Czwarta rewolucja przemysłowa, tzw. „Przemysł 4.0”, dotyka w chwili obecnej niemalże każdego sektora związanego z produkcją przemysłową. Idea ta opiera się na wykorzystaniu i integracji różnorodnych technik cyfrowych, takich jak: Internet rzeczy (ang. IoT – Internet of Things), Big Data, inteligentne sensory czy też rozszerzona rzeczywistość (ang. AR – Augmented Reality), w celu kompleksowej automatyzacji procesu produkcyjnego oraz przeniesienia części procesu decyzyjnego na poziom sztucznej inteligencji (ang. AI – Artificial Intelligence).
Tak istotny trend w przemyśle wpłynął na sektor gazu, paliw i energii oraz pozwala na cyfrową optymalizację większości obszarów działalności przedsiębiorstw. Szacuje się, że do 2024 r. światowy rynek rozwiązań typu Digital Oilfield osiągnie wartość 30,4 mld USD, co będzie wzrostem o ponad 26% w stosunku do wartości tego rynku na 2019 r. (wg danych „Digital Oilfield Market” MarketsandMarkets).
Obecnym polskim przykładem, wpisującym się w obszar digitalizacji procesów przemysłowych, jest projekt Zintegrowany System Zarządzania Złożem, który wspiera optymalizację działalności wydobywczej PGNiG. W procesie poszukiwania i eksploatacji złóż biorą udział m.in. geolodzy, inżynierowie złożowi i produkcyjni oraz ekonomiści. W każdej z tych dziedzin niezależnie tworzy się, gromadzi i wykorzystuje ogromne ilości danych. Platforma „Cyfrowe złoże” integruje wyniki pracy specjalistów z różnych dyscyplin w jeden model złożowy, jednocześnie ułatwiając optymalne wykorzystanie danych. Ten cyfrowy model pozwala m.in. symulować różne scenariusze wydobycia z kilku złóż jednocześnie, zwiększać dokładność prognoz, optymalizować program wierceń, analizować efekty planowanych inwestycji (CAPEX) oraz optymalizować zużycie energii (OPEX), jak również łańcuchy dostaw.
Nieuchronnym efektem postępującej cyfryzacji i rozwoju Przemysłu 4.0 jest to, że przedsiębiorstwa zaczynają tworzyć i akumulować nowy rodzaj zasobów – dane. O ile w podstawowych zastosowaniach najważniejsze były zawsze najbardziej aktualne dane opisujące stan procesów, o tyle w bardziej zaawansowanych zastosowaniach coraz większą wartość zyskują dane historyczne. Mogą one posłużyć np. do stworzenia modelu predykcji awarii urządzeń, optymalizacji procesów wydobywczych, wirtualnego poszukiwania złóż naturalnych itp. W tradycyjnych branżach przedsiębiorstwa mają jeszcze dość ograniczoną wiedzę na temat tego, jakie dane posiadają, jak mogą je wykorzystać i jaką mają potencjalną wartość. To oczywiście będzie się zmieniało z czasem, a dla najbardziej aktywnych i sprawnych firm w sektorze, dane i oparte na nich usługi mogą stać się nawet nową linią biznesową. Aby myśleć o eksploracji i realnym korzystaniu z tej nowo budowanej wartości, firmy muszą zmierzyć się z szeregiem nowych wyzwań i zadań związanych ze świadomym podejściem do zarządzania danymi, informacjami i wiedzą, wdrażając np. procesy i rozwiązania typu Data Governance (więcej na ten temat w raporcie opublikowanym w 2019 r. przez PGNiG – W kierunku energii przyszłości – link).
