“AI trong ngành công nghiệp dầu khí có thực sự cần thiết không?” Đây là câu hỏi mà nhiều chuyên gia trong ngành thường đặt ra. Với sự phát triển công nghệ không ngừng, ngành dầu khí đang phải đối mặt với áp lực nâng cao hiệu suất và bảo vệ môi trường, và công nghệ AI thực sự cho thấy tiềm năng của nó, nhưng không phải mọi khía cạnh hay công ty đều phù hợp để đầu tư ngay lập tức.
Bài viết này sẽ phân tích từ trải nghiệm thực tế để xem xét nhu cầu về AI của các vai trò khác nhau trong ngành công nghiệp dầu khí, giúp bạn hiểu khi nào cần áp dụng AI, ai là người phù hợp sử dụng, và những tình huống không thích hợp, đồng thời đưa ra những khuyến nghị hành động hỗ trợ bạn đưa ra quyết định tốt nhất.
Q1: Khi nào, các công ty dầu khí sẽ bắt đầu xem xét “áp dụng công nghệ AI”?
Các công ty dầu khí thường bắt đầu xem xét việc đưa AI vào ứng dụng khi họ đối mặt với những nút thắt về hiệu suất, áp lực chi phí tăng cao hoặc quy định về môi trường trở nên nghiêm ngặt hơn. Ví dụ, khi các phương pháp thăm dò truyền thống có chi phí cao và hiệu quả không đáng kể, hoặc trong quá trình sản xuất hay xảy ra sự cố thiết bị thường xuyên, việc áp dụng AI để phân tích dữ liệu và dự đoán bảo trì có thể cải thiện rõ rệt tình hình.
Với tư cách là một kỹ sư dầu khí, khi tôi thấy đối thủ cạnh tranh sử dụng AI để tối ưu hóa sản xuất giếng dầu, tôi không thể không nghĩ: “Liệu quy trình của chúng ta có thể giảm thiểu tình trạng ngưng sản xuất một cách bất ngờ thông qua phân tích AI hay không? Liệu điều này có thể giúp chúng ta tiết kiệm một khoản tiền lớn cho bảo trì không?” Tình huống như vậy thúc đẩy tôi xem xét lại liệu có cần đầu tư tài nguyên vào việc phát triển các giải pháp AI hay không.
Q2: Các vai trò khác nhau trong ngành công nghiệp dầu khí, “đều cần công nghệ AI không?”
Không nhất thiết. Những người ra quyết định và lãnh đạo có thể quan tâm nhiều hơn đến lợi ích mà AI mang lại và tỷ lệ hoàn vốn của các khoản đầu tư, nhằm xây dựng chiến lược dài hạn; trong khi đó, các nhân viên trực tiếp có thể cần những công cụ AI trực quan, dễ sử dụng để hỗ trợ công việc hàng ngày. Hơn nữa, AI thường phù hợp hơn trong những khu vực có lượng dữ liệu lớn và cần phân tích nhanh chóng, như thăm dò địa chất, quản lý mỏ dầu và giám sát thiết bị.
Chẳng hạn, một kỹ thuật viên hiện trường có thể nghi ngờ: “Liệu tôi có thực sự cần dựa vào AI để xác định những bất thường từ dữ liệu thiết bị này không? Tôi quen nhìn vào bảng điều khiển rồi, liệu AI có quá phức tạp không?” Thực tế trong tình huống này, nếu người phụ trách không có nền tảng phân tích dữ liệu, việc áp dụng AI sẽ gặp khó khăn trong việc thuyết phục.
Q3: Trong trường hợp nào, “đưa AI vào không phù hợp”?
Nếu công ty có quy mô nhỏ, nguồn dữ liệu hạn chế, hoặc quy trình hiện tại đã ổn định và chi phí có thể kiểm soát, việc áp dụng AI có thể không mang lại lợi ích. Đặc biệt là khi nhân viên có trình độ công nghệ thông tin thấp, không thể làm quen với công cụ AI trong thời gian ngắn, cũng sẽ làm tăng rủi ro đào tạo nhân lực và vận hành.
