Научная статья на тему 'Особенности цифровой трансформации активов при реализации инвестиционных нефтегазовых проектов'

Особенности цифровой трансформации активов при реализации инвестиционных нефтегазовых проектов Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
314
51
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Область наук
Ключевые слова
ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ / ИНВЕСТИЦИОННЫЕ ПРОЕКТЫ / УПРАВЛЕНИЕ ЖИЗНЕННЫМ ЦИКЛОМ ОБЪЕКТОВ КАПИТАЛЬНОГО СТРОИТЕЛЬСТВА / ТЕХНОЛОГИИ ИНФОРМАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ / РЕЗУЛЬТАТИВНОСТЬ СТРОИТЕЛЬСТВА / НЕФТЕГАЗОВЫЙ КОМПЛЕКС / DIGITAL TRANSFORMATION / INVESTMENT PROJECTS / MANAGEMENT OF THE LIFE CYCLE OF CAPITAL CONSTRUCTION OBJECTS / INFORMATION MODELING TECHNOLOGIES / EFFICIENCY OF CONSTRUCTION / OIL AND GAS COMPLEX

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Еремин Н.А., Королев М.А., Степанян А.А., Столяров В.Е.

В статье приведены характерные тенденции, связанные с изменением технопромышленного уклада и переходом к цифровой индустрии. Отмечена значимость цифровой трансформации для предприятий нефтегазового комплекса России. Названы главные инициативы федерального уровня по переходу к цифровой экономике. Указаны основные направления работы отраслевого уровня, которые актуальны для российских нефтегазовых компаний при переходе к новому укладу. Названы вопросы, связанные с «проблемой роста» отечественной цифровой экономики, которые тормозят переход на новую ступень экономического уклада. Проведен анализ особенностей управления жизненным циклом объектов капитального строительства в нефтегазовом комплексе, основанный на технологии информационного моделирования. Проанализировано влияние цифровизации на повышение эффективности инвестиционной деятельности. Указаны основные выгоды для заказчика и других заинтересованных сторон -участников жизненного цикла объектов капитального строительства. Приведена интерпретация системы управления жизненным циклом как управления переходом между двумя системами координат. Предложен модельно-ориентированный подход к построению системы управления жизненным циклом объектов капитального строительства. Даны пояснения о перспективе использования модельно-ориентированного подхода в управлении жизненным циклом. При этом основное преимущество названного подхода заключается в возможности управления «по упреждению», а не по факту. В статье приведена информация об отечественных разработках программного продукта в области моделирования газового месторождения, основанных на уникальной технологии поиска совместного решения гидродинамической модели и модели поверхностной инфраструктуры. Приведена информация об имитационном моделировании как инструменте принятия решения в ходе управления жизненным циклом объектов капитального строительства. Названы преимущества отечественной научной школы моделирования и теории управления. Сделан прогноз о развитии цифровизации в нефтегазовом комплексе.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Еремин Н.А., Королев М.А., Степанян А.А., Столяров В.Е.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

FEATURES OF DIGITAL TRANSFORMATION OF ASSETS WHEN REALIZING INVESTMENT OIL AND GAS PROJECTS

The article presents the characteristic trends associated with the change of the techno-industrial way of life and the transition to the digital industry. The importance of digital transformation for Russian oil and gas enterprises has been noted. The main initiatives of the Federal level for the transition to the digital economy are named. The main directions of work of the branch level which are actual for the Russian oil and gas companies at the way of digital transformation has been specified. The issues related to the “problem of growth” of the domestic digital economy, which inhibits the transition to a new stage of the economic development have been listed. The analysis of the particularities of the Life Cycle Management of the Capital ^ns^u^^ Objects of the oil and gas complex on the basis of information modeling technologies has been done. The influence of digitalization on improving the efficiency of investment activity has been analyzed. The main benefits for the client and other concerned parties to the life cycle of object have been specified. The Life Cycle Management System was considered as tool for transformation between two coordinate systems. A model-oriented approach to the Life Cycle Management System creation was proposed. The authors explained the prospect of using the model-oriented approach in the Life Cycle Management. The main advantage of this approach is the ability to manage by “anticipating” of the probability, and not by fact. The article provides information on domestic software development for gas field modeling based on the unique technology of finding a joint solution of the hydrodynamic model and the surface infrastructure model. The information about simulation modeling as a decision-making tool in the Life Cycle Management of the Capital ^ns^u^^ Objects has been given. The advantages of the national scientific school of modeling and control theory have been named. The forecast on the development of digitalization in the oil and gas sector has been made.

Текст научной работы на тему «Особенности цифровой трансформации активов при реализации инвестиционных нефтегазовых проектов»

ОСОБЕННОСТИ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ АКТИВОВ ПРИ РЕАЛИЗАЦИИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ НЕФТЕГАЗОВЫХ ПРОЕКТОВ

УДК 519.878:661.992:553.69.054.2

Н.А. Еремин, д.т.н., ФГБУН Институт проблем нефти и газа РАН (Москва, РФ), ermn@mail.ru М.А. Королев, Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет (Москва, РФ), mikhaelkorolev@gmail.com

A.А. Степанян, ООО «Энергосертификация» (Москва, РФ), a.stepanyan@energocertificat.ru

B.Е. Столяров, ФГБУН Институт проблем нефти и газа РАН, bes60@rambler.ru

В статье приведены характерные тенденции, связанные с изменением технопромышленного уклада и переходом к цифровой индустрии. Отмечена значимость цифровой трансформации для предприятий нефтегазового комплекса России. Названы главные инициативы федерального уровня по переходу к цифровой экономике. Указаны основные направления работы отраслевого уровня, которые актуальны для российских нефтегазовых компаний при переходе к новому укладу. Названы вопросы, связанные с «проблемой роста» отечественной цифровой экономики, которые тормозят переход на новую ступень экономического уклада. Проведен анализ особенностей управления жизненным циклом объектов капитального строительства в нефтегазовом комплексе, основанный на технологии информационного моделирования. Проанализировано влияние цифровизации на повышение эффективности инвестиционной деятельности. Указаны основные выгоды для заказчика и других заинтересованных сторон -участников жизненного цикла объектов капитального строительства. Приведена интерпретация системы управления жизненным циклом как управления переходом между двумя системами координат. Предложен модельно-ориентированный подход к построению системы управления жизненным циклом объектов капитального строительства. Даны пояснения о перспективе использования модельно-ориентированного подхода в управлении жизненным циклом. При этом основное преимущество названного подхода заключается в возможности управления «по упреждению», а не по факту. В статье приведена информация об отечественных разработках программного продукта в области моделирования газового месторождения, основанных на уникальной технологии поиска совместного решения гидродинамической модели и модели поверхностной инфраструктуры. Приведена информация об имитационном моделировании как инструменте принятия решения в ходе управления жизненным циклом объектов капитального строительства. Названы преимущества отечественной научной школы моделирования и теории управления. Сделан прогноз о развитии цифровизации в нефтегазовом комплексе.

