Effect of Digital Transformation on Demand and Supply in Gas Market in Egypt | ||||
| المجلة العلمية للدراسات التجارية والبيئية | ||||
| Article 49, Volume 14, Issue 1, January 2023, Page 423-454 PDF (518.31 K) | ||||
| Document Type: المقالة الأصلية | ||||
| DOI: 10.21608/jces.2023.297481 | ||||
 View on SCiNiTO | ||||
| Authors | ||||
| Sally Salah Eldin Sayed* ; Mona Kadry* | ||||
| Dean Graduate School of Business at Arab Academy for Science, Technology & Maritime Transport | ||||
| Abstract | ||||
| ساعد التحول الرقمى الى خلق مرونة نحو تحول العمليات واتخاذ القرارات الاستراتيجية. أنفق قطاع النفط والغاز مليارات الدولارات في العقود الأخيرة على بناء البنية التحتية بما في ذلك المشاريع البحرية وحقول البرية والشبكات المعقدة من خطوط الأنابيب والمصافي - كل ذلك بهدف تلبية الطلب العالمي على الطاقة. الهدف من هذه الرسالة هو اكتشاف المبادرات الرقمية داخل شركات النفط والغاز الكبيرة بهدف تكوين صورة متكاملة حول الأنظمة الأساسية والمنهجيات الاستراتيجية التي توفر قيمة محققة، من خلال اعتماد منصات رقمية جديدة وتقييم اداء سير عمل للبنية التحتية الرقمية ونهج لفهم اتساع التأثير الرقمي في قطاع النفط والغاز. يعتبر البحث كمياً حيث يستخلص الباحث البيانات من المصادر الأولية للبيانات المقدمة من الشركة المصرية القابضة للغازات الطبيعية (إيجاس) والمنشورة في تقاريره السنوية والإفصاحات المطلوبة، وتعتبر البيانات الثانوية حاسمة وذات أهمية حيوية للباحث لأنها تتيح معرفة ما تم القيام به في مجال الاهتمام والإجراءات المتبعة للخروج بتلك النتائج. خلصت الرسالة الى أهمية توحيد البيانات وفحصها وربطها على منصة رقمية مركزية ومرنة وقابلة للتطوير والتحديث، وتلبية الاحتياجات الحالية والنمو المستقبلي لمبادرة Bien Dong POC والتى تتطلب توفير تكاليف ضخمة حيث ان المبادرة تتطلب الإستثمار فى مجال تكنولوجيا المعلومات وكذلك المبادرات الهندسية وهى ما تشكل الجزء الأكبر من التكلفة. يمكن قياس مخرجات الإنتاج والتشغيل عند راس الأبار من خلال أنشطة اختبار الآبار وفي مخرجات أنظمة معالجة النفط والغاز. تعد القدرة على حساب ناتج الإنتاج بدقة عند رأس الآبار وعبر شبكة الإنتاج بأكملها أمرًا بالغ الأهمية لإدارة وعمليات حقول النفط والغاز لزيادة الإمكانات الاقتصادية للخزان. New digital technologies combined with data-driven insights can transform operations, boosting agility and strategic decision-making. The Oil and Gas industry has spent trillions of dollars in recent decades building large infrastructures – including offshore projects, land development fields, and complex networks of pipelines and refineries – all with a view to meeting the world’s energy demand. The objective of this thesis is to explore the digital initiatives within large O&G companies to develop insight into which strategic platforms and methodologies are providing realized value, adopting new digital platforms and workflows for digital infrastructure and approach to understanding the breadth of digital influence in O&G. The research is considered a quantitative one the researcher draws data from the primary sources of data provided by (EGAS) which is published in its annual reports and the required disclosures, the Secondary data is crucial and of vital importance for any researcher because it allows the researcher to know what has been done in the area of interest and the procedures that are used to come out with those findings. The thesis gives a message that the data should be standardized, examined and linked on a centralized, flexible and scalable digital platform, meeting current needs and future growth of Bien Dong POC initiative. It involves considerable costs as this necessitates investment in IT as well as engineering initiatives. The production and operation outputs can be measured with different well openings through well test activities and at the outputs of the oil and gas processing systems. Being able to accurately calculate the production output at different well openings and across the entire production network is extremely important for oil and gas field management and operations to maximize economic potential of the reservoir. | ||||
| Keywords | ||||
| التحول الرقمي; صناعة الغاز الطبيعي; اتخاذ القرارات الاستراتيجية; إدارة البيانات Digital Transformation; Natural Gas industry; strategic decision; making; data management | ||||
|
Statistics Article View: 72 PDF Download: 115 |
||||
