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.
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.
Когда мы говорим про нейросети и машинное обучение, то в первую очередь представляем себе цифровых помощников в смартфонах, работу с изображениями или искусственный интеллект, который пишет музыку. На самом деле технологии концепции «Индустрия 4.0», к которым относятся и нейросети, применяются, в том числе, и для совершенно других вещей. N + 1 совместно с «Газпром нефтью» создали тест, который в интерактивной форме расскажет вам о применении современных технологий в нефтедобывающей отрасли. Дерзайте!
1. Интеллектуальная система «Когнитивный геолог» использует алгоритмы машинного обучения при обработке больших данных. Зачем?
2. Нефтеперерабатывающие заводы (НПЗ) сегодня создают цифровые двойники своих установок - виртуальные модели оборудования и модели процессов, протекающих в рамках этих установок на базе нейросетей. Это делается для того, чтобы:
3. Нефтяные компании сегодня используют так называемый «цифровой бур». Как вы думаете, что это такое?
4. Нефтяники провели лазерное сканирование всех зданий и сооружений одного из месторождений. Зачем им это понадобилось?
5. Месторождения со временем истощаются, но это не значит, что нефти там не остается. Подбирая разные режимы добычи с помощью самообучающихся алгоритмов, можно попытаться продолжить добычу. Что это может дать?
6. Объем данных о геологических параметрах и ходе эксплуатации месторождений постоянно растет. О каком, по вашему мнению, объеме данных идет речь?
7. Если порядка 1000 АЗС, располагающихся на заправках по всей России, с помощью промышленного интернета вещей объединить в одну цифровую систему, то на сколько может увеличиться их выручка только за счет продажи кофе?
8. Сегодня в «Газпром нефти» всю транспортировку, переработку и продажу потребителям нефтепродуктов контролирует гигантская сеть из 250 000 датчиков. Информация, получаемая от них, ложится в основу больших данных. Сколько рутинных решений на их основе, по подсчетам экспертов «Газпром нефти», искусственный интеллект будет принимать к 2025 году?
По оценке консалтинговой компании Ernst & Young, основной драйвер цифровой трансформации в нефтегазовой отрасли – внедрение новых бизнес-технологий, которые еще называют "подрывными инновациями" (disruptive innovation). Однако пока 70% ключевых проектов в "нефтянке" в России и в мире сосредоточены на снижении затрат, 20% - на поддерживающих технологиях и только 10% - на этих самых "подрывных инновациях". Игроки нефтегазовой отрасли признают, что отрасль идет к цифровой трансформации бизнеса медленно по ряду причин. В частности, в госпрограмме "Цифровая экономика" отраслевая специфика почти не учтена и не у всех компаний есть понимание того, в чем все-таки заключается их цифровая трансформация.
"Основной драйвер цифровизации в нефтегазе – это "подрывные инновации". Срок возврата инвестиций в такие новые бизнес-технологии – наиболее короткий, в отличие от возврата инвестиций в решения, направленные на снижение затрат, поддерживающие проекты и др.", - отметил партнер, руководитель группы по оказанию консультационных услуг компаниям нефтегазовой отрасли в СНГ в Ernst & Young Артем Козловский, выступая на III Федеральном ИТ-форуме нефтегазовой отрасли России "Smart Oil and Gas 2017: Цифровая трансформация нефтегазовой индустрии", организованном ComNews Conferences и дочерней компанией ПАО "Газпром нефть" – ООО "ИТСК".
Во всех нефтяных компаниях уже запущена тема цифровизации, отметил начальник департамента информационных технологий, автоматизации и телекоммуникаций ПАО "Газпром Нефть" Константин Кравченко. " Мы сделали программу сопровождения бурения, которая позволяет управлять этим процессом. В этом году мы запустили Центр управления эффективностью. Мы создаем сейчас Центр управления добычей", - рассказал он.
Он напомнил, что цифровизация бросает нефтяным компаниям новые вызовы, но дает и новые возможности. В будущем компаниям придется поменять бизнес-модели. Он провел аналогию из телеком-отрасли: по мере возникновения мессенджеров традиционные операторы связи меняют свою бизнес-модель и начинают зарабатывать на новых для них услугах. В нефтегазовой отрасли вызов традиционному нефтяному бизнесу бросают, например, возникновение электромобилей и использование возобновляемых источников энергии. Задача нефтегазовой отрасли в таких условиях – менять свою бизнес-модель, перевоплотиться, стать более эффективной, стать другой.
Директор по развитию бизнеса Industrie 4.0 Maturity Center Мартин Блейдер отметил преимущества цифрового предприятия перед традиционным. Гибкое цифровое предприятие быстрее реагирует на различные происходящие на нем незапланированные события благодаря производству в реальном времени, интеграции всех информационных систем между собой, анализу больших данных и применению искусственного интеллекта, автоматизации производственных процессов и др.
Однако представление о том, что такое цифровизация и как ее осуществлять, пока есть не у всех в отрасли. "Цифровизация похожа на секс в подростковом возрасте: все о нем разговаривают, но никто не занимается. Сейчас цифровизации уделяют много внимания: все перекрасились, все на своих слайдах говорят, что занимаются цифровизацией, используют слово digital, а понимания, что на самом деле происходит, нет, - сказал начальник управления информационных технологий ОАО "Сургутнефтегаз" Ринат Гимранов. – Нужно сначала сформулировать цели цифровизации, а потом свои запросы для построения цифровых решений".
Отвечая на вопрос из зала, как относятся к цифровизации руководители других дивизионов нефтяных компаний, Ринат Гимранов кратко ответил: "Раз Владимир Путин сказал – "все в цифру" – то неужели какой-то начальник будет против?".
Начальник управления метрологии, автоматизации, стандартизации и информационных технологий АО "Зарубежнефть" Вячеслав Берзин отметил, что в госпрограмме "Цифровая экономика" почти не учтена отраслевая специфика. Во время онлайн-голосования, которое устроили организаторы форума, участники ответили на вопрос, как отрасли следует представлять свои интересы в цифровой экономике. Большинство присутствующих в зале проголосовали за создание отраслевой группы по формированию требований к цифровой инфраструктуре, инновационным технологиям, нормативным актам и системе подготовки кадров.
"Зато в госпрограмме четко прописано, что выпуск стандартов и нормативов по Интернету вещей намечен на 2019-2020 гг. А нам Интернет вещей нужен уже сейчас", - отметил Вячеслав Берзин. Как отметил Ринат Гимранов, технологии Интернета вещей можно внедрять уже сейчас, без принятия стандартов, однако важно, чтобы IoT-решения были нормальными. Президент, член совета директоров, председатель правления АО "ЭР-Телеком Холдинг" Андрей Кузяев считает, что ждать выпуска стандартов по IoT – это потеря времени. "Мы будем развивать IoT, не дожидаясь развития стандартов", - заявил он.
На взгляд генерального директора SAP в СНГ Павла Гонтарева, сейчас нефтегазовая отрасль развивается медленнее, чем другие отрасли. Есть различные причины для этого. Президент Национальной ассоциации нефтегазового сервиса Виктор Хайков напомнил, что нефтегазовая отрасль – консервативна и небыстро воспринимает новые цифровые решения на рынке. Среди всех остальных компаний он отметил ПАО "Газпром нефть", как продвинувшуюся дальше остальных в направлении цифровой трансформации.
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...
Открытие бизнеса
Где можно и где нельзя работать после туберкулеза Где можно работать после
Форекс
Направления повышения эффективности использования собственного капитала На базе двигателя с плоским печатным якорем разработаны изделия для автомобильной промышленности
Банки
