Особенности формирования централизованной модели управления производственными системами (на примере компании «ЛУКОЙЛ»)

Хамидуллин Р.Д.
Particularities of a centralized management model of production systems (on the example of LUKOIL) - View in English
Об авторах:

Хамидуллин Р.Д.1
1 Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова

 Скачать PDF

Аннотация:
В статье рассматриваются вопросы организации удаленного управления производственными система на примере корпоративного центра удаленного мониторинга инфраструктуры и систем в Компании «ЛУКОЙЛ». Главным условием реализации концепции удаленного управления является наличие современной информационно-технологической базы, ее развитие через оптимизационные проекты. Немаловажную роль при этом играет организация структуры центра, его кадровый состав (подбор, уровень подготовки и мотивация), реализация бизнес-процесса мониторинга и обоснованный подбор технологий. Также, в статье затронуты вопросы эффективности перехода к модели централизованного удаленного управления производственными процессами. Проведенное исследование доказывает всестороннее преимущество модели централизованного удаленного управления производственными системами, выражающееся в более надежном, устойчивом и гибком режиме мониторинга, экономии как материальных, так и человеческих ресурсов, а также в существенной экономической выгоде по сравнению с децентрализованной, регионально-распределенной моделью. Результаты исследования могут быть интересны руководителям организаций, осуществляющих переход от традиционной модели управления к централизованной на основе удаленного доступа, а также студентам и аспирантам, интересующимся данной темой.

Ключевые слова:

производственные системы, удаленное управление, цифровые технологии управления, трансформация моделей управления, традиционная и централизованная модель управления

JEL-классификация: M11, L71, L79

Цитировать публикацию:
Хамидуллин Р.Д. Особенности формирования централизованной модели управления производственными системами (на примере компании «ЛУКОЙЛ») // Креативная экономика. – 2021. – Том 15. – № 10. – С. 3851-3866. – doi: 10.18334/ce.15.10.113687

Khamidullin, R.D. (2021) Particularities of a centralized management model of production systems (on the example of LUKOIL). Kreativnaya ekonomika, 15(10), 3851-3866. doi: 10.18334/ce.15.10.113687 (in Russian)

Приглашаем к сотрудничеству авторов научных статей

Публикация научных статей по экономике в журналах РИНЦ, ВАК (высокий импакт-фактор). Срок публикации - от 1 месяца.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241




Введение. В условиях перехода на новый технологический уклад происходит трансформация традиционных форм управления, в ходе которой активное распространение получили цифровые технологии управления, сочетающие в себе возможность применения облачных технологий, системы обработки и систематизации больших данных в реальном времени, беспроводных и сенсорных сетей, машинного обучения и др. Повсеместно происходит трансформация моделей производства и бизнеса путем вертикальной и горизонтальной интеграции [1] (Klochko, Fomenko, Nekrasova, 2016), осуществляется прогнозирование на базе предиктивного анализа и ситуационного моделирования, особую роль приобретает кибербезопасность и риски, связанные с хранением больших объемов информации. Следовательно меняется и представление о конкурентоспособности организации, которая в таких условиях напрямую зависит от инноваций и инновационных процессов, возможностей внедрения и наличия информационных технологий, интенсификации производства, преимуществ более ранней организации начала функционирования производственных систем и т.п. Традиционные же факторы, обуславливающие конкурентные преимущества за счет размеров внутреннего рынка, цен на ресурсы и сырье, энергию, отходят на второй план [2] (Kolesova, Nekrasov, 2012). Возможности повышения конкурентоспособности путем применения цифровых технологий управления рассматривались большим количеством отечественных и зарубежных ученых, среди которых: Бабкин А.В. [3] (Babkin, Chistyakova, 2017), Зябриков В.В. [4] (Garifullin, Zyabrikov, 2018), Мозговой А.И. [5] (Mozgovoy, 2018), Умнова М.Г. [6] (Umnova, Busalova, 2020), Фоменко Н.М. [7] (Efimov, Fomenko, 2009), Фролов В.Г. [8] (Frolov, Trofimov, Martynova, 2019), Халин В.Г. [9] (Khalin, Chernova, 2018) и др.

