Energetyka: kluczowe stają się dane, AI i zarządzanie aktywami

Jeszcze kilka lat temu sektor energetyczny kojarzył się przede wszystkim z długoterminowym planowaniem i stabilnymi procesami inwestycyjnymi. Dziś ten obraz staje się coraz mniej aktualny. Rosnące koszty transformacji, zmieniające się regulacje, presja związana z bezpieczeństwem infrastruktury krytycznej oraz tempo zmian technologicznych sprawiają, że gracze na tym rynku muszą działać w zupełnie nowych warunkach.

Podczas prezentacji otwierającej ścieżkę poświęconą energetyce i surowcom najnowsze możliwości wspierania procesów za sprawą AI oraz praktyczny wymiar tych wdrożeń prezentowali Tomasz Szewczyczak, Director Consulting Services w CGI oraz Szymon Kot, Global AI & Asset Management Lead w IFS. Zwracali oni uwagę, że branża znalazła się w momencie, w którym dotychczasowe modele działania przestają wystarczać. Energetyka i sektor surowcowy to obszary, gdzie liczą się stabilność, odporność, bezpieczeństwo, ale także elastyczność i gotowość do działania w zmiennym otoczeniu – wskazywali. Organizacje funkcjonujące w tym sektorze są dziś poddawane presji z wielu stron. Muszą modernizować infrastrukturę, przyspieszać procesy inwestycyjne, odpowiadać na wymagania regulatorów i jednocześnie utrzymywać nieprzerwaną działalność operacyjną. Coraz częściej oznacza to konieczność prowadzenia kilku transformacji jednocześnie – cyfrowej, organizacyjnej i biznesowej.

W tym kontekście sama implementacja nowych technologii przestaje być celem samym w sobie. Kluczowe staje się połączenie długofalowych celów biznesowych z codziennym funkcjonowaniem przedsiębiorstw. Innymi słowy: technologie mają wspierać nie tylko innowacyjność, ale przede wszystkim skuteczność działania.

Kompleksowe spojrzenie na przedsiębiorstwo

W dalszej części przedstawiono wyniki badań CGI „Voice of Our Clients”, przygotowywanych na podstawie rozmów prowadzonych z liderami sektora energetycznego. Tomasz Szewczyczak podkreślał, że ze spotkań wyłania się dość spójny obraz branży. Niezależnie od wielkości organizacji czy rynku, na którym działają, przedsiębiorstwa wskazują podobne obszary ryzyka i bariery rozwoju.

Na liście najczęściej powtarzających się wyzwań znalazły się sztuczna inteligencja i automatyzacja, zarządzanie łańcuchami dostaw, kwestie regulacyjne, bezpieczeństwo danych oraz zarządzanie majątkiem przedsiębiorstwa. Jak tłumaczył przedstawiciel CGI, wiele organizacji dostrzega konieczność zmian i zdaje sobie sprawę z potencjału nowych technologii. Jednocześnie znacznie mniej firm uważa się za gotowe do ich skutecznego wdrażania.

Istotną część wystąpienia poświęcono koncepcji Asset Lifecycle Management, która – jak stwierdzał Szymon Kot – nie powinna być traktowana jako kolejny produkt czy dodatkowe narzędzie wdrażane w przedsiębiorstwie.

– To nie jest kolejny akronim, który dokładamy do istniejących rozwiązań informatycznych. To spojrzenie na cały majątek przedsiębiorstwa jako jeden zintegrowany proces – tłumaczył.

Ekspert zwracał uwagę, że w wielu organizacjach decyzje operacyjne, inwestycyjne i strategiczne funkcjonują w oddzielnych środowiskach. Z perspektywy pojedynczych działów taki model może wydawać się skuteczny, jednak przy dużej skali prowadzi do fragmentacji procesów i utrudnia podejmowanie decyzji. Nowe podejście zakłada integrację wszystkich etapów funkcjonowania aktywów – od planowania inwestycji, przez eksploatację i utrzymanie, aż po wycofanie infrastruktury z użytkowania.

TotalEnergies: mniej systemów, większa efektywność

Podczas wystąpienia ekspertów CGI i IFS nie zabrakło konkretnych przykładów wdrożeń. Jednym z nich była współpraca z TotalEnergies, globalnym przedsiębiorstwem działającym w ponad 120 krajach. Jak tłumaczył Szymon Kot, skala działalności firmy sprawia, że zarządzanie technologią stało się wyzwaniem samym w sobie.

