Ozon разработал собственный инструмент для генерации и редактирования фона на изображении товаров, который работает с помощью алгоритмов машинного обучения.
По прогнозам экспертов, число предприятий, использующих отечественные решения, возрастет до 80% к концу 2024 г.
В течение следующих нескольких лет значительно изменится демографический состав специалистов в топливно-энергетической промышленности. Это может повлечь за собой снижение общего уровня квалификации. Как теперь передавать опыт и технические знания? В данной статье мы обсудим развитие цифровых технологий и их влияние на операционную деятельность, кадровую политику и уровень квалификации специалистов топливно-энергетических отраслей.
Специалисты из топливно-энергетических отраслей промышленности массово выходят на пенсию. Им на смену приходят неопытные рабочие и инженеры, на плечи которых ложится тяжелая ноша: обеспечить бесперебойную, безопасную и экономически эффективную работу предприятий, технологические процессы которых усложняются день ото дня. Топливно-энергетические компании борются с представителями смежных сфер за ценных специалистов в области цифровых технологий и работы с данными.
В сложившейся ситуации нехватка опытных и квалифицированных сотрудников в ТЭК становится одной из серьезных проблем. В течение следующих 20 лет в одной только Великобритании освободится более 40 000 рабочих мест, которые некому будет занять.
Высокая конкуренция на рынке вынуждает компании искать любые преимущества. Найти выход из положения поможет анализ данных. Автоматизация сводит к минимуму человеческий фактор и позволяет инженерам сосредоточить внимание на более сложных и стратегически важных задачах. Например, по подсчетам компании McKinsey, в отрасли не хватает 190 000 опытных специалистов по обработке данных и 1,5 млн. руководителей. Использование предиктивной (прогнозной) аналитики для автоматизации также помогает компаниям быстро реагировать на непредвиденные события и повышать безопасность и эффективность производства.
В результате энергетические компании все чаще используют автоматические средства сохранения накопленных знаний. Им надо успеть до выхода специалистов на пенсию. Такие технологии, как машинное обучение, сильно влияют на ситуацию с кадрами. Они компенсируют сокращение количества ценных сотрудников и решают проблему нехватки специалистов по работе с данными.
Ведущие топливно-энергетические компании нанимают директоров по цифровым технологиям, чтобы использовать новые возможности. Очевидно, что решение кроется в совмещении опыта работы в предметной области, необходимого для управления сложными системами, а также новой аналитики и искусственного интеллекта. Это выигрышное сочетание сделает отрасль более устойчивой и способной адаптироваться к сдвигам в экономике, энергетике и геополитике.
Топливно-энергетическая индустрия достигла критической точки. Это произошло из-за макроэкономических и геополитических факторов. В их числе тарифы, из-за которых сокращается маржа, а компании не спешат с капитальными инвестициями и хотят работать с минимальными затратами, чтобы выживать на неустойчивых рынках.
В отраслях с большим количеством фондов выход оборудования из строя может привести к большим финансовым потерям. По утверждению одной крупной газовой компании, поломка компрессора обходится в 40 млн. долл. В это же время мировой спрос на нефть постоянно меняется. Руководители ищут технологии, которые помогут оперативно реагировать на эти изменения и иметь преимущество перед конкурентами.
В попытке свести к минимуму финансовый ущерб гиганты топливно-энергетических отраслей инвестируют в такие технологии, как обработка данных в реальном времени, передовая аналитика и цифровое планирование. Они стремятся увеличить прибыль и гарантировать устойчивое развитие в этой сложной сфере и вместе с тем повысить эксплуатационную эффективность и обеспечить предприятия квалифицированными кадрами.
Одним из примеров такого подхода является средиземноморская компания Saras, которая управляет одним из самых сложных и крупных НПЗ в Европе. Предпочитая оставаться на гребне волны цифровой трансформации, этот владелец самых крупных НПЗ в Европе с перерабатывающими мощностями в 300 000 баррелей в сутки инвестировал в несколько различных технологических областей, которые призваны помочь ему укрепить свои позиции на рынке в эти переломные для нефтегазовой промышленности времена цифровизации. В дополнение к эффективному использованию традиционных стратегических технологий на своем нефтеперерабатывающем заводе специалисты Saras применили алгоритмы машинного обучения для анализа работы ключевых типов оборудования. Благодаря этим возможностям сейчас компания смогла начать прогнозировать сбои с временем упреждения
В основе цифровой трансформации предприятий лежат беспрецедентное быстродействие компьютеров, возможность получать данные от материалов и интеллектуальные системы. Организации с большим количеством активов могут обрабатывать огромные объемы информации благодаря доступу к локальным и облачным вычислительным мощностям. Непросто найти ключ к решению проблем, который поможет достичь успеха. Существует много способов вложить деньги в технологии, но также известны случаи, когда непродуманные инвестиции сбивали компании с верного курса.
Сфера энергетики знает немало примеров того, как компании с головой погружались в цифровые технологии и начинали внедрять их повсеместно, не испытав их эффективность сначала на одном производственном участке, процессе или регионе.
Определение приоритетов, с чего начать, действительно является самой сложной частью программы ускорения цифровой трансформации. При этом не нужно пытаться объять необъятное. Лучше сосредоточиться на конкретной проблеме, чтобы гораздо быстрее добиться важных результатов для всего бизнеса.
