Por Matthew V. Veazey
La transición energética y la digitalización son palabras de moda comunes en la industria del petróleo y el gas. Según el director de una empresa de software de datos industriales, la primera dependerá de la segunda.
“La digitalización será la columna vertebral de la transición energética”, dijo John Markus Lervik, CEO y cofundador de Cognite. “El acceso instantáneo a datos contextualizados confiables para tomar mejores decisiones comerciales transformará la industria. Aquellos que invierten en sus agendas digitales y se centran en la escalabilidad y la habilitación democratizada del usuario continuarán liderando el camino y aumentarán la sostenibilidad, la seguridad, la eficacia y la rentabilidad en el proceso “.
Las tribulaciones de la industria del petróleo y el gas del año pasado también le han dado más claridad sobre cómo adoptar la digitalización, dijo Lervik. A continuación se presenta una pequeña entrevista que realizó Rigzone al CEO y cofundado de Cognite sobre sus ideas de cómo ha cambiado el enfoque de la industria en la digitalización, incluida su respuesta a la pregunta en el título sobre inteligencia artificial (IA), y las tendencias relacionadas en la evolución digital de las operaciones de petróleo y gas.
Rigzone: Mirando hacia atrás a principios de 2020 en comparación con ahora, ¿cómo ha cambiado el nivel de interés de la industria del petróleo y el gas en las operaciones remotas?
John Markus Lervik: La pandemia realmente ha aplicado una prueba de resistencia a las inversiones en digitalización y rápidamente reveló qué inversiones eran valiosas y preparadas para el futuro. Muchas empresas industriales con las que trabajamos experimentaron desafíos de sus equipos que tienen acceso limitado a sitios industriales, tienen que recortar presupuestos mientras aumentan el ROI (retorno de la inversión) de las inversiones digitales y, por supuesto, turbulencias relacionadas con la incertidumbre en el mercado.
Sin embargo, hemos visto a los pioneros invertir en estrategias digitales que se centran en la escalabilidad y la habilitación del usuario final, ya sea para los ingenieros, los científicos de datos o los expertos en el campo en el campo.
La capacidad de escalar rápidamente soluciones en todos los activos industriales es una ventaja competitiva.
Uno de los clientes de Cognite, que opera 30 plataformas petroleras con más de 300 pozos, carecía de una descripción unificada de las actividades de mantenimiento y la capacidad de comunicarlas de manera efectiva a los trabajadores. En cuestión de un par de meses, los ayudamos a desarrollar e implementar una aplicación de planificación de mantenimiento impulsada por datos contextualizados de nuestra plataforma de datos industriales, Cognite Data Fusion , para optimizar la eficiencia y reducir el desperdicio al permitir un alcance, planificación y ejecución eficientes del trabajo de mantenimiento. .
La aplicación aprovecha los datos contextualizados de diferentes sistemas de origen para mostrar una lista de órdenes de trabajo priorizadas por factores de riesgo y las asigna a un modelo 3D de la plataforma. Esta solución se ha escalado fácilmente de una plataforma a 21 plataformas, lo que ayuda al cliente a reducir las paradas planificadas en cerca de un 30%, aumentando la producción en aproximadamente 700.000 barriles al año. Estas ganancias de eficiencia están valoradas en $ 38 millones al año.
Otra área de enfoque es la inversión en tecnología, que permite a los usuarios finales tomar mejores decisiones basadas en datos al exponerlos a los datos contextualizados en el formato que entienden. Nuestra creencia en Cognite es que la tecnología está ahí para abstraer la complejidad y democratizar el acceso a los datos. Un ejemplo de una empresa que realmente ha adoptado esto es OMV (OTCMKTS: OMVKY), ya que se están enfocando en gemelos digitales operativos en vivo para impulsar operaciones remotas.
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Rigzone: ¿Qué segmentos de la industria han sido más activos en la integración de la IA y qué han observado al hacerlo?
Lervik: Primero, es clave entender que sin acceso a datos gobernados y contextualizados, la IA en la industria es, en el mejor de los casos, una buena teoría. Como se explica más adelante, la IA industrial tiene mucho potencial, pero es necesario asegurarse de tener una arquitectura de datos robusta, que contextualice los datos de los sistemas de datos en silos comunes y haga que estos datos estén disponibles con suficiente calidad y rendimiento.
En cuanto a los usos prácticos de la IA, hay dos áreas que puedo destacar que han tenido los resultados más impactantes, y un área emergente que creo que tendrá mucho impacto en el futuro.
El primero es el mantenimiento predictivo. Varios de nuestros clientes han estado aprovechando Cognite Data Fusion para habilitar soluciones de mantenimiento predictivo al contextualizar grandes cantidades de datos históricos y en tiempo real, analizarlos y aplicar IA para predecir dónde es más probable que ocurra el próximo tiempo de inactividad y habilitar a las empresas. para planificar su mantenimiento de manera mucho más proactiva y realmente asignar tiempo para atender primero las tareas más críticas.
El segundo es la optimización de la producción. Allí, el poder radica en lo que llamamos IA híbrida, que en realidad está fusionando el modelado basado en la física con la IA para pronosticar y optimizar la producción. OMV es un ejemplo de uno de los líderes en el campo. Usan la aplicación de Cognite llamada BestDay. BestDay utiliza modelos de IA basados en datos para calcular lo que sugiere su nombre: el mejor día de producción posible. BestDay evalúa el historial de producción de un campo, las condiciones de límites personalizadas y los criterios de producción para producir un algoritmo de capacidad máxima que se actualiza diariamente. Esto crea visibilidad organizacional en tiempo real sobre todos los aspectos de la producción, lo que permite a los expertos reducir los eventos de aplazamiento no planificados y aumentar el rendimiento general de la producción.
