Нефтяная отрасль: цифровая реальность. Цифровой путь нефти. Лидер цифровой трансформации
Мировая энергетика стоит на пороге технологического и структурного реформирования. Согласно оценке Всемирного экономического форума, цифровизация только нефтегазовой промышленности может принести дополнительный доход $1,6 трлн к 2026 году. Однако этот технологический переход может оказаться очень болезненной трансформацией для многих старых промышленных предприятий.
В последние годы появились новые термины и концепции, описывающие происходящую цифровую трансформацию. Структуру мира, в том числе промышленного, меняет концепция intelligent enterprise (IE) - набор технологических инноваций, включающий искусственный интеллект (artificial intelligence, AI), интеллектуальную автоматизацию (intelligent automation, IA), технологии глубинного обучения, предсказательную аналитику и когнитивные вычисления.
По оценке Международной корпорации данных (International Data Corporation), рынок когнитивных решений и искусственного интеллекта вырастет до $46 млрд к 2020 году, увеличившись на 500% по сравнению с уровнем 2016 года.
Научная фантастика становится задокументированной реальностью быстрых изменений социально-экономического пространства: границы происходящей трансформации быстро раздвигаются - от вмешательства в гены человека до четвертой промышленной революции. Accenture считает, что расширение применения IE-решений повысит эффективность использования рабочей силы и может увеличить производительность национальных экономик ряда стран на 40% к 2035 году.
Тратить ли деньги на новые технологии?
В то время как финансовый сектор, недвижимость и здравоохранение быстро трансформируются, лидируя по объемам инвестиций в IE-системы, нефтегазовая промышленность пока существенного выигрыша от нового цифрового порядка не получила. Нефтяная отрасль только что прошла самый сложный период за последние 30 лет. Падение цен на нефть в период с 2014 года, сокращение 350 тыс. человек персонала по всему миру, падение инвестиций в добычу - серьезный кризис, с которым нефтегазовая промышленность столкнулась в последние годы. Итогом стали попытки оптимизации бизнеса, начало использования потенциала новых технологий для повышения эффективности и прибыльности компаний.
По данным опроса, проведенного Oil & Gas IQ среди представителей крупнейших международных нефтегазовых компаний, при ответе на вопрос «Как интеллектуальные корпоративные системы могут повлиять на ваш бизнес?» 65% высказались за снижение затрат, 45% - оптимизацию процессов, 44% - модернизацию бизнеса, 42% - экономию времени, 35% - выигрыш в конкурентной борьбе.
Но пока нефтяные компании серьезно отстают от изменений, происходящих в других отраслях на огромной скорости. Согласно последним опросам, четыре из пяти специалистов в нефтегазовой промышленности «в восторге» от происходящих изменений, трое из четырех считают, что IE-системы помогут компаниям сохранить деньги, сократив капитальные затраты и операционные расходы. Тем не менее один из трех респондентов рассказал, что его компания еще не начала, а у некоторых даже нет намерения интегрировать в существующую бизнес-модель инновационные решения IE-систем.
Цифровизация нефтегазовой промышленности нацелена прежде всего на возможность быстрого принятия решений, сбалансированных на оценке рисков, а также на повышение производительности и стоимости компании. Генеральный директор BP Роберт Дадли, говоря о цифровой трансформации, отмечает важность принятия оперативных решений, а также изменения того, как работает персонал. Но нефтегазовая промышленность традиционно консервативна, лишь отдельные, наиболее финансово обеспеченные, игроки проявляют себя яркими новаторами в отдельных областях.По словам главы upstream-компании Бернарда Лоуни, большие данные (big data) приведут к революции в нефтяной отрасли.«Принять новую эру, не ждать, когда ее нам навяжут», - призывает топ-менеджер.
В течение 2017 года BP приобрела компанию Beyond Limits, старт-ап на основе искусственного интеллекта и когнитивных вычислений, который адаптирует для сектора upstream-технологии NASA, предназначенные для разведки дальнего космоса.Chevron активно развивает графические процессоры визуализации сейсмических данных и создания трехмерных моделей месторождений. Основная цель - определение наиболее подходящих мест для бурения.
Shell разрабатывает алгоритмы машинного обучения для проведения сейсмической разведки для автоматического обнаружения и классификации геологических структур на сухопутных и морских нефтегазовых месторождениях.Главный вопрос, который должна будет поставить и решить каждая из нефтегазовых компаний, - насколько она может быть расточительна, создавая и внедряя чудеса из арсенала четвертой промышленной революции.
Так, итальянской Eni пришлось сократить капитальные затраты на 20% в связи с огромными расходами на запущенный в начале 2017 года и уже удостоенный наград гибридный высокопроизводительный компьютер HPC3, предназначенный для использования в сегменте разведки и добычи углеводородов. Но эксперты отмечают, что элементы IE могут устанавливаться поверх уже существующих устаревших систем и использовать данные, которые уже генерируются оборудованием. Это позволит существенно сократить издержки на цифровизацию в рамках нефтегазовых проектов, что является хорошей новостью для отрасли, в которой четыре из пяти реализуемых мегапроектов не выдерживают график или превышают бюджет.
По опросам, два технологических направления из арсенала IE-систем могут принести наибольший эффект в нефтегазовой промышленности: предиктивная аналитика и интеллектуальные системы автоматизации. Технологии глубинного обучения важны для точного анализа сбоев на промышленных предприятиях и могут найти свое применение в капиталоемкой нефтегазовой промышленности. Интеллектуальные системы автоматизации позволяют за счет интеграции данных перейти на автоматическое выполнение функций, традиционно выполняемых персоналом.
Эксперты отмечают, что к 2020 году в нефтяной и газовой отраслях наступит кадровый кризис: половина опытных инженеров и геофизиков достигнет пенсионного возраста. Цифровизация может затронуть всю цепочку создания стоимости в нефтегазовой промышленности. Среди наиболее перспективных сегментов для перехода на цифровые технологии выделяют управление активами и инфраструктурными объектами, разработку месторождений, геофизический сервис, трубопроводы, переработку.
Российский путь
В ноябре 2017 года в «Газпроме» утвердили целевую программу развития единого информационного пространства до 2022 года. Компания поставила перед собой задачу внедрить автоматизированные решения на всех уровнях управления, исходя из современных тенденций перехода к цифровой экономике.
«Газпром» декларировал три принципа, на которых построена политика в этой области: инновационность, интегрированность и импортозамещение. Используются передовые ИТ-решения, которые обеспечивают максимальную интеграцию информационно-управляющих систем и синергетический эффект для бизнеса «Газпрома». Компания пытается отдавать предпочтение отечественным разработкам. Реализуется стратегия информатизации, внедрены 35 информационно-управляющих систем, что позволило автоматизировать многие важные бизнес-процессы. Построен центр обработки данных с жесткими требованиями к информационной безопасности.
У «Газпрома» появилось корпоративное хранилище данных с основными показателями эффективности производственных процессов, используемых при принятии ключевых управленческих решений. Планируется комплексная автоматизация производственного учета и планирования, создание виртуального единого хранилища данных, в которое в режиме реального времени будет поступать информация с объектов, а также внедрение инструментов мониторинга, моделирования и прогнозирования технического состояния производственных активов.Большие надежды связаны с использованием элементов перспективной модели управления предприятием - концепцией «Индустрия 4.0» (четвертой технологической революции).
Она предполагает широкое использование цифровых технологий и инструментов проактивного управления производственными объектами и процессами по всей цепочке добавленной стоимости для максимального увеличения доходности бизнеса. С помощью мощных вычислительных ресурсов и программной платформы для обработки больших объемов данных планируется создавать цифровые модели действующих производственных объектов («цифровые двойники»).
