Le secteur de l'énergie est l'un des environnements commerciaux les plus complexes au monde. De l'extraction des ressources au raffinage et à la distribution des produits, de nombreux défis environnementaux, techniques, opérationnels et économiques mettent à l'épreuve même les gestionnaires les plus expérimentés.
Compte tenu de cette complexité de la gestion, le secteur de l'énergie est souvent un laboratoire de techniques de gestion avancées et de modèles décisionnels adoptés par d'autres industries et entreprises cherchant à améliorer leur rendement.
Rendre le complexe plus gérable
Les sociétés énergétiques disposent généralement d'un tableau de bord de gestion qui donne un aperçu de leurs activités à tout moment. Bien qu'il soit inestimable pour la gestion quotidienne, un tableau de bord peut être moins utile lorsqu'il s'agit de prendre des décisions stratégiques complexes, à long terme ou à grande échelle. Plus de données sont nécessaires pour prendre la bonne décision concernant, par exemple, un investissement, une fusion ou une scission de plusieurs millions de dollars ou de milliards de dollars.
Ce sont plutôt des modèles d'aide à la décision qui offrent les puissants moteurs analytiques qui aident les décideurs à saisir et à analyser de grands volumes de données pour voir les tendances critiques, la dynamique et d'autres facteurs influant sur leur décision finale. Les capacités d'analyse de scénarios « What-IF » permettent aux décideurs supérieurs de comprendre les diverses options en jeu et de prendre les meilleures mesures pour l'entreprise.
Bien que les modèles d'aide à la décision soient habituellement réservés aux membres du conseil d'administration et aux cadres supérieurs, il est utile que les gestionnaires intermédiaires utilisent des outils similaires pour gérer leurs projets.
Intégration de la gestion des pipelines aux cadres d'aide à la décision
Pour les sociétés énergétiques, les modèles d'aide à la décision comprendront probablement des données provenant de l'ensemble de l'entreprise, comme la production, l'extraction et les taux de change ; les prix futurs du pétrole et du gaz ; les développements politiques continus — la liste peut être longue.
Bien que les entreprises d'autres industries puissent adopter une vision quinquennale d'un projet d'investissement, il n'est pas inhabituel pour les entreprises énergétiques d'adopter une perspective de 30 ans, compte tenu de la complexité de l'accès, du raffinage et de la distribution des réserves. Les paramètres utilisés pour prendre des décisions dans de telles situations comprendraient les paramètres opérationnels susmentionnés. Des enjeux plus stratégiques seraient également abordés, comme les taux de croissance prévus du PIB, les nouveaux types d'énergie, les tendances démographiques mondiales, les changements technologiques et l'évolution des environnements géopolitiques.
Il peut toutefois y avoir un angle mort dans le cadre d'aide à la décision d'une entreprise : son infrastructure pipelinière. En ce qui concerne la prise de décisions stratégiques et opérationnelles, l'infrastructure pipelinière d'une entreprise répond aux exigences opérationnelles ou son rendement est inférieur aux normes prévues en raison de travaux d'entretien courants ou de réparations d'urgence.
Tirer davantage de valeur des régimes d'inspection des pipelines
Les régimes d'inspection des pipelines passent généralement par les secteurs pipeliniers sur un cycle de cinq ans pour trouver les problèmes qui peuvent avoir une incidence sur l'efficacité, la sûreté et la valeur opérationnelle du réseau. Ce processus perturbe l'entreprise, car la pression du pipeline diminue lorsqu'une plateforme est insérée dans le réseau, ce qui ralentit le taux de transmission du produit.
Du point de vue de l'aide à la décision, ce cycle de cinq ans peut limiter le volume de données et les connaissances qu'il fournit, ce qui signifie que les problèmes d'intégrité des pipelines peuvent être sous-pondérés dans l'ensemble du processus.
Étant donné qu'une grande partie de l'infrastructure pipelinière mondiale a été construite entre les années 1950 et 1970, les questions liées à l'âge deviendront plus critiques à l'avenir et devront être prises en compte dans le cadre de la prise de décisions stratégiques.
De plus, les réseaux pipeliniers actuellement conçus pour traiter le pétrole et le gaz devront probablement répondre aux demandes d'autres transporteurs énergétiques, comme l'hydrogène.
Utilisation d'une nouvelle technologie pour enrichir les connaissances sur les pipelines
Divers progrès technologiques au cours des cinq dernières années ont mis les gestionnaires de pipelines au même niveau que leurs pairs dans le reste de l'entreprise en ce qui a trait à la présentation d'un portrait riche en données à la société. Les équipes pipelinières peuvent maintenant modéliser les données afin d'harmoniser leur stratégie de gestion pipelinière avec la perspective d'investissement de 30 ans de l'entreprise.
Les plateformes d'inspection sont devenues plus perfectionnées pour diagnostiquer les problèmes d'intégrité des pipelines de moindre envergure, notamment la perte de métal, la corrosion, les difformités, les fissures, le mouvement des pipelines. Ils peuvent maintenant détecter les défauts au niveau submillimétrique afin de diagnostiquer l'étendue, la gravité, les progrès et les risques associés à une gamme complète de menaces actuelles et potentielles. Les plateformes de diagnostic sophistiquées, comme la flotte d'outils de haute technologie de NDT Global, peuvent saisir d'immenses volumes de données — jusqu'à quelques pétaoctets — en un seul coup.
Toutes ces données sont extrêmement précieuses, mais elles nécessitent une combinaison d'expertise d'ingénieurs et d'analystes hautement qualifiés pour être immédiatement applicables et utiles à votre équipe de gestion de l'intégrité.
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L'énorme volume de données recueillies nécessite l'utilisation des technologies de l'automatisation et de l'intelligence artificielle (IA) pour les consolider, les examiner, les analyser et les gérer afin de mettre en évidence des informations critiques.
Les capacités d'IA et d'apprentissage automatique (ML) permettent aux applications informatiques de déterminer et d'évaluer l'ampleur et la portée des menaces et des anomalies liées aux pipelines. Cette riche connaissance est complétée par l'expertise fournie par des géologues, des ingénieurs et d'autres professionnels de premier plan de l'industrie pour offrir une perspective globale de l'intégrité d'un réseau pipelinier. Les processus de gestion des données permettent également de transmettre des questions précises à des professionnels compétents si une application détecte un problème important ou si les résultats sont ambigus.
Les résultats peuvent être saisis, consolidés et enrichis avec d'autres sources de données, telles que des données provenant d'essais précédents ou des instantanés de problèmes similaires dans différents pipelines.
NDT Global repousse constamment les limites de la technologie et de l'innovation pour aider les exploitants de pipelines à accéder à des renseignements plus détaillés fondés sur des données sur l'état de leurs pipelines. Nous offrons le pouvoir de la clarté afin que les analystes, les ingénieurs et les cadres supérieurs puissent prendre les bonnes décisions d'affaires au bon moment.
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