Прямой эфир
Ошибка воспроизведения видео. Пожалуйста, обновите ваш браузер.
Лента новостей
Bloomberg узнал о просьбе Франции ужесточить санкции против ЧВК «Вагнер» Политика, 03:19
Байден исключил ухудшение отношений с Китаем из-за «шпионского зонда» Политика, 02:59
ФСБ отчиталась о нейтрализации готовивших теракт в Ставрополье Политика, 02:15
Limp Bizkit выпустила клип с Путиным, Байденом и фразой «мы можем лучше» Политика, 02:07
Bloomberg узнал об уходе в отставку советника Белого дома по России Политика, 01:54
В Турции после землетрясения заблокировали Twitter и Tiktok Технологии и медиа, 01:42
Макрон призвал провести конференцию для мира на Украине Политика, 01:18
«Дочка» «Росатома» пообещала российским электромобилям уникальные батареи Авто, 01:00
Польский генерал заявил об отсутствии у ВСУ сил для контрнаступления Политика, 00:47
Блинкен и Столтенберг допустили скорое вступление Швеции в НАТО Политика, 00:37
Зеленский увидел изменение позиции Макрона после слов об унижении России Политика, 00:35
Что происходит в эпицентре землетрясения в Турции. Репортаж РБК Общество, 00:15
«Реал» победил «Аль-Ахли» и вышел в финал клубного ЧМ Спорт, 00:06
«Последний шанс». Сможет ли Дзюба перезапустить карьеру в «Локомотиве» Спорт, 00:00

Выпуск за 27 декабря, 2022

Переход к отечественным технологиям в нефтегазохимии

Алина Танатарова, обозреватель:
Масштабная цифровая трансформация в большинстве крупных российских компаний началась пять лет назад. За это время многие смогли полностью перестроить бизнес-процессы и получить прибыль за счет внедрения технологий. Однако 2022 год, уход западных вендоров из России стали настоящим вызовом для бизнеса. Как происходит технологический переход к отечественным решениям в нефтегазохимии — в программе «Сфера интересов».
 


По данным исследования группы Т1, нефтехимическая промышленность — один из лидеров по числу внедрений систем класса CRM (Customer Relationship Management) и ESM (Enterprise Service Management). Также в отрасли активно развивают сквозные цифровые технологии, среди которых интернет вещей, цифровые двойники, «умное» производство. Как отметили участники опроса, один из приоритетов предприятий — обеспечение информационной безопасности и создание собственных центров обработки данных. Подробнее об этом расскажут гости программы Алиса Мельникова, директор по цифровым и информационным технологиям компании «Сибур», и Игорь Калганов, генеральный директор группы Т1.



Алина Танатарова, обозреватель:
Игорь, Алиса, добрый день! Говорим сегодня про цифровую трансформацию нефтегазохимической промышленности. Алиса, первый вопрос к вам. Аналитики считают, что индустрия входит в список лидеров в этой части, как вы считаете, почему эксперты дают такую высокую оценку?

Алиса Мельникова, директор по цифровым и информационным технологиям компании «Сибур»:
У нас изначально уровень базовой автоматизации был очень высокий. Потому что все наши предприятия работают на системах класса АСУ ТП (Автоматизированная система управления технологическим процессом). АСУ ТП — это не только софт, это еще и контрольно-измерительные приборы, датчики, которые передают информацию и на основе которых работает система. Поэтому за счет этого высокого уровня базовой автоматизации нам было довольно легко войти уже в стадию цифровизации, когда мы начали надстраивать над этим уровнем уже следующий этап по обработке данных, по анализу, по принятию решения на основе данных.


Алина Танатарова, обозреватель:
Игорь, если сравнивать с зарубежными компаниями, на каком технологическом уровне находятся российские предприятия в этой отрасли?

Игорь Калганов, генеральный директор группы Т1:
Если взять нефтехимические комплексы в США и Западной Европе, то традиционно они очень точно относятся к инвестпрограммам. Если когда-то проинвестировали средства в разработку АСУ ТП, используемой на предприятии, то они будут дожидаться завершения срока эксплуатации этой системы. Это может быть 10–20 лет. В этом плане нельзя сказать, что там супертехнологический уровень.
Ближний Восток направляет сверхприбыль, инвестируя ее в технологии, создавая какие-то решения, которые, с одной стороны, обеспечивают высокий уровень технологических процессов, но с другой — зачастую расходуют ее очень неэффективно, и там какие-то вещи совершенно излишние и избыточные.
Россия находится где-то между Ближним Востоком и европейской культурой, американской культурой.


