• ООО «Русь-Турбо» является независимой компанией, осуществляющей сервис газовых и паровых турбин, комплексный ремонт, восстановление и техническое обслуживание основного и вспомогательного оборудования тепловых электростанций.

    Реклама. ООО «Русь-Турбо», ИНН 7802588950
    Erid: F7NfYUJCUneP5zm94oJk
    Узнать больше
  • Big Data в нефтегазе: оцениваем возможности, преодолеваем барьеры
    5 февраля 2025

    Big Data в нефтегазе: оцениваем возможности, преодолеваем барьеры

    В современном мире навыки работы с информацией — одни из самых ценных и востребованных. Отсюда популярность нового термина — Big Data. Оптимисты полагают, что большие данные уже сейчас могут сильно сократить издержки и повысить эффективность бизнеса. Скептики обращают внимание на то, что «конечный выхлоп» от внедрения технологии очень сложно измерить.

    И всё‑таки: Big Data — это модное поветрие или эффективный инструмент, без которого не обойтись в современном мире? Ответ на этот вопрос искали участники Промышленно-­энергетического форума TNF ― 2024.

    Big Data: что технология может дать нефтегазу?

    В стратегии развития практически любой крупной компании ставку в той или иной мере делают на искусственный интеллект. И нефтегазовая отрасль здесь не исключение. По словам руководителя центра цифровых технологий ПАО «Газпром нефть» Михаила Королькова, ИИ используют по всей производственной цепочке: от геологоразведки до сбыта.

    «Возьмём, например, результаты сейсмических исследований. Полученные данные нужно анализировать, интерпретировать. Это достаточно сложная работа. Новые технологии позволяют ускорить её. Если раньше интерпретация границ слоёв занимала месяц, то теперь — до 7 дней», — рассказал Михаил Корольков.

    О том, что ИИ — это уже не будущее, а наше настоящее, говорил и заместитель генерального директора ООО «К2Тех» Игорь Зельдец.

    «Бизнес активно внедряет различные цифровые ассистенты, системы принятия решений с элементами машинного обучения и ИИ», — отметил г-н Зельдец.

    Но всё это не будет работать без большого количества достоверных данных. Поэтому технологии Big Data и искусственного интеллекта развиваются рука об руку. Об этом же говорят результаты опроса, проведённого «К2Тех» среди специалистов отечественных нефтегазовых компаний. 90% респондентов подтвердили, что используют у себя различные элементы ИИ и чаще всего делают это вместе с технологиями Big Data.

    Каким критериям должна соответствовать информация, чтобы её можно было отнести к категории «больших данных»? Директор по индустриальным решениям в области управления данными ООО «Недра» (Nedra Digital) Алексей Щербич отметил, что, помимо объёма, это скорость поступления информации и её вариативность.

    В последнем случае имеются в виду данные, которые поступают из разных источников. С этой точки зрения в нефтегазе не осталось информации, которая не являлась бы Big Data. Тем не менее определённая путаница с понятиями всё же имеет место.

    «Мне кажется, мы немного смешиваем понятия больших данных и платформ. Когда мы говорим о Big Data, то подразумеваем и множество методов, которые помогают эти данные трансформировать, обработать», — сказал г-н Щербич.

    Таким образом, в зависимости от контекста «большие данные» — это не просто определённый объём информации, но и инструменты для работы с ней.

    Какие же конкретные эффекты рассчитывают получить нефтегазовые компании от внедрения технологий работы с большими данными?

    Как отметил IT-эксперт по реализации технической части бизнес-­решений ООО «Амбрелла-­ИТ» (Umbrella IT) Юрий Макаренко, в первую очередь речь идёт о создании умных производств и общей тенденции к трансформации в рамках Индустрии 4.0.

    «До 2020 года, если перед компанией стояла задача снижения операционных затрат и повышения конкурентоспособности, единственным напрашивающимся выходом был переезд в географическую точку с наилучшей логистикой, наличием сырьевой базы и необходимых комплектующих. В настоящее время последнее решение как наиболее понятное и эффективное теряет свою актуальность ввиду деглобализации.

