Совершенствование моделей инновационного процесса в нефтегазодобывающей отрасли

Введение . Согласно Энергетической стратегии РФ¹ нефтегазодобывающей отрасли (далее – НГД отрасли) отведена особая роль в долгосрочном социально-экономическом развитии нашей страны.

Исчерпание стратегии экономического роста за счет экстенсивной эксплуатации сырьевых ресурсов2 определяет основной и практически безальтернативный путь развития отрасли за счет её инновационного совершенствования.

Научные исследования моделей управления инновационными процессами приобрели актуальность во второй половине XX в. (Rothwell, 1994) и существенно актуализировались в настоящее время (Teбекин, Teбекина, 2018) в связи с резкой трансформацией социально-экономических условий реализации инновационных процессов и смещением акцентов в цифровизацию управления на всех уровнях экономики.

В период с середины XX в. до настоящего времени эволюция поколений моделей инновационного процесса прошла от 1G (технологический толчок) до 5G (модель интеграции систем и сетей – сетевая модель). Исследование постепенного накопления инновационным процессом новых качественных характеристик позволяет выделить несколько основных направлений эволюции его моделей (Бурец, 2014):

• •    от линейного характера процесса к нелинейному;

• •    от закрытого процесса к открытому;

• •    от одного источника зарождения инновации к множественности источников;

• •    от последовательности стадий процесса к параллельности и формированию обратных связей;

• •    от узкопрофильности специалистов инновационной деятельности к

• •    многопрофильности;

• •    от разделения функционала между стадиями и рабочими группами к межфункциональности;

• •    от жесткости организационных структур к гибкости и адаптивности;

• •    от обособленности инновационного процесса к встроенности в общий процесс стратегического управления организацией.

Особый интерес для современного состояния НГД отрасли состоит в управлении инновациями 5G-модели, т. е. возможности гибкого и адаптивного реагирования на требования внешних и внутренних условий, реализации коммуникационных механизмов обратной связи как между стадиями внутри инновационного процесса, так и с внешней средой.

Ключевым направлением обеспечения эффективного управления инновационными процессами на предприятиях НГД отрасли России является встраивание хозяйствующих субъектов и, прежде всего, основных вертикально интегрированных нефтяных компаний (далее – ВИНК) в информационно-коммуникативную среду соответствующей народнохозяйственной и отраслевой ки-берфизической цифровой системы (Фомина, Мухин, 2018). В этом направлении неотъемлемым требованием инновационного развития предприятий НГД отрасли выступает возможность и необходимость применения современных цифровых инструментов управления.

Актуальные аналитические исследования последних лет определяют цифровую трансформацию как одну из главных стратегий развития НГД отрасли России. Так, согласно результатам последних исследований консалтинговых фирм Accenture3, McKinsey4, а также отчетов компании BirlaSoft5, цифровая трансформация нефтегазодобывающих предприятий уже в ближайшее время сможет обеспечить следующие преимущества:

• •    увеличение средней прибыли на 8,5–16,0 %;

• •    снижение эксплуатационных расходов на 12–20 %;

• •    повышение производительности НПЗ на 8–12 %;

• •    повышение безопасности труда и экологической безопасности.

Для российских предприятий НГД отрасли в условиях стремительного ухудшения ресурсной базы, вызванной истощением месторождений с традиционными запасами, ростом доли трудноизвлекаемых запасов (Маринин, Рахматуллина, 2023), а также санкционной политикой в отношении нашей страны, цифровая трансформация может рассматриваться как путь их эффективного инновационного развития.

В настоящее время практически все крупные предприятия НГД отрасли РФ включают цифровизацию в программу стратегического развития, что находит отражение в их стратегиях бизнес-деятельности и программах инновационного развития (табл. 1).

Ядром развития стратегии цифровой трансформации предприятий отрасли являются:

• •    цифровизация основных бизнес-процессов с целью повышения их эффективности;

• •    межорганизационные центры управления;

• •    банк данных;

• •    системы прогнозирования и управления.

