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市場調査レポート

コネクテッド油田サービス市場

Connected Oilfield Services Market

発行 Frost & Sullivan 商品コード 371830
出版日 ページ情報 英文 111 Pages
納期: 即日から翌営業日
価格
本日の銀行送金レート: 1USD=111.33円で換算しております。
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コネクテッド油田サービス市場 Connected Oilfield Services Market
出版日: 2016年09月26日 ページ情報: 英文 111 Pages
概要

世界の油田サービス市場では、昨今の原油価格下落を受けて、技術投資が停滞した状況にあります。それでも、効率性の改善が業界にとって大きな課題となっており、IT技術の活用による課題の解決が強く求められています。そのため、今後の市場機会は非常に大きいと考えられています。

当レポートでは、世界の油田サービス市場におけるコネクテッド技術 (インターネット接続技術) の活用状況と今後の見通しについて分析し、油田サービス業界が現在抱えている主な課題や、各種のコネクテッド技術による対応策、具体的事例、業界全体および関連業界に対する影響度などについて調査・考察しております。

第1章 エグゼクティブ・サマリー

第2章 イントロダクション:分析範囲・市場区分

  • 分析範囲
  • 製品の定義

第3章 ビジネス上の課題:非効率性に伴う弱点

  • 油田サービスの定義
  • 弱点 (1):設備の調達可能性
  • 弱点 (2):中核サービスの費用
  • 弱点 (3):運営利益率の維持
  • 油田産業における構造的な変化
  • なぜ油田にスマートサービスが必要なのか
  • エコシステム:市場の主要企業

第4章 成長機会:応答性/コネクテッド油田サービスの需要

  • 技術の融合による非効率性の克服
  • コネクテッド油田サービス:現実性の定義
  • コネクテッド油田サービスの深層構造
  • 石油産業が直面している課題と、業界のネット接続状況
  • コネクテッド油田サービス:多層式のIT-OT (情報・運用技術) アーキテクチャ
  • コネクテッド油田サービス:完全統合されたデジタル油田
  • コネクテッド油田サービス:成長機会
  • スマート油田の成果:スループットの効率改善
  • 同業者との提携による効率改善
  • 利用事例 (1):生産効率 - BP + GE Predixの場合
  • 利用事例 (2):予見的な設備管理 - IBM Smart Solutionsの場合
  • 利用事例 (3):設備性能 - Schlumberger + Cameronの場合
  • 利用事例 (4):生産コスト効率性 - SAP SE + Mobilityの場合

第5章 戦略と考察 (1):コネクテッド・プラットフォーム・ソリューション

  • 弱点克服のための、油田サービス・プラットフォームの統合の動き
  • デジタル油田の構成要素:「蛸壺」の統合
  • 課題克服のための、油田サービスにおけるイノベーションの推進
  • 油田サービスへのプラットフォーム導入の影響
  • プラットフォームの重要な役割 - 油田サービス関連企業の結合
  • 単一プラットフォーム:新たなニーズの出現
  • エコシステム:市場の主要企業
  • エコシステム:企業合併・買収 (M&A)
  • 利用事例 (1):GE - 総合サービスプロバイダーとしてのポジショニング
  • 利用事例 (2):Halliburton - 増進回収の最適化のためのクラウドサービス活用

第6章 戦略と考察 (2):メーカー収益の50%を占めるサービス事業

  • スマートソリューションによる油田サービス設備の結合
  • 油田オペレーター:原油価格の下落に伴う、従来型ビジネスモデルからの脱却と、新たなビジネスモデルへの移行
  • 設備メーカーのビジネスモデルの転換
  • 設備メーカーが為すべきこと
  • 設備メーカーのビジネスモデル転換のメリット
  • 資産クラスと解析サービスの提供
  • 利用事例:Chevron - 予見的整備による性能モニタリング

第7章 戦略と考察 (3):資本・設備の非効率性に伴うポートフォリオ転換

  • 油田オペレーターの、自動化に関する短期的目標 (上位5項目)
  • 油田オペレーターが自動化企業に抱く期待
  • 技術・専門ノウハウが、MAC (自動化業者) をMIC (情報処理業者) に替える
  • CAMP指数:自動化部門の場合
  • スマートビジネス促進のための自動化ポートフォリオの拡充
  • 油田向け自動化企業の企業合併・買収 (M&A)
  • 同業者との提携によるポートフォリオ拡充
  • 利用事例 (1):市場動向の変化 - コアオートメーションのアナリティクスへの変化
  • 利用事例 (2):新たなアライアンスの形成 - アナリティクスPaaS
  • 利用事例 (3):予見的解析による故障・停止の削減