Алина Танатарова, обозреватель:
Если говорить о специфике отрасли: в чем сложность, особенность цифровой трансформации индустрии?

Игорь Калганов, генеральный директор группы Т1:
Культура безопасности, культура нулевой терпимости к рискам — она присутствует в нефтехимической промышленности, наверное, так же как и в атомной энергетике и ядерной промышленности. Плюс особое внимание к кадрам. Ведь на каждой установке работают операторы, их нельзя просто так найти на рынке, переманить из соседней компании, потому что каждая установка уникальна, имеет свои особенности, свою специфику.
Конечно же, это очень высокий уровень команд, которые занимаются цифровой трансформацией. Здесь как раз Алиса и та команда, которую Алиса представляет, — это люди, имеющие огромный опыт цифровых трансформаций, создания цифровых проектов.


Алина Танатарова, обозреватель:
Давайте как раз обсудим опыт вашей компании. Я знаю, что вы с 2017 года реализуете стратегию цифровой трансформации. Вы уже упомянули, что сначала была автоматизация. Что послужило основным толчком для цифровой трансформации, на каких направлениях она базируется?

Алиса Мельникова, директор по цифровым и информационным технологиям компании «Сибур»:
На рынке появилось огромное количество технологий, которые могут принести компании дополнительную возможность повысить свою эффективность. Потом, мне кажется, дополнительный, наверное, толчок для развития компании в разное время — это конкуренция. Потому что степень цифровизации, если она повышает внутреннюю эффективность, она дает тем самым конкурентное преимущество.
Когда говорят индустрия 4.0, сюда включают довольно стандартный набор технологий: это и технологии по работе с данными, продвинутая аналитика, искусственный интеллект, это и датчики промышленного интернета вещей. И вообще промышленный интернет вещей, включая и платформы, и оборудование для обмена данными, и аналитику, которая позволяет на этих данных делать какие-то выводы и принимать решения. Это роботизация производства. Это использование беспилотного транспорта. То есть все то, что на слуху, по сути, во всем этом так или иначе мы компетенции внутри такие создали и стали применять в разных областях работы компании. Наибольшие эффекты от применения, — они идут у нас в трех областях. Первая — это, собственно, производство и технология ведения производства. Также надежность ремонта оборудования, обслуживание оборудования. Вторая область — это логистика, управление цепочками поставок. Третье — это продажи.


Алина Танатарова, обозреватель:
Игорь, как вы думаете, вот 2017 год, на какую крупную компанию не посмотришь — большинство начинают цифровую трансформацию в это время, с чем это связано?

Игорь Калганов, генеральный директор группы Т1:
Мне кажется, это связано с общим трендом, который появился в этот момент в стране, потому что от первых лиц страны мы начали слышать чуть раньше, где-то, наверное, году 2014, когда появились потенциальные риски внешних санкций. Государственная машина, — она медленная с точки зрения перестроения, но потом весьма эффективная с точки зрения доведения до всех отраслей. Поэтому, действительно, где-то в 2017–2018 годы это стало по факту государственной политикой. В первую очередь ее подхватили госкомпании и компании с государственным участием, дальше это докатилось и до компаний просто крупных системообразующих.


Алина Танатарова, обозреватель:
Как Игорь уже сказал, в 2014 году начался курс на импортозамещение, но компании вашей индустрии как-то не торопились использовать отечественное оборудование. Почему все-таки отдавали предпочтение иностранным разработкам?

Алиса Мельникова, директор по цифровым и информационным технологиям компании «Сибур»:
Главным образом потому, что в то время в нашей отрасли мало было что российского. Поэтому в то время, конечно, среди готовых апробированных в основном были зарубежные, они же и внедрялись. Дальше последние пять лет мы много создали внутри технологий. Сейчас стала задача посмотреть, каким образом мы можем уйти от решений недружественных стран, перейти на российские либо решения стран, которые являются нашими партнерами. Заодно по ходу сделать ревизию и посмотреть, не надо ли вообще сделать редизайн ИТ-ландшафта, потому что совершенно не обязательно копировать те решения 10–20-летней давности, которые зарубежные компании у нас внедрили в то время.


Алина Танатарова, обозреватель:
Игорь, до 2022 года чем занимались российские ИТ-компании в части сотрудничества с нефтегазохимической отраслью и что изменилось после санкций?

