デジタルの倍増

ジェニファー・パラニッチ • 23 10月 2019

ix3のIntegralデジタルツインプラットフォームは、データをコンテキスト化するため、資産の全期間を通じてデータの一貫性、一貫性、および接続性が確保されます。（画像：x3）

現実の世界で設備投資と運用コストを削減することに成功した企業は、多くの場合、デジタルの世界を活用することで削減します。

ビッグデータ、デジタル化、人工知能（AI）、機械学習、デジタル油田などの理由用語には、テクノロジーとビジネスプランに関する会話が支配的です。しかし、これらの用語は実際にはどういう意味ですか？企業が直面するサイバーセキュリティのリスクをどのように軽減できますか？そして、正確に、これらの技術はどのように石油およびガス産業に利益をもたらすことができますか？

デジタルを2倍にしたベンダーは、資産の完全性管理、モノのインターネット（IoT）アプリケーション、エンジニアリング、気象など、さまざまな分野で多くのソリューションを提供しています。

デジタル化
デジタル化はアナログをデジタルの世界に持ち込むか、Coded Intelligenceの原則であるRuss Bodnykが言うように、「私たちの周りの現実を取り、それをコンピューター上の使用可能な情報に変換します」。、圧力または振動の読み取りとデータの記録。

Bodnyk氏によると、デジタル化の量は指数関数的に増加していますが、これにはモノのインターネット（IoT）デバイスを介して生成される膨大な量のデータが原因です。

「従来のビッグデータの限界に直面しました」と彼は言います。「機械学習は、部分的に必要性から生まれました。」

機械学習は、人間によって監視される場合と監視されない場合があります。人間の脳と神経系をモデルにしたコンピューターシステムである人工ニューラルネットワーク、およびディープラーニングもAIの進歩に関与しています。

「AIは誰かの仕事を100％行うことはできません。一般的に言って、AIができることは、より日常的で、ありふれた、より予測可能なものです」とBodnyk氏は言います。「AIは、コンテキスト、因果関係、または認知に不向きです。」

まだ。

AIは今後25年以内に、おそらく人間ができることの半分以上を実行でき、次の50年でその4分の3以上を処理できるようになると彼は言います。

「創造性は、人間だけの伝統的な知性の最後の要塞の1つです」と彼は言います。「AIは、人々が自分の夢を追いかける能力と、すでに好きな方法でやり取りする自由を与えます。 AIが企業を支援する方法はたくさんあります。長期的には、仕事を楽にし、利益を生む決定を下し、リスクを軽減し、適切なタイミングで適切なインテリジェンスを提供します。」

AIはまだ情報セキュリティの大きな部分ではない、と彼は言いますが、彼はその面での開発が面白いと期待しています。

「怖いのは、セキュリティが多くの場合反応的だということです。 AIは、より説得力のある偽物を作成し、生体認証のハッキングを容易にし、ランサムウェアやその他の攻撃を増やしています」とBodnyk氏は言います。

デジタル時代のセキュリティ
アメリカの子会社であるABSグループのサイバーセキュリティのグローバルヘッドであるIan Bramson氏によると、石油およびガス業界がサイバーセキュリティで直面する課題の1つは、情報技術（IT）セキュリティが運用技術（OT）セキュリティと大きく異なることです海運局（ABS）。 IT攻撃は金銭的利益の獲得やビジネス活動の中断を目的とすることが多く、OT攻撃は実際の運用を中断または停止することを目的としており、サイトの安全性、公共の安全性、環境安全性の影響をもたらす可能性があります。

石油産業はより多くのOTシステムを接続するため、露出ポイントも作成します。これは、「悪者が侵入して」中核業務に影響を与えるためのより多くの方法を意味します。「接続されることを意図または設計されていなかったシステムは、現在接続されています」と彼は言います。

運用の接続性を明確に理解することが、強固なサイバーセキュリティ計画の基盤です。つまり、現実世界とデジタルアイテムの両方で2つのアイテムがどのように接続されているかを調べ、それぞれにアクセスし、攻撃の潜在的な結果を把握することを意味します。次のステップは、攻撃が発生した場合の対処方法を決定することです。