Важно отметить, что помимо оптимизации основных бизнес-процессов, у компаний появляется дополнительная возможность использовать результаты цифровой трансформации для совершенствования моделей управления инновационными процессами.

Таблица 1 – Стратегии цифровой трансформации НГД компаний РФ¹

Table 1 – Strategies of Digital Transformation of NGD Companies of the Russian Federation

НГД компания	Документ
ПАО «ЛУКОЙЛ»	«Информационная стратегия Группы “ЛУКОЙЛ”»2
ПАО «Роснефть»	Паспорт программы инновационного развития ПАО «НК “Роснефть”»3
ПАО «Газпром нефть»	Паспорт Программы инновационного развития ПАО «Газпром нефть» до 2025 года4

Проблемой является то, что ВИНК в России тратят огромные ресурсы на разработку, внедрение и диффузию инноваций, но лишь малое их количество завершается успешно. Поэтому перед любой российской нефтегазовой компанией всегда стоит задача снижения риска неопределенности при реализации инноваций, и чем раньше она их сможет оценить, тем больше у нее будет возможностей для достижения стратегических задач повышения конкурентоспособности, снижения внешнего санкционного давления и целей инновационного развития.

В этой связи актуальной задачей инновационного развития предприятий НГД отрасли является разработка и совершенствование существующих моделей инновационного процесса, позволяющих уже на ранних стадиях (инициирование и планирование) максимально повысить шансы успешного выполнения последующих стадий реализации инноваций.

В качестве основной цели настоящего исследования определено обоснование и формирование модели инновационного развития предприятия НГД отрасли, обеспечивающей возможность на её основе более эффективно управлять цифровыми процессами внедрения инноваций.

Методы . Объектом исследования являются процессы управления инновациями и инструменты их цифровизации в НГД отрасли. Использованы как общенаучные методы системного анализа и синтеза, так и специализированные аналитические и инструментальные методы структурнологической схематизации и экономического моделирования бизнес-процессов нефтегазодобычи.

Исследование и последующий анализ процессов управления инновационным развитием предприятий НГД отрасли базируются на собранных авторами данных о применяемых способах, механизмах и формах инновационного развития предприятий, а также цифровизации процессов реализации нововведений. Исходя из этого, осуществлено обоснование алгоритмов действий, обеспечивающих наиболее эффективное инновационное развитие и цифровое преобразование предприятий.

Использование структурно-логической схематизации позволило разработать авторский вариант усовершенствованной модели инновационного процесса для предприятий НГД отрасли.

Информационная база исследования основывается на данных, полученных авторами на конкретных предприятиях НГД отрасли, и обобщении опубликованных результатов исследований ряда специалистов по соответствующей тематике.

Результаты . Фундаментальной особенностью любого инновационного процесса является анализ максимального количества идей с целью выбора наиболее перспективных для конкретных условий применения, а также максимальное снижение затрат на их разработку и апробирование.

Данные особенности, по мнению авторов статьи, достаточно полно отражены в модели инновационного процесса, разработанной и предложенной Стивеном Уйлрайтом и Кимом Кларком (рис. 1).

Рисунок 1 – Модель инновационного процесса Уйлрайта-Кларка¹

Figure 1 – Wheelwright-Clark Innovation Process Model

Согласно данной модели компании разрабатывают последовательные механизмы отбора технологий для их дальнейшей оценки с целью выбора наиболее перспективных.

Совершенствование модели инновационного процесса Уйлрайта-Кларка может осуществляться за счет использования метода скрининга идей с применением информационных и цифровых инструментов. Данный подход позволяет сместить «центр тяжести» затрат от материальной составляющей к интеллектуальной.

Предлагаемую авторами усовершенствованную модель инновационного процесса для предприятий НГД отрасли можно представить следующим образом (рис. 2).

