هوش مصنوعی به عنوان یکی از فناوری‌های پیشرفته در صنایع مختلف شناخته می‌شود و کاربردهای گسترده‌ای در حوزه‌های مختلف از جمله نفت، گاز و پتروشیمی دارد. در ایران، با وجود پتانسیل‌های قابل توجه، هنوز چالش‌هایی برای پیاده‌سازی این تکنولوژی در صنایع بزرگ وجود دارد.
شنبه ۲۶ آبان ۱۴۰۳ ساعت ۱۲:۱۵
کد مطلب : 3918
در سال‌های گذشته بهره‌گیری از هوش مصنوعی به‌ویژه در تحلیل داده‌های مربوط به تغییرات اقلیمی، مدیریت انرژی، و تحلیل رفتار مشتریان در حال توسعه است. از پیش‌بینی تقاضای بازار و مدیریت بهینه زنجیره تأمین گرفته تا پیشگیری از وقوع بحران‌هایی نظیر کمبود سوخت یا سیلاب، این فناوری می‌تواند تأثیرات چشم‌گیری بر عملکرد صنایع داشته باشد که بسیاری از شرکت‌ها با رویکردی جدید به دنبال استفاده از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی عملیات خود هستند تا نه‌تنها هزینه‌ها را کاهش دهند، بلکه بهره‌وری را نیز بهبود بخشند.
در دنیای امروز، هوش مصنوعی به عنوان یکی از فناوری‌های پیشرفته در صنایع مختلف شناخته می‌شود و کاربردهای گسترده‌ای در حوزه‌های مختلف از جمله نفت، گاز و پتروشیمی دارد. در ایران، با وجود پتانسیل‌های قابل توجه، هنوز چالش‌هایی برای پیاده‌سازی این تکنولوژی در صنایع بزرگ وجود دارد. در گفتگویی با جمعی از متخصصین حوزه هوش مصنوعی، به بررسی این موضوع پرداخته‌ایم. در این نشست، علی صفری، دانشجوی دکترای هوش مصنوعی، محمد تقی جعفری، رئیس هیئت مدیره یک مجتمع تحقیقاتی در زمینه هوش مصنوعی، و محمد بشیر افشار فعال اقتصادی و کارشناس هوش مصنوعی در قالب میزگرد خبری با خبرنگار ایمنا به گفت‌وگو پرداختند.
ایمنا: چگونه می‌توان از هوش مصنوعی برای بهبود بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها در صنایع مختلف ایران، مانند نفت، گاز و پتروشیمی، استفاده کرد؟
صفری: هوش مصنوعی می‌تواند تحول بزرگی در بهره‌وری صنایع مختلف ایجاد کند. در صنایع نفت و گاز، به ویژه در زمینه مدیریت تجهیزات و کاهش هزینه‌ها، این تکنولوژی می‌تواند نقش بسیار مؤثری ایفا کند. هوش مصنوعی در این صنایع به ما این امکان را می‌دهد که پیش‌بینی‌های دقیقی در خصوص خرابی‌ها، استهلاک تجهیزات و بهینه‌سازی مصرف انرژی داشته باشیم. برای مثال پیش‌بینی خرابی تجهیزات می‌تواند به کاهش زمان توقف دستگاه‌ها و هزینه‌های تعمیرات کمک کند.
اما نکته مهم این است که در ایران هنوز در بسیاری از بخش‌ها، استفاده از هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز با محدودیت‌هایی روبه‌رو است. یکی از این مشکلات، محدودیت دسترسی به داده‌های دقیق و معتبر است. در حال حاضر، شرکت‌ها تمایل به اشتراک‌گذاری داده‌های خود ندارند و این مسئله موجب می‌شود که نتوانیم از این داده‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی به بهترین شکل استفاده کنیم.
جعفری: هوش مصنوعی در لایه‌های مختلف صنایع، به ویژه در نفت و گاز، می‌تواند تأثیرگذار باشد. در لایه مدیریتی، هوش مصنوعی می‌تواند به مدیران کمک کند تا بر اساس داده‌های موجود، پیش‌بینی‌هایی در خصوص روندهای آینده انجام دهند و تصمیمات بهتری بگیرند. این امر می‌تواند به بهبود عملکرد و کاهش هزینه‌ها در سطح کلان کمک کند.
