Nội dung bài viết
Andrew Melouney, phó chủ tịch kỹ thuật số tại Woodside Energy, cho biết khi các công ty năng lượng đẩy AI sâu hơn vào hoạt động công nghiệp, thì thành công ngày càng phụ thuộc vào quản trị, dữ liệu đáng tin cậy và các hệ thống được thiết kế để nâng cao chuyên môn của con người.
Trí tuệ nhân tạo có thể đã thu hút trí tưởng tượng của công chúng thông qua chatbot và trình tạo hình ảnh, nhưng một số trường hợp sử dụng quan trọng nhất của nó đang diễn ra khác xa với các công cụ hướng tới người tiêu dùng.
Trong những ngành mà cơ sở hạ tầng vật chất, hoạt động liên tục và an toàn là điều tối quan trọng, AI đang trở thành lớp vận hành cốt lõi. Với các hệ thống công nghiệp rộng khắp và luồng dữ liệu vận hành liên tục, ngành năng lượng mang đến cái nhìn thoáng qua về tương lai đó sẽ như thế nào.
Tại Woodside Energy, việc áp dụng AI không bắt đầu bằng các mô hình tổng quát hoặc phi công phụ của doanh nghiệp. Công ty đã dành nhiều năm để xây dựng các công cụ phân tích dự đoán, tối ưu hóa và máy học trong các hoạt động thăm dò, khoan, bảo trì và vận hành nhà máy.
Andrew Melouney, phó chủ tịch kỹ thuật số của công ty cho biết: “Chúng tôi luôn có khối lượng dữ liệu vận hành rất lớn đến từ thiết bị, nhà máy cũng như tài sản mà chúng tôi vận hành”.
“Những người đó đã tạo ra các trường hợp sử dụng thực sự rõ ràng, có giá trị khá cao đối với chúng tôi.” Khoản đầu tư dài hạn vào cơ sở hạ tầng và quản trị hiện đang tạo điều kiện cho sự chuyển đổi rộng rãi hơn sang các hệ thống AI tác nhân có thể hỗ trợ các quy trình công nghiệp phức tạp.
Thay vì thay thế người vận hành, Woodside thiết kế hệ thống AI để nâng cao kiến thức chuyên môn trong môi trường có tính rủi ro cao. Một ví dụ điển hình là “Cố vấn khởi nghiệp”, một phi công phụ AI giúp người vận hành quản lý quy trình phức tạp khi khởi động các nhà máy khí tự nhiên hóa lỏng (LNG).
Melouney giải thích: “Chúng tôi thực sự đang suy nghĩ xem nó hỗ trợ mọi người trong tổ chức như thế nào trong việc trao quyền cho họ đưa ra quyết định tốt hơn, đưa ra quyết định nhanh hơn”.
Cách tiếp cận của công ty phản ánh một quá trình phát triển rộng hơn đang diễn ra trên AI công nghiệp: chuyển từ các thử nghiệm riêng biệt sang các hệ thống toàn doanh nghiệp được xây dựng trên nền tảng tiêu chuẩn hóa, dữ liệu được quản lý và các mô hình triển khai có thể lặp lại.
Melouney lập luận rằng quá trình chuyển đổi đó đòi hỏi các tổ chức phải suy nghĩ lại cả về hệ thống công nghệ của họ cũng như cách thức thực hiện công việc. Ông nói: “Chúng tôi không chỉ đưa AI vào một quy trình hiện có.
“Chúng tôi đang suy nghĩ sâu sắc về việc cần phải hình dung lại công việc đó như thế nào.” Phương châm của Melouney đã trở thành: “Nghĩ lớn...
otype nhỏ và mở rộng quy mô nhanh." Khi các hệ thống AI trở nên tự chủ hơn và kết nối với nhau, các công ty sẵn sàng thành công có thể là những công ty đã dành nhiều năm xây dựng nền tảng hoạt động dưới sự cường điệu.
