Статья написана на основе интервью с Василием Можаровым, старшим менеджером направления Техническая политика, управление знаниями и бенчмаркинг.

«Сибур-Нефтехим» сократил остановочный ремонт на восемь суток и заработал на этом 160 миллионов рублей.

Речь про перегруз катализатора на производстве окиси этилена и гликолей. 

Катализатор меняют в пяти реакторах, и раньше на это уходило по 28 суток на каждую из двух технологических линий. В последний ремонт команда пересобрала и организацию работ, и техническую часть: первую линию закрыли за 25 суток, вторую за 23. Установка отработала 192 дополнительных часа и выпустила лишние 4,5 тысячи тонн окиси этилена и моноэтиленгликоля.

Рано или поздно такой же перегруз катализатора начнётся на другом предприятии компании. Узнают ли там про эти 192 часа, или пройдут весь путь заново, с отметки в 20 или 40 суток?

Ещё несколько лет назад ответ был бы «не узнают». Опыт оставался на том предприятии, где его получили, и соседний завод проходил тот же путь с нуля, тратя те же недели и те же деньги. Причём никто не был виноват: чтобы найти чужое решение, о нём сначала нужно узнать, а узнать было неоткуда.

Чтобы этого не происходило, мы сделали одну базу знаний на все предприятия. Сложить документы в одно место оказалось мало. У каждого раздела появился владелец, который отвечает за его актуальность, появились правила обновления и порядок, по которому удачное решение с одного завода передают тем, кому оно пригодится.

Меня зовут Василий, я отвечаю за систему управления знаниями в функции эффективности производства СИБУРа. База знаний ФЭП — часть этой системы. Если убрать формулировки из должностной инструкции, работа сводится к тому, чтобы ответ на вопрос «а как это уже делали до нас» находился за минуты, а не за недели.

Что такое база знаний ФЭП

База знаний ФЭП — это внутренний портал, где лежат нормативные документы и технические политики, разборы производственного опыта, материалы по каждому предприятию и контакты экспертов. Заходят туда не за файлом, а за готовым решением задачи.

База знаний ФЭП работает на все заводы компании сразу, а не на один. Мы отвечаем за техническую политику, координируем центры компетенций и экспертные сообщества и переносим удачные решения с площадки на площадку.

За пару лет база выросла до 20 000 с лишним страниц. Страница здесь — отдельная запись в портале: инструкция, справочный материал, карточка чужого опыта. Если распечатать, получится стопка бумаги выше взрослого человека. Страницы копились быстрее, чем их успевали проверять. Документ по названию ещё найдёшь, а решение, о котором не знаешь, уже нет.

Как хранили информацию до единой базы

До этого каждое предприятие хранило информацию у себя и по-своему. Техническая документация лежала в бумажном архиве, отчёты производств в сетевых папках, презентации проектных команд на локальных дисках у авторов.

Обмен документами между подразделениями занимал дни. Чтобы собрать данные для проекта или для цикла инвестиций, инженер писал письма в несколько служб, ждал ответов и сводил всё руками. Часть информации существовала в единственном бумажном экземпляре, и риск её потерять был вполне реальным.

Хуже всего дело обстояло с опытом. Бригада неделю разбиралась со сложной задачей, находила решение, оформляла отчёт и клала его в папку своего производства. Через год похожую задачу решали на соседнем предприятии и начинали с нуля, потому что об отчёте там никто не знал.

Как устроена структура базы

Разделы мы нарезали по задачам, а не по отделам. Человек идёт в базу за нормативом, за чужим опытом или за экспертизой. В чьём ведении лежит нужная бумага, он обычно не знает.

Получилось девять разделов:

1. О функции — навигаторы предприятий и корпоративного центра, контакты экспертов, кураторы предприятий, целеполагание.

2. Процессы и стандарты — нормативная документация, технические политики и сам процесс их актуализации.

3. Материалы ФЭП — библиотека из 16 тематических подразделов: от операционной модели и практик других компаний до глоссария, шаблонов презентаций и атласов производственных мощностей.

4. Ежедневная работа служб, центров компетенций и проектных команд — самый динамичный раздел, он обновляется постоянно.

