EN
Почему цифровая трансформация является ключевым фактором современных операций в нефтегазовой отрасли
Нефтегазовая отрасль испытывает значительное давление с целью оптимизации операций. Отрасль сталкивается с волатильными рынками, более строгими экологическими нормами и устаревающей инфраструктурой. Традиционные методы, основанные на трудоёмких ручных проверках и фрагментированных системах данных, не обеспечивают необходимой гибкости для функционирования на современных энергетических рынках. 70 % нефтегазовых компаний заявляют, что для сохранения конкурентоспособности им необходимо трансформировать свои операции с помощью цифровых технологий (Accenture). К таким технологиям относятся решения для прогнозирующего технического обслуживания удалённых активов, а также возможность мониторинга в режиме реального времени и наличие данных, поддерживающих принятие решений на всех этапах операций в сегментах upstream, midstream и downstream.
Помимо повышения эффективности, цифровые технологии помогают компании управлять и улучшать своё положение в отношении операционных рисков, а также повышают безопасность операций. Традиционные методы не позволяют заблаговременно выявлять отказы оборудования или других операционных сбоев, что делает неизбежными случаи гибели людей. Цифровые технологии обеспечивают своевременное предупреждение о необходимости вмешательства. По оценке McKinsey, цифровая трансформация/внедрение позволяет сократить операционные расходы на 15–20 % за счёт повышения эффективности и сокращения простоев. В силу изменений, необходимых для успешной деятельности на рынке, цифровые технологии перестали быть лишь инструментом улучшения компании и стали обязательным условием обеспечения операционной устойчивости и общей устойчивости компании.
Ключевые цифровые технологии, трансформирующие нефтегазовый сектор
Искусственный интеллект для оптимизации прогнозного технического обслуживания активов верхнего уровня
Искусственный интеллект является фактором, кардинально меняющим правила игры в нефтегазовой отрасли, оптимизируя операции по предиктивному техническому обслуживанию объектов добычи (Upstream Assets) и выходя за их пределы. До появления ИИ техническое обслуживание объектов добычи и связанных с ними активов сопровождалось высоким уровнем простоев. Сегодня машинное обучение (ML) способно анализировать информацию и выявлять ряд аспектов, критически важных для предиктивного технического обслуживания объектов добычи, что позволяет сократить затраты на машинное обучение и техническое обслуживание. Данный конкретный пример обеспечивает бесперебойную работу оборудования. Представьте, что несколько таких решений способны поддерживать непрерывность работы. Такие системы обеспечивают бесперебойную работу, одновременно выявляя потенциальные проблемы как в наземных, так и в морских условиях.
Применение датчиков IIoT в режиме реального времени при техническом обслуживании объектов транспортировки (Midstream Operations)
ИИоТ создаёт экосистему мониторинга как в вертикальных, так и в горизонтальных сегментах. В реальном времени ИИоТ создаёт тысячи беспроводных экосистем мониторинга как в вертикальных, так и в горизонтальных сегментах. В реальном времени ИИоТ создаёт тысячи беспроводных экосистем мониторинга как в вертикальных, так и в горизонтальных сегментах для измерения как вертикальных, так и горизонтальных сегментов, для измерения как вертикальных, так и горизонтальных сегментов, для измерения как вертикальных, так и горизонтальных сегментов, для измерения как вертикальных, так и горизонтальных сегментов, для измерения как вертикальных, так и горизонтальных сегментов, для измерения как вертикальных, так и горизонтальных сегментов, для измерения как вертикальных, так и горизонтальных сегментов. Интеграция среднего звена обеспечивает как прогнозное техническое обслуживание активов верхнего звена, так и оптимизацию прогнозного технического обслуживания активов верхнего звена. Интеграция среднего звена обеспечивает прогнозное техническое обслуживание активов верхнего звена и прогнозное техническое обслуживание активов верхнего звена активов верхнего звена и прогнозное техническое обслуживание активов верхнего звена активов верхнего звена.
Интеграция данных на основе облачных технологий для оптимизации процессов в нефтепереработке
Облачные технологии объединяют ранее разрозненные данные с нефтеперерабатывающих заводов — от измерений сырой нефти до данных о колоннах атмосферной и вакуумной перегонки — в единую аналитическую платформу. Облачный рабочий процесс в реальном времени использует данные, поступающие от датчиков, с применением логики машинного обучения, параллельно с журналами технического обслуживания и прогнозами спроса. Облачные системы обеспечивают дальнейшую оптимизацию за счёт корректировки формул катализаторов в сырой нефти, контроля содержания серы и снижения выбросов при одновременном увеличении выхода продукции на 7 %. Существуют облачные системы, позволяющие моделировать изменения технологических процессов с использованием концепции «цифрового двойника» и минимальным воздействием на текущие операции. Благодаря усовершенствованным системам шифрования, обеспечивающим целостность данных, эти решения помогают оптимизировать производственные показатели в нефтеперерабатывающем сегменте, одновременно соответствуя рыночным требованиям рентабельности.
