Все мы хотим, чтобы подразделения наших компаний работали слаженно и повышали прибыль. А теперь представьте, что это различные части нефтеперерабатывающего завода. Все сразу усложнилось, не так ли?
Отраслевые компании все сильнее осознают необходимость цифровизации. Она поможет эффективнее использовать ресурсы на нефтеперерабатывающих заводах. Мы также видим препятствия, которые необходимо устранить, и возможности для повышения прибыли. Предполагается, что каждый ресурс, переведенный на цифровые технологии, будет взаимодействовать с другими ресурсами. В этом заключается большой потенциал искусственного интеллекта (ИИ).
Согласно исследованию Accenture, технологии ИИ повысят производительность труда примерно на 40% и позволят компаниям эффективнее распоряжаться временем. Инженеры в разных областях внедрили решения с ИИ, чтобы оптимизировать цифровизацию. Однако перерабатывающая промышленность столкнулась с проблемой при переходе на новый уровень автоматизации. Это сложнее, чем программирование кассового терминала для отправки отчетов в бухгалтерское ПО в конце дня. На нефтеперерабатывающих заводах применяется крупное высокопродуктивное оборудование, которое должно поддерживать технологии промышленного Интернета вещей.
В отраслях с капиталоемким производством переход на технологии промышленного Интернета вещей и цифровые технологии идет быстро. Ресурсоемкие предприятия не могут позволить себе замену всей инфраструктуры. Такие компании используют старое оборудование, которому десятки лет, и обрабатывают большие объемы высокорентабельных материалов. Чтобы делать это с применением цифровых технологий, необходимо установить датчики на цистерны и наносы, что само по себе будет достижением.
Использование данных для оптимизации сложных операций
В перерабатывающей промышленности следует учитывать множество факторов. В работе используются дорогостоящие материалы при ограниченном бюджете. Необходимо убедиться, что методы химической обработки соответствуют принятым процедурам, а обращение с химическими веществами и выбросы контролируются должным образом. Также требуется обеспечить безопасность операторов. И при этом нельзя упустить из виду финансовые показатели.
Интеграция цифровых инструментов позволяет повысить мощность и объемы производства. Кроме того, технологии машинного обучения позволяют анализировать оборудование и прогнозировать поломки. Это поможет оптимально использовать ресурсы и сократить риск потери дохода.
В таких проектах задействовано крупное оборудование, и мы всегда сталкиваемся с одним и тем же вопросом: «Как использовать его как можно дольше?» Кроме оснащения нефтеперерабатывающего завода инструментами для запуска цифровизации, компаниям необходимо начать использовать ИИ. Благодаря ИИ цифровые инструменты будут работать максимально эффективно. Это позволит связать части жизненного цикла ресурсов.
Многие лидеры перерабатывающей промышленности уже расширили планы цифровизации своих заводов. Если вы из их числа, вам будет несложно внедрить технологии ИИ для оптимизации цифровых решений. Определите, какие технологии у вас уже есть и как еще их можно применить, чтобы добиться максимальной производительности.
Избегайте сравнения с производством потребительских товаров
Перерабатывающая промышленность занимает сильную позицию по внедрению ИИ, и многие лидеры осознают его пользу. Однако можно подумать, что прогресс в этой отрасли идет медленно, в то время как все вокруг широко применяют ИИ. Домашняя техника использует машинное обучение, чтобы выяснить, когда в вашей спальне должно быть тепло или прохладно. Пополнять запасы продуктов можно с помощью простой голосовой команды.
В мире, где ИИ захватывает рынок товаров широкого потребления, компаниям перерабатывающей промышленности необходимо избегать сравнения прогресса в этих разных областях. НПЗ и предприятия перерабатывающей отрасли все активнее внедряют технологии искусственного интеллекта, и в будущем у них появится еще больше возможностей.
