人工智慧（AI）技術正革新能源產業的資產管理，透過整合多源數據，大幅提升異常偵測、問題排除與預測分析效率，進而優化資產健康管理和決策品質，同時協助企業應對數位轉型挑戰。
人工智慧（AI）技術在能源產業的資產管理領域扮演日益重要的角色，透過整合多重數據源，提升了營運效率與決策品質。過去難以利用的歷史與文本報告等資訊，如今藉由 AI 獲得嶄新價值。
資產完整性副總裁 Jason Power 指出，當感測器數據偵測到異常時，AI 能迅速將其與歷史營運數據、過往事件報告、根本原因分析，以及失效模式與影響分析（FMEA）進行關聯。特別是針對防噴器（BOP）等關鍵系統，這種整合能大幅加快問題排除的速度與準確性。AI 工具更進一步強化此功能，能同步顯示相關手冊、技術圖紙及操作程序，讓團隊無需在多個系統間搜尋，所有必要資訊一目瞭然。
Jason Power 進一步表示，更智慧的數據整合正全面改善資產的健康管理與規劃，不僅縮短了故障排除時間、提升決策品質，也增加了對洞察分析的信心。這項技術同時支援法規遵循與預測性分析，有助於更早識別潛在問題。
然而，數位轉型仍面臨挑戰。數位轉型副總裁 Jacques Mcgregor 提到，如何在眾多良好構想中，優先選擇最適合的計畫，並理解各計畫之間的協同作用，是關鍵考驗。刻意安排數位轉型的推進順序，能避免因未充分考慮下游影響而導致後續需撤銷變革的情況。
此外，組織正致力於加強變革管理，深入了解不同業務單位的「變革飽和度」。透過視覺化工具（如熱區圖）呈現轉型倡議、組織變革或其他專案對各單位的影響程度，以便在業務單位負荷過重時，調整專案優先順序。
可靠性與維護副總裁 Natalie Thompson 分享，在維護產業中，尤其對女性而言，展現成果與負責態度至關重要。她強調，保持好奇心、傾聽他人意見的心態，能隨著時間贏得尊重。在當前經濟環境下，各方都在尋求改善營運的方式，因此堅持不懈、建立信譽和保持好奇心，對於推動進步有著深遠的影響。數位化已融入關鍵資產的管理與維護方式，其未來角色預計將持續增長。