Эффективное управление производством в нефте- и газоперерабатывающей индустрии возможно, невзирая на уход мировых вендоров

Эффективное управление производством и планированием в нефте- и газоперерабатывающей индустрии требует сложных аналитических инструментов, глубоко интегрированных в производственный процесс. До недавнего времени использовавшиеся в российских нефтегазовых компаниях автоматизированные системы управления технологическим процессом (АСУ ТП) и важные аналитические системы, вроде MES, APS и SCM-систем, преимущественно имели «иностранный паспорт».

Это объясняется просто: большинство оборудования для переработки газа и нефти десятилетиями поставлялось в страну из-за рубежа, и «из коробки» оно было интегрировано с иностранным же программным обеспечением в части АСУ ТП. Как следствие, опыт использования иностранных решений по «железу» стал проецироваться и на программные решения верхнего уровня. В новых рыночных условиях, в связи с массовым уходом производителей таких решений, отрасль столкнулась с серьёзным вызовом: найти замену оборудованию и ПО, которые де-факто стали отраслевым стандартом. Подробнее о том, с какими трудностями столкнулся рынок, а также о том, как решения NAUKA помогают эти трудности преодолеть, в интервью нашему блогу рассказал менеджер продукта компании Эмиль Гасанов.

Краткий ответ на этот вопрос таков: рынок ищет замену практически всему, что связано с процессом управления в нефте- и газопереработке и производством нефтепродуктов. Начиная от стратегического планирования и оптимизации непосредственно самого процесса производства и заканчивая общим операционным управлением предприятием. И это только вызовы в части программного обеспечения

В сфере управления, оптимизации и планирования на российском рынке долгое время присутствовали крупные международные игроки, такие как Honeywell International, Aspen Technology, Aveva. Их решения закрывали практически все потребности, имевшиеся в у отрасли, и отрасль закономерно не искала альтернатив. В марте 2022 года ситуация стала меняться кардинально, и это подтолкнуло участников рынка к масштабным переменам.

Насколько я могу судить, рыночные условия сложились таким образом, что российским производителям было выгоднее сфокусироваться на максимальных объемах производства в минимально возможные сроки. Другими словами, участникам рынка было гораздо выгоднее купить готовые решения, чем инвестировать в разработку собственных, потому что последнее снизило бы их рентабельность в среднесрочной перспективе. Но дело тут не только в погоне за прибылью. Во-первых, рынок действовал из предположения, что санкции не коснутся нефте- и газопеработки. Долгое время предположение оправдывалось: с 2014 года и до 2022 года, в период обострения геополитической обстановки в отношениях между Россией и Западом, санкции вводились регулярно, но нефте- и газоперерабатывающая отрасль оказывалась вне пристального внимания западных регуляторов. Соответственно, рынок не видел острой необходимости в срочном импортозамещении. Во-вторых, иностранные решения от упомянутых выше и других производителей из-за своей глобальной распространённости де-факто стали отраслевым стандартом. Для российских компаний, получавших большую долю прибыли с иностранных рынков, стремление к соответствию этим стандартам выглядело вполне разумной стратегией.

Разумеется, уход иностранных поставщиков не остановил отрасль полностью, однако сложности с поиском замены оборудованию и ПО для переработки нефти и газа возникли. У российских производителей есть свои наработки в этих областях, но после многолетнего пребывания в тени западных игроков было бы преждевременно ожидать от них идеального соответствия мировым стандартам.

Кроме того, рынку нужны качественные АСУ ТП и работающие поверх них аналитические системы. В частности, MES (Manufacturing Execution Systems), APS (Advanced Planning and Scheduling) и SCM-системы (Supply Chain Management), которые могли бы помогать с анализом, настройкой и планированием процесса производства.

Производство в нефте- и газопереработке — это чрезвычайно сложная комбинация технологических процессов, требующих постоянного мониторинга и регулировки. Результат деятельности этих процессов должен суммироваться в качественном товарном продукте.

