Проектирование системы инвестиционного планирования газохимического предприятия

1. Введение

Для решения стратегических задач развития газоперерабатывающей отрасли важно учитывать наличие моделей и сценариев развития при проектировании решений в системе планирования, которые позволяют прогнозировать их результаты для рационализации путей их достижения с оценкой рисков и угроз, имеющейся информацией об изменении внешней среды, инновационного и ресурсного потенциалов завода, его архитектуры в целом.

Целью исследования является разработка эффективной системы инвестиционного планирования на основе интеграции рискоориентированной технологии в виде фреймово-продукционных моделей представления знаний в сетевые модели планирования газохимического предприятия, которая позволит оптимизировать инвестиционные решения, повысить эффективность капиталовложений и обеспечить устойчивое развитие предприятия.

Методы. Для достижения поставленной цели предполагается использовать методы анализа финансовых показателей, экономического моделирования, прогнозирования инвестиционных потребностей, а также методы системного анализа и оптимизации.

Новизна заключается в разработке подходов к системе инвестиционного планирования, учитывающей специфику газохимической отрасли, а также внедрении новых подходов к фиксации информации в системе в виде фреймово-продукционных моделей представления знаний в сетевые модели планирования газохимического предприятия.

Практическая значимость отражается в результатах исследования, которые будут иметь ценность для руководителей и управленческих кадров газохимических предприятий, позволяя им принимать обоснованные инвестиционные решения, оптимизировать использование финансовых ресурсов и повысить конкурентоспособность предприятия на рынке.

2. Оценка тенденций развития газохимического комплекса

Российская газоперерабатывающая промышленность в настоящее время характеризуется активизацией инвестиционной деятельности, о чем свидетельствует реализация целого ряда масштабных проектов по созданию новых и расширению действующих производственных мощностей. Это проектирование и введение в эксплуатацию Амурского газоперерабатывающего завода в 2015-2021 гг., Усть-Кутского газохимического комплекса (2010-2018 гг.), комплекса переработки этансодержащего газа в Усть-Луге (строительство с 2021 г.) и ГФУ-4 на Миннибаевском ГПЗ (строительство с 2020 г.).

Российская газоперерабатывающая отрасль представлена следующими заводами - Оренбургский ГПЗ (переработка в 2020 г. составила 23,3 млрд м3), Астраханский ГПЗ (10,5 млрд м3), Сургутское УПГ (5,8 млрд м3), Белозерный ГПЗ (5,1 млрд м3) и др. [1, с. 13].

Сырьевая база российской газопереработки основана на уникальных газовых месторождениях Западной Сибири, Оренбуржья, Астраханского региона. При этом свыше 40% газа напрямую экспортируется в виде трубопроводного газа, что сдерживает развитие высокотехнологичных производств внутри страны и не позволяет в полной мере удовлетворить внутренний спрос на продукты газохимии.

Тем не менее, газоперерабатывающая отрасль, особенно в российском секторе, имеет устойчивую серьезную перспективу в ресурсном отношении. Несмотря на то, как отмечается исследователями, к 2035 году стремительно разовьется рынок возобновляемых источников энергии (ВИЭ), который может «сместить и сгладить пиковый спрос на углеводородные ресурсы» [2, с. 51], прогнозируемые темпы роста мировых мощностей по переработке газа достаточно оптимистичны [3, с. 1], что определяет благоприятность для инвестиционной деятельности и инноваций.

В 2021 г. мировые мощности по переработке газа достигли 647 млрд м3, что на 3,6% выше по сравнению с предыдущим годом: лидерами по объемам переработки традиционно выступают США, страны Евросоюза и Россия [4, с. 1]. Россия занимает одно из центральных мест на рынке полезных ископаемых, ориентированных на добычу, транспортировку и переработку газа. Согласно данным ОПЕК в 2022 году РФ стала вторым после США государством по добыче природного газа – 630,8 млрд м3/год [5, с. 1]. В 2020 году в нашей стране было переработано 77,8 млрд м³ газа, однако, отметим, это лишь немногим больше, чем в 2017 (75,8 млрд м³ - 40,2 млрд м³ природного и 35,5 млрд м³ попутного нефтяного) [6, с. 45]. В структуре производимой продукции преобладают простые продукты переработки – сухой газ, моторное топливо, сжиженные газы, этан, сера, протан-бутановая фракция, одорант [1, с. 13]. При этом наблюдается тенденция увеличения доли полимеров и других продуктов с высокой добавленной стоимостью. Сокращение спроса на природный газ, вызванный пандемией, привело к волатильности цен на природный газ. В 2020 году цена составляла 54,42 долл. за тыс. м³. В прогнозном периоде до 2025 года ожидается постепенное повышения уровня цен на природный газ, но не более 140 долл. за тыс. м3 [7, с. 1]. Конечная химическая продукция с высокой добавочной стоимостью является одним из преимуществ глубокой переработки сырья, что в свою очередь оказывает положительное влияние на финансовое состояние предприятия, выпускающее подобную продукцию, требует и учета специальных свойств и параметров системы планирования.

