Künstliche Intelligenz im Öl- und Gasmarkt: Größe, Anteil, Wachstum und Branchenanalyse, nach Typ (maschinelles Lernen (ML), Computer Vision), nach Anwendung (vorausschauende Wartung, Reservoirmanagement, Produktionsoptimierung) und regionale Prognose bis 2033

•   
•   
  

  Kostenloses Muster herunterladen um mehr über diesen Bericht zu erfahren

    

Künstliche Intelligenz im Öl- und Gasmarkt – ÜBERBLICK

Der weltweite Markt für künstliche Intelligenz in der Öl- und Gasbranche wurde im Jahr 2024 auf etwa 2,8 Milliarden US-Dollar geschätzt und wächst bis 2033 weiter auf 6 Milliarden US-Dollar, wobei er von 2025 bis 2033 mit einer jährlichen Wachstumsrate von etwa 8,5 % wächst.

Der Öl- und Gasmarkt mit künstlicher Intelligenz (KI) wandelt sich sehr schnell, und zwar aufgrund der Bedeutung der Branche, den Betrieb zu steigern, Kosten zu sparen und bessere Entscheidungen zu treffen. KI-Technologien wie maschinelles Lernen (ML), neuronale Netze und zukünftige prädiktive Analysen werden immer häufiger in Upstream-, Midstream- und Downstream-Sektoren eingesetzt. In der Produktion und Exploration hilft KI beim Lesen seismischer Daten, bei der Modellierung von Lagerstätten und beim Einsatz von Bohrungen. Im Midstream-Sektor verbessert KI die Erkennung und Überwachung von Pipeline-Lecks, während im Downstream-Bereich die Effizienz und die Bedarfsprognose (Angebot und Nachfrage) verbessert werden.

Der Einsatz von KI im Öl- und Gasmarkt führt zu aktualisierter Datenanalyse, Anomalieerkennung, vorausschauender Wartung und besseren Sicherheitsniveaus. Unternehmen fördern KI, um schnellere, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, Ausfallzeiten von Geräten zu verringern und eine effiziente Ressourcenzuteilung zu ermöglichen. Die weltweite Nachfrage nach digitalem Wandel, gepaart mit der Ausweitung der Datenmengen von Sensoren und IoT-Geräten, führt zur Einführung von KI. Darüber hinaus fördert KI angesichts steigender Umweltherausforderungen und der Energiewende die Reduzierung des CO2-Fußabdrucks durch intelligentes Energiemanagement weiter.

Künstliche Intelligenz im Öl- und Gasmarkt – wichtige Erkenntnisse

• Marktgröße und Wachstum: Die Größe des Marktes für künstliche Intelligenz in der Öl- und Gasbranche betrug im Jahr 2024 etwa 2,9 Milliarden US-Dollar und wird bis 2033 6,40326 Milliarden US-Dollar erreichen, bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von etwa 9,2 %.
• Wichtiger Markttreiber: KI-basierte vorausschauende Wartung kann Ausfallzeiten um bis zu 30 % reduzieren und so die betriebliche Effizienz bei Öl- und Gasaktivitäten steigern.
• Große Marktbeschränkung: Hohe Vorlaufkosten und Anforderungen an Fachwissen schränken die massenhafte Einführung von KI in der Öl- und Gasindustrie ein.
• Neue Trends: KI-gestützte CO2-Emissionsüberwachungssysteme weisen im Vergleich zu früheren Systemen eine um 20 % höhere Genauigkeit auf und tragen so zur Einhaltung der Umweltvorschriften bei.
• Regionale Führung: Nordamerika ist die führende Region beim KI-Einsatz im Öl- und Gassektor, ermöglicht durch eine hervorragende Infrastruktur und einen Pool an qualifizierten Fachkräften.
• Marktsegmentierung: Rund 65 % der Öl- und Gasunternehmen setzen KI ein, um Explorations- und Produktionsaktivitäten zu verbessern.
• Aktuelle Entwicklung: Im März 2024 stellte Saudi Aramco sein mit sieben Billionen Datenpunkten trainiertes generatives KI-Modell Aramco Metabrain AI vor, um den Betrieb zu rationalisieren.

AUSWIRKUNGEN VON COVID-19

Künstliche Intelligenz im Öl- und Gasmarkt wirkte sich aufgrund der Unterbrechung der Lieferkette während der COVID-19-Pandemie negativ aus

Die weltweite COVID-19-Pandemie war beispiellos und erschütternd, und der Markt war davon betroffenniedriger als erwartetNachfrage in allen Regionen im Vergleich zum Niveau vor der Pandemie. Das plötzliche Marktwachstum, das sich im Anstieg der CAGR widerspiegelt, ist darauf zurückzuführen, dass das Marktwachstum und die Nachfrage wieder das Niveau vor der Pandemie erreichen.

