© 1995-2021 Компания «Инфосистемы Джет»
Реализация и эксплуатация ИИ-проектов в нефтегазовом секторе
Машинное обучение

Почему ИИ лучше всех в мире играет в шахматы, но не готов заменить менеджмент на производстве?

Машинное обучение Тема номера

Реализация ИИ-проектов в нефтегазовом секторе

Автор
Андрей Аршавский Директор по анализу данных и моделированию компании «Газпром нефть»

16.09.2020

Посетителей: 280

Просмотров: 276

Время просмотра: 2.3 мин.

Почему ИИ лучше всех в мире играет в шахматы, но не готов заменить менеджмент на производстве?

 

В чем секрет реализации проектов с использованием искусственного интеллекта?

 

Почему ядро команды, работающей над внедрением ИИ, должно сохраняться на протяжении всего проекта?

  

Название: «Газпром нефть»

Руководство компании: Председатель правления, Генеральный директор Александр Валерьевич Дюков

Отрасль: Нефтегазовая

Год основания: 1995

Количество сотрудников: 78,8 тыс. человек на 31 декабря 2019 г.

Сайт: www.gazprom-neft.ru

В 2017 г. программа AlphaZero, наделенная искусственным интеллектом (ИИ), в течение всего 24 часов обучилась игре в шахматы, сёги и го, после чего победила чемпионов мира среди программ.

 

Если бы реальное производство было похоже на шахматную доску, ИИ давно бы заменил весь менеджмент и успешно управлял предприятием, но, к сожалению, это не так. Чем же они отличаются?

 

  1. Во-первых, человечество уже изучило все комбинации, которые возможны в шахматах, то есть мы обладаем огромной базой достоверных данных.
  2. Во-вторых, мы хорошо знаем правила, по которым идет игра.
  3. В-третьих, шахматная доска не меняется в процессе игры.

 

На производстве все по-другому. Мы не только не обладаем всеми возможными данными, мы даже не всегда можем гарантировать их корректность.

 

Вторая проблема: производство, в отличие от шахматной доски, постоянно меняется. Используются новое оборудование и материалы, а бизнес- и технологические процессы регулярно требуют пересмотра.

 

Третья касается специфики самого производства. Например, несмотря на то что в «Газпром нефти» накоплено уже достаточно много данных, мы каждый раз работаем в новых условиях, несколько отличающихся от ранее исследованного. Никто не возьмется утверждать, что изучил недра на 100%. И это является вызовом для машинного обучения.

На заметку

Появляется яркая идея, под нее нанимаются дата-сайентисты, которые считают своей главной целью разработать чистую модель «в сферическом вакууме», не уделяя достаточного внимания постоянной переоценке ее применимости на практике. Это может привести к ситуации, когда хорошая модель просто ляжет на полку до момента, когда производственные процессы и данные станут более пригодными, ― то есть навечно. В такой ситуации способны помочь аналитики бизнес-практики ИИ — Analytic AIB. Они могут постоянно держать руку на пульсе и сверять путь, обеспечивая достижение практических целей.

Ниже я делюсь своим опытом относительно того, какие факторы отвечают за реализацию и эксплуатацию ИИ-проектов.

 

Во-первых, всегда нужно предварительно навести порядок в данных. Практика реализации ИИ-проектов показала, что весь процесс от постановки задачи до появления решения на 80% состоит из рутинной работы по обеспечению доступа к данным, приведению их в порядок, формированию обучающей выборки и т.д. И только 20% ― это результат аналитики и машинного обучения.

 

Во-вторых, было бы крайне полезно иметь цифровые двойники объектов оптимизации (в наше время часто новое оборудование поставляется уже со встроенной функцией цифрового двойника, базирующегося на точных физических моделях). Используя их, можно обучать ИИ-модели работать с этим оборудованием в условиях недостатка исторических данных или в процессе модификации самого оборудования.

 

В-третьих, очень важный аспект ― согласованность действий разных подразделений компаний. Внедрение ИИ-моделей неизбежно влияет на процесс производства, сотрудники на всех уровнях должны быть готовы к этому. С другой стороны, KPI для разных подразделений компании — топ менеджеров, производства, ИТ и блока, отвечающего за цифровизацию, — зачастую противоречат друг другу. В итоге это может привести к саботажу на этапах промышленных испытаний и оценки экономического эффекта ИИ-разработки. Важно, чтобы в рамках проекта по цифровизации KPI были выровнены, тогда успех от внедрения ИИ-решений возрастет на порядок.