Итак, газохимический комплекс демонстрируют активное наращивание производственного и экспортного потенциала российской газопереработки и газохимии на базе возводимых с нуля высокотехнологичных производственных комплексов мирового уровня. Ключевыми факторами инвестиционной привлекательности являются - обеспеченность дешёвым углеводородным сырьём, наличие внешнего (экспортного) и внутреннего спроса на профильную продукцию, поддержка государства. Однако рисками служат высокая капиталоёмкость, длительные сроки окупаемости вложений, зависимость от конъюнктуры внешних рынков, высокие экологические требования. Тем не менее, реализация данных проектов имеет стратегическое значение для углубления переработки углеводородов, производства продукции с высокой добавленной стоимостью, наращивания несырьевого экспорта из России [8, c. 316-318].

3. Условия создания инвестиционной привлекательности газоперерабатывающей отрасли в современных условиях

Для перспективного инвестиционного развития российской газоперерабатывающей отрасли, по оценкам авторов и ряда академических источников, необходимо создание определенных базовых условий и реализация комплекса мер, направленных на повышение инвестиционной привлекательности отрасли. Раскроем основные рекомендации по формированию устойчивой инвестиционной привлекательности отрасли: оптимизация затрат российских газоперерабатывающих компаний, заблаговременная оценка рисков при реализации проектов, эффективное управление человеческим капиталом, постоянный диалог между компаниями и инвесторами и координация действий компаний и государственных органов [9, с. 38].

Таким образом российская газоперерабатывающая отрасль обладает существенным потенциалом дальнейшего развития и расширения, несмотря на имеющиеся проблемы с инвестиционной привлекательностью. Реализация масштабных проектов по созданию новых газоперерабатывающих и газохимических производств позволит России значительно нарастить объемы и глубину переработки углеводородного сырья, увеличить выпуск продукции с высокой добавленной стоимостью, расширить несырьевой экспорт.

4. О развитии теории инвестиционного планирования

4.1. Характеристика подхода к инвестиционному планированию

В исследовании представлена концептуальная модель системы инвестиционного планирования на основе теории ситуационного управления Д.А. Поспелова, Л.С. Болотовой, теории адаптивного управления промышленными комплексами Б.Л. Кукора, общей параметрической теории А.И. Уемова, когнитивной лингвистики Н.Н. Болдырева.

Результатом исследования является обоснование интеграции рискоориентированной технологии в виде фреймово-продукционных моделей представления знаний (динамические когнитивные сценарии [10, с. 1]) о проблемных ситуациях в сетевые модели планирования. Одной из возможностей представляемой технологии является интеграция мягких вычислений для оцифровки параметров (норм) планирования и логико-лингвистическое моделирование последствий принятых решений (опиание правил). Динамический когнитивный сценарий теории адаптивного управления является продвинутым интеллектуальных решением для современной системы планирования и обладает новизной, которая проявляется как интеграция динамического формата знаний в систему стратегического планирования на основе сквозных цифровых технологий.

Предлагаемая система инвестиционного планирования может быть ориентирована для предприятия газохимического комплекса и разработку его стратегического и тактического планов, в том числе ведения инвестиционной деятельности. Система планирования основана на актуализации концептуального каркаса сложной экономической системы, предложенного Б.Л. Кукором в виде дискретно-ситуационной сети антиципации и разрешения стратегических проблемных ситуаций на всех ярусах управления заводом, актуализации целевых параметров управления в системе планирования, их мониторинга, анализа потенциала завода на основе сквозных цифровых технологий [11, с. 237].

На рисунке 1 представлена концепция системы инвестиционного планирования на основе диагностики проблемных ситуаций, с учетом дальнейшей корректировки целеориентирования, формирования инвестиционной стратегии, классификации проблемных ситуаций по трем классам согласно теории адаптивного управления и кибернетического подхода к управлению в целом, что подразумевает представление завода в виде сложной экономической системы состоит в определении его поэлементного состава, описании структуры и уточнении связей и отношений по заданным функциям управления:

Рисунок 1. Составные элементы системы инвестиционного планирования.