«Газпром нефть» также видит большой потенциал цифровизации. Наиболее интересным направлением являются изменения, затрагивающие управление бизнесом, бизнес-процессы, перестройку модели организации и ведения дел в компании. По мнению «Газпром нефти», цифровая трансформация предполагает симбиоз масштабных технологических и организационных преобразований, направленных на кардинальное повышение эффективности бизнеса через его полную оцифровку на всех этапах создания стоимости. По словам главы нефтяной компании Александра Дюкова, технологии могут быть использованы по всей цепочке создания стоимости, от геологоразведки до продажи топлива на АЗС, что позволит повысить эффективность работы.
Возможности для локализации
Главные перспективы цифровизации в России связаны с энергетикой. Здесь существует потенциал для локализации. Так, по мнению Симона Хуффето, старшего директора направления индустрии энергетики в компании Dassault Systèmes, IT-решения, которые создаются под конкретные нужды компаний в России, можно использовать в дальнейшем на мировом рынке. В России Dassault Systèmes принимает активное участие в процессе цифровизации бизнеса, сотрудничая с ключевыми игроками рынка. Одним из главных партнеров стала корпорация «Росатом». Dassault Systèmes активно сотрудничает с дочерним предприятием корпорации - группой компаний «АСЭ».
«Мы начинали взаимодействие в рамках внутренних процессов проектирования и строительства атомных реакторов. Со временем поняли, что у компаний есть отличные возможности для вывода совместных решений на энергетический рынок не только в России, но и за рубеж. На основе наших разработок АСЭ создала собственную платформу Multi-D - набор инструментов, работающий на нашей платформе 3DEXPERIENCE, позволяющий реализовать все проекты капитального строительства с точки зрения организации технической информации, оптимизации последовательности работы, проектирования объектов гражданского строительства. Мы помогаем АСЭ развивать эту технологию, но у нас есть и другие планы сотрудничества», - рассказал Хуффето.
В нефтегазовом секторе Dassault Systèmes работает с производителями оборудования, инженерными предприятиями, которые проектируют объекты и обеспечивают их техническую поддержку и сопровождение, а также с операторами, эксплуатирующими объекты. Предлагаемые решения помогают проектировать и строить объекты инфраструктуры, управлять проектами капитального строительства, а также оптимизировать процессы на работающих предприятиях.
Dassault Systèmes заинтересовали проекты в области альтернативной энергетики в России. У компании оптимистичные прогнозы на развитие этого сегмента.
«В России доля альтернативных источников энергии очень мала. Но есть огромный потенциал, особенно для удаленных регионов, где необходима локальная генерация энергии. Альтернативная энергетика может помочь экономическому развитию дальних районов, а также создать для российской экономики конкурентные преимущества на мировом рынке. Хороший пример сотрудничества - проект РУСАЛа и «РусГидро» в Красноярске, где ГЭС, экологически чистый источник энергии, используется для производства алюминия.
Еще один фактор - в России есть очень крупные города, развитие и рост которых создают большие сложности для коммунальных служб. Здесь помогла бы технология интеллектуальных сетей электропередачи Smart Grid с целью создания долгосрочного и экологически чистого развития городов. Существует множество проектов и различных возможностей, но во всех этих проектах есть задача - управление сложностью. Как справиться с повышающейся сложностью проектов? Во всех этих областях могут помочь самые современные технологии, и работа в 3D здесь играет очень важную роль», - отмечает Симон Хуффето.
Нейронные сети, цифровые двойники, искусственный интеллект. Технологии« Индустрии 4.0» изменят нефтяную отрасль до неузнаваемости
Архитекторы цифровой эпохи
Обычно самыми технологичными принято считать сферы информационных технологий и биомедицины. К компаниям традиционных отраслей, занимающимся, например, металлопрокатом или добычей и переработкой нефти, отношение совсем другое. На первый взгляд они кажутся консервативными, но именно их многие эксперты называют главными архитекторами новой цифровой эпохи.
Автоматизировать производственные процессы индустриальные гиганты начали еще в середине 30-х годов прошлого века. На протяжении многих десятилетий комплексы аппаратных и программных средств непрерывно совершенствовались и усложнялись. Автоматизация производственных процессов — например, в нефтепереработке — продвинулась далеко вперед. Работу современного нефтеперерабатывающего завода контролируют сотни тысяч датчиков и приборов, а поставки топлива в режиме реального времени отслеживаются системами спутниковой навигации. Каждый день средний российский НПЗ производит более 50 000 терабайт информации. Для сравнения, 3 миллиона книг, которые хранятся в цифровом хранилище Российской государственной библиотеки, занимают в сотни раз меньше — «всего» 162 терабайта.
Это и есть те самые «большие данные», или Big Data, — поток, сравнимый с информационной загрузкой самых крупных сайтов и социальных сетей. Скопившийся массив данных представляет собой уникальный ресурс, который может быть использован в управлении бизнесом. Но традиционные методы анализа информации для этого уже не подходят. По‑настоящему эффективно работать с таким объемом данных возможно лишь с помощью технологий Индустрии 4.0. В условиях меняющейся экономической парадигмы богатый производственный «исторический опыт» — серьезное преимущество. Большие данные лежат в основе искусственного интеллекта. Его способность обучаться, понимать реальность и прогнозировать процессы напрямую зависит от объема загруженных знаний. При этом промышленные компании обладают мощной инженерной школой, активно занимаются внедрением и совершенствованием новых технологии. Это еще одно обстоятельство, которое делает их ключевыми игроками «новой экономики».
Интересное в сети
Наконец, отечественные промышленники знают цену эффективности бизнеса. Россия — страна больших расстояний. Нередко производственные активы находятся на большом удалении от потребителей. В этих условиях очень непросто быстро реагировать на колебания рынка. Традиционные технологии позволяют экономить не больше десятой доли процента. А между тем, цифровые решения уже сегодня позволяют сокращать издержки до 10−15% в месяц. Факт очевиден: в эпоху четвертой промышленной революции конкурентоспособным будет тот, кто научится наиболее эффективно применять новые технологии в разрезе накопленного опыта.
Петр Казначеев, директор Центра сырьевой экономики РАНХиГС : «В качестве первого шага в сторону «интегральной» системы искусственного интеллекта в нефтегазе можно было бы рассмотреть «умное» управление и корпоративное планирование. В данном случае речь могла бы идти о создании алгоритма оцифровки всей ключевой информации о деятельности компании — от месторождения до бензоколонки. Эта информация могла бы поступать в единый автоматизированный центр. На основе данной информации с помощью методов искусственного интеллекта могли бы делаться прогнозы и рекомендации по оптимизации работы компании».
Лидер цифровой трансформации
Осознавая эту тенденцию, индустриальные лидеры России и мира перестраивают бизнес-процессы, складывавшиеся десятилетиями, внедряют в производство технологии Индустрии 4.0 на основе промышленного интернета вещей, искусственного интеллекта и Big Data. Наиболее интенсивно трансформация происходит в нефтегазовой индустрии: отрасль динамично «цифровизируется», инвестируя в проекты, которые еще вчера казались фантастикой. Заводы, управляемые искусственным интеллектом и способные прогнозировать ситуации, установки, подсказывающие оператору оптимальный режим работы — все это уже сегодня становится реальностью.
