«Газпром нефть» создала в Санкт-Петербурге уникальный для отрасли Центр управления эффективностью нефтепереработки и сбыта (ЦУЭ). Работа Центра направлена на повышение эффективности бизнеса за счет использования современных технологий анализа данных, методов предиктивной аналитики* и работы с big data. Стратегическая цель проекта — построение единой цифровой платформы управления эффективностью цепочки добавленной стоимости — от поступления нефти на нефтеперерабатывающие заводы до реализации нефтепродуктов конечному потребителю.

На сегодняшний день проект «Газпром нефти» не имеет аналогов в мире. Единая технологическая платформа управления эффективностью переработки и сбыта предполагает создание цифрового двойника** всей цепочки создания стоимости на основе инструментов предиктивного анализа, технологий нейросетей и искусственного интеллекта. Принцип работы ЦУЭ построен на интеграции различных систем управления цепочкой добавленной стоимости, организации свободного и непрерывного обмена данными между ними и использования методов предиктивной аналитики по таким параметрам, как спрос на нефтепродукты, надежность оборудования, качество нефтепродуктов, экологический мониторинг, энергоэффективность и др. В режиме реального времени 250 000 датчиков и десятки систем транслируют информацию в ЦУЭ со всех активов компании, входящих в периметр блока логистики, переработки и сбыта «Газпром нефти». В непрерывном режиме ЦУЭ обрабатывает данные, поступающие с контрольно-измерительных приборов и датчиков систем автоматизированного мониторинга производственных процессов, охватывая 90% технологических параметров и материальных потоков. Мониторинг и анализ качества и количества углеводородного сырья и готовой продукции на каждом этапе цепочки добавленной стоимости позволяет определять источники возможных отклонений.

В рамках работы Центра продолжается формирование точных инженерных моделей технологических установок — цифровых двойников активов, которые позволят перейти к проактивному управлению надежностью, безопасностью и эффективностью работы предприятий. Сейчас в ЦУЭ тестируются модели двух установок, созданные с помощью технологии нейросетей и искусственного интеллекта, способного самостоятельно обучаться за счет анализа больших массивов данных.

«Будущее отрасли — в постоянном повышении эффективности и уровня технологического развития. В рамках цифровой трансформации бизнеса мы работаем над созданием единой технологической платформы управления эффективностью нефтепереработки и сбыта, которая объединяет все элементы цепочки создания добавленной стоимости, что значительно повысит операционную эффективность компании. Мы намерены максимально полно использовать новые возможности и инструменты Индустрии 4.0, подтверждая статус отраслевого технологического лидера», — отметил заместитель генерального директора «Газпром нефти» по логистике, переработке и сбыту Анатолий Чернер.

Справка

* Предиктивная аналитика (предсказательная, прогнозная аналитика) — от англ. predictive analytics — класс методов анализа данных, концентрирующийся на прогнозировании будущего поведения объектов и субъектов с целью принятия оптимальных решений.

** Цифровой двойник — динамичная цифровая модель физического объекта или системы.