Что такое автономное предприятие в нефтегазовой и энергетической отраслях?

Если вы руководите производственными операциями в нефтегазовой компании, компании по торговле энергоносителями или нефтеперерабатывающем и розничном предприятии, вы уже знаете, какое давление это оказывает. Цены на сырьевые товары колеблются в зависимости от геополитических событий, которые ваши системы не были рассчитаны предвидеть. Интенсивные производственные процессы — буровые установки, нефтеперерабатывающие заводы, трубопроводы, автозаправочные станции — генерируют огромные объемы данных, но решения, которые должны приниматься на основе этих данных, по-прежнему принимаются со скоростью человеческого фактора. Требования к отчетности в области регулирования и охраны окружающей среды с каждым годом ужесточаются, что увеличивает и без того ограниченные ресурсы, связанные с соблюдением этих требований. И где-то посреди всего этого ваши полевые специалисты, планировщики и финансовые отделы по-прежнему координируют свои действия по телефону, с помощью электронных таблиц и ручной передачи информации.

Эти системы были разработаны для того, чтобы фиксировать происходящее, а не для того, чтобы реагировать на то, что происходит прямо сейчас. Именно этот пробел и призвана заполнить система SAP Autonomous Enterprise.

Давление, с которым сегодня сталкиваются нефтегазовые и энергетические компании.

За последние несколько лет структурные проблемы, стоящие перед нефтегазовым и энергетическим сектором, обострились. Колебания цен на сырье и товары напрямую снижают рентабельность, вынуждая отделы закупок и управления цепочками поставок реагировать быстрее, чем это позволяют традиционные циклы планирования. Сбои в цепочке поставок — будь то из-за геополитических событий, логистических проблем или экстремальных погодных условий — требуют реагирования на чрезвычайные ситуации, которое большинство операционных систем не предназначены для автоматического выполнения. В то же время, требования к обеспечению устойчивого развития и отчетности о выбросах в рамках таких документов, как Директива о корпоративной отчетности в области устойчивого развития (CSRD), превращают соблюдение этих требований из периодической процедуры в непрерывную операционную дисциплину.

В основе всего этого лежит проблема фрагментации систем. Большинство операторов нефтегазовой и энергетической отраслей формировали свою технологическую инфраструктуру на протяжении десятилетий посредством приобретений, модернизации инфраструктуры и внедрения отдельных решений. Платформы управления активами, инструменты учета углеводородов, торговые и риск-системы, а также системы планирования ресурсов предприятия (ERP) часто функционируют изолированно. Сбор данных осуществляется вручную, рабочие процессы требуют ручной координации между отделами, а темпы развития бизнеса отстают от рыночных требований.

Ключевые статистические данные можно найти в отчете Oxford Economics под названием «Активный анализ ценности ИИ в индустрии: энергетика и коммунальные услуги».

Что на самом деле означает «Автономное предприятие»?

Термин «автономное предприятие» широко используется в технологической отрасли, поэтому важно уточнить его значение. Автономное предприятие не подразумевает отстранение людей от принятия бизнес-решений. Речь идёт об изменении того, на что люди тратят своё время. Концепция, изложенная в концепции автономного предприятия SAP, заключается в создании бизнеса, где искусственный интеллект (ИИ) трансформирует способы работы людей и функционирования процессов: принятие решений на основе информации в реальном времени, автоматизация сквозных рабочих процессов и активное совершенствование каждой функции, чтобы организации могли превзойти все ожидания.

Рассмотрим, что происходит сегодня, когда критически важная запасная часть недоступна во время планового останова. Специалист по планированию технического обслуживания выявляет нехватку оборудования, связывается с отделом закупок, который проверяет наличие запасов на всех объектах, передает информацию в отдел снабжения, который ведет переговоры об ускоренном заказе — и все это происходит в то время, как сокращается время простоя и накапливаются затраты, связанные с простоем. В автономном предприятии агенты искусственного интеллекта выявляют дефицит до начала простоя, сопоставляют данные об остатках на складах по всей сети, инициируют закупку и предлагают рекомендуемое решение для утверждения человеком — за считанные минуты, а не часы.

