Рубрика «нефтехимия»

При создании любого бизнеса каждое из его подразделений автоматизирует само себя. Как правило сквозные потоки данных между ними единичны. Это приводит к тому, что данные нельзя сопоставить друг с другом, ведь каждый отдел считает их по-своему. Никаких проблем, если собирать какие-то метрики в целом по компании, но когда доходит дело до расчета сквозных показателей, прогнозов или решения задач моделирования и оптимизации, начинается хаос.

Хранилища данных (DWH) — не новая история. Традиционно они использовались для составления отчетности. А вот полноценное моделирование и прогнозирование сквозных бизнес-процессов на данных DWH началось относительно недавно. Используя собранные данные современные инструменты анализа позволяют не просто делать дашборды с выпадающими окнами, но еще и настраивать в отношении каждого атрибута алгоритмы прогнозирования и оптимизации, масштабировать алгоритмы теории игр на все предприятие в целом. А также строить и сразу же тестировать гипотезы о дальнейшем развитии бизнеса на реальных данных.

Особенности data-driven в нефтехимии - 1

И вроде как звучит всё прекрасно. Но не все компании спешат брать с пример с передовиков (Booking.com, Amazon.com) и продолжают работать по старинке. Так что же им мешает? Как минимум, понимания целесообразности масштабных инвестиций в инструментарий по обработке данных, трудозатратность внедрения процессов описания данных, появления новых ролей (кураторы данных, ответственные за качество данных, инженеры и архитекторы данных и т.п.), научиться считать экономический эффект от внедрения управления данными, четко вычленять драйверы затрат, как сделать дата офис самоокупаемым, увязать со стратегией компании и из возможных вызовов выбрать те, которые продвинут компанию вперед, и многое другое.

Меня зовут Виктория Краснова, я руководитель Управления корпоративными данными СИБУРа. Вместе с моим коллегой, лидером команды Data Governance Ринатом Абдурахмановым, расскажем, как это делаем мы.
Читать полностью »

Ожидание не всегда соответствуют реальности. К сожалению. И если очередное такое несоответствие в жизни может стать поводом для грустной ухмылки, создания нового мемчика или спешного раскатывания бэкапа, то в промышленной сфере все немного иначе.

Если какая-то железка, которую ты сделал и начал использовать на объекте, не соответствует ожиданиям, последствия могут быть разными. К примеру, смартфон, который (по словам производителя) заявлен для работы при -40, отключается через пару минут на этих самых -40.

Поэтому железо, что свое собственное, что вендорское, надо тщательно и вдумчиво тестировать. Удобнее всего делать это в специальной лаборатории.

Hardware-тестирование в СИБУРе - 1

Меня зовут Юстина, я инженер направления «Индустрия 4.0». Вместе с владельцем продукта IIoT Василием Ежовым мы составляем команду hardware-разработки СИБУРа. Мы уже писали, что в конце 2017 года в СИБУРе начался процесс цифровизации, который продолжается до сих пор. Мы, как и многие другие компании на рынке, поняли, что сейчас мало какой продукт обходится без комплексного применения hardware и software — для качественного результата нужно, чтобы обе эти части работали эффективно. Тут как со смартфонами и ноутбуками, если ось гармонирует с железом, будет вам счастье. Если нет — ну вы поняли.

В нашем случае ситуация весьма осложняется климатическими условиями: практически все устройства на производственных предприятиях СИБУРа размещается на открытых установках и должно выдерживать поистине арктические температуры. Поэтому все оборудование, которое используется в наших проектах по цифровизации, должно пройти достаточно суровые испытания, прежде чем окажется «в поле».
Читать полностью »

Привет!

В конце марта мы вместе с партнерами из AI Community провели в Нижнем Новгороде хакатон, посвященный анализу данных. Свои силы в решении реальных производственных задач могли попробовать фронтендеры и бекендеры, дата-сайнтисты, инженеры и архитекторы, владельцы продуктов и скрам-мастера — именно из представителей этих специальностей и формировались команды, претендующие на победу.

Настало время подвести итоги и рассказать о том, как все прошло.

