Цифровое будущее нефтегазовой индустрии: ключевые инсайты от Виктории Король

30.01.24, Вт, 11:30, Мск,

В эпоху стремительной цифровизации нефтегазовая отрасль стоит на пороге революционных изменений. Искусственный интеллект (ИИ) и, в частности, генеративный ИИ (Gen AI) открывают беспрецедентные возможности для оптимизации геологоразведки, бурения и добычи, повышения безопасности и эффективности. Виктория Король, эксперт с уникальным сочетанием опыта в области прикладной математики, компьютерных наук и нефтегазового сектора, делится своим видением ключевых вызовов и возможностей применения ИИ в отрасли.

Виктория окончила Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова по специальности "Прикладная математика и информатика". Начав карьеру как разработчик, она перешла в консалтинг, где достигла позиции младшего партнера в компании большой тройки. Ее опыт охватывает широкий спектр проектов: от диагностики и операционной оптимизации до разработки стратегий цифровой трансформации для ведущих компаний нефтегазового сектора.

Виктория Король

«
"Внедрение ИИ и, в частности, генеративного ИИ может радикально изменить нефтегазовую отрасль, – отмечает Виктория. – Экономический потенциал генеративного ИИ оценивается в 4,4 трлн долларов США в глобальном масштабе. Для нефтегазовой отрасли это может означать повышение EBITDA на сотни миллионов долларов для крупных компаний".
»

Виктория выделяет несколько ключевых областей применения ИИ в отрасли:

  1. Разведка и бурение: ИИ значительно повышает точность геологоразведки и оптимизирует процессы бурения. Переход от физических моделей к моделям на основе данных для моделирования резервуаров становится одним из заметных изменений, вызванных внедрением ИИ.
  2. Оптимизация добычи: Генеративный ИИ анализирует большие объемы данных для предсказания и предотвращения сбоев оборудования, оптимизации режимов работы скважин и повышения общей эффективности производства.
  3. Управление цепочками поставок: ИИ значительно улучшает прогнозирование спроса и оптимизирует логистические процессы.
  4. Безопасность и экологический контроль: Анализ данных с помощью ИИ позволяет предотвращать аварии и минимизировать экологические риски.
  5. Управление знаниями: "Gen AI может быть удобным способом 'извлечения' и 'сохранения' знаний от уходящих на пенсию экспертов, чтобы затем 'загрузить' их в руководителей инженеров, которые недавно пришли в компанию," - подчеркивает Виктория.

Несмотря на огромный потенциал, внедрение ИИ в нефтегазовом секторе, по словам эксперта, сопряжено с рядом серьезных вызовов:

  1. Низкая цифровая зрелость отрасли: Нефтегазовая отрасль в целом отстает от других секторов в плане цифровой зрелости. Это проявляется в устаревших ИТ-системах, отсутствии единых стандартов работы с данными и недостаточном уровне автоматизации базовых процессов.
  2. Проблемы с данными и их качеством: Качество данных является ключевым вызовом для внедрения ИИ в нефтегазовом секторе. Разрозненность данных и отсутствие единых стандартов их сбора и хранения создают значительные препятствия.
  3. Нехватка квалифицированных кадров: В отрасли наблюдается острая нехватка специалистов, обладающих одновременно глубоким пониманием отрасли и экспертизой в области ИИ.
  4. Сопротивление изменениям в корпоративной культуре: Консервативность руководителей и инженеров, страх сотрудников перед потерей работы из-за автоматизации и недоверие к ИИ-решениям создают значительные барьеры.
  5. Проблемы безопасности и регуляторные ограничения: Нефтегазовая отрасль является стратегически важной и значительно регулируемой, что создает дополнительные сложности при внедрении ИИ.

Виктория подчеркивает, что успешное внедрение ИИ требует стратегического подхода.