Как описывает это SAP: люди задают направление. Искусственный интеллект выполняет действия. Это не футуристическая концепция. Это структурный сдвиг в подходе к проектированию корпоративного программного обеспечения, имеющий конкретные последствия для нефтегазовых и энергетических компаний, осуществляющих деятельность в таких областях, как разведка и добыча, переработка, цепочка поставок углеводородов, управление активами, сервисное обслуживание на местах и отчетность по устойчивому развитию.

Почему нефть, газ и энергетика хорошо подходят для применения агентного ИИ

В основе деятельности нефтегазовой и энергетической отраслей лежат капиталоемкие, основанные на большом объеме данных и чувствительные к рентабельности операции. Такое сочетание делает их особенно подходящими для непрерывной оптимизации на основе искусственного интеллекта, которую обеспечивает автономное предприятие. SAP Industry AI расширяет возможности каждой автономной области за счет знаний о вертикальных процессах, моделей данных и нормативной логики, разработанных специально для энергетических операций. Рассмотрите, в каких случаях автономные агенты могут напрямую влиять на результаты:

• Техническое обслуживание и эксплуатация активов: агенты на основе искусственного интеллекта в режиме реального времени отслеживают состояние оборудования на нефтеперерабатывающих заводах, трубопроводах и производственных объектах, выявляя аномалии, запуская процессы технического обслуживания и оптимизируя планирование остановок и капитальных ремонтов, что позволяет сократить незапланированные простои до того, как они повлияют на производство.
• Планирование цепочки поставок и добычи углеводородов: агенты координируют график добычи, полевую логистику и выполнение операций в цепочке поставок на всех этапах разведки и транспортировки, реагируя на изменения спроса, доступность сырья или транспортные ограничения без ручного вмешательства.
• Торговля и управление рисками: центры обработки товарных данных с поддержкой ИИ предоставляют трейдерам готовую к принятию решений информацию, агрегируя рыночные сигналы, открытые позиции и оперативные данные, что сокращает время между движением рынка и реакцией бизнеса.
• Бухгалтерский учет и закрытие финансовой отчетности в нефтегазовой отрасли: агенты автоматизируют внутригрупповые сверки, учет совместных предприятий и процессы закрытия месяца, сокращая ручной труд и ускоряя циклы отчетности в сложных организационных структурах.
• Повышение производительности выездных специалистов и техников: помощники Joule предоставляют выездным техникам инструктаж по выполнению работ, контрольные списки по технике безопасности и рабочие указания, а агенты Joule фиксируют и обновляют данные о завершении работ, снижая административную нагрузку и улучшая документацию по соблюдению нормативных требований.
• Отчетность по вопросам устойчивого развития и выбросов: агенты искусственного интеллекта непрерывно собирают данные о выбросах, выявляют отклонения от нормативных пороговых значений и поддерживают экологическую отчетность в режиме реального времени, требуемую в рамках CSRD и аналогичных систем, — переводя процесс соблюдения нормативных требований из реактивного в проактивный.

Каждая из этих проблем представляет собой реальную операционную трудность для руководителей операционных подразделений, управляющих активами и лидеров цепочки поставок в крупных интегрированных энергетических компаниях, независимых производителях и розничных продавцах, работающих в сегменте переработки и сбыта. Задача состоит не в автоматизации ради автоматизации, а в том, чтобы освободить опытных специалистов от большого объема рутинной работы, чтобы они могли сосредоточиться на решениях, которые действительно требуют человеческого суждения.

Чем это отличается от более ранних подходов к искусственному интеллекту?

Большинство нефтегазовых и энергетических компаний уже опробовали ту или иную форму искусственного интеллекта. Здесь — модель прогнозирующего технического обслуживания, там — инструмент прогнозирования спроса, в финансовой сфере — инициатива по анализу бизнес-процессов. Постоянное разочарование заключается в том, что эти инструменты улучшают лишь один аспект работы, оставляя при этом общую картину неизменной. Они проводят оптимизацию изолированно. SAP Autonomous Enterprise построена на трех важных основах для развертывания в масштабах предприятия:

Во-первых, глубокие знания технологических процессов и отрасли. Компания SAP внедрила в слой искусственного интеллекта более чем 50-летний опыт в области бизнес-аналитики, охватывающий более 120 критически важных процессов. Агенты не просто анализируют данные; они рассуждают в контексте того, как на самом деле функционирует бизнес, понимая взаимосвязь между заявкой на разработку месторождения углеводородов, планом логистики, графиком технического обслуживания активов и финансовым положением в одном и том же операционном контексте.