ключевые слова: цифровая трансформация, инвестиционные проекты, управление жизненным циклом объектов капитального строительства, технологии информационного моделирования, результативность строительства, нефтегазовый комплекс.

Президиум Российской академии наук одобрил итоги 20-летней работы 28 академических институтов по программе «Фундаментальный базис инновационных технологий нефтяной и газовой промышленности».

Отмечено, что за эти годы сформи -рован современный научный подход, обеспечивший создание прорывных инновационных технологий по всей технологической цепочке нефте-

газового бизнеса (поиск, разведка, разработка, транспорт, переработка), в значительной мере решающий проблемы энергоэффективности, ресурсосбережения, импортозаме-щения, цифровой модернизации и трансформации нефтегазового комплекса(НГК) в современное высокорентабельное производство. Развитие нефтегазовых технологий невозможно без стратегического

научно обоснованного подхода с использованием фундаментальных заделов академической науки для развития прикладных направлений и их эффективного применения в промышленности.

ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В БИЗНЕС-ПРОЦЕССАХ

Особенность современного этапа научно-технического прогресса

N.A. Eremin, Doctor of Technical Sciences, Institute of Oil and Gas Problems of the Russian Academy of Sciences (Moscow, Russian Federation), ermn@mail.ru

M.A. Korolev, National Research Moscow State University of Civil Engineering (Moscow, Russian

Federation), mikhaelkorolev@gmail.com

A.A. Stepanyan, Energy Certification LLC (Moscow, Russian Federation), a.stepanyan@energocertificat.ru V.E. Stolyarov, Institute of Oil and Gas Problems, Russian Academy of Sciences, bes60@rambler.ru

Features of digital transformation of assets when realizing investment oil and gas projects

The article presents the characteristic trends associated with the change of the techno-industrial way of life and the transition to the digital industry. The importance of digital transformation for Russian oil and gas enterprises has been noted. The main initiatives of the Federal level for the transition to the digital economy are named. The main directions of work of the branch level which are actual for the Russian oil and gas companies at the way of digital transformation has been specified. The issues related to the "problem of growth" of the domestic digital economy, which inhibits the transition to a new stage of the economic development have been listed. The analysis of the particularities of the Life Cycle Management of the Capital Construction Objects of the oil and gas complex on the basis of information modeling technologies has been done. The influence of digitalization on improving the efficiency of investment activity has been analyzed. The main benefits for the client and other concerned parties to the life cycle of object have been specified. The Life Cycle Management System was considered as tool for transformation between two coordinate systems. A model-oriented approach to the Life Cycle Management System creation was proposed. The authors explained the prospect of using the model-oriented approach in the Life Cycle Management. The main advantage of this approach is the ability to manage by "anticipating" of the probability, and not by fact. The article provides information on domestic software development for gas field modeling based on the unique technology of finding a joint solution of the hydrodynamic model and the surface infrastructure model. The information about simulation modeling as a decision-making tool in the Life Cycle Management of the Capital Construction Objects has been given. The advantages of the national scientific school of modeling and control theory have been named. The forecast on the development of digitalization in the oil and gas sector has been made.

keywords: digital transformation, investment projects, management of the life cycle of capital construction objects, information modeling technologies, efficiency of construction, oil and gas complex.

состоит в том, что инновации в об -ласти обработки данных часто воз -никают вне контекста конкретного производства и являются результатом лавинообразно развивающихся информационных технологий и телекоммуникаций. Бизнес, движущей силой которого выступают данные, становится общей практикой, а управление данными становится основой цифровой трансформации всей экономики. Цифровые технологии придают невиданное ранее ускорение бизнес-процессам. Новый автомобиль можно спроектировать за 6 недель и обеспечить производство менее чем за год за счет использования технологии цифровых двойников и виртуальных испытательных площадок. Такое ускорение не может не повлиять в том числе на структуру самого бизнеса. Управление бизнесом в контексте цифровизации сводится к управлению цифровым активом, т. е. данными, отображающими суть совокупности бизнес-процессов. Кроме того, отдельные машины,

механизмы, устройства начинают взаимодействие уже и без участия человека или под его непосредственным контролем. На этих принципах зарубежное сообщество сформулировало понятие «Индустрии 4.0» как нового, четвертого экономического уклада развития технологий.

По прогнозу экспертов, в 2020 г. объем данных, ежегодно проходящих через центры обработки, достигнет отметки 15,3 ЗБ, количество бизнес-пользователей превысит 325 млн, а количество подключенных к Интернету устройств достигнет 20 млрд (до 92 % трафика данных в центрах обработки придется на «облачные вычисления»). Обработка данных уже превратилась в прибыльный бизнес, а функционирующие платформы распределенных вычислений в США, Канаде приносят вендорам в секторе неф-тегаза от 1 до 2,5 млрд долл./год, обеспечивая контроль бурения, строительства объектов, фонда и баланса скважин, задейство-

ванных в технологии, и свободных ресурсов, активов компаний и т. д. Так, компания Autodesk Inc. (шесть центров обработки) инвестирует значительные средства в ряд проектов, среди которых:

- Assemble Systems, включающий информационное моделирование зданий(BIM) и управление строительными данными на базе SaaS (Software as a service) - платформы, выступающей в роли центра моделирования сооружений для профессиональных строителей;

- AMF (Advanced Manufacturing Facility) в Великобритании - ультрасовременный технологический центр, в котором отрабатываются технологии умного производства.

