Рекомендательные модели на передовой
Применение систем рекомендательного характера с машинным обучением и искусственным интеллектом может качественно улучшить бизнес-процесс предприятий нефтегазовой промышленности. Причем эффект от внедрения таких решений измеряется деньгами. По данным исследования ПАО «Ростелеком» и агентства TAdviser, в среднем выручка составляет от 50 до 500 млн рублей, но может достигать и 2 млрд рублей прибыли. Именно поэтому российские нефтяные предприятия заинтересованы в создании этих продуктов.
Модели рекомендаций и их особенности
Внутри предприятия нефтегазовой отрасли активно проводится сбор и анализ больших данных, охватывающих технические характеристики производства, такие как температура, давление и объем сырья. Мониторят и информацию о ценах на продукцию, биржевых данных и факторах внешнего рынка. Когда данные собраны, обработаны и проанализированы, специалисты могут приступить к разработке рекомендательной модели.
Рекомендательные алгоритмы постоянно совершенствуется, активно реагируя на изменяющиеся обстоятельства. Непрерывно отслеживает результаты внедрения своих рекомендаций и обновляются, опираясь на полученный опыт.
На производстве могут использовать целые комплексы моделей рекомендаций на базе Data Science, как это делает СИБУР. Рекомендательные модели в рамках систем, с которыми они интегрированы, анализируют отклонения в технологических процессах и выявляют вероятность возникновения аварий, снижения качества продукта и др. А затем предлагают рекомендации для решения конкретных задач предприятия.
| Нейросетевая рекомендательная модель не заменяет человека. Она помогает ему принимать более эффективные решения. |
Выгоды предприятий нефтегазового комплекса
В современном мире многие крупные нефтегазовые компании нашли эффективное применение моделям рекомендаций в своей операционной деятельности. Прежде всего их внедряют для оптимизации процесса бурения скважин. Рекомендательные алгоритмы, использующие методы машинного обучения, анализируют данные о геологических условиях и результаты предыдущих бурений, предлагая оптимальные стратегии расположения скважин.
| Рекомендательные модели диагностируют необычное поведение оборудования и прогнозируют выход из строя, а также дают рекомендации по превентивному ремонту или, например, управлению тепловыми режимами. |
Мониторинг и предотвращение аварий на месторождениях и трубопроводах — другая область применения этого IT-решения для бизнеса. Рекомендательные алгоритмы оперативно предупреждают о возможных отказах или утечках. Благодаря этому российские нефтяные компании оперативно реагируют на внештатные ситуации или угрозы и минимизируют риски.
Разработка рекомендательной системы открывает новые возможности в сфере оптимизации производственных процессов на предприятии, повышения эффективности и снижения операционных рисков. Помогает компаниям нефтегазового сектора принимать обоснованные решения на основе данных, что повышает их конкурентоспособность на динамичном рынке энергоресурсов.
| Интеллектуальные системы рекомендательного характера обеспечивают централизованный технологический контроль производственных процессов, а значит, и более эффективное управление. Процент отклонений по событиям сокращается, цепочки поставок становятся синхронизированными, что способствует увеличению маржинальности бизнеса. |
Главное — комплексный подход
Предприятия нефтегазовой отрасли могут сталкиваться с проблемой разрозненных данных, их неструктурированностью и быстрым устареванием, что приводит к дублированию информации и недостоверной отчетности. Для повышения точности работы рекомендательных моделей необходимо обеспечить комплексный подход к управлению данными на всех этапах их жизненного цикла.
Решение — разработка единой платформы данных, способной хранить разнородную информацию, генерировать отчеты и использовать технологии продвинутой аналитики. С этой задачей справится выделенная команда разработки с многолетним опытом выполнения проектов в рамках цифровизации российских компаний нефтегазового сектора.