Die globale COVID-19-Pandemie hatte erhebliche negative Auswirkungen auf die künstliche Intelligenz (KI) im Öl- und Gasmarkt, vor allem aufgrund des enormen Rückgangs der Ölnachfrage und der Ölpreise. Weltweite Sperren und Reiseverbote führten zu rückläufigen Industriepraktiken und Transportmöglichkeiten, was zu einem Rückgang des Ölverbrauchs führte. Infolgedessen verzeichneten Öl- und Gasinstitute starke Umsatzeinbußen, was dazu führte, dass die meisten von ihnen digitale Transformationspraktiken, einschließlich der Einführung von KI, pausierten oder abbrachen. Budgetbeschränkungen stellten eine große Herausforderung dar, da in der gesamten Branche sowohl Kapital- als auch Betriebskosten gesenkt wurden. Dies wirkte sich direkt auf die Investitionen in KI-Technologien wie prädiktive Analyse und Wartung, digitale Zwillinge und autonome Bohrsysteme aus. Viele geplante Pilotprojekte und KI-gestützte Upgrades wurden gestoppt, während die laufenden Projekte aufgrund von Unterbrechungen der Lieferkette und Einschränkungen bei der Fernarbeit vor Herausforderungen standen.

Darüber hinaus führten der Arbeitskräftemangel und die Herausforderungen bei der Ausstattung großer Betriebe zur Einführung von KI. Schwankungen im weltweiten Energiebedarf und die Unvorhersehbarkeit des Marktes führten ebenfalls zu einem Rückgang der Innovation und der Innovation mit neuen Technologien. Tatsächlich fiel es kleinen Institutionen schwer, Kapitalinvestitionen in KI in einer Zeit des Überlebens und der Kostensenkung zu rechtfertigen.

NEUESTE TRENDS

Strategische Partnerschaften mit KI-Technologie zur Förderung des Marktwachstums

Große Energieunternehmen haben in den letzten Monaten strategische Allianzen mit Anbietern von KI-Technologie geschlossen, um separate Innovationslabore einzurichten und so die Einführung von KI in ihren Unternehmen zu beschleunigen. TotalEnergies hat sich beispielsweise mit dem französischen KI-Startup Mistral zusammengetan, um ein gemeinsames Labor einzurichten, das sich auf fortschrittliche KI-Anwendungen innerhalb seines Betriebs konzentriert. In ähnlicher Weise hat Saudi Aramco kürzlich die Algorithmen von DeepSeek AI in seine Rechenzentren integriert und einen 1,5-Milliarden-Dollar-Vertrag mit dem Chipspezialisten Groq unterzeichnet – beide Schritte unterstreichen, wie große Ölkonzerne stark in KI-Infrastruktur und Datenanalyse in großem Maßstab investieren. Bei diesen kollaborativen Innovationszentren handelt es sich nicht nur um Proof-of-Concept-Pilotprojekte – sie sind darauf ausgelegt, KI in kritischen Arbeitsabläufen zu institutionalisieren, von der vorausschauenden Wartung und Reservoirmodellierung bis hin zur Emissionsüberwachung und dem autonomen Betrieb. Ziel ist es, KI tiefer und strukturierter zu integrieren, anstatt isolierte Projekte durchzuführen.

Dieses steigende Muster und dieser Trend führen zu einer allmählichen Verlagerung von der Innovation und dem Experimentieren mit KI hin zur formellen Einbettung in Unternehmenstricks. Es zeigt die Erkenntnis, dass dauerhafter Wert – wie betriebliche Effizienz, Kosteneinsparungen und Vorteile umweltfreundlicher Praktiken – aus gut kapitalisierten, internen KI-Kapazitäten resultiert, die in Zusammenarbeit mit führenden Technologieunternehmen aufgebaut werden.