Суть процессов обобщил маркетолог Клайв Хамби: «Как нефть нужно преобразовывать в газ, пластмассы или бензин и уже с их помощью де -лать что-то полезное, так и данные необходимо переработать и проанализировать, чтоб они принесли пользу. Именно данные запускают механизмы, являющиеся основой

Рис. 1. Строительство ОКС ДКС ГП-2 Бованенковского НГКМ

Fig. 1. Construction of the capital construction facility of the boosting compressor

station at the GP-2 Bovanenkovskoye oil and gas condensate field

экономики нового типа. Только механизмы - это управленческие решения, а продукт потребления -результат анализа данных». Эта логика позволяет сформулировать ряд базисных положений для планирования инвестиционной деятельности: все сложнее заниматься эффективным стратегическим планированием в условиях ускоряющихся изменений рынка и изменения приоритетов; отсутствие стратегии длительного развития в горизонте от 5 лет и выше несет угрозу развитию бизнеса с учетом внешних изменений; владение огромными промышленными активами (ресурсами) не является более преимуществом развития, основой развития бизнеса становится эффективность использования и вовлечения в производство производственных активов и их оборот.

Наблюдается сокращение времени перехода с одной ступени технологического развития на более высокий уровень. Западные специалисты уже провозгласили начало перехода к технологиям «Индустрии 5.0», итогом развития которых стали самообучающиеся системы, принимающие решения на базе экспертной оценки и искусственного интеллекта. Такое развитие основано на фундаментальных научных разработках в области

робототехники и идеологии нейронных сетей, экспериментальных исследований в области компьютерного и человеческого зрения.

Передовые российские компании внедряют цифровые инновации как основу для цифровой трансформации, включающую развитие основных составляющих процессов трансформации (люди, новые технологии и информация). Необходимо определенное разграничение по роли этих активов.

Люди выступают экспертами и носителями знаний, ответственны за создание и поддержание инновационной среды предприятия/проекта, инженерной культуры. Это возможно обеспечить через стратегию развития, совершенствование структуры и компетенции персонала.

Технологии обеспечивают преобразование существующих бизнес-процессов, а также их создание на основе алгоритмов машинного обучения компетенциям и анализа с применением искусственного интеллекта.

Данные позволяют проанализировать процессы и тенденции, осмыслить бизнес в целом и формируют стоимость активов.

ЦИФРОВАЯ

ТРАНСФОРМАЦИЯ В НГК

Для развития нефтегазового комплекса (НГК) России цифро-

вая трансформация является первостепенной задачей. Главные проблемы, по оценке экспертов, лежат в сфере низкого уровня эффективности управления экономическими процессами и изношенности основных фондов. Производственный потенциал НГК заметно отстает от мирового уровня, при этом в стоимости основных активов большую часть занимает стоимость сырья. Коэффициент извлечения нефти значительно ниже в сравнении с ведущими зарубежными компаниями.

Запасы легкой нефти ежегодно сокращаются, и растут объемы трудноизвлекаемых запасов, в связи с этим коэффициент извлечения нефти падает. Это, в свою очередь, требует изменения методов поиска и добычи. По оценке Института проблем нефти и газа РАН, доля добычи нефти при применении традиционных технологий составляет 29 %, цифровых (оснащенных локальной автоматикой) - 38 %, а у интеллектуальных месторождений этот показатель равен 47 % [1]. По информации Росстата, степень изношенности производственных активов в РФ составляет 48,1 %, а по ряду ключевых отраслей этот показатель еще выше (в добыче полезных ископаемых составляет более 56,4 %), вследствие чего растет опасность отказов оборудования и возникновения аварийных ситуаций. Учитывая высокую долю эксплуатационных затрат (до 40 % от себестоимости продукции), одним из важнейших направлений развития становится совершенствование моделей технического обслуживания, регламентация этих процессов с учетом требований цифровой индустрии.

ЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКА

Переход к новому экономическому укладу связан со значительными преобразованиями и в других направлениях: разработка нормативно-правовой базы, совершенствование технологических процессов, применение методов современной диагностики и ма-

50 40 30 20 10

43,4

42,9

39,6

36,3

33,1

29,9

25,3

22,5 22

■ Банки, финансовые услуги и страхование Banking, financial services and insurance

■ информационно-коммуникационные технологии Information and communication technology

■ здравоохранение Healthcare

■ Логистика Logistics

■ добыча Mining

|ритейл Retail

(Образование Education

(государственные учреждения Government institutions

(промышленность Industry

(Оельское хозяйство Agriculture

источник: Huawei GCI 2016

Рис. 2. Коэффициент внедрения цифровых технологий в разных отраслях Fig. 2. The rate of introduction of digital technologies in various industries

28

0

териалов, внедрение интеллектуальных технологий на принципах удаленного управления. Однако с учетом ограниченности финансовых возможностей первоочередные инвестиции должны быть направлены не в ремонт мощностей прошлого века, а на создание современных высокорентабельных роботизированных производств (рис. 1). Таким образом, в рамках государственной и отраслевой политики в сжатые сроки необходимо обеспечить:

- анализ нормативной деятельности в области инвестиций, обновление имеющейся базы с учетом мировых практик и технологий будущего;

- создание технологических проектных консорциумов, что определяется возрастающей сложностью компетенций и инженерных задач, выполнением работ в длительной перспективе 2025-2030 гг.;

- развитие инженерного образования и подготовки, что является следствием для обеспечения успеха первых двух тенденций.

Цифровые технологии «Индустрии 4.0» нашли поддержку и реализуются в принятых государственных программах: «Цифровая экономика Российской Федерации» и «Национальная технологическая инициатива» (НТИ).

Программа «Цифровая экономика» разработана и утверждена в июле 2017 г. и рассчитана до 2024 г. Она предполагает создание условий для перехода России к но -вому технологическому укладу и состоит из пяти направлений: нормативное регулирование, образование и кадры,кибернетическая безопасность, формирование технологических заделов и исследовательских компетенций, ИТ-инфраструктура.

Программа НТИ обеспечивает цифровую трансформацию различных отраслей. В частности, цель дорожной карты «Технет», разработанной для развития и эффективного применения сквозных технологий для новых производственных технологий,

состоит в увеличении доли России на рынке производства глобальных услуг, соответствующих требованиям «Индустрии 4.0», до 1,5 % от объема [2].

Министерством строительства в рамках этих задач подготовлен проект Федерального закона «О внесении изменений в Градостроительный кодекс Российской Федерации» [3] в части перехода к системе управления (СУ) жизненным циклом (ЖЦ) объектов капитального строительства (ОКС) путем внедрения технологий информационного моделирования. В материалах проекта отчетливо видны «проблемы роста»: отсутствие единой терминологии и методологического аппарата; нечеткое понимание сути цифровой трансформации; ошибки в подходах: описание задач трансформации в качестве основной цели, а не инструмента для обеспечения эффективности бизнес-процессов. Не берется в расчет совокупность инструментов информационного моделирования, применимая к выполнению задачи. Эти характерные проблемы относятся к разряду временных, понимание может быть найдено через практику применения и обсуждения с компетентными специалистами

в области нормативно-правового применения цифровых технологий. В рамках проводимых работ принят ряд стандартов [4-8]. В 2016-2018 гг. наблюдался устойчивый рост отечественных разработок, внедрение которых может не только сократить отставание по отношению к западным компаниям в области цифро-визации процессов, но и вывести на передовые позиции.

