A ind\u00fastria de \u00f3leo e g\u00e1s apresentou um salto evolutivo, em especial com o movimento e prioriza\u00e7\u00e3o da Intelig\u00eancia Artificial (IA) de forma massiva em 2017, j\u00e1 se destacando quando comparada a outros segmentos com os mesmos requisitos de seguran\u00e7a operacional. A aplica\u00e7\u00e3o sistem\u00e1tica da Intelig\u00eancia Artificial \u00e0 ind\u00fastria de \u00f3leo & g\u00e1s vem amadurecendo e se mostrando efetiva para potencializar as decis\u00f5es humanas por meio da \u201cintera\u00e7\u00e3o homem e m\u00e1quina\u201d. No entanto, as empresas ainda possuem muito valor para gerar, comunicar e capturar na sua jornada de transforma\u00e7\u00e3o digital.<\/p>\n
O maior desafio que temos no momento se refere a dados, que s\u00e3o a base de constru\u00e7\u00e3o de qualquer automa\u00e7\u00e3o de processos empregando IA. As companhias t\u00eam muitos dados (informa\u00e7\u00f5es), mas eles est\u00e3o espalhados por toda a opera\u00e7\u00e3o. Busca-se a forma de resolver esse desafio concentrando-se numa jornada chamada de maturidade digital, na qual se procura, primeiro, agregar todos os dados na mesma plataforma e, numa segunda fase, focar a aten\u00e7\u00e3o na qualidade dos dados coletados.<\/p>\n
Garantida a qualidade dos dados, seguimos para o pr\u00f3ximo passo da jornada que \u00e9 normalizar, cruzar, \u201cclusterizar\u201d (agrupar), colocar intelig\u00eancia na correla\u00e7\u00e3o dos dados e aprimorar o contexto operacional dos dados coletados. A partir da\u00ed, a experi\u00eancia do profissional da \u00e1rea operacional ser\u00e1 \u201caumentada\u201d pela condi\u00e7\u00e3o de an\u00e1lise das informa\u00e7\u00f5es em tempo real, o que permite que a tomada de decis\u00e3o possa ser preditiva: ou seja, as decis\u00f5es ser\u00e3o tomadas levando em conta a probabilidade de ocorr\u00eancia de eventos futuros.<\/p>\n
A partir de ent\u00e3o, os dados de v\u00e1rias \u00e1reas operacionais formam uma cadeia de fatos a serem analisados, a qual viabiliza o desenvolvimento de cen\u00e1rios que possibilitam a tomada de decis\u00e3o baseada em configura\u00e7\u00f5es pr\u00e9 definidas e analisadas diante dos cen\u00e1rios apresentados devidamente contextualizados.<\/p>\n
Tendo em vista o passo a passo listado acima, em um futuro breve ser\u00e1 necess\u00e1rio trabalhar no desenvolvimento de uma plataforma de IA integrada a uma plataforma de an\u00e1lises em tempo real, capaz de acelerar a implanta\u00e7\u00e3o da tomada de decis\u00e3o. Isso \u00e9 primordial para a contextualiza\u00e7\u00e3o devida, automatizada e em escala dos dados. Portanto, deve-se priorizar a cria\u00e7\u00e3o de uma solu\u00e7\u00e3o que classifique contextos operacionais a partir de um hist\u00f3rico, barateando, automatizando e trazendo consist\u00eancia ao processo. No m\u00e9dio prazo, ser\u00e1 preciso estender a capacidade para modelos de predi\u00e7\u00e3o e modelos para v\u00eddeo em tempo real.<\/p>\n
O setor tende a ganhar muito com isso, tendo em vista que conseguir\u00e1 reduzir custos, obter maior controle das opera\u00e7\u00f5es e, principalmente, aumento da efici\u00eancia operacional e da produtividade. A Intelig\u00eancia Artificial ajudar\u00e1 a tomar decis\u00f5es e a\u00e7\u00f5es no cen\u00e1rio complexo de \u00f3leo & g\u00e1s mais efetivas para a gera\u00e7\u00e3o de valor quantific\u00e1vel para o neg\u00f3cio.<\/p>\n
Fonte: Portos e Navios<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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