第8章 戦略と考察 (4):コグニティブVA (仮想アシスタント) プラットフォームの登場

  • 油田産業におけるITアプリケーションの進化:人工知能 (AI) の普及
  • 油田サービスにおける機械学習 (ML)・人工知能の登場:タイムリーで革新的な変化
  • バリューチェーン全体でのAI・VAの活用
  • ビジネスモデルの転換:クラウドからAIへ
  • AIが新たな「現実」となる
  • 油田サービスにおけるAIアーキテクチャ
  • 油田内部でのニューラルネットワークの強化
  • コグニティブコンピューティングによる最適化の実現
  • 油田サービスにおけるMLアプリケーション
  • 同業者との提携によるAI普及の促進
  • 利用事例 (1):AIによる貯留層管理の支援
  • 利用事例 (2):複雑な油田における生産の最適化
  • 利用事例 (3):AIと油田サービスの融合
  • 利用事例 (4):RepsolとIBM - コグニティブ技術に関する強力
  • 利用事例 (5):新たな技術フロンティアを用いた、新たな鉱床の発見
  • AI・MLのエコシステム

第9章 主な提言内容

第10章 付録

第11章 Frost & Sullivanについて

目次
Product Code: MC68-14

Disrupting a $250 Billion Market, a Fragmented Ecosystem Looks at Convergence Amid Volatile Oil Prices

The recent decline in oil prices has put the brakes on a few technology investments; however, it has also created a need for greater efficiency in the oil and gas sector. Most oil and gas companies are operating assets in challenging conditions across multiple regions. Ensuring operational efficiency through the greater use of technology is therefore of paramount importance, and this research service highlights future solutions that could help achieve greater efficiency.

Table of Contents

1. EXECUTIVE SUMMARY

  • Top 5 Things a CEO Should Know
  • Executive Summary
  • 5 Trends that Define the Future of the Market
  • The Next Big Thing(s) in the Market
  • Snapshot of Top Opportunities for AI in the Oil and Gas Industry
  • Convergence of People, Process, and Technology Creates a Vortex of Change
  • Connected Oilfield Services-Game Changers and Their Impact on Future Landscape
  • Associated Research and Multimedia on Energy and Environment

2. INTRODUCTION-SCOPE AND SEGMENTATION

  • Scope of the Study
  • Product Definitions
  • Product Definitions (continued)

3. BUSINESS ISSUE-INEFFICIENCIES EXPOSE PRESSURE POINTS

  • Oilfield Services Definition
  • Oilfield Services Definition (continued)
  • Pressure Point 1-Asset Availability
  • Pressure Point 1-Asset Availability (continued)
  • Pressure Point 2-Cost of Core Services
  • Pressure Point 3-Protecting Operational Margins
  • Tectonic Shifts Witnessed in the Oilfield Industry
  • Why do Oilfields Need Smart Services?
  • Ecosystem-The Who's Who of the Market

4. GROWTH OPPORTUNITIES-DEMAND FOR RESPONSIVE AND CONNECTED OILFIELD SERVICES

  • Technology Convergence Trends to Drive Out Inefficiencies
  • Defining the Reality of Connected Oilfield Services
  • Connected Oilfield Services-Deep Architecture; Wide Structure
  • Challenges Faced by the Oil Industry and its Connectedness
  • Connected Oilfield Services-Multi-level IT-OT Architecture
  • Connected Oilfield Services-Totally Integrated Digital Oilfield
  • Connected Oilfield Services-Growth Opportunities 1
  • Connected Oilfield Services-Growth Opportunities 2
  • Outcomes of Smart Oilfields-Driving Throughput Efficiencies
  • Industry Partnerships Drive Oilfield Efficiencies
  • Use Case 1-Production Efficiencies - BP + GE Predix
  • Connected Oilfield Services Impact Predictive Asset Management
  • Use Case 2-Predictive Asset Management - IBM Smart Solutions
  • Connected Oilfield Services Need a Pore-to-Pipeline Portfolio
  • Use Case 3-Asset Performance - Schlumberger + Cameron
  • Use Case 3-Asset Performance - Schlumberger + Cameron (continued)
  • Use Case 3-Asset Performance - Schlumberger + Cameron (continued)
  • Connected Oilfield Services Impact Production Cost Efficiencies
  • Use Case 4-Production Cost Efficiencies - SAP SE + Mobility