Компания Huawei Technologies Co. Ltd оценила коэффициент индустриальной цифровой трансформации, который свидетельствует о степени внедрения/развития цифровых технологий в разных отраслях (рис. 2): на первом месте находится категория BFSI (банки, финансовые сервисы и страхование), на втором месте - информационно-коммуникационные технологии, в тройку лидеров также входит здравоохранение [9]. Добыча занимает пятую, а промышленность - девятую позицию. Это обусловлено не только сложившимися традиционными подходами,но и определенной осторожностью внедрения не проверенных временем решений на технологически сложных и опасных объектах, имеющих специфические ограничения на применение.

СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ЖИЗНЕННЫМ ЦИКЛОМ ОБЪЕКТОВ КАПИТАЛЬНОГО СТРОИТЕЛЬСТВА

Для организации эффективной СУ ЖЦ ОКС необходимо учитывать ряд важных моментов.

Современные ОКС - сложные технико-экономические системы открытого типа и имеют внутреннюю и внешнюю среды, которые во многом определяют особенности реализации и содержат риски неопределенности.

В вопросе управления ЖЦ ОКС особенно важны такие понятия, как целостность и неразрывность. Стадии ЖЦ, согласно ISO 15288 [10], отражают следующую идею: «Шаги разработки новой системы можно рассматривать как постепенную «материализацию» системы - постепенный переход от абстрактной потребности к сборке и монтажу пригодных к работе компонентов, совместно выполняющих сложные функции ради удовлетворения данной потребности» [11]. Управление осуществляется по замкнутому контуру (рис. 3).

Методологической основой СУ ЖЦ служит системная инженерия, представляющая набор технических и управленческих

усилий, необходимых для того, чтобы преобразовать совокупность потребностей заказчика и других заинтересованных сторон, имеющихся ожиданий и ограничений в эффективное системное решение и поддерживать это решение в течение его жизни [12]. В основу деятельности системного инженера должно быть заложено понимание, что целью всего процесса системной инженерии является оптимальное проведение функциональных границ между человеческими интересами, внутренней системой и ее окружением.

Управление ЖЦ ведется в коор-динатах «информированность -определенность» в целях достижения установленных характеристик с минимальными рисками.

Суммарно более 70 % издержек относятся к этапу эксплуатации. Все, что реализовано на предыдущих этапах, должно быть направлено на снижение этого показателя в длительной перспективе. Так, по оценкам экспертов, «умные скважины» позволяют снизить эксплуатационные затраты не менее чем на 20 %.

Объект эксплуатации характеризуется тремя степенями свободы: надежность, безопасность, эффек-

тивность. Между тем инвестиционный цикл объекта существует в рамках известного «золотого тре -угольника»: срок реализации - цена объекта - достигнутое качество.

Управление ЖЦ заключается в реализации перехода от одной системы координат к другой в условиях постоянных изменений (рис. 4). Если разложить показатели «сроки - цена - качество» на составляющие, обнаружится, что для всех показателей имеются общие требования:технические требования,требования к экологии и безопасности, требования государства, требования участников и заинтересованных сторон, корпоративные требования и т. д. Исполнение совокупности требований служит кодом перехода от одной системы координат к другой. В свою очередь,требования основаны на стандартах, нормах и правилах ре -гулятора, отраслевых требованиях. В частности, стандарты управления ЖЦ ОКС - это совокупность группы стандартов по управлению проектами и группы стандартов по управлению ЖЦ систем.

Стандарты управления проектами представлены «Руководством к своду знаний по управлению проектами» [13], «Руководством к качеству

Рис. 3. Информационный обмен по жизненному циклу Fig. 3. Information exchange on the life cycle

Рис. 4. Переход из одной системы координат к другой Fig. 4. Transition from one coordinate system to another one

при управлении проектами» [14], а также структурированным методом управления проектами PRINCE 2, одобренным правительством Великобритании, и выступают наиболее ранней и достаточно проработанной по структуре и содержанию группой стандартов.

Совмещение требований в периметре одного ОКС приводит к созданию модели - образа будущего объекта. Авторами предлагается модельно-ориентированный подход к управлению ЖЦ ОКС.

Объект капитального строительства описывается многими моделями, дополняющими друг друга как по этапам, так и по охвату процессов ЖЦ и в совокупности составляющими единую модель. В табл. 1 приведен подход к формированию моделей ЖЦ: приведены модели, соответствие каждой модели ее основному содержанию, стандартам, инструментам технологий цифрового моделирования. Представленная структура показывает, что содержание модели формируется либо базой данных (БД), либо совокупностью различных БД.

Возникает задача их взаимодействия, которое должно быть основано на приемлемом стандарте при -ведения в соответствие различных БД между собой. По экспертному видению, в контуре управления

ЖЦ могут быть задействованы до тридцати БД, образующих единую информационную платформу, характерную для представления модели объекта.

МОДЕЛЬНО-ОРИЕНТИРОВАННЫЙ ПОДХОД

Объединение работы функциональных направлений возможно в рамках модельно-ориентирован-ного подхода, который обеспечивает: централизованное управление документами и данными; гибкий менеджмент процессов внутри и за границами организации; мониторинг проекта и контроль деятельности заинтересованных сторон при помощи методов автоматизированного учета; полную доступную информацию о проекте и полный пакет документов при завершении строительства.

Для работы с заданными итогами показателей междисциплинарной команде необходимо организовать в реальном времени: комплексный анализ состояния проекта для всех стадий реализации; создание общего интегрированного плана комплексных мероприятий; оперативное управление и координацию работ, в т. ч. прогнозирование корректирующих воздействий при нештатных ситуациях.

