KüNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ÖL- UND GASMARKT SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

Die Künstliche Intelligenz (KI) in der Öl- und Gasmarktgröße wurde bei US$ 2.99 Billion in 2023 und wird voraussichtlich erreichen US$ 7.65 Milliarden von 2031Wachstumsrate (CAGR) von 12,5% von 2024 bis 2031. Künstliche Intelligenz (KI) spielt in der Öl- und Gasindustrie eine immer wichtigere Rolle.

Es gibt verschiedene Arten von AI-Produkten, die Unternehmen helfen, den Betrieb und die Entdeckung neuer Reserven zu optimieren. Einer der häufigsten Arten ist maschinelles Lernen und neuralen Netzwerk-basierten Algorithmen. Diese Algorithmen können riesige Datenmengen von Sensoren, Satelliten, seismischen Bildern und mehr analysieren, um Muster zu identifizieren und Vorhersagen zu machen. Sie helfen mit Aufgaben wie vorausschauende Wartung von Geräten, verbesserte Ölrückgewinnung aus vorhandenen Feldern und Verbesserung der Bohrvorgänge mit genauerer Steuerung von Bohrkronen.

Künstliche Intelligenz (KI) im Öl- und Gasmarkt Regionale Einblicke:

• Nordamerika hat sich als dominante Region in der KI in Öl und Gas Markt. US ist Heimat vieler der größten Öl- und Gasunternehmen sowie Tech-Giganten, die speziell für die Industrie KI-Lösungen entwickeln. Die Region entfiel auf rund 38,2% des globalen Marktes für KI-Markt für Öl & Gas. Diese Unternehmen haben tief integrierte KI-Technologien in ihren täglichen Betrieben integriert, um Effizienz und Profite von Explorations- und Produktionsaktivitäten zu maximieren. Mehrere nationale Ölgesellschaften haben ihren Sitz in der Region und arbeiten aktiv mit KI-Anbietern zusammen, um die Produktivität in der Wertschöpfungskette zu verbessern. Darüber hinaus hat der rasche Anstieg der unkonventionellen Öl- und Gasproduktion die Hersteller dazu gezwungen, große Datenanalysen und maschinelles Lernen zu nutzen, um die Leistung zu optimieren. Die große Verbreitung digitaler Ölfeldtechnologien im vergangenen Jahrzehnt hat die führende Rolle der Region bei der Bereitstellung von KI weiter gestärkt.
• Der Nahe Osten wird als am schnellsten wachsender regionaler Markt für KI in Öl und Gas erwartet. Länder des Golfs besitzen einen Großteil der weltweiten Kohlenwasserstoffreserven und wollen mehr Wert aus jedem produzierten Fass gewinnen. Nationale Regierungen finanzieren Startups und partnerschaftlich mit globalen Tech Majors, um KI lokal zu vermarkten. Zum Beispiel wurden AI-Forschungszentren durch Partnerschaften zwischen Saudi Aramco und internationalen Universitäten gegründet. Inzwischen wird das NEOM (Neue Zukunft)-Projekt als Testbett für verschiedene aufstrebende Technologien dienen, einschließlich autonomer Bohrungen und Remote-Operationen, die durch künstliche Intelligenz betrieben werden. Während die Annahme in einem relativ naszenten Stadium ist, weisen umfangreiche laufende digitale Transformationsinitiativen auf ein rasches Wachstum von AI-getriebenen Lösungen in naher Zukunft hin.
• Asien-Pazifik Markt wird wahrscheinlich ein starkes Wachstum erleben. Nach Ländern wird China voraussichtlich den Markt führen. Im Jahr 2023 schlagen Forscher aus China vor, dass die Verwendung von KI die Sicherheit und Wirksamkeit der fluidischen katalytischen Risse verbessern kann, ein entscheidender Prozess bei der Umwandlung von schwerem Rohöl in Benzin und andere Produkte.

