Фундаментальный тренд — Журнал «Сибирская нефть» — №161 (май 2019)

Фундаментальный тренд

Цифровые инновации в промышленных компаниях: хайп или долгосрочный тренд?

Текст: Петр Шмелев
Фото: SHUTTERSTOCK

Будет ли искусственный интеллект допущен к управлению производственными объектами нефтегазового сектора? Что ждет людей по мере наступления эпохи промышленных роботов? Цифровая трансформация — хайп или долгосрочный тренд? Ответы на эти вопросы формулировали участники специального круглого стола «Цифровизация профессий и искусственный интеллект: роботизация человека и операционная эффективность» апрельского Национального нефтегазового форума в Москве

Искусственный интеллект (AI) управлять производством не будет, но готов оперативно предоставлять человеку дополнительный объем ценной информации для принятия решений. Человек, в свою очередь, продолжит делиться с нейронной сетью опытом, искать новые зоны ее применения для инноваций и развития. Физические и программные роботы-алгоритмы разгрузят человека от рутины и позволят сфокусироваться на более важных процессах.

Правильная стратегия цифровой трансформации — начинать с малого, внимательно считать эффекты цифровых решений для бизнеса, накапливать данные. Таково мнение большинства участников сессии.

Все в рост

Процессы цифровой трансформации бизнеса идут стремительно, гораздо быстрее, чем в свое время автоматизация производства. Причины — ускорение прогресса и быстрая ликвидация границ между онлайн и офлайн. Современный человек уже не представляет свою жизнь без гаджетов и цифры.

Многие воспринимают роботизацию как угрозу своим рабочим местам

Партнер-руководитель практики «ТЭК и ресурсы» Strategy Partners Андрей Заутер привел данные, которые свидетельствуют о том, что цифровизация уже не воспринимается бизнесом как хайп. Десять лет назад CEO крупнейших компаний оценивали вероятность внутренних изменений бизнеса с наступлением цифровизации в 20%, сейчас — уже в 60%. Разгоняются все цифровые технологии: рынок предиктивной аналитики в ближайшие пять лет вырастет на 38%, big data— на 20–30%, и так далее.

Андрей Заутер обратил внимание на то, что экосистемы и цифровые платформы производятся в огромных количествах, вскоре они начнут жестко конкурировать между собой, «в итоге останутся одна-две». Руководитель направления «Индустрия 4.0: IoT и AR» компании PTC Елена Никольская констатировала, что цифровые решения становятся все более доступными в разработке: прототип умной теплицы или умного дорожного движения уже делают школьники. Острая потребность рынка — интернет вещей. Многие компании вышли на высокий уровень автоматизации в управлении, но проблемой является обратное получение данных с производственных объектов.

Что касается дальнейшей роли человека на производстве, то Елена Никольская убеждена: люди будут продолжать учить искусственный интеллект, делиться с ним опытом, находить новые зоны для инноваций и развития.

Люди не уйдут

Цифровизация и роботизация промышленности вызывают у людей понятные опасения потери рабочих мест. Сегодня роботизированные машины уже выполняют сложные операции в нефтегазовом секторе, роботы-алгоритмы успешно имитируют работу специалистов. Стоимость человеческого труда растет, а роботы обходятся в производстве все дешевле и способны воспроизводить себе подобных. Руководитель центра компетенций «САП СНГ» в нефтегазовой отрасли Сергей Фролов привел оценки, согласно которым роботизированные системы через шесть-семь лет будут доступны для среднего и малого бизнеса.

Что это означает для человека? Комбинация физических и программных роботов позволит существенно сократить рутинные операции, у людей появится время для решения интеллектуальных и более сложных задач, считает Сергей Фролов. Помимо повышения производительности важным аргументом в пользу применения роботизированных систем в нефтегазовом секторе является промышленная безопасность.

Цифровые решения становятся для человека любой профессии способом работать по-другому, сфокусироваться на новых задачах, считают и в нефтехимической компании «Сибур». Руководитель направления цифровизации «Сибура» Михаил Трегубенко убежден, что люди на предприятиях останутся, но перепрофилируются и освободятся от рутины. Уйдет в прошлое техническая работа с документацией, пеший визуальный контроль объектов, в приоритете окажутся HSE, коучинг и другие направления развития.

Генеральный директор компании «Визиллект Сервис», представитель Института проблем передачи информации РАН Андрей Большаков согласен с тем, что квалифицированный персонал будет вовлекаться в управление увеличивающимися потоками данных.

«Не надо фанатизма, — считает президент Союза нефтегазопромышленников России Геннадий Шмаль. — Цифра сама землю пахать и хлеб растить не будет. И скважину бурить она не будет. Да, с помощью цифры можно сделать бурение более эффективным, можно создать гидродинамическую модель разработки месторождения. Это можно и нужно делать, но главным остается человек, его интеллект, способности, активность».