5. Информация по предприятиям — оргструктура, мощности, результаты мозговых штурмов.

6. Выученные уроки — с отдельным процессом рассмотрения опыта.

7. Лучшие практики — с процессом назначения мероприятий и тиражирования.

8. Запросы на экспертизу — привлечение центров компетенций к решению производственных задач.

9. Обучение работе с базой знаний — как новичку с ней разобраться.

На разделах 6, 7 и 8 держится весь обмен опытом, поэтому поясню, что в них лежит. Лучшая практика — это решение, которое сработало на одном производстве и может пригодиться на других: сокращённый ремонт, переделанная схема, новый способ контроля. Выученный урок — разбор ситуации, которая пошла не по плану, с причинами и выводом на будущее. Название звучит по-школьному, зато прижилось: у нас это прямая калька с английского lessons learned.

Запросы на экспертизу работают в обратную сторону. Предприятие приходит с конкретной производственной задачей, а решать её подключаются эксперты компании.

Разделы 1, 3 и 5 статичные, это справочники. Разделы 2, 4, 6, 7 и 8 рабочие пространства, где страницы меняются каждую неделю, и следить за ними нужно чаще.

Девятый раздел, про обучение работе с самой базой, поначалу казался лишним: база и так должна быть понятной. Но он снял поток одинаковых вопросов от новичков, который раньше шёл к тем, кто ведёт разделы.

Кто следит, чтобы база не устаревала

За каждым разделом закреплён владелец. Он отвечает за актуальность и качество страниц, назначает доступы, требует обновлений от авторов и убирает в архив то, что перестало действовать.

Задачи у владельца расписаны по графику:

У каждой страницы есть обязательный набор атрибутов: цель материала, область применения, автор, дата обновления и ссылки на связанные страницы.

Ещё владельцы следят за четырьмя метриками: доля устаревших страниц, процент страниц без владельца, количество просмотров, число новых материалов и обновлений. Вмешиваться пора, когда появляются дубли, структура усложняется или пользователи жалуются, что не могут найти информацию.

Отдельно в разделе «Процессы и стандарты» работает процесс правок. Любой сотрудник может предложить изменение в нормативный документ и запустить пересмотр, не дожидаясь плановой ревизии владельца.

Как практики попадают в базу

Путей два. Сотрудник может рассказать о своей практике или выученном уроке сам, заполнив форму. 

Но чаще решение замечают со стороны. Обновление базы стало частью регулярных встреч центров компетенций и проектных команд: команда рассказывает, что и как делала, а коллеги оценивают, применимо ли это на других площадках. Если применимо, решение оформляют в базу как лучшую практику.

Ответственность внутри раздела мы дробим. Кроме владельца есть авторы отдельных страниц, ответственные за процессы и модераторы подразделов. Владелец делегирует им часть задач, но общая ответственность за раздел остаётся на нём.

Что из базы дошло до производства

Все четыре практики ниже прошли полный цикл: возникли на одной площадке, попали в базу, были разобраны и получили адресата.

Перегруз катализатора на окиси этилена

Катализатор в реакторе окисления этилена со временем теряет активность, и его нужно менять. Устроено это как замена наполнителя в фильтре, только фильтр здесь промышленный реактор.

Пока идёт перегрузка, установка не выпускает продукцию, поэтому счёт тут на сутки. Раньше она занимала 28 суток на каждую нитку, как на производстве называют технологические линии. На этот ремонт поставили план 25 суток.

Команда «Сибур-Нефтехима» пересобрала ремонт с двух сторон.

Что поменяли в организации работ:

• детально перепланировали ремонт;

• привлекли лучшего подрядчика в стране по перегрузке;

• вывели по 50 человек в каждый реактор, чтобы люди в тяжёлых условиях чаще менялись;

• сменили способ подъёма грузов на реакторы, перешли на кран и биг-беги.

Что поменяли в технике:

• изменили схему охлаждения реакторов и подачи газов для инертизации, это сократило время на подготовку к ремонту и выход из него;

• доработали места работ: этажерки, леса, укрытия;

• подготовили резерв лимитирующего оборудования;

• применили вакуумные машины.