    Учитывая повсеместный рост умных производств, в том числе и в зонах с низкой себестоимостью, цифровизация становится жизнеобеспечивающим фактором, в том числе и для нефтегазовых компаний. На российском рынке это в первую очередь связано с кадровым дефицитом и низкой производительностью труда.

    И если рассматривать составляющие Индустрии 4.0 по объёмам требуемых инвестиций, то аналитика (ИИ + Big Data) обладает наиболее низким порогом входа со значимым ожидаемым экономическим эффектом», — сказал г-н Макаренко.

    В свою очередь, директор дирекции аналитических систем ООО «ТерраЛинк» Андрей Лебедев выделил следующие положительные эффекты для компаний от внедрения Big Data:

    «В первую очередь можно отметить оптимизацию производственных процессов как один из эффектов от внедрения Big Data. Многие компании, анализируя данные о работе оборудования, предсказывают сбои и планируют профилактическое обслуживание, тем самым снижая простои и увеличивая срок службы техники.

    Также можно выделить такой эффект как повышение точности геологоразведки. Использование машинного обучения и аналитики больших данных помогает точнее определять перспективные участки для бурения скважин, что снижает риски неудачных вложений. Кроме этого, стоит отметить оптимизацию логистики, сокращение потерь ресурсов и повышение энергоэффективности благодаря анализу данных.

    Всё это позволяет значительно снизить операционные расходы и, прежде всего, добиться снижения затрат на добычу. Практика показывает, что прогнозирование спроса и предложения на основе исторических данных и текущих рыночных тенденций даёт возможность строить более точные прогнозы, что в дальнейшем поможет компаниям лучше управлять запасами и ценообразованием. Многие игроки рынка сейчас инвестируют именно в это направление использования «Big Data»», — перечислил г-н Лебедев.

    Крупный бизнес не жалеет средств на технологии Big Data

    Пока нефтегазовую отрасль сложно назвать передовиком в деле работы с большими данными. Однако, если учесть то внимание, которое уделяют этой теме крупные корпорации, скоро положение дел может серьёзно измениться, говорит Юрий Макаренко.

    «Сейчас нефтегазовые компании перенимают опыт работы с большими данными у финансового сектора как одного из самых передовых в части внедрения цифровых решений в промышленность. Конечно, нюансы, связанные со спецификой отрасли или конкретного предприятия накладывают некоторые ограничения.

    Но динамика ежегодного роста инвестиций в ИИ говорит о том, что данное направление только набирает обороты. Крупный бизнес сейчас открыт к внедрению подобных решений, так как, в отличие от малого и среднего предпринимательства, порог входа в разработку для них приемлем», — отметил эксперт.

    Об этом же говорит и исследование «К2Тех», результаты которого на форуме TNF‑2024 представил Игорь Зельдец. 38% опрошенных отметили, что планируют увеличить затраты на проекты с Big Data, а ещё 40% намерены сохранить его на текущем уровне. При этом средняя оценка важности таких решений в промышленных предприятиях составила 3,91 по пятибалльной шкале.

    Подобное внимание бизнеса к цифровым решениям обусловлено рядом факторов, считает Юрий Макаренко. В частности, речь идёт о низкой производительности труда в РФ и кадровом голоде, который коснулся уже всех отраслей экономики. В этих условиях цифровизация становится одним из приоритетных направлений развития для сохранения экспорта и объёмов производимой продукции и её сбыта.

    «Глобальные факторы в какой‑то мере благоприятствуют этому. Фрагментация мира, нарушения цепочек поставок и глобальный переезд производств становятся причиной роста себестоимости, что в дальнейшем может ощутимо снижать ожидаемый эффект от цифровизации. Однако этот эффект продлится недолго, будут выстроены новые экономические цепочки. В этих условиях без цифровой трансформации невозможно будет конкурировать в несырьевых отраслях экономики», — отметил Юрий Макаренко.

    С тем, что нефтегазовые компании готовы вкладываться в развитие у себя Big Data, согласен и Андрей Лебедев.

