Современные тенденции использования информационных технологий в процессе РУР

Исходя из вышесказанного, можно сделать вывод, что СППР — это набор инструментов для обработки информации с использованием передовых компьютерных технологий, которые помогают в принятии решений по определённым вопросам в конкретной области знаний.Таким образом, СППР положительно влияет на повышение эффективности использования корпоративных ресурсов в отличие от бизнес-процесса оценки эффективности использования трудовых ресурсов, который имеет следующие недостатки:длительное время выполнения из-за большого количества ручных операций;субъективная оценка эффективности использования трудовых ресурсов руководителем группы, который работает с каждым сотрудником индивидуально;высокая роль человеческого фактора: возможность ошибки линейного руководителя при составлении списка сотрудников для премиальных выплат или смены должности.3.2.Примеры разработки управленческих решений с помощью информационных технологий в нефтегазовом комплексе.В последнее десятилетие и сейчас всё больше компаний успешно применяют искусственный интеллект в нефтегазовой сфере. Это уже приносит свои плоды.Как мы уже говорили, искусственный интеллект помогает прогнозировать спрос и цены на энергоносители. Крупные нефтегазовые компании внедряют алгоритмы машинного обучения в свои системы анализа данных о рынке, погоде, геополитических событиях и других факторах, влияющих на спрос и цены. Это незаменимый инструмент для прогнозирования рыночных тенденций и принятия решений. Он помогает компаниям принимать обоснованные производственные и маркетинговые решения, минимизируя риски и увеличивая доходы.В добыче и переработке полезных ископаемых алгоритмы машинного обучения анализируют данные о состоянии оборудования, параметрах скважин, геологическом строении, мониторинге переработки сырья и множество других параметров. Это позволяет автоматизировать и повысить эффективность основных направлений, снизить затраты и минимизировать риски на предприятии.Благодаря искусственному интеллекту производственные объекты могут прогнозировать отказы оборудования и поломки. Алгоритмы проводят постоянный анализ данных о функционировании оборудования, технологиях, состоянии и предыдущих неудачах. Это позволяет проводить профилактику и не допускать несчастных случаев, сокращать простои и снижать потери.Анализ данных о состоянии запасов, транспортировке и спросе позволяет оптимизировать управление запасами и поставками энергии. Использование алгоритмов искусственного интеллекта позволяет компаниям точно прогнозировать спрос на энергию, оптимизировать логистику и снижать затраты на хранение и транспортировку.Искусственный интеллект помогает управлять рисками и обеспечивать безопасность операций на объектах. Алгоритмы анализируют данные о производственных процессах, условиях труда и факторах окружающей среды, выявляя потенциальные опасности и предлагая меры по их устранению.Использование искусственного интеллекта в управлении человеческими ресурсами (HR) и подборе персонала открывает широкие перспективы. Алгоритмы машинного обучения позволяют компаниям прогнозировать потребность в человеческих ресурсах, что особенно важно для предприятий с круглосуточным графиком работы.Искусственный интеллект также может использоваться для мониторинга и разработки персонализированных программ обучения сотрудников. Учитывая особенности потребности в повышении квалификации, это направление в HR является одним из основных.Примером разработки управленческих решений с использованием информационных технологий в нефтегазовом комплексе может служить анализ и оптимизация производственных процессов на базе крупных нефтяных месторождений. Представим, что компания "Нефтегаз Инновации" разрабатывает масштабное месторождение в Западной Сибири. Для управления проектом и эффективного принятия решений она внедряет комплексную информационную систему.Эта система включает в себя модули для моделирования добычи нефти, прогнозирования углеводородов, управления рисками и контроля за деятельностью месторождения. В ней используется современное программное обеспечение для анализа данных, получаемых с многочисленных датчиков и сенсоров, установленных на скважинах и оборудовании.Ключевым элементом этого комплекса является система поддержки принятия решений (СППР), которая собирает и анализирует огромные объемы данных в режиме реального времени. СППР отображает ключевые показатели эффективности добычи, анализирует их и представляет результаты менеджменту компании для принятия более обоснованных и эффективных решений.Например, с помощью СППР можно оперативно выявлять аномалии в работе оборудования, такие как падение давления в насосах или перегрев буровых установок. В режиме реального времени система информирует инженеров и руководителей о возникающих проблемах, предлагая возможные решения – от корректировки параметров работы оборудования до принятия решения о проведении ремонтных работ.