При этом задача-максимум заключается в том, чтобы создать систему управления добычей, логистикой, производством и сбытом, которая объединила бы «умные» скважины, заводы и автозаправки в единую экосистему. В идеальной цифровой модели, в тот момент, когда потребитель нажимает на рычаг заправочного пистолета, аналитики компании в оперативном центре мгновенно получают информацию о том, какая марка бензина заправляется в бак, сколько нефти нужно добыть, поставить на завод и переработать, чтобы удовлетворить спрос в конкретном регионе. Пока что никому из российских и зарубежных компаний не удавалось построить такую модель. Однако дальше всех в решении этой задачи продвинулась «Газпром нефть». Ее специалисты сегодня реализуют ряд проектов, которые в итоге должны стать основой для создания единой платформы управления переработкой, логистикой и сбытом. Платформы, которой пока нет еще ни у кого в мире.
Цифровые двойники
На сегодняшний день НПЗ «Газпром нефти» являются одними из самых современных в отрасли. Однако четвертая промышленная революция открывает качественно новые возможности, одновременно предъявляя и новые требования к автоматизации. Точнее, речь идет не столько об автоматизации, сколько о практически полной оцифровке производства.
Основой нового этапа станут так называемые «цифровые двойники» — виртуальные копии установок НПЗ. В 3D-моделях достоверно описаны все процессы и взаимосвязи, происходящие в реальных прототипах. В их основе лежит работа искусственного интеллекта на базе нейронных сетей. «Цифровой двойник» может предлагать оптимальные режимы работы оборудования, прогнозировать его отказы, рекомендовать сроки ремонта. Среди других его плюсов — способность постоянно обучаться. Нейросеть сама находит ошибки, исправляет и запоминает их, улучшая тем самым свою работу и точность прогноза.
Базой для обучения «цифрового двойника» служит массив исторической информации. Современные установки нефтепереработки также сложны, как и организм человека. Сотни тысяч деталей, десятки тысяч датчиков. Техническая документация для каждой установки занимает помещение размером с актовый зал. Чтобы создать «цифрового двойника», всю эту информацию необходимо для начала загрузить в нейронную сеть. Затем начинается самый сложный этап — этап обучения искусственного интеллекта понимать установку. В него входят показания датчиков и контрольно-измерительных приборов, собранные за последние несколько лет работы установки. Оператор моделирует различные ситуации, заставляет нейронную сеть отвечать на вопрос «что будет, если поменять один из параметров работы?» — например, заменить один из компонентов сырья или увеличить энергоснабжение установки. Нейросеть анализирует опыт прошлых лет и методом вычисления исключает из алгоритма неоптимальные режимы, и учится прогнозировать будущую работу установки.
Интересное в сети
«Газпром нефть» уже полностью «оцифровала» два промышленных комплекса, задействованных в производстве автомобильного топлива — установку гидроочистки бензинов каталитического крекинга на Московском нефтеперерабатывающем заводе и установку, работающую на нефтеперерабатывающем заводе компании в Омске. Испытания показали, что искусственный интеллект способен одновременно учитывать огромное количество параметров их «цифровых двойников», принимать решения и оповещать о возможных отклонениях в работе еще до того момента, когда неприятность грозит перерасти в серьезную проблему.
Одновременно с этим «Газпром нефть» тестирует комплексные решения, которые позволят минимизировать влияние человеческого фактора в масштабах целого производства. Подобные проекты сейчас реализуются на битумных заводах компании в Рязани и Казахстане. Удачные решения, найденные опытным путем, впоследствии можно будет масштабировать до уровня больших НПЗ, что в итоге позволит создать эффективную цифровую платформу управления производством.
Николай Легкодимов, руководитель Группы консультирования по перспективным технологиям КПМГ в России и СНГ: «Решения, которые моделируют различные узлы, агрегаты и системы известны и применяются достаточно давно, в том числе и в нефтегазовой индустрии. О качественном скачке можно говорить лишь тогда, когда достигнута достаточная широта охвата этих моделей. Если удастся сочетать эти модели друг с другом, объединить их в целую сложную цепочку, то это, действительно, позволит решать задачи на совершенно новом уровне — в частности, моделировать поведение системы в критических, невыгодных и просто опасных условиях работы. Для тех сфер, где переоснащение и модернизация оборудования обходятся очень дорого, это позволит предварительно апробировать новые компоненты».
Управление эффективностью
В перспективе вся цепочка добавленной стоимости в блоке логистики, переработки и сбыта «Газпром нефти» будет объединена единой технологической платформой на базе искусственного интеллекта. «Мозгом» этого организма станет Центр управления эффективностью, созданный год назад в Санкт-Петербурге. Именно сюда будет стекаться информация от «цифровых двойников», здесь она будет анализироваться и здесь же, на основе полученных данных, будут приниматься управленческие решения.
Уже сегодня, в режиме реального времени более 250 тыс. датчиков и десятки систем транслируют информацию в Центр со всех активов компании, входящих в периметр блока логистики, переработки и сбыта «Газпром нефти». Каждую секунду сюда поступают 180 тыс. сигналов. Человеку только на просмотр этой информации потребовалось бы около недели. Цифровой мозг Центра делает это моментально: в режиме реального времени отслеживает качество продукции и количество нефтепродуктов по всей цепочке — от выхода с НПЗ до конечного потребителя.
Стратегическая же цель Центра в том, чтобы, используя технологии и возможности Индустрии 4.0, радикально повысить эффективность сегмента downstream. То есть не просто управлять процессами — это можно делать и в рамках традиционных систем, а сделать эти процессы наиболее эффективными: за счет прогнозной аналитики и искусственного интеллекта на каждом этапе бизнеса сокращать потери, оптимизировать процессы и предотвращать убытки.
В ближайшее время Центр должен научиться решать несколько ключевых задач, влияющих на эффективность управления бизнесом. В том числе прогнозировать будущее на 60 дней вперед: как поведет себя рынок через два месяца, сколько нефти нужно будет переработать, чтобы удовлетворить спрос на бензин в актуальный момент времени, в каком состоянии будет оборудование, смогут ли установки справиться с предстоящей нагрузкой и нужен ли им ремонт. При этом в ближайшие два года Центр должен выйти на 50%-ную мощность и начать отслеживать, анализировать и прогнозировать количество запасов нефтепродуктов на всех нефтебазах и ТЗК компании; в автоматическом режиме мониторить более 90% параметров производства; анализировать надежность более 40% технологического оборудования и разрабатывать мероприятия, предупреждающие потери нефтепродуктов и снижение их качества.
К 2020 году «Газпром нефть» ставит цель выйти на 100% возможностей Центра управления эффективностью. Среди заявленных показателей — анализ надежности всего оборудования, предупреждение потерь по качеству и количеству продукции, предиктивное управление технологическими отклонениями.
Дарья Козлова, старший консультант VYGON Consulting: «В целом интегрированные решения приносят существенный экономический эффект для отрасли. К примеру, по оценкам Accenture, экономический эффект от цифровизации может составить более 1 трлн $. Поэтому когда речь идёт о крупных вертикально-интегрированных компаниях, то внедрение интегрированных решений весьма оправдано. Но оно и оправдано для небольших компаний, так как повышение эффективности может высвободить им дополнительные средства за счёт снижения затрат, увеличить эффективность управления оборотным капиталом и т. д. ».
Интересное в сети
Ещё в прошлом году Управление энергетической информации Минэнерго США (EIA) прогнозировало, что добыча сырой нефти в США находится на пути к достижению исторических максимумов. В октябре 2017 года экспорт сырой нефти из США вырос почти до 2 млн баррелей в сутки, что стало новым рекордом для Америки - она теперь соперничает по объёмам экспорта с Кувейтом.
Такое положение дел вызывает беспокойство у флагманов индустрии, особенно у ОПЕК, и у сторонников альтернативной энергетики - они надеются на снижение производства нефти в США и повышение цен, даже текущие значения добычи вызывают серьезную обеспокоенность. В прошлом месяце Citi опубликовал прогноз, согласно которому производство сланцевой нефти в США удвоится за пять лет. Появятся новые игроки на крупнейших региональных рынках, которые изменят структуру поставок, один из самых быстроразвивающихся рынков - азиатский, и экспорт туда сланцевой нефти из США уже стал сенсационным.