Задачи по сбору информации с датчиков оборудования, контролю правильности исполнения технологического процесса, реагированию на нештатные ситуации решаются с помощью АСУ ТП. Программно-аппаратные комплексы, предназначенные для этих целей — это своего рода «нервная система» предприятия, которая позволяет аккумулировать огромное количество данных о том, как работает производство. Но сами по себе эти данные не дают дополнительной ценности без должной обработки. MES-решения как раз про это: они анализируют данные от АСУ ТП и позволяют координировать и оптимизировать производственный процесс в соответствии с целями бизнеса. APS-системы, в свою очередь, позволяют это производство планировать на календарном и/или операционном уровне, SCM — на стратегическом. То есть если АСУ ТП — это «периферийная нервная система» производства, то MES, APS и SCM — его «мозг».

На российском рынке такие системы до недавнего времени тоже имели преимущественно иностранное происхождение, и их тоже нужно менять. К счастью, в отличие от оборудования и тесно интегрированных с ним АСУ ТП, решения для управления процессом производства и его планирования — это прежде всего программное обеспечение. В России накоплено достаточно экспертизы как в разработке ПО, так и в знаниях деятельности нефте- и газоперерабатывающих предприятий. Оба фактора позволяют разрабатывать конкурентоспособные программные продукты. По крайней мере, мы уверены, что наши продукты именно такие.

Смотря как сравнивать. Как я уже сказал, западные АСУ ТП, MES, APS и SCM-системы, работая в интеграции с западным же оборудованием, по сути, создавали отраслевой стандарт. Так что, если сравнивать продукты ушедших игроков и отечественные разработки, то первые, скорее всего, выиграют на уровне соответствия этим стандартам. Однако если сравнивать по существу, то есть выяснять, решают ли эти продукты поставленные перед ними задачи, то отечественные разработки окажутся не хуже иностранных. В чём российские решения точно выигрывают, так это в отсутствии санкционных рисков, а это дорогого стоит.

Кроме того, российские системы имеют русифицированный интерфейс, что облегчает взаимодействие с ними, и предлагают более гибкие лицензионные условия. Например, наши клиенты имеют возможность получить бессрочную лицензию на продукты NAUKA, в то время как иностранные игроки, насколько нам известно, применяли ограничения по времени лицензирования. Ну и главное: на российском рынке присутствуют ИТ-решения, способные заместить ушедших поставщиков на всех участках нефте- и газопереработки, где требуется интеллектуальное управление. По крайней мере, мы в NAUKA подходим к формированию нашего продуктового портфеля именно так.

Мы выделяем три большие области, на которых требуется интеллектуальный подход к анализу и планированию. Во-первых, производственный учёт. Производство продуктов из нефти и газа обычно включает в себя много различных технологических процессов, для каждого из которых нужны свои объемы и типы сырья, энергии, технологические условия и т. д. Тут очень важно иметь возможность видеть показатели как конкретного процесса, так и то, как он влияет на другие, и наоборот.

Во-вторых, планирование. Рынок нефте- и газопереработки динамичный. На него влияют рыночные параметры, включая цены на сырьё, продукцию и энергоресурсы. Один и тот же продукт можно произвести с разными показателями себестоимости и, соответственно, маржинальности. Поэтому для успеха в этом бизнесе производителям важно учитывать экономические факторы.

Наконец, это отрасль непрерывного производства: простои и ошибки стоят очень дорого. Вместе с тем внедрение новых технологических процессов и оптимизация действующих — это критическая необходимость, напрямую влияющая на две предыдущие области. Чтобы минимизировать простои, настройку дорогостоящей инфраструктуры и убедиться в том, что текущие процессы работают в оптимальном режиме, технологические процессы нужно уметь моделировать. Это третья большая область, которую мы выделяем, когда говорим об интеллектуальном управлении.

