Tren dan Tantangan Integrasi AI pada Sektor Migas

Model pembelajaran mesin menghasilkan wawasan prediktif untuk berbagai operasi, termasuk kompresi, transportasi, LNG, dan lainnya.

AI membantu mengatasi masalah kritis seperti mengurangi kehilangan hidrokarbon, meminimalkan downtime, menurunkan biaya transportasi, dan berujung pada penghematan ratusan juta dollar AS per tahun.

Penerapan AI di sektor midstream masih terus berkembang, namun potensinya untuk meningkatkan efisiensi, profitabilitas, dan keamanan operasi sangatlah besar.

Aplikasi AI di Sektor Hilir (Downstream) Migas

Penerapan AI dalam sektor hilir industri Minyak dan Gas diakui menjadi sektor paling pesat perkembangannya dengan berbagai kemajuan dan inovasi yang signifikan.

AI sektor hilir terbukti menurunkan biaya operasional, peningkatan kualitas produk, dan pengurangan dampak negatif terhadap lingkungan (Patel et al., 2020).

Digitalisasi ladang minyak dan penerapan teknik machine learning (ML) dapat mengurangi biaya operasional hingga 10–25 persen (Elatab, 2016).

Studi kasus oleh Brelsford (2018) menunjukkan bahwa machine learning dapat digunakan untuk mengoptimalkan pengelolaan fasilitas pengolahan minyak dan gas.

Penggunaan data analytics dan machine learning dari layanan Google Cloud misalnya, membantu Repsol dalam meningkatkan efisiensi operasional fasilitas mereka di Spanyol.

Secara keseluruhan, penerapan AI dalam sektor hilir migas tidak hanya berkontribusi pada efisiensi operasional dan penurunan biaya, tetapi juga memberikan dampak positif terhadap lingkungan dengan mengurangi jejak karbon dan emisi gas rumah kaca.

Implementasi AI membutuhkan penyesuaian dengan karakteristik unik industri dan data yang tersedia pada perusahaan.

Untuk mengatasi hal ini, perusahaan harus berinvestasi dalam membentuk tim internal yang terdiri dari ahli data dan AI yang dapat berkontribusi pada pengembangan infrastruktur AI, algoritma, dan dataset yang disesuaikan dengan operasional mereka.

Tantangan lain yang krusial adalah kelangkaan talent AI di pasar tenaga kerja. Permintaan atas profesional AI yang terampil jauh melebihi pasokan yang tersedia, membuat sulit bagi perusahaan minyak dan gas untuk menemukan dan mempertahankan keahlian yang diperlukan (Global AI Talent Report 2019).

Selain itu, kesuksesan instrumen AI sangat bergantung pada ketersediaan data berskala besar dan berkualitas tinggi untuk pelatihan dan operasi.

Meskipun ladang minyak dan gas menghasilkan sejumlah besar data mentah, masalah terkait kualitas data, akurasi, dan kurangnya data berlabel menjadi tantangan untuk pengembangan AI yang efektif di industri ini.

Selanjutnya, minimnya kolaborasi dan ketidakterbukaan historis industri migras masih sangat kontras dengan sifat transparan dan kolaboratif pengembangan AI.

Keraguan industri untuk terlibat dalam inisiatif bersama, terutama di antara kompetitor, menghambat sharing dan transfer pengetahuan dan sumber daya yang diperlukan untuk kemajuan AI.

Mengatasi tantangan ini akan menjadi krusial bagi perusahaan minyak dan gas agar sepenuhnya merangkul AI dan mengoptimalkan potensinya dalam kegiatan eksplorasi dan produksi.

Diakui atau tidak, masa depan industri migas masih sangat menjanjikan peluang besar dengan adopsi luas kecerdasan buatan (AI) yang melibatkan berbagi informasi lintas perusahaan dan lintas sektor.

Dengan didukung kepemimpinan yang kuat dan komitmen strategis, serta adanya platform data yang baik, perkembangan kemampuan AI di sektor hulu, tengah, dan hilir diharapkan mengalami pertumbuhan cepat.

Ini akan diikuti oleh implementasi AI untuk pengambilan keputusan dinamis di berbagai tingkatan.

Potensi besar ini diperkirakan akan memberikan kontribusi signifikan terhadap performabilitas industri migas kita, serta menghasilkan penghematan biaya yang substansial dan mengurangi kerugian akibat keputusan yang kurang optimal.

Jika AI benar-benar terintergrasi dengan sektor migas, maka kita bisa memitigasi dampak negatif teknologi di sektor hulu, tengah, dan hilir, sehingga menjadi jawaban atas tantangan berat industri migas kita.