Американские сланцевые компании анонсируют амбициозные проекты по наращиванию добычи. Их планы грозят подорвать усилия ОПЕК по стабилизации мирового рынка нефти и восстановлению цен на сырье. Добыча нефти в США по данным EIA в 2018 году может достичь 10 млн баррелей в сутки, этот уровень может стать рекордным с 1970 года, в котором был достигнут предыдущий максимум - 9,6 млн баррелей в сутки. За последние 10 лет добыча сланцевой нефти трансформировала традиционный рынок - значительно снизила добычу традиционной нефти, а также цены, в том числе в 2014 году и стала серьезной проблемой для ОПЕК.
Цифровые технологии и программное обеспечение оказывают большое влияние на добычу сланцевой нефти, все дальше трансформируя энергетическую отрасль. Ряд экспертов полагает, что энергетика находится на пороге настоящих перемен трансформации - сопоставимых с революционными преобразованиями «Амазона» в розничной торговле. Такое мнение высказал в американском Forbes Марк Миллз, стратегический партнёр Cottonwood Venture Partners - технологического венчурного фонда, специализирующегося на цифровых решениях для нефтегазовой индустрии. Миллз привел примеры стартапов, предлагающих программное обеспечение для горизонтального бурения, сети подрядчиков по требованию и платформы для проектирования скважин на основе искусственного интеллекта и других инновационных решений. Их общая черта - они узко специализируются в различных сегментах нефтяной промышленности, предоставляя решения, существенно сокращающие время, труд и затраты, одновременно улучшая результат.
По словам Миллза, три фактора в технологическом развитии вызовут в нефтегазовой отрасли «эффект «Амазона», который изменит ее лицо навсегда. Это дешевые вычислительные технологии с возможностью их промышленного применения, повсеместное присутствие коммуникационных сетей, и наконец - облачные технологии. Интернет вещей повсеместно проникает в нефтегазовую индустрию, наряду с технологиями анализа данных и искусственным интеллектом.
Именно эти направления современных цифровых технологий станут одной из движущих сил второй сланцевой революции. В частности, операторы проектов по добыче сланцевой нефти все больше обращают внимание на эффективные программные решения для бизнеса, уравнивающие силы независимых игроков и гигантов нефтегазовой индустрии, ранее десятилетиями доминировавших.
Но нефтегазовая отрасль комплексная, и технологические инновации приходят в нее неравномерно, пояснил Forbes Николай Легкодимов, руководитель группы консультирования по перспективным технологиям КПМГ в России и СНГ. То, что ближе всего к потребителю - розничная торговля (заправка и сопутствующие товары), действительно будет достаточно серьезно трансформироваться: за счет новых способов оплаты, перекрестных продаж с другими продуктами и предложениями, развития программ лояльности, интеграции с другими розничными услугами и т.д. Все больше и больше она будет похожа на обычную розницу. Эта часть и за рубежом, и в России будет сильно зависеть от технологий.
Впрочем, считает Легкодимов, в области, которые не видны конечному потребителю, но тем не менее являются основообразующими, например, добыча и переработка, цифровизация проникает в меньшей степени, но не потому, что она менее востребована, а потому что она там давно уже есть. Там исторически большое фондирование, серьезные промышленные группы и серьезные вендоры, которые работают над автоматизацией этих производств: «Соответственно здесь какого-то кардинального изменения не будет, просто потому что нет эффекта низкой базы. Конечно, какие-то новые наработки будут внедряться. Например, те же самые механизмы, основанные на искусственном интеллекте, повысят управление надежностью/отказоустойчивостью оборудования. Также потребителем всего цифрового будет геологоразведка - там, где много данных, много вариантов применения ИТ».
Как рассказала Forbes Дарья Козлова, старший консультант VYGON Consulting, необходимо разделить понятие операционных технологий, которые непосредственно связаны с разведкой и разработкой месторождений (4D сейсмика, горизонтальное бурение), и цифровых технологий, которые позволяют собирать и анализировать большие объёмы информации, увеличивая эффективность работы компаний. «Цифровые технологии являются инфраструктурой, позволяющей увеличить эффективность операционных технологий либо ускорить процесс их внедрения. Поэтому с одной стороны, они будут оказывать давление на цену нефти, ухудшая экономическую эффективность разработки нефти плотных пород. С другой, цифровые технологии увеличивают эффективность бурения. Вероятно, они стали одной из причин снижения точки безубыточности на формации Баккен с $58/барр в 2014 году до $32/барр в 2016 году». Но сланцевая революция тем не менее ограничена не только технологиями, но и экономикой и добычей сланцев. «На мой взгляд, ее перспективы - это исключительно вопрос того, достаточно ли дорога нефть на рынке, чтобы достаточно сложно технологически добывать ее сланцево», - пояснил Forbes Николай Легкодимов.
Пока что независимые нефтяные компании США инвестируют в технологии недостаточно много денег (по сравнению со здравоохранением или финансовым сектором), но, по прогнозам Марка Миллза, в недалеком будущем произойдет буквально шквал сделок по слиянию и поглощению в разработке программного обеспечения для нефти и газа. Причина этой консолидации понятна: среди производителей сланцевой нефти много независимых компаний, а технологические усовершенствования отделят победителей от проигравших. Часть независимых сланцевых компаний серьёзно обременены долгами, возникшими в результате расширения производства, и не все переживут новую цифровую революцию.
А среди конкурентов есть не только флагманы нефтегазовой индустрии, но и ВИЭ, которые наступают на пятки всякий раз, когда повышаются цены на нефть, и которые уже активно используют современное программное обеспечение - это станет сильной мотивацией сланцевых производителей. И действительно, в условиях низких цен на нефть флагманы индустрии уделяют все большое внимание этому направлению, внедряя цифровые технологии и сотрудничая с мировыми ИТ-компаниями - IBM, Microsoft. «По всему миру увеличивается количество «умных месторождений» и «умных скважин». ВР, например, даже проводил свой «Digital day», - рассказывает Дарья Козлова.
По ее мнению, в этом направлении российские компании не отстают от зарубежных партнеров. В России действует 27 интеллектуальных месторождений. Учитывая, что Россия обладает значительным ресурсным потенциалом трудноизвлекамых запасов, участков для поиска, а также проектов по применению методов увеличения нефтеотдачи, то цифровые технологии могут оказать существенное влияние на уровень добычи в стране. «По нашим оценкам, потенциальный дополнительный эффект может быть до 150 млн т к 2035 году. Поэтому их внедрения возможно даже необходимо дополнительно стимулировать», - пояснила Козлова.
Но российская нефтяная отрасль, отмечает Легкодимов, традиционно не была в авангарде технологий, сейчас этот тренд ломается. В то же время важно понимать, что речь идет не о внедрении перспективных технологий, а все еще об автоматизации. «Цифровое месторождение» или «цифровой завод» - это в большой степени программа по автоматизации: «Говорить о цифровом прорыве там, где не всегда удается отказаться от ручного ввода данных и от бумажного хранения записей, на мой взгляд, немного наивно».
Как отмечает Данила Шапошников, партнер North Energy Venture, над направлением «интеллектуальное месторождение» сейчас работают ведущие глобальные компании: Chevron - проект iFields, BP - проект Field of the Future, Shell - проект Smart Fields. Российские компании также не отстают.
