能源行业依靠AI平台真正实现数字化转型

那么我们应该如何结合生产系统现状，集合数据可视化探索、可视化分析场景制作、数据挖掘分析等功能于一体的AI平台，让油气生产指挥中心真正实现数字化转型呢？

更有业务价值的AI平台

某油气公司结合自身的业务特点，搭建了规范、统一的生产运营管理系统--物探生产管理平台。平台由生产指挥中心+六个业务系统+数字化地震队构成，以物探作业为主线，围绕实现公司各层级对生产过程数据的管理。该公司为了继续挖掘生产数据的价值，推进生产指挥数字化，决定基于物探生产管理平台构架上衍生升级出更具分析发掘性的AI平台。

客户要求在AI平台构建时。要根据实际业务场景进行区分设计。公司级的指挥中心拟将市场落实、经营收入、资源投入等决策支持方面进行深层次的数据挖掘分析同时具备下沉远程支持的能力；而物探处级的指挥中心则更侧重在市场、经营、质量、生产、设备、物资、人力、HSE等详细方面做了更有针对性的数据挖掘分析，并将分析成果通过可视化方式呈现。

问题与挑战

有生产、经营、人力等多个业务系统，缺少统一的数据运营可视化平台

采购了昂贵的大屏硬件设备，但缺少相应的内容支撑。

积累了大量的生产、经营、人力等多个业务数据，希望通过AI技术，增强数据运营的价值

积累了20年的word报告数据，里面蕴含了巨大的价值，却没有一个很好的手段可以挖掘出来，只能通过人工看的方式来确定单个word价值。

AI+BI，让业务决策更快更智能

通过输出生产、经营、人力、设备等8大类、年、月、天、实时等分析维度指标及报告，辅助以物探作业为主线，围绕生产作业、项目管理、生产监控、资源调配、专家支持、决策指挥等生产活动；同时平台提供的自助式分析功能，极大的满足了客户对于自定义报告的需求。

数据自动汇聚运算，极大缩短数据分析人员准备数据时间。目前Word报告数据量大、信息分散，提取信息均需业务人员进行大量的整合、核对、校验工作，通过此次项目建设，将工作量由原来的每月10天/人缩短至1天/人。

借助Tempo平台100余种算法能力，输出年度收入预测、设备生命周期预测、设备选型、设备数量预测等AI模型功能，辅助业务运营人员用于项目动态监控、生产协调指挥、技术支持保障、应急事件反应等功能，进而实现公司各层级对生产过程的精细化管理。