URBANCITY.CO.ID – Digitalisasi juga menjadi salah satu kunci keberhasilan transformasi industri hulu migas. Sejak dicanangkan Satuan Kerja Khusus Pelaksana Kegiatan Usaha Hulu Minyak dan Gas Bumi (SKK Migas) awal 2020, implementasi transofrmasi digital di industri hulu migas makin memperlihatkan hasil nyata.
Antara lain setelah SKK Migas mendorong Kontraktor Kontrak Kerja Sama (KKKS) menerapkan artificial inteligence/machine learning (AI/ML) dalam proses kerjanya.
Dalam Raker Produksi, Meterring dan Pemeliharaan Fasilitas 2024 di Surabaya, berdasarkan hasil dari perlombaan data sciende–penerapan AI/ML di lingkungan KKKS, potensi nilai manfaat yang dihasilan mencapai sekitar Rp 1,28 triliun dan berkontribusi meningkatkan produksi migas.
Tidak hanya potensi penghematan yang tinggi, tapi semangat dalam mengimplementasikan AI/ML terlihat dari kenaikan usulan inovasi di KKKS yang mencapai 40%.
Hal itu menjadi salah satu indikator, implementasi AI/ML di lingkungan KKKS sudah menjadi kebutuhan, dan menjadi bagian dari solusi meningkatkan kinerja operasional di KKKS.
Potensi penghematan dan nilai tambah Rp1,28 triliun itu, terdiri atas hasil nyata penerapan AI/ML yang sudah berjalan sekitar Rp912 miliar, dan potensial value dari proposal AI/ML yang sudah proof of concept (POC) atau prototype yang mencapai Rp367 miliar.
Vice President Transformasi Digital SKK Migas Rendra Utama menyatakan, digitalisasi di lingkungan SKK Migas terus berlanjut. Termasuk terus meningkatkan jumlah modul di integrated operation center (IOC), yang telah menjadi salah satu tool bagi SKK Migas dalam melakukan pengawasan dan pemantauan operasional di industri hulu migas di seluruh Indonesia.
Terkait digitalisasi di lingkungan KKKS, Rendra menyampaikan, sebagai industri yang padat teknologi, implementasi teknologi itu sudah menjadi bagian dari operasional KKKS.
“SKK Migas mendorong pemanfaatan AI/ML yang lebih masif di KKKS. Melalui lomba IOC Digital Hackaton sejak tahun lalu, inovasi penerapan AI/ML terus meningkat dan hasilnya telah dirasakan sekarang. Manfaat penerapan AI/ML oleh KKKS telah memberikan dampak positif dalam menjaga kehandalan peralatan dan fasilitas produksi, serta dampak positif berupa value creation yang mencapai sekitar Rp1,28 triliun”, jelasnya.
Sementara itu Kepala Divisi Produksi dan Pemeliharaan Fasilitas SKK Migas Bambang Prayoga, menuturkan, teknologi memiliki peran sebagai enabler dalam rencana dan strategi Indonesia Oil & Gas 4.0, yang terdiri atas digitalization dan technology adoption.
Di tengah transisi energi serta tuntutan bagi industri berbasis fosil untuk memperhatikan keberlanjutan lingkungan, teknologi menjadi salah satu kunci untuk menjaga daya saing industri hulu migas.
Lebih lanjut Bambang memaparkan, bagaimana AI/ML bisa meningkatkan value dan juga mengoptimalkan produksi minyak dan gas. Melalui AI/ML, kemampuan paling optimal dari peralatan bisa diprediksi dengan lebih presisi dengan safety tetap terjaga.
Misalnya, pada jadwal pemeliharaan sebuah peralatan yang menurut manual book setiap sekian waktu, melalui AI/ML anomali kinerja peralatan tersebut dapat dideteksi, sehingga pencegahan kerusakan dapat dilakukan segera.
“Dengan AI/ML bisa diprediksi kapan kegiatan pemeliharaan harus dijadwalkan, sehingga unplanned shutdown dapat dihindari dan produksi minyak dan gas jadi lebih optimal. Ini salah satu contoh bagaimana AI/ML bisa memberikan value dan juga kinerja produksi yang lebih optimal,” terangnya.
Bambang menanbahkan, keberhasilan penerapan AI/ML di lingkungan KKKS menjadi bukti, industri hulu migas telah mampu melakukan adaptasi terhadap perubahan. “Hal itu meningkatkan optimisme kami, hulu migas akan terus berkembang di kemudian hari karena peningkatan kinerja operasionalnya,” pungkasnya.
Pemenang Lomba Hackathon SKK Migas
Pada ajang Rapat Produksi, Meterring dan Pemeliharaan Fasilitas 2024 di Surabaya itu, SKK Migas mengumumkan pemenang lomba Hackathon penerapan AI/ML yang dimulai sejak 1 Mei 2024. Berikut nama-nama tim pemenang, judul dan KKKS-nya.
Kategori Proof of Concept/Prototype
Juara 1: Judul KKKS
Tim Digital HERO AI Based D&C Heavy Equipment Movement Assignment: Pertamina Hulu Rokan
Freddy Frinly Rizki Digitalization Approach to Optimize Rig Equipment
Ari Sukma Negara Moving Time in Drilling & Completion PHR WK Rokan
Misnawati
Bima Surya Khoirul Fikri
Dara Yasmine
Dias Gabriel
Juara 2: Well Performance Prediction through Supervised Medco E & P Rimau
Tim MaLeZ Learning with Fundamental Concept of Nodal Analysis
Erwin Fernanda
Ibrahim Al Fatih
Khoirul Dwi Septianto
Juara 3: LEADS (Leading Equipment Anomaly Detection System): Pertamina EP CEPU
Tim MELODI Reduction of potential Loss Production Opportunity
Ady Bastian Saputra (LPO) and Improvement of Plant Reliability through
Febrita K. Wardana Implementation of Equipment Anomaly Detection on
Ari Hidayat Solvent Pump at JTB Plant
Arya Ambara Jaya
Moch Hamdani Al Hamda
Anung Anindhito
Kategori Implementasi
Juara 1: Tim ALI Accelerating ESP Failure Detection Through Digital Pertamina Hulu Rokan
Monas Oktavianus Purba Innovation AI Based Inferred Production to Fill in
Hanny Anggaraini the Gap Between Well Test Data in Sumatra Light Oil
Rinaldi Pasaribu (SLO) Area, PT Pertamina Hulu Rokan
Dedi Willantara
Chairul Ichsan
Eben Ezer Sitinjak
Gunawan
Joko Nugroho PHW
Juara 2: Tim SI PINTAR Optimasi Loss Production Opportunity (LPO) melalui Pertamina Hulu Rokan
Asatta Oloan Siregar Pendekatan Data Science Untuk Pemodelan Lapangan
Muhammad Reza Heavy Oil Steamflood
Muzammir
M. Shafwan Faturrahman
Chairul Ichsan
Ramdhan Ari Wibawa
Juara 3: Tim PerfoML Meningkatkan Kualitas dan Kuantitas Workover dengan Pertamina Hulu Sanga
Galih Satriaji Menggunakan Machine Learning PERFOML di Pertamina Sanga
I Gusti Ngurah Pandu W Hulu Sanga Sanga
Nixon Glenn Mambu
Puja Adinda
Rosihul Amar
Juara Honorable Mention: “e-MARS” Vast Enhancement and Upgrades Pertamina Hulu Rokan
Tim Venus
Afrilia Elisa
Irdas Muswar
Riri S Puspitasari
M. Awqi Gibran
Chairul Ichsan
Dapatkan Informasi Menarik Lainnya di GOOGLE NEWS
