石油・ガス産業は巨大であり、その事業特性は業界の上流、中流、下流のセクター間で非常に多様化しています。各セクター内でも明確な違いがあります。オフショアのガス/石油掘削装置の要件は、水圧破砕業界の陸上井戸とはまったく異なります。しかし、どのセクターも、伝統的に石油・ガス業界を特徴づけてきた好況と不況の影響を受けやすい。こうしたことから、石油・ガス業界はIoTテクノロジーを採用してさまざまな問題やリスクに対処し、景気循環の浮き沈みをスムーズにするための理想的なソリューションとなっています。
現在、エッジコンピューティングを採用している石油・ガス会社はどのような状況にあるのでしょうか？
Stratus 最近参加しました テキサス州ヒューストンでの石油・ガスにおけるIoTカンファレンスそして、IoT全体に存在する多くの誇大宣伝と比較して、石油とガスがどこにあるのかを示す興味深いスナップショットが得られました。共通点が 1 つあるとすれば、IoT とアナリティクスの実装はプロジェクトではなくジャーニーであるということです。それにはテクノロジーが必要ですが、何よりも人とプロセスが必要です。これは見事に説明されました マラソンオイルは、導入までの3年間の道のりを説明してくれました デジタル油田オートメーション。
クラウドとエッジの役割
ソースからクラウドへのデータの取得は、大きな関心を集めたテーマでした。クラウドはディープアナリティクスを行う場所であり、特に機械学習と人工知能テクノロジーを最適に導入できる場所であるという意見が一致しました。ただし、エッジからクラウドへのデータの転送には課題があります。回答したエンドユーザーの約 75% が、クラウドベースの分析を合理化するためにエッジコンピューティングを導入、テスト、または評価中であると回答しました。彼らは、クラウドへの接続数を制限するために単一サイト (オフショアリグ、井戸パッド、圧縮ステーション、処理プラントなど) からデータを収集するといった、石油・ガス関連のタスクに役立つエッジコンピューティングに注目しました。これは、遠隔地が多い石油・ガス業界では特に重要です。
レイテンシやラウンドトリップ遅延によってクラウドベースのアプローチが実現不可能になるようなリアルタイム分析にエッジコンピューティングを使用することも重要な用途と見なされていました。また、クラウドに送信する前に、エッジコンピューティングを使用してデータをフィルタリングおよび正規化することについての議論もありました。これにより、帯域幅の使用量を大幅に削減し、クラウドのコンピューティングコストを大幅に削減できます。
私が参加したパネルディスカッションは、クラウドの進歩に関するものではなく、クラウドとエッジの関係に焦点を当てたものでした。また、機械学習アルゴリズムをエッジに展開するというアイデアも検討しました。「学習」の部分はクラウドで行われ、アルゴリズムの実装はローカルで行われるため、スケーラビリティが向上し、新しいアルゴリズムや改良されたアルゴリズムが学習されても継続的に更新できます。
石油・ガス産業におけるIoT導入の進化において、エッジコンピューティングが重要な役割を果たすという点で広く合意されました。ビジネス上の意思決定においてデータがますます重要になるにつれて、その価値は飛躍的に高まるでしょう。最終的には、シンプルで保護された自律型デバイスを使用して、データをローカルでキャプチャ、保存、処理できることが重要になります。
エッジロードマップ
まとめると、私たちはIoT導入の初期段階にあり、5年経った今でも、少なくともこのカンファレンスの観点からは、誰もがまだ学習段階にあることは明らかです。ストラタスが最近発行したエッジコンピューティングトレンドレポートによると、エッジの採用を阻む主な障壁は、エッジテクノロジーとアプリケーションを使用するかどうか、いつ、どのように使用するかについての教育が不足していたことです。ですから、まだ初期段階で、IoT への取り組みや、エッジコンピューティングが役立つかどうかについて考え始めたばかりなら、あなただけではありません。
Stratus には、エッジコンピューティングトレンドレポートに加えて、現在の状況、進む必要がある場所、そこに到達する方法を理解するのに役立つ資料があります。お客様が現在どの段階にいるかを示す簡単な自己評価と、考慮すべきさまざまな側面と導入を成功させるために何が必要かを考えるのに役立つ成熟度モデルを用意しています。