Удаленное управление производственными системами на базе комплексной цифровизации можно отнести к инновационным процессам, внедрение которых получило широкое распространении в течение последних 20 лет за счет динамичного развития цифровых технологий, сделавших возможными как организационную трансформацию самих организаций и их структурных подразделений, так и трансформацию операционной модели управления такими организациями в целом. Удаленное управление на базе цифровых технологий предполагает централизацию основных функций с частичным делегированием их на другие уровни управления. Часть процессов подлежит полной автоматизации. Таким образом, необходимо по-новому организовать работу персонала. В результате сократится объем рутинных операций и операций, выполняемых в опасных или некомфортных условиях, повысятся требования к квалификации и качеству принимаемых решений (широкий спектр решений будут приниматься удаленно) [10] (Kravchenko, 2017).

Вопросы удаленного управления на технологической основе цифровой трансформации сейчас активно рассматриваются на примере самых различных отраслей и производств. Одной из наиболее показательных из них представляется нефтегазовая отрасль, где переход на удаленное управление производственными системами предполагает максимальные эффекты за счет большой территориальной разобщенности активов, труднодоступности районов их нахождения и сложной инфраструктуры, высокой технологической сложности производственных работ, колоссальных объемов производства и впечатляющего потенциала для цифровой трансформации организационной модели [11] (Khamidullin, 2017).

Целью исследования являлось методическое обоснование применения концепции и методов удаленного управления процессами разработки и добычи нефтегазодобычи на базе цифровых технологий управления в форме создание центров удаленного централизованного управления производственными процессами (ЦУЦПП). Данная статья является продолжением исследований автора по данной тематике [11–18] (Khamidullin, 2017; Khamidullin, Ismagilov, Kan, 2017; Khamidullin, 2017; Khamidullin, 2018; Khabibullin, Khamidullin, Lapeto, Frolov, 2021; Fomenko, Khamidullin, 2021).

Методически работа основана на анализе нормативных и статистических материалов компании «Лукойл», средств массовой информации и научно-исследовательской литературы.

Новизна исследования заключается в решении научной проблемы – трансформации нефтегазодобывающей организации в условиях перехода на удаленное управление путем создания ЦУЦУПП.

Основная часть. Основой концепции является создание центров удаленного управления комплексом бизнес-процессов в реальном времени, расположенных либо в региональном, либо в корпоративном центре; перемещение персонала с производственных площадок в центр управления вместе с рационализацией численности сотрудников и оптимальным перераспределением функций; формирование в центре мультидисциплинарных команд для оперативного управления производственными системами. При этом управление производственными системами на любом уровне должно обеспечивать контроль ситуации в режиме реального времени для быстрого принятия оптимальных управленческих решений на базе оперативного, но при этом всестороннего анализа множества факторов, иначе говоря, демонстрации гибкой, быстрой и безошибочной реакции на складывающуюся ситуацию [18] Fomenko, Khamidullin, 2021). Это достигается за счет поддержания и постоянного развития современной, высокопроизводительной ИТ-инфраструктуры, способной считывать, передавать в реальном времени, обрабатывать и хранить производственную и сопутствующую информацию, а также информационных систем, отвечающих за поддержку принятия решений, включая дашборды для мониторинга процессов, алгоритмы прогнозирования работы оборудования, онлайн-аналитику, гибкую отчетность и многое другое.

И вот здесь будет закономерным вопрос: а не применимы ли подходы и методы централизованного удаленного управления, которые рассматривались нами для ключевых производственных процессов нефтегазодобывающей организации, к собственно ИТ-инфраструктуре и системам, которые поддерживают эти производственные процессы? Передовой опыт показывает, что данный вопрос может успешно решаться наиболее прогрессивными нефтегазовыми компаниями, причем в любом количественном, географическом и организационном аспектах и с уровнем централизации на уровне головной организации или корпоративного центра.

Практика создания центров удаленного мониторинга ИТ-инфраструктуры и систем получила развитие в рамках программ бизнес- и цифровой трансформации, ставших популярными в последние годы в ряде крупных компаний в РФ. Главной целью таких центров является предотвращение и обнаружение нештатных ситуаций, связанных с работой корпоративной инфраструктуры, информационных систем и информационной безопасности, а главной задачей – устранение инцидентов (сбоев, деградаций, отказов и пр.) до оказания ими негативного влияния на бизнес-процессы корпорации. Другими словами – обеспечение непрерывного бесперебойного функционирования серверного ландшафта, сетевой инфраструктуры, корпоративных и локальных информационных систем. Рассмотрим основные моменты подобной трансформации на примере компании «ЛУКОЙЛ» (далее – Компания).