Abbildung 1. Künstliche Intelligenz (KI) im Öl- und Gasmarkt Anteil (%), Nach Region, 2024

To learn more about this report, request sample copy

Künstliche Intelligenz (KI) im Öl- und Gasmarkt Analyst Ansichten:

Die künstliche Intelligenz (KI) im Öl- und Gasmarkt bietet in den nächsten 2 Jahren erhebliche Chancen, die durch die zunehmende digitale Transformation in der Branche verursacht werden. Da Öl- und Gasunternehmen versuchen, den Betrieb zu optimieren und mehr Wert aus riesigen Datenmengen zu gewinnen, werden KI-Werkzeuge, die selbsttätig Bohrmuster, Produktionsstufen und Geräteleistung analysieren können, eine steigende Nachfrage bezeugen. Nordamerika dominiert aufgrund aktiver Investitionen in KI von großen Unternehmen, um die Herausforderungen von Schiefer- und Offshore-Betrieben zu überwinden. Allerdings wird erwartet, dass das Wachstum im Nahen Osten und im Asien-Pazifik andere übertreffen wird, da die Bemühungen der nationalen Ölgesellschaften die Digitalisierung vorantreiben.

Während die steigende Annahme von KI einen klaren Aufschwung darstellt, könnten Integrationsherausforderungen und Qualifikationsknappheit kurzfristig das Wachstum drosseln. Legacy-Infrastruktur kombiniert mit Silodaten macht es für AI-Lösungen schwierig, Wert zu zeigen. KI-Talent zu gewinnen und zu halten, ist eine Hürde, die viele Organisationen noch vor Augen haben. Cyber-Sicherheitsrisiken bedrohen auch, den Markt zurückzuhalten, wenn Daten Privatsphäre und Integrität nicht gewährleistet werden können. Dennoch werden diejenigen, die diese Barrieren überwinden, die Effizienz in der gesamten Lieferkette, Exploration und Produktion im Langlauf deutlich verbessern. Erfolgreiche Fallstudien, die die Rendite von Investitionen (ROI) zeigen, werden die Akzeptanz von KI als Kerntechnologie für die Industrie weiter vorantreiben.

Dieser Standpunkt umfasst Schlüsseltreiber, Einschränkungen und Möglichkeiten in der künstlichen Intelligenz (KI) im Öl- und Gasmarkt in 13 Sätzen, wie gewünscht.

Künstliche Intelligenz (KI) in Öl- und Gasmarkttreibern:

• Digitale Transformationsbemühungen von Öl- und Gasunternehmen: Der Öl- und Gassektor hat eine verstärkte Digitalisierung ihres Betriebs vorangetrieben, um Produktivität und Effizienz zu steigern. Mit sinkenden Ölpreisen im Jahr 2024 beschäftigen sich Unternehmen mit Technologieinnovationen, um Produktionsprozesse zu optimieren und Kosten zu senken. Es gibt eine wachsende Erkenntnis, dass künstliche Intelligenz genutzt werden kann, um große Mengen an operativen Daten aus Rigs, Pipelines, Raffinerien und anderen Vermögenswerten zu analysieren. Diese Daten enthalten wertvolle Erkenntnisse, die helfen können, Geräteausfälle vorherzusagen, Anomalien zu erkennen und Wartungspläne zu optimieren. KI wird auch für Aufgaben wie die Interpretation von seismischen Daten verwendet, um neue Öl- und Gasreserven zu erkunden. Unternehmen investieren in KI-Systeme, die die Entscheidungskompetenzen menschlicher Arbeitnehmer verbessern können, indem sie Echtzeitempfehlungen liefern. Dieser Fokus auf die digitale Transformation über die Wertschöpfungskette ist ein wichtiger Treiber für die steigende Einführung von KI-Technologien in der Öl- und Gasindustrie.
• Notwendigkeit einer verbesserten Sicherheits- und Risikominderung: Ein weiterer wichtiger Wachstumstreiber ist die Notwendigkeit, die Sicherheit zu verbessern und Risiken im Öl- und Gasbetrieb zu mildern. Die Branche beschäftigt sich mit gefährlichen Materialien und großen Geräten in komplexen Umgebungen. Selbst kleine Unfälle können katastrophale Folgen haben, sowohl für die Umwelt als auch für das menschliche Leben. AI bringt mehr prädiktive Analysefähigkeiten, die vergangene Vorfalldaten verwenden, um Anomalien und Anomalien vorauszusehen. Dies ermöglicht es Unternehmen, präventive Maßnahmen zu ergreifen, um Fehler und gefährliche Situationen zu vermeiden. Zum Beispiel wird AI verwendet, um Echtzeit-Überwachung von Rigs zu tun, um frühzeitige Anzeichen von struktureller Ermüdung oder Bauteilüberhitzung zu erkennen, die auf Sensordatenmustern basieren. Es hilft auch, Cyber-Sicherheit zu verbessern, indem Sie Automatenlernalgorithmen verwenden, um anomale Verhaltensweisen und Bedrohungen zu identifizieren. Mit Vorschriften, die sich mehr auf das Sicherheits- und Risikomanagement konzentrieren, wenden sich Öl- und Gasunternehmen an AI, um mehr Widerstandsfähigkeit in ihren Betrieb zu schaffen.

