Для чего российские нефтяники создают «промышленный Android»

Цифра делает продажи

Современные маркетологи перестали полагаться на цифры классических соцопросов, доверившись цифре электронной. Во главе угла теперь формирование предложения под индивидуальные «капризы» конкретного клиента. С развитием технологий «Индустрии 4.0» производители товаров составляют из данных о прежних и потенциальных покупателях целые «библиотеки» специфических потребностей.

Когда на смартфон приходит push-уведомление о бонусной акции, которая будто создана для вас, то нет никакого волшебства – это программа классифицировала вас и отнесла к одному из видов пользователей, основываясь на вашей истории покупок, перемещений, посещаемых сайтов, возраста, социальных связей и выдала «персональную» скидку на желанный товар.

Нефтяники в России пошли еще дальше и помимо программ-роботов, прогнозирующих спрос на нефтепродукты, анонсировали создание единой цифровой платформы управления производством, транспортировкой и сбытом своей продукции.

«Газпром нефть» разрабатывает свой Android с приложениями для промышленности

Платформа «Санта Клауса»

В мире ИТ уже несколько лет конкуренция ушла из области продуктов в область платформ: iOS и Android в телефонах и планшетах, Windows и Mac OS на компьютерах, Amazon и Alibaba – в рознице. К этому списку должна присоединиться первая в своем роде платформа управления непрерывным производством. Разрабатывают ее в Центре цифровых инноваций «Газпром нефти».

Принцип работы платформы можно понять, представив вместо нефтепродуктов онлайн-покупку смартфона. Клиент заказывает через сайт производителя определенную модель. Система производителя гаджетов обрабатывает тысячи запросов таких же клиентов по всему миру и в режиме реального времени перестраивает производство. Условный «завод» подстраивается под преобладающий спрос, увеличивая выпуск конкретных моделей гаджетов. Автоматически корректируются план поставок комплектующих и график потребления электроэнергии, под каждую доставку сразу бронируется курьер.Как DevOps-сервис помогает «разгрузить» высоконагруженные системы BPMSoft

Влияют на работу производства не только оперативные заказы, но и предиктивная аналитика. Например, за несколько месяцев до Нового года нейросеть делает точный прогноз на продажи каждой модели смартфонов и выстраивает производство так, чтобы на складах к празднику образовался достаточный запас.

Одни программы-роботы производят, другие продают, третьи руководят транспортом, четвертые прогнозируют спрос и выстраивают оптимальные режимы работы всей бизнес-цепочки. Все эти системы работают на одном универсальном «языке», что позволяет синхронизировать их возможности и достичь лучшего результата.

Из разных программ и цифровых компонентов получается своеобразная платформа для производства и доставки товаров, которая угадывает и воплощает желания покупателей лучше Деда Мороза или Санта Клауса. Только, в случае «Газпром нефти», речь идет о выпуске и поставках бензина, авиакеросина, судового топлива, битума и других нефтепродуктов. Предложить конкретному клиенту «персональную» скидку, к примеру, на моторные масла, так необходимые именно для его машины, эта система тоже может.

«Android» из России

На рынке не существует системы, изначально спроектированной под полный производственный цикл от поступления сырья до реализации готовой продукции - это всегда набор отдельных готовых решений, которые необходимо увязывать.

Создание цифровой платформы управления производством призвано составить из разных бизнес-цепочек единую картину. Раньше предпочтение отдавалось среднему или максимальному режиму загрузки оборудования, ведь это дает больше конечного товара. Но это как и выжимать максимум из автомобиля – это не всегда эффективно. На средних «оборотах» можно произвести меньше продукции, но сэкономить на электроэнергии, износе оборудования – и за счет этого выиграть на конечном результате.

Проблема в том, что на каждом российском заводе установлено специфическое оборудование со своим протоколом управления. И нет такой платформы, которая позволит программисту (невзирая на то, оборудование какого производителя стоит на объекте) написать некий универсальный программный код для управления стандартной функцией на всех нефтеперерабатывающих, нефтехимических или металлургических заводах.

