Джимшер Челидзе, эксперт ГК «Газпром бурение» и ГК «РусГазБурение»
и бизнес-партнер «Центра горизонтального бурения» по организационному
и цифровому развитию, в программе «Сильный бизнес» телеканала «ПроБизнес» побеседовал с ведущим Георгием Полихрониди, председателем совета директоров ГК «Базовые Решения», о том, что такое цифровизация и для чего она нужна — как в горизонтальном бурении, так и вообще в современном бизнесе.
— Джимшер, добрый день. Для начала расскажите нам, что такое горизонтальное бурение. Для меня бурение — это дырка в земле, и она явно не горизонтальная.
— Да, совершенно верно. Это очень часто у людей вызывает в голове некоторый диссонанс. Но на самом деле иногда бывают ситуации, когда прямо вниз пробуриться ты не можешь: нефть или газ могут быть под горой или под морем, но при этом строить морскую платформу нецелесообразно. И тогда возникает как раз то самое наклонно-направленное горизонтальное бурение, когда тебе нужно искривлять скважину, иногда пройти километр-два вдоль. Есть определенные технологии, которые позволяют эту скважину изгибать, вести — и доходить до необходимых объектов. Различных технологий довольно-таки много, и вообще — правильно их называть наклонно-направленным бурением.
— Любопытно. Это одна из тяжелых интеллектуальных и технологоемких работ — наверное, это дорого? Дороже, чем просто сделать ту самую «дырку в земле»?
— Это недешевый набор технологий. Требуются люди определенной компетенции, определенное оборудование, весьма дорогое.
— Когда мы бурим прямо, это все довольно легко, и расчеты там, наверное, совсем простые. Но у Вас интересная должность — партнер по организационному и цифровому развитию. Насколько цифровые технологии помогают в процессах, которыми занимается ваша компания?
— Обойтись без них просто невозможно — в основе наклонно-направленного бурения всегда лежит математическая модель. Есть специализированное программное обеспечение, в котором ведется расчет траектории скважин. Как правило, бурится не одна скважина, а целый куст, на участке 1×1 километр могут быть пробурены десятки скважин, иногда они располагаются всего в десяти метрах друг от друга. Если нужно их изгибать, вести под разными траекториями — одна ниже, другая выше, одна вправо, другая влево — есть риск пробурить уже пробуренную соседнюю скважину. Такой инцидент потом необходимо будет долго исправлять, изолировать скважины друг от друга, иначе невозможно будет вести добычу. За такое нарушение технологии предусмотрены очень большие штрафные санкции — неважно, при добыче газа или нефти, но за эту ошибку придется дорого платить. Поэтому у нас бурение фактически трехмерное, и без программного обеспечения, без математических моделей здесь не обойтись. Все куда сложнее, чем в советское время, когда бурили по чертежам. Это было возможно — сидели инженеры, считали все в своих тетрадках, рисовали эти профили, но скорость работы и бурения в целом была куда ниже. А сегодня в нашей отрасли ты должен бурить быстро и качественно, не допуская ошибок.
— То есть раньше перед тем, как бурить, садилась куча умных людей, они делали какие-то расчеты... А само-то бурение, наверное, столько же времени занимало?
— Нет, и оно медленнее шло. Потому что, когда ты буришь и скривляешь скважину, все равно тебе надо следить — как ты пробурил, куда и сколько. То есть ты немножко пробурил, а дальше снова те же люди садятся и считают, как пошла скважина. Сейчас это все уходит в область автоматизации. Есть такая довольно сложная профессия — инженер по бурению и геофизике, их не так много, квалифицированных кадров везде не хватает. А бурить надо больше, потому что экономики растут, им требуется больше нефти и газа. Идет гонка зарплат, и каждый час работы специалиста стоит определенных денег. Поэтому, чтобы стоимость скважины была ниже, нужно сокращать цикл бурения.
К тому же, если люди делают расчеты на бумаге или на каких-то аналоговых инструментах, растет фактор ошибки, которая иногда может быть допущена и специально. Люди разные бывают: кто-то может цифру отчетности и «подкрутить» в нужную для себя сторону. А когда мы занимаемся цифровизацией и автоматизацией этих процессов, то исключаем в том числе и фактор таких ошибок.
