IoT, KI und Edge Computing revolutionieren die Ölindustrie

Jährlich erweitert IoT Fähigkeiten und erreicht neue Grenzen – nun ist die Ölindustrie reif für digitale Transformation.

Barcelona, IoT Solutions World Congress – Die Ölindustrie, besonders Förderung, nutzt weitgehend Equipment und Sicherheitsstandards des letzten Jahrhunderts.

Sicherheitsniveau steigt, schwere Unfälle/Umweltkatastrophen werden vermieden – aber Betriebsleistung und Anlagenverfügbarkeit stagnieren.

Einige Betreiber/Service-Unternehmen nutzen neue Datenerfassungstools, Cloud-Analytik, Machine Learning, Edge Computing – und erkennen das Potenzial von IoT für Predictive Maintenance, Ausfallvorhersage, höhere Sicherheit, gesteigerte Förderleistung.

In einem Panel beim IoT Solutions World Congress skizzierte Jonathan Carpenter (Head of Strategy, Petrofac) ihre Services und wie IoT/Analytik Gamechanger sein können. Konzept: „Petrolytics“.

Die hohen Kosten von Downtime

Petrofac erkannte vor einem Jahr den Wert digitaler Tools, so Carpenter. Interne Frage: „Wie können wir Anlagen sicherer, günstiger, termingerecht bauen – und im Betrieb niedrigere Operating Costs erreichen?“

Durchschnittliche Verfügbarkeit in der Nordsee (viele Petrofac-Anlagen): 73 %. Zum Vergleich: Airliner 99,9 %.

„In der Ölindustrie akzeptieren wir 73 %, weil der Rohstoffpreis so hoch ist, dass wir unsere Wirtschaftlichkeit darauf basieren.“

Vision: „Was, wenn wir ein Angebot hätten, für das Kunden Schlange stehen – Anlage zum halben Preis, immer on schedule, 100 % Uptime, halbierte Betriebskosten?“

Wenige Ausfallmodelle für Cloud-Learning

Größte Hürde: Mangel an Historiendaten. Alte Sensoren an Bestandsanlagen warnten nur vor Fehlfunktionen, sammelten/ speicherten keine Daten. Keine Daten zu schweren Ausfällen für ML-Modelle. Branche arbeitet mit rigiden Sicherheitsstandards – vermeidet die Probleme, die man analysieren will. Ingenieure/Data Scientists müssen Cloud-ML-Modelle quasi „blind“ trainieren.

Die meisten Produktionsanlagen haben Primärsensoren, aber limitierte Konnektivität – Sensordaten werden weitgehend verworfen.

Teresa Tung (Managing Director, Accenture Labs, Partner von Petrofac bei Cloud-Analytik): Techniker-/Ingenieurwissen nutzen, um Probleme zu verstehen, Incident-Daten simulieren, Modelle initial so trainieren.

Ziel: Vollautonome Ölförderanlage

„Petrolytics“ ist ein Baustein auf dem Weg zu ultra-effizienten Operationen (Carpenter). Predictive Analytics-Erfahrung + Edge-Daten → KI-optimierte Anlage, niedrigere OpEx, weniger Wartung. Langfristig: Vollautonome Anlage, Ingenieure überwachen via Digital Twin, planen Wartung vorausschauend → 100 % Effizienz.

World Economic Forum: Allein in unserer Branche >750 Mrd. $ Wertschöpfungspotenzial durch KI, Analytik, Drohnen etc. Zahl potenziell enorm.

„Heute vs. vor 3 Jahren: Erkennbarer Wandel von Konzept/Idee/Forschung zu echten Projekten an echten Assets – erste Welle der Industrialisierung dieser Lösungen.“