•   
•   
  

  Kostenloses Muster herunterladen um mehr über diesen Bericht zu erfahren

    

SEGMENTIERUNG Künstlicher Intelligenz im Öl- und Gasmarkt

NACH TYP

Basierend auf dem Typ kann der globale Markt in maschinelles Lernen (ML) und Computer Vision eingeteilt werden

• Maschinelles Lernen (ML): Maschinelles Lernen ist eine der beliebtesten KI-Formen in der Öl- und Gasindustrie und ermöglicht es Systemen, automatisch aus vergangenen Daten zu lernen und die Leistung durch Erfahrung zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. ML-Algorithmen helfen dabei, Muster in seismischen Daten zu erkennen, Geräteausfälle vorherzusagen und Produktionsprozesse zu rationalisieren. Beispielsweise werden ML-Modelle verwendet, um die Bohreffizienz zu verbessern, indem große Datensätze geologischer Daten, vergangener Bohrparameter und aktueller Bohrausrüstungsdaten untersucht werden.
• Computer Vision: Computer-Vision-Technologie wird zunehmend im Öl- und Gassektor eingesetzt, um visuelle Inspektionsprozesse zu automatisieren. Es wird bei der Pipeline-Verfolgung, Offshore-Praktiken und Raffinerien unter Einsatz von Drohnen und Überwachungshardware eingesetzt. Eine solche KI hilft bei präventiven Richtlinien, indem sie potenzielle Probleme wie Leckagen, Korrosion oder physische Fehler im Voraus überwacht, wodurch die Risiken des Betriebs verringert und sichergestellt wird, dass die Einhaltung der Sicherheitsstandards entspricht.

AUF ANWENDUNG

Basierend auf der Anwendung kann der globale Markt in vorausschauende Wartung, Reservoirmanagement und Produktionsoptimierung eingeteilt werden

• Vorausschauende Wartung: Durch KI unterstützte vorausschauende Wartung unterstützt Öl- und Gasunternehmen dabei, ungeplante Ausfallzeiten und Wartungskosten zu minimieren. Die ML-Algorithmen nutzen Sensordaten, um mögliche Geräteausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten. Es ermöglicht ein frühzeitiges Eingreifen und minimiert Betriebsunterbrechungen. Es ist besonders wertvoll bei der Wartung von Offshore-Bohrinseln, Bohrinseln und Pipelines, wo der Zugang eingeschränkt und die Reparatur teuer ist.
• Reservoirmanagement: KI revolutioniert das Reservoirmanagement, indem sie hochentwickelte Tools für ein besseres Verständnis des Reservoirverhaltens bereitstellt. Durch Simulation und Datenanalyse optimiert KI die Bohrlochplatzierung, die Reservenschätzung und verbessert die Förderraten. Dies führt zu fundierteren Entscheidungen und einer verbesserten Effizienz bei der Ressourcengewinnung.
• Produktionsoptimierung: Der Einsatz von KI bei der Produktionsoptimierung legt den Schwerpunkt auf die Maximierung der Ölrückgewinnungsraten sowie die Optimierung des Betriebs. Durch die Datenanalyse in Echtzeit können Bediener Parameter wie Druck und Durchfluss dynamisch ändern. KI-gesteuerte intelligente Modelle können in Produktionsszenarien auf unterschiedliche Weise erstellt werden und empfehlen auch den wirtschaftlichsten Ansatz, um so den Output zu nutzen und gleichzeitig Verschwendung und Energieverbrauch zu senken.

MARKTDYNAMIK

Die Marktdynamik umfasst treibende und hemmende Faktoren, Chancen und Herausforderungen, die die Marktbedingungen angeben. 

FAHRFAKTOREN

Anforderung an Kosteneinsparungen und betriebliche Effizienz zur Ankurbelung des Marktes

Es gibt einen spürbaren Anstieg in derKünstliche Intelligenz im Öl- und Gasmarktwachstum.Einer der treibenden Faktoren für die zunehmende Einführung von KI im Öl- und Gasmarkt ist die kontinuierliche Forderung, die Kosten verschiedener Vorgänge zu senken, ohne an Effizienz einzubüßen. KI ermöglicht und fördert die Automatisierung schwieriger Aufgaben, vorausschauende Analyse und Wartung sowie eine bessere und genauere Entscheidungsfindung durch aktualisierte Daten. Zur Veranschaulichung: KI-gesteuerte Hardwaresysteme können Bohrparameter problemlos selbst überwachen, was zu genaueren und wirtschaftlicheren Abläufen führt. Dies reduziert die Nebenzeiten und verringert teure Ausfallzeiten.

Wachstum bei Big Data und IoT-Integration zur Erweiterung des Marktes

Die zunehmende Nutzung und Akzeptanz von Geräten und Sensoren für das Internet der Dinge (IoT) hat dazu geführt, dass in der Öl- und Gasindustrie riesige Datenmengen produziert werden. KI-gesteuerte schnelle Technologien, insbesondere Deep Learning und maschinelles Lernen, sind für das Lesen und Verstehen dieser Daten von entscheidender Bedeutung. Diese ermöglichen eine frühzeitige Fehlererkennung, Reservoirsimulation sowie Angebots- und Nachfrageprognosen und erhöhen zudem die Produktivität und Sicherheitsvorkehrungen entlang der Wertschöpfungskette.

