Pokud provozujete provozy u producenta ropy a plynu, u společnosti obchodující s energií nebo u rafinerie a prodejce, už ten tlak znáte. Ceny komodit se mění v závislosti na geopolitických událostech, na které vaše systémy nebyly připraveny. Provozy náročné na aktiva – vrtné plošiny, rafinerie, ropovody, čerpací stanice – generují obrovské objemy dat, ale rozhodnutí, která by data měla řídit, se stále dělají lidskou rychlostí. Požadavky na regulační a environmentální podávání zpráv se každým rokem zpřísňují, což zvyšuje režijní náklady na dodržování předpisů pro již tak vytížené operace. A někde uprostřed toho všeho vaši terénní technici, plánovači a finanční týmy stále koordinují své úkony telefonicky, pomocí tabulek a manuálním předáváním.

Tyto systémy byly navrženy tak, aby zaznamenávaly, co se stalo, ne aby reagovaly na to, co se děje právě teď. Tuto mezeru má SAP Autonomous Enterprise překlenout.

Tlak, kterému dnes čelí ropné, plynárenské a energetické společnosti

Strukturální problémy, kterým čelí ropný, plynárenský a energetický sektor, se v posledních několika letech zintenzivnily. Volatilita cen surovin a komodit přímo snižuje marže a nutí týmy pro nákup a dodavatelský řetězec reagovat rychleji, než umožňují tradiční plánovací cykly. Narušení dodavatelského řetězce – ať už v důsledku geopolitických událostí, logistických úzkých míst nebo extrémního počasí – vyžaduje reakce na nepředvídané události, které většina operačních systémů není navržena tak, aby je provedla automaticky. Zároveň mandáty v oblasti udržitelnosti a požadavky na podávání zpráv o emisích v rámci rámců, jako je směrnice o podávání zpráv o udržitelnosti podniků (CSRD), transformují dodržování předpisů z pravidelného cvičení na nepřetržitou provozní disciplínu.

Za tím vším se skrývá problém fragmentace systémů. Většina provozovatelů ropného, plynárenského a energetického průmyslu si vybudovala svou technologickou krajinu prostřednictvím desetiletí akvizic, modernizace infrastruktury a zavádění bodových řešení. Platformy pro správu aktiv, nástroje pro účetnictví uhlovodíků, systémy pro obchodování a řízení rizik a prostředí pro plánování podnikových zdrojů (ERP) často fungují izolovaně. Data se shromažďují ručně, pracovní postupy vyžadují manuální koordinaci napříč odděleními a podnikání se pohybuje pomaleji, než vyžaduje trh.

Klíčové statistiky lze nalézt ve zprávě Oxford Economics s názvem The Value Of AI Industry Deep Dive: Energy and Utilities.

Co vlastně znamená pojem „autonomní podnik“?

Termín „autonomní podnik“ se v technologickém průmyslu používá široce, a proto je vhodné být přesný. Autonomní podnik nespočívá v odstraňování lidí z obchodních rozhodnutí. Jde o změnu toho, čemu lidé tráví svůj čas. Vize – jak je formulována ve vizi Autonomous Enterprise společnosti SAP – spočívá v podnikání, kde umělá inteligence (AI) transformuje způsob práce lidí a fungování procesů: zakládá rozhodnutí na inteligenci v reálném čase, automatizuje komplexní pracovní postupy a proaktivně vylepšuje každou funkci, aby organizace mohly překonat všechna očekávání.

Vezměte si, co se dnes stane, když během plánované odstávky není k dispozici kritický náhradní díl. Plánovač údržby identifikuje nedostatek, kontaktuje oddělení nákupu, kontroluje zásoby napříč pracovišti, eskaluje proces k oddělení sourcingu a vyjednává urychlenou objednávku – to vše v době, kdy se zkracuje doba odstávky a hromadí se náklady na prostoje. V autonomním podniku agenti umělé inteligence detekují nedostatek ještě před zahájením odstávky, porovnávají zásoby v síti, zahájí proces nákupu a předloží doporučené řešení ke schválení člověkem – během několika minut, nikoli hodin.

Jak to popisuje SAP: lidé udávají směr. Umělá inteligence provádí. Tohle není futuristický koncept. Jde o strukturální posun v návrhu podnikového softwaru – a má specifické důsledky pro ropné, plynárenské a energetické společnosti, které provozují operace v oblasti průzkumu a těžby, rafinace, dodavatelského řetězce uhlovodíků, správy aktiv, terénních služeb a reportingu udržitelnosti.

