Che cos'è l'Autonomous Enterprise per i settori di petrolio, gas ed energia?

Se gestisci le operazioni presso un produttore di petrolio e gas, una società di trading energetico o un'azienda di raffinazione e vendita al dettaglio downstream, sai già la pressione a cui sei esposto. I prezzi delle materie prime oscillano in base a eventi geopolitici che i tuoi sistemi non sono in grado di anticipare. Le operazioni a elevata intensità di asset (impianti di trivellazione, raffinerie, gasdotti, stazioni di servizio) generano enormi volumi di dati, ma le decisioni che tali dati dovrebbero indirizzare si muovono ancora alle velocità decise dall'uomo. I requisiti di rendicontazione normativa e ambientale diventano ogni anno più stringenti, aggiungendo oneri di conformità a un'operatività già messa a dura prova. E in mezzo a tutto questo, i tuoi tecnici sul campo, i pianificatori e i team finanziari si coordinano ancora tramite telefono, fogli di calcolo e passaggi di consegne manuali.

Questi sistemi sono stati progettati per registrare quello che è accaduto, non per agire su quello che sta accadendo in questo momento. SAP Autonomous Enterprise è stata progettata per colmare questa lacuna.

La pressione che le aziende dei settori di petrolio, gas ed energia oggi devono affrontare

Le sfide strutturali che i settori di petrolio, gas ed energia deve affrontare si sono intensificate nel corso degli ultimi anni. La volatilità dei costi delle materie prime riduce direttamente i margini, costringendo i team di procurement e supply chain a reagire più rapidamente di quanto consentano i tradizionali cicli di pianificazione. Le interruzioni della supply chain, dovute a eventi geopolitici, colli di bottiglia logistici o condizioni meteorologiche estreme, richiedono risposte di emergenza che la maggior parte dei sistemi operativi non è progettata per eseguire automaticamente. Allo stesso tempo, i mandati di sostenibilità e i requisiti di rendicontazione sulle emissioni previsti da quadri normativi come la Direttiva sulla rendicontazione societaria di sostenibilità (CSRD) stanno trasformando la conformità da un'attività periodica a un rigore operativo costante.

Alla base di tutto questo vi è un problema di frammentazione dei sistemi. La maggior parte degli operatori dei settori di petrolio, gas ed energia ha costruito il proprio panorama tecnologico attraverso decenni di acquisizioni, aggiornamenti delle infrastrutture e implementazioni di soluzioni puntuali. Le piattaforme di gestione asset, gli strumenti di contabilità degli idrocarburi, i sistemi di trading e rischio e gli ambienti di Enterprise Resource Planning (ERP) spesso operano in silos. I dati vengono assemblati manualmente, i workflow richiedono un coordinamento manuale tra reparti e l'azienda si muove più lentamente di quanto richieda il mercato.

Le statistiche chiave si trovano in un recente report di Oxford Economics dal titolo “Il valore dell'AI:”

In realtà, che cosa significa "Autonomous Enterprise"?

Il termine "azienda autonoma" viene utilizzato in modo più ampio nel settore tecnologico, motivo per cui è necessario essere precisi. Azienda autonoma non è quando le persone vengono escluse dalle decisioni aziendali. Si tratta piuttosto del cambiamento del modo in cui le persone impiegano il proprio tempo. La visione, così come articolata nella visione dell'Autonomous Enterprise di SAP, è quella di un'azienda in cui l'intelligenza artificiale (AI) trasforma il modo in cui le persone lavorano e come vengono eseguiti i processi: basando le decisioni sull'intelligenza in tempo reale, automatizzando i workflow end-to-end e migliorando in modo proattivo ogni funzione, affinché le organizzazioni possano andare oltre ogni aspettativa.

Pensa a cosa succede oggi quando un componente critico di ricambio non è disponibile durante un fermo impianto pianificato. Un pianificatore della manutenzione individua la carenza, contatta il reparto Procurement, che a sua volta controlla la disponibilità nell'inventario tra i vari siti, per poi inoltrare la richiesta al reparto Sourcing, il quale elabora un ordine urgente: il tutto mentre la finestra di fermo impianto si riduce e i costi di inattività aumentano. In caso di Autonomous Enterprise, gli agenti AI individuano la carenza prima che l'impianto si fermi, incrociano i dati dell'inventario in tutta la rete, avviano un'azione di procurement e presentano la risoluzione consigliata a un dipendente per l'approvazione, il tutto in pochi minuti anziché ore.

