摘要：石油和天然气行业正在利用人工智能 （AI） 的力量来推动其运营的创新和效率。从勘探到精炼，AI 正在成为优化流程、提高安全性和降低成本的重要工具。AI 的集成使公司能够做出数据驱动的决策，从而实现更智能的运营和更可持续的实践。随着该行业面临越来越多的挑战，例如

石油和天然气行业正在利用人工智能 （AI） 的力量来推动其运营的创新和效率。从勘探到精炼，AI 正在成为优化流程、提高安全性和降低成本的重要工具。AI 的集成使公司能够做出数据驱动的决策，从而实现更智能的运营和更可持续的实践。随着该行业面临越来越多的挑战，例如油价波动、监管压力和对清洁能源的需求，AI 通过提供可以彻底改变传统方法并推动该行业走向更具弹性和适应性的未来而提供的见解，提供了战略优势。

A. 革新运营效率：AI 掌舵

AI 处于改变石油和天然气行业运营效率的最前沿。通过自动化和优化复杂的流程，AI 使公司能够实现更高的生产力、降低运营成本并最大限度地降低风险。人工智能在预测性维护、钻井优化和供应链管理中的使用正在帮助公司更高效、更可持续地运营。随着该行业寻求平衡盈利能力与环境责任，这些进步至关重要。

例子

Shell

Shell 采用 AI 驱动的预测分析，通过显著减少设备停机时间来彻底改变其运营效率。通过在设备故障发生之前预测设备故障，Shell 可以主动安排维护，从而最大限度地减少计划外中断。这种方法将计划外停机时间减少了 5-10%，从而节省了大量成本并增强了运营连续性。在潜在问题升级之前预见和解决问题的能力凸显了 AI 对石油和天然气行业运营效率的变革性影响。

英国石油公司 （BP）：

BP 利用 AI 算法来提高其石油和天然气勘探工作的准确性。通过分析大量地质数据，AI 有助于优化钻井作业，从而实现更精确、更高效的开采过程。AI 的这种使用不仅可以提高运营效率，还可以通过最大限度地减少不必要的钻探活动来减少对环境的影响。BP 在其钻井流程中实施 AI 是数据驱动型决策如何推动更智能、更可持续的运营的一个典型例子。

埃克森美孚

埃克森美孚使用 AI 来优化其整个运营中的能源消耗，尤其是在炼油过程中。AI 系统实时监控和调整能源使用情况，确保能源得到更高效的使用。这不仅有助于减少公司的碳足迹，还可以降低运营成本。埃克森美孚的方法突出了人工智能在提高可持续性和盈利能力方面的双重优势，展示了其在现代能源管理中的关键作用。

B. 协作协同：人机融合

AI 与人类专业知识的整合正在创造一个协作环境，在这种环境中，两者的优势被利用来取得更好的结果。在石油和天然气行业，AI 正被用于帮助工人做出更明智的决策、增强安全性并提高整体运营效率。这种合作在一个人类直觉和经验仍然非常宝贵的行业中至关重要。

例子

英国石油公司 （BP）：

BP 利用人工智能实时监控和预测安全风险，显著降低工作场所事故的可能性。AI 系统持续分析来自各种来源的数据，在潜在危险导致事件之前识别它们。这种主动的安全方法不仅可以保护工人，还可以提高整体运营效率。通过将 AI 集成到其安全协议中，BP 能够创造一个更安全的工作环境，展示了人类与 AI 协作在高风险行业中的重要性。

Shell

：Shell 通过 AI 自动执行日常数据分析任务，使工程师能够专注于更复杂和更具战略意义的活动，从而增强其员工的能力。人类专业知识与 AI 驱动型自动化之间的这种协作改进了决策流程并加快了项目时间表。将日常任务转移到 AI 系统还可以更有效地利用人力资源，从而推动公司内部的生产力和创新。Shell 的方法体现了 AI 如何补充人类技能，从而实现更有效、更简化的运营。

C. 增强客户体验：AI 驱动的个性化

AI 不仅改变了运营方式，还增强了石油和天然气行业的客户体验。通过 AI 驱动的个性化，公司可以更好地了解和满足客户的需求，提供更量身定制的服务并提高客户满意度。这种向以客户为中心的方法的转变正在帮助公司在竞争激烈的市场中脱颖而出。

例子

埃克森美孚

：埃克森美孚利用人工智能分析客户数据，并根据个人偏好提供个性化的服务产品。例如，AI 驱动的洞察使埃克森美孚能够根据客户行为和偏好调整其燃料产品，从而提高客户满意度和忠诚度。这种个性化方法不仅可以改善客户体验，还可以通过培养更深层次的客户关系来加强公司的市场地位。埃克森美孚在个性化中使用 AI 证明了以客户为中心的战略在当今竞争格局中的重要性。

