Barrieren durchbrechen: Wie Radical Collaboration die Pipeline-Industrie zukunftssicher machen kann

Viele Branchen stehen heute vor der Herausforderung, dass die steigenden Anforderungen an Nachhaltigkeit und Widerstandsfähigkeit mit dem Bedarf an schnellerer Innovation und größerer Effizienz einhergehen - und die Pipeline-Industrie ist da keine Ausnahme. Radical Collaboration - die Bildung von Partnerschaften über traditionelle Wettbewerbs- und Organisationsgrenzen hinweg - bietet eine mögliche Lösung für die Zukunft. Michelle Unger, Head of Education Systems and Services bei ROSEN, hat mit Razwan Arshad, Head of Integrity Solutions bei ROSEN, über die Bedeutung einer solchen Zusammenarbeit für die Zukunft der Pipeline-Industrie und warum es jetzt an der Zeit ist, zu handeln, gesprochen.

Portrait of Michelle Unger, Head of Business Line Education Systems and Services

Razwan, wir wollen darüber sprechen, warum die Zukunft der Pipeline-Industrie von Radical Collaboration abhängt und warum jetzt die Zeit zum Handeln gekommen ist. Warum glaubst du, dass Radical Collaboration für die Pipeline-Industrie heute unerlässlich ist?

Michelle Unger, Head of Education Systems and Services, ROSEN Group

Die Pipeline-Industrie befindet sich an einem kritischen Punkt. Wir haben den Wert der Zusammenarbeit schon lange erkannt. Organisationen wie ASME, API, PRCI und EPRG haben ein solides Fundament an Normen und bewährten Verfahren geschaffen. Mit dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz bietet sich jedoch eine noch nie dagewesene Gelegenheit, über die traditionellen Formen der Zusammenarbeit hinauszugehen. Radical Collaboration, bei der Daten offen und sicher über den gesamten Sektor hinweg ausgetauscht werden, kann das volle Potenzial der KI freisetzen und uns dabei helfen, die Sicherheit, Betriebseffizienz und Widerstandsfähigkeit in der gesamten Branche zu verbessern.

Razwan Arshad, Head of Integrity Solutions, ROSEN Group

Michelle: Wodurch unterscheidet sich dieser Ansatz "Radical Collaboration" von der bisherigen Zusammenarbeit?

Razwan: Die herkömmliche Zusammenarbeit ist von unschätzbarem Wert, funktioniert aber oft innerhalb von Silo-Grenzen. Bei Radical Collaboration geht es darum, ein gemeinsames Datenökosystem zu schaffen, in dem anonymisierte Daten aller Betreiber - Integritätsbewertungen, In-line-Inspektionen und sogar Satellitenbilder - zusammengeführt werden können. Dieser umfassende Datensatz würde es der KI ermöglichen, Fehlermechanismen zu erkennen und Risiken mit einer Genauigkeit zu bewerten, die derzeit unerreichbar ist. Dies ist ein Wechsel vom Austausch bewährter Verfahren zum Austausch von Erkenntnissen, die zu kollektiven branchenweiten Verbesserungen führen.

Michelle: Gibt es Beispiele aus anderen Branchen, die den Nutzen dieses Ansatzes verdeutlichen?

Razwan: Auf jeden Fall. Nehmen wir die Skywise-Plattform von Airbus in der Luftfahrt oder das Ökosystem von John Deere in der Landwirtschaft. Diese Branchen haben sich gemeinsame Datenplattformen zunutze gemacht, um vorausschauende Erkenntnisse zu gewinnen und die Effizienz zu steigern. In jedem Fall haben die Unternehmen Wettbewerbsbedenken zugunsten eines gemeinsamen Nutzens beiseite geschoben und Systeme geschaffen, die betriebliche Verbesserungen auf breiter Front ermöglichen. Für die Pipeline-Industrie könnte die Einführung eines ähnlichen Modells sicherere Pipelines, eine effektivere Korrosionsüberwachung und ein proaktives Risikomanagement bedeuten - all dies wird durch die Zusammenarbeit von Daten ermöglicht.