Эффективность от внедрения составляющих технологий информационного В1М-моделирования приведена в табл. 2, где дано сопоставление между компонентами и ожидаемыми выгодами для заказчика.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

По данным Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ, при реализации модельного проектирования сроки

Таблица 1. Представление мультипредметности модели Table 1. Representation of the multidisciplinary model

Модели Models Содержание Content Стандарты Standards Инструменты моделирования Modeling tools

IT-модели IT-models Приложения, данные, инфраструктура, вычисления Applications, data, infrastructure, calculations UML, ITIL ISO 15926, PRODML, WITSML Блокчейн, VR, AR Blockchain, VR, AR

Геологические Geological Сейсмические, геологические, геодезические данные Seismic, geological, geodetic data PPDM, POSC Распределенные вычисления, геоинформационные системы Distributed computing, geographic information systems

Инженерные Engineering Стандарты, нормативы, методики, справочники, классификаторы Standards, regulations, methodologies, reference books, classifiers SysML, IEEE 61970/68, ISO 15926, Mimosa BIM

Экономические Economic Цели, стратегии, показатели, внешняя среда, люди Goals, strategies, indicators, external environment, people BMM, BPMN, Balanced scorecard, ANSI/ISA 95 Имитационное моделирование Simulation modelling

Таблица 2. Составляющие BIM-модели и возможные выгоды для заказчика Table 2. Components of BIM-model and possible benefits for the customer

Составляющие BIM-модели Components of BIM-model Выгоды для заказчика Benefits for the customer

3D-проектирование 3D design Сокращение сроков проектирования. Повышение качества проектно-сметной документации, отсутствие коллизий. Сокращение сроков экспертизы проектно-сметной документации. Улучшение коммуникаций заинтересованных сторон Reduction in terms of design. Improving the quality of design and estimate documentation, the absence of conflicts. Reducing the time of examination of design and estimate documentation. Improved stakeholder communication

Интеграция 3D-модели с комплексным графиком, получение 4D-модели Integration of 3D models with complex graphics, resulting 4D model Повышение качества и прозрачности планирования строительно-монтажных работ (СМР). Соблюдение сроков и стоимости строительно-монтажных работ. Распределение работ и контроль подрядных организаций Improving the quality and transparency of the planning of construction and installation works. Compliance with the timing and cost of construction and installation works. Distribution of works and control of contractors

Интеграция 4D-модели с данными о закупках и поставках, получение SD-модели Integration of 4D models with data on purchases and deliveries, resulting 5D models Повышение качества и прозрачности закупочной деятельности. Анализ обеспеченности задач СМР поставками материально-технических ресурсов (МТР). Распределение закупок между заказчиком (поставка заказчика) и подрядчиками Improving the quality and transparency of procurement. Analysis of the security tasks of construction and installation works with the supply of material and technical resources. Distribution of purchases between the customer (delivery of the customer) and contractors

Интеграции 5D-модели с объемом освоения инвестиций, получение 6D-модели Integration of 5D model with the amount of investment utilization, resulting 6D model Снижение затрат по проекту. Повышение прозрачности инвестиций. Контроль графика финансирования, освоения средств по проекту. Возможность управлять изменениями Reducing project costs. Increase investment transparency. Control of the schedule of financing, the implementation of funds for the project. Ability to manage changes

работ снижаются не менее чем на 20 % от начальных, на 40 % снижается количество ошибок в проекте, на 10 % сокращаются сроки строительства и не менее чем на 30 % снижаются затраты на строительство и эксплуатацию. По оценке зарубежных экспертов, при внедрении модельного подхода до 85 % операций при проектировании могут быть автоматизированы и применяться как типовые.

Несмотря на широкое распространение цифровых технологий, в период с 2014 по 2018 г. в НГК не менее 70 % проектов реали-

зуются с превышением сроков или сметной стоимости. Примерно половина этих проектов (43 %) завершаются с превышением этих двух показателей одновременно.

Анализ практической деятельности при использовании технологий информационного моделирования показывает, что эксперты разных уровней готовы работать с моделью ОКС как с разновидностью про-ектно-сметной документации, но только технически. Они понимают возможности цифровых технологий, но несколько опережают события, стремятся получить результат, который избыточен, например,

на этапе проведения экспертизы утверждаемой части. Необходимо также учитывать другие особенности применения цифровых технологий:

- В1М-технологии обеспечивают в основном «физический каркас» объекта и дают возможность корректировать параметры созданной модели и оценивать влияние изменений на ход создания объекта с учетом реального состояния и возможных рисков развития ситуации;

- эффективность применения В1М-технологии существенно снижается за счет имеющихся системных разрывов между стадиями инвестиционного цикла;

- реализация «бесшовного» порядка обмена информацией, сведениями, документами и материалами об объекте капитального строительства для всех используемых информационных модулей - необходимое условие эффективности применения цифровых технологий.

Создаваемая модель ОКС также имеет свой собственный ЖЦ. На каждой стадии ЖЦ модель наполняется информацией, которая необходима для отражения состояния в текущей стадии. В табл. 3 показано предлагаемое разделение стадий ЖЦ самой модели.

При использовании модель-но-ориентированных практик возникает необходимость дополнительного финансирования. Затраты неравномерны по разным стадиям ЖЦ. Для трех основных этапов (проектирование,строительство, эксплуатация) можно привести обоснования, приведенные в табл. 4.

Все участники процесса должны одинаково понимать цели, задачи, пути решения, а в отсутствие необ -ходимых компетенций заказчики используют самые разные формы организации мониторинга,заключая при необходимости договоры с консалтинговыми фирмами и проектными организациями. Это обеспечивает повышение ряда показателей, в том числе: точность

Стадия ЖЦ модели Stage of the model life cycle Описание Description

Как спроектировано As designed Модель, получаемая в результате завершения стадии проектирования объекта строительства с использованием технологий информационного моделирования и (или) в результате воссоздания информационной модели по проектной документации. Для проектов реконструкции в своей основе можно иметь модель «как построено» The model obtained as a result of the completion of the design stage of a construction object using information modeling technologies and (or) as a result of the reconstruction of the information model for project documentation. For reconstruction projects, you can basically have an «as-built» model

Как строится How is construction going Текущее состояние строящегося (реконструируемого) объекта на определенный срез времени. Основывается на модели «как спроектировано» и отражает текущее состояние объекта строительства в процессе проведения СМР и пусконаладочных работ (ПНР) The current state of the object under construction (reconstruction) at a certain time slice. It is based on the «as designed» model and reflects the current state of the construction object in the process of construction and assembly works and commissioning

Как построено (исполнительная) As built (Executive) Модель, получаемая в результате завершения строительства. Основана на модели стадии «как спроектировано» и включает в себя изменения, внесенные в процесс строительства Model resulting from the completion of construction. Based on the «as designed» stage model and includes changes made to the construction process

Эксплуатационная модель Operational model Модель, полученная из модели «как построено» и дополняемая информацией, необходимой для этапа эксплуатации объекта строительства The model obtained from the «as built» model and supplemented with information necessary for the operation phase of the construction object

оценки рисков строительства; осведомленность и отчетность по состоянию хода строительства объектов/подобъектов; оценку возможности перераспределения ресурсов подрядчика и упреждающего маневра ресурсами; достижение качества деятельности участников процесса строительства в соответствии с требованиями заказчика; эффективность корректирующих действий для минимизации рисков строительства, связанных с отставанием по срокам, снижением качества строительства, изменением стоимости работ.