    «Инвестиции открывают новые возможности для повышения эффективности и конкурентоспособности компаний в будущем за счёт увеличения добычи ресурсов и повышения безопасности производственных процессов. Нефтегазовая отрасль традиционно является одной из самых ресурсоёмких, поэтому любые меры по снижению затрат и повышению производительности будут иметь значительный экономический эффект», ―сказал г-н Лебедев.

    Если говорить об основных направлениях, где планируют использовать технологии больших данных, то это, прежде всего, «планирование, аналитика и оптимизация производственных процессов». Этот вариант выбрало 40% респондентов.

    Также популярностью пользовались: «аналитика показателей продаж и маркетинга» (39%), «мониторинг и контроль технологического процесса и качества продуктов» (37%), «анализ качества производственных данных» (35%), «управление цепочками поставок» (32%), перечислил Игорь Зельдец.

    Когда окупятся вложения?

    Впрочем, сомнения по поводу Big Data остаются, и, надо сказать, они имеют под собой основания. Любого бизнесмена в первую очередь интересуют соображения экономической эффективности. Конечно, никто не ждёт, что технологии работы с большими данными дадут моментальный результат.

    Окупаемости в течение одного-двух лет ждут лишь в 18% компаний, принявших участие в исследовании «К2Тех». Подавляющее большинство полагает, что на это уйдёт три-четыре года, ещё 23% называют срок в 5 лет.

    Однако на деле всё оказывается не так просто.

    «Даже просто работа с данными (их аналитика) без развития остальных элементов Индустрии 4.0 уже значимым образом снижает операционные расходы. По крайней мере, так должно быть в теории. На практике экономический эффект от цифровизации сложно оценить, либо подобные решения окупаются через длительное время.

    Основная сложность оценки эффектов заключается как раз в том, что разные составляющие Индустрии 4.0, а также их комбинации при внедрении могут давать различные эффекты. Во многом оценка зависит и от особенностей конкретного предприятия, и от его масштабов», — прокомментировал ситуацию Юрий Макаренко.

    «Конкретные цифры нужно считать. По нашему опыту, компания окупает вложения за полгода за счёт увеличения выработки или повышения качества продукции. Но такие вещи, как ускорение и более прозрачное решение, очень сложно оценить», — добавил Игорь Зельдец.

    О том, что каждый проект уникален, говорил и Андрей Лебедев. Нужно учитывать множество факторов: специфику отрасли, размер компании, качество и объём исходных данных и уровень интеграции технологий в бизнес-­процессы.

    В результате участники форума TNF сошлись во мнении, что пока единой методики подсчёта экономической выгоды от внедрения Big Data на промышленных предприятиях не существует. Очевидно, что подобная расплывчатость ответов относительно сроков окупаемости «не добавляет очков» большим данным в глазах топ-менеджеров нефтегазовых компаний.

    В этих условиях выработка единого подхода становится одной из ключевых задач для отраслевого сообщества. Однако это не означает, что сейчас в принципе нет возможности подсчитать эффект от внедрения технологии.

    «Для вычисления снижения капитальных и операционных затрат после внедрения Big Data можно использовать анализ ROI, моделирование сценариев, а именно создание различных моделей развития событий до и после внедрения технологий, чтобы оценить возможные изменения в затратах и доходах. Кроме того, можно использовать стандартный метод KPI, такие как производительность труда, уровень брака, сроки выполнения проектов и т. д., до и после внедрения технологий», ― перечислил Андрей Лебедев.

    Другие барьеры на пути Big Data

    «Несмотря на то, что у нефтегазовых предприятий, как правило, накоплен большой объём „сырых” данных, не всегда есть видение, как их использовать и каким образом осуществлять обработку. Это становится существенным препятствием на пути внедрения технологий Big Data. К тому же на рынке не так много компаний-­разработчиков, которые предлагают готовые или адаптированные к запросам конкретной компании решения», — перечислил Юрий Макаренко.

    Преодолеть данный барьер можно за счёт более широкого информирования самих предприятий нефтегазовой отрасли о возможностях и экономических выгодах, которые заказчики получают от внедрения решений Big Data, считает эксперт. Здесь Юрий Макаренко видит два основных пути.