Для эффективного производственного учёта в нефте- и газопереработке необходимо уметь анализировать большое количество информации с разных участков производства за минимальное время. Потоковая модель производства сулит высокую эффективность, но только при условии, что все участки производственной цепочки грамотно отражены в модели производства, так как в противном случае недочёты на одном участке неминуемо окажут негативное влияние на другой и так далее каскадом.

Нужно учитывать объемы поступления, хранения и передачи сырья в производство; объемы выработки фракций и компонентов технологическими установками; объемы приготовления полуфабрикатов и смешения готовой продукции в резервуарных парках товарно-сырьевой базы и парка смешения топлив; материальные балансы установок и всего производства в целом, а также объемы готовой продукции.

Наше решение для производственного учёта создано, чтобы контролировать и оценивать работу производства и иметь возможность принимать управленческие решения, основанные на качественной аналитике процессов.

Если вкратце, то сначала собираются данные с приборов учёта и лабораторных систем и оценивается их полнота и достоверность. На следующем этапе происходит расчёт материальных балансов, описывающих фактическое состояние на производстве: объем сырья и его качество; как оно движется внутри предприятия; сколько на выходе получается готовой продукции; сколько для этого нужно энергоресурсов, ресурсов для хранения и многое другое. На третьем этапе полученные первичные данные анализируются и решается математическая задача согласования данных между объектами, что позволяет сформировать скорректированный материальный баланс исходя из закона сохранения массы. Это гарантирует, что какой объем мы взяли в производство с учетом запасов, то получим такой же объем продукции с учетом потерь и накопления продуктов и полуфабрикатов.
На финальном четвёртом этапе формируется окончательная производственная отчётность, которая включает в себя в том числе и фактическую себестоимость продукции.

Прежде всего, с неопределённостью многих внутренних и внешних факторов, влияющих на себестоимость производства и маржинальность бизнеса. Для оптимального планирования предприятию нужно учитывать изменение спроса и предложения, динамику цен на конечную продукцию, количество, качество сырья и его влияние на конечные продукты. Нужно иметь в виду возможные технологические режимы работы производства, включая остановы оборудования на ремонты и модернизацию, переходящие запасы и остатки по периодам, а также зависимость норм потребления энергоресурсов и вспомогательных материалов от сезона и загрузки производства, их стоимость.

О некоторых таких параметрах существуют ретроспективные данные, но делать на их основе предположения на будущее можно, только вооружившись сложными математическими инструментами, которые учитывают взаимное влияние параметров друг на друга и их вариативность. Простой пример: на производстве есть возможность переработки сырья на наборе типовых установок. Каждая из этих установок имеет свои технологические особенности, которые в конечном итоге выражаются в возможностях производства полуфабрикатов различного качества при разном потреблении энергоресурсов. Получившиеся полуфабрикаты следуют дальше по технологической цепочке. И таких связей в заводской технологической схеме может быть множество. Эти варианты взаимосвязей между объектами — технологическими установками — тяжело комбинировать и просчитывать без использования математического аппарата. Собственно, наше решение для оптимального планирования производства как раз такое. Оно содержит в себе достаточно мощный математический аппарат, который просчитает наиболее оптимальные параметры производства с учётом внутренних и внешних факторов. С его помощью можно рассчитать сразу несколько моделей производства, определить потребление энергоресурсов в разных режимах загрузки, маржинальность продукции решить ряд других задач.

В сухом остатке «Оптимальное планирование» позволяет, прежде всего, формировать наилучшую товарную корзину, оптимизировать поставки сырья и экономить на энергоресурсах. Кроме того, если у НПЗ возникает потребность в инвестициях для его развития, решение позволяет подкрепить её с помощью обоснованных цифр и проверенных математических методов.