Компания «ЛУКОЙЛ» по праву входит в число лидеров нефтегазовой отрасли РФ по развитию практики удаленного мониторинга ИТ-инфраструктуры и систем. В 2019 году для этих целей Компания ввела в строй современный Корпоративный центр мониторинга (КЦМ). С тех пор в течение почти трех лет КЦМ бесперебойно выполняет круглосуточный контроль работы трех основных составляющих системы информационно-технологического обеспечения Компании, а именно:

· Центры обработки данных, включая региональные центры обработки данных, в том числе:

o серверного оборудования;

o сетевого оборудования;

o средств информационной безопасности (межсетевых экранов и пр.).

· Телекоммуникационную сеть, включая:

o средства телекоммуникации и связи, включая каналы передачи данных, магистральные каналы между корпоративным Центром обработки данных (ЦОД) и региональными ЦОД.

· Информационные системы, включая:

o функциональность систем;

o сервера приложений, баз данных.

Путем непрерывных опросов, где частота и наборы параметров будут зависеть от критичности объекта, специалисты КЦМ могут судить о его работоспособности.

Включение в объем удаленного управления автоматизированных рабочих мест пользователя (персональных компьютеров, мобильных устройств) на уровне корпоративного центра, как правило, не практикуется, поскольку кратно увеличивает ресурсоемкость процесса, и передается на региональный уровень.

Мониторинг может также выполняться в разрезе таких ключевых ИТ-сервисов, как:

· корпоративная электронная почта;

· телефония;

· сетевая инфраструктура;

· терминальная инфраструктура, включая трекинг пользователей;

· виртуальная инфраструктура.

В объем мониторинга входят такие критичные сервисы, как например:

· доступность сетевого оборудования;

· использование процессора системными службами и прикладными программам (СPU usage);

· использование дискового пространства серверов;

· использование оперативной памяти (RAM);

· время задержки отклика для виртуальных дисков.

Для непрерывного обеспечения указанных составляющих и сервисов в КЦМ должно быть организовано посменное круглосуточное дежурство команды из двух-четырех инженеров – специалистов в области корпоративных ИС, ЦОД, каналов передачи данных, информационной безопасности. Общая численность КЦМ, включая начальника смены, должна составлять, в зависимости от количества объектов мониторинга и сервисов, от 8 до 15 сотрудников. Специалисты КЦМ должны уметь распознать инцидент или отклонение, зафиксировать его и провести первичную диагностику. Для этого они должны обладать соответствующими компетенциями по критичными системам и услугам.

Например, указанными минимальными ресурсами КЦМ обеспечивает непрерывный мониторинг более 600 информационных систем, порядка 9000 сетевых устройств (маршрутизаторов, коммутаторов) и 6000 серверов, как виртуальных, так и физических. При этом, говоря об информационных системах, в КЦМ предусмотрена специальная карта, на которую выводятся несколько десятков (30–60) наиболее критичных систем с параметрами для фокусного мониторинга.

С учетом имеющихся ресурсов КЦМ в состоянии обеспечивать поддержание приблизительных объемов, приведенных в таблице 1.

Таблица 1

Основные статистические параметры КЦМ


Наименование показателя
Данные
1
Количество виртуальных и физических серверов
около 6000
2
Количество сетевого оборудования
около 9000
3
Количество корпоративных информационных систем в разрезе бизнес-блоков
Разведка и добыча: до 250
Переработка и сбыт: до 250
Корпоративный центр: до 250
4
Количество локальных информационных систем в разрезе бизнес-блоков
Разведка и добыча: до 100
Переработка и сбыт: до 400
Корпоративный центр: до 100
5
Количество поддерживаемых пользователей в разрезе бизнес-блоков
Разведка и добыча: до 35000
Переработка и сбыт: до 35000
Корпоративный центр: до 7000
6
Количество поддерживаемых организаций в разрезе бизнес-блоков
Разведка и добыча: до 30
Переработка и сбыт: до 70
Корпоративный центр: до 12
7
Количество пользователей в удаленном режиме
до 3000
8
Количество зарегистрированных заявок
до 1 500 000
9
Количество регионов
10
10
Уровень сервиса: % выполнения SLA
97,8–99,8
Источник: данные ООО «ЛУКОЙЛ-Технологии».

Основным инструментом КЦМ является специализированная система, которая производит непрерывный опрос оборудования и систем. Такими платформами служат «брендовые» продукты IBM Tivoli и Zabbix, а также могут рассматриваться и другие. Сопровождение и поддержка таких систем требует специальных ресурсов в количестве от 3 (минимум) до 5 (оптимально) специалистов.