    Это может быть целевая государственная поддержка либо разработка платформенных решений. В свою очередь, Андрей Лебедев называет основными препятствиями на пути внедрения технологий работы с Big Data в первую очередь в недостатке квалифицированных кадров, высокой стоимости внедрения решения и отсутствии стандартизированных подходов.

    «В целом это вполне преодолимые препятствия, но они требуют определённых усилий для решения. Так, компаниям необходимо вкладываться в обучение сотрудников и привлечение специалистов со стороны, а также проводить тщательный анализ затрат и выгод и искать возможности для поэтапного внедрения технологий.

    Разработка же единых стандартов и методологий поможет упростить процесс внедрения и повысить эффективность использования технологий», ― отметил представитель «ТерраЛинк».

    Приходится учитывать и естественный консерватизм, который в значительной степени присущ нефтегазовой отрасли.

    «Есть ментальный барьер. Если в головных компаниях понимают, что такое данные, то на уровне производства — уже не все. Тут нужно менять корпоративную культуру, рассказывать, обучать, показывать, как эти инструменты могут быть полезны в конкретном случае. Повышать грамотность, чтобы каждый сотрудник понимал, что данные нужно сохранять, следить за их качеством», — рассказал Игорь Зельдец.

    В связи с этим Алексей Щербич даже отметил, что в разговорах с заказчиками старается не использовать словосочетание «большие данные».

    «Мы не говорим, что внедрим Big Data, это вызвало бы, скорее, отторжение. Вместо этого предлагаем „ускорить процессы”. На каждом этапе от геологоразведки до добычи возникают задержки, которые связаны с тем, что люди не могут нормально коммуницировать друг с другом.

    Это следствие брака данных, того, что разные информационные системы не имеют нормальных средств связи между собой. И задача здесь — научиться работать с данными правильно», — отметил г-н Щербич.

    К вопросу о количестве и качестве данных

    Получается, что данные в нефтегазовой отрасли есть, но они не всегда совместимы друг с другом.

    «Основное препятствие ― в отсутствии структуры. На промыслах существует большое количество различных систем. И всё это надо привести к единому порядку, чтобы к этим данным был централизованный доступ», — сказала по этому поводу директор по маркетингу ООО «ТИНГ» Регина Раевская.

    При этом, несмотря на колоссальные объёмы накопленной информации, её не всегда хватает.

    «Коллега из Губкинского университета на одной из конференций говорил, что по общему количеству датчиков мы сильно отстаём от Саудовской Аравии. Мои выпускники также в разговорах подтверждали, что данных меньше, чем хотелось бы. Количество замеров для моделирования тоже недостаточно для решения некоторых задач.

    Ещё проблема в том, чтобы определиться с качеством этих данных, разработать общие требования к тому, какими они должны быть. Форматов существует огромное множество», — отметил заведующий кафедрой картографии и геоинформационных систем Тюменского государственного университета (ТюмГУ) Ильдар Идрисов.

    Помочь в этой ситуации может принятие национальных стандартов в отношении больших данных. Попытки составить подобные документы, по словам Алексея Щербича, предпринимались с 90‑х гг. прошлого века. Однако инициаторами этой работы выступали публичные консорциумы. Сейчас речь идёт о едином подходе на всей территории РФ.

    «Сначала надо решить классические задачи. Во-первых, информацию собрать. Во-вторых, данные валидировать, верифицировать. В-третьих, сделать так, чтобы информация подавалась на вход в таком виде, чтобы её можно было „съесть”. Сейчас здесь достаточно бардака, пока мы не наведём порядок, ни о каких технологиях Big Data говорить вообще невозможно. Вопросы сбора данных, увязки их между собой нужно решить в первую очередь», — подчеркнул Алексей Щербич.

    В ожидании новых законов

    Сдерживает развитие технологии в России и несовершенство нормативной базы.