AI подскажет

Системы, реализованные на основе искусственного интеллекта, в обозримом будущем не выйдут на производстве из статуса рекомендательных, финальное решение останется за человеком. Задачи цифровых систем — предлагать варианты и параметры повышения эффективности производства, а также интерпретировать потенциально проблемные ситуации.

Операционный директор DataData Андрей Костин пояснил, что любое реализованное в мировой практике промышленное решение с применением искусственного интеллекта имеет две подсистемы: симулятор, который воспроизводит жизнь производственного объекта, и часть, которая вырабатывает оптимальные варианты. Вопрос в том, как именно осуществляется обмен данными между системой и физическим производственным объектом. Здесь возникают проблемы интерпретации популярного термина «цифровой двойник». «На деле существует три класса систем: цифровое зеркало, цифровая тень и цифровой двойник. Различие — в способе обмена данными между установкой и моделью решений, симулятором. В зеркале данные переводятся вручную, в тени — автоматически с установки в симулятор. А цифровой двойник — это автоматическая подача данных в технологическую сеть. Но проблема в том, что такая схема практически невозможна по соображениям безопасности, потому что мы имеем дело с объектами критической инфраструктуры. Абсолютных цифровых двойников пока не существует, как нет успешных примеров, когда реализовано полностью автоматизированное управление сложным технологическим процессом, который оперирует пожароопасными средами, газами под давлением», — констатировал Андрей Костин.

Компания DataData работает над оптимизацией работы нефтехимических производств по параметрам расхода сырья, в основе — большие данные. Решения на основе искусственного интеллекта оказываются очень эффективными, когда удается найти подходящий объект и оптимальное решение.

Защита и эффективность

Практическая результативность цифровой трансформации — ключевой вопрос для бизнеса. IT-архитектор «IBM Восточная Европа и Азия» Антон Денисенко предложил стратегию цифровой трансформации — начинать с малого, оперативно разрабатывать прототипы и создавать команды внедрения, так как «сами по себе специалисты в цифре не достигнут результатов, которые нужны бизнесу».

Модным становится термин «цифровой остров», где технологии тестируются для оценки перспектив тиражирования на производство. «Сначала нужно на чем-то пробовать, и сейчас очень востребованы специалисты, которые могут просчитать экономические эффекты. Если нет привязки к конкретным бизнес-показателям, которые можно улучшить, тогда, может быть, не нужно пробовать и внедрять решение», — отметил представитель IBM.

Положительный экономический эффект цифровых решений можно обнаружить не только в операционной деятельности, но и в улучшении показателей капитальных затрат, точности и скорости планирования проектов. По мнению Антона Денисенко, чем больше предлагающих человеку правильное решение систем внедряется в производство, тем лучше. Эффективны также новые базы знаний как в области технического обслуживания, так и в операционной деятельности.

Антон Денисенко,
IT-архитектор «IBM Восточная Европа и Азия»:

Сами по себе специалисты в цифре не достигнут результатов, которые нужны бизнесу. Сначала нужно на чем-то пробовать, и сейчас очень востребованы специалисты, которые могут просчитать экономические эффекты. Если нет привязки к конкретным бизнес-показателям, которые можно улучшить, тогда, может быть, не нужно пробовать и внедрять решение.

Андрей Костин,
операционный директор DataData:

Цифровой двойник — это автоматическая подача данных в технологическую сеть. Но проблема в том, что такая схема практически невозможна по соображениям безопасности, потому что мы имеем дело с объектами критической инфраструктуры. Абсолютных цифровых двойников пока не существует, как нет успешных примеров, когда реализовано полностью автоматизированное управление сложным технологическим процессом, который оперирует пожароопасными средами, газами под давлением.

Дмитрий Слиньков,
директор проектного офиса «Индустриальный интернет» «Ростелекома»:

Очень интересно сопряжение отраслей, народной мудрости, кросс-отраслевой обмен. Без промышленных данных никакая цифровизация, роботизация, промышленный интернет не взлетят. Для индустриального сектора нужно открыть наработки ученых, инженеров. Необходимо связать группы людей, которые делают очень серьезные, важные вещи. Часто спрашивают, догоняем ли мы Запад в плане индустриального интернета? Запад очень просто и перегнать, потому что небольшие группы людей делают в России разработки, которые востребованы на Западе. Залить задачу деньгами — дело нехитрое, но нужны и народные решения.

В «Лаборатории Касперского» согласны с тем, что практическую пользу цифровых технологий нужно подтверждать, но уже очевидно, что большие данные стоит использовать для эффективной защиты операционных технологий критических инфраструктур. Руководитель направления Kaspersky MLAD (Machine Learning for Anomaly Detection) Андрей Лаврентьев рассказал о возможностях искусственного интеллекта в рамках мониторинга операционных процессов и расширения возможностей операторов. В Kaspersky MLAD учат машинную модель понимать корреляцию сигналов производственного объекта в нормальной ситуации. Отправная точка рассуждений: сбои не возникают сразу по всей технологической цепочке, проблемы случаются в какой-то части системы. В таком случае корреляция сигналов меняется, место возникновения проблем может быть вычислено.

