Цифровая архитектура производства: как АСУ ТП меняет нефтегазовую промышленность

Интервью с главным инженером проекта NS Digital (ООО "Нефтьгазисследование", ГК "Нефтьсервисхолдинг") Альбертом Абзаловым.

Альберт Абзалов - инженер с системным взглядом на производственные процессы и большим опытом реализации цифровых проектов в нефтегазовой сфере России и Казахстана. За его плечами - участие в строительстве, реконструкции и техническом перевооружении объектов всех ключевых сегментов отрасли: от добычи и транспортировки до переработки углеводородов. Работая в структурах "Транснефть" и "Газпром нефть", он принимал непосредственное участие в реализации масштабных проектов цифровой трансформации - от централизации управления до внедрения новых бизнес-моделей взаимодействия с пользователями. Сегодня, в NS Digital, Альберт Абзалов отвечает за реализацию проектов АСУ ТП на крупнейших промышленных объектах страны и формирует подходы к цифровой архитектуре производства будущего.

Какие ключевые параметры сегодня отслеживают системы АСУ ТП на промышленном предприятии?

Если говорить упрощенно, АСУ ТП сегодня - это "нервная система" производства. Она непрерывно собирает, обрабатывает и визуализирует данные о состоянии технологических процессов в реальном времени. В первую очередь это базовые параметры: давление, температура, расход, уровень, состав среды, управление запорно-регулирующей арматурой, насосным оборудованием, технологическим оборудованием. Сегодня современные АСУ ТП работают значительно шире: повышают производительность и экономическую эффективность, качество продукции, увеличивают срок службы оборудования. Важно не просто фиксировать значения, а понимать динамику и взаимосвязи между параметрами. Фактически предприятие начинает "жить" в реальном времени. Это позволяет предприятию быстрее реагировать на изменения и повышать эффективность производства. Первостепенными функциями АСУ ТП были, есть и будут - обеспечение безопасности техпроцесса, перевод объекта в безопасное состояние при нарушениях заданных условий работы и исключение ошибок оператора.

Чем современные системы отличаются от решений прошлого поколения?

Главное отличие - в уровне интеграции, аналитики и скорости реакции. Если раньше АСУ ТП в основном концентрировалась на управлении технологическим процессом, поддержании параметров, то сегодня она становится частью единой цифровой среды предприятия. Производственные системы все теснее интегрируются с MES, ERP, связывая планирование, производство и управление ресурсами в единую цепочку. Сравнительно недавно широкое развитие получили системы предиктивной диагностики оборудования, интеллектуальные алгоритмы оптимизации режимов работы, цифровые двойники отдельных установок и узлов. Сегодня задача уже не ограничивается управлением отдельным агрегатом - акцент смещается на оптимизацию всей производственной цепочки в режиме реального времени. Именно в этом направлении сейчас развивается промышленная автоматизация.

Где сейчас находится отрасль в процессе импортозамещения?

Здесь важно разделять программное обеспечение и "железо". По программным продуктам мы сделали серьезный шаг вперед. Российские решения в АСУ ТП и MES уже конкурентоспособны, а иногда и выигрывают за счет гибкости и адаптивности. С оборудованием ситуация сложнее. Производство контроллеров, чипов, модулей ввода-вывода все еще зависит от внешних факторов. Мы видим развитие партнерства с дружественными странами. Но, на мой взгляд, главный вызов - даже не в замене отдельных компонентов, а в интеграции разнородного оборудования и ПО в единую устойчивую систему.

Управление технологическим процессом сегодня - это уже искусственный интеллект или все еще "сложная математика"?

Это хороший вопрос. Математика всегда будет базой: математические модели, алгоритмы регулирования. Это фундамент, который обеспечивает устойчивость и стабильность процесса. Но поверх этой базы все активнее внедряются инструменты анализа больших данных с элементами искусственного интеллекта - прежде всего для прогнозирования, поиска аномалий, предиктивной диагностики и оптимизации режимов работы. Мы постепенно движемся от систем, которые просто помогают оператору контролировать процесс, к системам, способным формировать рекомендации и частично автоматизировать принятие решений. Однако полностью автономное производство пока остается скорее перспективой будущего: для этого требуется высокий уровень зрелости технологий, надежности данных и доверия к таким системам со стороны бизнеса и промышленной безопасности.

Вы работали как со стороны подрядчика, так и со стороны заказчика. Как этот опыт влияет на вашу текущую роль?

Это дает объемное понимание процессов. Когда ты работаешь подрядчиком, ты отвечаешь за реализацию: сроки, качество, технические решения. Когда ты на стороне заказчика - фокус смещается на эффективность, безопасность, долгосрочную устойчивость. Этот баланс помогает принимать более взвешенные решения - и в архитектуре системы, и в организации работ.

Расскажите подробнее о вашем опыте в области цифровой трансформации.

