Проект

Как нефтяная компания Chevron провела цифровую трансформацию и теперь экономит 600 тыс. часов работы

Заказчики: Chevron

Сан-Рамон; Нефтяная промышленность

Подрядчики: UiPath

Продукт: UiPath Platform

Дата проекта: 2021/10

Технология: RPA - Роботизированная автоматизация процессов

подрядчики - 65
проекты - 240

системы - 73
вендоры - 67

В середине октября 2021 года транснациональная энергетическая компания Chevron обратилась к роботизированной автоматизации процессов на основе искусственного интеллекта (ИИ). Компания стремится упорядочить операции и автоматизировать некоторые задачи внутри компании.

Chevron добилась увеличения окупаемости своих инвестиций в автоматизацию, одновременно углубляя использование технологий и распространяя их на различные области организации. По словам менеджера по инженерным услугам прикладных платформ в Chevron Вики Харрис (Vicki Harris), к октябрю 2021 года в компании реализовано около 300 проектов автоматизации, которые позволяют экономить более 600 тыс. часов работы сотрудников.

Нефтяная компания Chevron провела цифровую трансформацию и теперь экономит 600 тыс. часов работы

Путь компании Chevron к автоматизации начался в 2018 году в основном с пробных концепций. Поскольку они довольно легко и быстро доказали свою эффективность, компания решила расширить программу. Автоматизация, предоставленная UiPath, затем была применена к бэк-офису, сначала к работе по конвертации валют, которая в глобальных компаниях часто требует больших затрат ручного труда. Вскоре автоматизация переместилась в другие области, дойдя до систем картирования бурения нефтяных скважин, что является частью основного бизнеса Chevron.

Chevron уже использует искусственный интеллект (AI) и роботизированную автоматизацию процессов (RPA) для оптимизации процесса от источников данных до автоматического их извлечения для ввода в серверные системы. У компании уже есть рабочее решение, которое использует Form Recognizer, часть Microsoft Azure Applied AI Services на платформе RPA UiPath для автоматизации извлечения данных. В Канаде компания завершила успешную проверку концепции, которая извлекает данные из общедоступных нормативных отчетов, представленных операторами скважин в Альберте, в качестве средства сравнения своих показателей с аналогичными предприятиями.^[1]