在休斯顿的CERAWeek上，S&P Global公司展示了Cognite公司和NVIDIA之间的技术整合，这不仅把AI异常检测的话题推向了风口浪尖，也给行业提供了一个将人工智能监测从实验阶段推进到实际生产应用的生动案例。小晨编译了这个信息，旨在让大家看到数字工具在海上作业中的巨大潜力。这次展示让我们看到了Cognite公司如何给NVIDIA的NV Tesseract时间序列AI模型赋予了工业数据平台的新功能。Aker BP公司把这套由Cognite和NVIDIA合作开发的组合解决方案应用到了自己的业务中，目的是为了让海上作业的异常检测和预测性维护做得更出色。 Aker BP公司选择了这种解决方案，主要是看中了它能把Cognite的工业知识图谱跟NVIDIA的人工智能模型连起来，这就好比给工程师们戴上了一副“透视眼镜”，让他们能更早地发现设备有什么问题，还能获得更实用的见解。有了这套系统，操作员就能摆脱那种依赖报警的老办法，转而采用更先进的预测性工作流程来减少意外停机的情况。为了扩大监测范围，Aker BP还把这套技术应用到了油井、换热器等更广泛的资产上。虽然这些设备每天都会产生大量时间序列数据，但通常只有一小部分会被实时分析。 新系统利用人工智能模型不停地评估这些数据集，一旦在过程的早期发现异常情况或者可能出现故障的苗头，就会立即标记出来。除了检测异常，这个平台还把人工智能驱动的工作流程和工程背景结合在一起。比如说模型输出的结果会跟维护历史记录还有系统文档联系起来。这就让运营团队不用再手忙脚乱地到处找原因了，能更快地从发现问题过渡到解决问题。 Aker BP公司之所以部署这套技术，其实是整个上游运营领域向数字工具转型的一个缩影。大家都在尝试把数据集成和机器学习结合起来，以提高资产可靠性和运营效率。特别是预测性维护应用越来越受欢迎了，因为大家都想尽量减少非生产时间，还想延长设备的使用寿命。通过直接把人工智能模型嵌入到运营系统里，公司就可以改善资产层面的决策了。在海上环境里设备很多、连接又比较复杂的情况下这种好处就特别明显。