的渠道，以改進(jìn)管道基礎(chǔ)設(shè)施維護(hù)，提高磨損預(yù)測的準(zhǔn)確性，同時(shí)精確確定調(diào)查過程時(shí)間表并加快決策。
下游認(rèn)知人工智能
當(dāng)涉及到下游部門時(shí)，認(rèn)知人工智能正被廣泛用于優(yōu)化整個(gè)運(yùn)營，從支持工程師和改善利益相關(guān)者之間的協(xié)調(diào)，到在微妙的市場環(huán)境中提高財(cái)務(wù)績效。就傳統(tǒng)的下游流程而言，盈利能力是棘手的，因?yàn)樵撔袠I(yè)面臨的巨大挑戰(zhàn)包括利潤微薄、決策復(fù)雜和不斷變化。超越甚至僅僅實(shí)現(xiàn)利潤優(yōu)化目標(biāo)本身往往是個(gè)問題。
認(rèn)知人工智能旨在通過提供更全面的最佳實(shí)踐應(yīng)用，以及專家的人類知識和經(jīng)驗(yàn)，來實(shí)現(xiàn)規(guī)劃目標(biāo)，從而使這一切變得更容易。雖然生產(chǎn)團(tuán)隊(duì)最初著手管理系統(tǒng)、流程和操作員績效以提高結(jié)果，但下游的實(shí)際操作狀態(tài)往往偏離最初的計(jì)劃預(yù)期，最終需要人工調(diào)解。
幸運(yùn)的是，這樣的高級解決方案通過充當(dāng)專家助手來支持操作員，使整個(gè)流程更接近理想操作。解決方案像工程師一樣“思考”，通過指導(dǎo)提供幫助，使解決跨設(shè)施問題的方法更加有效。通過跳出傳統(tǒng)的，主要是以資產(chǎn)為中心的策略的范圍，該系統(tǒng)幫助運(yùn)營商努力實(shí)現(xiàn)流程目標(biāo)。
“BP的煉油市場主導(dǎo)增長目標(biāo)現(xiàn)在更容易實(shí)現(xiàn)，因?yàn)锽eyond Limits的顧問允許我們在接近100%的時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)優(yōu)化操作，并處理更高的原油率。”—BP創(chuàng)新與工程、學(xué)科帶頭人、智能運(yùn)營
總的來說，認(rèn)知人工智能解決方案被應(yīng)用于下游部門，以提高運(yùn)營效率，加快決策時(shí)間，并徹底改變分析方法，從而提高對資源利用和消耗的意識。該系統(tǒng)是透明的，提供建議補(bǔ)救行動的協(xié)作審計(jì)跟蹤。通過這種方式，每個(gè)利益相關(guān)者都可以清楚地理解特定建議是如何給出的以及為什么給出的。
通過概述預(yù)期績效和嵌入緩解措施，開創(chuàng)性的解決方案旨在幫助行業(yè)在創(chuàng)建和應(yīng)用戰(zhàn)略時(shí)實(shí)現(xiàn)規(guī)劃流程的標(biāo)準(zhǔn)化。這使團(tuán)隊(duì)能夠在每個(gè)級別上跨筒倉均勻地工作，以影響最佳流程并提升整個(gè)操作。
在數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)代走在前面
“近80%的石油和天然氣高管表示，他們‘同意或強(qiáng)烈同意’人工智能將在未來五年顯著改變他們公司的經(jīng)營方式。”—普華永道第22次全球CEO年度調(diào)查
即便是現(xiàn)在，人工智能解決方案對石油和天然氣的影響前景也不言而喻。隨著行業(yè)的快速發(fā)展和數(shù)字化戰(zhàn)略的突飛猛進(jìn)，提供可靠的、可操作的見解、無與倫比的風(fēng)險(xiǎn)緩解和轉(zhuǎn)型效率的人工智能，將成為在這個(gè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新時(shí)代取得領(lǐng)先和關(guān)鍵競爭優(yōu)勢的基石。（小晨編譯）