В совокупности процесс мониторинга представляется в виде следующих взаимосвязанных этапов (рис. 5).

Несмотря на большое количество публикаций и площадок для обсуждения, выполнить анализ и привести оценку успешности применяемых решений достаточно сложно. Успех находится в сфере совершенствования операционной модели (видение, структура, процесс, культура, управление, кадровое воспроизводство). Каждое предприятие должно сформулировать и принять для себя концепцию и план перехода от индустриальной экономики к цифровой с учетом уникальности работающих внутри бизнес-процессов. Компаниям нужны не просто назначенные ответственными за цифровую трансформацию и наделенные полномочиями топ-менеджеры, а люди, способные создать цифровые бизнес-модели.

Как только компания начинает с помощью механизмов цифрового учета налаживать прозрачность затрат, повышать эффективность и скорость принятия решений, выясняется, что: контрактные стратегии не разработаны или проработаны плохо либо несвоевременно; в процессе участвует огромное количество ненужных чиновников-курьеров, порой выполняющих одно и то же указание руководителя независимо друг от друга; подрядчики и поставщики

Таблица 3. Стадии ЖЦ модели Table 3. Stages of the model life cycle

привлечены не на основании оценок компетентностей, а по другим критериям.

Как видим, на проект действует не цифровая, а реальная, «аналоговая» среда.

Имеющиеся отечественные решения в области модельно-ориентированного подхода для объектов добычи позволяют создавать интегрированную модель, которая начинается с уровня пласта с учетом различных видов взаимодействия до уровня скважин и насосного оборудования, включая модель поверхности,течения сырья по трубопроводам, вплоть

до пункта сбора. Это позволяет обеспечить оптимизацию добычи от устья скважины до подготовки газа к транспорту.

Цифровая трансформация позволяет повысить интеллектуальные возможности системы, принимающей решения не только на основе тех данных, которые в ней уже на -ходятся, а исходя из всей доступной ей информации - как исторически накопленной и прогнозной, так и контекстной, которая изначально не содержится в системе и форми -руется на основании анализа из разных источников. Созданные отечественные программные продукты

Таблица 4. Распределение дополнительных затрат Table 4. Distribution of additional costs

Наименование работ Name of works Обоснование необходимости/примечание Justification/note

Этап проектирования Design stage В случае выполнения проектной и рабочей документации единой организацией дополнительные затраты отсутствуют при оформлении разработки информационной модели в задании на проектирование. В противном случае увеличение стоимости может составить порядка 5-10 % In the case of the implementation of design and working documentation by a single organization, there are no additional costs when registration of the development of the information model is included in the design assignment. Otherwise, the increase in value may be about 5-10 %

Этап строительства Construction stage Затраты можно разделить на 2 части: - подготовка к этапу строительства: разработка 4D, 5D информационных моделей с графиками поставки МТР, СМР и ПНР; вводом в эксплуатацию; - сопровождение этапа строительства с применением средств информационного моделирования. Затраты определяются индивидуально в зависимости от состава задач и согласованного объема по доработке проекта Costs can be divided into 2 parts: - preparation for the construction phase: development of 4D, 5D information models with schedules for the supply of materials and equipment, construction and installation work and commissioning; - maintenance of the construction phase with the use of information modeling tools. Costs are determined individually depending on the composition of the tasks and the agreed volume for the finalization of the project

Этап эксплуатации Stage of operation Эксплуатационные затраты. Определяются индивидуально в зависимости от конкретных задач и объема работ для конкретных информационных моделей Operating costs. Determined individually depending on specific tasks and scope of work for specific information models

в области моделирования газового месторождения за счет уникальной технологии поиска совместного решения гидродинамической модели и модели поверхностной инфраструктуры адаптированы для выполнения расчетов на высокопроизводительном отечественном кластере с использованием облачных технологий. Цифровая интегрированная модель месторождения приведена на рис. 6.

Для поиска совместного решения используется частично неявная схема расчета, которая предпочтительна для более точного моделирования процессов, но также может использоваться полностью явная схема расчета интегрированной модели. Поскольку обычные алгоритмы, применяемые в настоящее

время, работают медленно, расчет газового месторождения (формат Eclipse 100) с 30-50 скважинами на 10 лет прогноза занимает более 24 ч машинного времени расчета [15].

Основные тренды, происходящие в цифровизации НГК:

- автоматизация основных производственных объектов уровней: скважина, промысел, месторождение, с обеспечением режимов по контролю, управлению и регулированию;

- сбор, передача и обработка данных с месторождения;

- создание интегрированной интеллектуальной системы управления и принятия решений в режиме реального времени;

- применение наукоемких инновационных технологий для увели-

чения эффективности (downstream и upstream);

- создание ОКС на базе применения современных эффективных решений в сложных геологических, климатических условиях;

- цифровое моделирование процессов добычи, подготовки, транспортировки, переработки и сбыта, основных технологических объектов в режиме реального вре -мени и рискованных ситуационных моделей;

- снижение влияния человеческого фактора за счет автоматизированных технологий и организации «умных производств»;

- подготовка экспертов по тестированию и специалистов новой формации, обладающих широкими компетенциями.

Модельно-ориентированный подход создает возможность перехода от реагирования на проблемы к управлению по прогнозу развития и упреждению проблем, строго соблюдая проектные показатели ЖЦ проекта. Внедрение модельно-ориентированного подхода ЖЦ ОКС представляется организационной структурой решений в последовательности «постановка задачи -ресурсы - выбор приоритетного направления - инфраструктура -показатели эффективности - технологии - качество данных - текущая операционная деятельность - кадры - исполнители».

