0
For flere år, olie og gas industrien har oplevet et dræn af erfarne medarbejdere, hvilket skaber en kløft mellem de meget erfarne mennesker og lavere niveau ressourcer.
“Det demografiske problem har påvirket industrien, da den viden, der opbevares af disse mere erfarne personer har historisk set været en blanding af” kunst og videnskab, ” og har været gældende for at træffe beslutninger i den efterforskning, produktion, handel, og raffinering af olie og petrokemiske produkter,” sagde Tony Mataya, direktør for Energi Praksis på teknologi konsulentfirma Information Services Group (ISG).
En mulig måde at håndtere den udfordring, der er for at anvende kognitive teknologier. “Kognitive systemer delvist løse denne brain-drain problem ved at opfange, at de tankeprocesser, og beslutningsprocessen kapaciteter af ledende medarbejdere, der snart kan forlade virksomheden,” Mataya sagde.
Der er andre muligheder for olie-og gas-selskaber til at udnytte kognitiv computing. For eksempel, ved at kombinere informationer, herunder data fra forskellige kilder, erfaring og tommelfingerregler, hold på olie-og gasselskaber, der kan træffe beslutninger baseret på ufuldstændige oplysninger og historiske tendenser.
“Kognitiv computing hjælper med at løse problemet ved at erobre store mængder data fra forskellige kilder, herunder viden fra erfarne ingeniører og teknisk personale, til at hjælpe med at olie-og gasvirksomheder med at forstå tendenser og tidligere resultater, svarer til lignende mønstre, og forbinde forskellige oplysninger til støtte for beslutninger,” Mataya sagde.
Ligesom mange andre industrier, olie og gas har været langsomme til at vedtage kognitive teknologier såsom kunstig intelligens (AI) uden en specifik materielle anvendelsesområde, Mataya sagde.
“Kognitiv er typisk betragtes som en delmængde af AI, der beskæftiger sig med kognitiv adfærd, der er forbundet med at tænke, at” Mataya siger “, Da mange af de anvendelsesområder i olie og gas kræver intuition kombineret med oplysninger til at foretage utrolig risikofyldte beslutninger, anvendelse af AI og kognitive begreber, øger kvaliteten og nøjagtigheden af beslutningsprocessen.” Det gør den ved at bruge mere komplet sæt af data, overvejer flere iterationer, og tilslutning af oplysninger, som tidligere er anset for at være uafhængige.
Blandt de centrale udfordringer for vedtagelse af kognitive teknologier, data kvalitet og tilgængelighed, forskellige data typer og formater, mangel på kvalificerede ressourcer, og kulturelle faktorer.
“Med Data, som anses for mange af de processer, der kræver skrubbe til at fjerne fejl eller unødvendige data, og kommer i forskellige formater,” Mataya sagde. Virksomhederne er nødt til at forstå de data, der kræves, og få de oplysninger i et format, til brug i den kognitive systemer.
Der er et behov for kvalificerede ressourcer at forstå både de data, der kræves og den kognitive teknologier i sig selv. Matchende op dygtige teknologi ressourcer, industri eksperter er afgørende for succes.
“Antallet af eksperter i branchen er faldet, mens efterspørgslen efter deres viden baseret på erfaring er stigende,” Mataya sagde. “Olie-og gasindustrien har historisk set beror på en blanding af tænkning, intuition, og stadigt stigende mængder af komplekse data til at træffe beslutninger.”
Data er tilgængelige i mere brugbare formater, med visuelle repræsentationer udnytte højere og højere it-ressourcer. Men der kan være en manglende tillid til at have teknologien overtage mere af den tankegang, der er relateret til en beslutningsproces, snarere end at stole på den menneskelige erfaring og intuition, Mataya sagde.
0