В нефтегазовой отрасли нарастает разрыв между плановыми показателями и фактической работой на промыслах. Небольшие отклонения от регламента, которые сотрудники допускают в повседневной деятельности, накапливаются и перерастают в серьезные риски для безопасности и производства. Это явление в отрасли называют «операционным дрейфом».
Проблема заключается в том, что отдельные отступления от процедур – например, пропущенный шаг в инструкции или изменение порядка действий – трудно отследить. Часто у работника есть веская причина для таких корректировок, но если эта информация не фиксируется и не анализируется, компания упускает возможность улучшить процессы или предотвратить тиражирование ошибок.
Масштаб проблемы подтверждает недавнее исследование компании Forrester: 76% руководителей уверены, что оптимизация процессов встроена в ежедневную работу, но с этим согласны лишь 39% линейных менеджеров. Последствия такого разрыва могут быть критическими. Расследования крупных аварий, таких как взрыв на НПЗ Superior в 2018 году или инцидент на заводе PEMEX в 2024-м, показали, что к ним привели именно неисправленные нарушения в техобслуживании и несоблюдение техники безопасности.
Существующие системы планирования и цифровых допусков к работам помогают распределять задачи и контролировать их выполнение. Однако они не отражают, как именно сотрудник действовал на месте, соответствовал ли утвержденный регламент реальным полевым условиям и не указывает ли единичное отклонение на более системную проблему.
Решением может стать искусственный интеллект, который позволяет выявлять «операционный дрейф» на ранней стадии. Анализ данных о фактическом выполнении работ на местах показывает, где инструкции составлены нечетко, каким бригадам требуется дополнительная поддержка или на каких объектах повторяются одни и те же ошибки. Это дает руководству возможность вмешаться до того, как мелкие недочеты приведут к простоям, снижению добычи или авариям.
