В г Санкт-Петербурге создан уникальный Центр управления эффективностью нефтепереработки и сбыта (ЦУЭ).
Об этом 8 июня 2017 г сообщили в Газпром нефти.
Как объяснили в компании, работа Центра направлена на повышение эффективности бизнеса за счет использования современных технологий анализа данных, методов предиктивной аналитики и работы с big data.
Газпром нефть с помощью Центра намерена построить единую цифровую платформу для управления эффективностью технологической цепочки - от поступления нефти на нефтеперерабатывающие заводы (НПЗ) до реализации нефтепродуктов конечному потребителю.
Что ж, компания в очередной раз показала, что в современных реалиях нужны современные технологии.
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 тыс датчиков и 10ки 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 2 установок, созданные с помощью технологии нейросетей и искусственного интеллекта, способного самостоятельно обучаться за счет анализа больших массивов данных.
Программу инновационного развития Газпром нефти до 2020 г Совет директоров утвердил в 2013 г.
Для любознательных отметим, что предиктивная аналитика (предсказательная, прогнозная аналитика) - 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.