РФ успешно внедряет цифровые технологии в отраслевые производственные процессы

Цифровизация нефтегазовой отрасли уже давно вышла за рамки автоматизации отдельных операций. Сегодня искусственный интеллект, цифровые двойники, промышленный интернет вещей и предиктивная аналитика помогают компаниям снижать издержки, предотвращать аварии и принимать решения практически в режиме реального времени.

При этом эксперты в разговоре с «РГ» отмечают: главный фактор успеха сегодня — не сами технологии, а их грамотная интеграция в производственные процессы.

Управление в реальном времени

Наибольший эффект сегодня дают решения, которые позволяют непрерывно контролировать состояние оборудования и быстрее реагировать на любые отклонения. По словам собеседников «РГ», ИИ уже доказал свою эффективность в самых разных производственных задачах. Наиболее зрелыми направлениями эксперты называют цифровую диагностику оборудования, автоматизированный анализ телеметрии, оптимизацию добычи и транспортировки сырья.

Данные важнее алгоритмов

При этом сами технологии перестают быть главным ограничением цифровой трансформации. Все чаще компании сталкиваются с проблемами качества данных и интеграции существующих информационных систем.

Директор по работе с корпоративным сектором Группы Arenadata Максим Власюк считает, что нефтегазовая отрасль уже вступила в новый этап цифровизации, но также отмечает, что отдельные ограничения все же тормозят этот процесс.

По его словам, наибольший производственный эффект сегодня дает не отдельная технология, а связка промышленного интернета вещей, аналитики данных, искусственного интеллекта и цифровых двойников. Именно данные связывают эти решения в единый контур: чтобы модель могла прогнозировать отказ оборудования или рекомендовать режим добычи, ей нужна достаточно длинная и качественная история показаний, понятный контекст этих данных и возможность сопоставлять информацию из разных систем. Поэтому быстрее получают отдачу от ИИ и цифровых двойников компании, которые заранее выстроили сбор, хранение, очистку и управление производственными данными.

«Главной проблемой все чаще становится не отсутствие технологий, а сложность их масштабирования на реальное производство. Пилот можно построить на одном месторождении, но при переходе к десяткам предприятий часть отработанных процессов ломается. Отрасль постепенно движется к созданию непрерывного цифрового контура управления производством, в котором информация с оборудования поступает практически в режиме реального времени, объединяется с инженерными и историческими данными, анализируется алгоритмами и сразу используется для корректировки производственных сценариев».

Максим Власюк

Директор по работе с корпоративным сектором Группы Arenadata

При масштабировании, добавляет эксперт, различия между предприятиями становятся особенно заметны: данные хранятся в разных системах, одни и те же показатели описываются по-разному, часть истории остается только в документах, а качество телеметрии может существенно различаться. Отдельная задача — связать ИТ- и производственный контуры: накопленные за десятилетия АСУ ТП, специализированные инженерные решения, геологические и корпоративные системы нельзя просто заменить одной новой платформой. Поэтому, по мнению эксперта, цифровизация требует выстраивания слоя управления данными поверх разнородной инфраструктуры.

Следующий этап

Эксперты уверены, что в ближайшие пять-десять лет цифровизация нефтегазовой отрасли станет еще более комплексной. При этом главным конкурентным преимуществом станет уже не количество внедренных цифровых решений.

Максим Власюк подчеркивает, что главным ограничителем этого перехода будет не вычислительная мощность сама по себе. «Все эти технологии зависят от одного и того же ресурса - достоверных, доступных и хорошо описанных данных. Поэтому в ближайшие пять-десять лет конкурировать будут не только алгоритмы, но и архитектуры работы с данными", — отмечает он.

Выиграют компании, которые смогут выстроить единую систему работы с производственными данными, связать между собой оборудование, программные платформы и аналитические модели, а главное - научатся измерять экономический эффект каждого внедрения.

Источник: Российская газета