Глобальные причины цифровизации ТЭК
К 2021 году крупнейшие компании ТЭК смогли продвинуться от точечных, локальных цифровых решений к системной цифровизации бизнеса. Этому способствовали падение цен на нефть в 2014–2015 годах, антироссийская санкционная политика и естественное сокращение добычи углеводородов в ряде регионов РФ. Дополнительной мотивацией к цифровизации отдельных сегментов бизнеса, безусловно, стала пандемия коронавируса в 2020–2021 годах, а также политика по сокращению выбросов парниковых газов.
Качественный подход к цифровизации
Поставленные Минэнерго России масштабные задачи и процесс цифровизации энергетической отрасли страны определили необходимость к переходу «ЦДУ ТЭК» на современную систему по сбору и обработке первичной оперативной информации о состоянии отраслей ТЭК, к которым относятся:
- нефтедобывающая промышленность,
- нефтеперерабатывающая и нефтехимическая промышленность,
- газовая промышленность,
- угольная промышленность.
Цель цифровизации не столько совершенствование и автоматизация процессов, что, безусловно, является важнейшей задачей, но, в большей степени, — качественное изменение реализации функций предприятия. Такой подход используется в «ЦДУ ТЭК».
Требования к новейшим информационным системам
Широкий спектр решаемых «ЦДУ ТЭК» задач (сбор, обработка, представление, оперативный анализ данных) диктует целый комплекс функциональных требований к информационной системе, а также к подсистемам оповещения и администрирования. К таким требованиям можно отнести: доступность и быстродействие; развитие и масштабирование системы; гарантированная защита информации от несанкционированного доступа; сохранность информации при авариях.
Преимущества системы
При эксплуатации действующей системы специалисты «ЦДУ ТЭК» подтвердили ряд преимуществ, связанных с особенностями реализации и использованием современных информационных технологий. Среди таких особенностей:
- соответствие стандартам безопасности хранения данных и авторизации пользователей;
- использование современных IT-технологий (веб, портальные технологии);
- масштабирование и использование современных программно-аппаратных платформ (многопроцессорные кластеры);
- постоянное развитие и техподдержка системы со стороны разработчиков. Полный аудит изменений в системе (данные, шаблоны, формулы).
Преимущества системы
Кроме того, архитектура системы помогла обеспечить «ЦДУ ТЭК»:
- необходимой информацией с достаточной полнотой и оперативностью;
- возможностью наращивания параметров и объектов, развития системы;
- поддержкой истории перемещения абонентов в иерархической структуре в привязке к временным периодам;
- простотой и удобством общения производственного персонала с системой;
- работой в корпоративной сети передачи данных.
Таким образом, переход на новую систему позволил «ЦДУ ТЭК» не только войти в число компаний, осуществляющих естественный процесс цифровизации, но и стать связующим центром между государством и бизнесом по обработке, передаче данных, анализу и визуализации консолидированной информации.
Справка
МЭФ официально включен в утвержденный правительством РФ план основных мероприятий по проведению Года науки и технологий, а также приурочен к знаменательным событиям: 300‑летию российского нефтяного дела и 210‑летию газового дела в России. Организаторы Форума: АНО Центр поддержки и развития бизнеса «Инициатива» и Союз нефтегазопромышленников России при поддержке Торгово-промышленной палаты РФ.
Практический результат цифровизации
«ЦДУ ТЭК» успешно осуществило миграцию из старых разрозненных систем к новой единой системе с учетом принципа преемственности, на основе новейших разработок в IT-отрасли.
Актуальная информационная система позволяет предприятию объединять базы данных в единый информационно-аналитический комплекс, увеличивать скорость обработки информационных массивов, создавать единую систему справочников-классификаторов для систематизации и унификации производственно-экономических показателей, открывать перспективы дальнейшего развития системы для получения сложных аналитических и графических отчетов, а также расширять возможности по взаимодействию внутренней информационной системы с внешними.
Развитие BI-систем
В «ЦДУ ТЭК» развивают типовые возможности BI-системы с учетом отраслевой специфики (нефть газ). Находятся технологические решения, которые позволяют формировать из большого объема данных доступные для пользователя отчетности с применением современных графических методов подачи информации.
Барьеры для операционной деятельности
Несмотря на активно идущий процесс цифровизации отрасли, в своей ежедневной работе «ЦДУ ТЭК» сталкивается с большим количеством плохо структурированной и слабо формализованной информации. Разбор, классификация и исправление этого необходимого в работе информационного потока отнимает огромное количество человеко-часов. Постоянная высокая нагрузка на диспетчерские службы не позволяла расширять сбор информации, вызывала постоянное напряжение в рабочем процессе и не избавляла полностью от ошибок при вводе данных.
Искусственный интеллект
Для исправления ситуации в «ЦДУ ТЭК» разработан комплекс программ на основе алгоритмов машинного обучения, которые, используя машинное чтение и базу, формировавшуюся в течение многих лет, позволяют свести участие человека к минимуму, оставляя оператору только контрольные функции.
Программы, в которых используется фреймворк для машинного обучения, обрабатывают входящую информацию и, выделяя смысловые блоки из произвольного фрагмента, производят классификацию и проверку полученной информации.
Единое информационное пространство и прогнозы
Дальнейшее развитие применения алгоритмов искусственного интеллекта также позволило расширить проводимую в «ЦДУ ТЭК» аналитическую работу. Так, алгоритмы машинного обучения помогают формировать региональные энергетические балансы, собирать и интерпретировать информацию о разветвленной транспортной инфраструктуре страны и создавать единое информационное пространство.
Получающаяся в результате этой работы картина дает богатую пищу для аналитики и позволяет строить прогнозы потребления топлива (в том числе автомобильного бензина) в РФ и в каждом регионе в отдельности. Причем само построение прогнозов основано на использовании нейросетевых алгоритмов и учитывает особенности каждого региона.