"Tham vọng của chúng tôi thực sự là một doanh nghiệp tự chủ, nơi chúng tôi có các đại lý với đại lý có thể tương tác thực sự sâu sắc với quy trình công việc cốt lõi của chúng tôi", Melouney nói. Tập này của Business Lab được sản xuất với sự hợp tác của Infosys.
Megan Tatum: Từ MIT Technology Review, tôi là Megan Tatum và đây là Business Lab, chương trình giúp các nhà lãnh đạo doanh nghiệp hiểu rõ hơn của các công nghệ mới từ phòng thí nghiệm và đưa vào thị trường Giờ đây, khi mọi người nghĩ về trí tuệ nhân tạo, họ thường hình dung ra các chatbot hoặc các công cụ năng suất, nhưng một số ứng dụng phức tạp và có tác động cao nhất của AI thực sự đang diễn ra ở xa các ứng dụng dành cho người tiêu dùng, bên trong các môi trường công nghiệp phức tạp, nơi mà ngành năng lượng toàn cầu là một ví dụ điển hình.
hỗ trợ bảo trì thông minh hơn và tiết kiệm năng lượng trên các tài sản quy mô lớn. Ngày nay, Woodside đang nhân rộng trải nghiệm đó, tích hợp AI sâu hơn vào các hoạt động của mình và doanh nghiệp với sự tập trung mạnh mẽ vào quản trị, chất lượng dữ liệu và trách nhiệm giải trình của con người.
Khách mời của tôi hôm nay là Andrew Melouney, phó chủ tịch kỹ thuật số tại Woodside Energy. Chào mừng, Andrew.
Megan: Thật vui khi có bạn. Andrew, như tôi đã nói ở đó, ngành năng lượng đã tiếp cận AI hoàn toàn khác với lĩnh vực công nghệ hoặc kinh doanh tiêu dùng.
Giá trị ban đầu đã xuất hiện trong môi trường hoạt động và công nghiệp, thay vì các công cụ AI tạo ra hướng tới người tiêu dùng. Tại sao vậy?
Và điều gì tạo nên sự khác biệt trong hành trình AI của ngành năng lượng? Andrew: Megan, tôi nghĩ điều đó thực sự phụ thuộc vào bản chất công việc chúng ta làm.
Hoạt động năng lượng và những gì Woodside làm đòi hỏi rất nhiều tài sản, rất quan trọng về an toàn và mang tính vật chất cao. Và khi bạn nghĩ về cách Woodside vận hành, chúng tôi vận hành trên toàn bộ chuỗi giá trị.
Chúng tôi thực hiện công việc thăm dò từ khoan và dưới lòng đất, phát triển dự án, cho đến vận hành tài sản, thường được vận hành ở những địa điểm khắc nghiệt và xa xôi, sau đó là danh mục đầu tư năng lượng toàn cầu. tiếp thị và kinh doanh là tốt.
Chúng tôi luôn có khối lượng dữ liệu vận hành rất lớn đến từ thiết bị, nhà máy cũng như tài sản mà chúng tôi vận hành và những dữ liệu đó đã tạo ra các trường hợp sử dụng thực sự rõ ràng, có giá trị khá cao cho chúng tôi.
Khi bạn nghĩ về độ tin cậy, khi bạn nghĩ về sự an toàn và hiệu quả, đó là những điều thực sự quan trọng đối với một công ty như Woodside. Chúng tôi đã làm AI truyền thống trong nhiều năm nay.
Nếu bạn nghĩ về phân tích, nếu bạn nghĩ về tối ưu hóa, nếu bạn nghĩ về những thứ như mô hình dự đoán, những kỹ thuật mà chúng tôi đã áp dụng cho bộ dữ liệu và cho doanh nghiệp của mình kể từ khoảng năm 2015.
Và gần đây hơn với sự ra đời của AI, chúng tôi thực sự thấy rằng chúng tôi có một nền tảng khá mạnh mẽ và tuyệt vời để xây dựng trên đó và thực sự giải quyết các vấn đề nhằm phục vụ cải thiện hoạt động kinh doanh.