Игорь Калганов, генеральный директор группы Т1:
Мы, как ИТ-компания, занимались всегда разработками софта общесистемного класса, которые могут использоваться не только конкретно в данной отрасли, а в целом широко по рынку, поскольку размер рынка позволял окупать те инвестиции, которые мы осуществляли в то или иное ПО. 2022 год поставил сложную задачу как перед коллегами непосредственно из отрасли, так и перед нами как представителями ИТ-сектора: в короткие сроки действительно импортозаместить решения, пропавшие с рынка. Благо остались те команды, которые работали здесь в России, будучи R&D-центрами крупных зарубежных компаний, и они зачастую обладают теми знаниями, умениями и пониманием предметной области.
Часть команд, выходцев из компаний, работают и у нас, в том числе в Т1. И работают уже над задачами импортоопережения и экспортного потенциала для данных решений. Коллеги создали прекрасные межотраслевые группы. На базе Минцифры индустриальные центры компетенций, даже на базе правительства наверное, которые функционируют, вырабатывают требования к перспективному софту, к перспективным решениям, которые будут использоваться и в нефтехимии, и в электроэнергетике. Коллеги не попросили у правительства денег на это. Сказали, что профинансируют самостоятельно, за что получили соответствующую благодарность по факту и от премьер-министра, и действительно вкладываются в создание таких решений. Мы, как надежные технологические партнеры, активно помогаем, предлагаем наши наработки, предлагаем наши решения.


Алина Танатарова, обозреватель:
Алиса, Игорь уже упомянул, что вы являетесь участником индустриальных центров компетенций. Расскажите подробнее, по каким направлениям вы работаете?

Алиса Мельникова, директор по цифровым и информационным технологиям компании «Сибур»:
Мы входим в два таких индустриальных центра компетенции. Это нефтегаз и нефтехимия, второе — это химия. Мы с коллегами по отрасли действительно проработали весь стек технологий, которые появляются сейчас, нашли то, что является общим, так сказать, востребованным всеми компаниями. Запланировали проекты по созданию новых российских решений. Каждый такой проект, по сути, внедряется в две стадии: сначала у якорных заказчиков, которые вызывались, по сути, на каждое направление, а потом у всех остальных. Обязательно нужно кооперироваться, потому что, какие бы ни были в разных компаниях доходы, прибыль и все такое, в любом случае вместе создать решение, конечно, дешевле, чем кому-то одному за это платить или каждому. Поэтому и вот это сотрудничество, — оно оказывается очень полезным для всех участников.


Алина Танатарова, обозреватель:
Я знаю, что сегодня один из главных вызовов для индустрии — это поиск решений для автоматизации производства и повышение эффективности производственных процессов. Расскажите подробнее, какие это решения?

Алиса Мельникова, директор по цифровым и информационным технологиям компании «Сибур»:
Я думаю, что здесь подразумевается весь набор, начиная от самого нижнего уровня, это АСУ ТП, о котором мы уже говорили. Но это еще и очень большой набор решений над АСУ ТП, то есть это система управления производством. В «Сибуре» они, кстати, внедрены давно. Это APC (Advanced Process Control), или системы усовершенствованного управления. Есть такой класс тоже в промышленности решений. Это РТО — оптимизация, системы оптимизации реального времени. И это огромный набор еще дополнительных решений, которые направлены на предиктивную диагностику оборудования, на разный интеллектуальный контроль работы производства, контроль работы систем промышленной безопасности на этом производстве, и максимальная автоматизация, принятие решений на основе данных.


Алина Танатарова, обозреватель:
Получается, что большинство этих решений импортные? На начало года как минимум.

Алиса Мельникова, директор по цифровым и информационным технологиям компании «Сибур»:
Скажем так, действительно импортный слой — чем дальше вниз, тем больше там импортного. Если брать АСУ ТП, в России пока нет зрелых решений, которыми бы можно было просто взять и заменить. Хотя есть компании, которые над этим очень плотно работают и добьются успеха совершенно точно, судя по тому, как они двигаются в этом направлении. Что касается «Сибура», то мы довольно много усилий на протяжении всей нашей цифровизации — последние пять лет — вкладывали как раз в тот слой, который направлен на оптимизацию производства. То есть применение данных для повышения эффективности. Это то, из чего мы извлекали эффекты. Это то, в чем мы приобрели сами внутреннюю компетенцию. И это то, что мы теперь готовы вложить в создание российских решений, и поделиться экспертизой с другими компаниями.
И это то, кстати, направление, где мы готовы, сотрудничая с еще группой компаний в Ассоциации искусственного интеллекта, с участниками рынка этими компетенциями делиться или решениями, которые мы сами создавали и которые можем предложить другим тоже. Вот это наш, я считаю, конек.


Алина Танатарова, обозреватель:
Игорь, как вы считаете, когда появится зрелое решение в части АСУ ТП?