Кроме того, СППР используется для планирования и оптимизации добычи углеводородов. На основе данных о текущих запасах нефти, скорости выработки скважин, а также прогнозируемых изменениях спроса и цен на нефть, система помогает принять решение о наиболее выгодной стратегии разработки месторождения. Это может быть постепенное увеличение добычи для максимального извлечения ресурсов при минимальных затратах или, наоборот, сокращение объемов добычи в периоды низких цен на нефть для снижения убытков.В одном из случаев, компания "Нефтегаз Инновации" применила данную систему для разработки стратегии оптимизации водоотделения. На основе анализа данных о скважинах, поступающих из подземных резервуаров, система спрогнозировала возможные зоны высокого водоотделения и предложила методы его уменьшения, что позволило значительно сократить расходы на переработку и повысить чистоту добываемой нефти.Данный подход не только значительно повышает эффективность управления производственными процессами, но и способствует снижению издержек, улучшению оперативной деятельности и повышению общей конкурентоспособности компании на рынке нефтегаза. Внедрение передовых информационных технологий становится ключевым фактором успешного развития и устойчивого роста предприятий в этом секторе.Перспективы прогнозирования и оптимизации добычи в нефтегазовой отрасли выглядят многообещающими. Искусственный интеллект может принести значительные преимущества для компаний, обеспечивая более точное принятие решений, создание, повышение эффективности и конкурентоспособности существующей системы или внедрение инноваций для решения долгосрочных проблем.3.3. Участие искусственного интеллекта в разработке управленческих решений задач в нефтегазовом комплексе.В нефтегазовой отрасли есть много конфиденциальных данных, которые могут быть важны для бизнеса или для обеспечения безопасности. Из-за этого могут возникнуть трудности с предоставлением доступа к данным для анализа алгоритмов искусственного интеллекта.Однако в последнее десятилетие и сейчас использование искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли становится всё более популярным и уже приносит результаты.Очевидно, искусственный интеллект помогает прогнозировать спрос и цены на энергоносители в разных отраслях, включая нефтегазовую. Крупные нефтегазовые компании внедряют алгоритмы машинного обучения в свои системы для анализа данных о рыночной ситуации, погодных условиях, геополитических событиях и других факторах, влияющих на цены на энергоносители. Это позволяет им делать более точные прогнозы и принимать обоснованные решения.Например, в добыче и переработке полезных ископаемых алгоритмы машинного обучения анализируют данные о состоянии оборудования, параметрах скважин, геологическом строении и других факторах. Это помогает автоматизировать и повысить эффективность процессов, снизить затраты и минимизировать риски.Искусственный интеллект также может использоваться для профилактического обслуживания оборудования, прогнозирования отказов и поломок. Алгоритмы постоянно анализируют данные о работе оборудования, технологиях, состоянии и предыдущих отказах, что позволяет проводить профилактическое обслуживание и предотвращать аварии.Управление запасами и поставками также может быть оптимизировано с помощью искусственного интеллекта. Алгоритмы помогают точно прогнозировать спрос на энергию, оптимизировать логистику и сокращать расходы на хранение и транспортировку.Безопасность — ещё одна область, где искусственный интеллект может быть полезен. Алгоритмы анализируют данные о производственных процессах, условиях труда и других параметрах, выявляя потенциальные опасности и предлагая меры по их устранению.В нефтегазовой отрасли уже появляются автономные системы, такие как беспилотные буровые установки и полностью автоматизированные производственные объекты. Дроны для мониторинга месторождений и транспортные средства также становятся реальностью.Использование искусственного интеллекта в управлении персоналом открывает широкие перспективы. Алгоритмы машинного обучения позволяют прогнозировать потребность в человеческих ресурсах, особенно для предприятий с круглосуточным графиком работы.Кроме того, искусственный интеллект может использоваться для мониторинга и разработки персонализированных программ обучения сотрудников. Учитывая необходимость повышения квалификации персонала в связи с развитием технического прогресса, это направление является одним из основных в кадровом вопросе.В целом, перспективы прогнозирования и оптимизации добычи в нефтегазовой отрасли выглядят многообещающими. Искусственный интеллект может принести компаниям значительные выгоды, обеспечивая более точное принятие решений, повышая эффективность и конкурентоспособность существующей системы или привнося инновации в решение давних проблем.