Künstliche Intelligenz (KI) in Öl- und Gasmarkt Möglichkeiten:

Erhöhte Annahme von KI für vorausschauende Wartung: Eine verstärkte KI-Adoption für vorausschauende Wartung bietet eine große Chance für die Öl- und Gasindustrie. Predictive Maintenance mit KI zielt darauf ab, die Geräteleistung zu überwachen und Fehler vorherzusagen. Dies hilft, Ausfallzeiten und ungeplante Ausfallzeiten von kritischen Vermögenswerten zu minimieren. Die Technologie analysiert große Mengen an Betriebsdaten wie Vibrationen, Temperaturen, Drücke und andere, die von Sensoren mittels maschineller Lernmodelle erfasst werden. Es kann subtile Veränderungen des Geräteverhaltens erkennen, die drohende Fehler andeuten. Dies ermöglicht eine vorbeugende oder bedingte Wartung zu optimalen Zeiten, um unerwartete Störungen zu vermeiden.

Nach Angaben des Weltwirtschaftsforums, unplanmäßige Ausfallzeiten von Öl- und Gasunternehmen über 38 Millionen US-Dollar jährlich. KI-gesteuerte vorausschauende Wartung bietet eine Lösung für diese Herausforderung. Es überwacht Geräte in Echtzeit und identifiziert Anomalien. Dies hilft Wartungsteams, ihre Ressourcen proaktiv auf Geräte zu konzentrieren, die möglicherweise stören. Die Notwendigkeit einer vorausschauenden Wartung wird in der gesamten Öl- und Gasindustrie mit zunehmender Komplexität und Fernbeschaffenheit der Betriebe zu einer stärkeren Ausbeutung von Ölreservoirs mit härteren geographischen Standorten und natürlichen Ressourcen führen. Die Überwachung und Aufrechterhaltung von Infrastruktur und Vermögenswerten in so schwierigen Geländen und Bedingungen ist eine große Herausforderung ohne fortschrittliche Technologien. Die AI-powered Predictive Maintenance bietet eine effektive Lösung, um diese Herausforderung zu bewältigen und die Produktion zu unterstützen, um den wachsenden globalen Energiebedarf in den kommenden Jahrzehnten zu decken.

Entwicklung von intelligenten Pipelines und intelligenten Brunnen durch KI-Integration: Die Integration künstlicher Intelligenztechnologien wie maschinelles Lernen und Computer Vision in Pipelines und Brunnen bietet eine enorme Gelegenheit für die Öl- und Gasindustrie, den Betrieb zu optimieren und Kosten zu senken. Intelligente Pipelines, die von KI-Systemen überwacht werden, können dazu beitragen, Anomalien und potenzielle Fehler in Echtzeit zu erkennen, so dass Probleme schnell angesprochen werden können, bevor Störungen oder Lecks auftreten. Durch die kontinuierliche Überwachung von Rohrleitungsflussraten, Drücken, Temperaturen und anderen Variablen können AI-Algorithmen normale Operationen erlernen und sogar kleine Abweichungen erkennen, die menschliche Betreiber vermissen können. Dies führt zu einer frühzeitigen Erkennung von Problemen vorgelagert und ermöglicht eine vorbeugende Wartung oder Reparatur.

