Представьте: вы – «Газпром нефть», у вас одной установке нефтепереработки в информационной модели соответствует от пяти миллионов элементов, объектов 10-15, и данные фиксируются раз в месяц. При этом наряду с развитием методологии управления инженерными данными, непрерывно осуществляется и мониторинг качества данных: есть потребность регулярно формировать численно-аргументированное понимание того, насколько подрядчики выполняют требования в части качества данных и их наполнения. Эти данные используются для интеллектуальных проверок качества инженерных данных, а также для аналитики и формирования отчетности, в том числе бенчмаркинга реализуемых проектов капитального строительства. Всё это – огромная ответственная задача, решаемая с постоянным напряжением, тем более что применяются ручные или частично автоматизированные методы проверки данных.
И вдруг эти сложности приумножились: зарубежные инструменты, уже применявшиеся для частичной поддержки и развития формирующейся системы, стали недоступны, работа с сырыми данными стала занимать значительную долю времени и бюджета, а нагрузка на проектные команды значительно выросла.
В подобных, фактически аварийных, условиях реакция принимающих решения бывает разной, иногда соответственно – аварийной, рассчитанной сугубо на быстрое тактическое преодоление трудностей. Сразу приходит в голову повсеместная работа в Excel; хорошо известно, что такие подходы плохо масштабируются, ручные таблицы быстро расходятся по версиям, приводят к разночтениям, а возможности настройки правил крайне ограничены.
К чести ПАО «Газпром нефть» там пошли другим путем: путем создания отдельного инструментария, предназначенного для управления требованиями к данным в виде информационных стандартов, а также для валидации и комплексного анализа инженерных данных.
Реализация началась с проектирования централизованной архитектуры управления информационным стандартом. Ключевая идея — единое хранилище с полноценной библиотекой классов, атрибутов, списков допустимых значений и единиц измерения, а также их иерархии и взаимосвязей между сущностями. Стандарты могут как импортироваться из существующих XLS-файлов, что обеспечивает безболезненную миграцию данных с существующих проектов, так и могут создаваться и дополняться непосредственно в интерфейсе.
В функциональном модуле управления информационным стандартом задается иерархия классов и подклассов элементов, типизация оборудования и наборы атрибутов, которыми должен обладать каждый объект. Такой подход позволил заранее зафиксировать, какие характеристики, параметры и единицы измерения являются обязательными и в каком виде они должны передаваться. Эти требования формируются службой заказчика и выдаются подрядчикам на старте проекта — за счёт этого все участники опираются на единое понимание структуры и содержания информационной модели.
Источником этого обзора послужила статья Управление информационным стандартом на объектах капитального строительства «Газпром нефти». Из этой статьи я склонен заключить, что ключевая идея (см. выше), лежащая в основе подхода к решению задачи в целом сформировалась у соответствующих руководителей самостоятельно. Однако, помимо принципиального выбора стратегического решения, к заслугам этих руководителей я отношу ещё и выбор компании САРЕКС в качестве партнера для реализации этого решения. Как сказано в предисловии к статье, она сформирована в соавторстве А.Н.Шишкиным, руководителем направления по управлению инженерными инструментами ПАО «Газпром нефть», и Б.Ю. Бохоновым, директором по продукту компании «САРЕКС».
Ниже кратко представлю основные особенности весьма грамотно разработанной системы. В оригинальной статье каждый фрагмент иллюстрируется одним или несколькими хорошо продуманными рисунками (ниже приводится для примера только один), из которых грамотный читатель поймет всё или даже больше.