Российская компания DigitalPetroleum была основана группой исследователей из Центра нефти и газа Сколковского института науки и технологий (Сколтех), во главе с профессором Дмитрием Коротеевым. Компания активно использует прогнозную аналитику и искусственный интеллект для обеспечения инвестиций, соблюдая при этом отраслевые стандарты.Основным направлением деятельности компании является разработка инструментов принятия решений в области разведки и добычи нефти и газа. Для этого используются машинное обучение, гибридное моделирование физических и эксплуатационных процессов, математическая оптимизация и автоматическая диспетчеризация и планирование.В настоящее время компания активно развивает три направления:AIDrilling — программное обеспечение для прогнозирования аварий на буровых установках;DeepCore — интеллектуальная система для полного анализа керна;4Field — интеллектуальная система для оценки потенциала нефтяного месторождения.Помимо разработок, DigitalPetroleum ведёт активную информационную деятельность и предоставляет консалтинговые услуги в области IT и искусственного интеллекта.Учитывая современные тенденции и разработки, можно ожидать, что искусственный интеллект будет играть всё более важную роль в повышении безопасности, эффективности и устойчивости нефтегазовой отрасли. Однако для практикующего сотрудника крупных нефтегазовых компаний Российской Федерации не будет секретом, что большинство программного обеспечения для управления может устареть как технически, так и морально. Могут возникнуть проблемы с интеграцией инновационного искусственного интеллекта в устоявшуюся и отлаженную систему.Компании, осознавая потребность в инновациях, уже начали предпринимать шаги по упрощению интеграции. Примером тому может служить успешный отчёт АО «Новокуйбышевский НПЗ» (предприятие, входящее в группу нефтяных компаний «Роснефть»): «На заводе успешно внедряются цифровые технологии: совместно с ООО «Сибинтек» создаётся собственный IT-продукт — цифровой двойник. Система отслеживает тысячи параметров в режиме реального времени и предлагает оптимальный режим работы. Цифровые двойники для установок АВТ-9 и АВТ-11 уже хорошо зарекомендовали себя в эксплуатации, разрабатываются инженерные модели для установок 35-11/300, LSI-200, CCR и PGI-DIG, внедряются усовершенствованные системы управления технологическими процессами для установок CCR и PGI-DIG».Помимо повышения операционной эффективности и снижения потерь, использование цифровых двойников, по данным консалтинговой компании McKinsey & Company, также сократит время внедрения нового ИИ на 60%.ЗАКЛЮЧЕНИЕУправленческое решение процессуализируется через выработку, принятие, организацию исполнения и реализацию решения, отражая суть социального менеджмента.В современном мире процесс принятия управленческих решений требует комплексного подхода и глубоких знаний. Не существует универсального метода, который можно было бы применить в любой ситуации. Каждая задача требует разного набора методов из различных групп.Использование информационных технологий в работе сегодня является необходимостью для большинства компаний. Однако, человеческий фактор играет значительную роль в процессе принятия решений. Личные качества, знания и мотивация лидера оказывают влияние на эффективность методов, которые используются.В современной рыночной среде способность руководства разрабатывать и внедрять высококачественные управленческие решения становится ключевым фактором конкурентоспособности. Эти решения должны быть адекватными задаче и эффективными, даже когда набор факторов внешней среды динамично меняется.Основой для принятия таких решений является качественная информация о существенных отклонениях в различных областях управления финансами организаций. Информация играет доминирующую роль в процессе управления, и это один из его важных аспектов.До середины XX века под информацией понималась информация, передаваемая людьми устно, письменно и другими способами. Позже термин «информация» трансформировался в общенаучное понятие, которое подразумевало обмен информацией между людьми, человеком и автоматом, автоматом и неуправляемым существом, обмен сигналами между живой и неживой природой в животном и растительном мире, а также передачу сигналов от клетки к организму.В мире информационных технологий существует несколько типов систем, предназначенных для поддержки принятия управленческих решений. Это системы поддержки принятия решений (СППР), экспертные системы (ЭС) и автоматизированные системы экспертной оценки (АСЭО). Каждый из них имеет свои особенности и области применения.В современном мире СППР играют важную роль в поддержке принятия решений руководителями высшего и среднего звена. Существует несколько типов таких систем, от пассивных, предоставляющих информацию для принятия решений, до сложных, требующих взаимодействия с пользователями для достижения консенсуса. Важно понимать, что эти системы не заменяют руководителей, а лишь помогают им в процессе принятия обоснованных решений.