KI eröffnet neue Möglichkeiten der Automatisierung. Intelligente Brunnen, die mit Sensoren und Analytik ausgestattet sind, können Produktionsraten, Flüssigkeitsspiegel, Daunenlochdrücke und andere Faktoren, die die Leistung beeinflussen, sorgfältig überwachen. Fortgeschrittene maschinelle Lernmodelle, die diese Echtzeit-Leistungsdaten analysieren, können Einblicke in die Optimierung von Fertigkeiten, Bohrparametern, Pumpplänen und anderen Aspekten des Extraktionsprozesses geben. Einige Unternehmen haben sogar digitale Zwillinge entwickelt, wo eine Software-Replikierung des Speichers und Brunnen ständig aktualisiert wird, basierend auf Sensor-Lesen, um neue Strategien zu testen. Dies erleichtert Fern- und automatisierte Optimierungen, ohne Personal auf Brunnen zu setzen.

Nach den Angaben der Wirtschaftskommission der Vereinten Nationen für Europa stammen weltweit über 60% der Öl- und Gasproduktion aus reifen Gebieten. Die Einführung digitaler technologiegetriebener Verbesserungen in die alternde Infrastruktur kann die Produktion aus diesen Reservoiren deutlich verbessern. Sowohl intelligente Pipelines als auch intelligente Brunnen, die von KI betrieben werden, haben das Potenzial, Erholungsraten aus aktuellen Bereichen zu erhöhen und ihre wirtschaftlichen Lebenszeiten zu verlängern. Da fossile Brennstoffreserven allmählich zurückgehen, wird die digitale Transformation für die langfristige Nachhaltigkeit der Öl- und Gasindustrie entscheidend sein.

Künstliche Intelligenz (KI) im Öl- und Gasmarkt Trends:

Steigende Bereitstellung von Machine Learning und Deep Learning Technologien

Der Einsatz von Machine Learning und Deep Learning Technologien beeinflusst die künstliche Intelligenz deutlich (KI) im Öl- und Gasmarkt. Diese fortschrittlichen technologischen Fähigkeiten ermöglichen es Öl- und Gasunternehmen, beispiellose Erkenntnisse aus großen Mengen an Betriebsdaten zu gewinnen. Machine Learning Algorithmen können sensorische, geospatiale und operative Daten von verteilten Vermögenswerten analysieren, um Geräteausfälle vorherzusagen, Anomalien zu erkennen und Produktion und Feldbetrieb zu optimieren. Dies hilft Unternehmen, nicht-produktive Zeit zu reduzieren, die Unternehmenskontinuität zu erhalten und die Produktivität zu erhöhen.

Ein Hauptbeispiel dafür, wo AI Ergebnisse liefert, ist die vorausschauende Wartung. Durch die Verwendung von maschinellen Lernmodellen, die auf die Betriebsgeschichte von Sensoren geschult werden, können Unternehmen Muster identifizieren, die mechanische Fehler oder suboptimale Leistung angeben. Dies hilft, die Wartung zu optimalen Zeiten zu planen, um unerwartete Störungen zu vermeiden. Die großen Ölproduzenten berichten durchschnittliche Einsparungen von über 15% bei Wartungskosten, indem sie KI für prognostizierende Diagnostik nutzen. Das Deep Learning ermöglicht zudem eine genauere Analyse der seismischen Daten zur Verbesserung der Erfolgsquoten von Greenfield Explorationsaktivitäten. Unternehmen haben eine bessere Chance, kommerzielle Reserven zu entdecken, die möglicherweise zu erheblichen Bewertungssteigerungen führen können.

Wachstum der Datenmengen aus IoT-Netzwerken

Die Verbreitung des Internets von Dingen (IoT) Netzwerke über Öl- und Gasbetriebe eröffnet neue Möglichkeiten zur Nutzung künstlicher Intelligenz (KI). Da Öl- und Gasunternehmen mehr Sensoren und Edge-Geräte bereitstellen, um ihre Offshore-Anlagen, Pipelines, Raffinerien und andere Infrastrukturen zu überwachen, gab es ein massives Wachstum in Echtzeit-Betriebsdaten. Dieses Wachstum der Datenmengen von Ölfeld zu Raffinerie treibt die Nachfrage nach AI-getriebenen Analyselösungen voran.