Come lo descrive SAP: l'uomo sceglie la direzione. L'AI esegue. Non è un concetto che appartiene al futuro. Si tratta di un cambiamento strutturale nel modo in cui viene progettato il software aziendale e presenta implicazioni specifiche per le aziende dei settori di petrolio, gas ed energia che gestiscono le operazioni tra esplorazione e produzione, raffinazione, supply chain degli idrocarburi, gestione asset, assistenza sul campo e rendicontazione di sostenibilità.

Perché i settori di petrolio, gas ed energia sono particolarmente adatti per l'AI agentica

Le operazioni nei settori di petrolio, gas ed energia sono, per loro natura, ad alta intensità di asset, ricche di dati e sensibili ai margini. Questa combinazione le rende particolarmente adatte al tipo di ottimizzazione costante e basata sull'AI che l'Autonomous Enterprise rende possibile. SAP Industry AI amplia ciascun dominio autonomo con conoscenze di processo verticali, modelli di dati e una logica normativa sviluppata appositamente per le operazioni del settore energetico. Considera gli ambiti in cui gli agenti autonomi possono incidere direttamente sui risultati:

• Operazioni e manutenzione degli asset: gli agenti AI monitorano in tempo reale lo stato di salute delle attrezzature di raffinerie, oleodotti e asset di produzione, individuando anomalie, attivando workflow per la manutenzione e ottimizzando la pianificazione di fermi impianto e turnaround, riducendo i tempi di inattività non pianificati prima che possano influenzare sulla produzione.
• Pianificazione della produzione e supply chain degli idrocarburi: gli agenti coordinano la programmazione della produzione, la logistica sul campo e l'esecuzione della supply chain nelle operazioni nelle fasi a monte e intermedia, rispondendo ai cambiamenti della domanda, della disponibilità di materie prime o ai vincoli di trasporto senza intervento manuale.
• Trading e gestione del rischio: i centri di lavoro per le materie prime supportati dall'AI offrono ai trader un contesto pronto per il processo decisionale aggregando segnali di mercato, posizioni aperte e dati operativi, riducendo il tempo tra i movimenti del mercato e la risposta dell'azienda.
• Contabilità e chiusura finanziaria dei settori di petrolio e gas: gli agenti automatizzano la riconciliazione interaziendale, la contabilità delle joint venture e i processi di chiusura di fine mese, riducendo l'impegno manuale e accelerando i cicli di rendicontazione in strutture di entità complesse.
• Produttività dei tecnici e assistenza sul campo: gli assistenti Joule garantiscono briefing di lavoro, liste di controllo sulla sicurezza e istruzioni di lavoro direttamente ai tecnici sul campo, mentre i Joule Agents acquisiscono e aggiornano i dati di completamento, riducendo l'onere amministrativo e migliorando la documentazione di conformità.
• Rendicontazione su sostenibilità ed emissioni: gli agenti AI aggregano costantemente i dati sulle emissioni, segnalano le anomalie rispetto alle soglie normative e supportano la rendicontazione ambientale in tempo reale richiesta dalla CSRD e da framework analoghi, trasformando la conformità da reattiva a proattiva.

Ciascuno di questi aspetti rappresenta un reale problema operativo per i dirigenti delle operazioni, per i responsabili degli asset e i leader delle supply chain tra le principali compagnie energetiche integrate, i produttori indipendenti e i rivenditori a valle. L'opportunità non è l'automatizzazione fine a se stessa, bensì liberare le persone esperte da un elevato volume di lavoro di routine, in modo che possano concentrarsi sulle decisioni che richiedono davvero l'intervento umano.

In cosa di distingue questo approccio rispetto ai precedenti approcci AI

La maggior parte delle aziende dei settori di petrolio, gas ed energia ha già provato una qualche forma di AI. Un modello di manutenzione predittiva da una parte, uno strumento di previsione della domanda dall'altra, un'iniziativa di process mining in ambito finanziario. La costante frustrazione è che questi strumenti migliorano un singolo aspetto delle attività operative lasciando al contempo inalterato il quadro generale. Ottimizzano in silos. SAP Autonomous Enterprise si basa su tre fondamenti importanti per le implementazioni su scala aziendale:

Primo - Profonda conoscenza dei processi e del settore. SAP ha codificato oltre 50 anni di intelligenza dei processi a livello di AI, interessando oltre 120 processi mission-critical. Gli agenti non si limitano a leggere i dati; ragionano nel contesto del reale funzionamento dell'azienda, comprendendo la relazione tra una designazione di idrocarburi, un piano logistico, un programma di manutenzione degli asset e una posizione finanziaria nello stesso contesto operativo.