По следам хакатона в Нижнем Новгороде - 1

Под катом — про геймификацию, бота и многое другое.
Читать полностью »

Когда у вас возникает какая-то проблема, вы начинаете искать способы ее решения, параллельно думая, как бы снова не пройтись по этим же самым граблям в следующий раз. Что бы вы ни делали, от небольших мобильных приложений до громоздких информационных систем, у ошибки всегда есть цена, и чем более критична отрасль, в которой используется ваш продукт, тем выше цена этой ошибки. Поэтому идеальной видится ситуация, когда вы работаете на опережение, а именно — пытаетесь предсказать возникновение проблемы до ее фактического наступления.

Для чего нам в СИБУРе продвинутая аналитика - 1
Экструдер на производстве полипропилена

У нас в СИБУРе есть функция «Цифровые технологии», одно из направлений которой занимается продвинутой аналитикой. Мы участвуем во всех процессах, так или иначе связанных с анализом данных, которые есть в компании: от показаний множества датчиков с производства до биржевых сводок и прогнозов. Используя эти данные, мы создаем цифровые продукты, которые ощутимо помогают повысить операционную эффективность компании.

Меня зовут Александр Крот, я представляю направление продвинутой аналитики, и под катом расскажу вам вот о чем:

  • как сократить количество внеплановых остановок экструдера, который нарезает полипропилен на гранулы и имеет свойство забиваться;
  • как с помощью анализа данных и настроенной модели можно увеличить производство бутадиена более, чем на 100 тонн в месяц;
  • почему проблемы реактора проще предсказать, чем исследовать его с помощью рентгена.

Читать полностью »

Когда речь заходит об автоматизации процессов в нефтехимической отрасли, часто срабатывает стереотип, что производство сложное, значит, автоматизировано там всё, до чего можно дотянуться, благодаря АСУТП-системам. На самом деле не совсем так.

Нефтехимическая промышленность действительно достаточно хорошо автоматизирована, но это касается основного технологического процесса, где автоматизация и минимизация человеческого фактора имеют критическое значение. Все сопутствующие процессы не автоматизированы из-за высокой стоимости решений АСУТП и проводятся в ручном режиме. Поэтому ситуация, когда раз в пару часов сотрудник вручную проверяет, нагрета ли должным образом та или иная труба, включен ли нужный рубильник и задвинута ли задвижка, в норме ли уровень вибрации подшипника — это нормально.

Почему разработчикам железа важно проводить качественный cusdev - 1

Большинство некритичных процессов не автоматизировано, но это можно сделать с помощью технологий интернета вещей, а не АСУТП.

К сожалению, здесь есть проблема — пропасть в коммуникациях между заказчиками из нефтехимической отрасли и самими разработчиками железа, которые не имеют заказчиков среди нефтегазовой отрасли и, соответственно, не получают информацию о требованиях к оборудованию в части применения в агрессивных, взрывоопасных зонах, в суровых климатических условиях и т.д.

В этом посте мы и поговорим об этой проблеме и о том, как ее решить.
Читать полностью »

Когда речь идет о слаженной работе любого технически сложного производства, значение безопасности переоценить сложно. А если мы говорим о нефтехимической сфере — тем более. Здесь обеспечение безопасности затрагивает целый комплекс мероприятий: пропускной режим, особо охраняемые периметры, голодные собаки, видеонаблюдение, а также удовлетворительное состояние технических узлов. Именно об этих узлах мы сегодня поговорим.

Как мы сделали систему для мобильных обходов в СИБУР - 1

Сложных механизмов и устройств даже в рамках всего лишь одной площадки множество. Составные вентили и заглушки, насосы, трубопроводы, устройства пожаротушения, электроника — за всем этим надо следить, у каждого узла в нужный момент времени должны быть определенные параметры: давление в трубах, температура узла, степень открытия какой-либо заглушки и тому подобное. Конечно, ряд самых критичных параметров контролируется электроникой, но там, где это сделать автоматически сложно, в игру вступают старые добрые обходы ногами.

Так пока и у нас на объектах — обходчик заканчивает пить чай, берет с собой рацию для связи с коллегами, блокнот для записи возможных найденных дефектов или отклонений от нормы, запасается терпением и хорошим настроением и отправляется в пеший поход по площадке. Если замечает какие-то критичные странности, сообщает о них по рации, после чего принимаются меры для их устранения. А затем, завершив обход, идет на свое рабочее место и еще какое-то время переписывает все обнаруженные косяки в общий отчет. Руками, в бумагу.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js