تحلیل پیش‌بینی‌کننده چیست؟
تحلیل پیش‌بینی‌کننده شاخه‌ای از تحلیل‌های پیشرفته است که در آن از داده‌های تاریخی، علم دادهکاوی، یادگیری ماشین و مدل‌های آماری برای پیش‌بینی آینده وضعیت یک فرایند، جمعیت یا زنجیره تامین در یک صنعت استفاده می‌شود. شرکت‌ها از تحلیل پیش‌بینی‌کننده بهره می‌گیرند تا الگوهای رفتاری را ترسیم کنند و ریسک‌ها و فرصت‌های موجود را تشخیص دهند. تحلیل پیش‌بینی‌کننده، محصول موجودیتی به نام کلان‌داده‌ها و علم داده‌ها است. امروزه شرکت‌ها غرق در داده‌هایی هستند که از پایگاه‌های داده، حسگرهای اشیا، تصاویر، ویدئوها و بسیاری منابع داده دیگر به بخش‌های مختلف شرکت سرازیر می‌شود. چهار علت زیر پاسخی هستند به این سوال: چرا عصر حاضر و دهه‌های پیش رو، عصر اوج‌گیری فعالیت‌های دادهکاوی و به‌ویژه تحلیل پیش‌بینی‌کننده است؟- افزایش در حجم و انواع داده‌ها و علاقه (و نیاز) به استخراج معنی از آن‌ها.
- رشد فناوری و در دسترس بودن رایانه‌های ارزان‌تر و سریع‌تر.
- بوجود آمدن نرم‌افزارهایی که استفاده از آن‌ها بسیار آسان است.
- وضعیت پیچیده و وخیم اقتصادی در نقاط مختلف دنیا و نیاز به پیش‌بینی به‌عنوان مهم‌ترین ابزار در برخورد با بحران.
نیاز به تحلیل پیش‌بینی‌کننده در صنایع نفت و گاز
همه‌گیری کرونا تنها یک مثال از صدها پیشامد و بحرانی است که می‌تواند در بازه‌ای کوتاه، وضعیت عرضه و تقاضا را در بازارهای نفت و گاز بر هم بزند. این عدم‌قطعیت موجود در تقاضا، باعث ایجاد تردید در برنامه‌های استخراج، هدف‌گذاری سرمایه‌گذاری‌ها و تاخیر در اجرای پروژه‌های نفت و گاز از جانب دولت‌ها و شرکت‌های فعال در این صنایع شده است. بنابراین، نیاز به بهینه‌سازی فرایندهای تولید و واکنش مناسب و به‌موقع به تقاضا، استفاده از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده را بیشتر از هر زمانی توجیه می‌کند. این تحلیل‌های پیشرفته، در جنبه‌های مختلف صنعت، از مدیریت و ترسیم نقشه راه گرفته تا عملیات میدانی و برنامه‌ریزی استخراج و نگهداری از تجهیزات کاربردهای فراوانی دارد. چهار کاربرد زیر از تحلیل پیش‌بینی‌کننده در صنایع نفت و گاز، پایه‌ای‌ترین و حیاتی‌ترین ابزارهای این علم برای حل چالش‌های موجود و آتی در صنایع نفت و گاز هستند.1. تعمیر و نگهداری پیشرفته
فعالیت شرکت‌های نفت و گاز به دارایی‌های حیاتی آن‌ها مانند ایستگاه‌های پمپاژ دریایی، دکل حفاری، ایستگاه تقویت خطوط لوله، کمپرسورها و سیستم حمل‌ونقل وابسته است. علاوه بر این، مناطق عملیاتی آن‌ها در مناطق دریایی و خشکی گسترده‌اند. این وسعت عملیاتی و اجزای پیچیده صنایع نفت و گاز، نیاز به بررسی و نظارت مستمر دارند. نیازی که هم‌ارز است با مدیریت حجم بالایی از داده‌هایی که روزانه تولید می‌شوند. دسترسی به داده‌های در لحظه، متناظر با وضعیت دارایی‌ها و نحوه عملکرد اجزای شرکت، به مدیران و اپراتورها این امکان را می‌دهد تا بتوانند در لحظه تصمیم بگیرند، بهره‌وری را بالا ببرند و مزیت رقابتی به دست آورند. تحلیل پیش‌بینی کننده از طریق پنج رویکرد زیر در فرایندهای تعمیر و نگهداری تجهیزات مورداستفاده در شرکت‌های نفت و گاز، بهبود ایجاد می‌کند:| رویکرد | هدف | ایده آل برای |
| تعمیر و نگهداری واکنشی (RM) | به دارایی‌ها اجازه می‌دهد تا لحظهای که از کار می‌افتند، در فرایند تولید باقی بمانند | دارایی‌هایی که خیلی حیاتی و تاثیرگذار نیستند و هزینه چندانی صرف جایگزینی آن‌ها نمی‌شود |
| تعمیر و نگهداری پیشگیرانه (PM) | از داده‌ها برای تحلیل وضعیت دارایی استفاده می‌شود تا میزان کارایی و در دسترس بودن دارایی به‌صورت لحظهای سنجیده شود | دارایی‌هایی که نقش عملیاتی آن‌ها حیاتی است و خرابی‌هایی که می‌توان با استفاده از یک برنامه منظم تعمیر و نگهداری از بروز آن‌ها پیشگیری کرد |