Все объекты в периметре мониторинга КЦМ ранжируются по степени критичности для бизнес-процесса. В зависимости от критичности объекта считывается системой различный набор параметров, который позволяет судить о его состоянии и работоспособности – например, вплоть до показаний датчиков температур в ЦОД.

Мониторинг инфраструктуры и систем выполняется в специально оборудованном помещении, оснащенном комбинированными панелями с дашбордами и картами, например, для наблюдения за состоянием телекоммуникационного оборудования на производственных объектах компании. На каждом из объектов дежурным известен перечень оборудования, обеспечивающего доступ пользователей к корпоративным информационным ресурсам. Например, выбирается объект – ЦДНГ-12 Южно-Ягунского месторождения в Западной Сибири. На карте слева выводится перечень оборудования, справа – производственные объекты.

Другая ключевая информационная панель, или дашборд, показывает динамику параметров ЦОД, где на графике в динамическом режиме отражается доступность центров обработки данных и каналов передачи данных, или другими словами, Единого информационного пространства (ЕИП), которое обеспечивает работу пользователей в информационных системах. С помощью данной информационной панели осуществляется контроль работоспособности узлов ЕИП в различных регионах.

Отдельное внимание уделяется контролю системы удаленного доступа к корпоративным информационным ресурсам. В периоды массовой удаленной работы, как, например, в связи со всплесками пандемии COVID-19, такая система становится одной из наиболее критичных.

На следующей ключевой информационной панели может быть отражено состояние работоспособности всех корпоративных информационных систем, а также некоторых бизнес-критичных локальных информационных систем. Причем режим мониторинга настроен таким образом, что на панели отображаются только те системы, которые требуют постоянного внимания. Система индикации настроена так, что цифры в цветовых индикаторах по каждому из разделов означают количество информационных систем, для которых системой мониторинга регистрируются соответствующие события:

· красный – отказ, авария;

· желтый – предупредительное событие;

· зеленый – нормальное функционирование;

· синий – система выведена из эксплуатации.

В случае возникновения сбоев в работе оборудования специалисты КЦМ с помощью специальных программных инструментов на своих рабочих местах определяют характер, точку и причину отказа. В качестве примеров таких сбоев можно привести:

· отсутствие отклика информационной системы;

· отсутствие подачи электроэнергии на объект мониторинга;

· некорректные параметры, введенные в маршрутизацию;

· любой сбой в работе физического или виртуального оборудования.

Нормативное время реакции до оповещения службы поддержки установлено в пределах 20 минут. За это время инженеры КЦМ проводят диагностику проблемного оборудования или системы и устанавливают первопричину сбоя, а также определяют критичность инцидента и сервисы, на которые он влияет. Далее, следуя рабочим инструкциям, специалисты центра или самостоятельно выполняют действия по восстановлению нормальной работы оборудования или системы, либо, выполнив диагностику и определив, что сбой требует вмешательства службы поддержки на местах, привлекают специалистов подрядчика, которые будут устранять нештатную ситуацию непосредственно на месте. При этом КЦМ координирует и контролирует их действия, а также установленные Соглашением об уровне сервиса (SLA) нормативы. Например, при сбое на магистральном канале связи к решению инцидента оперативно привлекается провайдер связи, с которым на обслуживание конкретного канала заключен договор. Практика последних двух лет показывает, что КЦМ в состоянии самостоятельно устранить подавляющее число возникающих инцидентов.

Рассматривая вопрос об эффективности применения удаленного управления ИТ-ресурсами и системами в крупной организации, следует сделать допущение о некорректности рассмотрения КЦМ в качестве отдельной сущности, то есть в отрыве от централизованной модели управления и мониторинга ИТ-объектов в целом, поскольку КЦМ является безусловно ключевым, но всего лишь отдельным элементом общего процесса поддержки работоспособности ИТ-оборудования и систем. Таким образом, проводя сравнение ресурсов и операционных расходов, связанных с поддержанием централизованной модели по сравнению с ресурсами и расходами на поддержание традиционной, регионально-распределенной модели, следует отметить:

· централизованная модель управления оборудованием, в рамках которой:

o управление и мониторинг оборудования выполняется дистанционно группой администраторов;

o работы, требующие физического доступа к оборудованию, выполняются администраторами на площадке;

· традиционная модель управления оборудованием, в рамках которой:

o весь объем работ по настройке, управлению и мониторингу выполняется администраторами на площадке.

