FUNDAMENTAL DATA SCIENCE, MACHINE LEARNING & ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR UPSTREAM OIL & GAS

Durasi : 09.00 – 16.00 WIB

Deskripsi Pelatihan

Industri upstream oil & gas menghasilkan data dalam jumlah besar dari berbagai sumber: seismic, well logs, drilling parameters, production data, pressure/temperature sensors, SCADA, historian, maintenance records, laboratory data, reservoir simulation dan berbagai operational databases. Data tersebut dapat dimanfaatkan melalui Data Science, Machine Learning dan Artificial Intelligence untuk meningkatkan kualitas keputusan, mengurangi uncertainty, meningkatkan production, mengoptimalkan drilling, memprediksi equipment failure dan mendukung real-time operational decision making.

Perkembangan terbaru juga bergerak dari sekadar predictive analytics menuju AI-assisted decision making, digital twins, physics-informed AI, generative AI dan autonomous/semiautonomous operations. SPE pada 2026 bahkan membahas perkembangan AI upstream dari predictive analytics menuju autonomous operations.  Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman business-to-technology, sehingga peserta tidak hanya belajar algoritma, tetapi memahami:

Business Problem → Data → Analytics → ML/AI Model → Validation → Deployment → Business Decision → Value Creation

Tujuan dan Manfaat Pelatihan :

Setelah mengikuti program, peserta diharapkan mampu:

• Memahami fundamental Data Science, AI dan Machine Learning.
• Memahami lifecycle proyek Data Science dan AI.
• Mengidentifikasi jenis data yang umum digunakan dalam upstream.
• Melakukan data preparation dan data quality assessment.
• Memahami exploratory data analysis.
• Memahami konsep statistical modelling.
• Memahami supervised dan unsupervised learning.
• Memahami regression, classification dan clustering.
• Memahami time-series analytics untuk production dan equipment data.
• Memahami anomaly detection dan predictive maintenance.
• Memahami feature engineering.
• Memahami model evaluation dan model validation.
• Memahami explainable AI dan model interpretability.
• Memahami penggunaan AI/ML untuk exploration, subsurface, drilling dan production.
• Memahami Digital Twin dan physics-informed AI.
• Memahami Generative AI/LLM untuk knowledge management dan engineering support.
• Memahami konsep MLOps dan deployment AI.
• Memahami AI governance, data security dan responsible AI.
• Mampu mengidentifikasi dan memprioritaskan AI use cases di upstream.
• Mampu menyusun roadmap implementasi AI/ML di organisasi.

Siapa Peserta yang di sarankan untuk mengikuti Pelatihan ini :

Upstream Oil & Gas Professionals, Petroleum/Reservoir/Production/Drilling Engineers, Geoscientists, Data/IT/Digital Team, Asset Management, Operation & Maintenance, serta Manager/Supervisor yang terlibat dalam digital transformation.

Materi Pelatihan

Session 1 – The New Era of Data-Driven Upstream

Session 2 – Understanding Upstream Data

Session 3 – Data Quality & Data Preparation

Session 4 – Statistics for Data Science

Session 5 – Exploratory Data Analysis

Session 6 – Machine Learning Fundamentals

Session 7 – Regression for Upstream Prediction

Session 8 – Classification & Risk Prediction

Session 9 – Unsupervised Learning & Clustering

Session 10 – Time Series & Predictive Analytics

Session 11 – Predictive Maintenance & Anomaly Detection

Session 12 – AI Applications Across Upstream Value Chain

Session 13 – Deep Learning Fundamentals

Session 14 – Physics-Informed Machine Learning

Session 15 – Digital Twin for Upstream

Session 16 – Generative AI & LLM for Upstream

Session 17 – AI Governance, Risk & Responsible AI

Session 18 – MLOps & From Prototype to Production

Session 19 – AI Use Case Identification & Prioritization

Session 20 – Final Group Project “Upstream AI Use Case Development”

PRASYARAT PESERTA

Peserta tidak harus programmer.

Namun disarankan memiliki:

• Basic computer literacy
• Basic Excel
• Basic understanding of upstream oil & gas
• Basic understanding of data
• Basic mathematics/statistics

Metode Pelatihan

Kegiatan pelatihan dirancang agar peserta dapat memahami secara komprehensif materi yang disampaikan, sehingga dapat dimplementasikan secara aplikatif dalam dunia kerja. Adapun metode yang digunakan adalah:

• Pre and Post Test
• Interactive Lecture
• Case Study
• Group Discussion
• Workshop, Role Play & Simulation
• Evaluasi Training

Trainer : Spectracentre Trainer Team