В данный момент проект находится на стадии согласования с предприятиям в Западной Европе (касательно Carbon emission trading) и на стадии поиска кадров в России.
Если данные с КП на каждом участке будут вносить в неизменный реестр, у конечного потребителя не будет вопросов по поводу качества продукта. А если будет, то можно будет отследить, кто смешал. Также можно ввести смарт-контракт по качеству от датчиков, который будет просто запрещать отправлять данный продукт и отсылать его по байпасу обратно. Звучит конечно классно, но пока это далеко от реальности.
Проблемы: 1) Экономические преступления. Возможность манипуляции количеством продукции, ссылаясь на большие, малые дыхания + потери во время транспортировки для всех видов транспорта (только в России в год сливают на 15 млрд) 2) Stewardship. Покупатель не знает какую нефть он покупает. Ее могли смешать несколько раз. 3) Прозрачность. Уклонение от уплаты налогов. Заявляют меньше, чем на самом деле. Доля теневой экономики в России 40%. 4) Уменьшение документооборота. Можно сократить управленческие затраты до 20%, оплату труда до 25%. 5) Доверие потребителя и участника цепочки поставок. 6) Избавление от посредников. Опять же, уменьшение управленческих затрат. Все эти проблемы могут быть решены созданием сети между всеми участниками с надежными валидаторами. Как вы видите учет нужен не только производителю, а всем участникам цепочки. У большинства НГ компаний от добычи до хранения уже сегодня процесс автоматизирован. Установка датчиков на КП не является большой проблемой для создания прозрачной сети, они уже есть.
Метод используется для генерации случайных величин параметров в заданном диапазоне. Экономическая оценка проектов, которых ранее не было на российском рынке, можно оценить только статистическим распределением. Исходные данные конфиденциальны.
Спасибо за ваш комментарий! Проблемы stewardship присутствуют в каждой цепочке поставок, вопрос только в стоимости частичного решения данной проблемы. Чтобы система работала полноценно, без манипулирования данными, нужно чтобы были независимые валидаторы, с пропорциональным распределением власти. Однако в теории, если говорить про монополизированный рынок, то выбор валидаторов не является тяжелым вопросом. Сегодня, довольно трудно внедрить технологию (и соответственно очень дорого), так как нету примеров на российском рынке, однако есть на западном, и проекты являются довольно прибыльными. Одна из проблем затронутая в статье, является юридическая, без признания смарт-контрактов и данных с ИВ, технология не сможет найти себя на рынке.
Сейчас разрабатывается модель для оценки экономического эффекта от внедрения на базе данных от Черномортранснефти. Учтены следующие факторы: 1 Недоверие потребителей 2 Документооборот 3.1 Время обработки информации 3.2 Потери на хранение документов 4 Потери рабочего времени сотрудников 5 Потенциальное сокращение сотрудников 6 Уровень коррупции 7 Экономических преступлений 7.1 Количество 7.2 Потери 8 Потеря ресурсов 9 Сокращение затрат 9.1 Управленческие затраты 9.2 Эксплуатационные 10 Сокращение посредников 10.1 Доля посредников 10.2 Количество посредников
Я автор этой статьи в вк)
Большое спасибо за совет! Обязательно ознакомлюсь
В данный момент проект находится на стадии согласования с предприятиям в Западной Европе (касательно Carbon emission trading) и на стадии поиска кадров в России.
Большое спасибо за комментарий!
Если данные с КП на каждом участке будут вносить в неизменный реестр, у конечного потребителя не будет вопросов по поводу качества продукта. А если будет, то можно будет отследить, кто смешал. Также можно ввести смарт-контракт по качеству от датчиков, который будет просто запрещать отправлять данный продукт и отсылать его по байпасу обратно. Звучит конечно классно, но пока это далеко от реальности.
К сожалению, далеко не все проблемы могут быть решены данными системами.
Спасибо за комментарий! Да, в теории возможно создать целый цифровой город. Прикрепляю ссылку на статью про Smart Cities.
Blockchain for IoT-based smart cities: Recent advances, requirements, and future challenges - ScienceDirect
Проблемы:
1) Экономические преступления. Возможность манипуляции количеством продукции, ссылаясь на большие, малые дыхания + потери во время транспортировки для всех видов транспорта (только в России в год сливают на 15 млрд)
2) Stewardship. Покупатель не знает какую нефть он покупает. Ее могли смешать несколько раз.
3) Прозрачность. Уклонение от уплаты налогов. Заявляют меньше, чем на самом деле. Доля теневой экономики в России 40%.
4) Уменьшение документооборота. Можно сократить управленческие затраты до 20%, оплату труда до 25%.
5) Доверие потребителя и участника цепочки поставок.
6) Избавление от посредников. Опять же, уменьшение управленческих затрат.
Все эти проблемы могут быть решены созданием сети между всеми участниками с надежными валидаторами.
Как вы видите учет нужен не только производителю, а всем участникам цепочки.
У большинства НГ компаний от добычи до хранения уже сегодня процесс автоматизирован. Установка датчиков на КП не является большой проблемой для создания прозрачной сети, они уже есть.
Метод используется для генерации случайных величин параметров в заданном диапазоне. Экономическая оценка проектов, которых ранее не было на российском рынке, можно оценить только статистическим распределением. Исходные данные конфиденциальны.
Спасибо за ваш комментарий!
Проблемы stewardship присутствуют в каждой цепочке поставок, вопрос только в стоимости частичного решения данной проблемы. Чтобы система работала полноценно, без манипулирования данными, нужно чтобы были независимые валидаторы, с пропорциональным распределением власти. Однако в теории, если говорить про монополизированный рынок, то выбор валидаторов не является тяжелым вопросом. Сегодня, довольно трудно внедрить технологию (и соответственно очень дорого), так как нету примеров на российском рынке, однако есть на западном, и проекты являются довольно прибыльными. Одна из проблем затронутая в статье, является юридическая, без признания смарт-контрактов и данных с ИВ, технология не сможет найти себя на рынке.
Сейчас разрабатывается модель для оценки экономического эффекта от внедрения на базе данных от Черномортранснефти.
Учтены следующие факторы:
1 Недоверие потребителей
2 Документооборот
3.1 Время обработки информации
3.2 Потери на хранение документов
4 Потери рабочего времени сотрудников
5 Потенциальное сокращение сотрудников
6 Уровень коррупции
7 Экономических преступлений
7.1 Количество
7.2 Потери
8 Потеря ресурсов
9 Сокращение затрат
9.1 Управленческие затраты
9.2 Эксплуатационные
10 Сокращение посредников
10.1 Доля посредников
10.2 Количество посредников
Спасибо за замечание, исправим!
Добрый день! Имею прямое отношение к нефтянке.