OTC 2025 Ngày thứ ba đã khởi động với một bảng điều khiển chính về những thách thức đang diễn ra của chuyển đổi kỹ thuật số trong lĩnh vực ngoài khơi. Để thực sự tận dụng các khoản tiết kiệm thời gian và chi phí mà đổi mới kỹ thuật số cung cấp, một số vấn đề chính cần được giải quyết, theo tham luận viên: hiểu tầm quan trọng của dữ liệu trên nhiều ngành dọc của ngành, đảm bảo dữ liệu có thể truy cập được và áp dụng và tích hợp các công nghệ hiện có như cặp song sinh kỹ thuật số, AI và các ứng dụng tự động và không có người lái.
Trên các công nghệ kỹ thuật số khác nhau, một Keystone quan trọng phải được giải quyết để cung cấp một nền tảng kỹ thuật số phù hợp: dữ liệu chất lượng và truy cập vào nó. Là đối tác chuyên gia Jim Claunch, Bain & Co., lưu ý: "Chúng tôi là một ngành công nghiệp kiếm tiền theo chiều ngang, nhưng các hoạt động của chúng tôi được thiết lập theo chiều dọc, trong silo." Việc silo dữ liệu này thể hiện một vấn đề rất nhanh khi các nhà khai thác tìm cách áp dụng những tiến bộ công nghệ có sẵn. "Không ai thích nói về dữ liệu," Claunch chỉ ra, "nhưng dữ liệu là cốt lõi (của chuyển đổi kỹ thuật số và AI)."
Tuy nhiên, việc sử dụng dữ liệu hiện có đến tiềm năng tối đa của nó là một thách thức phức tạp, với việc quản lý dữ liệu vẫn di chuyển chậm, mỗi lần. Một phần của trận chiến là thay đổi thái độ đối với cơ sở hạ tầng xung quanh cho các công nghệ kỹ thuật số, như được chỉ ra bởi Giám đốc điều hành cấp cao Vivek Chidambaram, Accdvisor. "Chúng tôi đã thấy rất khó để giao tiếp với các tổ chức CNTT trong các công ty của chúng tôi, để hỗ trợ các quy trình phát triển", ông lưu ý, nhấn mạnh sự cần thiết phải chuyển từ kiến thức chuyên sâu về một kiến thức theo chiều ngang theo chiều dọc để áp dụng rộng rãi, khi hỗ trợ các công nghệ thay đổi nhanh chóng và các công việc liên quan của nó.
Một thành phần quan trọng khác của việc sử dụng dữ liệu liên quan đến hiệu quả và hiệu quả dữ liệu lớn hơn từ phía phần cứng được sử dụng để xử lý nó. Như Claunch đã chỉ ra, "chi phí [cho các bộ phận và phần cứng] là quá cao", và khi nhu cầu năng lượng tăng lên, điều đó cũng có thể làm tăng chi phí. "Chúng tôi từ rất sớm trong thời đại của AI", Chidambaram lưu ý, nhấn mạnh rằng bây giờ trọng tâm cần phải làm cho việc tính toán hiện tại hiệu quả hơn và đòi hỏi ít năng lượng hơn. Ngoài việc giảm chi phí nếu có thể, một khu vực quan trọng khác là tối đa hóa giá trị từ AI và các tiến bộ kỹ thuật số khác. Ví dụ, trong khi khái niệm sinh đôi kỹ thuật số đã xuất hiện trong một thời gian, "Twin kỹ thuật số ngày nay chủ yếu là chẩn đoán", theo Claunch. Điều này được thiết lập để thay đổi trong những tháng và năm tới, ông nói, vì sự tích hợp và tiến bộ tốt hơn cho phép dữ liệu thời gian thực hơn và các ứng dụng bảo trì dự đoán.
Thành phần quan trọng khác của việc tận dụng công nghệ AI đặc biệt liên quan đến những gì Claunch đặt tên, "AI Agentic AI." AI tác nhân, hoặc đơn giản hơn, một tác nhân AI, được thiết kế với một mục đích cụ thể và, nếu được ghép nối với nhiều tác nhân khác, có thể vượt qua những hạn chế của LLM số ít. Một ví dụ, Claunch lưu ý rằng bằng cách thực hiện AI tác nhân, bảo trì dự đoán có thể được thực hiện có thể tính đến nhiều yếu tố, từ sự hao mòn dự đoán của các bộ phận đến lịch bảo trì, đến các điều kiện thời tiết sắp tới có thể làm trầm trọng thêm tuổi thọ của một thành phần hoặc địa điểm và thời gian di chuyển để sửa chữa hoặc thay thế vật liệu. Hơn nữa, Chidambaram nói thêm rằng việc sử dụng các tác nhân xếp tầng để hoàn thành một loạt các nhiệm vụ cụ thể nhưng khó khăn có thể mở rộng thêm tiện ích AI của tác nhân.
Với các khả năng mà toàn bộ công nghệ AI và kỹ thuật số nói chung để giảm lượng khí thải và tăng sản lượng trong lĩnh vực năng lượng ngoài khơi, "chúng tôi đã đứng sau, chúng tôi đang chơi trò bắt giữ", Claunch nói. Bây giờ, theo dõi Claunch-nó đến ngành công nghiệp ngoài khơi để "nghiêng về".