Решение для нефтегазовой отрасли
В нефтегазовой отрасли качество плана определяется тысячами взаимозависимостей: фондом скважин, геолого-техническими мероприятиями, бурением, ремонтами, доступностью бригад и техники, логистикой, инфраструктурными ограничениями и целевыми показателями добычи. Локальная оптимизация одного блока легко создает конфликт в другом, поэтому предприятию нужна единая цифровая модель актива.
Интегрированное планирование связывает календарно-сетевой график работ, ресурсы, производственные расчеты, ограничения и показатели добычи. Планировщик видит конфликты до начала работ, оценивает влияние переносов, сравнивает сценарии и сохраняет обоснование принятого решения. План-факт-прогноз позволяет не только зафиксировать отклонение, но и сразу пересобрать реалистичный план.
«Газпром нефть»: как система стала тиражируемым промышленным продуктом
Система «Интегрированное планирование актива» создавалась не как разовая автоматизация отдельного процесса, а как развиваемый продукт для добывающих обществ. В ее основе — единая модель работ, объектов, ресурсов, ограничений и производственных показателей.
Отправной точкой стала конкретная бизнес-проблема: несогласованные планы снижали качество решений, а потери из-за низкого качества планирования могли достигать 50%. Чтобы не переносить сложившиеся разрывы в большую монолитную систему, развитие разбили на управляемые этапы:
- Прототип. На ограниченном наборе процессов проверяется основная гипотеза: можно ли связать данные и ограничения в единой модели и получить полезный для бизнеса расчет.
- MVP. За 5–6 месяцев создается рабочий контур с ключевыми функциями. Эксперты предприятия участвуют в проектировании и тестировании, поэтому решение соответствует реальной практике планирования.
- Полнофункциональное решение. После проверки MVP добавляются интеграции, интерфейсы, аналитика, маршруты согласования и расчеты. No-code-подход позволяет корректировать методологию без остановки проекта.
- Тиражирование. Проверенные компоненты и лучшие практики переносятся на другие активы, а объектная модель и правила адаптируются к их производственной специфике.
- Развитие продукта. Новые сценарии, показатели, ограничения и способы совместной работы становятся доступными следующим внедрениям.
Как общий подход раскрывается в проектах
Проекты ниже показывают разные этапы развития одного подхода: от базового промышленного контура и опытной эксплуатации до тиражирования и расширения цифровой модели управления.
Газпромнефть-Восток: базовый интегрированный план актива
Для «Газпромнефть-Востока» внедрена система интегрированного планирования производственной деятельности с управлением задачами и рисками, регулярной обратной связью и общей средой взаимодействия.
Заказчик подтвердил достижение целей в установленные сроки и с требуемым качеством. Гибкая платформа позволила описать сложные производственные процессы и создать комбинированные рабочие интерфейсы, одновременно снижая зависимость от санкционно уязвимых продуктов.
Мессояханефтегаз: внедрение через релизы и опытную эксплуатацию
В «Мессояханефтегазе» работы начались в 2021 году. Первый релиз был подготовлен в январе 2022 года, а к сентябрю завершились апробация и доработка тестового сегмента.
После проверки интеграций с мастер-системами и корпоративным хранилищем данных контур перешел к продуктивному сегменту и опытно-промышленной эксплуатации. Такой ритм помогает проверять методологию на реальных данных и развивать функциональность без разрыва между проектом и ежедневной работой предприятия.
Газпромнефть-Оренбург: обследование, MVP и продуктивный контур
Проект начался с обследования процессов. Затем команда настроила первый MVP, развернула тестовый контур в корпоративной сети и подготовила интеграции. Только после проверки модели и качества данных решение перешло к промышленному развертыванию.
Последовательность «процесс — модель — тест — интеграции — продуктив» снижает риск автоматизировать устаревшие правила и позволяет заранее выявить ограничения.
Газпром нефть Шельф: цифровая модель производственного управления
На активе «Газпром нефть Шельф» подход был расширен от планирования работ до цифровой модели производственного управления. Для блока геолого-геофизических работ сформировали процессную и объектную модели, показатели состояния процессов, дерево цифровых двойников и правила управления.
Экономический эффект цифровых инициатив оценивался еще на этапе формирования концепции; потенциальная ценность была признана выше затрат на реализацию. Кейс демонстрирует важный принцип: объем автоматизации определяется не количеством функций, а ожидаемым управленческим результатом.
Масштаб программы: российские и международные активы
В 2020–2026 годах промышленные решения на платформе Knowledge Space были созданы для активов «Газпром нефть Шельф», «Мессояханефтегаз», «Газпромнефть-Оренбург», «Газпромнефть-Восток», «Меретояханефтегаз», Salym Petroleum Development и «Нефтяная индустрия Сербии».
Различия между активами отражаются в данных, объектах и правилах расчета, но промышленное ядро решения остается единым:
- Рабочее место планировщика. Профессиональные интерфейсы и диаграмма Ганта дают целостное представление о работах, сроках, зависимостях и загрузке ресурсов.
- Управление циклом. Система поддерживает разные временные горизонты, скользящее планирование, версии, маршруты согласования и утверждение планов.
- Расчет и оптимизация. Оптимизатор перестраивает план с учетом актуальных ограничений и целевых функций, рассчитывает график добычи, КПЭ и другие производственные показатели.
- Аналитика и контроль. Отчетные формы, управленческие панели, сценарный и факторный анализ помогают сравнивать варианты, видеть причины отклонений и принимать решения на общих данных.
Практический вывод: Тиражирование успешно, когда компания переносит не жесткий шаблон, а общую методологию, объектную модель и проверенные компоненты, сохраняя возможность адаптации под каждый актив.