Управление эффективностью

Управление эффективностью

«Газпром нефть» начала создание единой цифровой платформы логистики, переработки и сбыта

Текст: Сергей Орлов
Фото: Александр Зубков, Николай Рыков, Александр Таран
Инфографика: Алексей Столяров

Cегмент downstream — обширное поле для использования цифровых технологий нового поколения. Тотальная автоматизация НПЗ сегодня генерирует колоссальные потоки информации, поступающие с сотен тысяч датчиков и приборов. Системы спутниковой навигации позволяют отслеживать каждый элемент транспортной сети в режиме реального времени. Сбытовые сети накопили массу статистики о зависимости баланса спроса и предложения в зависимости от внешних факторов. Использовать эти данные в управлении бизнесом по-настоящему эффективно можно лишь с помощью технологий Индустрии 4.0

Заезжая на АЗС, вряд ли кто-то задумывается о том, какой сложный процесс запускает, просто нажимая на рычаг заправочного пистолета. Информация о покупке 40 литров конкретного вида топлива фиксируется, становится частью отчетных данных, по которым оценивается общая картина спроса на бензин в конкретной части конкретного региона, исходя из этой информации формируются планы АЗС, графики работы транспорта и нефтебаз и, в конечном итоге, производственные планы нефтеперерабатывающих заводов. Однако сегодня это не очень быстрый (а точнее, очень небыстрый) процесс, так как на каждом этапе создается свой пакет отчетности, аналитики. Планирование работы каждого из элементов производственно-сбытовой схемы имеет серьезные разрывы, связанные и со скоростью передачи информации, и с ее качеством. Да и «ручная аналитика», откровенно говоря, не самый идеальный исходный материал для точного прогнозирования.

Все кардинально меняет использование технологий Индустрии 4.0, минимизирующее влияние человеческого фактора и переводящее работу всего сложного отчетно-аналитико-планового механизма сегмента downstream фактически в режим реального времени. То есть в идеальной цифровой системе производства и сбыта нажатие на рычаг заправочного пистолета можно сравнивать уже не с запуском сложного многоступенчатого механизма, а с выстрелом, сделанным в начале цепи создания стоимости и практически мгновенно попадающим в цель, расположенную в самом ее начале — на НПЗ, при этом оказывающим влияние на все промежуточные логистические элементы. Построением именно такой, идеальной модели уже занялись в «Газпром нефти», запустив реализацию нескольких 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.

Завод по схеме «два в одном»

Рассматривать схему управления логистикой, переработкой и сбытом лучше, конечно, с ее начала, то есть с НПЗ. И здесь у «Газпром нефти», казалось бы, настраивать особо ничего и не надо: заводы компании одни из самых современных в отрасли, Омский НПЗ так и вовсе технологический лидер, а степень автоматизации производства, основанная на решениях таких грандов в этой сфере, как Honeywell, Yokogawa, AspenTech, вполне сопоставима с лучшими мировыми образцами. Но все это — в действующей системе координат. Новая промышленная революция предлагает качественно новые возможности повышения эффективности, однако и требования к автоматизации новые технологии предъявляют совершенно иные. Точнее, тут уже стоит говорить не столько об автоматизации, сколько о практически полной оцифровке производства.

Основа для внедрения оптимизационных схем нового поколения — технология так называемых цифровых двойников. Упрощенно — это виртуальные копии реального объекта, которые ведут себя точно так же, как реальные объекты, действующие в идеальных условиях. Соответственно, цифровой двойник установки НПЗ должен заключать в себе максимально полную информацию о каждом ее элементе, включая данные о характеристиках деталей и узлов, инженерных систем, средств автоматизации, их сроках службы, периодах обслуживания и т.д. Но и это далеко не все. Двойник должен содержать детальное описание физико-химических процессов, процессов потребления и выработки энергии, а также все возможные параметры входного сырья, приходящего на установку, и все возможные продукты производства. То есть цифровой двойник — это далеко не просто 3D-схема, как это многие себе представляют, это сложнейшая математическая модель, позволяющая просчитать влияние изменения любых внешних и внутренних условий на всю систему. А значит, с помощью цифрового двойника можно выбирать оптимальные режимы работы оборудования, прогнозировать его отказы, принимать решения о сроках ремонта исходя из того, как это повлияет на общую эффективность работы и установки и всей технологической цепи.

Однако есть у точных цифровых двойников один большой недостаток: их очень сложно и дорого создавать. Индустрия 4.0 предлагает и другой вариант получения математических моделей установок — за счет средств машинного обучения — нейросетей, использующих уже существующий огромный массив данных о работе оборудования. Впрочем, этот способ тоже не без минусов — любая реконструкция, модернизация и даже ремонт, предполагающие замены какого-либо узла установки, требуют переобучения всей модели, на что пока уходит много времени.