Рисунок 2 – Усовершенствованная модель инновационного процесса Уйлрайта-Кларка для НГД отрасли2

Figure 2 – An Improved Wheelwright-Clark Innovation Process Model for the NGD Industry

Особенности предлагаемой усовершенствованной модели инновационного процесса Уйлрайта-Кларка связаны с возможностью и целесообразностью поэтапно осуществлять выявление (скрининг) новых инновационных идей и дальнейшей реализации соответствующих проектов для развития предприятий НГД отрасли. Процесс скрининга можно также рассматривать как регламентированный поток поэтапного отбора инноваций и последующей их реализации в производстве.

Первый этап – поисковый скрининг: подразумевает постоянный креативный поиск, мониторинг, анализ и верификацию существующих и потенциально возможных новаций для реализации

• ¹    Составлено авторами на основе источника: (Тебекина, Верещагин, 2015).

• ²    Рис. 2–3 составлены авторами.

ключевых инновационных проектов компании. Результатом данного процесса является постоянно дополняемая база данных.

Создаваемая база данных подразумевает верификацию новаций по следующим параметрам:

• а)    использование в определенном бизнес-процессе;

• б)    потенциальная эффективность;

• в)    удельные затраты;

• г)    доступность технологии на рынке.

Результатом данного процесса является создание алгоритма по оценке (ранжированию) новаций и степени их значимости. Создаваемая база данных и инструменты ранжирования подразумевают постоянную их актуализацию с учетом регулярно обновляемой информации, получаемой как из внешней, так и внутренней среды.

Для оперативного поиска приоритетных новаций, концентрирующихся в зоне пересечения значимости для компании и высокого рейтинга в своей группе, целесообразно использовать в качестве цифрового инструмента искусственный интеллект и машинное обучение. Развитие и актуализация данного инструмента в режиме реального времени позволит компании при любом изменении факторов внешней и внутренний среды находить оптимальные варианты новаций для решения задач в рамках конкретного бизнес-процесса.

Второй этап – оценочный скрининг: подразумевает оценку готовности компании к внедрению новаций. На этом этапе важно как можно раньше определить стратегию внедрения новаций. Так, например, компания ПАО «Газпром нефть» разработало портал Цифрового технологического видения (ЦВТ). Один из его элементов – матрица зрелости и готовности компании к внедрению новаций. Она позволяет выбрать стратегию отношения к новации:

• •    стратегия: наблюдать;

• •    стратегия: внедрять;

• •    стратегия: монетизировать;

• •    стратегия: пробовать.

В зависимости от стратегии выбирается организационная форма компании, отвечающая за реализацию:

• •    собственные силы;

• •    технологическое партнерство;

• •    технологический лидер.

Предложенный цифровой инструмент позволяет значительно сократить сроки принятия решений по организационной готовности компании и его можно рассматривать как прототип для создания собственных платформ на базе конкретных компаний.

Еще одним важным условием инновационного планирования является выбор наиболее подходящего объекта для реализации инноваций.

Любое нефтегазодобывающее предприятие, если, к примеру, рассматривать бизнес-процесс добычи нефти, имеет огромное количество объектов. Каждый объект обладает уникальными геолого-физическими характеристиками. С целью выбора оптимального технологического решения очень важно оценить влияние геолого-физических характеристик на потенциальную эффективность от внедрения новации.

Третий этап – цифровой (виртуальный) НИОКР: осуществляется цифровой НИОКР, разработанный и методологически опробованный компанией ПАО «Газпром нефть» для проверки технологических гипотез, касающихся потенциально востребованных цифровых продуктов для различных функциональных групп деятельности¹.

Ключевые особенности виртуального НИОКР заключаются в сравнительно низкой продолжительности и стоимости их проведения, а результатом может являться прототип инновационного проекта и проверка гипотезы. Также неотъемлемым преимуществом представляется возможность проведения в параллельном режиме большого количества цифровых НИОКР, что значительно увеличивает скорость проверки новаций.