Secondo - Dati aziendali semanticamente ricchi. SAP Business AI si basa su un modello semantico a livello di suite che copre più di 7,3 milioni di campi di dati. Gli agenti possono osservare la relazione tra l'interruzione di una catena di approvvigionamento, una consegna aperta a un cliente, un piano di produzione di una raffineria e un'esposizione finanziaria, il tutto contemporaneamente. Non si tratta di un'integrazione di dati pensata in un secondo momento; è la base su cui si basa il ragionamento dell'AI.

Terzo - Governance di livello aziendale. Ogni azione dell'AI è controllabile e tracciabile. Per le aziende dei settori di petrolio, gas ed energia che operano nel rispetto di stringenti requisiti di salute, sicurezza, protezione ed ambiente (HSSE), di obblighi di rendicontazione delle emissioni e di standard di audit finanziario, questo non è opzionale: è fondamentale. Il 100% dei workload dell'AI è interessato da controlli certificati. Velocità e controllo non rappresentano un compromesso.

Risultati concreti delle aziende dei settori del petrolio, gas ed energia

Il passaggio alle operazioni autonome è già in atto. Le aziende dei settori di petrolio, gas ed energia stanno dimostrando quello che è possibile:

NextDecade, una società di sviluppo nel settore del gas naturale liquefatto (LNG) con sede a Houston, ha implementato WalkMe, un prodotto SAP, per guidare l'adozione digitale supportata dall'AI in tutti i suoi sistemi aziendali. Integrando workflow guidati e l'assistenza dell'AI direttamente nelle operazioni quotidiane, l'azienda ha ottenuto una riduzione del 60% dei ticket di supporto medi e un incremento del 40% nell'adozione da parte degli utenti in tutte le sue piattaforme tecnologiche.

Come ha osservato il loro Chief Accounting Officer:

SLB, leader globale nelle tecnologie e nei servizi energetici, ha integrato Mediafly con SAP Sales Cloud per trasformare il modo in cui la sua organizzazione di vendita gestisce e distribuisce i contenuti ai clienti. Il risultato: una riduzione del 75% degli asset di vendita, un miglioramento dell'efficienza dei venditori e oltre 5.000 visitatori coinvolti dal vivo in un'unica fiera con esperienze di contenuti dinamiche e personalizzate.

Come ha osservato il loro Director of Product Management:

Suncor, una delle più grandi società energetiche integrate del Canada, ha utilizzato SAP per ricostruire il proprio processo di riconciliazione interaziendale delle imposte (ICT), riducendo i tempi di esecuzione da 11 ore a neanche 10 minuti. La trasformazione ha consentito una riduzione dei costi della chiusura di fine mese pari a 20.000 USD e una riduzione del 98% dei tempi di riconciliazione delle scritture fiscali interaziendali.

Come dichiarato dal loro Digital Delivery Analyst:

Da dove iniziare

Per i leader aziendali che valutano cosa significhi in pratica l'Autonomous Enterprise, la domanda più importante non è "Quanta AI dovremmo usare?“. ma è "Nella nostra catena del valore, in quale punto il divario tra segnale e azione ci costa di più?“

Potrebbe trattarsi del ritardo tra un'anomalia delle attrezzature e un ordine di servizio di manutenzione: il divario che trasforma un guasto prevenibile in un fermo non programmato. Potrebbe trattarsi del tempo che intercorre tra un movimento del mercato delle materie prime e un piano di approvvigionamento aggiornato: il divario che erode i margini di trading. Potrebbe trattarsi della distanza tra i dati non elaborati sulle emissioni e un report normativo conforme: il divario che crea un'esposizione ai rischi HSSE. Per la maggior parte degli operatori dei settori di petrolio, gas ed energia, la risposta è presente in più punti contemporaneamente.

Le soluzioni di SAP per i settori di petrolio, gas ed energia e l'Autonomous Enterprise di SAP sono progettate per aiutare le aziende energetiche a individuare tali lacune e ad affrontarle in modo sistematico, non con soluzioni puntuali e isolate, ma con un approccio integrato che genera valore lungo l'intera operatività, dall'esplorazione e produzione fino alla distribuzione secondaria e al retail del carburante.

Il settore di petrolio, gas ed energia si è sempre caratterizzato per la capacità di gestire operazioni straordinariamente complesse e ad alto rischio in contesti impegnativi. La prossima ondata di vantaggio competitivo appartiene alle aziende in grado di gestire quelle stesse operazioni in modo intelligente, autonomo e su larga scala.