¿Qué es la analítica energética?
La analítica energética ayuda a las empresas de petróleo y gas a garantizar la seguridad de los empleados, operar con la máxima eficiencia y aumentar la producción de campo. Hoy en día, las empresas de energía están empleando el análisis en todos los aspectos del negocio, desde el upstream hasta el midstream y el downstream, para satisfacer las demandas del mercado y obtener una ventaja competitiva.
La analítica energética se puede emplear en todas las áreas funcionales del petróleo y el gas, que incluyen:
- Planificación: identificar las mejores regiones para el desarrollo futuro en función de múltiples fuentes de datos
- Análisis de escenarios (Pronóstico vs. Realidad): pronostique la producción futura y aplique escenarios hipotéticos para la producción, incluidas las condiciones económicas, para comprender los posibles efectos
- Mantenimiento, planificación y optimización de rutas: descubra los costos crecientes, examine los sistemas de fabricación, utilice modelos de Machine Learning para comprender la causa raíz de las fallas identificadas, pronostique los costos futuros y desarrolle un plan para cumplir con un plazo para solucionar el problema
- Optimización de cumplimiento: utilice modelos de Machine Learning para comprender los parámetros de cumplimiento que afectan la producción. Los escenarios hipotéticos permiten evaluar el aumento de la producción frente a los costos de capital y las estimaciones de producción de nuevas áreas.
¿Cuáles son los beneficios de la analítica energética?
La analítica energética puede ayudar a las empresas de petróleo y gas a mejorar los márgenes, aumentar las ganancias y superar a sus pares al obtener información a partir de sus datos. La analítica energética produce conocimientos que luego permiten tomar mejores decisiones más rápidamente para mejorar las operaciones, aprovechar las oportunidades y mitigar los riesgos. Mediante el uso de la analítica energética, las empresas de petróleo y gas podrán mejorar el tiempo de actividad de los equipos, aumentar la percepción multidisciplinaria de los datos recopilados y acelerar el uso de datos para operaciones comerciales exitosas.