Первая нитка из трёх реакторов уложилась в план и прошла за 25 суток, на трое суток быстрее исторического минимума. Вторая из двух реакторов дала 23 суток, быстрее на пять. Восемь суток в сумме дают 192 часа, которые установка отработала вместо простоя. Практику оформили в базе и перекинули на «Нижнекамскнефтехим» и другие предприятия, где выполняют перегруз катализатора.

Стабилизация качества трубных марок полиэтилена

На «ЗапСибНефтехиме» при производстве трубных марок полиэтилена фиксировали высокое содержание летучих компонентов, олигомеров, в гранулах. Речь про марки HD 03594 PE/RT, HD 02594 LS и HD 03490 PE/RT-NP.

Проблему обнаруживали уже клиенты, на переработке. В трубах появлялись многочисленные пузыри, эффект «песка», шероховатость и задиры на поверхности. Такие трубы не проходят по ГОСТ 18599 для воды и ГОСТ 58121.2 для газа. Дополнительно олигомеры забивали у переработчиков трубопроводы систем охлаждения и воздуховоды.

В самом неприятном сценарии низкомолекулярные составляющие мигрировали на внутреннюю поверхность трубы в виде масла, а после остывания превращались в липкий резиноподобный налёт.

На 41-й экструдер производства полиэтилена высокой плотности поставили вакуумную дегазацию USEON LCM500.

Раньше газы просто уходили из расплава по цепочке: шнековое устройство удаления, фильтр механических примесей, два сепаратора охлаждения, газодувка Рутса. 

Теперь в ней появились водокольцевой вакуумный насос, пластинчатый теплообменник, водяной сепаратор и сборник углеводородного конденсата. Летучие соединения больше не улетают, а собираются в жидком виде.

Ещё одно мероприятие пока в планах: отдельным инвестиционным проектом собираются подключить дегазацию с горячей зоны экструдера, чтобы снимать фракцию С8 и выше прямо из расплава.

Экономический эффект составил 72 миллиона рублей. Практика рекомендована производству полиэтилена на «Казаньоргсинтезе».

Паспорта трубопроводов ОЗХ

По трубопроводам общезаводского хозяйства не было единой картины: параметры, возраст, принадлежность к подсистеме, объёмы ретроспективной замены, динамика повреждаемости на основании дефектов в SAP. Каждое предприятие описывало состояние своими словами, в ходу были скрипты вроде «старое», «ветхое», «изношенное», «моральный и физический износ». Ранжировать участки по таким формулировкам и объективно планировать ремонты невозможно.

Коллеги из центра компетенций «Общезаводское хозяйство» сделали единую форму «Паспорт трубопроводов ОЗХ». Протяжённые системы в ней разбиты на отключаемые участки, по каждому видно параметры, историю замен и то, как часто на нём находили дефекты.

Паспорт лежит в базе технической политики ФЭП. Ответственных на предприятиях назначили приказом, они и обновляют свои данные, а посмотреть картину по любому заводу может любой сотрудник. На этой основе расписали, что делать с трубопроводами ОЗХ в 2026–2028 годах, начиная с самых повреждаемых участков. Пример уже собран по «Казаньоргсинтезу»: там по аналитике повреждаемости отранжировали участки противопожарных трубопроводов.

Подход планируем тиражировать на другие центры компетенций по оборудованию. Сама форма применима шире, чем к трубам: она годится для любого процесса, где сейчас формируют типовые таблицы с разнородными оценками состояния.

База знаний предприятия

На заводах не было единого цифрового места, где лежат актуальные документы. Поиск нужного занимал много времени.

Мы запустили пилот на «СИБУР-Химпроме» и «ЗапСибНефтехиме», взяв два технологических направления, оргсинтез и механику-динамику. От каждого завода в пилот попало по одному производству: диоктилтерефталат, пластификатор для ПВХ, и малеиновый ангидрид, сырьё для полиэфирных смол и композитов.

Верхний уровень делится на три части: локальные нормативные акты, документация по производствам и компетенции персонала. Дальше вложенность идёт вглубь, до конкретного аппарата. От корня до отдельной мешалки восемь уровней:

1. база знаний предприятия;

2. документация по производствам;

3. нужное производство;

4. оборудование;

5. установка;

6. динамическое оборудование;

7. мешалки;

8. М-100.