Во-вторых, семантически насыщенные бизнес-данные. SAP Business AI построена на основе семантической модели, охватывающей более 7,3 миллионов полей данных в рамках всего пакета программ. Агенты могут одновременно видеть взаимосвязь между перебоями в поставках, открытыми поставками клиентам, планом производства на нефтеперерабатывающем заводе и финансовыми рисками. Это не второстепенная задача интеграции данных; это фундамент, на котором строится логическое мышление искусственного интеллекта.

Третий аспект — корпоративное управление. Каждое действие ИИ подлежит аудиту и отслеживанию. Для нефтегазовых и энергетических компаний, работающих в условиях строгих требований по охране здоровья, безопасности, защите окружающей среды и окружающей среды (HSSE), обязательств по отчетности о выбросах и стандартов финансового аудита, это не факультативный, а основополагающий принцип. 100% рабочих нагрузок ИИ охвачены сертифицированными средствами контроля. Скорость и управляемость не являются компромиссом.

Реальные результаты деятельности нефтегазовых и энергетических компаний.

Переход к автономной работе уже начался. Компании нефтегазового и энергетического сектора демонстрируют, что возможно:

Компания NextDecade , занимающаяся разработкой сжиженного природного газа (СПГ) и базирующаяся в Хьюстоне, внедрила WalkMe, продукт SAP, для стимулирования внедрения цифровых технологий с использованием искусственного интеллекта в своих корпоративных системах. Внедрение управляемых рабочих процессов и помощи искусственного интеллекта непосредственно в повседневную деятельность позволило компании добиться 60-процентного сокращения среднего количества обращений в службу поддержки и 40-процентного увеличения числа пользователей на своих технологических платформах.

Как отметил их главный бухгалтер:

Компания SLB— мировой лидер в области энергетических технологий и услуг — интегрировала Mediafly с SAP Sales Cloud, чтобы трансформировать подход своей организации продаж к управлению контентом и его доставке клиентам. Результат: сокращение объема материалов для продаж на 75%, повышение эффективности работы продавцов и привлечение более 5000 посетителей к участию в выставке в режиме реального времени благодаря динамичному, персонализированному контенту.

Как отметил их директор по управлению продуктами:

Компания Suncor— одна из крупнейших интегрированных энергетических компаний Канады — использовала SAP для перестройки процесса сверки внутрикорпоративных налогов, сократив время выполнения с 11 часов до менее чем 10 минут. В результате преобразований удалось сократить расходы на закрытие месяца на 20 000 долларов США и сократить время, необходимое для сверки внутригрупповых налоговых проводок, на 98%.

Как заявил их аналитик по цифровой доставке:

С чего начать?

Для руководителей предприятий, оценивающих практическое применение концепции автономного предприятия, самый важный вопрос не в том, «Сколько искусственного интеллекта нам следует использовать?», а в том, «На каком этапе нашей цепочки создания ценности разрыв между сигналом и действием обходится нам дороже всего?»

Возможно, это задержка между появлением неисправности оборудования и подачей заявки на техническое обслуживание — тот самый промежуток, который превращает предотвратимую поломку в незапланированный простой. Возможно, это промежуток времени между изменением ситуации на товарном рынке и обновлением плана поставок — разрыв, который снижает торговую маржу. Возможно, дело в расхождении между исходными данными о выбросах и соответствующим нормативным требованиям отчетом — именно этот разрыв создает риски в области охраны труда, техники безопасности и окружающей среды. Для большинства компаний, работающих в нефтегазовой и энергетической отраслях, ответ находится одновременно в нескольких местах.

Решения SAP для нефтегазовой и энергетической отраслей, а также SAP Autonomous Enterprise, разработаны для того, чтобы помочь энергетическим компаниям выявлять эти пробелы и устранять их систематически — не с помощью отдельных точечных решений, а с помощью интегрированного подхода, который увеличивает ценность на протяжении всей деятельности, от разведки и добычи до вторичного распределения и розничной продажи топлива.

Нефтегазовая и энергетическая промышленность всегда отличалась способностью проводить чрезвычайно сложные операции с высокими ставками в сложных условиях. Следующая волна конкурентных преимуществ принадлежит компаниям, способным осуществлять эти операции интеллектуально, автономно и в больших масштабах.