Авторский рисунок.

Как видно из рисунка 1, предлагаемая система планирования обуславливает интеграцию механизма динамического нормирования и фреймового представления знаний для анализа и оценки уровня риска, своевременного выяснения причин возникновения проблемных ситуаций в инвестиционную деятельность завода на основе имплементации сквозных цифровых технологий и в дальнейшем применения искусственного интеллекта [17, с. 720]. При создании и формализации параметров интеллектуальных решений планирования необходимо учитывать особенности объекта управления (газоперерабатывающий завод), его внутренние взаимосвязи с учетом оценки потенциальных возможностей и потребностей каждого элемента управления [12, с. 34 , 13, с. 94]. На их же основе формируются динамические когнитивные сценарии достижения целей управления заодом.

Согласно фундаментальному ситуационному и адаптивному подходам к системе планирования, решение в области стратегического управления следует рассматривать через призму основных функций управления – планирование решений, организация решений, координация и контроль [11, с. 94]. При этом предметная область решений может быть декомпозирована по операционной, инвестиционной и финансовой деятельности (атрибутивные признаки видов деятельности), а также по ярусам управления.

4.2. Информация, знания в фиксации параметров планирования

Для формализации представления знаний можно выделить ряд проблемных аспектов, снижающих приток инвестиций в российскую газоперерабатывающую отрасль:

¾ значительная стоимость инвестиционных проектов в газопереработке, связанная с их высокой капиталоемкостью, когда сроки окупаемости инвестиций составляют 15-20 лет [14, c. 325];

¾ зависимость отрасли и инвестиционных планов от внешнеэкономической конъюнктуры и волатильности цен на энергоресурсы из-за колебаний мировых цен на нефть и газ [15, c. 48];

¾ отраслевая сегментация - газоперерабатывающие предприятия лишь косвенно ориентированы на организацию добычи и транспортировки газа, их основная роль – переработка газа и производство конечной продукции и принадлежность к этому сегменту определяет специфические факторы для планирования;

¾ высокие политические и экологические риски, связанные с западными санкциями и ужесточением требований по охране окружающей среды в России и мире, что обуславливает дополнительные инвестиции в модернизацию оборудования; соблюдение технологического суверенитета [14, с. 327];

¾ наличие специфических налогов газоперерабатывающей отрасли при оценке эффективности инвестпроектов [15, с. 46].

В целом можно увидеть необходимость технологической модернизации предприятий газопереработки для соответствия принципам устойчивого развития и снижения углеродного следа, что ограничивает перспективы привлечения инвесторов [16, с. 106]. Значимую роль имеет тенденции применения технологий искусственного интеллекта [17, с. 712] в системах планирования.

Ключевой проблемой является несовершенство действующей методики ведения процесса планирования и прогнозирования [18, с. 10], функциональных процессов для газохимического комплекса [19, с. 33]. Представим основные экономические проблемы инвестиционного планирования:

¾ нерегламентированные процедуры инвестиционного анализа по разработке новых месторождений, транспортировке газа;

¾ неудовлетворительный уровень нормирования инвестиций и отсутствие контроля за денежными потоками;

¾ неисполнение подрядчиками плана выполнения мероприятий проектирования и строительства, вследствие чего возникает необходимость неоднократного корректирования планов освоения и финансирования инвестиций;

¾ отсутствие механизмов эффективного формирования календарно-сетевых графиков планирования выполнения подрядных работ [20, с. 2 ].

В ходе проведенного анализа процесса формирования инвестиционного планирования ряда основных российских вертикально-интегрированных нефтегазовых компаний выявлен ряд недостатков в методах реализации функционального бизнес-процесса «Инвестиционное планирование». Следует обратить внимание на применение терминологии линейных бизнес-процессов и ситуационного управления в методологии анализа и оценки инвестиционного планирования. Так, вместо дискретности методов проектного управления при ведении общего процесса переработки газа будет учтена их динамическая совокупность во всех элементарных объектах инвестиционного планирования, реализующихся в конкретный момент времени на нефтегазовом предприятии [18, с. 7] на основе сквозных цифровых технологий.

Приведенные условия и обстоятельства оказывают значительное влияние на цифровизацию системы плановых расчетов, требуя проведение планово-бюджетной деятельности с помощью механизма динамического нормирования в разрезе среднесрочного периода, пересмотра системы планов в целом. Формализация процесса осуществляется на основе логико-лингвистического моделирования посредством лингвистики и дискретной математики, которые уточняют и описываются взаимосвязи между элементарными объектами управления заводом в процессе инвестирования.