«Однако центром развития данных технологий остаются стартапы. Ведущие мировые независимые и корпоративные венчурные фонды, среди которых Energy Ventures, Lime Rock Partners, Altira и многие другие, осуществляют инвестиции именно в этот сектор. В фокусе венчурной отрасли находятся следующие технологические направления: Instrumentation & Field Capture - сбор данных с помощью сенсоров с объектов наземной, подземной и подводной O&G инфраструктуры; Data Integration & Analytics - интерпретация и анализ данных, в том числе в реальном времени, для геологического моделирования, оптимизации буровых операций и пр.; Networking & Communications - технологии удаленного мониторинга объектов инфраструктуры месторождения», - отметил Шапошников.
Он также отметил, что в России число венчурных фондов с фокусом на технологии нефтегаза растет, к примеру, недавно РФПИ объявил о создании совместного с Saudi фонда с мандатом инвестировать в высокие технологии нефтесервиса.
Текст: Наталья Петрова, Иллюстрации: Алексей Столяров
Чтобы оценить эффект происходящих сегодня изменений, достаточно мысленно отступить в прошлое и вспомнить, как мы жили, работали и вели бизнес 10-15 лет назад. Аналитики, однако, утверждают, что это еще только начало процесса, и обещают деловому миру кардинальные перемены в ближайшем будущем. На верхних этажах корпораций хорошо чувствуют ветер перемен: в опросе генеральных директоров международных компаний, который регулярно проводит IBM, технологии вышли на первое место среди ключевых факторов бизнеса еще в 2012 году и с тех пор надежно удерживают это положение.
Эксперты отмечают, что опасность происходящих процессов в первую очередь в их масштабности и стремительности. Научно-технический прогресс никогда еще не проходил с такой скоростью — и эта скорость продолжает нарастать, оставляя все меньше времени на обдумывание, прогнозирование и подготовку. Сами изменения никогда прежде не были настолько всеохватывающими: оцифровка не обходит стороной ни одну область нашей жизни и рано или поздно цифры придут в каждую отрасль и в каждый дом. К тому же все предыдущие технологические прорывы касались материального мира, теперь же границы между материальным миром и виртуальным пространством стираются, смешивая воедино то, что всегда было надежно разделено. Как относиться к этим переменам? Чего ожидать от них и как действовать бизнесу?
Александр Дюков, председатель правления «Газпром нефти» : « Мы живем в особую эпоху — эпоху четвертой индустриальной революции. Эта эпоха оказывает очень серьезное влияние на мировую экономику. Мы прекрасно видим, как быстро возникают новые отрасли, как появляются и растут новые компании. Те игроки, которые ранее доминировали, вынуждены либо принять вызов развития цифровых технологий и пытаться ими активно заниматься, либо уйти с рынка. Если говорить о нефтяной отрасли, то мы, в отличие, например, от банковского бизнеса, не так зависимы и не так чувствительны к цифровой революции. Тем не менее использование цифровых технологий может дать компаниям определенные преимущества. Мы выбрали курс на глобальное технологическое лидерство, и одним из условий этого лидерства является эффективное, быстрое применение цифровых технологий».
В общем потоке
На первый взгляд кажется, что преобразования случаются бессистемно и непредсказуемо. «Цифровой ледоход» начинается то тут, то там — одну отрасль затрагивает по касательной, другую переворачивает с ног на голову, под откос идут недавние лидеры рынка, а на первый план выходят компании, о которых еще год назад никто не слышал. Так, с развитием интернета медленно, но верно с рынка уходят печатные СМИ, уступая место электронным. Меняется не только способ распространения информации, но и жанры и форматы обращения с печатным словом. Рынок за рынком меняют и технологии мобильных приложений — автоперевозки, банковские услуги, туризм. На очереди ретейл, сотовая связь и даже рынки B2B, где также начали появляться мобильные приложения, заменяющие различные сервисные функции. Модель взаимодействия, предложенная в свое время Uber, сегодня стала нарицательной.
Волна различных цифровых технологий и связанных с ними преобразований накатывает за волной: интернет, социальные сети, большие данные, нейросети… Однако внимательное изучение событий и движущих их сил показывает, что за внешним разнообразием кроются общие универсальные черты, позволяющие говорить о том, что мы имеем дело с единым процессом. Этот процесс изменений все чаще называют цифровой трансформацией.
Образовательная платформа
Яркий пример внедрения платформенного решения внутри компании — Корпоративный университет «Газпром нефти». Это новая форма образовательных проектов, позволяющая сотрудникам не просто быть потребителями знаний, но активно участвовать в их создании. Предпосылкой к появлению Корпоративного университета стала, с одной стороны, потребность большого количества сотрудников в повышении своей квалификации, а с другой — колоссальный массив знаний и опыта, накопленный экспертами компании. Формат платформы предоставляет и тем и другим практически неограниченные возможности для взаимодействия за счет тотальной интеграции образовательного пространства.
В то же время Корпоративный университет проводит большую закулисную работу, чтобы обеспечить сервис надлежащего качества. Структурной основой этой работы служат факультеты и кафедры внутри них. Кафедра — это профессиональное сообщество, которое является ключевым инструментом сохранения и распространения знаний. Носители профессионального опыта и знаний могут выступать в рамках этого сообщества в двух ролях. Как эксперты они обеспечивают высокое качество обучающего контента и следят за актуальностью наполнения моделей компетенций, профилей, тестов и учебных программ. Как внутренние тренеры они разрабатывают и проводят учебные курсы. Одна из важнейших задач Корпоративного университета — вовлечь руководителей и носителей экспертизы в эту работу и помочь им усилить умения и навыки, которые нужны для ее выполнения. В настоящий момент в Корпоративном университете уже действует 21 кафедра и планируется открытие еще 9. Платформенный формат Корпоративного университета позволяет вовлечь в его работу тысячи экспертов, которые способны обеспечить образовательный процесс для десятков тысяч руководителей и сотрудников.
О каких чертах идет речь? Во-первых, рост количества соединений. Количество соединений возрастает каждый раз, когда какой-то элемент физического мира, прежде изолированный, оказывается подключенным к цифровому миру. Таким элементом может быть сам человек или какой-то из окружающих его предметов и устройств. Цифровыми стали телефоны, фотоаппараты, плееры — все они превращаются во вспомогательные устройства для связи человека с сетью. Холодильники и стиральные машины уже осваивают wi-fi. Мы имеем дело с интернетом вещей (Internet of things). Цифровая касса самообслуживания. Цифровая стойка регистрации. Цифровой код на музейном экспонате. Само по себе возникновение соединений — явление не новое, новизна в бурном росте их количества.
Каждое действующее соединение становится источником информации для цифрового океана. Эта информация была рассеяна в физическом мире, но с новым подсоединением она влилась в общий информационный массив. И взрывной рост соединений приводит к взрывному росту количества доступной информации. Иными словами, мы копим большие данные (big data).
Доступная информация, в свою очередь, открывает неведомые доселе возможности взаимодействия. Сегодня стратегия игры баскетбольной команды может строиться не на опыте тренера, а на машинном анализе бросков и поведения на поле игроков соперника. Используя big data, Amazon анализирует тончайшие нюансы предпочтений своих клиентов и делает им удивительно точные предложения. «Яндекс.Пробки», взаимодействуя с различными источниками, собирают информацию о ситуации на дороге и расшивают транспортные потоки.
В результате рост цифровой плотности — количества соединений, доступной информации и взаимодействий — перебрасывает между физическим и цифровым миром мост: цифровой мир все точнее отражает физический и, в свою очередь, начинает преображать его. Это влияние может быть прямолинейным, как в примере с баскетболом, магазином и городской навигацией, или более опосредованным. Увеличение цифровой плотности в какой-то момент перерастает в качественные изменения окружающей среды, в которой существуют люди и бизнес.
