Modelado económico de decisiones sobre la producción de pozos petrolíferos para una empresa energética multinacional

Desafío

El cliente multinacional de petróleo y gas se enfrentó a complejos desafíos en la toma de decisiones en torno a la puesta en funcionamiento de los pozos de petróleo para la producción. Entre las consideraciones fundamentales figuraban las siguientes:

• Factores económicos: Previsión del precio del petróleo, costos operativos y retornos financieros (VAN e IRR).
• Rendimiento de yacimientos y pozos: Calidad del yacimiento, tasas de producción, curvas de declive y potencial de recuperación.
• Infraestructura y logística: Accesibilidad, limitaciones de capacidad y proximidad a la infraestructura existente.
• Cumplimiento regulatorio y ambiental: Permisos, aprobaciones reglamentarias e impacto ambiental.
• Gestión del riesgo operativo: Riesgos geológicos, tecnológicos y disponibilidad de la fuerza laboral.
• Consideraciones estratégicas: Alineación con los objetivos de producción, las restricciones presupuestarias y la optimización de la cartera.

Anteriormente, el cliente dependía de hojas de cálculo dispares y descentralizadas, lo que provocaba trabajo repetitivo, ineficiencias y una capacidad limitada para realizar análisis de sensibilidad exhaustivos.
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Solución

El equipo de Mahusai entregó una plataforma de modelización económica sofisticada, escalable y basada en la nube, diseñada para un análisis y una colaboración sólidos y en tiempo real:

• Modelos económicos integrados: Consolidó docenas de hojas de cálculo complejas sin conexión en una sola aplicación centralizada, lo que ofrece una integración y una administración de datos sin interrupciones.
• Previsión y análisis avanzados: Incorporó funciones de análisis predictivo, modelado de escenarios y análisis de sensibilidad para pronosticar dinámicamente las fluctuaciones del precio del petróleo, las tasas de producción y los costos operativos.
• Colaboración en tiempo real: Facilitó el acceso simultáneo y las capacidades de colaboración en tiempo real, lo que permitió a los equipos dispersos geográficamente alinear las decisiones de manera rápida y eficiente.
• Paneles e informes interactivos: Implementé paneles de visualización intuitivos e interactivos y herramientas de generación de informes, lo que permitió a las partes interesadas interpretar y analizar fácilmente datos financieros y operativos complejos.
• Registros de cumplimiento y auditoría: Proporcionó funcionalidades de auditoría integradas y documentación rastreable, lo que mejoró significativamente el cumplimiento normativo y la transparencia.
• Recomendaciones impulsadas por la IA: Modelos de aprendizaje automático integrados para generar información predictiva y recomendaciones prácticas, lo que mejora la precisión de las decisiones y la alineación estratégica.
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Tecnología

• Interfaz: Reacciona, Electrón
• Marco de backend: REST de Django
• Programación y análisis: Python, JupyterHub
• Infraestructura de nube: Microsoft Azure
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Resultados

La implementación de esta solución de modelización económica generó mejoras inmediatas e impactantes:

• Mayor velocidad y precisión en la toma de decisiones al eliminar los procesos redundantes basados en hojas de cálculo.
• Colaboración mejorada entre los equipos, lo que permite tomar decisiones estratégicas más rápidas y mejor informadas.
• Mejora del cumplimiento, la transparencia y la facilidad de presentación de informes, lo que reduce los riesgos operativos.

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