Applied Computing

สมອງ AI ສໍາລັບໂຮງງານກັ່ນນ້ຳມັນ ແລະ ປິໂຕເຄມີ, ພະຍາກອນພ້ອມທັງປະຕິບັດຕາມກົດເກນຟີຊິກ

Contact for pricing United Kingdom

ໂຮງງານກັ່ນນ້ຳມັນແຫ່ງໜຶ່ງມີເຊັນເຊີຫຼາຍໝື່ນໂຕ, ແຕ່ຂໍ້ມູນທີ່ຖືກນຳມາໃຊ້ຕັດສິນໃຈແທ້ໆມີບໍ່ເຖິງ 8%. Orbital ຈາກ Applied Computing ຕ້ອງການນຳເອົາ 92% ທີ່ເຫຼືໍອມາໃຊ້ປະໂຫຍດ—ພ້ອມທັງການພະຍາກອນທີ່ຕ້ອງຜ່ານການກວດສອບຕາມກົດເກນການຮັກສາມະຫາຊົນ ແລະ ພະລັງງານແຮງເຄື່ອນປະຕິກິລິຍາ, ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ເບິ່ງສົມເຫດສົມຜົນທາງສະຖິຕິເທົ່ານັ້ນ.

ຄຸນສົມບັດ ແລະ ກໍລະນີການນຳໃຊ້

Orbital ປະກອບດ້ວຍ 3 ໂມເດວຊ້ອນກັນ. ໂມເດວຊຸດເວລາ (Time Series) ເຊື່ອມຕໍ່ກັບລະບົບຄວບຄຸມ ແລະ ຖານຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດ (Data Historian) ເພື່ອພະຍາກອນແນວໂນ້ມ ແລະ ກວດຈັບຄວາມຜິດປົກກະຕິ; ໂມເດວຟີຊິກຮັບໜ້າທີ່ກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ ເພື່ອຮັບປະກັນວ່າຜົນການພະຍາກອນສອດຄ່ອງກັບຄວາມສົມດຸນຂອງມະຫາຊົນ, ການຮັກສາພະລັງງານ ແລະ ພະລັງງານແຮງເຄື່ອນປະຕິກິລິຍາ—ເຊິ່ງນີ້ຄືຈຸດທີ່ແຕກຕ່າງຈາກ AI ອຸດສາຫະກຳທົ່ວໄປ; ໂມເດວພາສາຖືກຝຶກອົບຮົມດ້ວຍຄວາມຮູ້ດ້ານວິສະວະກຳເຄມີ ສາມາດອ່ານເອກະສານພາຍໃນໂຮງງານ ແລະ ສະເໜີແນວທາງປະຕິບັດ.

ຄຸນສົມບັດຫຼັກ

ໂມເດວຊຸດເວລາ: ເຊື່ອມຕໍ່ລະບົບຄວບຄຸມ ແລະ ຖານຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດເພື່ອພະຍາກອນແນວໂນ້ມ
ໂມເດວຟີຊິກ: ຮັບປະກັນວ່າການພະຍາກອນສອດຄ່ອງກັບຄວາມສົມດຸນຂອງມະຫາຊົນ, ການຮັກສາພະລັງງານ ແລະ ແຮງເຄື່ອນປະຕິກິລິຍາ
ໂມເດວພາສາ: ຝຶກອົບຮົມດ້ວຍຄວາມຮູ້ດ້ານວິສະວະກຳເຄມີ, ອ່ານເອກະສານພາຍໃນ ແລະ ແນະນຳການປະຕິບັດ
ການກວດຈັບຄວາມຜິດປົກກະຕິ ແລະ การເຕືອນໄພລ່ວງໜ້າ
ການອອກແບບສະເພາະສຳລັບຂະບວນການກັ່ນນ້ຳມັນ, ປິໂຕເຄມີ ແລະ ນ້ຳມັນກ໊າຊ

ຄຸນສົມບັດເດ่น

ໂມເດວຊຸດເວລາ: ເຊື່ອມຕໍ່ລະບົບຄວບຄຸມ ແລະ ຖານຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດເພື່ອພະຍາກອນແນວໂນ້ມ
ໂມເດວຟີຊິກ: ຮັບປະກັນວ່າການພະຍາກອນສອດຄ່ອງກັບຄວາມສົມດຸນຂອງມະຫາຊົນ, ການຮັກສາພະລັງງານ ແລະ ແຮງເຄື່ອນປະຕິກິລິຍາ
ໂມເດວພາສາ: ຝຶກອົບຮົມດ້ວຍຄວາມຮູ້ດ້ານວິສະວະກຳເຄມີ, ອ່ານເອກະສານພາຍໃນ ແລະ ແນະນຳການປະຕິບັດ
ການກວດຈັບຄວາມຜິດປົກກະຕິ ແລະ ການເຕືອນໄພລ່ວງໜ້າ
ການອອກແບບສະເພາະສຳລັບຂະບວນການກັ່ນນ້ຳມັນ, ປິໂຕເຄມີ ແລະ ນ້ຳມັນກ໊າຊ

