AI助力石化行业运营智能化转型
快速阅读: Andreas Eschbach讨论了AI在石油天然气行业的应用，包括提高安全性、优化维护、实现数字化转型，通过智能平台解决运营难题，确保合规，提升效率和可靠性。
在本特别报告中，Andreas Eschbach 讨论了人工智能在北美和德国石油天然气行业日益增长的作用。
石油天然气行业正在经历一场重大转型，其推动力是采用由人工智能（AI）支持的工厂过程管理（PPM）解决方案。这些智能平台解决了长期存在的运营难题，提高了安全性，并确保在日益复杂和受监管的环境中合规。从班次交接、预测性维护到数字化转型，正在重塑工厂的运营、沟通和进化方式。
解决班次交接挑战
班次交接对于维持运营连续性和安全性至关重要。传统上，这些过渡依赖于手写日志、口头简报和孤立的电子表格——这些方法容易导致沟通失误和人为错误。在石油天然气等高风险行业中，交接期间的任何小疏漏都可能导致严重后果，包括安全事件和生产延误。
AI 驱动的 PPM 平台为班次交接带来了结构和智慧。它们通过模板和检查表标准化数据录入，确保关键信息的一致性。AI 算法通过检测异常或缺失数据来验证条目，而主管审批流程则增加了责任层次。自动生成的报告总结了主要事件、警报和任务状态，使交接过程不仅更快，而且可审计和可靠。
赋予操作员实时可见性
现场操作员经常因工具分散和手动流程而在跟踪任务、警报和不符合项方面遇到挑战。纸质日志和断开连接的移动应用程序使得难以保持活动的清晰视图，导致效率低下和潜在的安全风险。
AI 支持的 PPM 解决方案通过提供统一的仪表板和移动任务管理工具来解决这一问题。操作员可以实时更新任务状态，以多媒体证据记录不符合项，并接收指导性的数字巡检，引导他们完成检查点。AI 增强了报警跟踪，过滤噪音并突出关键问题，使操作员能够有效优先处理。这种透明度和责任感赋予前线员工做出明智决策的能力，迅速应对新出现的问题。
数字化指令和合规自动化的重要性
在石油天然气等对精确度和安全性要求极高的行业中，依赖静态纸质指令和手动合规跟踪可能导致混淆、延误和监管风险。由 AI 驱动的数字化指令提供动态、情境感知的指导，针对特定设备、位置和角色进行定制。同时，AI 驱动的合规系统自动监测、通知和文档记录，将监管准备嵌入日常操作。这些技术共同消除了模糊性，增强了清晰度，确保团队间的一致执行。
主要优势：
– 实时更新指令和程序
– 基于每个流程的工作流配置，以标准化程序
– 多媒体支持（视频、图表、照片），提高理解力
– 版本控制，确保团队遵循最新程序
– 审计追踪，用于可追溯性和合规性验证
– 自动跟踪认证和培训
– 预警即将到期的凭证和政策变更
– 新法规的集成分发，附带阅读回执和测验
– 通过任务执行监控行为，标记不合规情况
– 通过嵌入式合规降低违规风险
更智能的维护和检查轮班
意外停机是石油天然气运营中最昂贵的挑战之一。仅在设备故障时才触发的反应性维护导致效率低下和风险增加。当检查轮班不一致、记录不充分或偏差未妥善上报时，根本问题会进一步恶化。
AI 驱动的 PPM 平台将维护从反应性转变为预测性。它们根据设备使用情况、状况和 AI 生成的预测安排检查。与 SAP PM 等企业资产管理系统的集成确保工作订单和资产数据同步。技术人员接收移动检查清单，引导他们完成检查并允许实时数据采集。随着时间的推移，系统分析趋势以预测故障并优化维护间隔，减少停机时间和延长资产寿命。
图1. 制造过程需要精确的自动化和对细节的密切关注，以确保整个流程的质量。图片由 Crystal Kwok 提供。
许多油气公司使用SAP PM或类似系统进行资产管理，但这些平台通常与一线操作脱节。这导致了重复的数据录入、错失的洞察以及低效的工作流程。
