Дискуссии о значимости ИИ — и роли практических технологий и решений из мира искусственного интеллекта — для отраслей реальной экономики не утихают, а редакция LNG.expert получает множество непростых вопросов от читателей портала. Из весеннего потока ваших запросов мы отобрали наиболее интересные и важные темы (например, какие реальные проблемы решает ИИ, как эффективно применять ИИ-решения в нефтегазовой отрасли, в чем практическая ценность «умных» технологий для бизнеса, поможет ли ИИ снизить затраты и оптимизировать финансовые и управленческие вопросы).
- Какие направления в применении ИИ вы считаете наиболее перспективными в нефтегазовой отрасли уже сегодня?
- Расскажите, пожалуйста, какие конкретные проблемы удалось решить благодаря ИИ?
- Какие данные, на ваш взгляд, критичны для успешного внедрения ИИ в нефтегазе?
- А как автоматизация влияет на производственные риски и безопасность объектов?
- Какие стратегические цели вы видите в развитии ИИ в нефтегазовой отрасли на горизонте 5–10 лет?
И сегодня мы обсудим эти и другие вопросы с авторитетным российским экспертом и автором материала «Как бизнесу понять, насколько хорошо работает ИИ: каскадное тестирование и дообучение нейросетевых моделей».
Валентин Каськов — директор по информационным технологиям компании «Специальные системы и технологии», признанный эксперт в области цифровизации инжиниринга и развития искусственного интеллекта. Под его руководством ИТ-команды создают передовые решения — от систем автоматической генерации инженерной документации до сервисов интеллектуального поиска аномалий и платформ управления знаниями. Валентин активно занимается научными исследованиями в сфере новых свойств ИИ, а результаты опубликованных им работ вносят весомый вклад в развитие отраслевых технологий. Своей главной миссией наш собеседник считает обеспечение роста экономики за счет ускорения и безошибочности инжиниринга, а также решение проблемы кадрового голода путем оцифровки инженерных компетенций.
Какие направления в применении ИИ вы считаете наиболее перспективными в нефтегазовой отрасли уже сегодня?
Наиболее практичные и перспективные направления применения ИИ здесь и сейчас — это предиктивная аналитика (предсказание отказов оборудования и прогноз рисков), оптимизация добычи в режиме реального времени, интеллектуальные системы энергоменеджмента, автоматический контроль качества процессов и построение цифровых двойников месторождений.
Эти инструменты позволяют компании не просто реагировать на инциденты, а работать на опережение, оптимизируя затраты и повышая производительность.
Расскажите, пожалуйста, какие конкретные проблемы удалось решить благодаря ИИ?
Искусственный интеллект в нефтегазовой отрасли перестал быть просто модным термином. Сегодня это вполне прикладной инструмент, способный приносить измеримые результаты.
ИИ уже эффективно внедрен в ключевые бизнес-процессы и доказал свою практическую ценность. Приведу несколько конкретных примеров, реализованных в 2024 году:
- Снижение затрат на техническое обслуживание и ремонт
Один из наиболее ярких кейсов — внедрение интеллектуальных систем поддержки принятия решений (ИППР) для прогнозирования отказов оборудования. Такие решения, как платформа «АтомМайнд», позволяют анализировать данные, поступающие с оборудования в реальном времени, и предсказывать аномалии до наступления аварийной ситуации. Такое решение снижает затраты на техобслуживание в среднем на 30%, уменьшает долю брака и повышает производительность оборудования на 3–5%.
- Обеспечение промышленной безопасности
ИИ сегодня помогает в контроле за соблюдением требований охраны труда, включая обязательное использование СИЗ (средств индивидуальной защиты). Автоматический видеоанализ с камер на объектах выявляет нарушения — отсутствие каски, перчаток, защитных очков — с точностью до 96%. Это снижает риски для персонала и упрощает аудит безопасности.
- Оптимизация финансовых и управленческих процессов
ИИ успешно применяется и в непроизводственных задачах. Так, с его помощью автоматизировано распознавание входящих банковских выписок и распределение платежей по бюджетным аналитикам. Внедрение таких решений сократило временные и трудозатраты на 10–25% и упростило финансовый контроль в крупных энергетических компаниях.
