Экспертиза ,  
0 

«На предиктивные системы перейдут все промышленные предприятия»

Главный директор по экономике и финансам АО «НАК «Казатомпром» Камила Сыздыкова — о внедрении в бизнес-планирование методов машинного обучения.

Цифровизация меняет подходы к одному из важнейших для каждого предприятия и целых отраслей процессов — к производственному планированию. Предиктивные системы открывают возможность сценарного анализа. То есть позволяют оценить вероятность различных исходов в результате некой последовательности предпринятых шагов.

При помощи машинного обучения выявляются взаимосвязи, основанные на больших данных. Без этих методов люди не могли заметить многие существенные детали. Результатом работы предиктивных систем становится повышение качества отдельных решений, процесса планирования в целом и, как следствие, рост эффективности производства.

О подобных решениях говорят во всем мире, но работающих систем немного. Я уверена, их внедрение не ограничится экспериментами, это генеральная линия развития индустрий. Оправданность этого подхода доказывает опыт предприятия «Казатомпром» — крупнейшего в мире производителя и поставщика урана.

Интегрированную систему планирования мы внедряли с помощью SAS Institute с начала 2018 года по декабрь 2020-го, она охватила шесть добычных предприятий из 13 входящих в компанию.

Немного о процессе добычи урана методом подземного скважинного выщелачивания (ПСВ), чтобы понять, как это работает.

Добыча урана методом ПСВ построена на эксплуатации добычных полигонов, которые состоят из ста и более технологических блоков. Каждый блок, в свою очередь, объединяет в себя порядка 50 технологических скважин с расстоянием между ними от 20 до 50 м. Добыча урана производится посредством закачивания сернокислотных растворов через систему закачных скважин непосредственно в урансодержащий продуктивный пласт и подъема на поверхность раствора, насыщенного ураном, в результате химической реакции, протекающей непосредственно в продуктивном пласте.

Каждый блок от начала эксплуатации до завершения отработки «живет» в среднем четыре года. Весь процесс отработки блока (ввод в эксплуатацию, эксплуатация и вывод из эксплуатации) является непрерывным.

И у каждого блока в определенный период содержание урана находится на пике, потом падает. От состояния блока зависит, например, концентрация серной кислоты в растворе, необходимое для извлечения урана, и масса других параметров. Даже находящиеся по соседству блоки со сходной структурой породы могут проявлять себя совершенно по-разному.

Что может здесь машина? Анализируя исторические данные эксплуатации блоков, она находит схожие сценарии и рекомендует оптимальные эксплуатационные параметры для новых сооружаемых блоков. Это позволяет получать максимальное количество урана при расходовании минимума ресурсов — той же серной кислоты.

Интегрированная система планирования также указывает на слабые звенья в производственных цепочках. Например, в 2020 году она позволила предприятию выявить ошибку в прогнозах, основанную на том, что при оценке готовых запасов блока не были отделены неизвлекаемые запасы, и скорректировать капитальные затраты на его освоение.

Система на основе машинного обучения находит алгоритмы там, где человек не в состоянии проследить связь событий. Это позволяет нам регламентировать ряд процессов, управлять которыми ранее не представлялось возможным. На систему уже переложена значительная часть работы по формированию планов горных работ, что оставляет нашим экспертам больше времени на анализ возможных вариантов развития событий.

При этом возможности машины не ограничиваются построением оптимальной производственной программы. Интегрированная система планирования также включает еще ряд модулей — таких как модули ремонтов, маркетинга, финансовой устойчивости.

Например, в модуль маркетинга зашит алгоритм прогнозирования спроса и предложения на специфическом урановом рынке. Он основан на данных по мировому предложению всех известных рудников, включая наши собственные, и спросу со стороны действующих ядерных реакторов и тех, которые планируется ввести в эксплуатацию. На основе машинного прогноза мы можем планировать свои решения по предложению урана. Другой аспект — прогнозирование цен на продукцию. Котировки дают международные агентства, но у нас теперь есть инструмент для внутреннего анализа, позволяющий оптимизировать. маржинальность поставок.

Большие преимущества принесла автоматизация составления бизнес-плана. Раньше подготовка консолидированного бизнес-плана представляла собой очень трудоемкий процесс, итогом которого становились 50–60 Exсel-файлов с большим количеством ссылок. Лишь отдельные сотрудники знали, где и что лежит. При изменении курса доллара требовался огромный ручной труд для пересчета показателей и привязки заново ссылок. Теперь бизнес-план формируется автоматически на основе данных, которые вводят шесть подключенных к системе предприятий. Для пересчета финансовых показателей достаточно вбить в систему изменения валютных курсов, а в Exсel можно выгрузить интересующие данные.

Предиктивная система «Казатомпрома» — молодая, пока сложно в полной мере оценить количественную выгоду, в тоннах и долларах, которую она принесла предприятию. Но качественные улучшения уже налицо: мы видим, что отклонения в планировании и реальном развитии событий не превышает 5%. Нужно еще время, чтобы собрать существенную базу исторических данных, что позволит системе рассчитывать сценарии более развернуто. По мере того как данные будут накапливаться, мы сможем получать более смелые рекомендации по подходам в производстве и в рыночной стратегии.

Думаю, что в ближайшие лет десять на предиктивные системы перейдут все промышленные предприятия. В отличие от «командно-административного» планирования, речь идет о планах в рыночной экономике. Такие системы в итоге нужны прежде всего для того, чтобы оценивать инвестиции и расставлять приоритеты по эффективности вложений средств.

Если заглянуть еще дальше, полагаю, что в будущем такие системы станут интегрировать целые отрасли. На уровне государств появится возможность оценивать разные сценарии развития компонентов экономики. Правительства смогут принимать решения с помощью таких глобальных моделей. Эти решения в целом станут более осознанными, а эффективность использования капитала возрастет.

Чем известно АО «НАК «Казатомпром» 

Компания — производитель природного урана с приоритетным доступом к ресурсной базе на территории Казахстана. С ноября 2018 года акции «Казатомпрома» торгуются на бирже Международного финансового центра «Астана» и Лондонской фондовой бирже.

Об авторе
Камила Сыздыкова Камила Сыздыкова Главный директор по экономике и финансам АО «НАК «Казатомпром»