{"id":1640,"date":"2022-10-25T13:41:50","date_gmt":"2022-10-25T16:41:50","guid":{"rendered":"https:\/\/tandemsd.com\/?p=1640"},"modified":"2024-06-18T19:05:58","modified_gmt":"2024-06-18T22:05:58","slug":"decisiones-evidentes-en-hidrocarburos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tandemsd.com\/es\/decisiones-evidentes-en-hidrocarburos\/","title":{"rendered":"Decisiones evidentes en hidrocarburos"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-cover alignfull is-light has-parallax\" style=\"padding-top:var(--wp--preset--spacing--20);padding-right:var(--wp--preset--spacing--20);padding-bottom:var(--wp--preset--spacing--20);padding-left:var(--wp--preset--spacing--20);min-height:430px;aspect-ratio:unset;\"><span aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-cover__background has-background-dim\"><\/span><div role=\"img\" class=\"wp-block-cover__image-background wp-image-2975 has-parallax lazyload\" style=\"background-position:50% 50%;background-image:inherit\" data-bg-image=\"url(https:\/\/tandemsd.com\/wp-content\/uploads\/Decisiones-evidentes-en-hidrocarburos.jpg)\"><\/div><div class=\"wp-block-cover__inner-container is-layout-flow wp-block-cover-is-layout-flow\">\n<p class=\"has-text-align-center has-large-font-size\">Decisiones evidentes en hidrocarburos<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<p style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--50)\"><strong>Transcripci\u00f3n del art\u00edculo publicado en Petrotecnia \u2013 2020<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Hoy es casi ilimitada nuestra capacidad de capturar y procesar inmensas cantidades de datos. Por eso, el desaf\u00edo es \u00bfc\u00f3mo enfocarse en analizar solo los datos que generar\u00e1n valor e impactar\u00e1n los resultados del negocio?<\/p>\n\n\n\n<p>Sin duda vivimos en una \u00e9poca sin precedentes respecto de la cantidad de informaci\u00f3n disponible y la capacidad computacional para procesarla. Como hemos abordado en notas anteriores, la informaci\u00f3n cumple un papel fundamental en la industria al momento de conocer y gestionar la incertidumbre. En esta nota analizaremos c\u00f3mo utilizar dichos datos para lograr mejores decisiones y, por ende, mejores resultados econ\u00f3micos.<\/p>\n\n\n\n<p>Metodolog\u00edas como big data, analytics o machine learning, por citar algunas, nos permiten colectar y analizar grandes cantidades de informaci\u00f3n. Las empresas de upstream han tomado debida nota de su potencial para robustecer las decisiones y lograr mejores resultados aplic\u00e1ndolas en diferentes etapas de los desarrollos, como en el an\u00e1lisis geol\u00f3gico, el dise\u00f1o de perforaci\u00f3n y la programaci\u00f3n de mantenimiento, entre otros.<\/p>\n\n\n\n<p>Pero, ante tanta disponibilidad de datos \u00bfpor d\u00f3nde empezar? El desaf\u00edo no reside en c\u00f3mo capturar la inmensidad de datos, ni en c\u00f3mo procesarlos o entenderlos. Por el contrario, el desaf\u00edo est\u00e1 en encontrar la mejor manera para extraer conocimiento e inteligencia de esos datos, de manera que sean de utilidad para el negocio.<\/p>\n\n\n\n<p>Ante esta pregunta fundamental, probablemente la respuesta no sea empezar por los datos. Por m\u00e1s que podamos caer en la tentaci\u00f3n de \u201caprovechar\u201d los datos capturados o potencialmente capturables, al mirar los datos primero, parecer\u00eda que estamos mirando las respuestas que tenemos cerca, antes de formular las preguntas correctas.<\/p>\n\n\n\n<p>En cambio, ser\u00e1 cr\u00edtico reconocer primero qu\u00e9 decisiones de negocio necesitamos tomar con prioridad o qu\u00e9 decisiones desempe\u00f1ar\u00e1n un papel cr\u00edtico en la definici\u00f3n del \u00e9xito o el fracaso de nuestra estrategia de negocio. Es decir, debemos tener en claro qu\u00e9 objetivos de negocio queremos impactar.<\/p>\n\n\n\n<p>Una vez alineado el equipo debemos preguntarnos: \u00bfqu\u00e9 decisiones debemos tomar con maestr\u00eda para maximizar esos resultados? \u00bfLas decisiones que definir\u00e1n el \u00e9xito residen en tener mejores estimaciones de vol\u00famenes de producci\u00f3n, en lograr mayor eficiencia de las inversiones de facilities o perforaci\u00f3n, en las decisiones de manejo del costo operativo?<\/p>\n\n\n\n<p>Decision Intelligence, la disciplina que busca optimizar la toma de decisiones a partir de grandes cantidades de datos, puede darnos las respuestas que buscamos. Esta nueva disciplina propone combinar el valor de grandes vol\u00famenes de datos con la creciente capacidad computacional para analizarlos, la experiencia del negocio para descifrarlo y las herramientas de decisi\u00f3n para aplicarlos a las decisiones de negocio. Estos elementos combinados nos otorgan un poder de fuego dif\u00edcil de igualar: datos al servicio de las decisiones de negocio.