Для получения общей картины по ресурсам и затратам, связанным с централизованной и традиционной моделями управления, были сделаны сравнительные расчеты, включающие ресурсы ключевых сервисов, необходимых для поддержки определенного числа единиц серверного и сетевого оборудования, которое для компании «Лукойл» составило 14 978 единиц. В качестве ресурсов учитывались:

· администраторы сетевого оборудования;

· администраторы физических серверов;

· администраторы сетевого оборудования.

В качестве ключевых сервисов в расчет были включены:

· управление оборудованием;

· мониторинг работы серверного и сетевого оборудования;

· управление физическим доступом.

Сравнение результатов по количеству ресурсов приведено в таблице 2, а также на рисунке 1.

Таблица 2

Ресурсы, необходимые для поддержки серверного и сетевого оборудования для Традиционной и Централизованной модели управления

Объем оборудования
Традиционная модель (чел.)
Централизованная модель (чел.)
Отклонение (чел.)
Отклонение (%)
5000
132
68
64
48,48%
10000
264
134
130
49,24%
14978
395
198
197
49,87%
15000
396
201
195
49,24%
20000
528
266
262
49,62%
25000
660
332
328
49,70%
Источник: составлено на основе статистических данных текущих объемов ООО «ЛУКОЙЛ-Технологии» за 2021 год.

Рисунок 1. Зависимость объема человеческих ресурсов, необходимых для поддержки серверного и сетевого оборудования для традиционной и централизованной модели управления, от количества обслуживаемого оборудования

Источник: данные ООО «ЛУКОЙЛ-Технологии».

Таким образом, компания «Лукойл», перейдя на централизованную модель управления с КЦМ в качестве ключевого элемента, имеет эффект в виде двукратного снижения числа управленческого персонала (администраторов оборудования). Отметим отдельно, что данный анализ не включает эффект от снижения ресурсов на поддержку информационных систем, с учетом которого совокупный эффект получается значительно выше.

Выполнив конвертацию физических параметров анализа в финансовые, получаем результаты, представленные в таблице 3 и на рисунке 2.

Таблица 3

Операционные расходы, необходимые для поддержки серверного и сетевого оборудования для Традиционной и Централизованной модели управления

Объем оборудования
Традиционная модель (тыс. руб. / год)
Централизованная модель (тыс. руб. / год)
Отклонение (тыс. руб. / год)
Отклонение (%)
5000
321 692,35
122 394,27
199 298,09
61,95%
10000
643 384,71
241 188,70
402 196,01
62,51%
14978
962 640,00
356 383,30
606 256,70
62,98%
15000
965 077,06
361 783,05
603 294,01
62,51%
20000
1 286 769,42
478 777,57
807 991,85
62,79%
25000
1 608 461,77
597 572,00
1 010 889,77
62,85%



Источник: составлено на основе статистических данных ООО «ЛУКОЙЛ-Технологии» по объемам Группы ЛУКОЙЛ.

Рисунок 2. Зависимость объема операционных расходов, необходимых для поддержки серверного и сетевого оборудования для Традиционной и Централизованной модели, от количества обслуживаемого оборудования

Источник: данные ООО «ЛУКОЙЛ-Технологии».

Приведенный анализ расходов учитывает число администраторов в каждом из 10 регионов, где Компания осуществляет свою деятельность, их квалификацию и специализацию в зависимости от направления деятельности и уровень зарплат в зависимости от региона. Как видно из приведенного сравнения, компания «Лукойл» за счет перехода на Централизованную модель получила экономию операционных расходов в размере более 600 млн руб. в год.

Заключение. Изменения последних десятилетий отчетливо демонстрируют необходимость цифровой трансформации, которая оказывает всевозрастающее влияние на все стороны производственного процесса: планирование и производительность, качество и стоимость производства, маркетинг и менеджмент, безопасность и многое другое. Применение удаленного доступа при управлении нефтегазодобывающими организациями выступает одним из наиболее рациональных способов повышения их эффективности. Пример компании «Лукойл» убедительно доказывает всестороннее преимущество модели централизованного удаленного управления ИТ-ресурсами и системами с Корпоративным центром мониторинга в качестве ее ядра в крупной нефтегазовой компании, которое заключается в более прагматичном, надежном, устойчивом и гибком режиме мониторинга и реагирования, экономии как материальных, так и человеческих ресурсов, а также в существенной экономической выгоде по сравнению с децентрализованной и регионально-распределенной моделью.



Издание научных монографий от 15 т.р.!

