看來，石油和天然氣行業(yè)未能全面擁抱數(shù)字技術，還未完全了解各種解決方案可以影響其成本的規(guī)則和底線的程度。上個月，數(shù)字技術領域的一些專家預計，今年石油和天然氣行業(yè)的人工智能技術將從理論轉變?yōu)楝F(xiàn)實。但另一個數(shù)字技術領域已經引起轟動，今年這種影響將繼續(xù)擴大。

對石油和天然氣公司來說，了解未來石油基本面和價格的趨勢以及其運營對環(huán)境的影響已經變得至關重要，而數(shù)據分析服務提供商也非常樂意提供幫助。勞埃德船級社的首席技術官告訴福布斯的Mark Venables，“石油和天然氣行業(yè)可能已從最近的低迷時期走了出來，但他們尋求新資本和運營效率的壓力依舊不變。與其他行業(yè)一樣，政府監(jiān)管機構和其他利益相關方也越來越強烈要求改善環(huán)境績效和安全。先進的數(shù)據技術，如預測分析，為石油和天然氣公司提供了一種方法來應對這種日益復雜的環(huán)境。”

根據專注于人工智能的研究公司Emerj，數(shù)據分析還可以通過預測供應和需求來優(yōu)化生產，然后調整生產，同時也可以通過預測設備維護需求來簡化操作并進一步降低成本。目前，石油和天然氣公司使用兩種類型的預測分析解決方案：預測性維護解決方案和商業(yè)智能解決方案。預測性維護解決方案涉及從設備維護預測到能耗優(yōu)化以及解決泵故障等特定問題的任何事情。商業(yè)智能解決方案涉及幫助石油和天然氣公司設定個性化解決方案，例如生產標準，并檢查是否可以達到這些標準以及如何達到這些標準。商業(yè)智能軟件還通過分析大量結構化和非結構化數(shù)據，提供對行業(yè)未來和新興趨勢的深入了解。

三年前，咨詢公司貝恩的研究表明，利用數(shù)據分析技術，石油和天然氣生產商可以將油田和煉油廠的生產效率提高6%到8%。然而，當時研究人員警告說，很少有公司利用分析所能提供的所有數(shù)據。現(xiàn)在必須要采取數(shù)字技術，因為好處變得明顯。隨著越來越多的設備連接到跨行業(yè)的業(yè)務網絡，物聯(lián)網的發(fā)展正在推動這種轉變。

現(xiàn)在看來，預測分析正在石油和天然氣領域取得進展，生產商和煉油廠正在走向下一個重要步驟：規(guī)范分析。預測一臺設備何時需要停機維護是好的，知道為什么在這個精確的時刻需要維護更好。Prescriptive analytics是一家數(shù)據分析服務提供商，將其軟件技術應用到近海石油勘探項目，通過數(shù)據分析可以告訴運營商勘探問題的根本原因。AspenTech的能源行業(yè)營銷總監(jiān)Ron Beck接著解釋，不僅可以告訴運營商壓縮機即將失效，其即將發(fā)生的故障與液體在一定濃度下泄漏到氣體管線中的情況直接相關，甚至與記錄的壓力變化緩慢有關。

然而，石油和天然氣行業(yè)還有很長的路要走，才能完全采用數(shù)據分析技術而得到所有這些潛在的好處。正如福布斯的Venables所指出的那樣，盡管全球100家最大的石油和天然氣行業(yè)企業(yè)中有超過一半的企業(yè)已經證明他們在運營中使用預測分析，但仍有43%的企業(yè)尚未采用這種方法，這說明數(shù)據分析服務應用空間還很大。