La mayoría de las soluciones digitales que existen actualmente en el mercado tienen como objetivo reducir los costos operativos de la industria, que en 2016 ascendieron a unos 2.3 billones de dólares. Es innegable que la tecnología digital ha reducido y seguirá reduciendo los costos operativos de la industria, pero hay una categoría mucho mayor de 3.4 billones de dólares en propiedades, plantas y equipos netos (o capital productivo) que prácticamente no se ve afectada por las soluciones digitales existentes. A esta cifra ya considerable se le suman, anualmente, unos 500.000 millones de dólares en gastos de capital. ¿Cómo podemos mejorar los márgenes?
Incluso un aumento del 1% en la productividad del capital a partir de esta cifra (reduciendo los costos de oportunidad futuros mediante robots inteligentes que también garanticen la seguridad de los activos y las personas, reduciendo el costo de reemplazo de los activos de producción desgastados mediante la impresión rápida a pedido o ampliando la vida económica de los activos en el extranjero mediante el seguimiento periódico de su integridad estructural) podría suponer un ahorro de unos 40.000 millones de dólares. Para poner este ahorro en perspectiva, las empresas de servicios de exploración y producción, integradas y de yacimientos petrolíferos que cotizan en bolsa en todo el mundo informaron una pérdida neta acumulada de aproximadamente 35 mil millones de dólares en 2016.
Y cuando los esfuerzos digitales comiencen a optimizar los costos operativos y de capital, las empresas de petróleo y gas podrían revertir la tendencia a la baja de su retorno sobre el capital empleado (ROCE) incluso en un entorno de precios del petróleo más bajos durante más tiempo.
Optimización a tope
Una empresa de petróleo y gas podría optimizar su entorno operativo físico y adoptar nuevos modelos de capital en tres etapas: desde tener robots aumentados que vayan más allá de su uso típico de vigilancia e inspección, crear y fabricar piezas específicas que tengan un ciclo de tiempo de comercialización más largo y estén limitadas por su diseño personalizado, hasta crear un modelo vivo del activo físico, o un clon virtual (técnicamente conocido como gemelo digital) que combine modelos basados en la física y análisis impulsados por datos. Han comenzado a surgir algunos casos de uso, la industria solo ha arañado la superficie en lo que respecta a influir en un gran cambio en sus activos físicos.
¿Cómo puede la industria pasar rápidamente de la prueba piloto de conceptos a la ampliación de soluciones digitales a nivel de empresa, especialmente cuando tiene una gran base de activos heredados y sus operaciones dependen de sistemas de control de múltiples proveedores? En lugar de limitarse a encontrar soluciones internas, la industria puede estudiar las industrias con uso intensivo de capital que lideran digitalmente y extraer lecciones de sus recorridos y avances.