Tôi từng gặp một nhà điều hành các mỏ dầu nhỏ, người đã do dự không biết có nên tiêu tốn nhiều tiền để áp dụng hệ thống AI hay không. Anh ấy tự nhủ: “Chúng tôi chỉ có một vài giếng dầu nhỏ, và lượng dữ liệu cũng không nhiều, liệu có thực sự cần AI để phân tích không? Rốt cuộc, thời gian hoàn vốn cũng khó thấy.” Trong trường hợp này, nên bắt đầu từ tự động hóa đơn giản hoặc quản lý dữ liệu.
Q4: Đối với các công ty dầu khí lớn, làm thế nào để đánh giá thứ tự ưu tiên cho việc triển khai AI?
Các công ty lớn phải đối mặt với khối lượng dữ liệu lớn và đa dạng, việc chọn lựa những quy trình có thể tạo ra giá trị cao nhất là điều cốt yếu. Thông thường, ưu tiên sẽ được dành cho những lĩnh vực có rủi ro cao hoặc tiêu tốn nhiều năng lượng, chẳng hạn như giám sát an toàn khoan ngoài khơi và bảo trì thiết bị dự đoán. Hơn nữa, thông qua các dự án thử nghiệm, doanh nghiệp có thể tích lũy kinh nghiệm và dữ liệu, không chỉ nâng cao tỷ lệ thành công mà còn giúp tăng cường mức độ chấp nhận trong nội bộ.
Chẳng hạn, với tư cách là một người đứng đầu bộ phận chuyển đổi số, tôi sẽ khuyên nên bắt đầu từ dự đoán sự cố thiết bị và tối ưu hóa quy trình sản xuất, vì những lĩnh vực này có thể nhanh chóng nhìn thấy kết quả tích cực và giảm thiểu chi phí bảo trì cũng như rủi ro môi trường. Các trường hợp thành công còn có thể trở thành căn cứ để thúc đẩy việc triển khai AI toàn diện.
Q5: Các công ty dầu khí nên chuẩn bị như thế nào để tối đa hóa lợi ích khi áp dụng AI?
Trước tiên cần thiết lập các mục tiêu rõ ràng và chỉ số đánh giá để tránh việc áp dụng AI một cách mờ mịt. Tiếp theo, chất lượng và khối lượng dữ liệu là nền tảng, cần phải tiến hành thu thập và quản lý dữ liệu một cách bài bản. Sau đó, việc phát triển nguồn nhân lực có hiểu biết về AI và ngành công nghiệp là điều quan trọng cho thành công. Cuối cùng, thúc đẩy đào tạo nhân viên để AI không chỉ là công cụ kỹ thuật mà còn trở thành hỗ trợ quan trọng cho quyết định hàng ngày.
Theo kinh nghiệm cá nhân của tôi, trước khi bắt đầu hành động, tôi thường thảo luận với nhóm: “Chúng ta thực sự muốn AI giải quyết vấn đề gì? Chúng ta mong muốn thu thập được những hiểu biết gì từ các dữ liệu? Trong bối cảnh yêu cầu về môi trường, liệu hệ thống AI của chúng ta có thể theo dõi lượng khí thải carbon không?” Việc xác định các vấn đề rõ ràng và quy trình cải tiến liên tục chính là bí quyết để giúp AI phát huy hiệu quả tối đa.
Để tóm tắt, AI không phải là viên đạn bạc cho ngành công nghiệp dầu khí, việc có cần áp dụng hay không phụ thuộc vào những thách thức cụ thể mà doanh nghiệp đang phải đối mặt, quy mô, năng lực nhân sự và nguồn dữ liệu. Sự phán đoán tình huống đúng đắn và lập kế hoạch chiến lược mới giúp AI trở thành công cụ hàng đầu thúc đẩy hiệu suất và tính thân thiện với môi trường.
You may also like: Vitalik Bán Gần 500 ETH: Điều Này Có Ý Nghĩa Gì? Phân Tích Tình Huống Thực Tế và Tham Khảo Quyết Định