Öl- und Gasunternehmen nutzen KI-Techniken wie maschinelles Lernen, tiefes Lernen und vorausschauende Analysen, um aus ihren IoT-Daten sinnvolle Erkenntnisse zu gewinnen. AI-Modelle können große Mengen historischer Daten analysieren, komplizierte Muster und Korrelationen entdecken, die menschliche Analytiker möglicherweise vermissen und Sicherheitsstandards verbessern. So helfen KI-Lösungen Anwendern, Bohrvorgänge und Produktion auf Basis von Echtzeitdaten von Bohrköpfen zu optimieren. Downhole-Sensoren erzeugen täglich Daten über Parameter wie Druck, Vibration und Gehäuseverschleiß. AI entdeckt Anomalien und versteckte Muster in diesen Daten, um Geräteausfälle vorherzusagen. Dies hilft Unternehmen, proaktive Wartung zu planen und ungeplante Ausfallzeiten zu vermeiden. Edge AI wird auch mit industriellen Vision-Systemen verwendet, um Rohrleitungen und Speichertanks automatisch für Defekte oder Lecks zu prüfen.

Künstliche Intelligenz (KI) in Öl- und Gasmarktrückhaltungen:

Hohe Anfangskosten

Die Entwicklung von KI-Modellen und die Integration in bestehende Systeme können teuer sein, da es erhebliche Investitionen in Forschung und Entwicklung (FuE) erfordert und die Annahme künstlicher Intelligenz in der Öl- und Gasindustrie aufgrund der extrem hohen Anfangskosten, die mit der Bereitstellung fortgeschrittener KI-Systeme verbunden sind, erhebliche Hürden aufweist. Die Einrichtung der notwendigen Infrastruktur für Anwendungen wie vorausschauende Wartung, Reservoiroptimierung und Bohrautomatisierung erfordert Investitionen in teure Hardware, spezialisierte Software, hochbandbreite Netzwerkausrüstung, Datenmarkierung und Notierung sowie Schulungsexperten KI-Teams. Einfach das Sammeln und Vorbereiten der enormen Datenmengen aus Ölanlagen, Rohrleitungen, Raffinerien und anderen Vermögenswerten erfordert massiv an Speicher- und Rechenleistung. Darüber hinaus ist die regelmäßige Umschulung komplexer KI-Modelle zu neuen Daten ein kostspieliger Prozess, der laufende Investitionen benötigt. Für viele Öl- und Gasunternehmen, insbesondere kleinere unabhängige Hersteller mit engeren Budgets, ist die Vergabe von Großkapital für unvorhergesehene KI-Leistungen weiterhin eine Herausforderung.

Darüber hinaus erfordern Full-Scale-KI-Einsätze umfassende organisatorische Veränderungen, Umschulung und Anpassung von Workflows an neue datengetriebene Technologien. Die damit verbundenen Übergangskosten tragen weiter zu den Barrieren bei, die der Annahme von KI in dieser Branche entgegenstehen, zu der Unsicherheit, wie genau KI die Prozesse verbessern wird oder ob die Renditen die Investitionsverbindungen die Risiken für potenzielle Unternehmen rechtfertigen. Wenn die Kosten nicht wesentlich sinken oder deutlichere Wertvorstellungen entstehen, ist die weit verbreitete Annahme von KI in Öl und Gas eher ein allmählicher Prozess als eine revolutionäre Störung.

Gegengewicht: Um diese Zurückhaltung zu überwinden, müssen die Kosten für eine breitere Akzeptanz der artik-ficial Intelligence (AI) im Öl- und Gasmarkt eingeschränkt werden.