В существующей сегодня практике ИТ-специалисты под руководством топ-менеджеров занимаются «лоскутной» информатизацией, т. е. преобразованием отдельных процессов в цифровые, а потом предпринимают меры к объединению их в единое целое. Однако очень важно иметь цельное видение задач развития до начала внедрения, оно может объединить все «лоскуты» в еди -ную «бесшовную» структуру для достижения цели и экономии ресурсов.

В табл. 5 представлено основное содержание этапов программы внедрения модельно-ориентиро-ванного подхода.

Данные по строительному контролю и сопровождению «цифровой модели актива» Data on the construction control and maintenance of the "digital model of an asset"

Исходные данные «привязываются» по видам работ, а также по объекту/

подобъекту Baseline data is "linked" by type of work, as well as by object/sub-object

Актуальный статус работ отклонения план/факт, суточный

прогресс, проблемы и пути решения, ранжирование проблем Actual status of work, deviations plan/fact, daily progress, problems and solutions, problem ranking

Нарушение технологии строительства, ошибки в организации и распределении ресурсов, ошибки в снабжении и пр. Violation of construction technology, errors in the organization and distribution of resources, supply errors, etc.

Рис. 5. Этапы мониторинга хода строительства

Fig. 5. Stages of monitoring the progress of construction

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Создание СУ ЖЦ ОКС должно происходить в контексте процессов цифровой трансформации компании. Инвестиционный замысел должен стать логическим выводом из выполняемого анализа бизнеса. Принятие решения о ликвидации или создании ОКС должно являться следствием обработки большого количества информации. Мощным инструментом анализа и принятия решения на этой стадии служит метод имитационного моделирования.

Практические исследования и планирование сложных объектов в России начали проводиться гораздо раньше, чем на Западе, хотя термин «исследование операций» пришел из Англии (С. Карлин и Р. Акофф). Российские аналитики Л.В. Канторович, М.К. Гавурин, В.В. Новожилов, В.С. Немчинов, А.Н. Колмогоров и многие другие вели исследования в области эффективности, оптимальности, теории управления,статистического моделирования еще в конце 30-х гг., хотя это тогда не называлось имитационным моделированием. Эти исследования возникли в России вследствие практической необходимости принятия решений по большим и сложным народнохозяйственным задачам, а не в результате умозрительных теорий управления сравнительно небольшими объектами (участок, цех, отдельное предприятие).

Обзоры по имитационному моделированию часто не учитывают российский опыт и направлены на перечисление иностранных пакетов, многие из которых трудно отнести к имитирующим программам. Имитационное моделирование часто сводится к использованию конкретных программных продуктов без учета сути процессов имитации - построение модели объекта на основе аналогии про -текающих в ней процессов.

Имитационные модели описывают и формализуют большие (глобальные) системы при помощи

математических, алгоритмических, физических, натурных и др. способов и в любых постановках и языках позволяют понять правила функционирования сложных систем. Компьютерные ими-

тационные модели - не только и даже не столько математическое и программное построение, но действующий «слепок» объекта. Они позволяют использовать многокритериальные подходы

Рис. 6. Цифровая интегрированная модель месторождения Fig. 6. Digital integrated field model

Таблица 5. Этапы внедрения модельно-ориентированного подхода Table 5. Stages of implementation of the model-oriented approach

Этап Stage Основное содержание Main content

Постановка задачи Formulation of the problem Формирование первоочередных приоритетов на короткий период; оценка бизнес-процессов для ликвидации узких мест и проблемных процессов; оценка состояния автоматизации на предприятии для возможности интеллектуализации Formation of top priorities for a short period; assessment of business processes to eliminate bottlenecks and problematic processes; assessment of the state of automation in the enterprise for the possibility of intellectualization

Ресурсы Resources Привлечение ресурсов компании (финансы, кадры, технологии, затраты и т. д.); определение целесообразности привлечения внешних ресурсов (НИР, НИОКР, аутсорсинг и т. д.) Attracting company resources (finance, personnel, technology, costs, etc.); determining the appropriateness of attracting external resources (R & D, outsourcing, etc.)

Выбор приоритетного направления The choice of priority Определение стратегии развития, определение приоритетных направлений развития и применения цифровых технологий с обеспечением комплексной интеграции бизнес-процессов Definition of development strategy, determination of priority directions of development and application of digital technologies with ensuring complex integration of business processes

Инфраструктура Infrastructure Обработка и анализ получаемых данных; инфраструктура хранения данных, информационная безопасность. Цифровой подход обеспечивает изменение математических моделей и методов вычислений Processing and analysis of the received data; data storage infrastructure, information security. The digital approach provides a change in mathematical models and methods of calculation

Показатели эффективности Performance indicators Разработка и применение цифровых показателей на основе оценки больших данных для получения релевантной картины деятельности в реальном времени и принятия обоснованных действий; важным становится замер ключевых показателей эффективности перед началом внедрения цифровых инноваций Development and application of digital indicators based on the evaluation of big data to obtain a relevant picture of real-time activity and to take informed actions; it becomes important to measure key performance indicators before introducing digital innovations

Технологии Technology Обеспечение синхронизации внедрения новых методов с адаптацией существующих бизнес-процессов в производстве, включая подготовку персонала к новым методам работы Ensuring the synchronization of the new methods introduction with the adaptation of existing business processes in production, including the training of personnel to new methods of work

Качество данных Data quality Бизнес-аналитика должна быть в центре процесса Business analytics should be at the center of the process

Кадры Human resources Переход на компетентностную оценку специалистов всех звеньев; создание профилей компетенции; создание индивидуальных образовательных программ, привлечение молодых специалистов Transition to the competence assessment of specialists of all levels; creating competency profiles; creating individual educational programs, attracting young professionals

Исполнители Performers Поручение задачи проектному офису - междисциплинарной команде, в границах которой могут не действовать жесткие корпоративные регламенты Assignment of the task to the project office - an interdisciplinary team, within whose boundaries rigid corporate regulations may not operate

и условия заданного компромисса, а также обеспечивать оптимальное управление процессом создания объекта [15].

Модельно-ориентированный подход представляет структуру ОКС в нескольких интерпретациях:

- CAD-модель - физические характеристики объекта и связь объекта с внешними геопространственными данными;

- PLM-модель - описание бизнес-процессов, набор внутренних моделей, координация с САЭ-моделью;

- искусственный интеллект - модель всех эксплуатационных характеристик и показателей объекта;

- цифровой двойник клиента -цифровая модель бизнес-процессов

поставщика, сервисной компании, сбытовой компании, покупателя.