    «Если мы примем решение на основе больших данных, кто будет нести ответственность за их последствия? Сейчас есть определённые правовые лакуны. Когда мы говорим об оборудовании, Ростехнадзор однозначно указывает, что ответственность лежит на эксплуатирующей организации.

    Тематика новая, правовое регулирование ещё только прорабатывается», — задался вопросом руководитель Центра компетенций технологического развития ТЭК ФГБУ «Российское энергетическое агентство» Минэнерго России Олег Жданеев.

    Фактически речь идёт о разработке федерального закона «О промышленных данных». С такой инициативой ещё несколько лет назад выступили участники временной рабочей группы «Цифровой нефтегаз». Новый нормативный акт позволит не только закрыть существующие пробелы в законодательстве, но и решит проблему нехватки данных, считает Олег Жданеев.

    Существующий дефицит обусловлен во многом нежеланием ВИНК делиться информацией друг с другом. Исправить это предлагают созданием «нейтральной», возможно, государственной структуры, которая собирала бы данные, обезличивала их и выдавала разработчикам программных продуктов.

    «Пока это остаётся мечтой, было бы здорово, если бы отраслевое сообщество высказало свою заинтересованность. Потому что без кооперации мы такой ФЗ не напишем и не примем», — отметил г-н Жданеев.

    Большие данные на российском ПО

    Перечисленные выше барьеры в той или иной степени характерны для большинства стран. Однако, начиная с 2022 года, приходится учитывать и «национальные особенности». Речь идёт, конечно, о санкциях. Первые шаги по внедрению Big Data российские нефтегазовые компании сделали ещё вместе с западными вендорами. Сейчас приходится оперативно перестраиваться на отечественные продукты.

    «Российские компании действительно имели значительную зависимость от иностранных решений в Big Data, особенно в области программного обеспечения и аппаратной инфраструктуры. Тем не менее в последние годы наблюдается активное импортозамещение, обусловленное как внешними санкциями, так и стремлением к технологической автономии», ― охарактеризовал ситуацию Андрей Лебедев.

    Игорь Зельдец в своём выступлении на форуме TNF отметил, что импортозамещение ПО для работы с большими данными находится на среднем уровне и будет расти. Результаты исследования «К2Тех» показали следующую картину:

    • 25% компаний заместили
      от 0 до 30% программного
      обеспечения;
    • 28% — от 31 до 50%;
    • 25% — от 51 до 70%;
    • 11% — 71–80%;
    • 7% — 81–90%;
    • 4% — 91–100%.

    Важно, что за последние один-два года доверие к российскому ПО для работы с данными значительно возросло. 41% респондентов стали более благосклонны к отечественным решениям благодаря появлению успешных кейсов на рынке, а 25% уверилисьв результате собственного опыта успешного внедрения.

    «Ситуация по импортозамещению решений по большим данным в промышленности практически точно попадает под закон Парето. 22% компаний заместили более 70% решений по работе с данными. В основном это крупные предприятия, которые имели возможность быстро приступить к миграции и выделять на это достаточный бюджет. И именно эти 22% дают импульс для импортозамещения оставшихся 78%.

    Наличие на рынке промышленности реальных проектов с применением отечественного программного обеспечения по работе с данными позволяет российским вендорам получать обратную связь по своим решениям и дорабатывать их под запросы рынка.

    А для других предприятий-­заказчиков такие кейсы — это реальный пример экономических эффектов от решений с Big Data, повышающий доверие к российскому ПО», — прокомментировал положение вещей Игорь Зельдец.

    Понятно, что процесс перехода на отечественные продукты не всегда идёт гладко. Помимо качества самого ПО, важно грамотно спланировать миграцию, чтобы не было остановок сервиса, и максимально органично внедрить его в текущий ИТ-ландшафт. Есть и другие зоны риска.

    «Применение Big Data технологий сопряжено с обеспечением безопасности данных. В сложившихся условиях отечественные компании в большинстве случаев делают выбор в пользу качественных российских решений. Среди них, например, Efros Access Control Server и Kaspersky Endpoint Security для управления доступом к данным, поиска уязвимостей и защиты от угроз.