Большие данные
В «Газпром нефти» феномен роста цифровой плотности уже успешно используют для повышения эффективности бизнеса. Так, еще в 2012 году в компании была запущена программа «ЭРА» («Электронная разработка активов»), нацеленная на развитие автоматизации в разведке и добыче. Геологическая информация обо всех месторождениях компании аккумулируется и анализируется в собственной информационной системе GeoMate, а в программе «Шахматка и техрежим» хранится информация со скважин и формируется технологический режим их работы.
Внедрение различных IT-решений немедленно принесло свои результаты — в компании кратно увеличилось количество информации, касающейся геологоразведки, разработки месторождений, эксплуатации скважин и т. д. Сегодня для результативной обработки данных сейсморазведки и построения гидродинамических моделей «Газпром нефть» обращается уже к помощи суперкомпьютера Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого. Такие мощности нужны, чтобы извлекать пользу из колоссального количества разнородных и малоструктурированных данных, получаемых при изучении сложных запасов.
Константин Кравченко, начальник департамента информационных технологий, автоматизации и телекоммуникаций: «Очень важно понимать, что цифровая трансформация — это не замена одной технологии на другую. Цифровая трансформация — это в первую очередь изменение модели управления бизнесом, изменение бизнес-процессов, перестройка модели организации и ведения дел в компании, причем в случае с нефтегазовыми компаниями речь идет о трансформации всех направлений ее деятельности — разведки, добычи, переработки, сбыта и корпоративного управления. Поэтому, для того чтобы такие масштабные преобразования были выполнены, требуется выработка стратегии цифровой трансформации. От отдельных инновационных инициатив и проектов мы должны перейти к единому поэтапному плану перехода на цифровую экономику. И такая работа в «Газпром нефти» уже ведется».
Другой пример активного практического использования возможностей, которые несет с собой идея цифровой трансформации, — анализ информации с применением машинного обучения — искусственного интеллекта. Ежедневно с добывающих активов «Газпром нефти» поступают большие объемы данных — эксплуатационные скважинные замеры (дебит жидкости, нефти, обводненность продукции, значения забойного давления), исследования физических характеристик пласта и добываемой жидкости. В то же время в силу разных причин эти данные могут быть не всегда корректны или полны и их анализ может привести к неверным выводам о текущем состоянии скважин или месторождения в целом и в конечном итоге повлиять на принятие решений, касающихся разработки. Такими решениями могут быть проведение гидроразрыва пласта или ремонта скважины, бурение боковых стволов или применение третичных методов повышения нефтеотдачи.
Задача искусственного интеллекта в этой ситуации — находить ошибки в данных и доопределять отсутствующие значения, тем самым повышая качество информации, выявлять новые, не замеченные ранее закономерности, ускорять сам процесс анализа. Только машине под силу проанализировать каждый мегабайт данных, интегрировать разнородные данные, учитывать различные закономерности при построении прогнозов. Сегодня специалисты Научно-технического центра «Газпром нефти» совместно с Инжиниринговым центром МФТИ начали разработку алгоритмов для обучения машин соответствующим навыкам. В перспективе — создание полноценного интеллектуального помощника для специалиста-разработчика.
Признаки трансформации
У цифровой трансформации есть масса симптомов, которые можно условно объединить в три группы. Во-первых, происходит изменение менталитета конечных потребителей, которое уже получило название консюмеризация. Смысл перемен в том, что специализированные IT-технологии все больше становятся доступны массовому пользователю. В свою очередь, пользователи пытаются использовать в офисе «домашние» технологии, не задумываясь над их безопасностью. За полтора десятилетия технологический акцент существенно сместился из бизнес-сегмента в потребительский сегмент: если в начале тысячелетия лидерами были такие технологические компании, как Microsoft, Cisco, IBM, работавшие прежде всего с бизнесом, то теперь на ведущие позиции вышли Google, Apple, Facebook, ориентированные на обычного человека в самом конце цепочки. Люди массово получили первоклассный цифровой опыт — и их ожидания и стиль поведения кардинально изменились. Человека, который вчера вместе с сыном провел видеосъемку своего района айфоном с квадрокоптера, не устраивает мобильное банковское приложение с интерфейсом как у банкомата или прежняя простая схема «заплатил — заправил — поехал» на АЗС — он хочет получить что-то большее, что-то, что отвечает остальному его опыту. В то же время, если человеку нужно на работе отправить файл большого объема или срочно связаться с кем-то, он не задумываясь воспользуется файлообменом в сети или мессенджером. Эти тенденции бизнес должен учитывать, чтобы не настал момент, когда компания будет казаться допотопной не только клиентам, но и собственным сотрудникам.
Центр управления эффективностю
В июне 2017 года в Санкт-Петербурге открылся Центр управления эффективностью нефтепереработки и сбыта (ЦУЭ) «Газпром нефти». Стратегическая цель этого уникального для отрасли проекта — построение единой цифровой платформы управления эффективностью цепочки добавленной стоимости — от поступления нефти на нефтеперерабатывающие заводы до реализации нефтепродуктов конечному потребителю. В работе центра используются современные технологии анализа данных, методы предиктивной аналитики и big data.
Принцип работы ЦУЭ построен на интеграции различных систем управления цепочкой добавленной стоимости, организации свободного и непрерывного обмена данными между ними и использовании методов предиктивной аналитики по таким параметрам, как спрос на нефтепродукты, надежность оборудования, качество нефтепродуктов, экологический мониторинг, энергоэффективность и др. В режиме реального времени 250 000 датчиков и десятки систем транслируют информацию в ЦУЭ со всех активов компании, входящих в периметр блока логистики, переработки и сбыта «Газпром нефти».
В рамках работы центра продолжается формирование точных инженерных моделей технологических установок — цифровых двойников активов, которые позволят перейти к проактивному управлению надежностью, безопасностью и эффективностью работы предприятий.
Еще один важный признак, что цифровая трансформация уже затронула ту или иную отрасль: демократичность конкурентной среды, которая достигается за счет снижения входного порога в бизнес и выражается в лавинообразном росте количества стартапов. Основатели многих стартапов выискивают небольшие ниши, где крупные компании плохо покрывают потребности клиентов, но при этом могут получить значительный доход. Они не обязательно соревнуются с «динозаврами» напрямую, но самим своим ярким существованием в выбранной нише формируют окружение, которое создает сильное конкурентное давление на традиционный бизнес. В такой консервативной отрасли, как нефтегаз, стартапы могут найти свое место, предлагая компаниям инновационные технологии, IT-продукты, решения в сфере управления бизнесом.
В тоже время демократизация бизнеса выливается в разнообразие используемых бизнес-моделей, причем это касается не только стартапов, хотя, несомненно, они задают здесь тон. Расширить или изменить свои способы взаимодействия с клиентами может любая компания, независимо от величины и сферы деятельности. Яркий пример нового подхода — платформенные решения. Одними из первых эту модель воплотили в жизнь Google и Apple, затем появились сотни потребительских платформ. Теперь пришло время промышленных компаний. В России развитием платформенных производственных систем занимается, например, Mail.ru Group. Холдинг уже вышел на рынок промышленного интернета вещей (industrial Internet of things, IIoT), запустив платформу Tarantool IIoT, которая позволяет собирать данные с датчиков на предприятиях и пересылать их для анализа в дата-центры.
Платформенные производственные системы позволяют по-новому выстраивать управление бизнесом, повышать производственную эффективность и оптимизировать всю цепочку добавленной стоимости. В «Газпром нефти» такой платформой стал недавно открывшийся Центр управления эффективностью в блоке логистики, переработки и сбыта (см. врез).