W trakcie wdrożenia nowego rozwiązania okazało się, że przedsiębiorstwo wykorzystuje około 200 różnych narzędzi wspierających zarządzanie procesami. Już samo uproszczenie tego środowiska i ograniczenie liczby rozwiązań technologicznych oznaczało konkretne korzyści. Ten przykład pokazał, że cyfrowa transformacja nie zawsze oznacza dokładanie kolejnych systemów. Niekiedy równie istotne okazuje się uproszczenie istniejącej architektury.

Sztuczna inteligencja to coś więcej niż chatboty

W ostatnich latach dyskusja o AI bardzo często koncentruje się wokół chatbotów i generatywnej sztucznej inteligencji. Ekspert IFS zaprezentował znacznie szerszy kontekst wykorzystania tych technologii. Jednym z prezentowanych rozwiązań byli Digital Workers, cyfrowi współpracownicy wspierający konkretne procesy biznesowe.

– To zaawansowani agenci wykorzystujący AI i pracujący 24 godziny na dobę, siedem dni w tygodniu – mówił Szymon Kot.

Jak tłumaczył, mogą oni analizować stan urządzeń, przewidywać awarie, sugerować działania serwisowe czy wspierać zarządzanie częściami zamiennymi.

Wśród prezentowanych przykładów znalazła się firma Kodiak Gas Services. Wdrożenie rozwiązania wspierającego zarządzanie zapasami miało przynieść oszczędności szacowane na około 9 mln dolarów oraz ograniczyć czas pracy personelu o około 90 tys. godzin rocznie. Przedstawiciele CGI i IFS podkreślali, że podobne rozwiązania przestają być eksperymentami technologicznymi. Coraz częściej stają się elementem codziennego funkcjonowania przedsiębiorstw.

AI i nowa odsłona bezpiecznych finansów

Jamie Gladstone z australijskiej, działającej globalnie firmy Traild, mówił o przyszłości procesów finansowych w firmach, zwłaszcza ich automatyzacji dzięki wykorzystaniu rozwiązań AI. Zwracał on uwagę, że automatyzacja procesów finansowych przestaje dziś oznaczać wyłącznie szybsze księgowanie dokumentów czy redukcję kosztów administracyjnych. Coraz większego znaczenia nabiera bezpieczeństwo samych płatności realizowanych przez przedsiębiorstwa. Jak przekonywał przedstawiciel Traild, przez lata sektor finansów konsumenckich nauczył klientów funkcjonowania w świecie, w którym zaawansowane algorytmy niemal niezauważalnie monitorują każdą transakcję. Systemy bankowe błyskawicznie analizują zachowanie i wykrywają potencjalne nieprawidłowości. Zdaniem Gladstone’a podobny poziom ochrony bardzo często nie istnieje jednak po stronie płatności biznesowych.

W jego ocenie przedsiębiorstwa przez lata koncentrowały się przede wszystkim na automatyzacji i zwiększaniu wydajności procesów finansowych, podczas gdy kolejnym etapem rozwoju staje się inteligentna analiza ryzyka i ochrona przepływów pieniężnych. To właśnie w tym obszarze – jak przekonywał – sztuczna inteligencja może zacząć odgrywać rolę nie tylko narzędzia wspierającego produktywność, ale również cyfrowego strażnika bezpieczeństwa finansowego organizacji. W dalszej części ścieżki energetycznej i surowcowej przedstawiciele litewskiej firmy zaprezentowali case study z płynnego zastąpienia dotychczasowego rozwiązania IFS 9 na IFS Managed Cloud.

Infrastruktura uczy się na własnych błędach

Końcowa część ścieżki została dotyczyła praktycznego spojrzenia na zarządzanie aktywami i infrastrukturą w całym ich cyklu życia. Piotr Wasiak, Solution Architect w IFS przekonywał, że rozwój infrastruktury nie jest procesem liniowym, ale nieustannym cyklem uczenia się i doskonalenia. Punktem wyjścia stała się refleksja nad tym, jak bardzo zmienił się świat infrastruktury na przestrzeni ostatnich dwóch stuleci.

– Na co dzień raczej się nad tym nie zastanawiamy. Chyba że coś przestaje działać – mówił ekspert, zwracając uwagę, że dopiero awarie uświadamiają skalę systemów, które funkcjonują wokół nas.