「サイバーセキュリティは、可視性と制御という2つの要素に基づいています。何が起こっているのかを見ることができ、それについて何かすることができますか？」

そして、特にOT環境は攻撃者と防御者の両方にとって新しい環境であるため、それは絶えず変化する状況です、と彼は言います。

「オペレーターは、基本を適切に設定し、それから先に進む方法を見つけようとしています。サイバーセキュリティは「設定して忘れる」ことではありません。デジタル化を追加すると、接続性が向上し、攻撃の方法が変わります」と彼は言います。「この業界のほとんどがこれまでに直面したことのない積極的な敵がいます。」

また、攻撃が発生した場合、露出のリスクがあるため、それらが公開されることはほとんどありません、とBramsonは指摘します。

重要なインフラストラクチャのOTセキュリティに関する規制が出現しており、Bramsonは、それが一部のサイバーアセスメントの開始を促進すると考えています。しかし、彼は注意している、あるかもしれない規則を遵守することと実際に安全であることの間には違いがある。

「サイバーセキュリティはビジネスの中核です」と彼は言います。「OTシステムを保護して攻撃の可能性を防ぎ、攻撃を受けた場合、攻撃の結果を制限するのに役立ちます。」

監視システム
TechnipFMCのドメイン知識とデジタルテクノロジーの組み合わせにより、海底産業のコンディションパフォーマンスモニタリング（CPM）がもたらされました。これは、リアルタイムで資産の整合性管理に関する知識を継続的に更新する監視システムです。 TechnipFMCのDigital SubseaのVPであるJulie Cranga氏によると、CPMは、資産所有者がダウンタイム、機器の故障、安全上の事故を回避しながら運用を最大化するのに役立ちます。

CPMは機器の問題の根本原因を特定し、機器の故障を予測するため、予防的なメンテナンスを計画できます、と彼女は言います。 CPMは、機器の多数のセンサーから生成された膨大な量のデータを処理することでこれを実現します。

「CPMのようなシステムでクライアントが気に入っているのは、自信があるということです」とCranga氏は言います。「彼らは彼らの資産についてより多くの情報を持っています。すべてのデータは制御室に到着します。彼らは何が起こっているかをリアルタイムで見ることができます。適切な決定を下すための追加の洞察を提供します。」

CPMを使用して、同社のクライアントの一部は、特定の検査、保守、修理のスコープコストの最大30％の削減を文書化し、海外に派遣される要員の必要数を削減しました。ある海中介入では、オペレーターがTechnipFMCのCPMサービスを使用して井戸の閉鎖を防ぎ、推定5,000万ドルの修理と生産の延期を節約しました。

TechnipFMCのCPMは、運用をサポートするための貴重な洞察を提供します。（画像：TechnipFMC）

同社は、「私たちがより良いことをし、いくつかの新しい可能性を解き放つことができるデジタル化の可能性」に制限はないと考えています。

それらの1つは、AIの力を活用して在庫を管理することです。

「在庫があれば、材料の需要を満たすことができます」と彼女は言います。「過剰在庫アプリは、数百万の組み合わせを実行して、材料を過剰在庫と一致させるのに役立ちます。」

2018年に開始されたその在庫管理システムは、これまでのところTechnipFMCを内部で150万ドル以上節約したと彼女は言います。

「今日、データにアクセスする機能と、これらのデータを活用するテクノロジーの両方があります」と彼女は言います。「数年前まで、デジタルインフラストラクチャ、接続性、およびコンピューティングパワーは利用できませんでした。」

IoTの展開
GEの会社であるBaker HughesとAIの専門家であるC3.aiは、6月に合弁会社（JV）を設立し、情報技術（IT）と運用技術（OT）の分野を橋渡ししました。 BakerHughes C3.aiと呼ばれる合弁会社は、デジタルトランスフォーメーションテクノロジーを提供して、石油およびガス産業の生産性の新しいレベルを推進することを目的としています。

C3.aiの社長兼CTOであるEd Abboは、同社が企業がAIやIoTアプリケーションの設計、開発、展開を加速し、石油やガスなどのビジネスを変革するのを支援すると述べています。

「データの大部分は実際には分析も処理もされていません。収集され、無視されています」とAbbo氏は言います。彼は、このデータが莫大な可能性の鍵であると信じています：石油の損益分岐点の価格を下げ、操作の安全性と信頼性を改善します。