EINHALTUNGSFAKTOR

Hoher Implementierungsaufwand und technologische Komplexität behindern möglicherweise das Marktwachstum

Die Einführung KI-gesteuerter Praktiken in der Öl- und Gasbranche bietet zwar Vorteile, ist jedoch kapitalintensiv und technisch sehr gefragt. Die Verbesserung der bestehenden Infrastruktur, bessere Arbeitskräfte und Mitarbeiter sowie die Aufrechterhaltung von Cybersicherheitsrichtlinien können hohe Kosten verursachen, insbesondere für kleinere und mittlere Unternehmen. Darüber hinaus kann die Einführung von KI auf dieser Infrastruktur herausfordernd und mühsam sein und die Einführung behindern.

Dekarbonisierungs- und Nachhaltigkeitsziele, um Chancen für das Produkt auf dem Markt zu schaffen

Gelegenheit

Da der Energiemarkt weltweit umweltfreundlicher wird und sich die Praxis verbessert, besteht ein wachsendes Potenzial für KI, die Dekarbonisierung voranzutreiben. KI kann Energie besser nutzen, Abfackelungen und Emissionen reduzieren und den CO2-Fußabdruck in den verschiedenen Betrieben überwachen. KI fördert die zukünftige vorausschauende Emissionsverfolgung/-kontrolle und Regionen mit Energieeffizienznutzung im Einklang mit umweltfreundlicheren Prioritäten und ESG-Standards.

 

Datenqualität und -verfügbarkeit könnten eine potenzielle Herausforderung für Verbraucher darstellen

Herausforderung

KI-Systeme sind außerdem auf qualitativ hochwertige, besser eingestellte Daten angewiesen, um genaue Zukunftsvorhersagen und -analysen zu verfolgen. Die meisten Öl- und Gasinstitute kämpfen weiterhin mit der Standardisierung, Integration und dem Zugriff auf Daten. Falsche Daten oder falsche Datenquellen können zu falschen Erkenntnissen führen und die Wirkung von KI-Systemen und den ROI untergraben.

•   
•   
  Kostenloses Muster herunterladen um mehr über diesen Bericht zu erfahren

    

Künstliche Intelligenz im Öl- und Gasmarkt REGIONALE EINBLICKE

• Nordamerika

Die Region Nordamerika verzeichnet ein WachstumKünstliche Intelligenz im Öl- und Gasmarkt der Vereinigten Staaten.Die Vereinigten Staaten sind der führende und führende Akteur auf dem Markt für künstliche Intelligenz in der Öl- und Gasindustrie, gefolgt von der schnellen Einführung fortschrittlicher Technologien und einer starken Infrastruktur. Der Einsatz von KI im Öl- und Gasmarkt führt zu aktualisierter Datenanalyse, Anomalieerkennung, vorausschauender Wartung und besseren Sicherheitsniveaus. Unternehmen fördern KI, um schnellere, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, Ausfallzeiten von Geräten zu verringern und eine effiziente Ressourcenzuteilung zu ermöglichen. Die weltweite Nachfrage nach digitalem Wandel, gepaart mit der Ausweitung der Datenmengen von Sensoren und IoT-Geräten, führt zur Einführung von KI. Große US-amerikanische Öl- und Gasmarktteilnehmer wie ExxonMobil, Chevron und Halliburton investieren stark in KI, um sich auf Explorations-, Bohr- und Produktionspraktiken zu konzentrieren. Die Präsenz führender KI-Technologieanbieter und Forschungsinstitute fördert ebenfalls Innovationen. Auch staatliche Maßnahmen zur Förderung von Energieeffizienz und Digitalisierung waren von entscheidender Bedeutung. Darüber hinaus hat die Schiefergastransformation die Nachfrage nach besseren, datengesteuerten Praktiken erhöht, um sicherzustellen, dass KI integriert ist und notwendig ist, um auf den US-amerikanischen Öl- und Gasmärkten wettbewerbsfähig zu bleiben.

• Saudi-Arabien

Saudi-Arabien, das über einige der größten Ölreserven der Welt verfügt, setzt schnell auf KI, um seine Energiewirtschaft zu transformieren. Im Rahmen seines Plans Vision 2030 investiert das Land in KI-basierte Technologien, um die Produktivität zu steigern, Kosten zu senken und nachhaltige Energieziele voranzutreiben. Firmen wie Saudi Aramco arbeiten mit KI-Unternehmen zusammen, um maschinelles Lernen und Datenanalyse in die Exploration, Raffinierung und Logistik zu integrieren. All dies macht Saudi-Arabien zu einem regionalen Zentrum für digitale Ölfeldtechnologie.