- Управление качеством продукции
Системы ИИ сегодня умеют анализировать параметры технологических процессов и прогнозировать отклонения в качестве продукции еще до того, как они станут критичными. Это особенно актуально в условиях глубокой переработки нефти и газа, где важна точность в каждом параметре.
- Устойчивость и технологическая независимость
Отдельно стоит отметить, что большинство внедренных решений базируются на отечественных технологиях или open-source стеке, что критически важно для отрасли в условиях санкционного давления. Это позволяет компаниям не только достигать бизнес-эффекта, но и формировать долгосрочную цифровую независимость.
Какие данные, на ваш взгляд, критичны для успешного внедрения ИИ в нефтегазе?
На первый взгляд, вопрос кажется исключительно техническим, но, на самом деле, он — стратегический. Чтобы ИИ действительно работал в нефтегазе, важны два ключевых ракурса:
- Данные как основа для предиктивного анализа и принятия решений
Для аналитических моделей, в том числе предиктивных, критичны данные с высоким уровнем достоверности, глубины и контекста. Прежде всего, это:
- Геологоразведочные данные (сейсмика, каротаж, керн): они позволяют ИИ строить модели залежей и прогнозировать объемы добычи.
- Исторические данные по скважинам и добыче: давление, дебит, обводненность, аварийность — необходимы для предиктивного обслуживания и оптимизации режимов эксплуатации.
- Операционные данные в режиме реального времени: сенсоры, IoT, телеметрия — позволяют моделям «чувствовать» происходящее и своевременно реагировать.
- Данные о прошлом принятии решений и их последствиях: они помогают ИИ учиться не только на фактах, но и на бизнес-логике компании.
Чем выше качество и связность упомянутых данных — тем умнее и точнее становится ИИ.
- Данные как топливо для автоматизации и ускорения процессов
- Когда задача стоит не только предсказывать, но и действовать, на первый план выходят структурированные и стандартизированные данные бизнес-процессов:
- Данные из ERP, MES, CRM, PLM: ИИ может автоматизировать закупки, планирование логистики, производственные смены, отчётность.
- Спецификации оборудования и технологических карт: автоматическая генерация документации, расчетов и даже BIM-обогащение невозможны без цифровых источников.
- Нормативные и регламентные данные: особенно важны для автоматической проверки соответствия проектных решений.
- Финансово-экономические показатели: если ИИ должен оптимизировать стоимость, график поставок или загрузку оборудования — данные о затратах, амортизации и контрактах необходимы.
- Биллинг трудозатрат сотрудников: позволит выявить и обосновать применение ИИ для автоматизации рутинных ручных процессов.
Автоматизация невозможна без цифровизации, а цифровизация невозможна без чистых, согласованных, доступных данных.
А как автоматизация влияет на производственные риски и безопасность объектов?
ИИ и автоматизация повышают безопасность за счет предиктивного анализа, автоматического отключения, контроля состояния оборудования и раннего выявления отклонений.
Например, системы машинного зрения и аудио-аналитики способны распознать звук неисправности еще до того, как проблема будет замечена оператором. Это позволяет предотвратить аварии, сократить время простоя и минимизировать роль человеческого фактора.
Какие стратегические цели вы видите в развитии ИИ в нефтегазовой отрасли на горизонте 5–10 лет?
В ближайшие годы мы увидим переход от ИИ как аналитического инструмента к ИИ как части производственного управления.
Речь идет об автономных платформах, цифровых двойниках, генеративных моделях проектирования, интеграции ИИ в сквозную цепочку: от геологоразведки до контроля эксплуатации. Главная цель — построить экосистему, в которой ИИ и человек работают как партнры, где ИИ усиливает стратегическое мышление и минимизирует риски.
«ИИ — это уже не просто аббревиатура из презентаций. Это рабочий инструмент, способный кардинально улучшать процессы, минимизировать риски и открывать новые подходы к разработке месторождений. Но главное — это люди, которые смогут соединить ИИ с практикой. Именно такие эксперты формируют цифровое будущее отрасли»
резюмирует Валентин Каськов.
