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人工智能解決方案正在世界各地應(yīng)用，以應(yīng)對(duì)當(dāng)今關(guān)鍵行業(yè)面臨的一些最復(fù)雜問(wèn)題。企業(yè)級(jí)人工智能通過(guò)在組織的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)上支持決策者，通過(guò)提升各個(gè)層次的運(yùn)營(yíng)，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(duì)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(rùn)。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(chǎng)上使用人工智能（AI）的金額將達(dá)到77.8億美元。”—盤(pán)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(jí)人工智能產(chǎn)品，用于應(yīng)對(duì)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(dòng)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(mén)知識(shí)和知識(shí)在決策過(guò)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(huì)（SPE）是一個(gè)全球性的工業(yè)組織，它發(fā)現(xiàn)近54%的會(huì)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(méi)有吸引力。

認(rèn)知人工智能能夠積累和編碼資深運(yùn)營(yíng)商的知識(shí)，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(shí)、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(yíng)商退休，上游行業(yè)目前正在經(jīng)歷的知識(shí)損失差距。這樣，有價(jià)值的知識(shí)就不朽了，可以無(wú)限地訪問(wèn)，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(shí)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，來(lái)處理不完整或缺失的數(shù)據(jù)。通過(guò)使用機(jī)器學(xué)習(xí)和符號(hào)人工智能策略對(duì)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(cè)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(duì)干凈數(shù)據(jù)和專家知識(shí)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(cè)能力和數(shù)據(jù)可訪問(wèn)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(guò)程，同時(shí)確定運(yùn)輸過(guò)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(píng)估貨物在運(yùn)輸過(guò)程中的價(jià)值，并更有效地預(yù)測(cè)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(huì)。這一級(jí)別的企業(yè)級(jí)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(dòng)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(dòng)力，使其能夠自行導(dǎo)航并通過(guò)不可預(yù)見(jiàn)的障礙。這一能力為識(shí)別和報(bào)告問(wèn)題創(chuàng)造了無(wú)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(cè)的準(zhǔn)確性，同時(shí)精確確定調(diào)查過(guò)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(mén)時(shí)，認(rèn)知人工智能正被廣泛用于優(yōu)化整個(gè)運(yùn)營(yíng)，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(chǎng)環(huán)境中提高財(cái)務(wù)績(jī)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(rùn)微薄、決策復(fù)雜和不斷變化。超越甚至僅僅實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)優(yōu)化目標(biāo)本身往往是個(gè)問(wèn)題。

認(rèn)知人工智能旨在通過(guò)提供更全面的最佳實(shí)踐應(yīng)用，以及專家的人類知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，來(lái)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(jī)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(jí)解決方案通過(guò)充當(dāng)專家助手來(lái)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(guò)指導(dǎo)提供幫助，使解決跨設(shè)施問(wèn)題的方法更加有效。通過(guò)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(yíng)商努力實(shí)現(xiàn)流程目標(biāo)。

“BP的煉油市場(chǎng)主導(dǎo)增長(zhǎng)目標(biāo)現(xiàn)在更容易實(shí)現(xiàn)，因?yàn)锽eyond Limits的顧問(wèn)允許我們?cè)诮咏?00%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(yíng)

總的來(lái)說(shuō)，認(rèn)知人工智能解決方案被應(yīng)用于下游部門(mén)，以提高運(yùn)營(yíng)效率，加快決策時(shí)間，并徹底改變分析方法，從而提高對(duì)資源利用和消耗的意識(shí)。該系統(tǒng)是透明的，提供建議補(bǔ)救行動(dòng)的協(xié)作審計(jì)跟蹤。通過(guò)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(guò)概述預(yù)期績(jī)效和嵌入緩解措施，開(kāi)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(jí)別上跨筒倉(cāng)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(lái)五年顯著改變他們公司的經(jīng)營(yíng)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(duì)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(jiàn)解、無(wú)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(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的基石。