Фото: Александр Зубков, Николай Рыков, Александр Таран

В «Газпром нефти» считают, что оптимальным решением станет гибридный подход, предполагающий использование нейросетей там, где процесс тяжело описывать, но при этом он достаточно постоянен. Для процессов, которые могут меняться в широком диапазоне, лучше использовать точные цифровые двойники. В «Газпром нефти» уже приступили к оцифровке производственных объектов, начав на Московском НПЗ с создания цифрового двойника установки гидроочистки бензина каталитического крекинга, а на ОНПЗ — установки первичной переработки нефти АТ-9 (см. врез). Комплексные же решения в этой сфере пилотируются на базе активов битумного бизнеса компании. В Шымкенте (Казахстан) в рамках проекта BitumPlant создается полностью оцифрованный завод-робот с возможностью удаленного управления. Там разворачивается цифровая система метрологического онлайн-контроля с каналами передачи больших потоков информации из автоматизированной системы управления техпроцессами в озеро данных, и, разумеется, создаются самосовершенствующиеся цифровые двойники.

На Рязанском заводе битумных материалов в рамках проекта BitumLab отрабатываются принципы создания модульной архитектуры цифрового двойника целого производственного актива, создаются алгоритмы для создания самообучающейся системы оптимизации производственного процесса, разрабатываются средства предписывающей аналитики для управления эффективностью производства и системы контроля качества сырья и продукции в режиме онлайн.

Все удачные решения, найденные опытным путем на «маленьких» битумных заводах, впоследствии можно будет масштабировать до уровня больших НПЗ, что в итоге позволит создать эффективную цифровую платформу управления производством. Оцифрованный прогнозный эффект от решения этой задачи — увеличение межремонтных пробегов до 6–7 лет, двукратное сокращение сроков капитального строительства, снижение энергопотребления на 30%. При этом производственная платформа станет важной частью единой платформы управления логистикой, переработкой и сбытом. Большим шагом в объединении всех элементов этой цепи стало создание Центра управления эффективностью (ЦУЭ) в Санкт-Петербурге.

Цифровой двойник

Технология цифрового двойника — помощника оператора — в настоящее время тестируется на Московском нефтеперерабатывающем заводе «Газпром нефти». Цифровой двойник помогает оператору установки гидроочистки бензина от серы максимально эффективно управлять производственным объектом, используя данные непосредственно с источников в режиме реального времени.

Фото: Александр Зубков, Николай Рыков, Александр Таран

В основе работы системы лежит технология искусственного интеллекта на базе нейросетей. Ее плюс — это не только быстрое построение сложной прогнозной модели, но и постоянное обучение. Нейросеть сама находит ошибки, исправляет их, тем самым постоянно улучшает свою работу и точность прогноза. Тестируе-мый цифровой двойник помогает оператору выбирать самые эффективные режимы работы установки с учетом всех параметров: производственной эффективности, надежности, возможной нагрузки на окружающую среду и энергоэффективности. В том числе цифровой двойник прогнозирует содержание в будущем бензине серы — главного показателя, определяющего экологический стандарт топлива, и позволяет своевременно корректировать параметры технологического процесса

Сфера эффективности

Сегодня средствами автоматизированного мониторинга охвачены порядка 90% технологических параметров и материальных потоков по всей цепочке добавленной стоимости блока логистики, переработки и сбыта. Это гигантские информационные реки, которые пока не приносят того эффекта, которые могли бы, — просто потому, что не существует эффективных инструментов их комплексного анализа и оптимизационного использования. Центр управления эффективностью как раз и должен стать точкой, куда будут заводиться все данные из всех активов и со всех логистических направлений (для этого в ноябре 2017 года развернуто озеро данных), где они будут анализироваться и на основе которых в режиме реального времени будут приниматься управленческие решения. То есть, по большому счету, ЦУЭ и есть главная стартовая точка процесса создания цифровой платформы логистики, переработки и сбыта «Газпром нефти».

Центр управления эффективностью

Инфографика: Алексей Столяров Инфографика: Алексей Столяров

В ближайшее время Центр должен научиться решать несколько ключевых задач, влияющих на эффективность управления всей цепочкой добавленной стоимости. Первая — это объединение всех производственных, логистических и сбытовых активов компании единым 60-дневным скользящим планированием с учетом данных за прошедший день и предиктивной аналитики спроса на нефтепродукты, надежности оборудования, качества нефти. То есть речь идет о формировании краткосрочных наиболее эффективных производственных целей, которые мгновенно пересчитываются при изменении внешних условий для поддержания максимально возможной производительности, маржинальности и надежности производства в любой момент времени.

Еще одна важная задача — переход на управление по отклонениям. Его основой станет программа мониторинга движения материальных потоков «Нефтеконтроль». На основе информации, поступающей от контрольно-измерительных приборов, будет отслеживаться качество и количество нефти и нефтепродуктов на всем пути от поступления сырья на входе производственного процесса до реализации нефтепродуктов конечным потребителям, что позволит выявить точки возникновения потерь, изменения качественных характеристик продукта в режиме реального времени, определить проблемные зоны и своевременно выбрать (или разработать) и реализовать корректирующие мероприятия.