Издайте свою монографию в хорошем качестве всего за 15 т.р.!
В базовую стоимость входит корректура текста, ISBN, DOI, УДК, ББК, обязательные экземпляры, загрузка в РИНЦ, 10 авторских экземпляров с доставкой по России.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241



Источники:
1. Klochko E., Fomenko N., Nekrasova V. Modelling of network mechanisms of management in the conditions of organizational development // Mediterranean Journal of Social Sciences. – 2016. – № 1. – p. 101-107.
2. Колесова С.Б., Некрасов В.И. Развитие бизнес-процессов обеспечения производства нефтедобывающих предприятий. / Монография. - Ижевск: Удмуртский государственный университет, 2012. – 62(168) c.
3. Бабкин А.В., Чистякова О.В. Цифровая экономика и ее влияние на конкурентоспособность предпринимательских структур // Российское предпринимательство. – 2017. – № 24. – c. 4087-4102. – doi: 10.18334/rp.18.24.38670.
4. Гарифуллин Б.М., Зябриков В.В. Цифровая трансформация бизнеса: модели и алгоритмы // Креативная экономика. – 2018. – № 9. – c. 1345-1358. – doi: 10.18334/ce.12.9.39332.
5. Мозговой А.И. Повышение эффективности управления за счет цифровизации экономики // Вестник Евразийской науки. – 2018. – № 5. – c. 37.
6. Умнова М.Г., Бусалова А.Д. Обзор тенденций в цифровизации предпринимательства и менеджмента // Экономика, предпринимательство и право. – 2020. – № 6. – c. 1689-1700. – doi: 10.18334/epp.10.6.110512 .
7. Ефимов Е.Н., Фоменко Н.М. Тенденции развития сетевой электронной среды // Системы управления и информационные технологии. – 2009. – № 2-1(36). – c. 122-126.
8. Фролов В.Г., Трофимов О.В., Мартынова Т.С. Анализ готовности металлургического предприятия к «Индустрии 4.0» и стратегия внедрения цифровых решений // Креативная экономика. – 2019. – № 6. – c. 1117-1132. – doi: 10.18334/ce.13.6.40708.
9. Халин В. Г., Чернова Г.В. Цифровизация и ее влияние на российскую экономику и общество: преимущества, вызовы, угрозы и риски // Управленческое консультирование. – 2018. – № 10(118). – c. 46-63. – doi: 10.22394/1726-1139-2018-10-46-63 .
10. Кравченко К.Ю. Информация – один из главныз продуктов, который производит и потребляет компания // Сибирская нефть. – 2017. – № 139. – c. 40-43.
11. Хамидуллин Р.Д. Удаленное управление процессами нефтегазодобычи на основе цифровой трансформации // Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом. – 2017. – № 8. – c. 25-30.
12. Хамидуллин Р.Д. Создание информационного решения по удаленному управлению добычей и контролю за разработкой нефтегазового месторождения // Нефть, газ и бизнес. – 2017. – № 8. – c. 26-31.
13. Хамидуллин Р.Д. Реализация концепции удаленного управления процессами разработки и добычи нефти и газа на основе организационной и цифровой трансформации // Нефть, газ и бизнес. – 2017. – № 12. – c. 18-22.
14. Хамидуллин Р.Д., Исмагилов Р.Р., Кан А.В. Выбор развития региональной инфраструктуры в условиях неопределенности добычи с использованием программного обеспечения «ЭРА: ИСКРА» // Нефтяное хозяйство. – 2017. – № 12. – c. 64-67. – doi: 10.24887/0028-2448-2017-12-64-67.
15. Хамидуллин Р.Д. Операционные модели управления процессами разработки и добычи нефтегазовых месторождений при проведении цифровой трансформации // Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом. – 2017. – № 12. – c. 53-59.
16. Хамидуллин Р.Д. Методический подход к организации удаленного централизованного управления процессами разработки актива и добычи нефти и газа на основе организационной и цифровой трансформации // Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом. – 2018. – № 5. – c. 27-32. – doi: 10.30713/1999-6942-2018-5-27-32.
17. Хабибуллин А.Р., Хамидуллин Р.Д., Лапето А.В., Фролов М.Ю. Подход к формированию системы показателей эффективности для операционной деятельности центров интегрированных операций (ЦИО) // Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом. – 2021. – № 3(195). – c. 22-27. – doi: 10.33285/1999-6942-2021-03(195)-22-27 .
18. Фоменко Н.М., Хамидуллин Р.Д. Концептуальные основы управления производственными системами в условиях удаленного доступа // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2021. – № 6-2. – c. 242-247. – doi: 10.17513/vaael.1771.