4.3. Актуализация процедуры антиципации возникновения проблемных ситуаций

Помимо указанных факторов, непосредственное влияние на выбор инвестиционной стратегии оказывает государственная политика. В связи с высокой значимостью нефтегазового сектора экономики и его приоритетным вектором для достижения социально-экономических целей, инвестиционные стратегии разрабатываются на основе информационно-нормативной базы [21, с. 25]. Для успешного определения объектов и выработки целеполаганий инвестиционного планирования в контексте задач развития газоперерабатывающей отрасли, необходимо учитывать введение систематического и регулярного анализа проблемных стратегических ситуаций в отрасли и на предприятии, отслеживание их взаимосвязи с целями развития газового сектора, применение многокритериального анализа для выбора объектов стратегического планирования (экономическая эффективность, социальная значимость, экологическая устойчивость и инновационный потенциал и т.д.), применение интегрированного подхода [22, с. 20-33]. Целеполагания должны быть сформулированы с учетом установки четких и измеримых целей развития, которые могут быть научно обоснованы и оценены на основе фреймового представления знаний в системе инвестиционного планирования.

Для антиципации возникновения проблемных ситуаций в этой сфере необходимо иметь соответствующее методическое, организационно-правовое, информационное обеспечение виде концептуальной модели системы планирования с описанием свода целевых, промежуточных технико-экономических показателей производства углеводородных фракций, учитывающие специфику деятельности, информацию о состоянии объекта мониторинга, сведения о возможных путях разрешения проблемных ситуаций. Указанная концептуальная модель должна служить целям формирования динамических когнитивных сценариев в виде динамических форматов знаний, соответствующих стратегий развития производства углеводородных фракций в целях разработки своевременных предложений по нейтрализации угроз возникновения проблемных ситуаций.

Таким образом, инвестиционное планирование будет осуществляться децентрализованно в рамках одного газопромышленного комплекса, а значит, требуется дальнейшая конкретизация инструментов и методов планирования, применение интеллектуальных решений по ситуационного анализу информации.

4.4. Применение теории нечетких множеств в системе стратегического планирования для оценки параметров управления

Для формализации атрибутивных системных концептов связана с риском и неопределённостью нефтегазового сектора необходимо применять аппарат нечеткой логики при определении лингвистических переменных. Лингвистические переменные могут быть использованы, в свою очередь, фреймом представление информации и знаний для антиципации возникновение проблемных ситуаций. Таким же образом могут быть оценены и экспертные оценки применяемые в системе планирования, а механизмы динамического нормирования. Адаптация стандартов управления в части регулирования экономических отношений на основе методов нечеткой логики способствует более широкому использованию экспертных оценок в системе стратегического планирования.

Это один из важных подходов в целях повышения адекватности модели системы стратегического планирования за счет приближения моделируемой ситуации (сценария) к реальной ситуации в нефтегазовом секторе экономики. Подобный подход, снижая зависимость качества управленческих решений от точности входных данных, дает возможность интеграция экспортных оценок в систему планирования. А для этого необходимо сформировать систему лингвистических переменных для описания факторов неопределенности в инвестиционной деятельности предприятия. Для каждой лингвистической переменной следует назначить соответствующие термы- множества значений (например, «достаточно, много, мало» и т.д.), которые формируют соответствующие принадлежности в виде нечетких множеств [23, с. 199, 24, с. 104-110 ]. Создание порядка продукционных правил (предикатов) типа «если – то» для описания зависимости между входными переменными и целями. Применение механизма обратного логического вывода как основы динамического когнитивного сценария.

5. Выводы

Таким образом, для развития рынка углеводородных фракций необходимо создание функциональных подсистем управления, фокусирующихся на обеспечении условий и обстоятельств для реализации стратегии развития газоперерабатывающей отрасли (постоянный мониторинг и корректировка выполнения стратегических планов, механизм адаптивного управления в реальном времени на основе актуальных данных и изменяющейся ситуации). Стратегическое планирование должно включать меры по цифровой трансформации, развитию информационных технологий и поддержке цифровых инноваций. Такое преставление знаний в системе планирования образуют пул динамических когнитивных сценариев знаний, которые осуществляют обратный логический вывод для достижения целей путем установления связей в логико-лингвистическом моделировании для антиципации и решения стратегических проблемных ситуаций функционирования субъекта и объекта управления.