По пилоту собрали 2479 документов на первой площадке и 10 038 на второй. Всю эту работу вели два человека.

По итогам пилота разработали методику внедрения базы знаний для предприятий и внесли её в базу как лучшую практику. Теперь по этой методике базу может собрать любое предприятие компании.

Как работает поиск по базе

Обычный поиск ищет точные совпадения слов. Чтобы найти страницу, надо угадать, как её назвали, а человек приходит в базу с производственной задачей, а не с готовой формулировкой заголовка.

Поэтому мы решили сделать поиск по смыслу. Такой поиск строится по архитектуре RAG, retrieval-augmented generation, как и большинство корпоративных ИИ-помощников. Модель не отвечает из головы: сначала она находит в базе релевантные фрагменты и только потом формирует ответ на их основе, со ссылкой на источник. Значит, качество ответов упирается в то, что лежит в базе.

Отсюда требования к данным. Они должны быть актуальными и без дублей, иметь понятные метаданные, разбиваться на смысловые фрагменты и закрываться ролевой моделью доступа, чтобы модель не вынесла ограниченную информацию в чужой ответ. Качество поиска зависит от выбора модели куда меньше, чем от всего перечисленного.

Поиск подключили к базе как есть, расчищать данные под него не пришлось. Сегодня сотрудник формулирует вопрос своими словами и получает ответ со ссылкой на страницу, откуда он взят.

Как мы ищем узкие места с помощью ИИ

Разбирают каждый случай сам по себе: что произошло на этой установке и что сделать, чтобы не повторилось. Похожие истории на других заводах и в другие годы при таком разборе никто не сопоставляет.

Поэтому мы выгрузили реестр выученных уроков за всё время его ведения и отдали языковой модели целиком, одним куском. Просили найти то, что повторяется в разных записях.

Первая находка касалась коррозии трубопроводов. Модель увидела в реестре системную проблему там, где раньше видели набор отдельных эпизодов. Результат показали экспертам компании: для них эта закономерность оказалась неожиданной.

Потом мы разобрали запросы на экспертизу из восьмого раздела. Половина запросов определённого типа по рискам приходила к одному эксперту, и он стал бутылочным горлышком всей оценки рисков. По итогам мы скорректировали процесс проведения экспертизы и пересмотрели оценку рисков на предприятиях.

Также история с катализатором Окиси этилена нашла дальнейшее развитие с применением ИИ-инструментов. Первым шагом мы проанализировали все выученные уроки и лучшие практики, связанные с катализаторами. После составили интерактивный дайджест для распространения ключевого опыта компании в целом по работе с катализаторами. Полностью проанализировав опыт, мы начали процесс формирования Центра компетенций по катализаторам.   

Сейчас мы используем ИИ на двух уровнях. Первый отвечает за поиск, повседневный инструмент для сотрудника с задачей. Второй за аналитику: регулярно смотрим, что происходит с процессами и с самой базой.

На уровне аналитики модель помогает находить разделы с высокой долей устаревших или редко используемых страниц. Для владельца это сигнал пересмотреть структуру раздела.

Отдельно мы смотрим, о чём сотрудники спрашивают чаще всего и находят ли ответ. Там, где спрашивают много, а ответа нет, процесс стоит дорабатывать в первую очередь.

Что в итоге

Владельцы разделов, регламент обновления и передача практик с завода на завод начали приносить деньги задолго до того, как мы подключили к базе ИИ. Порядок в базе знаний стоит наводить не ради будущей модели, а потому что он окупается сам.

Если у вас есть свой опыт наведения порядка в корпоративной базе знаний, особенно неудачный, расскажите в комментариях. Нам интересно, на чём спотыкались другие.

Подписывайтесь на наш тг‑канал. Он полезен айтишникам, которые хотят понять, что реально происходит в промышленном ИТ.

Там мы рассказываем о цифровых технологиях для производства — от IIoT и аналитики до инженерных инструментов и ИИ. Делимся кейсами, экспериментами, новостями и выкладываем вакансии.