В то же время крупные промышленные компании и сами могут принимать активное участие в создании платформ как бизнес-моделей для взаимодействия различных представителей бизнеса — создателей технологий, провайдеров услуг. Так, «Газпром нефть» уже активно выступает заказчиком инноваций, одновременно привлекая к их созданию и научные организации, и производителей оборудования. В частности, компания реализует проект «Создание комплекса отечественных технологий и высокотехнологичного оборудования разработки запасов баженовской свиты». Этот проект можно считать прообразом платформенной модели взаимоотношений между всеми участниками рынка. Для участия в нем приглашаются различные научно-исследовательские институты и промышленные компании. А системную отработку и испытание новых отечественных технологий предполагается проводить на базе Центра разработки технологий добычи ТРИЗ, который «Газпром нефть» создает на территории Ханты-Мансийского автономного округа вместе с администрацией ХМАО — Югры.
Сбытовая платформа
Цифровая трансформация может дать существенные конкурентные преимущества для сбытового блока «Газпром нефти». Сегодня в компании создается цифровая сбытовая платформа. Она позволит тонко и точно настраивать продуктовое и сервисное предложение под каждого клиента в любом из каналов сбыта, быстро создавать и выводить на рынок новые продукты и сервисы, предоставлять потребителю моментальный доступ к необходимому решению — будь то договор на управление АЗС, контракт на поставку топлива или поручение на доставку заказа из интернет-магазина на конкретную станцию в конкретное время.
Иными словами, компания обеспечит себе лидерство на рынке конечного потребителя, в том числе и в B2B-сегменте, за счет использования накопленного знания о своем клиенте, организации эффективной сквозной логистики и способности органично интегрировать в собственное клиентское предложение возможности партнеров из любых других отраслей. IT-решения по этим трем направлениям и составят основу архитектуры цифровой сбытовой платформы. Детализация конкурентных направлений для формирования конкретных IT-проектов ведется в рамках разработки цифровой стратегии дирекции региональных продаж. До конца года разработка стратегии будет завершена и начнется реализация технологической компоненты платформы. Параллельно прорабатываются изменения в организационной модели дирекции, необходимые для формирования бизнес-составляющей цифровой сбытовой платформы.
Компания будущего
С ростом цифровой плотности меняются ключевые компетенции бизнеса, которые обеспечивают само его существование — позволяют создавать ценность для клиента и монетизировать созданную ценность. Возникновение одних и отмирание других ключевых компетенций нельзя назвать чем-то новым: когда-то появление автомобилей обесценило навыки управления лошадью, но создало потребность в навыках управления автомобилем. В наше время с появлением навигатора стал менее полезным навык ориентирования в городе — зато выросла ценность навыка обращения с цифровыми устройствами. То же самое происходит и на уровне организаций и отраслей. Однако и людям, и организациям бывает очень трудно отказаться от своих отшлифованных до блеска компетенций, когда в них отпадает потребность.
Изменения в ключевых компетенциях влекут за собой реструктуризацию индустрии, появление новых бизнес-моделей, организационные изменения. Цифровая трансформация бизнеса — развитие способности создавать и нарабатывать новые компетенции, которые делают бизнес успешным в обстановке постоянных и масштабных изменений. Медиа, ретейлеры, IT-ком пании, банки столкнулись с описанными явлениями в полный рост. Промышленность находится в стороне от центра событий, но те, кто чувствует себя в безопасности, занимаются самообманом: первые отголоски цифровой трансформации доносятся и сюда. По мнению экспертов, в цифровом будущем для компаний из нефтегазовой сферы на первое место выйдут компетенции, связанные с инновационным развитием, разработкой новых продуктов, развитием новых рынков. В то время как рутинные функции будут все больше отдаваться на откуп роботам, востребованными останутся знания, связанные с геологоразведкой, анализом данных, управлением надежностью и эффективностью компании.
Источник: popmech
Нейронные сети, цифровые двойники, искусственный интеллект. Технологии "Индустрии 4.0" изменят нефтяную отрасль до неузнаваемости
Архитекторы цифровой эпохи
Обычно самыми технологичными принято считать сферы информационных технологий и биомедицины. К компаниям традиционных отраслей, занимающимся, например, металлопрокатом или добычей и переработкой нефти, отношение совсем другое. На первый взгляд они кажутся консервативными, но именно их многие эксперты называют главными архитекторами новой цифровой эпохи.
Автоматизировать производственные процессы индустриальные гиганты начали еще в середине 30-х годов прошлого века. На протяжении многих десятилетий комплексы аппаратных и программных средств непрерывно совершенствовались и усложнялись. Автоматизация производственных процессов - например, в нефтепереработке - продвинулась далеко вперед. Работу современного нефтеперерабатывающего завода контролируют сотни тысяч датчиков и приборов, а поставки топлива в режиме реального времени отслеживаются системами спутниковой навигации. Каждый день средний российский НПЗ производит более 50 000 терабайт информации. Для сравнения, 3 миллиона книг, которые хранятся в цифровом хранилище Российской государственной библиотеки, занимают в сотни раз меньше - "всего" 162 терабайта.
Это и есть те самые "большие данные", или Big Data, - поток, сравнимый с информационной загрузкой самых крупных сайтов и социальных сетей. Скопившийся массив данных представляет собой уникальный ресурс, который может быть использован в управлении бизнесом. Но традиционные методы анализа информации для этого уже не подходят. По‑настоящему эффективно работать с таким объемом данных возможно лишь с помощью технологий Индустрии 4.0. условиях меняющейся экономической парадигмы богатый производственный "исторический опыт" - серьезное преимущество. Большие данные лежат в основе искусственного интеллекта. Его способность обучаться, понимать реальность и прогнозировать процессы напрямую зависит от объема загруженных знаний. При этом промышленные компании обладают мощной инженерной школой, активно занимаются внедрением и совершенствованием новых технологии. Это еще одно обстоятельство, которое делает их ключевыми игроками "новой экономики".
Наконец, отечественные промышленники знают цену эффективности бизнеса. Россия - страна больших расстояний. Нередко производственные активы находятся на большом удалении от потребителей. этих условиях очень непросто быстро реагировать на колебания рынка. Традиционные технологии позволяют экономить не больше десятой доли процента. А между тем, цифровые решения уже сегодня позволяют сокращать издержки до 10−15% в месяц. Факт очевиден: в эпоху четвертой промышленной революции конкурентоспособным будет тот, кто научится наиболее эффективно применять новые технологии в разрезе накопленного опыта. Петр Казначеев, директор Центра сырьевой экономики РАНХиГС : " качестве первого шага в сторону "интегральной" системы искусственного интеллекта в нефтегазе можно было бы рассмотреть "умное" управление и корпоративное планирование. данном случае речь могла бы идти о создании алгоритма оцифровки всей ключевой информации о деятельности компании - от месторождения до бензоколонки. Эта информация могла бы поступать в единый автоматизированный центр. На основе данной информации с помощью методов искусственного интеллекта могли бы делаться прогнозы и рекомендации по оптимизации работы компании".
Лидер цифровой трансформации
Осознавая эту тенденцию, индустриальные лидеры России и мира перестраивают бизнес-процессы, складывавшиеся десятилетиями, внедряют в производство технологии Индустрии 4.0 на основе промышленного интернета вещей, искусственного интеллекта и Big Data. Наиболее интенсивно трансформация происходит в нефтегазовой индустрии: отрасль динамично "цифровизируется", инвестируя в проекты, которые еще вчера казались фантастикой. Заводы, управляемые искусственным интеллектом и способные прогнозировать ситуации, установки, подсказывающие оператору оптимальный режим работы - все это уже сегодня становится реальностью.
