Petronas- et globalt olje- og gasselskap. Siden grunnleggelsen i 1974 har den forretningsinteresser i 35 land
Mobil medarbeider konsept
- Når begynte du å implementere IoT-teknologi i Petronas?
— I oljeraffinerier, digitaltteknologi har eksistert ganske lenge. PLS (programmerbar logisk kontroller - Hi-Tech), DCS (distribuerte kontrollsystemer - Hi-Tech) er alle også digitale teknologier. Ulike sensorer som måler for eksempel trykk – de eksisterte før oss. Vår utfordring nå er å fokusere og satse på å forbedre systemene våre. Der vi ser problemer, kommer IT-teamet med nødvendig programvare – for eksempel for spådommer. Ved hjelp av innkommende data er det mulig å bygge et tidlig varslingssystem og forbedre fabrikker, derfor være mer konkurransedyktige.
- Nå bruker du hovedsakelig IoT-teknologier for spådommer basert på de innsamlede dataene?
- Det er to deler. Den første er automatisering av gjentatte oppgaver og prosesser. Når operatøren kontrollerer utstyret, jobber han rutinemessig og skriver alle dataene i notisboken. Disse dataene kan gå tapt. Vi gir dem en digital plattform for å bruke bærbare datamaskiner for å skrive inn data. Alle disse dataene overføres umiddelbart til en sentralisert database. Så informasjonen er ikke tapt, så den kan analyseres. Teknikere skriver rapporter om bærbare enheter, ingeniører analyserer informasjon, håndterer nødvendige korreksjoner. Så vi reduserer andelen rutinearbeid og øker effektiviteten av planter.
All informasjon om reservedeler, alle problemer -Dette er i bærbare enheter. Ansatte kan be om nødvendige opplysninger ved hjelp av telefonnummeret sitt. Og reparasjonen vil bli ekstremt rask. Der kan du til og med finne de nødvendige instruksjonene for reparasjonsprosedyrer. Vi kaller det en mobil medarbeider.
Vi utfører også prediktivt vedlikehold.Noe utstyr kan svikte, og det vil ikke være noe kritisk med det. Det er ganske enkelt reparert, siden det ikke påvirker driften av hele anlegget. Men du kan ikke gjøre dette med kritisk utstyr, du trenger en strategi. Visse utstyr må slås av etter 8 tusen timers drift og inspiseres. Men ved å bruke prediktiv analyse kan vi overvåke tilstanden til utstyret og forlenge driftstiden med et visst antall timer. På denne måten kan du spare mye penger.
"De selskapene som ikke har IoT, det er ingen data"
- Hvor mange fabrikker har du over hele verden?
- Det er vanskelig å huske en bestemt figur, fra 30 til 50.
- Planter er forskjellige fra hverandre når det gjelder teknologi som brukes?
- Noen planter er langt foran, noenlangt bak. Vi ser etter beste praksis og overfører dem til gamle planter. Nå har vi en enkelt digital strategi. Det er digitale strategiledere fra IT og IoT - sammen finner de løsninger som tar selskapet til et nytt nivå. Basert på denne strategien vil hovedkontoret bevege seg mot enhetene i digitale systemer.
- Har du et enkelt system for alle dataene?
— Nå har vi et enhetlig digitalt PI-systemOSIsoft. Dette er plattformen der alle data fra DCS (distribuerte kontrollsystemer - Hi-Tech) lastes inn. Dessverre har vi ikke en enhetlig DCS-standard. En plante kan bruke et Honeywell-system, en andre kan bruke et Yokogawa-system, og en tredje kan bruke et Foxboro-system. Det er mange av dem. Men data fra forskjellige DCS-er går inn i en enkelt plattform. Du kan gjøre hva du vil med disse dataene - spådommer, legge til kunstig intelligens.
- Bruker du AI og maskinlæring?
- Ja. For eksempel bruker vi AI i våre kjøp. Med det analyserer vi tilgjengelig lager i varehus, dette gjør at vi kan optimalisere lagringen. Fordi varehus er mye penger. Men på grunnlag av dataene kan vi si hva vi trenger for å lagre, og hva ikke, og i hvilken mengde. Hvis noen sier at du må lagre reservedeler for forsikring, viser vi dataene.
Data er et verktøy som tillaterinteressenter er bedre forvaltere av penger. De fabrikkene som ikke har data har ingen mulighet til å overbevise interessenter om å bruke penger til rett tid på de riktige tingene, når det trengs. Selskaper som ikke har IoT har ikke data. Hvis du ikke har data, hvordan vil du overbevise interessenter?
Sharul Rashid
For eksempel for et nytt anlegg gikk vi sammenmed det saudiske selskapet Aramco. Dette er et prosjekt i Pengerang, Malaysia. Produksjon - 300 tusen fat per dag. Vi må gi dem dataene slik at de kan se effektiviteten. Hvis jeg var en interessent, ville jeg ikke stole på folk; Jeg må se på dataene og ut fra dem forstå hva som faktisk skjer i anlegget. Jeg trenger at det er trygt, effektivt og datadrevet.
"Hvis arbeidet ikke krever folk, fjerner vi dem"
- Du har fabrikker rundt om i verden. Er det like lett å introdusere nye teknologier overalt?
- Du må forstå den lokale kulturen, og gjør det på en slik måte at alle er komfortable. Selvfølgelig er det for eksempel vanskeligere i Sør-Afrika. I Malaysia er det enklere.
- Hvor mange sensorer er i gjennomsnitt involvert i en plante?
- Antall sensorer avhenger av størrelsen på anlegget. På en stor plante kan det være 50 tusen enheter, på en liten en - 10 tusen.
- Hva er sensorens hovedfunksjoner?
- De er nødvendige for kontroll og overvåking. Sensorer måler alt - trykk, nivåer, temperatur, strømning. Alle disse parametrene må ikke overstige visse grenser.
- Innføringen av et slikt antall sensorer er ganske dyrt. Hvor raskt betaler kostnadene?
- Når vi vil implementere noe, utfører viPayback beregninger for hvert prosjekt. Det tar vanligvis et eller to år. Ja, det er dyrt, men trådløs kommunikasjon ga oss muligheten til å redusere kostnadene sterkt. Å legge kabler er svært kostbare, og i dag kan vi bruke trådløse gassdetektorer.
- Hvis vi snakker om miljøet, reduserer dataene på en eller annen måte utslippene?
— På miljøspørsmål jobber vi sammen medDet malaysiske miljødepartementet. Vi har installert sensorer som registrerer utslipp. Siden Malaysia har lansert loven om fornybar energi, må vi overholde kravene.
- Er det mulig å streve for ren energi, jobber i olje- og gassindustrien?
– Vi må prøve å finne en balanse. Jeg kan ikke kommentere dette ytterligere.
- Hva blir fremtiden for bransjen? Vil folk bli på fabrikkene i det hele tatt?
- Folk trengs. Men antall personer kan optimaliseres. Petronas vurderer tradisjonelle prosesser, og hvis folk trengs i dem, la dem forbli. Hvis arbeidet ikke krever folk, fjerner vi dem. Det avhenger av den spesifikke prosessen.