— Тогда должна быть мощная система, АСУТП, которая снимает показания с датчиков и все сама считает…
— Да, есть специализированное оборудование, телесистемы, которые замеряют все, что нужно, с кучей датчиков, со своими определенными каналами. Его очень мало — в России сейчас с этим проблема из-за наложенных ограничений, оно дорогое: один комплект может стоить десятки, даже сотни миллионов рублей. Но без него сейчас уже невозможно.
— В любом случае представим: я инженер, окончил Губкинский университет. У меня есть какая-то бумага-пустографка, я сижу, ее заполняю, и тут Вы заходите и говорите, мол, так, уходи отсюда, я тут буду оцифровизовывать все. Конфликты такого рода есть?
— Я всегда говорю, что в цифровизации и ИT при внедрении сейчас самих технологий — 20%. Если 5−10 лет назад вопрос был в том, что внедрять (и сейчас такой вопрос есть в области искусственного интеллекта), то последние 3−4 года основной вопрос — как внедрять. И моя работа на 80% состоит в том, чтобы решать эти конфликты, усаживать людей и договариваться. В чем беда вообще всех ИT-проектов? Приходят айтишники, они тебе могут поставить решение, большинство технологий уже на высоком уровне зрелости. А дальше начинается конфликт интересов, потому что эта цифровизация приводит к чему? К прозрачности. И как раз эта прозрачность очень многих отпугивает.
Приведу простой пример. У меня товарищ в свое время занимался строительством дорог. Когда они поставили датчики ГЛОНАСС по расходу топлива в движении, выстроили прозрачный механизм, у них половина водителей просто сразу же ушла. И если человек хочет пойти в цифровизацию, то было бы неплохо еще и пойти поучиться психологии, чтобы понимать, почему люди будут сопротивляться.
Вообще, люди всегда сопротивляются. В моей практике, когда ты даже придешь и привезешь самое лучшее, самое удобное, самое хорошее решение, люди первое время будут сопротивляться. И это нормально, это естественный эволюционный защитный механизм нашей с вами психологии. Есть ряд объективных причин, и надо в этом научиться разбираться. Когда планируешь любой ИT-проект, надо заранее заложить время на работу с тем, почему люди будут конфликтовать и сопротивляться, что с этим делать, как их обучить, подготовить материалы. В этой плоскости лежит 80% моей работы. Нужно, чтобы заказчики разобрались в своих процессах, смогли их описать, чтобы они договорились, сели за стол и сказали: хорошо, мы работаем вот так.
Сейчас даже в сфере искусственного интеллекта столько инструментов появилось, что найти, прийти, развернуть во внутреннем контуре эти системы, получить искусственный интеллект на базе языковой модели уже несложно. Уже есть инструментарий, и понятно, как это все делается. Но сложно договориться с «безопасниками», сложно обеспечить качество данных. Это тоже одна из проблем: мало того что мы автоматизируем расчет — нам же еще нужно потом, как руководителям, получать отчет и аналитику, на базе которых мы принимаем решения.
— Там, наверное, еще есть проблема. Вот начальник сидит, видит — цифра такая-то. Вызывает подчиненного и говорит: смотри, какая цифра! А тот вообще ничего в этом не понимает, потому что компьютер это выдал, а не он на бумажке там что-то рисовал, подразумевая, что будет отчитываться перед начальством. Возможно такое?
— Да, и это самое сложное: выстроить дерево процессов, выяснить, откуда вообще приходят те или иные цифры. Поэтому я всегда рекомендую: если мы хотим с вами цифровизоваться, нужен краеугольный проект — описание потока данных: где какие данные рождаются, как получаются цифры, куда идут, где используются. Это довольно тяжелые, дорогие проекты, их тяжело обосновать в чистом виде, но без этого вся дальнейшая аналитика может не сработать. Потому что где-то могут образоваться некачественные данные: какая-то условная тетя Нюра руками их вбила, ошиблась, и генеральный директор получил неправильные цифры на выходе. И это только человеческий фактор. А если мы говорим сейчас об искусственном интеллекте, есть еще одна проблема: даже разработчики не всегда понимают, как он работает. Если мы говорим про языковые модели, то он иногда все еще может ошибаться, в том числе в математических операциях, может совершать ошибки даже в операциях сложения или вычитания. Если у нас классическое машинное обучение, то все лучше. И с этим тоже надо разбираться. Есть такая проблема, и она очень болезненная.