 

Еще один момент ― наличие специалиста, ответственного за весь процесс, от выбора идеи до ввода в эксплуатацию. Порой внедрением искусственного интеллекта занимаются несколько команд. Так, первая выдвигает идеи, начинает лоббировать их, ищет внешние или внутренние ресурсы и подрядчиков. И успешно реализует проект «на бумаге». Но если для реализации промышленного решения выбирается другая команда, она переделывает все предыдущие наработки, поскольку сталкивается с реальными обстоятельствами и нюансами производства. Та же самая проблема может возникнуть при выборе команды поддержки. Лучше, когда одна команда ведет проект от зарождения идеи до поддержки решения.

 

Для успешного завершения проекта (а под «успешным» я понимаю выход в продуктив и стабильную работу решения в течение довольно продолжительного времени) необходима преемственность. Ядро команды ― специалисты, понимающие суть технологии и разрабатываемого решения, — должно сохраняться на всех этапах.

Сокращение легкоизвлекаемых запасов нефти и выход компании в новые регионы добычи, где не работает старый опыт, требуют от нас нестандартных методов исследований, расчетов, моделирования и проектирования. Для того чтобы оставаться эффективной, «Газпром нефть» увеличивает коэффициент извлечения нефти на сложных месторождениях, не увеличивая при этом стоимость ее добычи. Мы не решили бы все эти задачи без искусственного интеллекта и машинного обучения.

Читайте также

Цифровая нефть

Уведомления об обновлении тем – в вашей почте

Как цифровизация делает заводы безопаснее

Какие ИТ-решения помогают обеспечивать безопасность производства в цехах? Что планируют делать предприятия непрерывного цикла для минимизации рисков коронавируса?

Segezha Group: «Запускать пилоты и не бояться неудач»

Почему бессмысленно создавать многолетнюю инновационную стратегию? Как технология компьютерного зрения помогает улучшить качество фанеры? Чем Segezha Group привлекает кадры в условиях тотальной конкуренции? Как показать новым луддитам, что цифровые технологии не угрожают, а помогают бизнесу?

Как запустить корпоративный венчурный фонд. Опыт «Северстали»

Почему серьезные компании игнорируют хакатоны и акселераторы? Как работать с наглыми стартапами и профессиональными жалобщиками? Сколько денег нужно выделять корпоративному фонду?

«Этим можно заниматься бесконечно»: переход на data-driven в «СИБУРе»

Почему не стоит создавать цифрового двойника для отдельного участка производства? Зачем нужен «спецназ» по работе с данными? Почему заводы «СИБУРа» пока не смогут работать без людей?

О проектировании систем безопасности современного технического уровня

По оценкам, содержащимся в различных источниках информации, общий объем рынка технических средств (ТС) безопасности в России на 2004 г. составил по порядку величины несколько сот миллионов долларов (эта оценка может быть заниженной).   Из ...

Когда именно предприятие становится цифровым?

Эксперт рассказал нам, каким образом предприятие может перейти в цифровую плоскость и какие инновационные проекты реализуют в «Северстали».

RAIF-2019: Bring AI to life

Лучшие практики внедрения искусственного интеллекта и Machine Learning (ML) для оптимизации бизнес-процессов.

«Информационная безопасность АСУ ТП – это всегда затратная часть для бизнеса…»

Мы беседуем с Дмитрием Латышевым, начальником отдела защиты информации ООО «Автоматика-сервис» (ГК «Газпром нефть»)

Инновации всегда содержат в себе риски

Зачем классическому интегратору открывать представительство в Сколково

Спасибо!
Вы подписались на обновления наших статей
Предложить
авторский материал





    Спасибо!
    Вы подписались на обновления наших статей
    Подписаться
    на тему







      Спасибо!
      Вы подписались на обновления наших статей
      Оформить
      подписку на журнал







        Спасибо!
        Вы подписались на обновления наших статей
        Оформить
        подписку на новости







          Спасибо!
          Вы подписались на обновления наших статей
          Задать вопрос
          редактору








            Оставить заявку

            Мы всегда рады ответить на любые Ваши вопросы

            * Обязательные поля для заполнения

            Спасибо!

            Благодарим за обращение. Ваша заявка принята

            Наш специалист свяжется с Вами в течение рабочего дня