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。
エッジ コンピューティング を導入したオイル＆ガス会社の現状は？
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。
クラウドの役割とエッジ
データをソースからクラウドに移すことは、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大限に活用するためには、クラウドを活用することが重要であるという点では一致していました。しかし、エッジ からクラウドへのデータの転送には課題があります。プレゼンテーションを行ったエンドユーザーの約75％は、クラウドを利用したアナリティクスを効率化するために、以下のツールを導入、テスト、評価していると回答しています。 エッジ コンピューティングを導入、テスト、評価していることを示しました。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（海上リグ、坑井パッド、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など、石油・ガス関連のタスクを支援するために、エッジ コンピューティング に注目しました。これは、遠隔地が多い石油・ガス分野では特に重要なことです。
の使用は、レイテンシーや往復の遅延のためにクラウドベースのアプローチが不可能な、リアルタイム分析のための エッジ コンピューティングをリアルタイム分析に使用することは、レイテンシーやラウンドトリップディレイのためにクラウドベースのアプローチが実現できない場合に、重要なアプリケーションになると考えられています。また、エッジ コンピューティング を使用して、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 の関係に焦点を当てていました。また、機械学習アルゴリズムをエッジ に展開するというアイデアも検討しました。学習」の部分はクラウドで行い、アルゴリズムの実装はローカルで行うことで、スケーラビリティと、新しく改良されたアルゴリズムの学習に伴う継続的なアップデートを可能にします。
石油・ガス業界におけるIoT展開の進化において、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、誰もが一致していました。ビジネス上の意思決定を行う上で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ります。
エッジ ロードマップ
要約すると、現在はIoT導入の初期段階であり、5年が経過しても、少なくともこのカンファレンスの観点からは、誰もがまだ急な学習曲線を描いていることが明らかになっています。ストラタスが最近発表したエッジ コンピューティング Trend Report では、エッジ の導入を阻む主な要因として、エッジ の技術やアプリケーションを使用するかどうか、いつ、どのように使用するかについての教育が不足していることが挙げられています。もしあなたが初期段階にあり、IoTの旅について考え始めたばかりで、エッジ コンピューティング が役立つかどうかを考えているなら、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て、ストラタスは、お客様が現在どこにいるのか、どこに行く必要があるのか、どうすればそこに到達できるのかを把握するのに役立つ資料を用意しています。現在どの段階にあるのかを知るための簡単な自己評価や、検討すべき様々な側面や導入を成功させるために必要なものを考えるのに役立つ成熟度モデルを用意しています。
