Wintershall Dea 始终着眼于未来，致力于技术创新、员工赋能和对环境负责的能源生产就是明证。近期发生的事件让这种远见变得比以往任何时候都更加重要。

公司的当前迭代架构组建于 2019 年，是两家前身公司 Wintershall 和 DEA Deutsche Erdoel AG 合并的产物，而这两家公司均已经营了 120 多年。

随着两家公司强强联手，针对连接和利用整个组织数据的 AI 的需求也变得十分明显。AI 不仅可以提高效率和节省成本，还可以巩固 Wintershall Dea 作为技术创新行业领导者的地位，这是吸引组织内外合作者的重要因素。

截至 2020 年，这家新组建的公司已准备好加速实施 AI@Scale 计划。当时，部分内部业务和企业部门已经在使用 AI，但这些项目是为单一孤立的目的而开发的。采用 AI@Scale 方法构建 AI 项目，从一开始就可具备可扩展性。如果成功，这些项目便可以快速轻松地扩展，并拓宽到其他群体。

开发 AI@Scale 解决方案需要集中式平台和方法。“我们希望自己能被视为首选合作伙伴。”Wintershall Dea 数字化和技术高级副总裁 Kathrin Dufour 表示，“如果您拥有标准化的环境，可以访问自己的数据，并授予他人访问权限，那么在合作伙伴生态系统中进行协作就会变得容易得多。这在当下已变得越来越重要，因为我们在内外部交换数据的量级已今非昔比。”

考虑到这个模板，公司创立了 AI 和数据科学能力中心 (CoC)，由数据科学、数据治理和数据中心副总裁 Ulrich Lorang 领导。为了规划、开发和交付其 AI CoC 和平台，Wintershall Dea 需要与能够提供更丰富且更广泛的 AI 专业知识和经验库的合作伙伴合作。

在寻找合作伙伴的过程中，IBM Consulting 从竞争对手中脱颖而出：它与 Wintershall Dea 在以往的项目合作中拥有良好的记录，并具备帮助其他客户大规模开发 AI 功能的丰富经验。

此外，IBM 还与 Microsoft 建立了战略伙伴关系，而 Wintershall Dea 已经在使用 Microsoft Azure 作为其数据平台。IBM 能够调整其 IBM AI@Scale 方法，以适应现有平台，并根据需要引入 Microsoft 专业知识。

从一开始，IBM 和 Wintershall Dea 之间的合作就非常顺畅。“整个过程实际上非常轻松。”Lorang 谈到，“我们组建了一支团队。两家公司之间从未存在过较大的分歧。我们携手努力，朝着一个共同的目标迈进。”

在实施 IBM AI@Scale 的过程中，团队重点关注三个战略领域：平台的技术架构、CoC 的运营模式，以及企业文化。

IBM AI@Scale 产品服务包括标准化的评估，涵盖公司内 AI 的现状、未来的 AI 愿景、主要利益相关者和必要资源等领域。IBM 为 Wintershall Dea 定制的评估已涵盖这三个战略领域。IBM 和 Wintershall Dea 随后就利用评估结果为公司内部的数据科学制定技术和组织路线图展开合作。

在技术基础方面，团队利用 Microsoft Azure 平台和服务来开发基于组件的架构。在这项基础的设计过程中，团队采用了机器学习操作 (MLOps) 方法论。这是一种端到端的方法，借助数据科学家和工程师来规划、开发、构建、测试和维护 AI 系统。

操作方面，团队阐述了 CoC 应如何运作，以及将扩展整个组织的数据科学能力的角色和技能类型。除了 CoC 中的数据科学家外，这个群体还包括来自业务和企业部门的公民数据科学家（地球科学家、工程师、经济学家和其他具有强大数学编程背景的人士），他们可以帮助推动各自团队中的数据科学项目。

最终，Wintershall Dea 希望这个群体得到发展，并提高全公司员工的技能，以便他们能够开发自己的 AI 项目。员工对数据科学兴趣浓厚，管理层认为公司的大部分价值始于业务和企业部门层面。为此，路线图中囊括了为 CoC 和公民数据科学家举办的技术启用会议，其中介绍了新平台和模板的使用方法。

从公司文化和沟通的角度，团队为整个公司的业务和企业部门策划了各种培训课程和研讨会。这些活动侧重 AI 可以在员工的日常工作中为其提供的商业价值，以及他们与 CoC 合作利用该价值的方式。

2021 年，IBM 和 Wintershall Dea 准备根据他们共同制定的路线图，开始为 AI@Scale 的实施奠定基础。构建技术环境、与业务部门沟通、确定潜在用例、推广 CoC 概念以及吸引和支持员工，都是该流程的一部分。

在技术方面，团队继续从 Azure 平台提供必要的服务，并根据 Wintershall Dea 的需求和环境定制 IBM AI@Scale 模板。从运营的角度来看，团队举办了技术赋能会议，以增强业务部门 CoC 和公民数据科学家的能力，让他们能够在未来创建自己的 AI 项目。

为了从技术和业务角度提高员工对数据科学和 CoC 价值的认识，团队与业务部门单独会面，举办培训会议，并开展内部活动，宣传 AI 的潜在优势，并说明 CoC 如何能提供帮助。