壳牌

：壳牌开发了人工智能驱动的忠诚度计划，通过提供针对客户购买行为量身定制的奖励来更好地吸引客户。通过分析客户数据，Shell 可以提供符合个人偏好的个性化奖励，从而提高客户保留率和满意度。这种有针对性的客户互动方法不仅使 Shell 与竞争对手区分开来，而且还提高了长期忠诚度。Shell 在忠诚度计划中创新地使用 AI 体现了技术如何增强客户关系并推动业务增长。

D. 创新商业模式：AI 作为颠覆者

AI 正在推动石油和天然气行业创新商业模式的发展，挑战传统方法并创造新的增长机会。公司正在利用 AI 来探索新的收入来源，提高运营灵活性，并适应不断变化的市场条件。这种颠覆性变化使公司能够在日益复杂和充满活力的行业中保持竞争力。

例子

英国石油公司 （BP）：

BP 在使用 AI 驱动的数字孪生创建物理资产（如海上平台）的虚拟模型方面处于领先地位。这些数字孪生允许实时监控和优化，从而提高运营效率并降低维护成本。通过采用这种创新方法，BP 能够提高资产性能并延长其设备的使用寿命，展示了人工智能如何颠覆石油和天然气行业的传统商业模式。

斯伦贝谢

斯伦贝谢正在利用人工智能提供按需服务，例如预测性维护和实时油井优化。这些服务提供了更大的灵活性和对客户需求的响应能力，使 Schlumberger 能够在竞争激烈的市场中脱颖而出。按需提供量身定制的 AI 驱动型解决方案的能力代表了石油和天然气行业提供服务方式的重大转变，凸显了 AI 在业务模式中的颠覆性潜力。

埃克森美孚

埃克森美孚正在通过人工智能驱动的分析将其收集的大量数据货币化，从而探索新的收入来源。通过向第三方提供数据驱动的见解，埃克森美孚能够创造新的商机并提高其盈利能力。这种创新的数据货币化方法突显了 AI 对传统业务模式的变革性影响，为石油和天然气行业开辟了新的增长途径。

壳牌

壳牌实施了人工智能驱动的能源交易平台，可优化交易决策并实现利润最大化。通过使用 AI 分析市场状况并实时预测价格波动，Shell 可以做出更明智的交易决策，从而提高运营效率和盈利能力。AI 在能源交易中的这种创新性使用说明了技术如何颠覆和增强石油和天然气行业的传统商业实践。

E. 生成式 AI：开创实时参与

生成式 AI 正在成为石油和天然气行业实时参与的强大工具。通过实时生成洞察、预测和解决方案，AI 使公司能够更快地响应市场和运营条件的变化。此功能在时序和精度至关重要的行业中尤为有价值。

例子

Chevron

Chevron 采用生成式 AI 来分析来自传感器和其他来源的实时数据，提供见解，帮助公司做出快速、明智的决策。例如，Chevron 使用 AI 来监控其管道并实时检测异常情况，从而能够立即采取纠正措施并防止潜在问题升级。这种实时交战能力对于保持运营效率和安全性至关重要，尤其是在复杂环境中。Chevron 对生成式 AI 的使用体现了实时数据分析在推动快速、数据驱动型决策方面的力量。

壳牌

Shell 利用 AI 开发动态定价模型，根据市场情况实时调整。这种 AI 驱动的方法使 Shell 能够优化其燃料产品的定价策略，确保最大的盈利能力，同时保持市场竞争力。根据需求和供应波动动态调整价格的能力凸显了 AI 在实现响应更快、更敏捷的业务运营方面的作用。Shell 在定价中创新地使用 AI 突显了实时参与现代能源市场的重要性。

埃克森美孚

埃克森美孚使用生成式 AI 实时优化其供应链运营，根据不断变化的条件调整路线和库存水平。此功能有助于埃克森美孚减少延误并提高整体效率，尤其是在复杂和动态的环境中。使用 AI 实时管理和优化供应链表明，技术对运营敏捷性和响应能力的重大影响。埃克森美孚的方法强调了如何使用 AI 来增强石油和天然气行业的供应链管理。

F. 重塑组织动态：协作结构的出现

AI 的集成正在重塑石油和天然气行业的组织动态，导致出现更具协作性和敏捷性的结构。AI 正在实现更好的团队和部门之间的沟通、协调和协作，培养创新和持续改进的文化。这种转变正在帮助公司提高对行业变化的适应性和响应能力。

例子

英国石油公司 （BP）：

BP 正在重塑其组织动态，让团队能够在地方层面做出决策，从而减少对集中控制的需求。AI 驱动的决策工具为现场团队提供实时数据洞察，从而更快、更明智地做出决策。这种分散式方法促进了更敏捷、响应更迅速的组织结构，使 BP 能够更快地适应现场不断变化的条件。BP 使用 AI 为本地决策提供支持，说明了技术如何改变传统的组织层次结构。