Michelle: Wie profitiert KI speziell von diesem gemeinsamen Datenmodell im Kontext der Pipeline-Integrität?

Razwan: KI lebt von der Datenvielfalt. In der Pipeline-Industrie kann KI Muster in historischen Daten analysieren und prädiktive Einschätzungen vornehmen, aber ihre Fähigkeiten sind durch die Daten begrenzt, die jedes Unternehmen zur Verfügung hat. Das Training von KI auf einem breiten, anonymisierten Branchendatensatz würde fast wie ein "digitaler Mentor" für die gesamte Branche wirken und Erkenntnisse auf der Grundlage kollektiver Erfahrungen liefern. Dieser Ansatz ist von unschätzbarem Wert für die Vorbeugung von Ausfällen und die Verbesserung von Wartungsstrategien, da die KI aus einer Vielzahl von Bedingungen und historischen Vorfällen lernen könnte.

Michelle: Du erwähnst einen "digitalen Mentor". Wie du weißt, habe ich mich intensiv mit Mentoring-Programmen beschäftigt, ein Thema, das mir sehr am Herzen liegt. Welche Rolle spielt dieses Konzept bei den Herausforderungen der Branche im Hinblick auf die Arbeitskräfte, insbesondere angesichts des "Silver Tsunami" von Fachkräften, die in den Ruhestand gehen?

Razwan: Das Konzept des digitalen Mentors ist entscheidend. Wenn erfahrene Fachleute in den Ruhestand gehen, nehmen sie ihr jahrzehntelanges Fachwissen mit. KI, die auf umfassende Branchendaten trainiert wurde, kann einen Teil dieses Fachwissens übernehmen. Ein weniger erfahrener IngenieurIn könnte beispielsweise KI-gestützte Erkenntnisse nutzen, um komplexe Bewertungen vorzunehmen und dabei von den in den Daten enthaltenen Mustern und Kenntnissen zu profitieren. Dies gewährleistet Kontinuität und beschleunigt die Entwicklung der Arbeitskräfte und hilft, die Lücke zu schließen, die durch das Ausscheiden qualifizierter Fachkräfte entsteht.

Michelle: Wenn KI als "digitaler Mentor" dazu beitragen kann, das Fachwissen von Fachleuten, die in den Ruhestand gehen, zu bewahren und zu verbreiten, wie kann dieser Ansatz deiner Meinung nach die Kompetenzentwicklung in der gesamten Branche beeinflussen, insbesondere bei jüngeren Fachkräften?

Razwan: Über die Überbrückung der Wissenslücke hinaus können KI-gesteuerte Erkenntnisse aus einem gemeinsamen Datenökosystem On-Demand-Lernmöglichkeiten schaffen, die auf Fachleute aller Ebenen zugeschnitten sind. Für jüngere IngenieurInnen ist dies gleichbedeutend mit dem Zugang zu einem Repository von Branchenwissen, das es ihnen ermöglicht, zu lernen, während sie reale Aufgaben mit KI-gestützter Anleitung durchführen. Dies beschleunigt die Entwicklung von Fähigkeiten und stärkt das Selbstvertrauen im Umgang mit komplexen Herausforderungen. Darüber hinaus kann die Integration von KI in Schulungsprogramme die Kompetenz der gesamten Belegschaft standardisieren, was eine einheitliche Leistung gewährleistet und es der Branche ermöglicht, neue Maßstäbe für Spitzenleistungen zu setzen. Es geht nicht nur darum, Kompetenzen zu erhalten - es geht darum, sie kontinuierlich zu verbessern.

Michelle: Das klingt transformativ. Gibt es neben der Sicherheit noch andere betriebliche Vorteile dieses gemeinsamen Datenökosystems?