Мне посчастливилось попасть в команду профессионалов компании "Газпром нефть" в период активной реализации проекта месторождения им. А. Жагрина. В то время я возглавлял службу КИПиА и АСУ ТП Центра управления добычей и вместе с командой мы занимались выстраиванием новой модели работы с производственными данными и цифровой инфраструктурой месторождения. Это было время, когда отрасль уже переходила от классического диспетчерского управления к полноценной работе с данными и цифровыми двойниками. Еще около десяти лет назад передача производственных данных в основном строилась на сводках и отчетах, которые формировались вручную. Такой подход уже не соответствовал задачам современной добычи. С развитием цифровых двойников стало очевидно: ключевым ресурсом становятся качественные полевые данные.

Мы столкнулись сразу с несколькими проблемами: часть данных не доходила до конечного потребителя, часть поступала с задержками или ошибками, а действующая модель взаимодействия с подрядчиками не позволяла быстро масштабировать систему и повышать качество информации. Наша задача заключалась в том, чтобы выстроить новую систему работы с полевыми данными: повысить их качество, сократить сроки подключения новых источников информации, обеспечить рост объема данных без существенного увеличения затрат и сосредоточить эти процессы в едином центре компетенций.

Для этого была изменена сама бизнес-модель взаимодействия с подрядчиками. Мы отказались от устаревшего подхода оплаты за человеко-часы и проведение технического обслуживания и перешли к модели, ориентированной на конкретный результат - наличие стабильного и качественного сигнала в сутки. Это позволило существенно ускорить внедрение новых данных: если раньше поставка новых данных могла занимать до полутора лет, то после изменения модели этот срок сократился примерно до трех месяцев. Параллельно была выстроена новая система распределения ответственности между производственными площадками, ИТ-службами и подрядчиками. Это позволило быстрее выявлять проблемы, оперативно модернизировать инфраструктуру и обеспечивать цифровые модели актуальными данными. В результате предприятие получило более гибкую и управляемую систему работы с производственной информацией.

В чем сегодня заключается роль главного инженера проекта АСУ ТП?

Роль ГИПа - это, прежде всего, объединение команды и техническое лидерство. На разных этапах проекта акценты меняются. Где-то это разработка концепции и архитектуры, где-то - контроль реализации, где-то - управление рисками. Но ключевая задача остается неизменной: обеспечить целостность системы и привести проект к запланированному результату.

Над каким проектом вы работаете сейчас?

Сейчас вместе с командой работаем над проектом для одного из крупнейших нефтехимических предприятий страны. На сегодняшний день уже завершены ключевые этапы - разработка концепции, формирование архитектуры и проектирование системы. Значительная часть оборудования произведена и поставлена на объект, первоочередные системы переданы в опытно-промышленную эксплуатацию. Впереди один из самых сложных этапов - полноценное внедрение и интеграция решений непосредственно на производственной площадке. Именно на этой стадии особенно важна роль сильного системного интегратора, способного объединить оборудование, программные решения и производственные процессы в единую устойчивую систему. Сегодня эту функцию выполняет команда NS Digital, обеспечивая комплексное внедрение и согласованную работу всех элементов проекта.

Как вы формируете команду проекта?

Команда для меня как оркестр, где у каждого специалиста своя партия, а успех зависит от точности, слаженности и умения слышать друг друга. Важно, чтобы в команде были люди с системным мышлением, вниманием к деталям и готовностью работать в условиях постоянных изменений. В проекте обязательно участвуют архитекторы, разработчики программного обеспечения, конструкторы, специалисты по интерфейсам и документообороту. Их задача - выстроить полный цикл работы системы: от идеи и проектирования до запуска и последующего сопровождения.

Какие компетенции сегодня критичны для инженера в этой сфере?

Помимо фундаментальных технических знаний, сегодня особенно важны навыки работы в условиях быстро меняющейся внешней среды, способность быстро обучаться и адаптироваться к новым технологиям и требованиям, развитая коммуникация. Современный инженер все чаще оказывается не только пользователем готовых решений, но и участником их развития: он помогает выявлять слабые места, участвует в доработке продуктов и фактически становится одним из первых их тестировщиков. Это формирует новую реальность отрасли, в которой инженерная роль становится более комплексной и вовлеченной в жизненный цикл технологий.

Какие тенденции вы видите в нефтегазовой промышленности?

Я бы выделил три ключевых направления. Первое - фокус на экономическом эффекте. Сегодня автоматизация должна не просто работать, а приносить измеримый результат: снижение затрат, повышение эффективности. Второе - переход к целостным цифровым экосистемам. Предприятия уходят от разрозненных решений к единой архитектуре. И третье - рост роли автономных систем и искусственного интеллекта. Но это будет постепенный процесс, с сохранением контроля со стороны человека.