Woodside
澳洲第二大石油和天然氣生產公司Woodside Energy,為傳承退休工程師的經驗和縮短新工程師的學習時程,用Watson打造企業KM小幫手Willow,Woodside 稱為虛擬搜尋助理(Virtual Search Assistant),讓工程師能夠快速地從百萬文件中,找到相關的歷史資料,做出適當的決策。
能源產業的工作環境在離岸的遠洋,海上的鑽油平臺的運作,一天就必須花費大約50萬美元,且石油工程師需要全天候監控大型機器運作的狀況,即時取得資訊以確保機器正常運作,又要同時兼顧效率,再加上每天的工作中,工程師面臨不同的關鍵決策,像是尋找和定位天然石油資源的位置,依照開採過程的不同,又分為三種工程師,採油工程師(Reservoir engineers )透過觀察地理的數據,研究最高效的採油方式;鑽探工程師(Drilling engineers)負責鑽探過程的模擬和計劃,挑選最合適的鑽探方式;產油工程師(Production Engineer)則是負責管理整個鑽探到提取石油的過程,機器和設備的維護和成本。這些複雜的決策都需要經驗的累積和傳承,隨著有經驗的資深石油工程師退休,新的工程師必須在短時間內,從累積超過10年的上百萬頁文件中學習經驗,對於分秒必爭的石油業而言,延宕開採的成本是很驚人的,讓每位新工程師從龐大的文件和檔案中學習,且做出決策是非常耗時的過程。
Woodside為了可以加速交接和新工程師上手的時程,決定導入IBM Watson Explorer和搭配其他API,總共用Watson的服務建置了12個系統,能夠快速又正確地搜尋和分析過去的歷史紀錄,包括科學數據、操作經驗的報告,當工程師需要關鍵的答案或是相關資料時,可以在第一時間給予協助,Woodside表示,Watson Explorer不只提供新工程師需要的資訊,還可以提供資深工程師更多的隱藏分析規則,讓石油工程師能在決策時,有更多的參考,進而做出最好的決策。
Woodside能源公司與IBM Watson合作建立一套企業內部石油知識庫Corpus,收集企業內部的專業資料,包含結構化和非結構化的資料,石油工程師用自然語言詢問問題,就能得到詳細的回答與相關資訊,一開始在訓練資料時,Woodside集合了許多經驗豐富的石油工程師,為每一個的回答評分,「有了Watson,在每一次的做決策的時候,可以讓工程師學到更多,再去做下一個決策。」Woodside表示,決策紀錄、技術評估手寫的報告、影像和影片,在其他的系統上是看不見的,但是全部都能儲存在Corpus知識庫中,高技術相關的資訊像是流量、燃料混合物和壓力梯度。此外,Corpus收集的資料不僅限於一個鑽油平臺,由於Watson的服務和API都是在雲端上執行,就算是相隔很遠的石油開採平臺的資訊也能加入Corpus的知識庫,資訊共享可以避免犯一樣的錯誤。
目前,Corpus已經收錄了大約60萬頁的石油資訊,這樣的資料量人類必須要花5年的時間才能讀完,Corpus集中型的知識庫,讓不論身在何處的工程師,都可以取得30年的經驗資訊。
根據IBM Watson認知解決方案業務協理許堯睿表示,目前Woodside依照使用的情境不同,使用Watson的服務建置了12個系統,其中,虛擬搜尋助理Willow,能透過對話的方式,提供使用者詢問問題並快速得到有經驗的答案,進而做出較佳的決策,Woodside表示,鑽油井的工作通常要花費5,000萬到15,000萬美元,且耗費地質科學家團隊長達6個月的時間,研究相關的評估報告,導入Watson的服務之後,工程師可以在螢幕上的地圖點選一個範圍,系統就能呈現出該地點鑽油事件的歷史報告,方便工程師查看、分析報告,此外,Watson對於上下文的理解也提供了不少幫助,石油的報告種類眾多,且每位工程師陳述的詞彙不同,若使用關鍵字的方式搜尋是不可行的,任意文字搜尋 (Free Text Search)的技術讓工程師可以按照自己的表達方式,描述欲搜尋的問題。另一個系統是Watson for Projects,能讓員工詢問超過30年的企業內部歷史資料和文件。
Woodside使用的Watson API包含自然語言分類器(Natural Language Classifier)、回覆評分(Retrieve and Rank)、對話(Conversation)等。首先,自然語言的分類器能夠分析工程師對話中的意圖,能理解不同的表達方式,讓工程師用人的對話方式與Willow互動,了解工程師的問題之後,Watson從Corpus知識庫中收集所有相關的資訊,用相關度將每項回覆評分,並回答出最適合的選項,最後,用對話API結合人類的聲調,模仿人聲給予工程師回覆。
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