人工智慧的應用不僅限於聊天機器人或圖像生成，其最具影響力的案例正發生在遠離消費者的產業中。在實體基礎設施、營運連續性和安全性至關重要的領域，AI 正在成為核心營運層。能源產業憑藉其龐大的工業系統和持續的營運數據流，展示了這種未來可能呈現的面貌。
對於 Woodside Energy 而言，AI 的導入並非始於生成式模型或企業協作工具。該公司多年來一直致力於在探勘、鑽井、維護和工廠營運等領域建立預測分析、優化系統和機器學習工具。其數位副總裁 Andrew Melouney 表示，設備、工廠和資產產生的大量營運數據，為他們創造了清晰且高價值的應用案例。
這項對基礎設施和治理的長期投資，如今正促成更廣泛的轉變，邁向能支援複雜工業工作流程的代理式 AI 系統。Woodside 設計的 AI 系統旨在增強高風險環境中的人類專業知識，而非取代操作員。一個主要範例是其「啟動顧問」（Startup Advisor），這是一個 AI 協作工具，協助操作員管理液化天然氣（LNG）工廠啟動的複雜過程。
Melouney 解釋說：「我們真正思考的是，AI 如何支援組織內的人員，賦予他們做出更好、更快決策的能力。」該公司的方法反映了工業 AI 領域正在發生的更廣泛演變：從孤立的實驗過渡到建立在標準化平台、受治理數據和可重複部署模式上的企業級系統。
Melouney 認為，這種轉變要求組織重新思考其技術堆疊以及工作本身的執行方式。他指出：「我們不只是將 AI 附加到現有流程上，而是深入思考如何重新構想這些工作。」他的座右銘已成為：「大膽思考，小規模原型，快速擴展。」
隨著 AI 系統變得更加自主和互聯，那些在炒作之前就投入多年建立營運基礎的公司，可能才是最有可能成功的。Melouney 表示：「我們的目標是實現一個自主企業，讓代理（agent）能夠深入與我們的核心工作流程互動。」
Woodside Energy 運用 AI 的方式與傳統科技或消費性企業大相徑庭，其早期價值主要體現在營運和工業環境中，而非消費者導向的生成式 AI 工具。這歸因於能源產業工作的本質：資產密集、對安全性極為關鍵且高度實體化。
Woodside 的 AI 策略始於對大量營運數據的長期理解、價值認知和規模化收集。他們自 2015 年以來便應用傳統 AI 技術，如分析、優化和預測模型，以提升可靠性、安全性和效率。近期生成式 AI 的興起，更為他們提供了堅實的基礎來解決業務問題。
數據在 Woodside 的 AI 策略中扮演著基礎性角色，被視為一項重要資產。公司多年來有意識地投資於企業級數據平台，確保數據安全、結構良好並受到嚴格治理。這使得數據在數據科學應用或 AI 代理中被使用時，能獲得高度信任並產生預期結果。
以「維護智慧」（Maintenance Intelligence）為例，該解決方案分析歷史維護記錄和設備性能，以推薦最佳維護時機。透過整合來自 SAP 等系統的維護記錄和時間序列數據湖的設備性能數據，Woodside 已在試點資產上實現五年內將維護工時減少高達 15% 的潛力。
這種方法旨在為資產和營運團隊提供正確的決策支援能力，確保他們在數據輔助下，仍能運用判斷和經驗做出正確決策並承擔責任。Woodside 強調，技術固然重要，但更關鍵的是將人員、流程和技術三者有效結合，建立數位團隊與組織之間的信任。
