JAKARTA — Pemanfaatan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) di industri minyak dan gas (migas) berkembang melampaui fungsi analisis data. AI kini mulai diposisikan sebagai pusat yang mengintegrasikan sekaligus membantu mengendalikan berbagai proses operasional.
Pandangan ini disampaikan Oil and Gas Industry Principal Aveva, Cindy Crow, dalam wawancara dengan KompasTekno di Ritz Carlton Pacific Place, Jakarta Selatan, Senin (13/4/2026). Aveva merupakan penyedia solusi perangkat lunak dan platform digital untuk sejumlah sektor, termasuk energi dan listrik, manufaktur, infrastruktur, pertambangan, hingga migas.
Di sektor migas, Cindy mengatakan AI memungkinkan perusahaan memantau rantai operasi dari hulu (upstream), penyaluran (midstream), hingga pengolahan (downstream) dalam satu sistem terpadu. Menurut dia, integrasi lintas tahapan operasi ini penting agar perusahaan dapat melihat dan mengelola berbagai aspek bisnis secara menyeluruh.
“Integrasi dari upstream ke downstream itu sangat penting. Dengan AI, perusahaan kini bisa melihat dan mengelola seluruh aspek bisnis mereka, termasuk performa produksi, efisiensi energi, hingga potensi gangguan secara real-time,” ujar Cindy.
Ia menjelaskan, peran AI sebagai inti di bisnis migas ditopang oleh ketersediaan data lapangan yang dikumpulkan dari beragam alat dan sensor. Data operasional dikirim secara berkelanjutan, kemudian diterima dan diolah AI menjadi laporan maupun insight yang dapat dipakai perusahaan untuk mengambil keputusan lebih cepat.
“Setiap detik, sensor mengirimkan data operasional. Dari situ, AI bisa membangun gambaran penuh tentang apa yang terjadi di lapangan, sekaligus menerjemahkannya menjadi keputusan atau apa yang harus dilakukan perusahaan,” kata Cindy.
Salah satu contoh penerapannya adalah prediksi kerusakan peralatan. Dengan memadukan data historis dan kondisi real-time, AI dapat mendeteksi tanda-tanda awal gangguan sehingga perbaikan bisa dilakukan lebih dini tanpa mengganggu operasi.
“Beberapa perusahaan bisa meningkatkan aktivitas maintenance hingga 20 persen sebelum kerusakan terjadi. Hasil akhirnya, downtime atau waktu penghentian operasional bisa berkurang hingga 50 persen,” klaim Cindy.
Selain AI “reguler”, industri migas juga mulai mengadopsi Agentic AI (Gen AI), yakni teknologi yang dapat berjalan lebih mandiri dan berinteraksi langsung dengan pengguna. Menurut Cindy, teknologi ini memungkinkan pekerja di lapangan maupun pusat kontrol bertanya kepada sistem terkait proses atau keluhan yang terjadi, lalu memperoleh arahan penanganan dengan lebih cepat.
“Agentic AI memungkinkan karyawan mencari solusi secara mandiri kepada AI ketika ada masalah. Misalnya, ketika suhu terlalu tinggi, Agentic AI akan membantu mencari solusinya secara cepat supaya suhu bisa diturunkan,” ujarnya.
Cindy menambahkan, AI juga dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi energi melalui analisis menyeluruh atas operasi perusahaan. Dari analisis tersebut, AI dapat merekomendasikan pengoperasian peralatan yang lebih optimal, misalnya menentukan cara kerja kompresor agar konsumsi energi lebih rendah. Pendekatan ini disebut dapat membantu penghematan biaya sekaligus menurunkan emisi.
Untuk mendukung kemampuan tersebut, Aveva mengandalkan sejumlah platform digital berbasis AI yang dirancang untuk industri, di antaranya Aveva Conect, Aveva PI System, Aveva Predictive Analytics, Aveva Unified Engineering, dan Aveva Operations Control. Platform-platform ini mengumpulkan serta mengelola data dari berbagai sumber, mulai dari sensor lapangan, sistem kontrol, hingga aplikasi bisnis, sebelum diintegrasikan dan dianalisis menggunakan AI dan machine learning.
Aveva juga memiliki platform berbasis cloud yang disebut memungkinkan perusahaan menghubungkan berbagai sistem, termasuk sistem lama (legacy), tanpa perlu mengganti seluruh infrastruktur yang sudah digunakan bertahun-tahun. Menurut Cindy, integrasi sistem lama dan baru penting karena perusahaan umumnya memiliki banyak vendor dan sumber data.
“Perusahaan tidak hanya menggunakan satu sistem. Mereka punya banyak vendor dan banyak data. Platform kami memungkinkan semua itu terhubung dan berbagi data dengan aman,” kata Cindy.
Meski begitu, ia menekankan keberhasilan implementasi AI sangat bergantung pada kesiapan data perusahaan. “AI itu alat yang sangat kuat, namun tetap harus didukung dengan tata kelola data (data governance) yang baik. Tanpa data governance yang jelas dan berantakan, hasil yang didapat dari AI mungkin juga tak akan bisa maksimal,” ujar Cindy.
