Para a Shell, IA e dados são tão críticos quanto o petróleo
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Na Shell, há muitas razões para usar IA e dados para transformar seus negócios.
Do aumento da demanda de energia e ambientes desconectados à crescente pressão para combater as mudanças climáticas, a indústria de petróleo e gás está em uma encruzilhada. Empresas de energia como a Shell podem aderir ao establishment ou abraçar a ideia de um futuro energético de baixo carbono.
A transição para um sistema de energia mais distribuído, diversificado e descentralizado significa otimizar os processos de ponta a ponta e mantê-los em escala. Isso significa que soluções que podem ser implantadas globalmente em um ritmo acelerado são cruciais. E isso significa que a Shell teve que se tornar uma empresa de tecnologia baseada em IA.
Acelerando a transformação virtual
Por exemplo, em novembro passado, Casca fundou o Iniciativa de Energia de IA Aberta (OAI) ao lado de Baker Hughes, Microsoft e empresa de IA corporativa C3 AI para ajudar a acelerar a transformação virtual do setor de energia.
De acordo com Dan Jeavons, vice-presidente de ciência computacional e inovação virtual da Shell, a OAI oferece aos líderes do setor a oportunidade de colaborar de forma aberta, justa e transparente. Isso permite que eles criem padrões interoperáveis entre aplicativos de IA e acelerem a adoção da tecnologia virtual e alcancem emissões líquidas 0 no futuro.
“Nos comprometemos a ser net-zero até 2050 ou antes e alcançar uma redução de 50% nas emissões de escopo um e dois até 2030”, disse ele.
Embora a tecnologia virtual possa não ser a bala de prata, é uma das principais alavancas que a Shell está usando para acelerar a transição energética. Jeavons acrescenta: “Embora precisemos transformar muito {hardware} para mudar o setor de energia, também podemos aproveitar os dados que temos hoje e usá-los para transformar o sistema”.
A IA desempenha um papel crítico na estratégia de negócios da Shell
A Shell já implementou várias iniciativas de IA ao longo dos anos, incluindo a implantação de aprendizado por reforço em seu programa de exploração e perfuração; implantação de IA em estações públicas de carregamento de carros elétricos; e instalação de câmeras com visão computacional nas estações de serviço.
Recentemente, a empresa também lançou o Programa de Residência Shell.ai, que permite que cientistas de dados e engenheiros de IA ganhem experiência trabalhando em uma variedade de projetos de IA em todos os negócios da Shell.
Atualmente, a Shell está implantando cerca de 100 aplicativos de IA em produção todos os anos. Eles também desenvolveram uma comunidade central de mais de 350 profissionais de IA que estão projetando soluções de IA usando vastos conjuntos de dados disponíveis em vários negócios da Shell.
A IA ajuda a Shell na manutenção preditiva
“Confiabilidade e segurança são absolutamente fundamentais”, disse Jeavons. “Ter a capacidade de identificar quando as coisas estão dando errado e intervir proativamente tem sido uma prioridade para nós.”
A IA permitiu que a Shell usasse o monitoramento preditivo para aumentar as técnicas de monitoramento que já existiam.
Para colocar isso em perspectiva, a Jeavons afirma que tem mais de 10.000 equipamentos atualmente sendo monitorados por IA – de válvulas e compressores a vedações de gás seco, instrumentação e bombas, enquanto a IA também fornece previsões sobre possíveis eventos de falha. Para monitorar todo esse equipamento, 3 milhões de sensores coletam 20 bilhões de linhas de dados toda semana, enquanto quase 11.000 modelos de aprendizado de máquina permitem que o sistema faça mais de 15 milhões de previsões por dia.
Historicamente, a Shell contava com modelos baseados em física para fazer essas previsões. Antes do advento de um programa de manutenção preditivo executado pela C3 AI, a empresa normalmente substituía as peças após um determinado período. Essa abordagem significava que as peças eram frequentemente substituídas enquanto ainda estavam em boas condições. Uma estratégia alternativa technology esperar até que algo falhasse. Com a falha do equipamento, os ativos precisavam desligar temporariamente para reparos, afetando a produção.
A manutenção preditiva baseada em IA permitiu que a empresa reduzisse os custos de equipamentos e manutenção usando recursos com mais eficiência, diminuindo as interrupções de produção e evitando paralisações não planejadas.
Tom Siebel, CEO da C3 AI, explicou que existem vários problemas de infraestrutura e orquestração que envolvem a IA.
“Não é tão difícil construir modelos de aprendizado de máquina”, disse ele. “O difícil é colocar dois milhões de modelos de aprendizado de máquina em produção em um único aplicativo.”
Com uma abordagem de monitoramento técnico proativo, no entanto, os cientistas de dados da Shell podem analisar milhares de pontos de dados simultaneamente e permitir que engenheiros e outros obtenham insights desses dados.
“Nossa equipe u.s. esses dados para entender como é o comportamento customary em nossa base de ativos em casos específicos, incluindo equipamentos como compressores, válvulas e bombas”, diz Jeavons. “Depois criamos previsões do que achamos que será customary nos próximos períodos. A partir dessa previsão, podemos identificar quando as condições normais não estão mais ocorrendo e vinculá-las a eventos históricos”.
AI para otimização é o próximo passo para a Shell
Agora, a Shell comercializou seus aplicativos de manutenção preditiva de IA criados com o tool C3 AI. No futuro, Jeavons diz que a empresa agora está focada em otimização.
“Isso significa que podemos identificar maneiras de produzir de forma mais eficiente, gerando mais produção pelo mesmo custo e, mais importante, também podemos observar a pegada de CO2 desses processos e começar a otimizar de acordo”, disse Jeavons.
Em um futuro próximo, ele acrescentou, a Shell também está explorando como a IA pode ser aproveitada para monitorar a captura de carbono, instalações de armazenamento e níveis de metano.
“Esses empreendimentos envolvem tornar nossos negócios existentes mais eficazes e eficientes, mas também desempenham um papel basic em nossa estratégia de transição energética”, disse ele.
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Fonte da Notícia: venturebeat.com