Цифровая платформа «Газпром нефти» призвана создать универсальные слои подключения к разным системам. Такой программный код можно перенести на оборудование разных производителей, с одного завода – на другие.

Создатели платформы сравнивают ее с промышленным аналогом операционной системы Android, которая работает на телефоне, вне зависимости от модели, размера экрана и процессора. Разработчик мобильного приложения для смартфона не знает, какая конкретно камера и какого производителя установлена в телефоне пользователя. Абстрактной «камере» дается универсальная команда «сделай фото», а она выдает фотографию также в универсальном формате.

Так же будет работать и платформа для управления непрерывным производством. Любой разработчик сможет получить доступ к исходным данным и набору стандартных функций управления технологическими процессами. При этом всю работу «уровнем ниже» с конкретным оборудованием каждого завода будет выполнять сама платформа.

Первая заправка по блокчейн

Пилотные проекты на базе новой цифровой платформы уже появились. «Газпром нефть» разработала и внедрила смарт-контракты (Aviation fuel smart contracts — AFSC), основанные на блокчейне. Проект повысит скорость и эффективность взаиморасчетов при заправке самолетов, а также автоматизирует планирование и учет поставок топлива.

Для мирового рынка авиатопливообеспечения это первый опыт использования технологий распределенных реестров (блокчейн). Авиакомпании получили возможность моментально оплачивать топливо и услуги по заправке самолетов непосредственно при ее осуществлении без предоплаты, банковских гарантий и финансовых рисков для участников сделки. Это в разы повышает оперативность финансовых операций и кратно сокращает трудозатраты.

В день заправки командир воздушного судна направляет поставщику топлива через систему уточненный объем требуемого топлива. В результате смарт-контракт рассчитывает стоимость заправки и направляет в банк, обслуживающий авиакомпанию, поручение на резервирование нужной суммы на счете. Моментальное подтверждение из банка дает старт заправке. После оказания услуги средства списываются, а в коммерческую службу поставщика топлива и топливную службу авиаперевозчика передается информация о закрытии заявки на заправку с отчетными документами.

Программисты заработают на заводах

Платформу управления производством «Газпром нефти», по аналогии с Android, обещают сделать доступной всему технологическому миру. В качестве системы хранения данных, например, выбрана Apache Cassandra, а протоколы, по которым «датчики» и исполнительные устройства заводов обмениваются данными с системой, изначально являются открытыми. Когда система заработает, её можно будет быстро распространить на любые другие промышленные предприятия России.

Благодаря этому любой студенческий стартап или ИТ-компания смогут написать собственное приложение по оптимизации той или иной бизнес-функции. А далее это решение сможет купить крупный промышленный игрок, либо приложение можно будет монетизировать в маркетплейсе.

Разработка прикладных функциональных приложений, библиотек искусственного интеллекта для управления предприятием, как в нефтегазовой отрасли, так и других областях промышленности, является очень перспективным.

Вот только один небольшой пример выигрыша от перевода производства на единую платформу. Согласно действующей практике, энергетик должен заранее сообщить поставщику электроэнергии прогноз потребления электричества на предприятии. В дальнейшем он рискует получить штрафы за перерасход энергии или, наоборот, за то, что запросил больше объемов и под него напрасно резервировали мощности.

Точно рассчитать, сколько потребуется энергии – для человека очень сложная задача. До сих пор на многих производствах это делается специалистами в таблицах Excel. Но у человека прогнозы получаются всегда приблизительными. То, что не могут сделать люди, могут сделать роботы. Загрузив в нейросеть исторические данные потребления электричества одного из своих заводов, «Газпром нефть» уже повысила точность предсказания потребления электроэнергии на производстве.

В России компании тратят на внедрение нового ИТ-решения по 5-10 лет, сотни миллионов рублей, а через 3 года понимают, что это решение уже устарело. «Промышленный Android» позволит, как и на телефоне, легко устанавливать и удалять приложения, быстрее внедрять новые технологии, менять бизнес-модели.