Gunakan AI, Hulu Migas Hemat Hingga Rp 900 Miliar •
Deputi Eksploitasi SKK Migas, Wahju Wibowo, saat menyerahkan hadiah kepada para pemenang kompetisi Digital Hackathon penerapan AI/ML di KKKS tingkat Advanced katagori Implementasi, Jum’at (10/11).
Jakarta, – Transofrmasi digital yang dicanangkan SKK Migas terus bergulir. Sejak launching Integrated Operation Center (IOC) di malam pergantian tahun 2020 lalu, penerapan teknologi informasi terus berkembang. Termasuk penggunaan Artificial Intelligence (AI) atau Machine Learning (ML).
Hebatnya, penerapan AI/ML dalam operasional Kontraktor Kontrak Kerja Sama (KKKS), tercatat bisa menghasilkan nilai tambah dan penghematan biaya hingga Rp 900 miliar per tahun. Hal ini terungkap dalam kompetisi Digital Hackathon penerapan AI/ML di KKKS yang untuk pertama kalinya diselenggarakan oleh SKK Migas.
“Melalui kompetisi penerapan AI/ML di setiap KKKS, maka diharapkan tidak hanya operasional yang lebih efisien, tetapi juga predictive maintenance yang lebih presisi, sehingga mampu mengurangi potensi terjadinya unplanned shutdown,” ujar Kepala Divisi Produksi dan Pemeliharaan Fasilitas SKK Migas, Bambang Prayoga, Jum’at (10/11).
Bambang menegaskan bahwa penerapan AI/ML di SKK Migas dan KKKS sangat penting untuk menjawab tantangan industri hulu migas ke depan yang semakin kompetitif serta menjaga fasilitas produksi agar tetap optimal. Melalui kompetisi hackaton diharapkan terjadi kompetisi data sicence, sehingga mendorong KKKS mencari penerapan terbaru teknologi digital di industtri hulu migas.
“Karena ini adalah pertama kali dilakukan sehingga masih sebagian KKKS yang ikut serta. Pada kompetisi berikutnya, kami yakin potensi penghematan yang dihasilkan akan jauh lebih besar,” ungkapnya.
Menurut Bambang, antar KKKS juga dapat saling belajar, karena banyak peralatan yang jenis maupun modelnya sama, serta banyak pula permasalahan yang mirip antar KKKS. Maka keberhasilan salah satu KKKS dalam menerapkan AI/ML pada suatu kasus tertentu dapat menjadi pembelajaran bagi KKS lainnya.
“Ujung-ujungnya juga akan ada penghematan biaya operasi,” tegasnya.
Sementara itu, Koordinator Panitia Acara dan Dewan Juri kompetisi AI/ML, Mohamad Fauzan Amir, mengatakan lomba Hackathon tingkat Basic/Entry Level diikuti oleh 90 peserta dalam dua batch kompetisi. Sedangkan perlombaan tingkat advance diikuti oleh 27 tim dengan 110 peserta dari seluruh KKKS di Indonesia.
Pada kegiatan tersebut, diikuti pula pemaparan poster paper yang diikuti oleh 27 tim dari KKKS.
Menurut Fauzan, berdasarkan evaluasi dewan juri, masih ada peluang untuk lebih ditingkatkan hasilnya dalam penerapan AI/ML yang telah dilakukan oleh KKKS. Apalagi, interaksi antara dewan juri dengan para peserta telah memberikan insight-insight baru. Pengetahuan ini diharapkan dapat dibawa ke KKKS untuk menjadi bahan diskusi dalam rangka meningkatkan kinerja operasional di KKKS tersebut melalui penerapan AI/ML.
Juara untuk kategori basic level Batch 1:
- Sri Devi (Medco E&P Indonesia)
- Erwin Fernanda (Medco E&P Indonesia)
- Muhammad Fuad Dwi Rizki (PT Pertamina EP)
- Adi Nugroho (SKK Migas)
- Subhan Malik (PT Pertamina Hulu Mahakam).
Juara kategori basic atau entry level Batch 2:
- Ady Bastian Saputra (Pertamina EP Cepu)
- Januar Arifin (Medco E&P Indonesia)
- Achmad Rocky Falach (SKK Migas)
- Refit Gustaroska Darfiti (Pertamina Hulu Sanga-Sanga)
- Wirana (Medco E&P Indonesia).
Juara tingkat Advanced katagori Implementasi:
| Rank | Nama Group | KKKS | Nama Anggota | Judul Proposal Aplikasi AI/ML |
| 1 | SUPERDOME | Pertamina Hulu Rokan – WK Rokan | Freddy Frinly Rizki | Artificial Intelligence (AI) Based Rig Safety Visual Supervision: Utilizing AI to Prevent Serious Injury & Fatality (SIF) Potential on Drilling & Well Intervention Operation |
| Ari Sukma Negara | ||||
| Bima Surya Khoirul Fikri | ||||
| Bayu Raka Janasri | ||||
| Luthfi Soni Kurnia | ||||
| 2 | SSL – Saurus | Pertamina Hulu Rokan – WK Rokan | Ramdhan Ari Wibawa | Dynamometer Cards Classification using Self-Supervised Learning |
| Muhammad Awqi Gibran | ||||
| Chairul Ichsan | ||||
| Rosyadi | ||||
| Supriono Hariyadi | ||||
| 3 | SEOF Proactive | PT Medco E&P Indonesia | Imam Dermawan | Utilizing Artificial Intelligence For Liquid Carryover Prevention In Compressor System: A Proactive Approach |
| Fadhilla Tanjungsari | ||||
| Dwiki Kurniawan | ||||
| Gatot Sularso | ||||
| Agung Cahyono |
Juara Katagori Proof of Concept (PoC):
| Rank | Nama Group | KKKS | Nama | Proposal |
| 1 | ESSPRESSO | SIPL | Harris Pramana |
ESPresso – ESP Predictive Solution
|
| Ifani Putri Ramadhani | ||||
| M. Arif Afandy | ||||
| Risma Yudhanto | ||||
| Raditia Wiyadi | ||||
| 2 | SAPU JAGAT | PHM | Ridwan Bermawan | Extending Engine Replacement Respective To Running Hours Using Data Driven Approach |
| Subhan Malik | ||||
| Harry P Soedarsono | ||||
| Aditia | ||||
| Dimaz Gesang | ||||
| 3 | FMD 1.0 (Failure Mode Detection) | PT. Medco E&P Group | Enrill Febrian | Deep Learning System To Predict Major Failure Modes: Combustor Crack & Thrust Balance System Damage / Rotor Jammed |
| Erwin Fernanda | ||||
| Fadhilla Tanjungsari | ||||
| I Nyoman Sutama | ||||
| Eira P. Arief |
