Por Alex Kimani en Oilprice
En cierto punto de su ciclo de vida, cada industria enfrenta su momento de ajuste de cuentas con una creciente presión para transformarse debido a factores como el aumento de la competencia, el cambio de las preferencias de los consumidores, la política gubernamental y otros vientos en contra seculares. La transformación generalmente toma la forma de una mejor disciplina en la cadena de suministro, así como de la optimización de las operaciones comerciales para lograr mejores márgenes operativos.
Para la industria del petróleo y el gas natural , el momento de la verdad llegó hace algunos años después de años de precios de referencia débiles, márgenes cada vez más reducidos y una fuga masiva de capitales que obligaron al sector a replantearse seriamente la forma en que hace negocios con las empresas de energía recurriendo cada vez más a los pesos pesados de la tecnología para ayuda en la reducción de costos y la racionalización de las operaciones.
Un buen ejemplo de ello es una asociación entre Haliburton Co. (NYSE:HAL), Microsoft Inc. (NASDAQ:MSFT) y Accenture Plc. (NYSE:ACN) en 2020. Durante años, Haliburton, una de las empresas de servicios de yacimientos petrolíferos más grandes del mundo, se ha visto afectada por la reducción de los márgenes y un bajo rendimiento crónico. La empresa finalmente llegó a un acuerdo con los dos gigantes de la nube para migrar sus centros de datos existentes a la nube y mejorar las ofertas digitales.
Grandes ahorros
Halliburton no está solo.
Después de años de perder el tiempo, las compañías de petróleo y gas ahora están trasladando rápidamente su infraestructura de TI a la nube, además de adoptar sistemas de gestión de procesos comerciales (BPM). Con frecuencia, esto da como resultado un modelo organizativo más eficiente y ágil, al mismo tiempo que genera importantes ahorros de costos.
Barclays estima que la industria de servicios digitales del mercado ascendente crecerá de menos de $ 5 mil millones en 2020 a una pestaña anual de más de $ 30 mil millones para 2025, lo que permitirá ahorros anuales de $ 150 mil millones para los productores de petróleo. Las oportunidades para ahorrar costos incluyen reducir los gastos de capital (capex), así como los costos de venta, generales y administrativos (SG&A) y los costos operativos de transporte.
Según Barclays, la era digital finalmente está amaneciendo para el sector energético y el mercado está a punto de estallar en los próximos cinco años. En los últimos años, Microsoft ha establecido asociaciones en la nube con varias grandes compañías petroleras, incluidas ExxonMobil (NYSE:XOM), Chevron Inc. (NYSE:CVX) y Haliburton, mientras que la empresa matriz de Google, Alphabet Inc. (NASDAQ:GOOG), ha ampliado significativamente su asociación con Schlumberger Ltd. (NYSE:SLB), otro gigante de servicios petroleros. Mientras tanto, Amazon Inc. (NASDAQ: AMZN) ofrece servicios digitales a la industria a través de la división de petróleo y gas de Amazon Web Services , y cuenta con BP Plc . (NYSE: BP) y Shell Plc (NYSE:SHEL) entre sus principales clientes.
En muchos casos, el cambio de imagen digital de Big Oil es bastante extenso.
Por ejemplo, Halliburton inició múltiples proyectos de transformación digital durante la pandemia. PTT Exploration and Production de Tailandia y Kuwait Oil Company se encontraban entre las destacadas empresas de petróleo y gas que recibieron contratos de Halliburton para implementar la transformación digital y mejorar la eficiencia y la producción en sus yacimientos petrolíferos.
Durante años, Big Oil ha estado utilizando el software empresarial de las empresas de tecnología en sus sistemas operativos altamente complejos, incluidas las operaciones de gestión de plataformas y técnicas de perforación precisas. Sin embargo, tradicionalmente se han mostrado algo reacios a entregar sus tesoros ocultos de datos valiosos, principalmente sobre cuestiones de seguridad cibernética, así como la necesidad de mantener ventajas competitivas, prefiriendo en cambio desarrollar la mayor parte de su software desarrollado internamente o por compañías dentro del campo petrolero. sector servicios como Haliburton.
Sin embargo, esto ahora está cambiando a medida que buscan formas de mejorar la eficiencia operativa en un intento por exprimir mayores flujos de efectivo y ganancias de sus operaciones existentes.
¿Está funcionando el nuevo enfoque? La evidencia parece sugerir que sí, con los costos de perforación de esquisto en una tendencia a la baja alentadora. JP Morgan estima que los perforadores de petróleo de la cuenca de Delaware de Permian ahora requieren precios del petróleo de solo ~ $ 33 / bbl para compensar por debajo de $ 40 / bbl en 2019.