При этом задача-максимум заключается в том, чтобы создать систему управления добычей, логистикой, производством и сбытом, которая объединила бы "умные" скважины, заводы и автозаправки в единую экосистему. идеальной цифровой модели, в тот момент, когда потребитель нажимает на рычаг заправочного пистолета, аналитики компании в оперативном центре мгновенно получают информацию о том, какая марка бензина заправляется в бак, сколько нефти нужно добыть, поставить на завод и переработать, чтобы удовлетворить спрос в конкретном регионе. Пока что никому из российских и зарубежных компаний не удавалось построить такую модель. Однако дальше всех в решении этой задачи продвинулась "Газпром нефть". Ее специалисты сегодня реализуют ряд проектов, которые в итоге должны стать основой для создания единой платформы управления переработкой, логистикой и сбытом. Платформы, которой пока нет еще ни у кого в мире.
Цифровые двойники
На сегодняшний день НПЗ "Газпром нефти" являются одними из самых современных в отрасли. Однако четвертая промышленная революция открывает качественно новые возможности, одновременно предъявляя и новые требования к автоматизации. Точнее, речь идет не столько об автоматизации, сколько о практически полной оцифровке производства.
Основой нового этапа станут так называемые "цифровые двойники" - виртуальные копии установок НПЗ. 3D-моделях достоверно описаны все процессы и взаимосвязи, происходящие в реальных прототипах. их основе лежит работа искусственного интеллекта на базе нейронных сетей. "Цифровой двойник" может предлагать оптимальные режимы работы оборудования, прогнозировать его отказы, рекомендовать сроки ремонта. Среди других его плюсов - способность постоянно обучаться. Нейросеть сама находит ошибки, исправляет и запоминает их, улучшая тем самым свою работу и точность прогноза.
Базой для обучения "цифрового двойника" служит массив исторической информации. Современные установки нефтепереработки также сложны, как и организм человека. Сотни тысяч деталей, десятки тысяч датчиков. Техническая документация для каждой установки занимает помещение размером с актовый зал. Чтобы создать "цифрового двойника", всю эту информацию необходимо для начала загрузить в нейронную сеть. Затем начинается самый сложный этап - этап обучения искусственного интеллекта понимать установку. него входят показания датчиков и контрольно-измерительных приборов, собранные за последние несколько лет работы установки. Оператор моделирует различные ситуации, заставляет нейронную сеть отвечать на вопрос "что будет, если поменять один из параметров работы?" - например, заменить один из компонентов сырья или увеличить энергоснабжение установки. Нейросеть анализирует опыт прошлых лет и методом вычисления исключает из алгоритма неоптимальные режимы, и учится прогнозировать будущую работу установки.
"Газпром нефть" уже полностью "оцифровала" два промышленных комплекса, задействованных в производстве автомобильного топлива - установку гидроочистки бензинов каталитического крекинга на Московском нефтеперерабатывающем заводе и установку, работающую на нефтеперерабатывающем заводе компании в Омске. Испытания показали, что искусственный интеллект способен одновременно учитывать огромное количество параметров их "цифровых двойников", принимать решения и оповещать о возможных отклонениях в работе еще до того момента, когда неприятность грозит перерасти в серьезную проблему.
Одновременно с этим "Газпром нефть" тестирует комплексные решения, которые позволят минимизировать влияние человеческого фактора в масштабах целого производства. Подобные проекты сейчас реализуются на битумных заводах компании в Рязани и Казахстане. Удачные решения, найденные опытным путем, впоследствии можно будет масштабировать до уровня больших НПЗ, что в итоге позволит создать эффективную цифровую платформу управления производством.
Николай Легкодимов, руководитель Группы консультирования по перспективным технологиям КПМГ в России и СНГ: "Решения, которые моделируют различные узлы, агрегаты и системы известны и применяются достаточно давно, в том числе и в нефтегазовой индустрии. О качественном скачке можно говорить лишь тогда, когда достигнута достаточная широта охвата этих моделей. Если удастся сочетать эти модели друг с другом, объединить их в целую сложную цепочку, то это, действительно, позволит решать задачи на совершенно новом уровне - в частности, моделировать поведение системы в критических, невыгодных и просто опасных условиях работы. Для тех сфер, где переоснащение и модернизация оборудования обходятся очень дорого, это позволит предварительно апробировать новые компоненты".
Управление эффективностью
перспективе вся цепочка добавленной стоимости в блоке логистики, переработки и сбыта "Газпром нефти" будет объединена единой технологической платформой на базе искусственного интеллекта. "Мозгом" этого организма станет Центр управления эффективностью, созданный год назад в Санкт-Петербурге. Именно сюда будет стекаться информация от "цифровых двойников", здесь она будет анализироваться и здесь же, на основе полученных данных, будут приниматься управленческие решения.
Уже сегодня, в режиме реального времени более 250 тыс. датчиков и десятки систем транслируют информацию в Центр со всех активов компании, входящих в периметр блока логистики, переработки и сбыта "Газпром нефти". Каждую секунду сюда поступают 180 тыс. сигналов. Человеку только на просмотр этой информации потребовалось бы около недели. Цифровой мозг Центра делает это моментально: в режиме реального времени отслеживает качество продукции и количество нефтепродуктов по всей цепочке - от выхода с НПЗ до конечного потребителя.
Стратегическая же цель Центра в том, чтобы, используя технологии и возможности Индустрии 4.0, радикально повысить эффективность сегмента downstream. То есть не просто управлять процессами - это можно делать и в рамках традиционных систем, а сделать эти процессы наиболее эффективными: за счет прогнозной аналитики и искусственного интеллекта на каждом этапе бизнеса сокращать потери, оптимизировать процессы и предотвращать убытки.
ближайшее время Центр должен научиться решать несколько ключевых задач, влияющих на эффективность управления бизнесом. том числе прогнозировать будущее на 60 дней вперед: как поведет себя рынок через два месяца, сколько нефти нужно будет переработать, чтобы удовлетворить спрос на бензин в актуальный момент времени, в каком состоянии будет оборудование, смогут ли установки справиться с предстоящей нагрузкой и нужен ли им ремонт. При этом в ближайшие два года Центр должен выйти на 50%-ную мощность и начать отслеживать, анализировать и прогнозировать количество запасов нефтепродуктов на всех нефтебазах и ТЗК компании; в автоматическом режиме мониторить более 90% параметров производства; анализировать надежность более 40% технологического оборудования и разрабатывать мероприятия, предупреждающие потери нефтепродуктов и снижение их качества.
К 2020 году "Газпром нефть" ставит цель выйти на 100% возможностей Центра управления эффективностью. Среди заявленных показателей - анализ надежности всего оборудования, предупреждение потерь по качеству и количеству продукции, предиктивное управление технологическими отклонениями.
Дарья Козлова, старший консультант VYGON Consulting: " целом интегрированные решения приносят существенный экономический эффект для отрасли. К примеру, по оценкам Accenture, экономический эффект от цифровизации может составить более 1 трлн $. Поэтому когда речь идёт о крупных вертикально-интегрированных компаниях, то внедрение интегрированных решений весьма оправдано. Но оно и оправдано для небольших компаний, так как повышение эффективности может высвободить им дополнительные средства за счёт снижения затрат, увеличить эффективность управления оборотным капиталом и т. д. ".
Цифровизация (в широком смысле) - процесс внедрения цифровых систем передачи (ЦСП) на уровне первичных сетей, средств коммутации и управления, обеспечивающих передачу и распределение потоков информации в цифровом виде на уровне вторичных сетей.
Время от времени у всех нас возникает необходимость создать небольшую базу данных с удобной и понятной логикой и интерфейсом, но при этом желание возиться с Access или прочими подобными программами совершенно отсутствует...