ИС "Центр Оперативного Мониторинга "Модуль предиктивной аналитики"

Количественные цели:

1.     Снизить внутрисменные простои оборудования и оптимизировать запланированные работы минимум на 10–15%.

2.     Увеличить результативность геолого-технических мероприятий и ремонтов на 6–8%.

3.     Достичь точности прогнозирования добычи на уровне 92–95%.

4.     Сократить время на подготовку управленческой отчётности более чем на 40%.

Качественные цели:

5.     Сформировать единый цифровой контур для сбора и анализа производственных данных.

6.     Перейти от «реактивного» к предиктивному управлению — не только фиксировать события, но и прогнозировать их.

7.     Повысить доверие к данным и обеспечить прозрачность решений на всех уровнях управления.

8.     Повысить мотивацию сотрудников промыслов за счет внедрения простой и понятной системы онлайн-KPI

Укрепить имидж компании как цифрового лидера нефтегазовой отрасли, способного создавать инновационные продукты, востребованные на рынке.

2025

1.     Сокращение времени на выявление причин простоев: с 2–3 дней до 15 минут.

2.     Снижение непроизводственных простоев оборудования: –12% за счет автоматической классификации и контроля.

3.     Точность прогнозирования добычи на уровне куста и объекта: 92–95%.

4.     Снижение расхождений между планом и фактом сдачи нефти: – 8–10%.

5.     Ускорение подготовки прогнозов: с 5 рабочих дней до 1-2 часов.

6.     Рост успешности ГТМ и ремонтов: +7%.

7.     Экономия на неэффективных мероприятиях: до 50 млн руб. в год.

8.     Сокращение времени согласования решений: с 3–5 дней до 1 часа.

9.     Повышение вовлеченности персонала: участие в оценке эффективности и расчете KPI бригад/смен и подразделений до 85% сотрудников добычных подразделений.

10.  Сокращение трудозатрат на подготовку управленческой отчетности: –45%.

11.  Количество автоматизированных форм отчетности: более 250 шаблонов.

12.  Рост добычи по группе компаний за счет применения ЦОМ: +3,2% (за счет снижения внутрисменных потерь)

Собственные разработки ГК "Зарубежнефть" совместно с компанией ООО "ИНТАС" (ASODU, SCADA, ИСУБ), АИС ЦНО, АИС ЭНП, АСПАИД.

В проекте не используются решения из каталога Global CIO

Недостаточная готовность инфраструктуры на старте

Проблема: разрозненные IT-системы, отсутствие единого централизованного хранилища данных.

Решение: построена единая интеграционная шина, настроена синхронизация с промышленными системами (пункт 13), внутренними смежные системы по обработке данных (Nestro Data), что позволило объединить данные в «цифровой контур».

Разный уровень цифровой зрелости дочерних обществ

Проблема: в части подразделений уже использовались цифровые инструменты, а другие продолжали работать в основном в Excel.

Решение: организовали обучение и практическое тестирование сотрудников, назначили ответственных «цифровых представителей» на местах. Это помогло вовлечь в проект более 80% персонала и выровнять уровень цифровых навыков.

Сопротивление изменениям и опасения персонала

Проблема: часть специалистов воспринимала ЦОМ как «контроль сверху».

Решение: акцент на том, что система — помощник, а не надзор; интеграция рейтинга бригад с системой мотивации; регулярная обратная связь.

Информационная система «Центр оперативного мониторинга» (ЦОМ)

ЦОМ — это корпоративная цифровая платформа нового поколения, созданная для управления добычей нефти на основе единого цифрового контура. Она объединяет мониторинг, аналитику, прогнозирование и оптимизацию, обеспечивая прозрачность производственных процессов и оперативность управленческих решений.

До запуска ЦОМ работа с производственными данными велась разрозненно: анализ простоев и причин отклонений выполнялся вручную, прогнозы строились экспертным методом в разных системах, отчётность формировалась в Excel, а согласования занимали дни. Это ограничивало скорость и точность управленческих решений, увеличивало риски потерь и снижало эффективность.

ЦОМ изменил подход, объединив ключевые процессы в единой системе. Сегодня платформа автоматизирует факторный анализ: система фиксирует простои и отклонения показателей, классифицирует их по категориям, строит трендовый и корреляционный анализ. Это позволяет выявлять повторяющиеся сценарии и первопричины, сокращать непроизводственные потери на 10–15% и создавать базу данных для оптимизации мероприятий.

Оптимизатор мероприятий — ещё один ключевой модуль ЦОМ. Он рассчитывает эффективность каждого геолого-технического или ремонтного воздействия, строит сценарии «что-если», учитывает ресурсные ограничения и автоматически формирует оптимальный план-график. Такой подход повышает успешность мероприятий на 6–8%, снижает издержки и позволяет сократить удельное энергопотребление на 3–5%.

Прогноз добычи в ЦОМ формируется на основе анализа истории фонда скважин, сезонных факторов, ремонтов и планируемых ГТМ. Система показывает несколько сценариев развития, включая стресс-сценарии с учётом возможных остановок. Точность прогнозов достигает 92–95%, что значительно снижает расхождения между планом и фактом и повышает надёжность управленческих решений.

Большое внимание уделено визуализации и удобству сотрудников. Конструктор отчётов и дашбордов позволяет пользователю самостоятельно настроить нужные формы и показатели. После первичной настройки данные подтягиваются автоматически и визуализируются в удобном виде — от таблиц до интерактивных панелей. Это снизило трудозатраты на подготовку отчётности более чем на 40% и сделало аналитику доступной для руководства в режиме реального времени.

Рейтинг бригад и смен обеспечивает объективность оценки производственных коллективов. На основе фактических показателей формируется система сравнения эффективности, которая используется для мотивации и премирования. Такой инструмент повышает вовлечённость сотрудников (до 80–85%) и снижает количество конфликтов при распределении вознаграждений.

Мобильное приложение делает ЦОМ доступным «в поле». Специалисты получают доступ к аналитике, отчётам и уведомлениям прямо на планшетах и смартфонах. Это позволяет оперативно реагировать на отклонения, принимать решения без привязки к рабочему месту и сокращать простои.

 Москва, Усинск, Самара, Оренбург, Ульяновск, Андижан (Узбекистан), Хошимин, Ханой, Вунгтау (Социалистическая Республика Вьетнам), Гавана (Республика Куба)