石油・ガス産業は巨大な産業であり、上流、中流、下流の各部門間でその運用特性が大きく異なっています。それぞれのセクターの中でも、オフショアのガス/オイルリグは、陸上の採掘場とは全く異なる要件を持っているなど、明確な違いがあります。しかし、どのセクターも、石油・ガス産業の特徴である好況と不況のサイクルの影響を受けやすいのです。これらのことから、石油・ガス業界は、IoT技術を導入してあらゆる問題やリスクに対処し、ビジネスサイクルの浮き沈みをスムーズにするのに適しています。
石油・ガス会社は現在、エッジ コンピューティング をどのように導入しているのでしょうか。
ストラタスは最近、テキサス州ヒューストンで開催されたIoT in Oil & Gasカンファレンスに参加しました。IoTとアナリティクスの導入は、プロジェクトではなく旅のようなものだということです。IoTとアナリティクスの導入には、技術だけでなく、何よりも人とプロセスが必要です。マラソン・オイル社は、デジタル・オイル・フィールド・オートメーションを導入するための3年間の旅について、この点を見事に説明してくれました。
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クラウドの役割とエッジ
ソースからクラウドへのデータの取り込みは、非常に関心の高いテーマでした。特に機械学習や人工知能の技術を最も効果的に展開できるのはクラウドであるという点では、世界的な合意が得られています。しかし、エッジ からクラウドへのデータ転送には課題があります。発表したエンドユーザーの約75%は、クラウドベースの分析を効率化するために、クラウドを導入、テスト、または評価中であると回答しました。 エッジ コンピューティングクラウドベースの分析を効率化するために彼らは、クラウドへの接続数を制限するために、1つのサイト（オフショアリグ、ウェルパッド、圧縮ステーション、処理プラントなど）からデータを収集するような石油・ガスのタスクに役立つエッジ コンピューティング に注目しています。これは、遠隔地が多い石油・ガス業界では特に重要なことです。
また エッジ コンピューティングまた、レイテンシーや往復の遅延により、クラウドベースのアプローチが実現できないようなリアルタイム分析への利用も重要なアプリケーションであると考えられています。また、エッジ コンピューティング 、クラウドに送信する前にデータをフィルタリングし、正規化することについても議論されました。これにより、帯域幅の使用量を大幅に減らし、クラウドでのコンピューティングコストを大幅に削減することができます。
私が参加したパネルディスカッションでは、クラウドの進化というよりも、クラウドとエッジ の関係に焦点が当てられました。また、機械学習アルゴリズムをエッジ に展開するアイデアについても検討しました。「学習」部分はクラウドで行われ、アルゴリズムの実装はローカルで行われるため、拡張性があり、新しいアルゴリズムの学習や改善に合わせて継続的に更新することができます。
石油・ガス産業におけるIoT導入の進化において、エッジ コンピューティング が重要な役割を果たすという点では、万人の一致した意見でした。ビジネス上の意思決定を促すためにデータの重要性が増すにつれ、その価値は飛躍的に高まるでしょう。最終的には、シンプルで保護された自律的なデバイスで、ローカルにデータをキャプチャ、保存、処理できることが重要になるでしょう。
エッジ ロードマップ
要約すると、私たちは IoT の展開の初期段階にあり、少なくともこの会議の観点からは、5 年経った今でも誰もが急な学習曲線の上にいることは明らかです。Stratusの最近のエッジ コンピューティング Trend Reportでは、エッジ の導入の主な障壁は、エッジ の技術とアプリケーションを使うかどうか、いつ、どのように使うかについての教育が不足していることでした。ですから、もしあなたが初期段階にいて、IoTの旅について、そしてエッジ コンピューティング が役立つかどうかを考え始めたところであれば、それはあなただけではありません。
エッジ コンピューティング トレンドレポートに加え、ストラタスは、現在の状況、進むべき方向、その方法を把握するのに役立つ資料を用意しています。また、成熟度モデルは、検討すべきさまざまな側面と、実装を成功させるために必要なものについて考えるのに役立ちます。
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