• China

Aufgrund robuster staatlicher Anreize, eines enormen Energiebedarfs und beschleunigter technologischer Innovationen entwickelt sich China zu einem wichtigen Mitwirkenden bei der KI-Nutzung im Öl- und Gassektor. Chinesische nationale Ölunternehmen wie Sinopec und PetroChina nutzen KI für vorausschauende Wartung, seismische Interpretation und Optimierung von Raffinerieprozessen. Die Regierungsinitiative für intelligente Energie und digitale Innovation in der Industrie hat auch den Einsatz von KI im chinesischen Öl- und Gassektor vorangetrieben.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

Wichtige Akteure der Branche gestalten den Markt durch Innovation und Marktexpansion

Große Energieunternehmen haben in den letzten Monaten strategische Allianzen mit Anbietern von KI-Technologie geschlossen, um separate Innovationslabore einzurichten und so die Einführung von KI in ihren Unternehmen zu beschleunigen.

Gleichzeitig streben Ölfeld-Serviceunternehmen die Implementierung von KI an, um den Feldbetrieb zu automatisieren, den Zustand der Ausrüstung zu verfolgen und Ausfallzeiten zu minimieren. Explorations- und Produktionsbetreiber wenden KI zur Lagerstättenmodellierung, Produktionsoptimierung und Überwachung des Energieverbrauchs an. Die meisten bauen strategische Partnerschaften und Kooperationen auf, um Initiativen zur digitalen Transformation voranzutreiben, Investitionen in die Dateninfrastruktur zu tätigen und intelligente Plattformen zu entwickeln, die speziell für Öl- und Gasumgebungen entwickelt wurden.

Liste der besten Unternehmen im Bereich der künstlichen Intelligenz im Öl- und Gasmarkt

• Schlumberger (U.S.)
• Halliburton (U.S.)
• Baker Hughes (U.S.)
• Siemens AG (Germany)
• IBM Corporation (U.S.)
• Microsoft Corporation (U.S.)
• Oracle Corporation (U.S.)
• Accenture (Ireland)
• ai, Inc. (U.S.)
• Rockwell Automation, Inc. (U.S.)

ENTWICKLUNG DER SCHLÜSSELINDUSTRIE

Im Juni 2025In der künstlichen Intelligenz (KI) in der Öl- und Gasindustrie kam es zu einem großen industriellen Durchbruch, als TotalEnergies, einer der weltweit führenden Energiekonzerne, eine strategische Partnerschaft mit Mistral AI, einem französischen Start-up für künstliche Intelligenz, unterzeichnete. Im Mittelpunkt der Vereinbarung steht die Einrichtung eines KI-Innovationslabors, um den Einsatz modernster KI-Technologien in den Unternehmen von TotalEnergies zu beschleunigen.

Diese Gemeinschaftsinitiative ist ein Schritt hin zur tiefgreifenden Integration generativer KI und großer Sprachmodelle in Öl- und Gasbetriebe. Das Labor wird maßgeschneiderte KI-Modelle erstellen, um die seismische Interpretation zu verbessern, die betriebliche Entscheidungsfindung zu optimieren und den Energieverbrauch in Raffinerie- und Upstream-Anlagen zu optimieren.

BERICHTSBEREICH

DerKünstliche Intelligenz im Öl- und GasmarktanteilDer Wachstumsbericht bietet in der Regel eine umfassende Berichterstattung über mehrere Seiten der Branche und deckt Marktgröße und -prognosen, Technologieaufschlüsselung und Anwendungssegmentierung ab. Es beginnt mit einer Zusammenfassung, die wichtige Trends, Treiber, Einschränkungen, Chancen und das Wettbewerbsprofil hervorhebt. Anschließend wird der Bericht einer regionalen Analyse unterzogen – Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Naher Osten und Afrika sowie Lateinamerika –, wobei die Akzeptanzraten und Wachstumsaussichten für jeden Markt hervorgehoben werden.

Im Hinblick auf die Technologie klassifiziert der Bericht KI-Lösungen in Typen wie maschinelles Lernen, Deep Learning, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Robotik und bewertet, welche Rolle die einzelnen Lösungen bei der Exploration, Produktion, Midstream-Logistik, Raffinierung und nachgelagerten Prozessen spielen. Anwendungsspezifische Abschnitte befassen sich mit Anwendungen wie vorausschauender Wartung, Lagerstättenoptimierung, Bohrautomatisierung, Emissionsüberwachung, Lieferkettenmanagement und Einhaltung von Gesundheits- und Sicherheitsvorschriften.