现代由人工智能驱动的项目组合管理解决方案可与企业系统无缝集成。API和连接器实现了现场与后台之间的双向数据流。工单可根据检查结果或AI警报自动生成，实时状态更新让所有人保持知情。统一仪表板整合了运营、维护和合规数据，为决策者提供了工厂健康和性能的整体视图。
通过OEE洞察推动运营卓越
在追求运营卓越的过程中，总体设备效率（OEE）已成为油气行业的一个关键绩效指标。OEE通过结合可用性、性能和质量三个重要因素来衡量工厂设备的利用效率。然而，计算和采取OEE洞察行动传统上是一个手动且耗时的过程，通常与实时操作脱节。
由人工智能驱动的工厂过程管理解决方案正在改变这一现状。这些平台自动收集并分析来自设备传感器、操作员日志和维护系统的数据，提供实时OEE仪表板。通过持续监控可用性（停机时间跟踪）、性能（周期时间）和质量（缺陷率），系统能够识别出发生的问题和瓶颈。
此外，人工智能可以将OEE趋势与其根本原因相关联——例如反复出现的警报、延迟维护或程序偏差——使团队能够采取有针对性的纠正措施。这不仅提高了资产利用率，还支持了整个工厂的持续改进计划。将OEE融入日常运营后，公司获得了一个强大的工具，以优化生产力、减少浪费并提高盈利能力。
发挥人工智能的力量
这些数字解决方案的核心是人工智能，它将原始数据转化为可操作的洞察。人工智能算法分析传感器读数、操作员日志和历史趋势，以检测异常、预测设备故障并推荐最佳行动。
自然语言处理帮助解读操作员笔记和班次日志，而预测分析则预测维护需求和安全风险。推荐引擎根据实时情况建议任务分配和检查路线。这种智能使团队能够从被动应对转变为积极优化，从而提高效率和安全性。
图2. 石化制造环境中的通信是24/7的。人工智能和工厂过程管理有助于最大限度地减少错误。图片由Maksym Kaharlytski提供，Unsplash。
实际影响和可衡量的结果
采用由人工智能驱动的工厂过程管理的组织在关键绩效指标方面取得了显著改善。由于预测性维护，意外停机时间减少了30%至50%。由于自动化跟踪和报告，合规审计得分提高了25%。班次交接速度提高了40%，更加可靠，安全事件也因更好的可见性和任务执行而减少。
这些结果突显了数字化的变革潜力。通过用智能解决方案解决运营痛点，公司不仅提高了绩效，还增强了在快速变化的行业中保持竞争力的能力。
更智能、更安全、更互联的未来
油气行业正处于一个关键时刻。面对老化的基础设施、即将退休的劳动力和不断增加的监管要求，公司必须采用新的工作方式以保持竞争力和合规性。由人工智能驱动的项目组合管理解决方案提供了一条强大的前进道路——一条提高安全性、提升效率并确保监管准备的道路。
通过数字化班次交接、任务管理、检查和维护，这些平台消除了人为错误，打破了信息孤岛，并提供了运营的实时可见性。有了人工智能的支持，组织获得了预见问题、优化资源和做出数据驱动决策的能力。油气行业的未来不仅是数字化的，而且是智能化、集成化和准备好迎接未来的挑战。
随着行业向由工业5.0塑造的未来迈进，人工智能的作用只会越来越大：支持人类判断、提高响应能力并帮助团队更智能地协作。对于石化领导者来说，现在是投资技术、数字基础设施、数据战略和用户参与的最佳时机，以确保人工智能产生持久的影响。
在线阅读文章：https://www.hydrocarbonengineering.com/special-reports/10112025/the-power-of-ai-in-petrochemical-operations/
你可能还喜欢
《
在本期《Hydrocarbon Engineering》播客中，RINA 执行副总裁安德烈亚·邦巴迪提供了关于碳捕获、利用与封存（CCUS）实施的关键挑战和机遇的技术及运营见解。欢迎通过您喜爱的播客应用程序收听《Hydrocarbon Engineering》播客。
本文标签：下游新闻
嵌入文章链接：
(复制以下HTML代码)：
(以上内容均由Ai生成)