– Ale jeśli spojrzymy 200 lat wstecz, zobaczymy gigantyczną zmianę praktycznie w każdym obszarze: środowiskowym, bezpieczeństwa czy sposobu zarządzania samą infrastrukturą – dodawał.

Za tym rozwojem stoi mechanizm, który Piotr Wasiak określił mianem „nieskończonego cyklu”. Obrazował go symbol nieskończoności oparty na dwóch filarach: inwestycyjnym (CAPEX) i utrzymania (OPEX). W pierwszym organizacja projektuje i buduje infrastrukturę, w drugim nią zarządza i utrzymuje ją operacyjnie. Kluczowe znaczenie ma jednak nie sama realizacja procesów, ale przepływ wiedzy pomiędzy tymi etapami.

– Tak naprawdę w tym cyklu najważniejsza jest informacja – podkreślał przedstawiciel IFS. – To właśnie przepływ informacji między poszczególnymi etapami sprawia, że infrastruktura może stawać się coraz lepsza.

Piotr Wasiak zwracał uwagę, że przez lata dane związane z inwestycjami i późniejszym utrzymaniem infrastruktury często funkcjonowały w osobnych środowiskach. Tymczasem nowoczesne podejście zakłada pełną ciągłość informacji – od fazy projektowania, przez realizację inwestycji, po eksploatację i serwis. W prezentowanym modelu IFS Cloud proces rozpoczyna się już na etapie koncepcji i planowania projektu. System wspiera budżetowanie, harmonogramowanie, zarządzanie ryzykiem i integrację z narzędziami projektowymi CAD. W praktyce oznacza to możliwość odwzorowania zależności pomiędzy elementami infrastruktury jeszcze przed rozpoczęciem prac budowlanych.

Jednocześnie – jak wskazywał Piotr Wasiak – duże projekty infrastrukturalne oznaczają tysiące zdarzeń i transakcji, których skala zaczyna przekraczać możliwości ręcznej obsługi. Tu pojawia się rola sztucznej inteligencji i cyfrowych pracowników. Wyspecjalizowani agenci mogą przejmować część zadań związanych z zamówieniami, koordynacją procesów zakupowych czy analizą opóźnień.

– Mamy mnóstwo transakcji, a pracownicy cyfrowi wykonują w tle ogromną ilość pracy za nas – mówił.

Jednocześnie zaznaczał, że automatyzacja nie oznacza utraty kontroli nad procesem. Dlatego systemy wyposażane są w mechanizmy monitorowania oraz kokpity umożliwiające śledzenie działań agentów i pełną transparentność decyzji.

Cyfrowi bliźniacy ułatwiają zarządzanie

Piotr Wasiak sporą część wystąpienia poświęcił także koncepcji cyfrowego bliźniaka. Zdaniem przedstawiciela IFS przyszłość zarządzania infrastrukturą będzie zależeć od zdolności do tworzenia możliwie pełnego cyfrowego obrazu fizycznych obiektów. Model ma obejmować nie tylko dokumentację techniczną i strukturę urządzeń, ale również historię napraw, koszty, części zamienne, gwarancje czy dane lokalizacyjne. Im pełniejszy zestaw informacji, tym skuteczniej mogą działać algorytmy analizujące ryzyko i przewidujące awarie.

Piotr Wasiak zwracał uwagę, że szczególnie istotne staje się to w przypadku infrastruktury liniowej: sieci energetycznych, rurociągów czy rozbudowanych instalacji technicznych. Dokładne odwzorowanie położenia i zależności pomiędzy elementami może później decydować o szybkości reakcji podczas awarii lub planowania prac serwisowych. Końcowym elementem tego procesu pozostaje ocena krytyczności infrastruktury. Jak tłumaczył ekspert, nie wszystkie elementy systemu mają jednakowe znaczenie dla funkcjonowania organizacji.

– Nie wszystko jest krytyczne. W samolocie krytyczny może być silnik, ale już element wyposażenia kabiny pasażerskiej niekoniecznie – obrazowo tłumaczył.

Od tej klasyfikacji zależy później dobór strategii utrzymaniowej, od zaawansowanej profilaktyki po model „pracy do uszkodzenia”, w którym interwencja następuje dopiero po wystąpieniu awarii. Wniosek z prezentacji był jasny: w przyszłości infrastruktura coraz mniej będzie opierać się wyłącznie na fizycznych obiektach, a coraz bardziej na danych i wiedzy gromadzonej przez cały cykl ich życia.

Krzysztof Ratnicyn