Automation Via Robotic Process Automation in Pipeline Integrity Management Towards ALARP Risk Level
Notice bibliographique
Résumé
Abstract PETRONAS is operating total of more than 1,200 km in total length of pipeline onshore/offshore transporting processed and semi-process hydrocarbon with total no of >500 nos of pipelines within Peninsular of Malaysia as well as Sabah and Sarawak in Borneo. PETRONAS Group Technical Solutions (GTS) as a Centre of Excellence (COE) is providing services in design engineering as well as integrity solutions to pipeline operators operating assets wholly owned by and partly owned by PETRONAS operating within Malaysia as well as overseas. Records shows that aging facilities in the upwards trending approaching or beyond design life. Thus, for the past 10 years, PETRONAS has adopted ISO/TS 12747 – Recommended practice for pipeline life extension in ascertain current and future integrity of aging pipeline and determine risk-based inspection plan. Other than managing aging facilities, GTS also providing solutions in managing pipeline integrity for all major pipeline threat which requires proactive approach to reduce the risk at ALARP Level. One of the pipeline threats is geohazard due to soil movement along the pipeline right of way. EML Survey was conducted but requires further assessment by pipeline engineers to determine the severity to the pipeline due this soil movement. Each integrity assessment maybe painstaking and repetitive with duration of 1 months to 6 months based on the severity and complexity of inspection records. Taking advantage of PETRONAS inhouse digital platform data icloudbased and to align with Industrial Revolution 4.0, PETRONAS has embarked Robotic Process Automation to leverage on the digital data and to improve on the productivity. PETRONAS Group Digital, were consulted to assist on the development of RPA using commercialised software available in the market. This paper describes the process of RPA PipeRBot - Pipeline Integrity Assessments Virtual Robots to assist our Engineers to perform Integrity Assessments and increase process cycle efficiency. This PiperBothas completed proof of concept and ready to for deployment. With this Automation, we have achieved more than 50% of process efficiency and increase in productivity and more cost saving to end users which is pipeline operators, operating assets wholly owned by and partly owned by PETRONAS operating within Malaysia as well as overseas in PETRONAS Canada.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».