Все вместе эти модели создают цельную цифровую модель ОКС, с помощью которой решаются задачи симуляции,поддержки принятия решений и прогноза для обеспечения эффективных бизнес-процессов.

Цифровая трансформация в условиях ускоряющихся темпов научно-технического прогресса - уже не вопрос следования модным подходам, а по сути, вопрос выживания предприятий отечественного НГК в условиях сложных изменений рынка, включающих меняющиеся оценки активов и компетенций компаний и сотрудников, новые экологические, геологические и другие вызовы,

проблемы преемственности научной и инженерной школы знаний.

Статья подготовлена по результатам работ, выполненных в рамках Программы государственных академий наук на 2013-2021 гг. Раздел 9 «Науки о земле»; направления фундаментальных исследований: 132 Комплексное освоение и сохранение недр Земли, инновационные процессы разработки месторождений полезных ископаемых и глубокой переработки минерального сырья, в рамках государственного задания по теме: «Фундаментальный базис инновационных технологий нефтяной и газовой промышленности (фундаментальные, поисковые и прикладные исследования)». ■

ЛИТЕРАТУРА

1. Калигин А. Цифровая добыча. Стандарт. Деловой журнал об ИТ, связи и вещании в России и мире. 2016; 7/8 (162/163): 28-31.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

2. Бенклян С. Руководство по BIM для Заказчиков (на примере промышленных объектов) версия 1.0, DRAFT. М: ООО «КОНКУРАТОР»; 2018: стр. 12.

3. Проект Федерального закона № 302180-7. О внесении изменений в Градостроительный кодекс Российской Федерации и отдельные законодательные акты Российской Федерации. Подготовлен ГД ФС РФ ко II чтению 25.07.2018.

4. Национальный стандарт Российской Федерации. ГОСТ Р 57363-2016. Управление проектом в строительстве. Деятельность управляющего проектом (технического заказчика). М; 2016.

5. Национальный стандарт Российской Федерации. ГОСТ Р 57563-2017/IS0/TS 12911:2012. Моделирование информационное в строительстве. Основные положения по разработке стандартов информационного моделирования зданий и сооружений. М; 2012.

6. Национальный стандарт Российской Федерации. ГОСТ Р 57310-2016 (ИСО 29481-1:2010). Моделирование информационное в строительстве. Руководство по доставке информации. Методология и формат. М; 2016.

7. Национальный стандарт Российской Федерации. ГОСТ Р 55.0.02-2014/ИШ 55001:2014. Управление активами. Национальная система стандартов. Системы менеджмента. Требования. М; 2014.

8. Национальный стандарт Российской Федерации. ГОСТ Р 57193-2016. Системная и программная инженерия. Процессы жизненного цикла систем. М; 2016.

9. Блог компании Huawei. Исследования и прогнозы в ИТ. Режим доступа: http://www.huawei.com/minisite/gci/en/ (Дата обращения 07.04.2019).

10. ISO/IEC JTC 1/SC 7. Software and systems engineering. Режим доступа: https://www.iso.org/standard/63711.html/ (Дата обращения 07.04.2019).

11. Косяков А, Свит У, Сеймур С. Системная инженерия: Принципы и практика. М: ДМК-Пресс. 2017; стр. 143.

12. Аркадов ГВ, Батоврин ВК, Сигов АС. Системная инженерия как важнейший элемент инженерного образования. Инженерное образование. 2014; 9: 14.

13. PMBOK Guide. A Guide to the Project Management Body of Knowledge. Sixth Edition. 2017.

14. ISO 10006:2017. Quality management - Guidelines for quality management in projects. Режим доступа: https://www.iso.org/standard/70376.html (Дата обращения 07.04.2019).

15. Девятков ВВ. Развитие методологии и технологии имитационных исследований сложных систем. Труды СПИИРАН. 2014; 36: 45.

REFERENCES

1. Kaligin A. Digital mining. Standard. Business magazine about IT, communications and broadcasting in Russia and the world. 2016; 7/8 (162/163): 28-31. (In Russian)

2. Benklyan S. BIM Guide for Customers (using industrial facilities as an example) version 1.0, DRAFT. M: KONKURATOR LLC; 2018: p. 12. (In Russian)

3. Draft Federal Law N 302180-7. On Amendments to the Town Planning Code of the Russian Federation and certain legislative acts of the Russian Federation. Prepared by the State Duma of the Federal Assembly of the Russian Federation for II reading 25th July, 2018. (In Russian)

4. National standard of the Russian Federation. GOST R 57363-2016. Project management in construction. Project manager (technical customer) activities. M; 2016. (In Russian)

5. National standard of the Russian Federation. GOST R 57563-2017/IS0/TS12911:2012. Information modeling in construction. The main provisions for the development of standards for information modeling of buildings and structures. M; 2012. (In Russian)

6. National standard of the Russian Federation. GOST R 57310-2016 (ISO 29481-1: 2010). Information modeling in construction. Guide to the delivery of information. Methodology and format. M; 2016. (In Russian)

7. National standard of the Russian Federation. GOST R 55.0.02-2014/ISO55001:2014. Asset Management. National system of standards management systems requirements. M; 2014. (In Russian)

8. National standard of the Russian Federation. GOST R 57193-2016. System and software engineering. System life cycle processes. M; 2016. (In Russian)

9. Huawei's blog. Research and forecasts in IT. Available from: http://www.huawei.com/minisite/gci/en/ (Accessed 4th April, 2019).

10. ISO/IEC JTC 1/SC 7. Software and systems engineering. Available from: https://www.iso.org/standard/63711.html/ (Accessed 4th April, 2019).

11. Kosyakov A, Sweet Y, Seymour S. Systems engineering: principles and practice. M: DMK-Press. 2017; p. 143. (In Russian)

12. Arkadov GV, Batovrin VK, Sigov AS. Systems engineering as an essential element of engineering education. Inzhenernoye obrazovanie = Engineering education. 2014; 9:14. (In Russian)

13. PMBOK Guide. A Guide to the Project Management Body of Knowledge. Sixth Edition. 2017.

14. ISO 10006:2017. Quality management - Guidelines for quality management in projects. Available from: https://www.iso.org/standard/70376.html (Accessed 4th April, 2019).

15. Devyatkov VV. Development of methodology and technology of imitational studies of complex systems. Trudi SPIIRAN = Proceedings of the St. Petersburg Institute of Informatics and Automation of the Russian Academy of Sciences. 2014; 36: 45. (In Russian)

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.