2017-新的自然资源石油和天然气行业的认知未来_25页_1mb

石油和天然气行业认知计算应用总结

核心内容

本报告探讨了认知计算对石油和天然气行业的潜在影响与应用前景。认知计算作为一种新型计算模式，能够处理复杂数据、理解自然语言、构建知识并支持更高效的决策过程。在当前行业面临价格暴跌、储备补充困难、勘探开发成本高昂以及HSSE（健康、安全、保障和环境）要求严格的背景下，认知计算被视为一种关键的转型工具，能够帮助企业在数据驱动的环境中提升竞争力。

主要观点

• 认知计算的重要性：83%的石油和天然气企业高管认为认知计算将在企业未来扮演关键角色；91%的高管有意对认知能力进行投资；94%的高管认为认知计算将对行业发展带来颠覆性影响。
• 行业挑战：价格波动、储备补充率下降、勘探成本上升、HSSE要求严格，这些因素正在对石油和天然气企业造成巨大压力。
• 认知计算的应用价值：它能够帮助企业从结构化和非结构化数据中提取有价值的信息，增强发现能力、决策支持能力和协作能力。
• 认知计算的两大核心能力：
  • 发现：通过自然语言处理、模式识别等技术，挖掘隐藏的洞察，提升创新能力和运营效率。
  • 决策：提供基于证据的建议，减少人为偏差，提高决策的准确性和一致性。

关键信息

行业现状

• 石油和天然气行业正面临前所未有的挑战，包括价格波动、勘探开发成本上升、储备补充率下降以及日益严格的HSSE要求。
• 行业数据增长迅速，但目前仅不到1%的数据被分析利用，存在显著的数据价值挖掘空间。

认知计算的优势

• 能够处理海量数据，包括结构化和非结构化数据，提升企业的洞察力和决策能力。
• 通过自然语言处理和机器学习，帮助企业更高效地获取信息、分析数据并做出战略决策。

应用案例

1. 案例1：转向预测性数据科学
   澳大利亚的一家全球石油和天然气企业利用认知系统，提高工程师的知识范围，加快决策过程，优化运营效率。

2. 案例2：建立认知技术原型
   欧洲的一家能源公司通过认知技术，减少勘探和开发中的不确定性，优化油田生产决策。

3. 案例3：利用自然语言处理优化勘探
   一家欧洲能源公司通过自然语言处理技术，整合内外部数据，提高勘探决策的准确性。

4. 案例4：增加非结构化数据进行成本分析
   一家北美石油公司利用非结构化数据，分析原油市场信息，优化炼油成本和交易决策。

5. 案例5：加强HSSE风险管理
   一家北美石油公司通过认知计算分析全球报告，提升HSSE风险管理能力，更主动地应对运营异常。

实施建议

1. 定义价值

   • 评估行业需求，选择合适的认知应用机会。
   • 明确价值主张，规划认知计算的实施路线。
   • 以现实态度看待价值实现，逐步提升系统效益。

2. 打好基础

   • 投资人才，培养自然语言处理、机器学习等专业技能。
   • 构建高质量的语料库，整合结构化和非结构化数据。
   • 评估业务流程、策略和数据策略的变化需求。

3. 管理变化

   • 确保高管全程参与认知计算的实施过程。
   • 与各级员工沟通认知愿景，消除疑虑，提升接受度。
   • 持续提升组织的认知IQ，管理对系统建议的期望。

研究方法

• IBM商业价值研究院联合《经济学人》智库，对全球800多位高管进行了调研，其中包括81位来自石油和天然气行业的受访者。
• 调研内容涵盖认知计算的潜力、挑战、应用案例以及实施建议。
• 调研还结合了IBM内部专家访谈和案头研究。

合作伙伴与致谢

• 感谢IBM内部多个部门的专家与团队，包括销售与支持服务部、全球企业咨询服务部、Analytics团队等。
• 感谢IBM高管对本次研究的支持。

相关出版物

• 《您的认知计算未来》
  • 第I部分：认知计算的演进
  • 第II部分：开启您的认知计算之旅
  • 可通过IBM官网获取完整报告。

注释与来源

• 文中部分数据引用自第三方来源，如美国能源信息署、AT Kearney等。
• IBM保留对文档内容的修改权，且信息以“按现状”提供，不附带任何保证。

结语

认知计算正在成为石油和天然气行业转型的重要驱动力。通过提升发现和决策能力，企业可以更好地应对行业挑战，挖掘数据价值，实现可持续发展。IBM通过其行业解决方案和咨询服务，为石油和天然气企业提供了实现认知转型的路径与工具。