Для реализации данного этапа компании необходимо выполнить два условия: иметь необходимое программное обеспечение (далее – ПО) для технологического моделирования бизнес-процесса и цифровую модель (цифровой двойник) объекта потенциального применения.

Практически все предприятия НГД отрасли РФ в настоящее время имеют цифровые модели технологических объектов. Однако в использовании ПО для моделирования бизнес-процес-сов существуют серьёзные проблемы из-за ухода с рынка РФ крупнейших зарубежных разработчиков специализированного ПО.

Пионером в области импортозамещения ПО для моделирования пластовых резервуаров в бизнес-процессе добычи является компания ПАО «Роснефть». В 2022 г. компания вывела на рынок два новых программных комплекса для блока разведка и добыча: гидродинамический симулятор «РН-КИМ» и цифровую систему для анализа разработки месторождений «РН-КИН»1.

Применение данных продуктов позволяет проводить виртуальные НИОКР с целью выбора перспективных технологий повышения нефтеотдачи для бизнес-процессов разведки и добычи. Важно, что дальнейшая разработка симуляторов позволит проводить виртуальные НИОКР для прочих бизнес-процессов.

Четвёртый этап – лабораторный НИОКР: фундаментальный процесс при планировании реализации инновационных проектов. Значение этапа состоит в проверке гипотезы инновационного проекта в условиях, максимально приближенных к реальным.

Основные недостатки этапа связаны со значительным периодом времени на выполнение, необходимостью иметь современную лабораторную базу и значительные объемы финансирования. По этой причине очень важно доводить до указанного этапа ограниченное количество идей.

Результаты, полученные на данном этапе, помимо проверки гипотезы, определяют несоответствия между модельными расчетами и физическими показателями, они являются неотъемлемым инструментом настройки и адаптации цифровых моделей с целью расширения их функциональных возможностей при последующем проведении виртуальных НИОКР.

Пятый этап – пилотный проект: предполагает проверку гипотезы в условиях реального объекта, поэтому всегда имеет высокую стоимость. Реализация данного этапа значительно дороже всех предыдущих, в связи с чем основная задача правильно выстроенного инновационного процесса – это максимально возможное снятие неопределенностей на предыдущих этапах скрининга.

В целом, предлагаемая авторами усовершенствованная модель инновационного процесса Уйлрайта-Кларка позволяет в методическом плане ориентировать специалистов предприятий НГД отрасли на обоснованный алгоритм выявления инновационных идей и их дальнейшую реализацию с использованием цифровых решений в проектно-процессной технологии.

Вышеописанные подходы к инновационному процессу для предприятий НГД отрасли, осуществленные с учётом усовершенствованной модели инновационного процесса Уйлрайта-Кларка, можно представить в виде следующей структурно-логической модели специфического отраслевого инновационного процесса – модели потока инноваций (рис. 3).

Представленная на указанном рисунке модель уточняет и детализирует специфические особенности инновационного процесса для предприятий НГД отрасли. На её основе возможна регламентация процессов инновационной деятельности, последовательная оценка результатов скрининга инновационных идей и отбор инноваций для их проверки в формате пилотного проектирования.

Обсуждение . Инновационное развитие предприятий НГД отрасли требует методического обоснования и разработки моделей инновационного процесса, позволяющих с учётом отраслевой специфики уже на стадиях инициирования и планирования заложить эффективный алгоритм креативного отбора и последующей реализации инновационных проектов.

Понятно, что основной смысл моделирования инновационных процессов состоит в формировании инструментов менеджмента, отвечающих в той или иной степени на производственноэкономические и технологические вызовы отраслевого развития. В этом направлении разработанная модель потока инноваций должна обеспечивать возможность планирования, организации и управления преимущественно с использованием цифровых процессов оценки и внедрения инноваций.

Необходимо отметить, что поэтапное структурирование инновационного процесса на предприятиях НГД отрасли даёт основание для формирования системы индикаторов реализации соответствующих заданий сотрудниками и их последующего материального стимулирования.