2022 年，团队开启了 AI 之旅的下一个阶段：开发用例，使其成为成熟的解决方案。选择和开发用例的过程遵循 IBM® Garage 方法。IBM 和 Wintershall Dea 并肩协作，IBM 在整个过程中提供指导，对 Wintershall Dea 员工进行培训和赋能，以便他们可以在未来的项目中复制该方法。

资格审查过程涉及与业务部门密切合作，以便了解他们的问题。IBM Consulting 的研究型人工智能顾问 Max Schemmer 表示，“我们与领域专家密切合作，以确保我们不会仅仅因为可以实现自动化而将某些东西自动化，但我们确实也在关注业务问题。”

Lorang 表示同意：“您肯定会遇到业务问题。您需要了解自己所处领域面临的挑战，确保能够获得高质量的相关数据，然后准备数据，以便能够真正使用这些数据做些什么。”

Wintershall Dea 主要开展两类 AI 项目：传统的大型项目和易于实施的小型“萤火虫”项目。萤火虫是 Wintershall Dea 的一个概念，指代执行快速、可扩展的 AI 项目，以便解决简单问题。由于整个公司上下都有接受过数据科学培训的员工，因此业务部门可以独立开发和编写萤火虫项目，并在需要时向 CoC 寻求支持。

萤火虫起初微不足道，有时也会发挥作用。这时，它们就会快速扩展。例如，工程部门的一名员工的任务是从 2,000 多个 PDF 文档中手动提取关键值，并将这些数据输入到电子表格中。这个过程非常繁琐，占用了员工的时间，令其无法从事更有创造性和意义的工作。

通过应用 AI，工程团队得以实现流程自动化，让员工能够从事更具挑战性的项目，并为公司提供更大的整体价值。我们很快发现，从内外部来源提取实时数据的相同模型对于企业的其他部分甚至更广阔的范围都可能会有价值。如今，可扩展的解决方案已应用于多个业务和企业部门的各种目的。

从一开始，大型项目就志存高远。2021 年，Wintershall Dea 调查了 AI 在维护其挪威油气井的完整性方面的应用。这种维护对运行中的油井尤其重要，特别是海底油井。由于长达数英里的大型管道被多层钢材和混凝土包裹，且深入海床，即使有最先进的油井监控系统，一些小泄漏也可能在很长一段时间内无法察觉，直到这些问题变得足够大，在最坏的情况下会导致重大问题。因此，早期检测至关重要。

此前，Wintershall Dea 的工程师一直在持续监控来自油井传感器的数据。但即使进行日常分析，人类也根本无法察觉有些问题。

团队利用 AI 开发了一个用例，用于比以前更深入、更准确地分析来自现有传感器的数据。“我们首先尝试验证了一个假设，即我们可以使用 AI 来检测历史泄漏事件。”Wintershall Dea 的产品经理 Prihandono Aditama 谈到，“当我们确认我们有正确的模型，便将其与来自油井传感器的实时数据关联起来。”

“目前，如果 AI 检测到异常，就会向我们的工程师发送电子邮件。”他补充道，“我们正在为工程师构建用户界面，这将在该产品的第一个版本中提供。”

IBM AI@Scale 工具和方法在整个过程中发挥了重要作用。“IBM 对我们的主要贡献之一是如何将概念验证投入生产。”Aditama 谈到，“IBM 提供的模板使我们能够快速扩展，同时进行测试、概念验证和开发。”

如今，Wintershall Dea 与 IBM 共同确定了 80 多个潜在的 AI 和数据科学用例，其中 20 个正处于积极研究之中。用例涵盖从技术领域（如操作、工程和地球科学）到非技术领域（如商业和销售）。IBM 深入参与了其中的几个项目，但其他项目均在公司业务和企业部门以及 CoC 内部独立运作。

现有项目正在推进中。Wintershall Dea 团队正在努力将 PDF 提取器模型扩展到公司的其他部门，并从内外部数据库中提取和应用数据。油井完整性项目已于 2022 年底进入生产状态。启动之后，团队初步计划将其纵向扩展（增加新功能和能力），并横向扩展（将模型应用于挪威和其他国家或地区的更多油井）。

整个公司对数据科学计划的热情依旧高涨，无论是针对解决业务问题的潜力，还是创新和技能增长的机会。超过 100 名 Wintershall Dea 员工接受了 AI 和数据科学培训，其中 60 名员工参加了最近为期 6 天的数据科学研讨会。

“我们无疑为组织提供了灵感。”Lorang 说，“我们构建了一个公民数据科学群体，在我们的帮助下，他们积极参与并致力于使用 AI 解决问题。”

公司与 IBM 之间的关系依然牢固。“我们与 IBM Consulting 开展了富有成效的合作。我们的共同努力产生了巨大的动力，支持我们在相对较短的时间内抵达了重要的里程碑，并实现了价值。”Wintershall Dea 首席技术官 Hugo Dijkgraaf 谈到，“他们不仅带来了 AI 技术和经验，团队的个性也与我们非常匹配。”

Wintershall Dea（链接位于 ibm.com 站外）是欧洲领先的独立天然气石油公司之一，总部位于德国。公司于 2019 年由 Wintershall Holding GmbH 和 DEA Deutsche Erdoel AG 合并而成，在 11 个国家或地区开展业务，并拥有约 2,000 名员工。