Proč je ropa, plyn a energie vhodným odvětvím pro agentní umělou inteligenci

Provoz v ropném, plynárenském a energetickém průmyslu je ve své podstatě náročný na aktiva, má velké množství dat a je citlivý na marže. Díky této kombinaci jsou obzvláště vhodné pro takový druh kontinuální optimalizace řízené umělou inteligencí, který umožňuje autonomní podnik. SAP Industry AI rozšiřuje každou autonomní doménu o znalosti vertikálních procesů, datové modely a regulační logiku vytvořenou speciálně pro energetické operace. Zvažte, kde mohou autonomní agenti přímo ovlivnit výsledky:

• Údržba a provoz aktiv: Agenti umělé inteligence monitorují stav zařízení v rafinériích, potrubích a výrobních aktivech v reálném čase, identifikují anomálie, spouštějí pracovní postupy údržby a optimalizují plánování odstávek a repasí – čímž se snižují neplánované prostoje dříve, než ovlivní výrobu.
• Plánování dodavatelského řetězce a produkce uhlovodíků: Agenti koordinují plánování produkce, logistiku v terénu a realizaci dodavatelského řetězce napříč těžebními a těžebními operacemi a reagují na změny poptávky, dostupnosti surovin nebo dopravních omezení bez manuálního zásahu.
• Obchodování a řízení rizik: Centra pro práci s komoditami s podporou umělé inteligence poskytují obchodníkům kontext připravený k rozhodování agregací tržních signálů, otevřených pozic a provozních dat – čímž se zkracuje doba mezi pohybem na trhu a reakcí podniku.
• Účetnictví a finanční uzávěrka pro ropu a plyn: Agenti automatizují procesy mezipodnikového odsouhlasování, účetnictví společných podniků a měsíčního uzávěrkového řízení – snižují tak manuální úsilí a zrychlují cykly reportingu napříč složitými strukturami subjektů.
• Produktivita terénních služeb a techniků: Asistenti Joule poskytují terénním technikům pracovní instruktáže, kontrolní seznamy bezpečnosti a pracovní pokyny, zatímco agenti Joule zaznamenávají a aktualizují data o dokončení – snižují administrativní zátěž a zlepšují dokumentaci k dodržování předpisů.
• Hlášení o udržitelnosti a emisích: Agenti umělé inteligence průběžně agregují data o emisích, označují anomálie oproti regulačním prahovým hodnotám a podporují hlášení o vlivech na životní prostředí v reálném čase vyžadované v rámci CSRD a podobných rámců – čímž transformují dodržování předpisů z reaktivního na proaktivní.

Každý z nich představuje skutečný provozní problém pro vedoucí provozu, správce aktiv a vedoucí dodavatelského řetězce napříč integrovanými energetickými společnostmi, nezávislými výrobci a maloobchodníky v navazujících prodejních řetězcích. Příležitost nespočívá v automatizaci kvůli automatizaci samotné – jde o osvobození zkušených lidí od velkého objemu rutinní práce, aby se mohli soustředit na rozhodnutí, která skutečně vyžadují lidský úsudek.

Co to odlišuje od dřívějších přístupů umělé inteligence

Většina ropných, plynárenských a energetických společností již nějakou formu umělé inteligence vyzkoušela. Tuhle model prediktivní údržby, tam nástroj pro předpovídání poptávky a ve financích iniciativa pro dolování procesů. Trvalou frustrací je, že tyto nástroje vylepšují jeden aspekt operace, zatímco celkový obraz zůstává nezměněn. Optimalizují v izolovaných prostředích. Řešení SAP Autonomous Enterprise je postaveno na třech základech, které jsou důležité pro nasazení v podnikovém měřítku:

Zaprvé – Hluboká znalost procesů a odvětví. Společnost SAP do vrstvy umělé inteligence zakódovala více než 50 let procesní inteligence, která pokrývá více než 120 kritických procesů. Agenti nejen čtou data; uvažují v kontextu skutečného fungování podniku – chápou vztah mezi nominací uhlovodíků, logistickým plánem, harmonogramem údržby aktiv a finanční pozicí ve stejném provozním kontextu.