— Джимшер, давайте поговорим о том, кому продается цифровизация. Слово хорошее: знаете, мы цифровизируемся, мы оптимизируемся, цифровая трансформация — это все уже в обиходе. Но кто основной потребитель цифровизации в компании — не только в бурении, а вообще?
— В разных компаниях пытаются подходить к этому вопросу с разных сторон, но я на своем опыте убедился, что это в первую очередь директор компании и, конечно, акционеры и собственники бизнеса.
Приведу для наглядности очень простой пример. Как посчитать, сколько в стране огнетушителей? В бизнесе такой же вопрос. Как посчитать, сколько метров ты пробурил? Либо все это начинают делать люди, и ты как собственник получаешь самую страшную вещь — недостоверные данные, на базе которых ты начинаешь принимать решения, а значит, можешь принимать такие же недостоверные, ошибочные решения, либо ты принимаешь решения на основе цифровых данных.
Большие компании пришли к тому, что они не могут собрать везде все измеримые показатели и от человеческого фактора ну никуда не уйти. Хоть наука о менеджменте и говорит, что человек должен отойти на второй план, но не получается. И так мы приходим к четвертой стратегии работы с данными — Data-inspired, когда мы смотрим на данные и через них ищем инсайды, составляем собственное мнение.
Многие цифровизаторы как раз спотыкаются на том, что мы пытаемся все построить на метриках, а потом все равно оказывается, что человеческий фактор невозможно отделить. И у многих собственников бизнеса возникает вопрос: «Зачем мне цифровизация, если все равно я тут нужен буду?» Ответ: снижение вероятности ошибки. Это как в проектном управлении: ты можешь применять методологию управления проектами, однако проект все равно может быть провальным. Но если применяешь определенный инструментарий, то вероятность провала ниже: раньше увидишь ошибку, можешь отказаться от проекта, скорректировать его и так далее.
То же самое с цифровизацией. Но проблема в том, что заказчики — собственник или генеральный директор — думают, что получают инструмент, который за них все будет делать. То же самое с искусственным интеллектом: сейчас развиваются рекомендательные системы, но все равно конечная ответственность — на человеке. Как раз в этом недопонимании корень конфликта, и это большая проблема.
— А кто вообще должен возглавлять процесс цифровизации в компании?
— Генеральный директор, конечно. Хозяин. Но он должен быть и в этом лидером. Приведу пример. Когда мы внедряли систему управления ремонтами, там были огромные цифры, не один миллиард рублей. А главный инженер просил обычную справку, хотя у него был дашборд, были все цифры и метрики. Конечно, все видели, что он этим не пользуется, и тоже не хотели пользоваться этой системой.
— То, что Вы говорите, очень интересно. У нас программа называется «Сильный бизнес», и большинство людей говорят, что сила в цифровизации, внедрении искусственного интеллекта. А Вы говорите о другом: впервые в моей передаче выясняется, что сила-то, оказывается, все равно в людях.
— Конечно! Компьютер не может заменить человека и никогда, скорее всего, не заменит. Поэтому сила — это и взаимоотношения между людьми, и правильное управление процессами, причем со стороны человека, а не со стороны компьютера.
Человек, который занимается цифровым развитием, должен быть не только классическим ИT-специалистом, но и в определенной степени предпринимателем, который может смотреть на три, пять, десять лет вперед, — куда идет бизнес, что ему потребуется, как это должно развиваться. И цифровое развитие — это прежде всего большая работа с людьми. Есть статистика, почему бизнес не внедряет цифровые решения, и там написано, что у 61% нет необходимости. Но когда мы начинаем общаться с людьми, понимаем, что это не так. Что вот это «нет необходимости» на самом деле означает «мы не понимаем, мы не знаем, мы не хотим».
К сожалению, одна из самых больших проблем цифровизации в том, что бизнес ожидает: придет человек с волшебной палочкой и все за всех сделает. Но это должно идти от бизнеса, от заказчика, потому что никто лучше него самого не может понимать происходящие у него процессы. И очень важно у людей снимать страх. Когда я занимался системой управления ремонтами, у меня 90% времени уходило на то, чтобы объяснить людям: это не для того, чтобы вас сократить, — нам просто нужно выстроить эффективное использование ремонтного фонда, чтобы ваш объект работал. Человек — это главное, его ничто не заменит.
Полную версию интервью смотрите по ссылке.