ຂໍ້ດີ

ການອອກແບບທີ່ກຳນົດດ້ວຍກົດເກນຟີຊິກຊ່ວຍໃຫ້ວິສະວະກອນກວດສອບໄດ້ ແລະ ກ້າທີ່ຈະນຳໃຊ້
ທີມງານມີພື້ນຖານການປະຕິບັດຕົວຈິງຈາກບໍລິສັດພະລັງງານຂະໜາດໃຫຍ່ເຊັ່ນ Shell
ປະມວນຜົນทั้งຂໍ້ມູນຕົວເລກ ແລະ ເອກະສານເຕັກນິກພ້ອມກັນ, ครอบคลุมໄດ້ຢ່າງສົມບູນ

ຂໍ້ເສຍ

ກຸ່ມລູກຄ້າจำกัดຢູ່ສະເພາະອຸດສາຫະກຳຂະບວນການຜະລິດຂະໜາດໃຫຍ່, ບໍ່ເໝາະສຳລັບວິສາຫະກິດຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ກາງ
ຕ້ອງການການເຊື່ອມໂຍງຢ່າງເລິກເຊິ່ງກັບລະບົບຄວບຄຸມທີ່ມີຢູ່, ການຕິດຕັ້ງເປັນໂຄງການໄລຍະຍາວ
ບໍລິສັດສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໃນປີ 2023, ກໍລະນີສຶກສາໃນໄລຍະຍາວຍັງຢູ່ໃນລະຫວ່າງການสะสม

ກໍລະນີການນำໃຊ້

ການເພີ່ມประสิทธิภาพພາຣາມິເຕີໃນຂະບວນການກັ່ນນ້ຳມັນ ແລະ ປິໂຕເຄມີ
ການກວດຈັບຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງອຸປະກອນລ່ວງໜ້າ
ການຄົ້ນຫາຄວາມຮູ້ຈາກເອກະສານເຕັກນິກພາຍໃນໂຮງງານ
ການປັບປຸງຄວາມປອດໄພ ແລະ ປະສິດທິພາບການດຳເນີນງານຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ

ໝາຍເຫດຈากบັນນາທິການ

AI ພາກອຸດສາຫະກຳໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້, ແຕ່ສິ່ງກີດຂວາງທີ່ແທ້ຈິງບໍ່ແມ່ນຂະໜາດຂອງໂມເດວ, ຫາກແຕ່ແມ່ນຄວາມກ້າຫານຂອງວິສະວະກອນທີ່ຈະປະຕິບັດຕາມ. ການໃຊ້ຟີຊິກເປັນຜູ້ກວດສອບຖືເປັນແນວຄວາມຄິດທີ່ສະຫຼາດຫຼາຍ.

ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ

ການມີ «ໂມເດວຟີຊິກກວດສອບ» ສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາຫຍັງໄດ້ແທ້?

ໂມເດວທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນຢ່າງດຽວອາດຈະໃຫ້ຄຳແນະນຳທີ່ເບິ່ງຄືວ່າສົມເຫດສົມຜົນທາງສະຖິຕິ ແຕ່ເປັນໄປບໍ່ໄດ້ໃນທາງຟີຊິກ ເຊັ່ນ: ພາຣາມິເຕີການດຳເນີນງານທີ່ລະເມີດຄວາມສົມດຸນຂອງມະຫາຊົນ. ເມື່ອວິສະວະກອນເຫັນຜົນຮັບແບບນີ້ ກໍ່ຈະໝົດຄວາມເຊື່ອໝັ້ນໃນລະບົບ. ດັ່ງນັ້ນ, ການເພີ່ມກົດເກນຟີຊິກຈຶ່ງຊ່ວຍໃຫ້ຄຳແນະນຳຂອງ AI ຕົກຢູ່ໃນຂອບເຂດທີ່ເປັນໄປໄດ້ທາງຟີຊິກ ເຊິ່ງເປັນຈຸດປ່ຽນສຳຄັນທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາກ້າວໄປສູ່ການຍອມຮັບ.