教會AI與渦輪機一起運轉
伍德賽德能源公司展示了AI在工業環境中的實際應用，透過長期的資料基礎設施投資，將預測分析、最佳化和生成式AI整合到運營中，提升安全性和效率，同時保持人類決策者的主導地位。
人工智慧可能透過聊天機器人和影像生成器俘獲了公眾的想象力，但其一些最具影響力的用例正遠離面向消費者的工具。在物理基礎設施、運營連續性和安全至關重要的行業中，AI正成為核心運營層。能源行業以其龐大的工業系統和持續不斷的資料流，為我們展示了這種未來可能的樣子。
伍德賽德能源公司（Woodside Energy）是一家總部位於西澳大利亞的全球能源生產商。公司在AI領域的探索並非從生成式模型或企業助手開始，而是花了多年時間構建預測分析、最佳化系統和機器學習工具，應用於勘探、鑽井、維護和工廠運營。數字副總裁Andrew Melouney表示：“我們一直從裝置和工廠中獲得大量運營資料，這些資料為我們創造了清晰且高價值的用例。”
這種對基礎設施和治理的長期投資，如今使公司能夠向支援複雜工業工作流的自主AI系統轉型。伍德賽德設計的AI系統並非取代人類操作員，而是在高風險環境中增強專業能力。一個典型例子是“啟動顧問”（Startup Advisor），這是一個AI助手，幫助操作員管理液化天然氣（LNG）工廠的複雜啟動過程。Melouney解釋道：“我們真正思考的是，如何支援組織中的人員，使他們能夠做出更好、更快的決策。”
公司的做法反映了工業AI的更廣泛演變：從孤立的實驗轉向基於標準化平臺、可治理資料和可重複部署模式的企業級系統。Melouney認為，這種轉變要求組織重新思考技術棧以及工作本身的完成方式。“我們不是簡單地在現有流程上新增AI，”他說，“而是深入思考如何重新構想這些工作。”
Melouney的口頭禪是：“大處著眼，小處著手，快速擴充套件。”隨著AI系統變得日益自主和互聯，那些在炒作背後花費多年時間構建運營基礎的公司可能脫穎而出。Melouney表示：“我們的目標是實現自主企業，讓具有自主性的AI代理能夠深入與我們的核心工作流互動。”
伍德賽德的AI之旅始於對運營資料的長期投資和治理。公司建立了企業級資料平臺，持續採集資產和系統中的高頻資料，確保資料安全、結構清晰且治理良好，從而在使用時獲得信任。例如，維護智慧（Maintenance Intelligence）解決方案透過分析歷史維護記錄和裝置效能，最佳化維護時機。該工具已經在某個資產上試執行，預計可在五年內將維護工時減少高達15%。
在基礎設施之上，伍德賽德正在疊加自主AI，以提供更深入的洞察和最佳化。公司將重點放在維護最佳化、LNG工廠可靠啟動以及前線員工工具上。Melouney強調，技術的成功在於人員、流程和技術的結合，公司已經透過敏捷工作方式和設計思維培訓，為AI的採用奠定了文化基礎。