Perpustakaan Digital ITB

Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan bagian dari Kecerdasan Buatan yang biasa digunakan untuk pengenalan pola, regresi dan klasifikasi. Teknologi ini memungkinkan kita mempelajari data historis dan menghasilkan pola dari data preseden. Di perusahaan migas, setiap hari dihasilkan data dalam jumlah besar. Banyak keputusan akurat dalam jenis perusahaan ini dibuat dari data. PT. Cilon Indonesia (CI) merupakan salah satu perusahaan migas yang saat ini mengoperasikan lapangan minyak terbesar di Indonesia. Keuntungan operasional dan finansial perusahaan jenis ini sangat bergantung pada harga minyak yang dipengaruhi oleh permintaan dan penawaran minyak dunia. Jika harga minyak turun secara tiba-tiba, semua perusahaan migas perlu menjalankan usahanya dengan lebih efisien dan efektif. Banyak cara agar perusahaan seperti ini dapat menjalankan usahanya secara efektif dan efisien dengan menerapkan beberapa strategi seperti efisiensi biaya modal, efisiensi biaya operasional bahkan memberhentikan beberapa karyawan. Pada perusahaan migas, salah satu biaya utama dalam operasionalnya adalah biaya pekerjaan perbaikan sumur. Perbaikan sumur ini tidak selalu menghasilkan perolehan minyak. Bahkan, meski menghasilkan pertambahan minyak, namun tidak semua program jenis pekerjaan sumur ekonomis ketika harga minyak rendah. Kondisi ini membuat insinyur perminyakan di perusahaan perlu memilih pekerjaan sumur terbaik untuk sumur tertentu. Kandidat sumur untuk pekerjaan sumuar biasanya dipilih secara manual menggunakan data yang dapat berasal dari banyak sumber, laporan dan informasi. Kandidat sumur ditinjau satu per satu dan dengan beberapa kriteria maka sumur tersebut diusulkan untuk pekerjaan sumur jenis tertentu. Penelitian ini menjelaskan bagaimana perusahaan ini memperbaiki proses pemilihan kandidat sumur untuk pekerjaan sumur paling ekonomis yang disebut stimulasi uap siklik pendek. Proses perbaikan dilakukan dengan menggunakan metode campuran yaitu metode lean six sigma dan metode analitik data besar yang memanfaatkan jaringan syaraf tiruan (JST) untuk memprediksi jumlah minyak setelah pekerjaan sumur dilaksanakan. Hasilnya menunjukkan bagaimana metode campuran ini dapat meningkatkan proses dengan solusi berkelanjutan. Ini berhasil meningkatkan waktu yang dikonsumsi insinyur perminyakan dalam memilih kandidat sumur untuk SCSS dari 2 jam menjadi 10 menit untuk menghasilkan 20 sumur per hari. Proses ini juga meningkatkan tingkat keberhasilan workover SCSS dari 61% menjadi 73%.