Моделирование технологических процессов, если оно работает в связке с планированием и учётом, позволяет добиться ещё большей эффективности производства. Моделирование еще более раскрывает потенциал НПЗ: позволяет снижать издержки за счёт увеличения его энергоэффективности, оптимального расхода вспомогательных компонентов, а также позволяет увеличивать выручку за счёт увеличения объемов и качества продукции.

Ну и особняком стоят возможности, которые открываются при проектировании новых и модернизации действующих производственных объектов. Моделирование дает возможность детально представить то, как могут выглядеть и работать проектируемые объекты — то есть предусмотреть недочёты, ошибки и трудности, с которыми в противном случае пришлось бы иметь дело уже на практике. Оно существенным образом снижает потребность в дорогостоящих испытаниях и экономит компании деньги. Наш продукт создан как раз для этого: оптимизировать существующие процессы и планировать новые при минимальных издержках. Всё это — с помощью уникальных математических инструментов. По нашим подсчетам, использование использование такого программного инструмента может привести к увеличению прибыли до 20% и рентабельности до 15−20%. Эти цифры говорят сами за себя.

Верно. Хотя каждый из этих продуктов способен принести значительную пользу, даже если он работает на производстве в отрыве от других решений, однако изначально мы задумывали их как три части единого целого — единой концепции интеллектуального управления производством — системой, которая учитывала бы и технологические, и экономические факторы.

Такая система становится актуальной (и необходимой) в тот момент, когда на предприятии появляется возможность аккумулировать исходные данные о производстве: его технологические параметры и то, как они изменяются во времени. Когда эта задача решена, НПЗ обретает возможность делать коммерческий учёт и планирование на основе учёта технологического. Это как раз та область, где помогает наш «Производственный учёт на предприятии». Решив задачи сбора первичной информации, целесообразно использовать их для оптимизации: повышения эффективности использования энергетических ресурсов, оптимизации локальных технологических процессов, производства в целом.

Следующий этап — оптимальное планирования производства. В основе лежит несколько упрощенная модель производства, которая использует данные о текущем состоянии производства и дополняется экономическими и технологическими показателями, а также описаниями различных условий производства.

Ещё один этап — локальная оптимизация технологических процессов. Для решения таких задач используются системы инженерного (технологического) моделирования. Системы такого класса позволяют подобрать параметры технологического процесса таким образом, чтобы увеличить эффективность производственного узла не только в части энергетической эффективности, но и экономической, а именно оптимизировать выпуск целевых компонентов производственной цепочки как в объемных показателях, так и в качественных. И это работа для нашего «Моделирования технологических процессов».

Хотя внедрение трех разных типов систем может быть поэтапным, в идеальном сценарии учёт, планирование и моделирование живут в тесной взаимосвязи друг с другом. Учтённые данные напрямую повлияют на то, каким будет планирование и моделирование, а результаты моделирования, в свою очередь, повлияют на параметры, которые попадут в планирование. Планированием же, исходя из того, каких результатов НПЗ рассчитывает достичь, будут определяться параметры моделирования. Список примеров подобных взаимосвязей можно продолжать. Мы верим, что по-настоящему эффективное производство в нефте- и газоперерабатывающей отрасли возможно только при интеллектуальном подходе во всех трёх сферах. В этом суть нашей концепции.

Действительно, в последние годы на рынке превалировали решения от иностранных производителей, просто потому что они были рыночным стандартом. Однако это не значит, что российские разработки отсутствовали всё это время. Например, компания NAUKA существует уже более 30 лет, и наши эксперты имеют достаточно глубокое погружение в нюансы отрасли. Без такого погружения просто невозможно сделать продукты, которые мы сделали. Рыночные условия всё это время позволяли нам растить внутреннюю экспертизу, вести научно-исследовательские работы и обходиться без помощи подрядчиков. В результате мы имеем богатый опыт разработки ПО, твёрдую научную базу и понимание специфики отрасли переработки нефти и газа. Это и заставляет нас думать, что мы способны удовлетворить запрос рынка на решения для интеллектуального управления производством.