در بخش فنی و اجرایی، به طور خاص در صنعت پتروشیمی، هوش مصنوعی می‌تواند در فرآیندهای تولیدی و نظارت بر کیفیت مواد و محصولات بسیار مؤثر باشد. برای مثال، در فرآیندهای تولیدی، مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند به شناسایی مشکلات احتمالی در مراحل مختلف تولید کمک کنند. همچنین، در این بخش، استفاده از این فناوری می‌تواند زمان‌های توقف دستگاه‌ها را کاهش دهد و بهره‌وری را افزایش دهد. در صنایع نفت و گاز، استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند تا حد زیادی به بهبود فرآیندهای اکتشاف و استخراج کمک کند. برای مثال، یکی از بزرگ‌ترین چالش‌هایی که ما در این صنایع با آن مواجه هستیم، پیچیدگی تحلیل داده‌های مربوط به ساختارهای زیرزمینی است. هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده از سنسورها و تجهیزات مختلف، این تحلیل‌ها را به شکل دقیق‌تری انجام دهد و به ما کمک کند که تصمیمات بهتری در مورد استخراج منابع بگیریم. یکی دیگر از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در صنایع نفت و گاز، کاهش هزینه‌های مربوط به نگهداری و تعمیرات تجهیزات است. ما می‌توانیم با استفاده از داده‌های به‌دست‌آمده از تجهیزات، زمان خرابی آن‌ها را پیش‌بینی کنیم و اقدامات پیشگیرانه‌ای انجام دهیم. این موضوع می‌تواند تا ۴۰ درصد هزینه‌های تعمیرات و نگهداری را کاهش دهد."
افشار: به عنوان یک متخصص در این حوزه، باید بگویم که یکی از مهم‌ترین موارد در استفاده از هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز، جمع‌آوری داده‌ها و تحلیل آن‌ها است. این داده‌ها به عنوان ورودی اصلی برای مدل‌های هوش مصنوعی عمل می‌کنند.
یکی از کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در این صنایع، پیش‌بینی شرایط آینده است. به طور خاص، در صنعت نفت و گاز، هوش مصنوعی می‌تواند به پیش‌بینی موقعیت‌های زمین‌شناسی و همچنین احتمال وجود منابع نفتی و گازی در مناطق مختلف کمک کند. این پیش‌بینی‌ها می‌توانند موجب بهینه‌تر شدن فرآیند اکتشاف شوند و در نهایت هزینه‌های بالای اکتشاف را کاهش دهند.
علاوه بر این، در صنعت پتروشیمی، هوش مصنوعی می‌تواند برای بهبود فرآیندهای تولید و کاهش هدر رفت مواد اولیه و انرژی بسیار مؤثر باشد. این تکنولوژی می‌تواند به صورت مستمر شرایط دستگاه‌ها را پایش کند و پیش‌بینی‌هایی برای زمان تعویض قطعات یا انجام تعمیرات به موقع ارائه دهد که این امر می‌تواند هزینه‌های نگهداری را کاهش دهد.
با توجه به محدودیت‌های دسترسی به داده‌ها در ایران، چه راهکارهایی برای ارتقای کیفیت داده‌ها و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی پیشنهاد می‌شود؟
جعفری: مسئله دسترسی به داده‌ها یکی از چالش‌های اصلی است که در تمام دنیا وجود دارد. در کشورهای پیشرفته، این مشکل به روش‌های مختلف حل شده است. یکی از راهکارها، ایجاد پلتفرم‌هایی است که به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا داده‌های خود را به اشتراک بگذارند و در عین حال امنیت و حریم خصوصی آن‌ها حفظ شود.
در ایران هم می‌توان با ایجاد چنین پلتفرم‌هایی، امکان اشتراک‌گذاری داده‌ها را فراهم کرد. این پلتفرم‌ها باید به گونه‌ای طراحی شوند که همزمان با ایجاد امکان دسترسی به داده‌ها برای محققان و متخصصین، از افشای اطلاعات حساس جلوگیری شود.
در حوزه تحلیل داده‌ها، به ویژه در صنایع نفت و گاز، هوش مصنوعی می‌تواند تحولات قابل توجهی را رقم بزند. این فناوری پیشرفته می‌تواند به ما کمک کند که فرایندهای اکتشاف و استخراج را بهبود بخشیم و آن‌ها را با دقت بیشتری انجام دهیم. در حال حاضر، یکی از مهم‌ترین چالش‌هایی که در صنایع مختلف با آن مواجه هستیم، کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری است. ما در شرکت‌ها و سازمان‌های بزرگ مانند پتروشیمی به دنبال راهکارهایی هستیم که با استفاده از فناوری‌های نوین، از جمله هوش مصنوعی، بتوانیم این چالش‌ها را برطرف کنیم.
