تضم منشآت النفط والغاز معدات معقدة تعمل في ظل ظروف تشغيلية صعبة تتعلق بالضغط ودرجة الحرارة ومعدلات الجريان. وقد تؤدي أعطال المعدات إلى توقف الإنتاج وخسائر مالية ومخاطر تتعلق بالسلامة. وتستخدم الصيانة التنبؤية بيانات المعدات والأساليب التحليلية للكشف عن السلوك غير الطبيعي وتقدير احتمالية حدوث الأعطال قبل أن تتطور إلى مشكلات خطيرة. تستطيع تقنيات الذكاء الاصطناعي، ولا سيما خوارزميات التعلم الآلي، تحليل قياسات الاهتزاز ودرجة الحرارة والضغط ومعدل الجريان وحالة زيوت التشحيم. ويمكن استخدام هذه القياسات للكشف عن أنماط التشغيل غير الطبيعية في الضواغط والمضخات والتوربينات وغيرها من المعدات الدوارة. كما يمكن للنماذج التنبؤية أن تساعد في تحديد أولويات الفحص وتحسين جداول الصيانة. تعتمد فعالية الذكاء الاصطناعي على جودة البيانات وموثوقية أجهزة الاستشعار وتوافر السجلات التاريخية التي توثق أعطال المعدات. وقد تؤدي البيانات غير المكتملة وتغير ظروف التشغيل وندرة بعض أنواع الأعطال إلى انخفاض دقة التنبؤ. لذلك، يجب التحقق من أداء النماذج باستخدام مؤشرات مناسبة، تشمل دقة الكشف ومعدل الإنذارات الخاطئة. يتطلب تطبيق الصيانة التنبؤية أيضاً خبرات فنية وأنظمة اتصال موثوقة وإجراءات للأمن السيبراني ودمجاً مناسباً مع برامج الصيانة الحالية. وينبغي أن يدعم الذكاء الاصطناعي الحكم الهندسي بدلاً من أن يحل محل متطلبات السلامة المعتمدة. وعند تطبيقه بصورة مناسبة، يمكن أن يسهم في تحسين موثوقية المعدات وتقليل أعمال الصيانة غير الضرورية وتعزيز سلامة وكفاءة عمليات النفط والغاز. أهداف التنمية المستدامة المرتبطة بالمقال: الهدف 8: العمل اللائق ونمو الاقتصاد. الهدف 9: الصناعة والابتكار والهياكل الأساسية. الهدف 12: الاستهلاك والإنتاج المسؤولان.