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Las preguntas correctas<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>En las empresas se toman decisiones todo el tiempo, pero no todas ellas tienen la misma importancia. La inteligencia de la decisi\u00f3n se enfoca en aquellas que tengan un impacto frecuente sobre los resultados asociados a los objetivos que generan valor, aquellas que mueven la aguja del negocio. Por otro lado, necesitamos tambi\u00e9n que esas decisiones sean recurrentes, es decir, que generen un historial significativo y actualizado de datos para poder responder a nuestras hip\u00f3tesis. Cuanto m\u00e1s frecuente sea la decisi\u00f3n que consideramos, mayor valor predictivo tendr\u00e1n las conclusiones de nuestro an\u00e1lisis. &nbsp;As\u00ed, las preguntas correctas respecto de qu\u00e9 decisiones podemos fortalecer con Decision Intelligence ser\u00e1n aquellas que se respondan a trav\u00e9s de dos criterios b\u00e1sicos: importancia y frecuencia.<\/p>\n\n\n\n<p>Para ser gr\u00e1ficos, no es lo mismo decidir qu\u00e9 proveedor de v\u00e1lvulas deber\u00edamos cuidar que definir en el contrato los tiempos de perforaci\u00f3n de cada pozo (importancia). Si miramos frecuencia, la decisi\u00f3n de perforaci\u00f3n de los pozos analizada individualmente representa un impacto bajo, pero ante su recurrencia, el impacto ser\u00e1 muy significativo (frecuencia).<\/p>\n\n\n\n<p>Una vez definidas las decisiones que queremos fortalecer, podremos formular nuestras hip\u00f3tesis de negocio y, entonces decidir qu\u00e9 modelos y herramientas del an\u00e1lisis de datos son m\u00e1s \u00fatiles para darles soporte y testearlas.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Posibles aplicaciones en la industria<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>La modelizaci\u00f3n de reservorios en el upstream parece haber sido pionera en la utilizaci\u00f3n de grandes vol\u00famenes de datos para dar soporte a sus decisiones. Hoy, esta aplicaci\u00f3n puede ser replicada en muchas de las decisiones de la industria, como decisiones de perforaci\u00f3n y optimizaci\u00f3n productiva, decisiones de automatizaci\u00f3n de procesos de control, o vinculadas a la confiabilidad de la operaci\u00f3n o el mantenimiento preventivo.<\/p>\n\n\n\n<p>Consultado Mat\u00edas Landin, gerente de petr\u00f3leo y gas de Tandem, explica que el proceso de perforaci\u00f3n no convencional hoy puede ser claramente optimizado a trav\u00e9s de la utilizaci\u00f3n de sensores que entregan datos en tiempo real en la geo-navegaci\u00f3n. Al trabajar a partir de los datos, se buscan \u200bmejoras en la traza de la perforaci\u00f3n logrando una optimizaci\u00f3n del punto de contacto con la formaci\u00f3n productiva y la eficiencia en la utilizaci\u00f3n del personal operativo. Esto se logra por medio del desarrollo de geo-navegaci\u00f3n registrando en tiempo real propiedades de la roca para determinar cu\u00e1l es el mejor lugar donde est\u00e1 el hidrocarburo, qu\u00e9 capacidad de fluir tiene y, corregir la trayectoria del pozo a medida que se perfora, al trabajar en conjunto con perforaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>La disponibilidad de sistemas de monitoreo de equipos permite desarrollar algoritmos para la detecci\u00f3n temprana de incidentes y optimizar el uso de equipos a trav\u00e9s de la automatizaci\u00f3n de procesos que se realizan manuales, vincular locaciones de acceso remoto y mejorar la generaci\u00f3n de alertas tempranas.<\/p>\n\n\n\n<p>Asimismo, la aplicaci\u00f3n de Decision Intelligence a los procesos de mantenimiento mejora visiblemente la capacidad predictiva minimizando las intervenciones y el costo de mantenimiento asociado. Esta disminuci\u00f3n se logra obteniendo mayor precisi\u00f3n y calidad en las actividades necesarias para los distintos tipos de locaciones y, a su vez, mejorando la productividad de equipos al aumentar la eficiencia de su mantenimiento. Esta optimizaci\u00f3n de la utilizaci\u00f3n de equipos y de intervenci\u00f3n de pozos se alcanza a partir de algoritmos que analizan el comportamiento de los equipos de perforaci\u00f3n pasando de un mantenimiento correctivo\/preventivo a un mantenimiento predictivo. As\u00ed, tambi\u00e9n se mejora su cronograma y se eficientizan evitando paradas y retrasos.<\/p>\n\n\n\n<p>Estos son algunos ejemplos en los que la aplicaci\u00f3n de Decision Intelligence genera un gran impacto en el resultado del negocio, al optimizar el capital invertido al mismo tiempo que logra mejorar los resultados de la empresa.<\/p>\n\n\n\n<p>Muchas compa\u00f1\u00edas est\u00e1n ansiosas por aprovechar las grandes posibilidades que la tecnolog\u00eda nos brinda. En este camino muchos suelen comenzar por coleccionar datos sin tener muy claro para qu\u00e9 los utilizaremos. Decision Intelligence les propone recorrer el camino inverso: comenzar por pensar en las decisiones m\u00e1s relevantes para su negocio, antes de pensar en los datos.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Gast\u00f3n Francese<\/strong><br>Socio de Tandem.<br><a href=\"mailto:gf@tandemsd.com\">gf@tandemsd.com<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Hoy es casi ilimitada nuestra capacidad de capturar y procesar inmensas cantidades de datos. 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