人工智能（AI）与资产完整性管理

人工智能（AI）不仅仅是一个流行词，它还会改变游戏规则。

想象一下，在这个世界上，机器会思考、预测需求，并在问题出现之前解决问题。现在，将这种能力应用于管理资产--全球各行业的支柱。这就是人工智能与资产完整性管理（AIM）的结合点，它将预测能力和战略洞察力融为一体，有望重新定义我们保护和优化资产的方式。

与我们一起揭秘人工智能和资产完整性管理（AIM）如何共同改善资产管理。

为了深入探讨这一问题的复杂性，我们请来了壳牌公司计算科学与数字创新副总裁兼信息技术首席技术官丹-杰文斯（Dan Jeavons）。我们让 Dan 与 Cenosco 的工程总监 Josip Hrvatin 和解决方案工程师 Luiz Curado 坐下来，深入探讨他们的丰富经验和独到见解，以便深刻理解人工智能在资产管理领域的变革之旅。

对话深入探讨了数据可访问性有限阻碍人工智能广泛应用的挑战，从而推动了数字化的必要性。请继续阅读，了解对话中提出的见解，或点击此处观看网络研讨会。

十年前，壳牌通过建立高级分析卓越中心开始了数字化转型之旅。如今，壳牌拥有一百多个投入生产的人工智能应用，600 多名数据科学家组成了强大的团队，Shell.AI 网络拥有 12000 多名会员。

通过与包括 Cenosco 在内的多家公司合作，壳牌站在了利用人工智能潜力优化运营的最前沿。

数字化带来的数据量和计算能力的指数级增长，彻底改变了可实现的目标，推动了创新浪潮。随着数据日益丰富，处理能力不断提高，壳牌抓住了从这些丰富信息中提取可行见解的机会。

事实证明，这些由人工智能算法驱动的洞察力有助于加强决策过程、预测维护需求和优化资产性能。

塞诺斯科的数字化成熟度框架是企业进行数字化转型的指导框架。通过这一成熟度模型前进是一个渐进的过程，需要进行战略规划和整合。

希望达到 "数字战略 "阶段的组织必须认识到综合解决方案的重要性，利用数据和人工智能有效推动创新。申请演示，了解有关此框架的更多信息。

在使用人工智能或任何其他新兴技术时，有目的的数字化思考至关重要。

这就意味着，你必须有与你的追求相一致的目的和目标，因为数字工具能够促进创新，而不是目的本身。获得技术只是旅程的一部分。将人工智能融入资产管理变得至关重要，因为我们的目标是让资产更安全、更可靠。

然而，这种整合并不需要对现有流程进行彻底改革；相反，它涉及到调整和加强当前的做法，以有效利用人工智能的潜力。虽然在可预见的未来，人工智能不会取代检查员或腐蚀工程师，但它可以通过广泛的数据集和预测分析提供有价值的见解，从而增强他们的能力。

将数字专业知识与对稳健工作流程的深刻理解相结合至关重要。技术不会取代我们的工作流程，而是会改变我们执行流程的方式。

Dan Jeavons 在网络研讨会上分享了壳牌公司的一个实例，在该公司，利用人工智能进行前瞻性技术监控和优化已产生了切实的效益，包括避免可靠性问题、优化生产和减少排放等。 

开放人工智能能源计划是由壳牌和其他行业领导者（如微软、贝克休斯和 Cenosco）共同领导的一项合作计划。它利用人工智能解决方案来应对能源行业的挑战。

这一战略举措旨在通过无缝整合数字技术，优先考虑开放数据标准和互操作性，促进创新，从而彻底改变业务活动。重点在于打破数据孤岛，突出开源软件的可访问性和协作潜力。

Cenosco 一直积极参与开放式人工智能能源计划（Open AI Energy Initiative）中的三个重要项目。其中一个项目名为 AIR（自主完整性识别），利用无人机进行远程检查。这些无人机拍摄图像，然后通过人工智能和机器学习算法进行分析，以识别完整性问题。从这些分析中获得的洞察力通过点云和三维模型无缝集成到 Cenosco 的 IMS 平台中。

另一项计划 CARMA（腐蚀高级风险建模与分析）的重点是预测各种降解机制的腐蚀率。利用来自 IMS 的数据，人工智能系统将壁厚测量和更新厚度与工艺条件相关联，从而准确预测腐蚀率。

第三个项目综合了之前工作的关键组成部分--空气绝缘、腐蚀计算数据和现场检测，以预测发生 CUI（绝缘层下腐蚀）的可能性。这种合并有望为解决能源行业与腐蚀相关的挑战提供一种全面的方法。

这些项目强调了定义明确的用例和调整解决方案以满足不断变化的需求的重要性。

这些项目是迈向人工智能助手（通常被称为 "虚拟腐蚀工程师"）在彻底改变工业运营方面发挥关键作用的未来的垫脚石。我们的愿景是整合人工智能、数据洞察力、NLP（自然语言处理）和基于物理的模型，以实现实时决策。

在探索人工智能在 IMS 套件中的未来时，乐观情绪显而易见，特别是 Cenosco 的另一项举措侧重于将人工智能专业技术整合到公司中。

Cenosco 与克罗地亚普拉大学的合作产生了许多潜在应用，如泄漏预测、自动调度、语音命令报告生成等。最有前途的人工智能概念将被选中实施，从而推动 Cenosco 内部的创新。 

在探讨人工智能在数据清理方面的潜力时，我们的专家强调了其处理遗留数据和优化票务系统等流程的能力。人们高度期待人工智能驱动的工具能够有效筛选历史数据，从而提高汇总和整体效率。

人工智能的发展超越了预测性维护的范畴，为数据管理带来了革命性的变化。结构化数据在完整性管理中的重要性以及人工智能有效提取、总结和组织非结构化信息的能力都得到了强调。这种变革有望从历史数据中挖掘出有价值的见解，对安全性和可靠性产生重大影响。

尽管存在挑战，但人们对人工智能驱动的数据管理前景充满期待，这可能标志着资产管理流程进入了一个变革时代。

数据将继续在塑造资产管理的未来方面发挥关键作用。随着传感器在资产中的广泛应用，流程必将不断发展，利用人工智能简化检查工作并提高效率。然而，这并不意味着检查员的终结；相反，这要求他们转变角色，将人工智能作为一种有价值的工具加以利用。

我们正站在一个变革时代的风口浪尖，在这个时代，技术挑战着现有的模式，公司和个人之间必须开展合作。共同迎接这一变革是释放人工智能全部潜力和实现我们预期成果的关键。 

如果您想进一步了解人工智能在资产完整性管理中的应用，请查看完整的网络研讨会。我们的专家发言人将详细讨论这些主题。