Преодоление ключевых проблем внедрения в нефтегазовой отрасли
Цифровая трансформация нефтегазового сектора сталкивается с более серьёзными трудностями при внедрении, чем при самой трансформации. Цифровая эволюция бизнес-операций, включающая сложные устаревшие системы с уязвимостями в области кибербезопасности, требует интеграции систем без нарушения текущих бизнес-процессов.
Кибербезопасность и интеграция устаревших систем
Сочетание цифровых инструментов с устаревающими сетями операционных технологий создаёт идеальную «бурю» киберинцидентов. Отсутствие обновлённых мер безопасности порождает опасения по поводу сбоев в работе и потери данных. Наиболее старое оборудование зачастую не поддерживает современные API, что вынуждает использовать дорогостоящее промежуточное программное обеспечение (middleware). Согласно отчёту Ponemon за 2023 год, средние глобальные затраты компании на устранение последствий утечки данных превышают 740 000 долларов США; поэтому вероятно внедрение нового бизнес-подхода, основанного на сегментации сетей и сканировании уязвимостей, с акцентом на активные системы и непрерывный мониторинг облачных угроз, при этом приоритетной остаётся производственная деятельность.
Модернизация персонала и процесс организационной трансформации
Несоответствие между стратегиями управления человеческим капиталом и остальными аспектами технической модернизации, скорее всего, приведёт к срыву проекта. Квалифицированным техникам придётся освоить новые навыки, связанные с аналитикой на основе ИИ, а инженерам — приобрести новые компетенции в области кибербезопасности. По-прежнему сохраняется сопротивление новым методам выполнения работы. В исследовании, проведённом McKinsey, 57 % участников указали культурное сопротивление как одну из причин неудачи инициативы. Хорошие результаты были достигнуты в программах, где успешно интегрированы цифровые энтузиасты («чемпионы»), основная задача которых — обеспечить баланс между операционными командами. Сотрудничество между командами, выполняющими различные функции, способствует быстрому устранению барьеров на пути внедрения предиктивного обслуживания и мониторинга в режиме реального времени.
Расчёт финансового роста: разнообразие бизнес-результатов и результатов цифровой трансформации
Цифровая трансформация и измерение её финансовой отдачи — чрезвычайно сложная задача. Существуют финансовые и операционные аспекты, которые называются ключевыми показателями эффективности (KPI). Финансовые результаты, такие как снижение операционных затрат благодаря использованию предиктивного технического обслуживания и выручка, полученная от бизнеса, рассматриваются как положительная отдача. Нефинансовые результаты, связанные со снижением количества инцидентов, связанных с безопасностью, повышением коэффициента использования активов, оптимизацией производительности персонала и оптимизацией производительности персонала, также считаются положительными результатами. Ряд исследований, проведённых в различных отраслях, показал, что организации, использующие чётко определённые KPI, положительно коррелирующие с результатами инвестиций в технологии, на 27 % чаще достигают положительных результатов от внедрения этих технологий. При разработке и применении KPI организации должны учитывать совокупную стоимость владения (TCO), которая выходит за рамки стоимости внедрения технологии. Показатель уровня внедрения также следует рассматривать в качестве KPI. Цифровое решение приносит ценность только в том случае, если оно действительно используется в операционной деятельности.
Раздел часто задаваемых вопросов
Почему цифровая трансформация важна для операций в нефтегазовом секторе?
Цифровая трансформация является ответом на быстро меняющиеся рыночные условия, экологическое законодательство и устаревающую инфраструктуру. Цифровая трансформация обеспечивает альтернативный путь достижения операционной и экологической устойчивости за счёт таких возможностей, как прогнозное техническое обслуживание, мониторинг в реальном времени и более высокий уровень контроля над процессами по сравнению с предыдущими периодами.
Могли бы вы назвать основные технологии, которые меняют нефтегазовую отрасль?
Управление операциями на этапах добычи (upstream), транспортировки (midstream) и переработки/сбыта (downstream) поддерживается такими технологиями, как прогнозное техническое обслуживание с использованием искусственного интеллекта, сети датчиков Интернета вещей (IoT) и облачные технологии интеграции данных.
Каково влияние цифровой трансформации на безопасность в нефтегазовой отрасли?
Цифровые решения в области безопасности улучшаются благодаря аналитике, датчикам и автоматизированным механизмам обратной связи, которые предупреждают о выходе оборудования из строя или возникновении опасных условий.
С какими основными проблемами сталкиваются компании при цифровизации своих операций?
Компании сталкиваются с такими проблемами, как киберриски, сопротивление изменениям и интеграция устаревших систем. Для решения этих задач требуются стратегические усилия по цифровизации и обучению компаний.
Что можно сказать о степени цифровизации в нефтегазовом секторе?
Степень цифровизации в нефтегазовом секторе может быть проанализирована с помощью показателей безопасности, затрат или времени, а также способов их улучшения.