Za druhé – sémanticky bohatá obchodní data. SAP Business AI je postaven na sémantickém modelu pro celý systém, který pokrývá více než 7,3 milionu datových polí. Agenti mohou současně vidět vztah mezi narušením dodávek, otevřenou dodávkou zákazníkům, výrobním plánem rafinérie a finančním rizikem. Nejedná se o integraci dat jako o dodatečnou myšlenku; je to základ, na kterém je postaveno uvažování umělé inteligence.

Za třetí – Správa na podnikové úrovni. Každá akce umělé inteligence je auditovatelná a sledovatelná. Pro ropné, plynárenské a energetické společnosti, které působí v souladu s přísnými požadavky na ochranu zdraví, bezpečnost, ochranu a životní prostředí (HSSE), povinnostmi hlášení emisí a standardy finančního auditu, to není volitelné – je to zásadní. 100 % úloh umělé inteligence je pokryto certifikovanými kontrolami. Rychlost a ovladatelnost nejsou kompromisem.

Reálné výsledky ropných, plynárenských a energetických společností

Přechod na autonomní provoz již probíhá. Společnosti v ropném, plynárenském a energetickém sektoru ukazují, co je možné:

Společnost NextDecade– společnost se sídlem v Houstonu, která se zabývá vývojem zkapalněného zemního plynu (LNG), nasadila WalkMe, produkt od společnosti SAP, aby podpořila digitální přijetí s využitím umělé inteligence ve svých podnikových systémech. Díky přímému začlenění řízených pracovních postupů a asistence umělé inteligence do každodenního provozu společnost dosáhla 60% snížení průměrného počtu žádostí o podporu a 40% nárůstu počtu uživatelů napříč svými technologickými platformami.

Jak poznamenal jejich hlavní účetní:

SLB– globální lídr v oblasti energetických technologií a služeb – integroval Mediafly se SAP Sales Cloud, aby transformoval způsob, jakým jeho prodejní organizace spravuje a doručuje obsah zákazníkům. Výsledek: 75% snížení prodejních aktiv, zlepšení efektivity prodejců a více než 5 000 návštěvníků zapojených živě na jednom veletrhu s dynamickým a personalizovaným obsahem.

Jak poznamenal jejich ředitel produktového managementu:

Společnost Suncor– jedna z největších kanadských integrovaných energetických společností – využila systém SAP k přepracování svého procesu odsouhlasování mezipodnikových daní (ICT), čímž zkrátila dobu provedení z 11 hodin na méně než 10 minut. Transformace přinesla snížení nákladů na uzavření měsíčního účetnictví o 20 000 USD a zkrácení doby potřebné k odsouhlasení daňových zaúčtování mezi skupinami o 98 %.

Jak uvedl jejich analytik digitálního doručování:

Kde začít

Pro vedoucí pracovníky, kteří hodnotí, co autonomní podnik znamená v praxi, není nejdůležitější otázkou „Kolik umělé inteligence bychom měli používat?“, ale „Kde v našem hodnotovém řetězci nás rozdíl mezi signálem a akcí stojí nejvíce?“.

To by mohlo být zpoždění mezi anomálií zařízení a příkazem k údržbě – mezera, která promění závadu, které se dalo předejít, v neplánovaný výpadek. Může se jednat o dobu mezi pohybem na komoditním trhu a aktualizovaným plánem dodávek – mezeru, která snižuje obchodní marže. Může to být vzdálenost mezi nezpracovanými údaji o emisích a zprávou splňující požadavky předpisů – mezera, která vytváří expozici v oblasti bezpečnosti a ochrany zdraví při práci (HSSE). Pro většinu provozovatelů ropného, plynárenského a energetického průmyslu existuje řešení na více místech současně.

Řešení společnosti SAP pro ropu, plyn a energetiku a SAP Autonomous Enterprise jsou navrženy tak, aby pomohly energetickým společnostem identifikovat tyto mezery a systematicky je řešit – nikoli pomocí izolovaných bodových řešení, ale integrovaným přístupem, který sjednocuje hodnotu napříč celým provozem, od průzkumu a těžby až po sekundární distribuci a maloobchod s palivy.

Ropný, plynárenský a energetický průmysl se vždy vyznačoval schopností provozovat mimořádně složité a vysoce rizikové operace v náročných prostředích. Další vlna konkurenční výhody patří společnostem, které dokáží tytéž operace provádět inteligentně, autonomně a ve velkém měřítku.