«На данный момент наблюдается очевидный рост числа IT-заказов в нефтегазовой отрасли — по данным госзакупок, спрос вырос на 40%, а средний чек — на 20%. После ухода множества западных вендоров, примерно 40% IT-бюджета компаний в отрасли выделяется на решение проблем цифровизации управления промышленными процессами, электронного документооборота (ЭДО) и IT-безопасности. Но это не все направления, требующие развития.
Текущий пласт задач в отрасли решается средствами индустрии 4.0 — промышленного «интернета вещей». Это гигантский океан данных, дающий огромные возможности при обработке и корректной визуализации. Работа с такими массивами данных затрагивает области data governance и data management, что ожидаемо приводит к возникновению потребности в системах для аналитики данных (BI) и искусственного интеллекта (AI/ML) в рамках решения задач планирования и предиктивного анализа данных.
Эксперты ITentika много работали над применением искусственного интеллекта (IoT) в B2C-сегменте газовой индустрии. Например, нами была разработана платформа, которая позволяет потребителям подключаться к облачным серверам через домашний маршрутизатор. Обмен данными с устройствами в доме обеспечивается по беспроводной сети. Платформа открыта и расширяется, есть возможность добавлять новые устройства и приложения в свою личную панель управления. Используется ненавязчивый мониторинг нагрузки для экстраполяции тенденций из данных клиентов, которые затем применяются для выработки рекомендаций по энергосбережению.
Кроме того, c помощью искусственного интеллекта и машинного обучения в рамках нефтегазовой отрасли мы работали над повышением эффективности, прогнозированием поведения покупателей, анализом данных цепочки поставок в режиме реального времени, синхронизацией логистических процессов, а также над созданием цифрового двойника буровой установки.
В перспективе, на мой взгляд, может быть востребована переосмысленная реализация систем Product Data Management (PDM), обеспечивающих управление всей информацией о решении. С учетом реалий российского рынка и специфики отрасли в стране будут необходимы выделенные «кластеры» с анонимизированным океаном данных от всех игроков отрасли для обучения нейронных сетей, построения предиктивных моделей и принятия решений, а также решения виртуальной реальности (AR/VR) для упрощения обучения, коммуникации персонала и доступа к информации.
Но для развития новых для отрасли направлений потребуются люди, которые не просто это умеют или говорят, что умеют, а которые это делали и желательно не один раз. Люди, у которых есть опыт работы на сложных, больших, динамичных проектах, всегда будут востребованы как ресурс. Таких команд в стране не так много, а создание новых потребует времени. Нельзя не отметить также значимость методологии. Поскольку на сегодня много задач, они сложные, это довольно большие проекты и программы, включающие в себя целый ряд систем, которые надо разрабатывать одновременно, нужно все это увязывать — а для этого использовать гибкие и масштабируемые методологии. Думаю, наш опыт в этом отношении пригодится.
Мы ожидаем, что в ближайшее время появится запрос на совместную деятельность, когда, допустим, специалисты в коммуникационной сфере сделают что-то свое, программисты что-то свое, внедренцы что-то свое, и все это в сумме будет работать на общую цель. С этой точки зрения важен организационный аспект, умение всех собрать, управлять совместным проектом так, чтобы каждый сделал свою часть, которая будет работать на общее благо».
