Управление инженерными данными «Сибур Диджитал»: качественные данные для мегапроектов

Деятельность любой компании по производству нефтехимических и газохимических продуктов невозможна без интегрированной системы, сохраняющей информацию, которой пользуются от начала проектирования объектов до ввода в эксплуатацию и далее в процессе производства. Основа такой системы — инженерные данные, генерируемые на каждом этапе жизненного цикла производственного объекта, завода или предприятия. От качества этих данных непосредственно зависит успех реализации проектов компании, эксплуатации предприятий и эффективность производства. Вероника Панайотова, руководитель группы по управлению инженерными данными «Сибур Диджитал» и докладчик конференции «Качество данных 2024», рассказывает об организации бизнес-процессов обеспечения качества инженерных данных и создании системы управления ими.

Качественные данные нужны везде, а в чем особенность именно инженерных данных?

Инженерные данные — это технические данные (рис. 1), которые появляются в ходе реализации проектов капитального строительства: сведения об оборудовании, технологических местах и функциях технологических объектов (данные о проектируемом объекте, его структуре, технических параметрах и характеристиках). Начиная с 2019 года наши команды по управлению инженерными данными разработали ряд стандартов, описывающих бизнес-процесс управления данными, включая проверку качества и целостности, модель данных, структуру и требования по разработке 3D-моделей (рис. 2). Эти стандарты включают методические указания на информационную модель актива в крупнобюджетных проектах, справочные данные проекта и управление данными проекта. Кроме того, имеются методические указания по присвоению имен тегам (нумерации) по проекту, по разработке и контролю 3D-модели объекта, а также регламент финальной передачи инженерно-технической информации.

Рис. 1. Инженерные данные

Рис. 2. Бизнес-процесс управления инженерными данными. [EP — engineering & procurement (контрактная стратегия, соответственно и подрядчики: E-подрядчик — выполняет только проектирование (engineering), P-подрядчик — закупки (procurement)]

Особенность работы с инженерными данными в создании правильной структуры и классификации, а также контроле за идентификацией для исключения дублирования и применения принципа однообразия. Кроме этого, по ходу реализации проекта из-за большого количества участников информация может меняться в процессе согласования многочисленных отклонений от стандартов и процедур.

В чем была проблема?

После реализации ряда мегапроектов мы приняли решение контролировать техническую информацию, которая создается по ходу реализации проекта, для ее дальнейшего использования и после ввода объекта в эксплуатацию. В процессе проектирования формируется большой объем информация в различных форматах, а переиспользовать ее требуется в процессе закупок, строительства, пусконаладочных работ и далее в ходе эксплуатации, когда объект уже построен.

Рис. 3. Модель данных

За счет чего обеспечивается качество инженерных данных?

Мы разработали модель данных (рис. 3), отвечающую основным принципам и международным стандартам ISO 15926 и CFIHOS (Capital Facilities Information Handover Specification — стандарт от ассоциации USPI-NL, в котором содержится информация, необходимая эксплуатирующей организации для эксплуатации, технического обслуживания и модернизации производственных объектов, в частности, нефтегазовой индустрии), однако существенно ее усовершенствовали, поскольку область нефтегазохимии значительно шире, чем представляется в стандартах, рассчитанных на нефтегазовую отрасль.

Какие были поставлены цели?

Цель управления инженерными данными — создать базу данных, в которой по клику через окно поиска, как в Google или Yandex, можно было бы найти всю информацию про то или иное оборудование, например, сопутствующую документацию, технические характеристики, 3D-модель и пр.

Основная цель на ближайший год — замена системы управления инженерными данными (СУИД) новым решением, разработанным внутри нашей компании. Задача СУИД — предоставить пользователям доступ к единому источнику инженерных данных для всех функций с целью быстрого поиска нужной информации. И, конечно, поддержка крупных проектов в части управления инженерными данными на ведущих предприятиях холдинга: Амурском газохимическом комплексе (АГХК) и Тобольском предприятии ДГП-2. Кроме того, планируется развивать СУИД путем расширения функционала и интеграции системы с другими корпоративными решениями.

Вероника Панайотова: «После реализации нескольких мегапроектов в нашей компании приняли решение контролировать создаваемую по ходу реализации проекта техническую информацию для ее повторного использования. В процессе проектирования данные создаются в различных форматах, а их дальнейшее использование возможно сегодня в рамках жизненного цикла не только проекта, но и всего предприятия»

Что стало самым сложным?

Сложностей достаточно, поскольку мы внедрили новую область в управление данными, которой до 2019 года в компании не было. Раньше документацию создавали без использования интеллектуальных САПР, отсюда и отсканированные документы, для которых невозможно автоматизировать поиск необходимой информации. Для целей проектирования этого было достаточно, но человеческий глаз не способен найти ошибки в большом объеме документации.

Каждый проект капитального строительства уникален, и приходится адаптироваться к постоянно изменяющейся среде. Основные сложности возникли в 2022 году — именно тогда было инициировано создание собственного решения для управления инженерными данными, над которым идет работа и сегодня.

Решение будет состоять из трех основных модулей: ядро или модель данных и система управления моделью данных; ETL-загрузчик и валидатор данных; визуализатор для просмотра 3D-моделей. Кроме этого есть filewatcher — отображатель файлов, помогающий показывать документы на портале.

Как оценивается эффект от проектов обеспечения качества инженерных данных?

У нас есть метрики и дашборды, в реальном времени показывающие план и факт наличия данных, собранных по проектам и установкам. Мы стремимся к полной обработке всех данных, понимая, что какие-то сведения придется восстанавливать вручную из-за отсутствия коммуникации с поставщиками уже закупленного и поставленного на площадку оборудования.

Результаты и планы?

Мы расширили область применения практики управления инженерными данными и 3D-моделирования на все крупнобюджетные и мегапроекты компании, разработали стандарты и обеспечили их соблюдение. Сегодня осуществляется контроль качества данных для двух крупных проектов холдинга и планируется его расширение на новые будущие проекты.

Николай Смирнов (nsmirnov@osp.ru) — независимый автор (Москва).