Applied Computing, een Londens bedrijf opgericht in 2023, bouwt een AI-systeem speciaal voor olie-, gas- en petrochemische fabrieken. Het bedrijf haalde recent $20 miljoen op in een Series A-ronde, geleid door ingenieursbedrijf KBR, met deelname van Databricks Ventures. Orbital is de naam van hun productie-AI.

Waarom dit nieuwe systeem?

In een raffinaderij of fabriek hangen duizenden sensoren. Ze meten temperatuur, druk, stroomsnelheid, viscositeit en meer. Toch gebruiken operators vaak minder dan 8% van alle beschikbare data bij hun beslissingen. Dat komt door versnippering: sensoren, handleidingen en rekenschema’s staan los van elkaar. Daardoor duurt het lang om afwijkingen op te sporen en de oorzaak te vinden.

Applied Computing zegt dat juist dat snel combineren van drie soorten informatie cruciaal is: actuele sensorwaarden, de natuurkundige en chemische regels die processen sturen, en de technische documentatie en praktijkervaring van operators. Alleen als die bronnen in korte tijd met elkaar ‘praten’, kun je snel goede beslissingen nemen.

Wat kan Orbital precies?

Orbital is bedoeld om in real time te voorspellen hoe een hele installatie erbij staat. Kort gezegd kan het systeem:

• afwijkingen signaleren (anomalieën);

• helpen vaststellen waardoor die afwijkingen ontstaan (root cause);

• simuleren wat er gebeurt als je ergens iets aanpast, zodat een voorgestelde oplossing geen onverwachte problemen elders veroorzaakt;

• technisch personeel snel inzicht geven, zodat onderzoeken die vroeger dagen of weken kostten veel korter duren.

De oprichter en CEO Callum Adamson zegt dat deze stappen nu soms seconden in plaats van dagen duren. Voor jou als operator betekent dat minder stilstand, minder energieverlies en betere borging van de productie.

Hoe werkt het zonder ingewikkeld jargon?

Orbital werkt niet als een tekstgenerator die het volgende woord raadt. In plaats daarvan kijkt het systeem naar drie dingen tegelijk:

• de tijdreeks-waarden van sensoren (hoe meten waarden zich over de tijd);

• basisregels uit de natuurkunde en chemie die bepalen hoe processen zich gedragen;

• technische documenten en aantekeningen van mensen die uitleg geven over apparatuur en handelingen.

Door deze informatie samen te brengen, kan het systeem verklaren wat er gebeurt in de fabriek en welke stappen logisch zijn om te nemen. Technici kunnen ook virtueel testen wat een wijziging doet voordat die in het echt wordt doorgevoerd.

Partners, klanten en concurrentie

Applied Computing groeide snel. Het bedrijf zegt binnen achttien maanden van een stealth-fase naar een jaarlijkse terugkerende omzet van meerdere miljoenen is gegaan. Adamson geeft aan dat Orbital al gebruikt wordt bij enkele “grote, beursgenoteerde” bedrijven in upstream olie en gas, raffinage en petrochemie, maar noemt geen exacte aantallen.

Belangrijke partners zijn:

• KBR: leidende investeerder en integrator. KBR heeft Orbital ingebouwd in zijn digitale platform INSITE 3.0 en gebruikt het bijvoorbeeld bij ammoniakproductie.

• Wipro: energiedienstverlener die samenwerkt aan toepassingen.

Verder werkt Applied Computing met een grote Amerikaanse upstream-operator en verwacht het binnenkort een samenwerking met een Europees oliebedrijf aan te kondigen.

De markt is niet leeg. Er bestaan al gevestigde leveranciers en gespecialiseerde AI-bedrijven die gericht zijn op industrie en procesoptimalisatie. Bekende voorbeelden zijn AspenTech en AVEVA voor procesmodellering en simulatie, en bedrijven als Cognite en Seeq die zich richten op het analyseren van industriële data. Applied Computing stelt dat hun belangrijkste voordeel niet ligt in toegang tot data, maar in het samenbrengen van toponderzoekers om een concurrerend model te bouwen.

Waar gebruiken ze het nieuwe geld voor?

De $20 miljoen wordt volgens het bedrijf gebruikt om internationaal uit te breiden, meer mensen aan te trekken voor onderzoek en engineering, en om nieuwe projecten met energiebedrijven uit te rollen. Applied Computing opende een kantoor in Houston, naast het hoofdkantoor in Londen en het operationele centrum in Bengaluru. Een uitbreiding naar het Midden-Oosten staat ook op de planning.

Conclusie

Orbital belooft een snelle manier om veel verschillende bronnen van informatie in een fabriek tegelijk te begrijpen. Als het werkt zoals beloofd, kan dat storingsonderzoeken flink versnellen en helpen energie en productie te besparen. Tegelijk staat het bedrijf in een veld met sterke, gevestigde spelers. De nieuwe investering en partnerschappen moeten het schaalvoordeel en toegang tot operationele data geven die nodig zijn om verder te groeien.