| تعمیر و نگهداری وابسته به شرایط (CBM) | وضعیت کنونی یک دارایی را به‌منظور تعیین میزان نیاز آن به تعمیر، پایش می‌کند | تجهیزاتی که پارامترهای متناظر با آن‌ها قابل اندازه‌گیری هستند و این پارامترها نقشی کلیدی در فعالیت دارایی دارند |
| تعمیر و نگهداری پیشگویانه (PdM) | از سنسورها و سیستم‌های پیش‌بینی‌کننده برای اعلان خطرهای ممکن در آینده نزدیک استفاده می‌کند | دارایی‌های بسیار پیچیده و حیاتی که نیازمند پایش 24 ساعته هستند |
| تعمیر و نگهداری ریسک محور (RBM) | از تحلیل‌های PdM، CBM و PM استفاده می‌کنند تا قدرت تصمیم‌گیری صحیحِ کارکنان بخش تعمیر و نگهداری را ارتقا دهند | دارایی‌های زیردریا |
2. تشخیص درست عامل مشکل در تحلیل پیش‌بینی‌کننده
18 درصد از خرابی دارایی‌های موجود در صنایع نفت و گاز، نتیجه عواملی هستند که با استفاده بیش‌ازحد یا عمر بالای تجهیزات تشدید می‌شوند. درنتیجه، فعالیت‌های پیشگیرانه نمی‌توانند به‌تنهایی از چنین ریسک‌های مخربی اجتناب کنند. با ترکیب تحلیل پیش‌بینی‌کننده و نگهداری پیشگویانه (PdM)، اپراتورها می‌توانند تهدیدها را بهتر تشخیص دهند و سریع‌تر تصمیم بگیرند. بطور دقیق‌تر، تحلیل داده‌ها این امکان را به مهندسان می‌دهد که الگوهای متناظر با فعالیت دارایی‌ها را تشخیص دهند و هرگونه خروج از وضعیت عادی را در بازه‌های حیاتی تشخیص دهند. بنابراین، کارکنانِ بخش نگهداری، همیشه یک قدم از حادثه پیش رو جلوترند و از این طریق، از بروز وقایع فاجعه‌بار جلوگیری می‌کنند یا شدت آن را تا حد قابل توجهی کاهش می‌دهند.3. بهینه‌سازی سطح سلامت و کارایی دارایی‌ها
معمولا فاجعه‌های بخش نفت و گاز در مواردی رخ می‌دهند که تشخیص عامل مخرب و با پتانسیل فاجعه‌آفرینی، زمانی محقق می‌شوند که دیگر امکان واکنش درست و کافی وجود ندارد. تحلیل پیش‌بینی‌کننده دارایی‌ها به شرکت‌های نفت و گاز این قابلیت را می‌دهد که روزها و حتی ماه‌ها پیش از وقوع حادثه، از مشکل موجود آگاه شوند و فرصت کافی برای واکنش به آن را داشته باشند. علاوه بر این، پیش‌بینی دقیق سطح خرابی و میزان ضرورت تعمیر دستگاه‌ها، باعث می‌شود هزینه‌های متناظر با جایگزینی قطعات گران‌بها یا کل دستگاه، با هزینه‌های تعمیر و جانشانی قطعات کوچک و کم اهمیت‌تر، جایگزین شوند. بنابراین، سرمایه‌گذاری روی تحلیل پیش‌بینی‌کننده باعث بهبودِ سودآوری و ارتقای سطح دسترسی به تجهیزات در صنایع نفت و گاز می‌شود.4. عملیات هوشمندتر
عصر حاضر، عصر اینترنت اشیا است؛ فناوری روبه رشد و همه‌گیری که امکان ادغام دستگاه‌ها و بخش‌های مختلف صنایع را ممکن می‌کند و شبکه‌ای هوشمند و منسجم را نتیجه می‌دهد. در قلب این شبکه هوشمند، داده‌ها و علم تحلیل آن‌ها قرار دارد. تحلیل پیش‌بینی‌کننده چارچوبی را ترسیم می‌کند که عملیات هوشمند و فناوری محور می‌تواند بر آن استوار شود.اصلی‌ترین موانع استفاده از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده در بخش نفت و گاز
- یکی از اصلی‌ترین چالش‌ها، انتقال داده‌ها از میدان‌های نفتی یا گازی به مراکز پردازش داده است. در اینجا به برنامه‌ای منسجم و قابل اجرا برای امنیت فیزیکی و سایبری داده‌ها و تحلیل‌های مرتبط نیاز است.
- مسئله دیگر، نحوه برداشت داده‌ها و نیاز به نگهداری از آن‌هاست. ایجاد شبکه‌های اینترنت اشیا و پایگاه‌های داده در محل یا به صورت ابری راهکار مناسبی است.
- چالش حیاتی دیگر، انطباق شرایط شرکت‌های نفت و گاز با علم داده و تحلیل پیش‌بینی‌کننده است. مهندسان و اپراتورها باید در کاراترین حالت ممکن با محققان دادهکاوی و شرکت‌های مشاوره فناوری همکاری کنند.
- به بهره‌گیری از متخصصان استفاده از مدل‌های منبع-باز، فناوری‌ها و محاسبات ابری نیاز است.