Существующие решения Kaspersky MLAD более чем в 90% случаев точно определяют проблемные места в технологической цепочке и уже внедрены на одной из установок ЭЛОУ-АВТ нефтеперерабатывающего предприятия «ТАНЕКО»: «Мы построили модель, которая видит сбои, имевшие место в истории, а также онлайн. Модель показывает каждое расхождение гораздо раньше, чем любая другая противоаварийная система, у человека появляется больше времени для принятия решений. Роль человека сохраняется, но система может увидеть и подсказать то, что человек никогда не увидит», — рассказал Андрей Лаврентьев.

Сегодня в нефтегазовом секторе для выполнения сложных операций все активнее внедряются роботизированные машины

Обмен данными

Сегодня многие цифровые решения, реализованные в других отраслях, лишь адаптируются под задачи нефтегаза. Генеральный директор сколковского стартапа GeoSplit Александр Каташов представил разработки по исследованиям скважин, которые изначально не рассматривались как цифровые, зато родились непосредственно в нефтянке и по мере развития превратились в настоящую цифру.

«Большое количество задач в цифровизации месторождений таковыми по факту не являются. Одна из живых проблем — контроль и обнаружение проблем оборудования (датчики). Мы разработали решение, которое привязано к корню денег в этой индустрии, к скважинам. Технология, которую мы предоставляем, напрямую влияет на эффективность добычи как отдельной скважины, так и месторождения в целом», — рассказал Александр Каташов.

Сегодня для получения не синтетических или модельных, а объективных данных о работе скважины используются традиционные методы исследования. В скважину запускают макрообъект, который делает физические измерения. У этих широко используемых методов есть фундаментальные проблемы: стоимость, риски и тот факт, что прибор дает информацию, только находясь в скважине. Такие исследования раз в год проводятся лишь на 5% скважин в России.

Технология, которую предлагает GeoSplit, — переход от макрообъектов к микрообъектам, исследования без остановки работы скважины. «Мы придумали так называемые квантовые маркеры-репортеры, которыми размечаются интервалы скважин. Маркеры работают от трех до пяти лет, после чего физически вымываются флюидом. Чтобы получить данные о том, какой участок скважины дает нефть, а какой воду, нам достаточно проанализировать данные в лаборатории с использованием собственного софта и получить информацию, которую мы передаем клиенту», — рассказал генеральный директор GeoSplit.

Цифровые решения дают положительный экономический эффект не только в операционной деятельности, но и в улучшении показателей капитальных затрат

Прибор, который детектирует маркеры, работает в автоматическом режиме. ПО на базе машинного обучения делает интерпретацию и дает клиенту информацию о том, как работает его скважина. Традиционные методы дают одну точку на карте, разработка GeoSplit — сотни точек.

Бизнес компании начинался не как цифровой, фактически заказчикам предлагался более интересный метод исследования скважин. «Но достаточно быстро наступило понимание: то, что мы делаем, — настоящая цифра, которая находится в самой скважине. Сейчас мы разрабатываем для заказчиков не просто исследование отдельной скважины, а программу исследований месторождений, размечаем маркерами сетку скважин. Если по нашей технологии размечено десять скважин, заказчик принимает решение, как вести бурение на следующих сорока, — объяснил Александр Каташов. — По мере накопления количества скважин и исследований мы получаем объем больших данных, которых раньше просто не было. Мы видим, что „цифра“, „цифровизация“ — это не просто красивые слова, есть конкретные примеры применения, которые пришли не из других индустрий и натягиваются на задачи нефтегазового сектора, а возникли непосредственно внутри нефтегаза».

Тем не менее эксперты отмечали и большую синергетическую ценность обмена технологиями между различными отраслями, а также необходимость привлечения к цифровым разработкам представителей различных научных сообществ. «Очень интересно сопряжение отраслей, народной мудрости, кросс-отраслевой обмен. Без промышленных данных никакая цифровизация, роботизация, промышленный интернет не взлетят. Для индустриального сектора нужно открыть наработки ученых, инженеров. Необходимо связать группы людей, которые делают очень серьезные, важные вещи, — отметил директор проектного офиса „Индустриальный интернет“ „Ростелекома“ Дмитрий Слиньков. — Часто спрашивают, догоняем ли мы Запад в плане индустриального интернета? Запад очень просто и перегнать, потому что небольшие группы людей делают в России разработки, которые востребованы на Западе. Залить задачу деньгами — дело нехитрое, но нужны и народные решения».

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