从地下建模到炼油和物流，每个阶段都有其独特挑战，但试图用独立的工具和团队分别解决每个问题只会增加复杂性。

在最近于休斯顿举行的“数据驱动石油与天然气”大会上，Oxy 副总裁兼人工智能主管 Patrick Bangert 讨论了石油天然气运营的复杂性，并强调了在每个阶段集成人工智能的必要性。他阐述了对更集成化方法的愿景，强调了协调人员、设备和数据的复杂性，并描述了人工智能如何应对调度、维护、供应链和流程优化方面的挑战。这始于一个地下模型，随着钻井的进行进行实时优化。一旦油井投入运营，关于人工举升系统和管道流量的决策就需要利用传感器数据和实时分析进行持续调整。例如，段塞流问题（油、水、气的不稳定流动）可能导致运营商高达15%的产量损失——除非采用智能自动化系统来解决。管道完整性是另一个关注点。

这一愿景倡导一种不同的方法：一种建立在统一数据模型和集中决策基础上的方法。Bangert建议道：“驱动这一切的引擎应该是通用的。”

这正是康士伯数字帮助运营商获得优势的地方。借助康士伯数字的工业作业界面，企业可以获得一个通用的基础设施，将跨学科和资产的实时数据、人工智能和模拟技术连接起来。

工业作业界面无需将孤立的解决方案拼凑在一起，而是提供了一个统一的操作视图，包括根据实时地下数据优化钻井、选择正确的人工举升策略，以及自动响应诸如段塞流等流动保障。

无需人工审查数小时的管道检测录像，人工智能和计算机视觉可以大规模扫描裂缝或故障。这同样适用于下游运营，实时数据和人工智能有助于优化产品输出（例如，根据市场价值从柴油切换到航空燃料）。

康士伯数字的平台支持计算机视觉和人工智能工作流能自动检测跨越数千英里基础设施的故障。在下游领域，其数据基础可以帮助运营商根据实时市场信号和运营限制，动态调整产品输出——就像Bangert所说的优先生产柴油而非航空燃料。