Die BASF-Tochter Wintershall DEA richtet ein eigenes KI-Kompetenzzentrum ein, um den unternehmensweiten Rollout von KI-Anwendungen voranzutreiben. Mit Hilfe der KI-Anwendungen will das Unternehmen seine Daten effizienter nutzen und so Prozess- und Produktionsverbesserungen erreichen. Dies soll eine effizientere Energie-Erzeugung unterstützen.

Unterstützung durch IBM und Microsoft

Zur Realisierung des Kompetenzzentrum arbeitet das Energieunternehmen mit IBM Consulting sowie Microsoft als Technologiepartner zusammen. So sollen etwa die Daten- und KI-Projekte auf Basis von Azure realisiert werden.

Wintershall DEA agiert, wie es heißt, in einer standardisierten Umgebung, in der das Unternehmen auf ein starkes Partner-Ökosystem angewiesen ist. Zudem muss das Unternehmen zahlreiche regulatorische Richtlinien einhalten.

Ganzheitlicher KI-Ansatz

Bedingungen, die dazu führen, dass eine riesige Menge an Unternehmensdaten entstehen. Um diese besser nutzen zu können, entwickelte das Unternehmen einen ganzheitlichen KI-Ansatz sowie den Gedanken eines KI-Kompetenzzentrums (Center of Competence CoC).

Die CoC-Community besteht dabei nicht nur aus Datenexperten in der Abteilung Data Science, sondern auch aus Citizen-Data-Experten mit unterschiedlichem Hintergrund, wie etwa Geowissenschaftlern, Ingenieuren, Wirtschaftswissenschaftlern und anderen mit starken mathematischen Programmierkenntnissen.

Interne KI-Community

Alle können dabei helfen, Data-Science-Projekte innerhalb ihrer jeweiligen Teams vor Ort voranzutreiben. Durch eine Reihe von Workshops und Schulungen qualifiziert das Gas- und Öl-Unternehmen ferner seine Mitarbeiter, um sicherzustellen, dass die wachsende Community mit dem wirtschaftlichen Wert von KI und den Vorteilen der Zusammenarbeit mit dem CoC vertraut ist.

Um den KI-Ansatz selbst zu optimieren, entschied sich Wintershall DEA für eine zentralisierte Plattform und Methodik. Technische Grundlage des KI-Ansatzes ist eine komponentenbasierte Architektur. Hierzu werden Services für Datenmanagement, Datenvisualisierung, Microsoft Azure OpenAI Service sowie KI-Modellentwicklung und -ausführung auf Azure verwendet. IBM wiederum stellt eine angepasste Version seiner IBM-AI-at-Scale-Methodik für Azure zur Verfügung, um die Leistungsfähigkeit der bestehenden Plattform zu optimieren.

Zwei Arten von KI-Projekten

Wintershall DEA führt hauptsächlich zwei Arten von KI-Projekten durch: kleine, einfach zu implementierende "Fireflies" und traditionelle, groß angelegte Projekte. Ein "Firefly" ist ein Konzept von Wintershall DEA zur Durchführung eines schnellen, skalierbaren KI-Projekts zur Lösung eines einfachen Problems.

Das kann beispielsweise die Extraktion von Eckdaten aus mehr als 2.000 PDF-Dokumenten und die automatische Einspeisung dieser Daten in eine Tabellenkalkulation sein. Andere "Fireflies" nutzen die Leistung der generativen KI, um Berichte effizient zusammenzufassen oder in der Wissensdatenbank der Wintershall DEA nach relevanten Informationen zu suchen, um die Produktivität im gesamten Unternehmen zu steigern.

Fireflies und Big Scale

Neben den "Fireflies" verfolgt das Unternehmen auch größere KI-Projekte. Ein Beispiel dafür ist eine KI-gestützte Lösung für die Wartung der Gas- und Ölbohrungen, die in Norwegen ihren Einsatz begonnen hat und nun weltweit eingeführt wird.

Vor allem Daten von in Betrieb befindlichen Unterwasserbohrungen werden heute mit KI-Hilfe analysiert. Dies ermöglicht es den Ingenieuren, potenzielle undichte Stellen genauer zu erkennen. Dieser Vorteil der KI-Nutzung hilft Wintershall DEA nicht nur bei der Wartung der Bohrlöcher, sondern trägt laut dem Unternehmen auch zum Schutz der Umwelt und zu einer sichereren und saubereren Energie-Erzeugung bei.