BHGEによると、石油およびガスセグメントのAIは、大量のデータを取り込み、特定の運用環境についてインテリジェントになり、問題が発生する前に予測することで、オペレーターが計画、人員配置、調達、および安全性を向上できるようにすることで、全体的なパフォーマンスの向上に役立ちます。

BHGEのデジタル担当副社長であるダンブレナンは、機器の信頼性や生産の最適化などのカテゴリで、「人工知能と機械学習技術が大きな価値を追加するのに本当に役立つ」と述べています。 AIの約束は、企業が「10年前から取り残されたデータだけでなく、運用データの絶え間ない流入から価値を引き出すことができる」ということです。

Shellは長い間BHGEのJewelSuiteを貯水池のモデリングに使用しており、2018年にC3.aiプラットフォームを使用して会社のデジタル変革を加速し、AIと機械学習を使用して予測保守から始まる全体的な運用を改善することに焦点を当てることを発表しました。

最近、BHGEとC3.aiは、システム全体の履歴データとリアルタイムデータを使用して、機器の故障やプロセスの混乱につながる異常な状態を特定する、AI対応BHC3信頼性アプリケーションの発売を発表しました。

エンジニアリングプラクティス
「石油とガスは永遠にデジタル化されています。貯留層モデルは地震ですが、トップサイドを実際にデジタル化する人は誰もいません」と、Aker Solutionsの海中ライフサイクルサービスの最高執行責任者兼執行副社長であるDean Watson氏は述べています。

メーカーはさまざまな方法で機器をデジタルで参照し、オペレーターは施設のコンプレッサーなどの機器に異なる命名規則を使用しているため、問題の一部はデータを理解することに関連しています。さらに、さまざまなソフトウェアシステムはすべて異なる方法でデータを表し、データの統合と抽出を困難にします。

「類似しているにもかかわらず、異なる」と、Aker Solutionsが5月に開始したフィールド開発プロジェクトを加速し、資産パフォーマンスを最適化できるソフトウェアおよびデジタルサービス企業であるix3を率いるAreFøllesdalTjønn氏は述べています。「多くのソースからデータを抽出して概念化し、さまざまなソースと顧客ベースで一貫した一貫した方法で意味を持たせることができるソリューションが必要でした。」

最も基本的なix3はデータを分類するさまざまな方法に関するものであるため、チームはセマンティックWebの構築と産業資産のセマンティックモデルの作成に多くの時間と労力を費やしました。

EPC請負業者が直面する課題の1つは、問題がどのように解決されたかについての情報を検索するためにオフショア設備の歴史を活用する能力であると彼は言うので、会社はエンジニアリングアシスタントアプリを作成しました。以前のプロジェクトから以前よりもはるかに迅速にデータを抽出します。

「これにより、概念研究、FEED、エンジニアリングプロジェクトを行うためのまったく新しいソリューションを開発できるようになりました」と、数週間または数か月のエンジニアリング時間を節約できます。

予測
ビッグデータは天気予報を変えています。 IBMビジネスであるWeather CompanyのエネルギーソリューションリーダーであるRob Berglundは、10年前、TWCは世界中で100,000の異なるポイントを予測すると述べました。そのためには、世界中の予測者が1日を通して更新した予測を出すために使用した主要なスプレッドシートが必要でした。

「管理するには膨大で信じられないほどの量のデータでした」とバーグランドは言います。

現在、TWCは1日に約24テラバイトをハイパーローカル予測の生成に費やしており、15分ごとに22億個の場所を予測しています。そのためには、TWCは、空港や海のブイで連邦航空局のセンサーのデータを使用するだけから移行する必要がありました。現在、データはさまざまなソースから取得されています。 TWCは、ユーザーの許可を得た携帯電話の圧力センサーも含め、世界中の気象センサーの自発的なクラウドソーシングに依存しています。航空会社は、飛行機が海上を飛行中に遭遇する高層大気条件に関するデータを送信します。次に、TWCは人工知能を使用してすべてのデータを分解します。

TWCは、オフショア顧客にアラートを駆動する気象ベースのダッシュボードを提供します。同社はまた、不適切なセンシングでオフショア地域のギャップを埋めるためにレーダーを販売しています。フィードバックはオペレーターのダッシュボードに送信され、そこで解釈できます。

Weather Companyは、オフショア顧客にアラートを駆動する気象ベースのダッシュボードを提供します。（画像：The Weather Company）