Aspen Technology, Inc., компания, разработчик программного обеспечения для оптимизации производственных активов, сегодня объявила о результатах недавнего опроса о влиянии средств производственной аналитики и больших данных на энергетическую индустрию в течение следующих 24 месяцев.

В опросе приняли участие более 400 менеджеров и руководителей компаний энергетических отраслей. Эти данные подтверждают, что повышение производственной надежности является ключевой задачей для компаний в сфере добычи (upstream) и переработки (downstream), а также обслуживающих их предприятий в сфере инженерного проектирования, снабжения и строительства (ЕРС).

Расширяя рамки доступности и использования промышленных активов, организации предпринимают инициативы по цифровизации производства с использованием расширенной аналитики данных и машинного обучения для значительного повышения надежности и производительности активов. Опрошенные респонденты указывают на четкий и убедительный рост интереса к потенциалу решений по аналитике данных для повышения операционной эффективности.

40% компаний считают, что цифровизация производства может сократить операционные расходы (OPEX) на 16% и более. Потенциал для достижения высокой отдачи от промышленных активов с постоянным курсом на повышение операционной эффективности, а также целостной стратегией оптимизации активов и прагматичной инструкцией к действиям крайне привлекателен для индустрии на пороге перемен в бизнесе и технологиях.

Другие важные выводы:

Внедрение средств аналитики данных растет быстрыми темпами, при этом 51% компаний в upstream- и midstream-отраслях и 40% компаний в downstream-отрасли в настоящее время используют или тестируют решения по аналитике производственных данных.

• Максимизация времени бесперебойной работы - это наибольшее преимущество от использования производственной аналитики, и с этим согласны 72% респондентов. Далее следует мониторинг оборудования (68%), снижение затрат на техническое обслуживание (68%); автоматизированные операции (62%); расширенные удаленные операции (61%); обеспечение бесперебойного режима подачи потока/безопасность (60%) и снижение капитальных затрат и вложений (CAPEX) (58%).

Однако, внедрять использование расширенной аналитики производственных данных весьма непросто:

• Отсутствие опыта является главным барьером для внедрения средств анализа производственных данных, при этом более трети респондентов сообщают о том, что в компаниях нет специалистов по анализу данных. Почти половина – 49% EPC-предприятий и 45% компаний в upstream- и midstream-отраслях говорят, что отсутствие внутреннего профессионального опыта является для них главным барьером для достижения преимуществ от использования производственной аналитики.

Джон Хейг (John Hague), старший вице-президент и генеральный менеджер бизнес-подразделения APM компании AspenTech: «Цифровизация - не новое явление. Нефтегазовые компании уже более 35 лет ведут сбор данных по оборудованию и другим элементам производства. Что нового, так это повышение производительности, которое стало возможным благодаря использованию расширенной аналитики производственных данных на основе машинного обучения в сочетании с богатыми знаниями производственного процесса для оптимизации промышленных активов - без привлечения армии специалистов по работе с данными. Именно так цифровая трансформация сегодня достигает результатов».

Методология исследования

В 2017 году компания AspenTech совместно с изданием Petroleum Economist провели опрос о влиянии средств производственной аналитики и больших данных на энергетическую индустрию в течение следующих 24 месяцев. В опросе приняли участие более 400 менеджеров и руководителей компаний энергетических отраслей.

---

О компании AspenTech

Компания AspenTech - ведущий поставщик программного обеспечения для оптимизации производительности активов. Наши продукты разработаны для использования в сложных промышленных средах, где очень важную роль играет оптимизация проектирования производственных активов и циклов эксплуатации и обслуживания. AspenTech уникально сочетает десятилетия опыта в области моделирования производственного процесса с технологиями Big Data для машинного обучения. Наша цель - создание программной платформы для автоматизации работы с производственными данными и обеспечение устойчивого конкурентного преимущества, сохраняя высокую доходность за весь жизненный цикл актива. Как следствие, предприятия в капиталоемких отраслях промышленности могут максимально увеличить время безотказной работы и расширить границы производительности, модернизируя и делая свои активы быстрее, безопаснее, долговечнее и экологичнее. Чтобы узнать больше, посетите сайт AspenTech.com.