Mangel an qualifizierter KI-Beschäftigung

Die Öl- und Gasindustrie hat mit der Einführung von KI- und maschinellen Lerntechnologien begonnen, um den Betrieb zu optimieren und die Produktivität zu steigern. Eine große Hürde, die eine schnellere Annahme von KI verhindert, ist jedoch der akute Mangel an Arbeitskräften mit Fähigkeiten, um fortgeschrittene KI-Systeme zu entwickeln, zu entwickeln, zu implementieren und zu pflegen. Während Ölgesellschaften das Potenzial von KI verstehen, ihr Geschäft zu transformieren, kämpfen sie, um Datenwissenschaftler, Maschinenbauer und andere KI-Experten zu finden, die diese Technologien aufbauen können. Dies schränkt Ölfirmen davon ab, AI-getriebene Lösungen über Explorations-, Bohr-, Produktions-, Logistik- und Kundenanalytik vollständig zu nutzen.

Dank des kleinen Talentpools und des globalen Wettbewerbs für diese Fähigkeiten von Technologie-Giganten und Startups erweist sich das Erreichen und Halten von qualifizierten KI-Talenten als äußerst schwierig. Laut den Daten des World Economic Forum 2021 Future of Jobs Report, über die Hälfte der Arbeitgeber in Saudi-Arabien, ein großer Ölproduzent und Schwierigkeiten bei der Befüllung von Arbeitsplätzen aufgrund fehlender verfügbarer Fähigkeiten auf dem Markt. In ähnlicher Weise zeigen Statistiken der Arbeitsabteilung der USA, dass nur 8% der aktuellen Arbeitskräfte in den USA die notwendigen Qualifikationen für Arbeitsplätze haben, die in den nächsten zehn Jahren rasch wachsen sollen, was Rollen mit KI und Automatisierung beinhaltet.

Es sei denn, Ölgesellschaften machen konzertierte Bemühungen, bestehende Arbeitnehmer zu reskillen und neue Mieten zu trainieren, werden sie es schwer finden, KI-Einsätze zu skalieren und ihre Ziele zu verwirklichen. Das Fehlen von Lösungen für die KI-Fähigkeitskrise könnte dazu führen, dass Ölfirmen strategische Möglichkeiten zur KI-Optimierung wichtiger Geschäftsfunktionen verlieren und technologisch fortschrittlichere Branchen bei der Einführung neuer Technologien hinter sich lassen. Dies wird ihr langfristiges Wachstum und Wettbewerbsfähigkeit in einer zunehmend digitalen Ära beeinträchtigen.

Key Players:

• Google,
• Accenture Plc.
• Microsoft Corporation,
• SAS,
• IBM,
• Baidu, Inc.
• H2O.ai.
• Oracle Corporation

Aktuelle Entwicklungen:

Im Januar 2023, C3 AI, eine KI Anwendungsbereich Software-Unternehmen, startete die C3 generative AI-Produktsuite mit der Veröffentlichung seines ursprünglichen Produkts, C3 generative AI für Unternehmenssuche. Die vorgefertigten KI-Anwendungen von C3 AI in der C3-Generativen KI-Produktsuite umfassen fortschrittliche Transformatormodelle, wodurch es den Kunden einfacher wird, sie in ihren Wertschöpfungsketten einzusetzen. Darüber hinaus würden die Transformationsbemühungen über Geschäftsfunktionen und Branchen, einschließlich des Öl- und Gassektors, durch C3 Generative AI Produktsuite beschleunigt werden.

Abbildung 2. Künstliche Intelligenz (KI) Öl- und Gasmarktanteil (%), Von Komponente 2024

To learn more about this report, request sample copy

Top-Unternehmen in der Künstlichen Intelligenz (KI) im Öl- und Gasmarkt:

• Google
• IBM
• SAS
• Accenture Plc.
• Baidu, Inc.
• ai.
• Microsoft Corporation
• Oracle Corporation

Begriff: Künstliche Intelligenz (KI) im Öl- und Gasmarkt bezieht sich auf die Anwendung künstlicher Intelligenztechnologien in der Produktion, Verteilung und Verwaltung von Öl- und Erdgasressourcen. Durch die Analyse und Interpretation dieser Daten können KI-Systeme dazu beitragen, dass Öl- und Gasunternehmen fundierte Entscheidungen treffen, Anlagenausfälle vorhersagen, Produktionsprozesse optimieren, Betriebskosten senken und Umweltrisiken mindern, was letztlich zu einer erhöhten Rentabilität und Nachhaltigkeit in der Industrie führt.