«
"Это не просто технологический проект, а комплексная трансформация бизнеса," – отмечает она.
»

Ключевые элементы стратегического подхода включают:

  1. Определение приоритетных направлений: Важно начать с определения областей, где ИИ может принести наибольшую ценность для бизнеса.
  2. Создание дорожной карты внедрения ИИ: Дорожная карта должна включать краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные цели.
  3. Формирование междисциплинарных команд: Виктория рекомендует создавать команды, включающие специалистов по данным и ИИ, экспертов в предметной области, бизнес-аналитиков и ИТ-специалистов.
  4. Создание необходимой инфраструктуры: Успешное внедрение ИИ требует соответствующей технологической инфраструктуры, включая единую платформу данных и развитие облачных технологий.
  5. Этичное и ответственное использование ИИ: В нефтегазовом секторе, где ошибки могут иметь серьезные последствия, этичное использование ИИ особенно важно.

Виктория делится конкретными кейсами из своей практики, демонстрирующими успешное применение ИИ в нефтегазовом секторе:

1. Создание нового цифрового бизнеса для апстрим нефтегазовой компании:

В этом проекте была разработана стратегия цифрового продукта для крупного игрока в апстрим сегменте. Результатом, по словам Виктории, стал новый цифровой бизнес с целевым годовым доходом в $200 млн.Обзор российского рынка банковской цифровизации: импортозамещение, искусственный интеллект и собственные экосистемы 6.9 т

2. Трансформация нефтесервисной компании с помощью ИИ:

Для одного из ведущих предприятий нефтегазового сектора была разработана комплексная дорожная карта внедрения ИИ. Этот проект с потенциалом к увеличению ЕВТ компании на более чем 400 млн долларов, отметила Виктория.

3. Стратегия ИИ/GenAI для энергетической компании:

Для одной из крупнейших компаний электроэнергетики США была разработана стратегия и дорожная карта внедрения ИИ и генеративного ИИ. Результатом стала дорожная карта с потенциальной ценностью более $200 млн, включая значительную экономию операционных и капитальных затрат, рассказала эксперт.

4. Инновационный подход к использованию ИИ в нефтесервисном бизнесе:

Был создан сборник сценариев использования ИИ для нефтесервисных услуг, охватывающий различные аспекты бизнеса. Как поделилась Виктория, этот проект помог одной из ТОП-3 крупнейших компаний в сфере добычи (Upstream Oil and Gas) оценить потенциальные возможности и принять обоснованные решения о пути цифровой трансформации.

«
Виктория подчеркивает: "Каждый из этих проектов был уникален и требовал глубокого понимания как технических аспектов ИИ, так и специфики нефтегазовой отрасли. Ключом к успеху во всех случаях было тесное сотрудничество с командами клиентов и способность адаптировать технологические решения под конкретные бизнес-потребности".
»

Опираясь на свой опыт, эксперт предлагает аналитический взгляд на ближайшее будущее отрасли. В перспективе 5-10 лет она ожидает существенную трансформацию нефтегазовой отрасли под влиянием ИИ-технологий. Ключевые аспекты этой трансформации включают:

  1. Интеграцию ИИ в ключевые процессы нефтегазовых компаний, от разведки до сбыта, что приведет к значительному повышению эффективности и снижению операционных расходов.
  2. Широкое применение генеративного ИИ в моделировании месторождений, оптимизации бурения, добычи и обслуживания оборудования, что повысит точность прогнозов и увеличит эффективность процессов.
  3. Развитие автономных операций, где ИИ-системы будут способны самостоятельно контролировать целые месторождения, минимизируя необходимость человеческого вмешательства в рутинные процессы.
  4. Новый уровень предиктивной аналитики, позволяющий перейти от предсказания отдельных событий к комплексному моделированию будущего.

В завершение нельзя не отметить особую роль Виктории Король в преображении нефтегазовой отрасли. Она говорит на языке нефтяников и программистов, топ-менеджеров и инженеров, связывая воедино разрозненные элементы сложной отраслевой головоломки.

Её вклад в индустрию измеряется не только миллионами долларов сэкономленных средств или процентами повышения эффективности. Главное достижение Виктории – это новое мышление, которое она привносит в отрасль, готовя её к вызовам будущего.

Работа Виктории Король – это мост между славным прошлым нефтегазовой индустрии и её инновационным будущим. И пока такие эксперты прокладывают путь вперёд, можно быть уверенными: у этой отрасли впереди ещё немало ярких глав.

Автор: Дмитрий Архипов