Применение цифровых технологий в той или иной мере охватывает все стадии НГД отрасли: от бурения скважин до заказчиков или потребителей. Очевидно, что в отрасли целесообразно расширение использования таких технологий, как Интернет вещей, блокчейн, робототехника, 3D-модели, виртуальная реальность, цифровые двойники и др.

Программное обеспечение предприятий отрасли до настоящего времени частично зависит от зарубежных продуктов компаний SAP, Oracle и Microsoft. Аналогами зарубежных систем в России являются: в системах управления базами данных (СУБД) – российская Postgres Pro, в интегрированной системе управления предприятием – Галактика ERP и 1С:ERP, а также Astra Linux – в части клиентской операционной системы.

Рисунок 3 – Модель потока инноваций для предприятий НГД отрасли

Figure 3 – Innovation Flow Model for NGD Industry Enterprises

Самые сложные для импортозамещения отраслевые задачи связаны с отсутствием конкурентоспособного программного обеспечения в области разведки и разработки морских месторождений, эксплуатации шельфовых месторождений и трудноизвлекаемых запасов, обеспечения процессов добычи, транспортировки и переработки углеводородного сырья, а также системы автоматизации объектов нефтегазовой инфраструктуры, на импорт которых приходится от 40 до 90 % продукции (Хитрых, 2022).

Отсюда вытекает, что предприятиям НГД отрасли требуется существенно наращивать усилия для интеграции инновационных цифровых решений и общей бизнес-стратегии их развития.

Производственный процесс нефтегазодобычи базируется на комбинировании различных сфер деятельности. Для российских ВИНК характерна диверсификация деятельности, достаточно сложная цепочка поставок продукции и большое количество деловых партнеров из других отраслей. В таких условиях интенсивное развитие цифровых управленческих и производственных процессов в НГД отрасли способствует более эффективной кросс-отраслевой цифровой трансформации экономики.

Одновременно стоит обратить внимание на возрастание роли человеческого капитала в бизнес-системе предприятий отрасли. Эксперты подчеркивают, что наибольшие достижения в социальных и экономических сферах национальной экономики происходят благодаря именно инвестициям в человеческий капитал (Петкова, 2020). Мотивация к креативной деятельности сотрудников, в т. ч. в научной и инженерной областях, – мощный фактор инновационного обновления предприятий нефтегазовой отрасли.

Заключение . Исследования, связанные с совершенствованием моделей инновационных процессов, осуществляются достаточно активно как в России, так и за рубежом. Их значение особенно возрастает в условиях глобальной социально-экономической нестабильности, ужесточением конкуренции на мировом рынке, санкционным давлением на Россию и ряд других стран.

Общемировой тенденцией является понимание и принятие научным сообществом неизбежности превращения современной экономики в глобальную киберфизическую систему, функционирующую на цифровой платформе и управляемую с помощью искусственного интеллекта.

Предприятия НГД отрасли России развиваются на основе инновационных цифровых информационно-коммуникационных технологий, что делает необходимым совершенствование и адаптацию реализуемых моделей инновационного развития с учётом новых интегрированных сетевых моделей пятого поколения и соответствующих цифровых инструментов.

Предложенный авторами вариант модели инновационного процесса – модель потока инноваций – позволяет обеспечить более обоснованное планирование, организацию и цифровизацию управления инновационными процессами предприятий НГД отрасли. Усовершенствованная модель инновационного процесса даёт возможность интегрировать инновационные процессы в общекорпоративную IT-инфраструктуру, объединить базы данных и соответствующие цифровые модели.

Алгоритмизация инновационного процесса даёт возможность специалистам НГД отрасли сформировать, регламентировать и контролировать реальный набор действий для своевременной инициации, скрининга, планирования, разработки и реализации инноваций.

В целом, результаты исследования, представленные в настоящей статье, направлены на методическое обоснование моделей инновационного процесса и на совершенствование управления инновационными процессами в стратегически важных отраслях экономики России.