Inteligencia Artificial (IA)
Seamos realistas: nuestras redes eléctricas simplemente no son adecuadas para el cambio de energía. Después de todo, la energía renovable es altamente intermitente por naturaleza, mientras que nuestras redes están diseñadas para una entrada/salida de energía casi constante. De hecho, la energía eólica y solar tienen los factores de capacidad más bajos de cualquier fuente de energía.
Para que la transición energética tenga éxito, nuestras redes eléctricas deben volverse mucho más inteligentes. Por suerte, hay un precedente alentador.
Hace cinco años, Google anunció que había alcanzado el 100 % de energía renovable para sus operaciones globales, incluidos sus centros de datos y oficinas. En la actualidad, Google es el mayor comprador corporativo de energía renovable, con compromisos por un total de 2,6 gigavatios (2600 megavatios) de energía eólica y solar.
En 2017, Google se asoció con IBM para buscar una solución a la naturaleza altamente intermitente de la energía eólica. Usando la plataforma DeepMind AI de IBM , Google implementó algoritmos ML en 700 megavatios de capacidad de energía eólica en el centro de los Estados Unidos, suficiente para alimentar una ciudad de tamaño mediano.
IBM dice que mediante el uso de una red neuronal entrenada en pronósticos meteorológicos ampliamente disponibles y datos históricos de turbinas, DeepMind ahora puede predecir la producción de energía eólica 36 horas antes de la generación real. En consecuencia, esto ha aumentado el valor de la energía eólica de Google en aproximadamente un 20 por ciento.
Otros operadores de parques eólicos pueden utilizar un modelo similar para realizar optimizaciones más inteligentes, rápidas y más basadas en datos de su producción de energía para satisfacer mejor la demanda de los clientes.
DeepMind de IBM utiliza redes neuronales entrenadas para predecir la producción de energía eólica 36 horas antes de la generación real
Innowatts con sede en Houston, Texas , es una startup que ha desarrollado un conjunto de herramientas automatizado para el control y la gestión de la energía. La plataforma eUtility de la compañía ingiere datos de más de 34 millones de medidores de energía inteligentes en 21 millones de clientes, incluidas las principales empresas de servicios públicos de EE. UU., como Arizona Public Service Electric, Portland General Electric, Avangrid, Gexa Energy, WGL y Mega Energy.
Innowatts dice que sus algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar los datos para pronosticar varios puntos de datos críticos, incluidas cargas a corto y largo plazo, variaciones, sensibilidad climática y más. Innowatts estima que sin sus modelos de aprendizaje automático, las empresas de servicios públicos habrían visto inexactitudes del 20% o más en sus proyecciones en el pico de la crisis, lo que habría ejercido una enorme presión sobre sus operaciones y, en última instancia, habría aumentado los costos para los usuarios finales.
Además, se pueden emplear soluciones digitales y de inteligencia artificial para hacer que nuestras redes sean más seguras. Hace tres años, la empresa de servicios públicos más grande de California, Pacific Gas & Electric, se encontró en serios problemas después de ser declarada culpable del trágico accidente de incendio forestal de 2018 que dejó 84 muertos y, en consecuencia, recibió fuertes multas de $13.5 mil millones como compensación a las personas que perdieron sus hogares y negocios y otra multa de $2 mil millones por parte de la Comisión de Servicios Públicos de California por negligencia. Tal vez la pérdida de vidas y medios de subsistencia se podría haber evitado si PG&E hubiera invertido en algún sistema de detección temprana impulsado por IA como Innowats. Al emplear modelos digitales y de IA, nuestras redes eléctricas serán cada vez más inteligentes y confiables y cambiarán a energía renovable. más suave
Cadena de bloques
A pesar de su enorme potencial para transformar el sector energético global, la tecnología blockchain se ha mantenido en gran medida confinada al sector financiero con la industria energética constantemente catalizada por innovaciones en subsectores como la energía solar en los techos, la energía eólica marina, la medición inteligente, el almacenamiento de baterías y los vehículos eléctricos. .
Pero esto ahora está comenzando a cambiar gracias a la cadena de bloques Enterprise Ethereum que emerge como la tecnología más nueva para estimular el crecimiento en el sector de la energía a través de una serie de verticales, desde el comercio de energía entre pares (P2P) y los contratos inteligentes hasta la procedencia y los sistemas de energía verde. interoperabilidad
De hecho, un documento de investigación de Global Blockchain in Energy Market dice que la tecnología blockchain en la industria energética está a punto de registrar un crecimiento explosivo en los próximos cinco años con nuevas empresas de energía blockchain como Power Ledger, WePower, UAB y LO3 Energy preparadas para abrir nuevas posibilidades. para la industria de la energía, que van desde el ahorro de costos para el consumidor mediante la eliminación de terceros en acuerdos de energía y liquidaciones de transacciones más rápidas, hasta el surgimiento de un nuevo mercado para el comercio entre pares y el exceso de energía renovable.