Аналитический дашборд валидации: статусы по классам, элементам, парам и распределение ошибок по типам
Информационный стандарт. Базовый блок информационного стандарта — класс: описание типа объекта или оборудования. Классы выстроены в иерархию, где абстрактные классы служат контейнерами для группировки и наследования, а физические — конечными узлами, к которым привязываются элементы информационной модели при проверке. Каждый класс несёт набор атрибутов с явно заданными правилами: тип данных, единица измерения, обязательность и критичность, стадия применимости, список допустимых значений (Enum), регулярное выражение или числовой диапазон. Помимо атрибутов, стандарт включает шаблоны наименований — формализованные правила, которым должно соответствовать имя объекта в информационной модели. Система поддерживает управление версиями: сравнение, фиксация изменений и их отслеживание, а при необходимости проверка перезапускается автоматически — при обновлении стандарта или самой модели.
Маппинг и валидация. Ключевым функциональным решением стал детерминированный маппинг — явное сопоставление каждого атрибута информационного стандарта с конкретным атрибутом информационной модели. Это принципиальный выбор — никакого автоматического угадывания по совпадению имён. Пользователь работает с таблицей маппинга, выбирает источник из списка параметров модели, видит примеры фактических значений — и точно понимает, что и с чем сопоставлено. Прогресс маппинга отслеживается в реальном времени.
Аналитика: от фиксации ошибок к управлению качеством. Система поддерживает три режима аналитики:
- Текущая проверка — круговые диаграммы по элементам, парам, классам и типам ошибок.
- Сравнение версий — столбчатые диаграммы с разбивкой всех восьми типов ошибок раздельно.
- Динамика по диапазону проверок — линейные графики, показывающие, как менялось качество данных от итерации к итерации.
Впечатляет характеристика первых результатов внедрения, привожу не всё и сокращенно:
- Многократно (от недель – к дням) сократилось время и трудозатраты на обработку и валидацию инженерных данных от подрядчиков.
- Аналитика результатов валидации и прогнозирования объемов и сроков доработки данных подрядчиками теперь выполняется не за несколько дней, а в течение одного часа.
- Проверка данных выполняется для любых информационных моделей, вне зависимости от САПР разработки.
- Предотвращаются потери данных при переходе от этапа проектирования к этапу эксплуатации.
- Поддерживается возможность ретроспективного анализа и формирование базы «выученных уроков».
В заключительной части статьи особое внимание привлекает следующее.
Расширение функциональности инструментов системы управления продолжается. Из последних тенденций, заметно смещается акцент в сторону данных и информационных моделей как управляемого ресурса, значение которого в ряде процессов уже сопоставимо с документацией.
В дальнейшем планируется расширение созданного инструментария, в том числе, на основе LLM для автоматического маппинга и увязки сущностей.
ИТ-решение, разработанное Sarex совместно с ПАО «Газпром нефть», не имеет аналогов на российском рынке: специализированный инструмент с автоматической валидацией по единому стандарту, централизованной библиотекой классов и атрибутов, а также полным циклом от импорта стандарта до отчёта о проверке — это ноу-хау, которое позволило перевести управление данными из области ручного труда в область автоматизированного бизнес-процесса.
Явно очень грамотный подход к решению крупной промышленный задачи побуждает всерьёз отнестись к словам партнеров по разработке об уникальности их проекта и его реализации. Однако, у меня самого нет достаточной компетенции и ресурсов, чтобы сопоставить совместный результат Sarex и ПАО «Газпром нефть» с другими релевантными достижениями отечественного рынка. Думаю, будет справедливо и всесторонне полезно, если мы получим квалифицированные комментарии читателей.
PS. Портал isicad.ru существует уже 22 года. В качестве его главного редактора я всегда обращаю внимание на качество авторского текста, которое далеко не всегда бывает на желательном уровне. В конечном счете, но не полностью, качество определяется (1) ясностью и обоснованностью постановки проблемы, (2) профессиональным, но лаконичным и всё же доступным так называемому широкому кругу читателей, описанием архитектурно-технологического базиса реализации, (3) понятными (многим читателям - с первого взгляда) конкретными результатами и (4) смелыми, но профессионально-обоснованными перспективами. В данной статье всё это есть, и внимательно её прочитать я определенно рекомендую всем нашим читателям.