«Вприоритете»: ЭНЕРГЕТИКА РОССИИ В ЭПОХУ DATA 3.0

Деловой журнал “ВПриоритете”, 26.12. 2018

Big Data (большие данные)уже давно у всех на слуху. Сегодня сложно найти отрасль промышленности, для которой проблематика больших данных была бы неактуальной. Умение оперировать большими объемами информации, анализировать взаимосвязи между ними и принимать взвешенные решения несет потенциал для компаний из различных вертикалей для увеличения показателей доходности и прибыльности, повышения эффективности. Разобраться в базовых потребностях энергетических компаний, возможностях использования Big Data, перспективах применения и к чему может привести масштабная цифровая трансформация помог Александр Тарасов, управляющий партнёр DIS Group. Александр, расскажите более подробно о Big Data Специалисты выделяют 3 этапа использования данных в бизнесе: этапы Data 1.0, Data 2.0 и Data 3.0. Первый этап – использование данных для работы отдельных приложений. Второй – данные используются для поддержки бизнес-процессов всего предприятия. В первые два этапа в энергетической отрасли происходил перевод финансово-хозяйственной деятельности компаний в цифровую форму, внедрение новых информационных систем. Среди таких систем – АСКУЭ (автоматизированная система контроля и учёта электроэнергии), MES-системы (решают задачи оперативного планирования и управления производством), ERP, ECM/СЭД (системы электронного документооборота), системы стратегического планирования и бизнес-планирования, BPM (управление бизнес-процессами), Business Intelligence. Развитие российских энергетических компаний в эпоху Data 1.0 и Data 2.0 позволило им достигнуть уровня автоматизации, сопоставимого с зарубежными предприятиями. Сейчас, в эпоху Data 3.0 компании уже накопили достаточное количество данных для полноценной цифровой трансформации. Цифровая трансформация – изменение формы бизнеса в условиях цифровой реальности на основе данных. Она сопровождается возникновением новых бизнес-процессов, организационной структуру, положений, регламентов, ответственности за данные, ролевых моделей. Основная цель цифровой трансформации для энергетических компаний – создание цифровых двойников активов и предприятия в целом. Какую роль играет цифровой двойник? Цифровой двойник – система взаимосвязанных данных, описывающие все аспекты реального актива. Компании собирают данные с датчиков на своих технологических и ресурсных активах. Собираются технические характеристики актива, параметры технологических цепочек, в которые он включён, данные о фактическом состоянии. После этого специальные инструменты интегрируют данные, очищают, каталогизируют, выявляют их «жизненный цикл» (из какого источника они пришли, кто их использовал), связывают технические данные с бизнес-глоссарием. К этой информации добавляется дополнительная информация (например, данные геологоразведки). Такие цифровые двойники используются для предиктивной аналитики (например, предсказание утечки газа, поломки оборудования) и выявления инсайтов (полезные для бизнеса закономерности в данных). Шаги по разработке цифровых двойников активов (АЭС, подстанций, месторождений) предпринимают многие крупные игроки рынка: «Роснефть», «Газпромнефть», Росатом, «Россети». Почему без двойника не обойтись? Сейчас в энергетической отрасли не так много путей оптимизации в условиях регулируемого рынка. Найти что-то новое тяжело. В большей степени технологические цепочки, цепочки поставок, цены и рынки сбыта уже сложись. Найти скрытый резерв поможет предиктивная аналитика и инсайты на основе Big Data. Цифровой двойник связывает данные о модели и спецификации оборудования с данными об условиях эксплуатации, квалификации тех, кто его ремонтирует, частотой поломок и другое. А это помогает получать множество интересных инсайтов. Можно понять, в каких условиях оборудование нужно заменять чаще всего, какой поставщик поставляет более надёжные комплектующие, какой сотрудник ремонтирует оборудование лучше всего. Это помогает выявить скрытые резервы оптимизации от HR и финансовой отчётности, до работы оборудования и поиска новых рынков сбыта. Также это может помочь эффективно распределять уже произведённую энергию. А это очень актуально для развития новых, возобновляемых источников энергии, где производство может быть нерегулярным. Предположим, у нас есть два трансформатора. Один стоит в поле, а другой – в цеху. Условия (температура, влажность), в которых функционирует каждый из них значительно различаются. Кроме того, у них могут быть разные режимы нагрузок. Классическая система ремонта подразумевает, что ремонтировать каждый из них нужно с одинаковой регулярностью. Мы сможем перейти к ремонту по фактическому состоянию, но не на основе экспертного мнения, как раньше, а на основе объективных данных. Это снизит стоимость владения производственным активом. При этом повысит показатели надёжности, безаварийности, смертности на производстве. Какие технологии нужны? Big Data – это данные, которые собираются в очень больших объёмах на высоких скоростях и в разных форматах. Работа с ними требует целого ряда новых технологий. Например, традиционного хранилища может быть недостаточно, необходимо будет использовать кластер Hadoop, его экосистему (в частности, Kafka и Cassandra для потоковых данных). Также новые возможности больших данных помогут открыть системы Operational Intelligence – системы мониторинга операций в реальном времени. Они позволят в реальном времени реагировать на изменения в работе оборудования. Для больших данных инструменты стратегического управления данными (Data Governance) начинают играть ключевое значение. Среди них – инструменты для интеграции, каталогизации, защиты данных, обеспечения качества данных и управления мастер-данными. Они также должны быть способны работать с кластером Hadoop. Как управлять цифровым двойником? Управление цифровым двойников – цикличный процесс, постоянно действующая корпоративная функция. Оптимально для неё использовать цикл Деминга – PDCA (англ. «Plan-Do-Check-Act»). Это циклически повторяющийся процесс принятия решения, который подразумевает повторение планирования – действия – проверки – корректировки. В цифровом двойнике мы ищем возможности оптимизации, на их основе планируем и проводим действия по оптимизации работы в реальном мире. При внесении изменений в реальный актив, меняется и его цифровой двойник. Мы собираем данные об этих изменениях, проверяем, анализируем произошедшие изменения и вносим корректировки. Александр, к чему, на Ваш взгляд, приведёт цифровая трансформация? Уровень зрелости российских энергетических компаний очень высок. Они не уступают зарубежным аналогам. Не за горами времена, когда в Россию будут приезжать для того, чтобы перенять наш передовой опыт цифровой трансформации. На конечную стоимость энергии для конечного потребителя цифровая трансформация не повлияет. Стоимость тех инструментов и корпоративных образований, которые требуются для неё, не сопоставимы с другими инвестиционными проектам сектора (например, инфраструктурными). На рынок труда цифровая трансформация в секторе повлияет позитивно. Компании будут нанимать квалифицированных специалистов для работы с данными. Из обязанностей многих сотрудников уйдут монотонные, неинтересные задачи, с выполнением которых справятся технологии. Источник: http://vprioritete.company/energetika-rossii-v-epoxu-data-3-0/