雪佛龙

雪佛龙建立了创新中心，将 AI 专家、工程师和其他利益相关者聚集在一起，以开发新的解决方案并推动整个公司的创新。这些中心促进协作和知识共享，培养持续改进和技术进步的文化。雪佛龙将 AI 集成到其组织动态中的方法强调了跨职能协作在推动技术创新和卓越运营方面的重要性。

壳牌

壳牌正在使用 AI 来简化其全球业务中的通信和协作，从而重新定义其组织动态。AI 驱动的工具促进了团队之间的实时信息共享和协调，从而提高了运营效率并缩短了做出决策所需的时间。这种向联系更加紧密和协作的组织结构的转变使 Shell 能够更有效地应对全球挑战和机遇，凸显了 AI 在转变传统组织动态中的作用。

G. 克服障碍：在 AI 中创造数字文化和信任

人工智能在石油和天然气行业的成功实施需要创造一种数字文化并建立对人工智能技术的信任。公司必须解决诸如抵制变革、数据安全问题以及提高员工技能的需求等挑战。建立拥抱创新和协作的数字文化对于充分发挥 AI 的潜力至关重要。

例子

为了确保顺利过渡到 AI 驱动的运营，埃克森美孚实施了全面的变革管理计划，旨在帮助其员工适应新技术和流程。这些举措包括广泛的培训计划，重点是提高员工的数字技能，确保他们有能力使用先进的 AI 工具。通过培养创新文化，埃克森美孚鼓励员工采用新的思维和工作方式，这对于将 AI 成功集成到其运营中至关重要。这种积极主动的方法不仅促进了 AI 的采用，而且使埃克森美孚成为石油和天然气行业数字化转型的领导者。

随着 AI 系统越来越多地处理敏感和关键数据，确保数据安全已成为 Chevron 等公司最关心的问题。雪佛龙实施了强大的数据安全协议来保护其信息，包括加密、访问控制和持续监控，以防止未经授权的访问。这些措施对于建立对 AI 系统的信任至关重要，因为它们可以防止潜在的数据泄露并确保 AI 驱动的流程既安全可靠。通过优先考虑数据安全，Chevron 能够放心地利用 AI 技术，因为 Chevron 知道其敏感信息得到了很好的保护。

BP 认识到，成功采用 AI 需要一支精通数字技术的员工队伍，因此在提高员工技能方面进行了大量投资。BP 的培训计划侧重于为其员工提供在日常运营中有效利用 AI 和其他数字工具所需的知识和技能。这种对持续学习的承诺确保了 BP 在快速发展的行业中保持竞争力，因为其员工能够适应并利用最新的技术进步。通过优先考虑技能提升，BP 不仅提高了运营效率，还使其员工能够推动公司内部的创新。

H. AI 作为战略合作伙伴

AI 正在成为石油和天然气行业公司的战略合作伙伴，帮助他们应对全球能源格局的复杂性。通过提供洞察和增强决策，AI 使公司能够制定更有效的战略并取得长期成功。AI 的战略整合不仅关乎技术，还关乎重新思考业务模式、运营和客户关系。

例子

Shell 正在利用 AI 的强大功能来提高其市场预测的准确性，使公司能够更好地预测供需波动。AI 驱动的模型实时分析大量市场数据，使 Shell 能够更精确地预测油价。这些见解对于做出明智的交易决策和优化壳牌的市场策略至关重要，有助于公司在动荡的行业中保持竞争力。通过利用 AI 进行市场预测，Shell 能够更有效地响应市场变化，确保其在全球能源市场保持领先地位。

雪佛龙正在利用人工智能来推进其可持续发展计划，特别是在碳捕获和储存 （CCS） 领域。AI 算法通过分析实时数据来优化 CCS 系统的运行，以最大限度地提高效率并最大限度地减少对环境的影响。这项技术使雪佛龙能够更有效地减少碳排放，与公司更广泛的可持续发展目标保持一致。通过将人工智能整合到其环境战略中，雪佛龙不仅提高了其运营绩效，还加强了其对社会责任和环境管理的承诺。

A- 壳体：https://www.shell.in/business-customers/lubricants-for-business/perspectives/predictive-maintenance-industry-buzzword-or-maintenance-must-have.html

A- 英国石油公司：https://news.microsoft.com/transform/bp-ai-drilling-data-fueling-smarter-decisions/

A- 埃克森美孚：https://corporate.exxonmobil.com/who-we-are/technology-and-collaborations/smart-technologies-intelligent-operations

B- 英国石油公司：https://www.bp.com/en_us/united-states/home/who-we-are/safety/safety-technology.html

B- 壳 – https://www.shell.com/what-we-do/digitalisation.html

C- 埃克森美孚：https://www.comarch.com/trade-and-services/loyalty-marketing/clients-success-stories/how-exxonmobil-drives-customer-engagement-with-an-effective-loyalty-program/

C 壳：https://loyalty360.or

来源：opendotnet