Razwan: Eindeutig. Ein gemeinsames Datenökosystem könnte es den Betreibern ermöglichen, ihre Ausgaben für Korrosionsschutz, Inspektionen und Wartung mit anonymisierten Branchendurchschnittswerten zu vergleichen. Diese Erkenntnisse würden es den Unternehmen ermöglichen, ihre Betriebsausgaben zu optimieren und intelligentere, kostengünstigere Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus ist ein gemeinsames Ökosystem die einzige wirklich effektive Möglichkeit, das volle Potenzial der KI-gestützten Analytik zu erschließen. Durch die Zusammenführung von Daten in großem Umfang ermöglicht das Ökosystem die Erstellung fortschrittlicher maschineller Lernmodelle, die Muster, Trends und Ineffizienzen erkennen können, die mit isolierten Datensätzen unmöglich zu entdecken wären. Je größer und vielfältiger der Datensatz ist, desto robuster und prädiktiver wird die KI, die Erkenntnisse liefert, die nicht nur betriebliche Verbesserungen, sondern auch strategische Widerstandsfähigkeit in der gesamten Branche fördern.

Michelle: Radical Collaboration bietet ein immenses Potenzial. Doch welche Hindernisse müssen überwunden werden?

Razwan: Die größten Herausforderungen sind kultureller und technischer Art. Der Datenschutz ist ein seit langem bestehendes Problem, und die Unternehmen befürchten, Wettbewerbsvorteile zu verlieren. Diese Bedenken lassen sich jedoch mit den richtigen Rahmenbedingungen und Standards für eine sichere Datenverwaltung entkräften - etwas, bei dessen Schaffung Organisationen wie ASME und API helfen könnten. Die Gewährleistung der Interoperabilität von Daten und die Standardisierung der Datenqualität sind ebenfalls wichtig. Wenn Unternehmen wissen, dass die gemeinsam genutzten Daten einheitlichen Standards entsprechen, wird die Integration in KI-Plattformen nahtlos und wertvoll.

Michelle: Wie sieht der Weg in die Zukunft aus? Wie kann die Pipeline-Industrie diese Vision in die Realität umsetzen?

Razwan: Der Schlüssel liegt darin, Radical Collaboration als strategischen Vorteil zu begreifen. Es geht nicht nur um die gemeinsame Nutzung von Daten, sondern darum, einen neuen Standard zu setzen, bei dem Erkenntnisse zu intelligenteren Entscheidungen führen und die Widerstandsfähigkeit der gesamten Branche erhöhen. Durch die Förderung dieses datenintensiven Umfelds können Pipelinebetreiber und Interessengruppen gemeinsam die Sicherheit, die betriebliche Effizienz und die Energiesicherheit verbessern. Andere Branchen haben gezeigt, dass dies möglich ist, und jetzt sind wir an der Reihe. Jetzt ist es an der Zeit zu handeln. Wenn wir zusammenarbeiten, können wir das volle Potenzial der KI ausschöpfen und einen nachhaltigen Weg für die Pipeline-Industrie ebnen.

Michelle: Razwan, was wäre ein guter erster Schritt für Pipeline-Betreiber, die an diesem Ansatz interessiert sind, um damit zu beginnen?

Razwan: Ein guter Ausgangspunkt ist die Konzentration auf spezifische, wirkungsvolle Anwendungen von datengesteuerten Erkenntnissen. Bei ROSEN entwickeln wir beispielsweise datengestützte Risikobewertungen und Data-Mining-Dashboards, um eine fundiertere Entscheidungsfindung bei der Bewertung von Pipelines zu ermöglichen. Diese Tools ermöglichen den Fachleuten den Zugriff auf riesige Datenmengen - die in unserem Integrity Data Warehouse gespeichert sind - und bieten die Möglichkeit, kurz- und langfristige Trends zu erkennen, Risikoprioritäten zu setzen und Prognosemodelle zu erstellen. Indem sie ihre Teams mit diesen Ressourcen ausstatten, können die Betreiber das volle Potenzial der Datenanalyse nutzen, fundiertere Entscheidungen treffen und Möglichkeiten zur Optimierung und Widerstandsfähigkeit aufdecken. Es geht darum, ExpertInnen mit den Erkenntnissen auszustatten, die sie benötigen, um wirksame Veränderungen zu bewirken.

Michelle: Vielen Dank, Razwan. Es ist inspirierend, eine Vision zu sehen, die Technologie, Zusammenarbeit und Fachwissen kombiniert, um die dringendsten Herausforderungen der Pipeline-Industrie zu bewältigen.