Различные типы СППР ориентированы на модели, данные, документы, знания или их комбинацию. Они предоставляют аналитическую поддержку в анализе текущего состояния и синтезе целевого состояния управляемых объектов и систем. Помимо этого, системы поддержки принятия решений способствуют развитию бизнеса, обеспечивая циклический процесс непрерывного улучшения.Важными задачами СППР являются ситуационный анализ, синтез целевого состояния и организационного управления, а также непрерывное развитие бизнеса. Путем оперативного анализа и синтеза системы сппр обеспечивают руководителям необходимую информацию для принятия обоснованных и эффективных решений. В результате этих усилий целью является достижение оптимального результата и постоянное улучшение процессов управления в сложных и быстро меняющихся условиях современного бизнеса.Системы поддержки принятия решений играют важную роль в нефтегазовой отрасли, помогая улучшить процесс принятия решений и повысить эффективность корпоративных ресурсов. Внедрение инновационных подходов и использование передовых технологий в управлении способствует развитию отрасли и обеспечивает конкурентное преимущество на рынке.Использование искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли способно принести значительные преимущества в виде повышения эффективности, безопасности и конкурентоспособности компаний. Несмотря на некоторые трудности с доступом к конфиденциальным данным, развитие и внедрение алгоритмов искусственного интеллекта позволяют делать более точные прогнозы, оптимизировать производственные процессы и повышать уровень безопасности.СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫАминова Р.М., Филимончук И.И., Муратова А.Р. Контроль в системе информационного обеспечения процедур управленческих решений в условиях инновационного развития экономики // Экономика и предпринимательство. – 2018. – №12. – С. 1213-1215.Богословская А.Б.Особенности принятия управленческих решений.https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-prinyatiya-upravlencheskih-resheniy. (дата обращения 25.06.2024).Демин Г. А. Управленческие решения [Электронный ресурс]: учебное пособие / Г. А. Демин ; Пермский государственный национальный исследовательский университет. – Электронные данные. – Пермь, 2020. – 2,54 Мб ; 92 с.Захарова Ю.В., Мосина Л.А., Чухманова М.В. РАЗРАБОТКА УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ: Учебно-методическое пособие. – Нижний Новгород: Нижегородский госуниверситет, 2019..Кильмашкина Т. Н. Управленческое решение: сущность, классификация, предъявляемые требования. Труды Академии управления МВД России. 2018. № 2 (46).Куклина Е.А Стратегия цифровой трансформации как инструмент реализации бизнес-стратегии компании нефтегазового сектора современной России. https://cyberleninka.ru/article/n/strategiya-tsifrovoy-transformatsii-kak-instrument-realizatsii-biznes-strategii-kompanii-neftegazovogo-sektora-sovremennoy-rossii. (дата обращения 24.06.2024).Куклина Е.А. Инновационная деятельность предприятий нефтегазового сектора России как ключевой фактор реализации программы освоения Арктики // Горный журнал. 2020. № 5 (2274). С. 20–24.Магрицкая А. В. Информационные технологии в управлении предприятием: эволюция развития и классификация.https://cyberleninka.ru/article/n/informatsionnye-tehnologii-v-upravlenii-predpriyatiem-evolyutsiya-razvitiya-i-klassifikatsiya. (дата обращения 25.06.2024).Русаков В. К. Качество управленческих решений: проблемы определения и подходы к его оценке // Труды Академии управления МВД России. 2012. № 2 (22).Советов Б. Я. Информационные технологии: учебник для СПО / Б. Я. Советов, В. В. Цехановский. – 6-е изд., перераб. и доп. – М.: Издательство Юрайт, 2017. – 261 с.Стародубцев А. А. СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ. https://cyberleninka.ru/article/n/sistema-podderzhki-prinyatiya-resheniy. (дата обращения 24.06.2024).Чиганова А. П. Автоматизированные системы экспертного оценивания - эффективный способ принятия решения. https://cyberleninka.ru/article/n/avtomatizirovannye-sistemy-ekspertnogo-otsenivaniya-effektivnyy-sposob-prinyatiya-resheniya. (дата обращения 24.06.2024).Шамрай А. С. Информационные технологии, используемые для принятия управленческих решений на предприятиях // Концепт. – 2019. – № 06 (июнь). – ART15222.Шутько С.Ю., Кожевникова С. Д., Шутько Д. С. Риски и неопределенности Upstream // Территория «НЕФТЕГАЗ». 2017. № 1–2. С. 65–71.Яковлев, А. С. Применение информационных технологий в принятии управленческого решения / А. С. Яковлев. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2016. — № 18 (122). — С. 309-311. — URL: https://moluch.ru/archive/122/33618/ (дата обращения: 23.06.2024).