Una de las aplicaciones de inteligencia artificial emergentes con mayor impacto se encuentra en el campo de la robótica, donde puede incorporar datos (visuales y sonoros), por ejemplo, recopilados por robots o drones, en gemelos digitales enriquecidos continuamente y luego usarlos para analizar el rendimiento de los activos. Luego, puede comenzar a automatizar algunas de estas misiones utilizando Cognite Data Fusion. Es posible que haya visto que recientemente desplegamos a Spot, el perro robot, en su primera misión autónoma en alta mar a bordo del Skarv en el Mar del Norte con Aker BP (FRA: ARC).
Rigzone: ¿Qué tipo de operaciones son las más adecuadas para robots y otras tecnologías de IA?
Lervik: Todo lo que sucede en la industria se puede optimizar mediante datos. El próximo gran espacio con mucho potencial es el uso de datos para hacer que las operaciones sean más sostenibles al atacar áreas como el consumo de combustible, el uso de productos químicos y otros. Aquí se pueden aprovechar los datos para disminuir directamente la huella ambiental de las operaciones y, al mismo tiempo, mantener y, a menudo, aumentar la rentabilidad.
Cognite está trabajando actualmente con el Center for 4th Industrial Revolution for the Oceans, que es establecido por Aker y el Foro Económico Mundial, junto con socios industriales como Microsoft (NASDAQ: MSFT). Aquí, desarrollamos un Rastreador de Emisiones y Descargas de próxima generación, donde el objetivo es construir una aplicación digital que optimizará, rastreará y eventualmente desarrollará prácticas mejores y más eficientes para el consumo y descarga de químicos de petróleo y gas. El rastreador es un esfuerzo conjunto entre el Centro y los socios del proyecto, incluidos Cognite y la empresa de exploración y producción Aker BP.
Aker BP proporciona al rastreador datos en tiempo real y experiencia operativa de sus instalaciones en alta mar, mientras que Cognite es responsable de las soluciones de software. El rastreador entregará valor de tres maneras:
Primero, proporciona a los ingenieros de procesos una herramienta digital para monitorear y minimizar las emisiones al aire y la liberación de químicos al mar, asegurando una eficiencia óptima para minimizar la huella ambiental.
En segundo lugar, permite la optimización operativa en todos los activos.
Y, en tercer lugar, aumenta la transparencia para las autoridades y otras partes interesadas a través de informes fluidos.
Rigzone: ¿Cómo influye la IA en el elemento humano / mano de obra en las operaciones de petróleo y gas? ¿Dónde han ido las implementaciones sin problemas y dónde ha habido contratiempos?
Lervik: Las industrias deben crear una cultura que domine la tecnología y esté comprometida con la transformación sostenible. El empoderamiento de los trabajadores para aprovechar los nuevos procesos de trabajo, la tecnología y los modelos operativos para enfrentar los nuevos desafíos de frente es clave.
Hemos visto a los trabajadores adoptar soluciones de inteligencia artificial utilizando nuestra plataforma de datos industriales, ya que les brinda información procesable instantánea para ayudarlos a hacer su trabajo. Por ejemplo, miles de sensores operativos alimentan centros de datos donde las cuadrillas que trabajan en una plataforma petrolera tienen millones de puntos de datos para considerar mientras operan y mantienen la plataforma. La mayoría de los sistemas heredados en esos equipos almacenan datos e información crítica para las operaciones, el mantenimiento, la inversión y las decisiones de eficiencia. El uso de IA a través de gemelos digitales, fotogrametría, simulaciones de física y robótica proporciona soluciones en tiempo real y democratiza el acceso a estos activos en la plataforma. Los deberes impulsados por la rutina o la repetición se liberan para que los trabajadores puedan centrar la atención y la creatividad en otra parte.
Rigzone: ¿Existen conceptos erróneos comunes sobre la IA en el petróleo y el gas que le gustaría corregir?
Lervik: La IA no reemplazará a las personas, sino que las empoderará para que sean más efectivas y, lo que es más importante, para que tengan tiempo libre para actividades más creativas y de mayor valor.
Para ayudar con esta transición, en Cognite hemos desarrollado una academia digital industrial, dirigida tanto a los trabajadores manuales como a los administrativos. Inicialmente estaba disponible en Noruega y ahora se está implementando a nivel internacional, incluso en el Medio Oriente a través de nuestra colaboración con Saudi Aramco.
Rigzone: Mirando hacia adelante, ¿cuáles son algunas de las facetas de la IA que deberíamos ver cada vez más en el petróleo y el gas? ¿Cómo pueden las empresas individuales dentro de la industria integrar estos cambios?
Lervik: Creo que continuaremos viendo la democratización del uso de datos, lo que significa que grandes cantidades de datos, en vivo e históricos, estarán disponibles para la toma de decisiones de todos en la industria. De la misma manera que la digitalización ha abstraído la complejidad de nuestras vidas privadas, también lo hará en la industria. Podemos conectar nuestro teléfono inteligente al interruptor de la luz en casa no porque sepamos codificar, sino porque la tecnología está abstrayendo la complejidad y nos permite hacerlo a través de una interfaz de usuario visual simple. Lo mismo ocurrirá en la industria.
También veremos la verdadera escala de la IA en la industria que se habilitará mediante datos contextualizados y la orquestación del flujo de trabajo y potenciará nuevas formas de trabajar.
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