ما معتقدیم که بهره‌گیری از سیستم‌هایی مانند TPS (Total Productive Systems) که بر روی کاهش زمان، کاهش خطاها و کاهش هزینه‌ها تمرکز دارند، می‌تواند به طور چشم‌گیری کارایی سازمان‌ها را افزایش دهد. این سیستم‌ها به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا فرآیندهای خود را بهینه کنند و بهره‌وری خود را به سطح بالاتری برسانند. در واقع، یکی از مزیت‌های بزرگ استفاده از هوش مصنوعی این است که می‌تواند تحلیل‌های پیچیده را در زمان کوتاهی انجام دهد و داده‌های بزرگی را که به‌صورت سنتی نیازمند زمان و نیروی انسانی زیادی است، به شکل دقیق‌تری پردازش کند. برای مثال، ما در حال همکاری با چند شرکت پتروشیمی بزرگ، از جمله ستاره خلیج فارس، هستیم. یکی از مسائل مهم این شرکت‌ها مدیریت زمان و بهره‌وری در فرآیندهای فروش و توزیع است. ما از هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های مربوط به فروش استفاده می‌کنیم تا بتوانیم الگوهای تقاضا را پیش‌بینی کنیم و فرآیندهای توزیع را بهینه‌سازی کنیم. به عنوان مثال، اگر بتوانیم پیش‌بینی کنیم که در فصل تابستان، به‌خصوص در اواخر تابستان، تقاضا برای بنزین افزایش می‌یابد، می‌توانیم از بروز مشکلاتی مانند کمبود بنزین در مناطق شمالی کشور جلوگیری کنیم. این پیش‌بینی‌ها می‌تواند به ما کمک کند تا مدیریت بهتری بر منابع داشته باشیم و از بحران‌های احتمالی جلوگیری کنیم.
صفری: یکی از مشکلاتی که در حال حاضر با آن مواجهیم، دسترسی به داده‌های معتبر است. در ایران، شرکت‌ها اغلب از اشتراک‌گذاری داده‌های خود با یکدیگر خودداری می‌کنند. این موضوع یکی از موانع اصلی پیشرفت استفاده از هوش مصنوعی در صنایع نفت و گاز است. همانطور که اشاره شد، داده‌ها اساس توسعه مدل‌های هوش مصنوعی هستند و بدون دسترسی به داده‌های کافی و معتبر، نمی‌توان به درستی از این تکنولوژی استفاده کرد. پیشنهاد من این است که برای حل این مشکل، باید بین شرکت‌های دولتی و خصوصی در زمینه اشتراک‌گذاری داده‌ها همکاری بیشتری شکل گیرد. این همکاری‌ها می‌تواند موجب ایجاد یک پایگاه داده جامع و معتبر برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی شود و در نهایت بهره‌وری را در صنایع مختلف افزایش دهد.
افشار: ایجاد یک شبکه جامع برای اشتراک‌گذاری داده‌ها و استانداردسازی آن‌ها می‌تواند به بهبود کیفیت داده‌ها کمک کند و در نتیجه مدل‌های هوش مصنوعی بهتری تولید شوند. این امر به نوبه خود می‌تواند به تسریع فرآیندهای صنعتی و کاهش هزینه‌ها کمک کند.
در نهایت، استفاده از هوش مصنوعی در صنایع نفت، گاز و پتروشیمی ایران، به ویژه با توجه به پتانسیل‌های موجود، می‌تواند به عنوان یک ابزار کارآمد در ارتقای بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها در این صنایع عمل کند. البته برای تحقق این هدف، باید بر مشکلاتی همچون دسترسی به داده‌های معتبر و اشتراک‌گذاری آن‌ها غلبه کرد.
به گزارش ایمنا، استفاده از هوش مصنوعی در صنایع نفت، گاز و پتروشیمی ایران، با توجه به چالش‌های موجود در زمینه دسترسی به داده‌ها، همچنان با موانع و محدودیت‌هایی روبه‌رو است. با این حال، اگر همکاری‌های بین‌سازمانی برای به اشتراک‌گذاری داده‌ها و استانداردسازی آن‌ها گسترش یابد، این تکنولوژی می‌تواند به عنوان یک ابزار قوی در افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها در این صنایع عمل کند. به نظر می‌رسد که در آینده‌ای نزدیک، با رفع این مشکلات، شاهد تحول بزرگی در بهره‌برداری از هوش مصنوعی در صنایع ایران خواهیم بود. https://safireenergy.ir/vdcc.sq1a2bqo4la82.html
safireenergy.ir/vdcc.sq1a2bqo4la82.html
منبع : ایمنا
