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借助人工智能实现重资产行业智能决策

决策智能化的力量

康士伯数字“Tomorrow Show” 研讨会的亮点之一,当属智能自动化领域先驱 Pascal Bornet 的主题演讲。他系统地阐述了“决策智能化” 的重要性,指出有效决策与财务业绩之间存在高达 95% 的相关性,这一数据令人震撼。Bornet 提到:“企业的价值,由每一个决策的质量叠加而成。”他呼吁企业必须建立结构化的决策评估体系。在海量数据涌入的当下,企业必须识别并规避那些阻碍有效选择的认知偏差。 

Bornet 特别指出,信息过剩往往会导致“决策瘫痪”,同时还强调在决策流程中建立清晰逻辑框架的必要性。他提出了三种决策模式——人工智能辅助决策(提升判断清晰度)、人机协同决策(优化决策质量)、全自动化决策,为企业在不同层级决策流程中的人工智能应用提供了战略框架。  

打破信息孤岛

许多企业面临数据孤岛的陷阱:碎片化的数据不仅阻碍协同,还会降低运营效率。Bornet 强调,协作是最大程度释放数据分析价值的关键。通过破除数据壁垒,企业可以构建团队高效协同的工作环境,全面提升整体运营效率。

在“Tomorrow Show”上,我们展示了如何借助人工智能与数字孪生技术打破信息孤岛,优化决策体系。Kognitwin 平台使企业能够实时可视化分析数据,简化了运营流程并推动了快速、科学的决策制定。随着更多企业采用这一创新方案,重资产行业在协同效率、业务规模化运营和整体效能提升方面的潜力正在持续释放。 

实际应用案例:将挑战转为解决方案

Aker BP:开启首家真正数据驱动型油气企业的转型之路  

Aker BP 致力于成为全球首家真正意义上的数据驱动型油气企业,其战略核心是将数据整合应用于各类工程场景。钻井与完井首席工程师 Arnfinn Grøtte 指出,要攻克这一挑战,需要全行业跨领域协同作战。通过采用 OSDU 数据共享标准,Aker BP 实现了地下地质、钻井工程与海底作业团队的协同合作,确保所有利益相关方均可获取统一信息。该公司借助数字孪生技术创建实时可视化模型,使工程师能够动态评估风险,并通过跨业务部门的工程工作数字化,精简决策门评审流程。

Grøtte 指出:“我们首次具备了构建跨领域工作流与自动化体系的能力,这在过去是不可能实现的。”他着重指出,这种集成化方案将有助于显著提升效率。Aker BP 希望通过人工智能与机器学习技术进一步提升决策质量。他指出:“如果我们计划将人工智能应用于工程领域,那么收集数据将是我们的首要工作。”对数据驱动决策的坚守,使 Aker BP 成功跻身能源行业数字化转型的领军者行列,充分展现了人工智能与数字孪生技术革新行业实践的巨大潜力。

雅苒国际:以数据可达性作为增长驱动力  

对雅苒国际而言,管理遍布 140 个国家的 26 个生产基地的数据堪称一项巨大挑战,因为每个厂区每天都会产生海量信息,涵盖维护记录、生产指标、工程文档等。在过去,这些数据一直存储于 SAP 数据库、纸质档案等分散系统中,导致信息的访问速度缓慢且流程繁琐。这种数据访问效率低下的情况,严重制约了决策效率及整体运营。工业的可持续发展依赖于在组织各个层级整合和共享数据的能力。

雅苒国际的数字孪生解决方案旨在打破数据孤岛,为跨学科协作创造机遇。生产、维护、工程等不同团队将基于统一的 “数据源” 协同工作,从而提升决策效率。例如,当生产团队发现潜在瓶颈时,可利用共享数据与运维、工程团队实时协同,快速解决问题。

未来企业的必然选择

随着能源行业格局的持续演变,对于面向未来的企业而言,采用人工智能和数字孪生技术已不再是可有可无,而是生存与发展的必要选择。通过革新决策流程、打破数字孤岛并提升人员效率,企业能够在日益复杂的环境中实现蓬勃发展。

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