L’une des principales raisons de cet écart de performance réside dans la complexité opérationnelle des installations de production et de transformation. Les opérations de la salle de contrôle d’une plate-forme offshore doivent analyser d’énormes quantités de données générées par jusqu’à 30 000 capteurs et également prendre en compte les facteurs externes qui influencent la production, notamment la température, l’humidité et la hauteur des vagues.

Les analyses avancées basées sur l’apprentissage automatique exploitent des méthodes statistiques pour analyser des quantités de données très complexes et volumineuses et trouver des modèles. Ces modèles peuvent ensuite être utilisés pour créer des algorithmes qui analysent les facteurs essentiels à la production, à l’efficacité et à la qualité, alertent les opérateurs sur les scénarios potentiels futurs pouvant avoir un impact sur les opérations des plates-formes et leur permettent de réagir à temps. Des analyses avancées sont utilisées pour identifier les goulots d’étranglement et suggérer des actions prescriptives essentielles au bon fonctionnement des conditions.