    Более существенной в данном контексте остаётся всё же проблема кадрового голода в сфере Data Science и Machine Learning на российском рынке. Критически важны структура и чистота данных, а также эффективность алгоритмов подготовки и очистки. С этими задачами качественно справится только опытная команда специалистов, которых пока недостаточно», — отметил Юрий Макаренко.

    Андрей Лебедев, признавая ускорение темпов импортозамещения в этой сфере, всё же подчеркнул, что для достижения полной независимости предстоит ещё потрудиться.

    «Отечественные разработчики предлагают всё больше решений, соответствующих международным стандартам, но некоторые области, такие как облачные платформы и аналитические инструменты, всё ещё остаются уязвимыми», ― сказал представитель «ТерраЛинк».

    И всё же, несмотря на все сложности, эксперты оптимистично смотрят на перспективы отечественного ПО для работы с большими данными.

    «Такие проекты очень масштабные, но, если ты уже один раз внедрил такую платформу, это означает, что в будущем не придётся делать никаких интеграций. По большей части уже будут решены вопросы с информационной безопасностью, сильно оптимизированы будущие расходы на управление. Будет обеспечен очень быстрый доступ бизнес-­пользователей к большим данным и увеличена скорость введения цифровых продуктов», — перечислил преимущества технологии Игорь Зельдец.

    Исходя из этого, в «К2Тех» прогнозируют, что уже к 2030 году в больших компаниях мы увидим IT-инфраструктуру, которая полностью будет управляться искусственным интеллектом на основе больших данных. При этом использоваться будут российские продукты.

    «Для крупных нефтегазовых предприятий актуальным является поиск готовых импортозамещающих решений. Ожидается, что в топливно-­энергетическом комплексе процесс перехода на отечественное ПО при текущих темпах полностью завершится к 2030 году», — заключил Юрий Макаренко.

    Юрий Макаренко, IT-эксперт по реализации технической части бизнес-решений ООО «Амбрелла-ИТ» (Umbrella IT)

    Юрий Макаренко, IT-эксперт по реализации технической части бизнес-решений ООО «Амбрелла-ИТ» (Umbrella IT)
    Юрий Макаренко, IT-эксперт по реализации технической части бизнес-решений ООО «Амбрелла-ИТ» (Umbrella IT)

    «Работа по сбору больших данных началась достаточно давно. Однако долгое время их ценность была не так высока. Всё изменилось после внедрения систем машинного обучения. Сегодня рассматривать большие данные отдельно без связки с искусственным интеллектом нецелесообразно. Иначе обнаружить зависимости в текущих объёмах генерируемой информации для оптимизации процессов не представляется возможным».

    Андрей Лебедев, директор аналитических систем ООО «ТерраЛинк»

    Андрей Лебедев, директор аналитических систем ООО «ТерраЛинк»
    Андрей Лебедев, директор аналитических систем ООО «ТерраЛинк»

    «Российские нефтегазовые компании активно внедряют Big Data, однако уровень зрелости варьируется от предприятия к предприятию. Многие крупные игроки, к примеру, такие как „Газпром” и „Лукойл”, на постоянной основе инвестируют в цифровизацию и автоматизацию внутренних процессов, включая работу с большими данными. Это обусловлено важностью анализа большого массива данных для повышения эффективности производства, оптимизации затрат и улучшения качества прогнозирования.

    При этом, несмотря на объективную заинтересованность в Big Data, не всем компаниям хватает компетенций и квалифицированных кадров для внедрения и использования технологии. Также могут возникать сложности с интеграцией новых решений в существующие системы управления и бизнес-­процессы».

    Текст: Андрей Халбашкеев.
    Фото: freepik.com.

    Этот материал опубликован в журнале
    Нефтегазовая промышленность №1 2025.
    Смотреть другие статьи номера
    Цифровые решения
    Рекомендуем
    Подпишитесь на дайджест «Нефтегазовая промышленность»
    Ежемесячная рассылка для специалистов отрасли
    Популярное на сайте
    Новости
    Что было на выставке "Нефтегаз 2024"? Читайте в нашей подборке!