Как нефтяная компания решила провести импортозамещение и создала отечественный продукт Process Mining «Промайн»

Заказчик
ПАО «Газпром нефть»
Руководитель проекта со стороны заказчика
ИТ-поставщик
ООО «Медиа-тел»
Год завершения проекта
2023
Сроки выполнения проекта
Август, 2020 - Сентябрь, 2023
Масштаб проекта
45613 человеко-часов
Цели

ПАО «Газпром нефть» успешно использует технологии глубинного анализа бизнес-процессов (Process Mining) для снижения рисков и повышения эффективности бизнес-процессов.

Получив практический опыт применения зарубежных
решений для процесс майнинга и учитывая санкционные риски, было принято решение
создать своё собственное импортонезависимое решение, учитывающее специфику
процессов нефтегазовой отрасли.
Результаты

В рамках проекта был разработан программный продукт, полностью соответствующий всем требованиям бизнес заказчика, брендбука, ИТ архитектуры и информационной безопасности компании.

Система введена в промышленную эксплуатацию на более чем 100 пользователей и внедрена в десятки процессов (объемом до 100 млн событий каждый) в периметре компании.

Получены значительные финансовые эффекты от снижения рисков и повышения эффективности процессов с помощью «Промайн».

Идет активное развитие функционала, включая сложные математические методы симуляции, поиска первопричины отклонения ключевых показателей процессов и автоматизации отчетности.

В сентябре 2023 ПАО «Газпром нефть» зарегистрировал собственный продукт «Промайн» в реестр российского Программного обеспечения (Минцифры).

Уникальность проекта

Отличительными особенностями проекта являются:

●  Успешное полнофункциональное импортозамещение сложного аналитического продукта для процесс майнинга в короткие сроки.

●  Уже сегодня получена существенная финансовая выгода по результатам выполнения проектов по снижению рисков и повышению эффективности процессов с использованием продукта

●   Регистрация компанией собственного аналитического программного продукта с функционалом на уровне топовых международных решений для процесс майнинга

Проект решает задачи импортозамещения
Да
Использованное ПО
Для разработки использовались языки программирования и современные технологии с
открытым кодом, обеспечивающие лицензионную чистоту продукта (MIT, Apache 2.0 и
др). Математический аппарат и алгоритмы разрабатывались на основе открытых
научных подходов (Ван Дер Аалст и др.). Для развертывания системы
использовалась технология OpenShift.
Сложность реализации

·         Большое количество математических методов анализа

·         Большой объем данных

·         Для одновременной работы большого количества пользователей требуется высокая производительность системы

Описание проекта

Система «Промайн» обеспечивает автоматическое рабочее место аналитиков, реализуя широкий функционал импорта и разметки логов событий, автоматизации контроля, визуализации отчетности и проверки гипотез по первопричинам обнаруженных отклонений.

«Промайн» уже применяют внутренние аудиторы, руководители и владельцы бизнес-процессов, команды цифровой трансформации, процессные офисы и методологи.

Необходимо подчеркнуть, что серьезным отличием проекта является сложная математика, реализующая практически весь ключевой функционал системы. За относительной простотой пользовательского интерфейса скрыты алгоритмы высокоэффективных вычислений, основанные на классических методах computer science. Для эффективной работы с DAG в «Промайн» активно используется математический аппарат теории графов, а реконструкция BPMN описания процессов на основе логов событий требуют применения алгоритмов построения опорных деревьев (Refined Process Structure Tree = RPST), применяемых в теории компиляторов. Функционал выравнивания вариантов прохождения процесса (trace alignment) использует идеи и методики, применяемые для анализа ДНК в современной биоинформатике. Активно используются алгоритмы, ставшие классическими в ML: применение ансамблей деревьев в функционале поиска первопричины и прогнозирования, алгоритмы кластеризации в многомерном пространстве, оптимизационные алгоритмы (minmax) и различные классические стат. методы для оценки характеристик цифровой модели процесса. Стоит выделить алгоритмы имитационного моделирования, которые требуют полноценной цифровой модели процесса, которая в случае глубинного анализа процессов (process mining) является реконструированной BPMN схемой процесса, наполненной в каждой точке и в каждом узле массой статистических характеристик реального процесса. Симуляцию также усложняет тот факт, что нотация petri-net не всегда может быть легко воспринята бизнес-пользователями, а BPMN нотация содержит узлы or-join, логика которых требует одновременного моделирования и настоящего и будущего, поскольку активация узлов будет зависеть от событий, которые произойдут с токенами на других входах узла.

Несмотря на сложность анализа, в «Промайн» обеспечивается высокое быстродействие для комфортной работы аналитика даже для большого объема данных лога событий.

Разработанные математические методы и пользовательские интерфейсы легко применимы в разных вертикалях рынка, а отраслевую специфику обеспечивает методика аудита процесса и пользовательские настройки системы.
География проекта
Вся Россия
Коментарии: 4

Комментировать могут только авторизованные пользователи.
Предлагаем Вам в систему или зарегистрироваться.

  • Александр Гудов
    Рейтинг: 49
    АО ОКБ
    Head of Data & Analytics Platform
    16.11.2023 08:19

    Отличный проект! Успехов!

  • Максим Часовиков
    Рейтинг: 4767
    Центр цифровой экономики МГУ
    Ведущий специалист
    04.01.2024 23:29

    Добрый день, обычно под БигДатой подразумевается работа с разнородными неструктурированными, часто нетекстовыми и данными из разных источников и их обогащение. С какими источниками данных, прежде всего нетекстовых, осуществлялась работа в этом проекте?

  • Дмитрий Турчановский
    Рейтинг: 2527
    Зарубежнефть
    Заместитель начальника Управления информационных технологий
    06.01.2024 22:34

    Добрый день. На рынке есть уже отечественные решения, почему приняли решение создавать собственную платформу?
    В реестр внесли только для собственных нужд или в том числе для продажи?

    • Дмитрий Фёдоров Дмитрий
      Рейтинг: 1747
      Российский Футбольный Союз
      Руководитель департамента цифровых технологий
      08.01.2024 17:51

      Отвечу за коллегу, т.к. знаком с решением. Его разрабатывали как внутреннее решение, но в итоге упаковали в продукт. Мы в РФС используем этот продукт для анализа закупочной деятельности.

Год
Предметная область
Отрасль
Управление
Мы используем файлы cookie в аналитических целях и для того, чтобы обеспечить вам наилучшие впечатления от работы с нашим сайтом. Заходя на сайт, вы соглашаетесь с Политикой использования файлов cookie.