Значительный эффект должно дать и создание интегрированной системы управления надежностью. На основе информации об актуальном состоянии оборудования, плановых сроках его замены, статистических данных эксплуатации искусственный интеллект будет формировать оптимальные планы проведения диагностики и упреждающих ремонтов и замен, причем основываясь не только на их обоснованности для конкретной установки, но и учитывая экономические последствия для всей цепи добавленной стоимости.

Уже сейчас, в первый год работы, ЦУЭ стал выполнять функцию единого центра оперативного и календарного планирования и координации деятельности по цепочке НПЗ — отгрузка — нефтебазы на пилотных проектах. Кроме того, ЦУЭ стал центром эффективного мониторинга различных процессов — от энергообеспечения до надежности критичного оборудования, отсюда отслеживается качество и количество нефтепродуктов по цепочке добавленной стоимости: от выхода с НПЗ до конечного потребителя.

В ближайшие два года ЦУЭ 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.

Анатолий Чернер
Анатолий Чернер,
заместитель генерального директора «Газпром нефти» по логистике, переработке и сбыту:

Будущее отрасли — в постоянном повышении эффективности и уровня технологического развития. В рамках цифровой трансформации бизнеса мы работаем над созданием единой технологической платформы управления эффективностью нефтепереработки и сбыта, которая объединяет все элементы цепочки создания добавленной стоимости, что значительно повысит операционную эффективность компании. Мы намерены максимально полно использовать новые возможности и инструменты Индустрии 4.0, подтверждая статус отраслевого технологического лидера.

100% возможностей Центра управления эффективностью — это аналитическая поддержка активов по всей цепочке добавленной стоимости; проактивное управление технологическими отклонениями; анализ надежности 100% оборудования и предупреждение потерь по качеству и количеству по всей цепочке создания стоимости для всей номенклатуры продукции. Это черта 2020 года, прогнозные 930 млн рублей роста годовой выручки за счет сокращения времени реакции на технологические отклонения, 1,76 млрд рублей в год снижения затрат на логистику за счет оптимизации на уровне всей цепочки добавленной стоимости, 1,1 млрд рублей роста выручки в результате оптимизации технологических процессов и сокращения сырьевых и энергетических расходов. Какой эффективности удастся добиться за счет создания единой цифровой платформы логистики, переработки и сбыта, которая должна стать следующим большим шагом и, в большой степени, следствием вывода ЦУЭ на проектную мощность, даже прогнозировать сложно, ведь такого опыта в мире еще нет. Как нет и готовых механизмов реализации таких проектов. Решение этой сложнейшей задачи в блоке логистики, переработки и сбыта «Газпром нефти» возложено на Центр цифровых инноваций.

От стартапов до науки

Над созданием цифровых платформ управления цепями поставок сегодня активно работают как ведущие нефтегазовые компании, так и разработчики специализированного индустриального программного обеспечения. «Газпром нефть» начала этот путь с создания в 2015 году в Омске технопарка промышленной автоматизации — уникальной площадки для тестирования и разработки высокотехнологичных решений в области автоматизации нефтеперерабатывающих производств. При этом технопарк стал важным элементом программы импортозамещения. Многие ключевые иностранные автоматизационные решения, применяющиеся на заводах компании, сегодня имеют отечественные аналоги. Последним достижением омского технопарка стало создание интеллектуальных контрольно-измерительных приборов с цифровым интерфейсом, которые позволят вплотную заняться разработкой отечественной распределенной системы управления (РСУ), объединяющей все информационные потоки НПЗ, — одного из ключевых элементов создающегося в «Газпром нефти» Центра управления производством.

Фото: Александр Зубков, Николай Рыков, Александр Таран

Опыт технопарка будет учтен в дальнейшей работе: в рамках Центра цифровых инноваций планируется объединить усилия «Газпром нефти», стартапов, компаний-разработчиков и научного сообщества в поиске решений, способных вывести эффективность бизнеса в области нефтепереработки, логистики и сбыта на качественно новый уровень. Именно здесь будут разрабатывать инновационные технологии в сфере предиктивного управления, цифровых двойников, промышленного интернета вещей и т.д. Важное место в этой схеме займут совместные проекты с отечественными высшими учебными заведениями.

А тестирование и подготовка к внедрению инновационных решений будут осуществляться на базе омского технопарка. В планах на ближайшее будущее — тестирование программно-технического комплекса систем автоматического пожаротушения — это собственная разработка компании, целиком созданная на базе отечественных комплектующих.

Создание цифровой платформы управления эффективностью цепочки создания стоимости — очень амбициозная цель. Однако движение к ней «Газпром нефть» начала не сегодня — последовательной автоматизацией всех ключевых звеньев этой цепи компания занимается с 2008 года. Это десятилетие стало периодом создания базы для цифровой трансформации — сложного процесса, который, в отличие от автоматизации, компании придется во многом пройти самой, без опоры на передовой зарубежный опыт, которого, по большому счету, не существует. Но помимо сложностей это еще и возможность стать первыми, которую в «Газпром нефти» упускать не намерены.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