Và một lần nữa, cho dù đó là giữ an toàn cho mọi người, giữ an toàn cho môi trường chúng ta hoạt động hay cải thiện lợi nhuận cho tổ chức. Megan: Tuyệt vời.
Ý tôi là bạn đã đề cập đến nó ở đó, nhưng thực tế này đã định hình chiến lược AI của riêng bạn tại Woodside như thế nào? Bạn đã bắt đầu từ đâu và công nghệ này tỏ ra có tác động mạnh nhất ở đâu trong những ngày đầu đó?
Andrew: À, như tôi đã nói, chúng tôi đã có một hành trình rất dài về mặt hiểu biết dữ liệu hoạt động, nhận ra giá trị của nó và thu thập dữ liệu trên quy mô lớn để chúng tôi có thể sử dụng nó. Và chúng tôi đã rất cân nhắc trong cách tiếp cận đó, Megan.
Chúng tôi thực sự đã suy nghĩ về giá trị ở đâu và rủi ro có thể quản lý được ở đâu. Và chúng tôi đã bắt đầu xem xét, trong thế giới ngày nay từ góc độ AI tác nhân, chúng tôi đã bắt đầu xem xét các vấn đề đã được giải quyết bằng AI truyền thống, học máy và khoa học dữ liệu trong quá khứ.
Và chúng tôi đã bắt đầu suy nghĩ xem liệu chúng tôi có thể xếp lớp AI tác nhân lên trên ở đâu để mang lại kết quả tốt hơn nữa? Đối với ngành và tổ chức sử dụng nhiều tài sản của chúng tôi, chúng tôi đang xem xét các lĩnh vực như tối ưu hóa bảo trì.
Chúng tôi đang xem xét các lĩnh vực như làm cách nào để đảm bảo các nhà máy LNG của chúng tôi khởi động một cách đáng tin cậy, nhất quán và an toàn?
Và chúng tôi đang thực sự xem xét lực lượng lao động tuyến đầu của mình và đảm bảo rằng chúng tôi đang cung cấp cho những người ở tuyến đầu những công cụ cần thiết để thực hiện công việc của họ.
Khi nghĩ về AI, chúng ta thực sự nghĩ đến việc nó hỗ trợ mọi người trong tổ chức như thế nào trong việc trao quyền cho họ đưa ra quyết định tốt hơn, đưa ra quyết định nhanh hơn?
Tôi nghĩ theo thời gian, điều này vừa phát triển từ những gì vốn là phân tích truyền thống đến trí tuệ nhân tạo và AI sáng tạo hiện nay. Và chúng tôi đã học được rằng công nghệ rất quan trọng nhưng nó liên quan đến việc gắn kết con người, quy trình và công nghệ với nhau.
Chúng tôi đã dành một thời gian dài không chỉ để thu thập dữ liệu và có một bộ dữ liệu được quản lý tốt mà chúng tôi có thể xây dựng dựa trên đó, mà chúng tôi còn dành nhiều thời gian để dạy mọi người cách làm việc theo những cách linh hoạt, cách thực hiện tư duy thiết kế, cách giải quyết vấn đề và cách thực sự đảm bảo rằng công nghệ mà nhóm của tôi có thể mang đến cho tổ chức được áp dụng một cách hiệu quả và có mục đích.
Và tôi nghĩ rằng một khi chúng tôi đã có được nền tảng vững chắc đó từ góc độ công nghệ, từ góc độ dữ liệu, khi chúng tôi đã xây dựng được niềm tin vững chắc giữa các nhóm kỹ thuật số và tổ chức, chúng tôi thực sự đã thấy sự cải thiện đáng kể về mặt vật chất và việc mở rộng quy mô công nghệ diễn ra rộng rãi hơn trên toàn doanh nghiệp.
Gợi ý thực hành:
1. Theo dõi thông báo từ cơ quan địa phương tại California.
2. Kiểm tra nguồn chính thức trước khi chia sẻ lại thông tin.