Игорь Калганов, генеральный директор группы Т1:
Очень важно наработать практику. Это вопрос курицы и яйца во многом, потому что, повторюсь, цена ошибки на предприятиях крайне высока и требованиям норм безопасности уделяется огромное внимание, начиная от базовых бытовых вещей и заканчивая конкретно вниманием ко всему производственному процессу. Поэтому решения уже появляются, они есть.
Будем разговаривать про создание тестовых площадок, про тестовые зоны, про какие-то интересные новые, может быть, проекты, где можно запускать в параллель, делая дублирующие информационные слои, делая цифрового двойника, и потом уже от этого переходить к использованию из опытно-промышленной уже в полноценную промышленную эксплуатацию. Это займет годы.


Алина Танатарова, обозреватель:
Какие сроки? Как вы думаете, какие ваши прогнозы?

Алиса Мельникова, директор по цифровым и информационным технологиям компании «Сибур»:
У меня прогнозы более радужные. Совершенствоваться это все будет, может, и десятки лет. Но то, что называется «первая версия работающего продукта», или MVP, появится совершенно точно раньше, верю в то, что первые элементы могут быть внедрены через год.


Алина Танатарова, обозреватель:
Я знаю, вы уже упомянули, что «Сибур» входит в Альянс по искусственному интеллекту. Расскажите подробнее, что это за объединение?

Алиса Мельникова, директор по цифровым и информационным технологиям компании «Сибур»:
Мы присоединились к этому объединению, буквально еще месяца не прошло. Это объединение компаний, которые преследуют несколько задач. Во-первых, это совместное тестирование апробации разных инструментов искусственного интеллекта на модели машинного обучения. Это поддержка задач государственного уровня по популяризации кейсов применения этих технологий в тех отраслях, где участники уже, собственно, для себя что-то создали и теперь могут рассказать всему рынку и поделиться этим опытом.
Потом, это совместная разработка стандартов обмена данными, потому что мы верим в то, что если все-таки обмен данными между компаниями наладится, то на больших, более широких массивах этих данных можно будет улучшить качество моделей. Поэтому нам можно в качестве будущих шагов научиться работать с объединенными массивами, научиться меняться данными и договориться о стандартах.


Алина Танатарова, обозреватель:
Игорь, а можете привести примеры разработок на базе искусственного интеллекта, которые сегодня уже успешно применятся в области нефтегазохимии, и насколько они отечественные?

Игорь Калганов, генеральный директор группы Т1:
Здесь в первую очередь, наверное, надо сказать как раз про системы, направленные на безопасность. Это и мониторинг с камер видеонаблюдения, который обрабатывается в автоматическом режиме и контролирует нахождение людей в особо рисковых зонах — вдруг с нарушением техники безопасности: захождение за какие-то линии, границы, отсутствие перчаток, касок, не дай бог, или еще чего-то. Понятно, что это крайне редкие случаи, потому что действительно культура на высоком уровне, но тем не менее дополнительный контроль, — его никто не отменял, и это все должно производиться. По факту это все делается уже на базе нейросетей, которые распознают в режиме реального времени видеопоток и понимают, если что-то где-то пошло не так. Аналогично работает и вся предиктивная аналитика по обслуживанию, эксплуатации всех установок, которые работают: транспорта, подвижного состава. По факту движение в сторону цифрового двойника, который позволит моделировать полностью работу условных нефтегазовых комплексов и оценивать те риски, которые там могут возникнуть, и на базе этого строит рискориентированную модель для обслуживания и эксплуатации данных комплексов. Конечно же, это вещи, связанные с повышением эффективности и производительности самих установок, потому что рассчитать это руками, рассчитать режимы работы всех установок, обсчитать параметры входного, выходного сырья крайне проблематично и крайне сложно. Здесь нейросети уже с этими задачами справляются тоже гораздо лучше человека, гораздо лучше оператора, давая ему рекомендацию, как некоторый цифровой советник, позволяя ему правильным образом подбирать правила работы установки, контролируя параметры выходного сырья. На самом деле, мест для применения технологий искусственного интеллекта огромное количество. И про объединение данных как раз, про возможность делиться данными с соседними компаниями — я уверен, в ближайшее время можно будет поделиться своими данными, не раскрывая самих данных. Строить совместные модели обучения данных, модели обучения на основе общих данных, при этом не раскрывая саму конфиденциальную информацию, информацию, относящуюся к режиму коммерческой тайны, с одной стороны. А с другой стороны, все-таки решая задачу построения обученных нейросетей. Потому что, действительно, объем информации собранный прямо пропорционален качеству выходных параметров.

Спасибо большое!

Все выпуски программы
Главная Передачи Подписаться Поделиться