O setor de óleo e gás tem sido um dos principais responsáveis pela produção de energia desde a invenção dos motores movidos a diesel, e que constantemente vem lidando com fortes obstáculos graças a ascensão de tecnologias que vem substituindo o uso de petróleo como combustível.
Além deste obstáculo, a grande queda no preço do barril de petróleo em 2020 obrigou esse setor a se adaptar a um novo cenário, onde a economia de recursos com objetivo de redução de custos e ganho em performance se torna essencial para a manutenção do funcionamento destas indústrias no mercado.
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Embora o setor de óleo e gás venha sendo pressionado gradativamente por conta dos impactos ambientais gerados pela combustão de petróleo e popularização de motores movidos a energia elétrica, que tendem a ser cada vez mais acessíveis durante os próximos anos, é graças ao emprego de tecnologias de ponta que o setor tem a oportunidade de se manter competitivo e superar as adversidades
AI NO SETOR DE ÓLEO E GÁS
O ano de 2020 foi um grande acelerador da transformação digital nessas indústrias. Historicamente menos receptivas a aplicações de tecnologia em seus processos, devido a grande complexidade que os envolve, o setor de óleo e gás, teve neste ano a necessidade de se adaptar a um cenário onde a flexibilidade de processos com uso de inteligência artificial se torna imprescindível para que os obstáculos da crise sejam superados.
Em um período onde o distanciamento social torna-se obrigação, são as empresas que conseguem flexibilizar seus processos e melhor gerenciar suas equipes em campo que passam a estar mais adaptadas às necessidades que o período demanda.
A automação de dados via técnicas de Inteligência artificial, talvez seja o grande diferencial para muitas indústrias. É através da extração e processamento de um grande número de dados que se torna possível identificar anomalias, perdas de performance, e mecanismos de falha.
Tendo os meios necessários para realizar esse tipo de análise as indústrias têm a oportunidade de redução de custos através de técnicas que tem como objetivo a predição e prevenção de falhas, que chegam a ser até 17 vezes mais baratas que técnicas corretivas.
Se o período exige redução de gastos, é imprescindível que a indústria de óleo e gás volte suas atenções a um dos fatores que mais geram gastos dentro da operação: a corrosão.
COMO A IA SE PROPÕE A REDUZIR CUSTOS COM CORROSÃO
Indústrias com operações complexas como a de óleo e gás estão inseridas em ambientes muito agressivos para seus ativos. De acordo com a NACE são gastos aproximadamente 3% do PIB de um país industrializado em prevenção de corrosão, sendo 50% desse valor relacionado a corrosão atmosférica.
Tendo em vista a necessidade que o setor tem de reduzir custos, a transformação digital é a ferramenta que tem permitido através de softwares, maior controle sobre a operação como um todo.
Com o uso de Inteligência Artificial, alinhada com Digital Twins, e IoT, o setor passa a ter acesso a plataformas com fluxo contínuo de dados essenciais para a análise de degradação de ativos, permitindo a automação de tarefas e gestão de documentação.
Além da fácil visualização da operação como um todo, os algoritmos de inteligência artificial permitem com que cálculos sobre níveis de degradação de superfície sejam feitos, resultando assim, em predições que podem futuramente acarretar em menos custos com manutenção, inspeção, e sobretudo, uma operação ininterrupta.
A necessidade de digitalização dessas empresas torna-se crucial para que mantenham uma operação rentável, gerando lucros, segurança, e cada vez menos impactos ao meio ambiente.
Ter ferramentas que auxiliam tomadas de decisões com base em um fluxo contínuo de dados tem se mostrado a alternativa ideal para contornar as pressões sofridas pelas indústrias de óleo e gás.
A aplicação de softwares voltados às necessidades específicas de cada operação com o objetivo de otimização de atividades, mão-de-obra, e lucro, tem se tornado cada vez mais essencial para que este setor mantenha seu posto de liderança e se adapte a nova era digital.
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