5. STRATEGY AND INSIGHT 1-CONNECTED PLATFORM SOLUTION

  • Industry Pressure Points Drive Consolidation in Oilfield Services Platforms
  • Elements of Digital Oilfield-Bringing Together the Siloes
  • Industry Challenges Fire Innovation in Oilfield Services
  • Implications of Platform Adoption for Oilfield Services
  • Platforms Play a Key Role in Connecting Oilfield Services Stakeholders
  • Single Platform is the New Need
  • Ecosystem-The Who's Who of the Market
  • Ecosystem-Mergers and Acquisitions
  • Use Case 1-GE and its Positioning as a Full Stream Service Provider
  • Use Case 1-GE and its Positioning as a Full Stream Service Provider (continued)
  • Use Case 1-GE and its Positioning as a Full Stream Service Provider (continued)
  • Use Case 2-Halliburton Utilises Cloud Services to Optimise Recovery

6. STRATEGY AND INSIGHT 2-50% OEM REVENUE FROM SERVICES

  • Smart Solutions to Connect Oilfield Service Equipment
  • Oilfield Operators-Low Commodity Prices Challenge the Traditional Business Model and Drive New Business Models
  • Transforming the Business Models of Equipment Manufacturers
  • What Should Equipment Manufacturers Do?
  • Business Model Transformation Benefits to OEMs in the Oilfield
  • Asset Classes and Analytical Services Offered (Partial Listing)
  • Use Case-Chevron Monitors Performance by Predictive Maintenance

7. STRATEGY AND INSIGHT 3-CAPITAL AND ASSET INEFFICIENCY DRIVE PORTFOLIO TRANSFORMATION

  • Top 5 Objectives of Oil Operators in the Short Term for Automation
  • Oilfield Operator Expectations from Automation Companies
  • Technologies and Domain Expertise Turn MAC into MIC
  • CAMP Index for the Automation Sector in the Market
  • Automation Portfolio Expansion to Drive Smart Business
  • Mergers and Acquisitions of Automation Companies in the Oilfield
  • Industry Partnerships Drive Portfolio Expansion
  • Use Case 1-Changing Trends - Core Automation Moving into Analytics
  • Use Case 1-Changing Trends - Core Automation Moving into Analytics (continued)
  • Use Case 2-New Market Alliances Forming - Analytics PaaS
  • Use Case 3-Predictive Analytics Helps Reduce Failures and Downtime
  • Use Case 3-Predictive Analytics Helps Reduce Failures and Downtime (continued)

8. STRATEGY AND INSIGHT 4-EMERGENCE OF COGNITIVE VA PLATFORMS

  • IT Applications Evolution in the Oilfield Industry - AI Takes Over
  • The Arrival of ML and AI in Oilfield Services - Timely and Disruptive
  • Applications of AI and VA across the Value Chain
  • Business Model Transformation - from Cloud to AI
  • AI is the New Reality
  • AI Architecture in Oilfield Services
  • Neural Networks Become Stronger in the Oilfield
  • Cognitive Computing Enables Optimisation
  • ML Application in Oilfield Services
  • ML Application in Oilfield Services (continued)
  • Industry Partnerships Drive AI Penetration
  • Use Case 1-AI Assists in Reservoir Management
  • Use Case 2-Production Optimisation for Complex Fields
  • Use Case 3-Convergence Brings AI to Oilfield Services
  • Use Case 3-Convergence Brings AI to Oilfield Services (continued)
  • Use Case 4-Repsol and IBM Collaborate on Cognitive Technologies
  • Use Case 5-Finding New Reserves with New Technological Frontiers
  • AI and ML Ecosystem

9. TOP RECOMMENDATIONS

  • Top Recommendations
  • Legal Disclaimer

10. APPENDIX

  • Learn More-Next Steps

11. THE FROST & SULLIVAN STORY

  • The Frost & Sullivan Story
  • Value Proposition: Future of Your Company & Career
  • Global Perspective
  • Industry Convergence
  • 360° Research Perspective
  • Implementation Excellence
  • Our Blue Ocean Strategy
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