AI Dövründə Neft-Qazda Head of Operations Nə Dəyişir?

2025-ci ilin sonuna yaxın Xəzər regionunda operasiyalar rəhbərliyi artıq “işlərin getməsinə nəzarət” rolu deyil. Bu, rəqəmlə idarə olunan təhlükəsizlik, real vaxtda qərarvermə və müştəri qarşısında ölçülə bilən performans deməkdir. Socar Cape-in “Head of Operations” vakansiyası buna yaxşı nümunədir: elanda ən çox təkrarlanan ideya **“təhlükəsiz operativ çatdırılma, data və proses intizamı”**dır.

Mənim müşahidəm budur: Azərbaycanda neft-qaz şirkətləri süni intellekti (və ümumilikdə analitikanı) “İT layihəsi” kimi yox, operasiya idarəçiliyinin dili kimi qəbul etməyə başlayanda nəticə verir. Bu yazı “Azərbaycanın Energetika və Neft-Qaz Sektorunu Süni İntellekt Necə Dəyişdirir” seriyasının bir hissəsidir və konkret bir sualı praktik şəkildə açır: AI dövründə Head of Operations hansı bacarıqlarla fərqlənir və bunu şirkət daxilində necə qurur?

Vakansiya bizə nə deyir: rolun mərkəzində data və təhlükəsizlik var

Socar Cape-in elanı klassik əməliyyat məsuliyyətlərini sadalayır: istehsalın idarəsi, satınalma və təchizat zənciri, büdcələr, keyfiyyət təminatı, audit-inspeksiya planları, müştəri kommunikasiyası. Amma diqqət edin: bu siyahının “gizli mövzusu” var — metriklər və standartlaşdırılmış idarəetmə.

Başqa sözlə, Head of Operations artıq yalnız “menecer” deyil; o, operasiya sisteminin memarıdır.

Bu, AI ilə birbaşa əlaqəlidir, çünki süni intellekt yalnız iki halda fayda verir:

• Proseslər standartdır (kim nəyi, nə vaxt, necə edir).
• Data etibarlıdır (eyni hadisə hər kəs tərəfindən eyni cür ölçülür).

Elanda “Evaluate overall company performance by gathering, analysing and interpreting data and metrics” kimi cümlələrin olması təsadüfi deyil. Bu rolun işinin yarısı ölçmək, digər yarısı ölçülən şeyi yaxşılaşdırmaqdır.

“Safe Operational Delivery” niyə AI gündəminin başlanğıcıdır?

Vakansiyada təhlükəsizlik mövzusu çox güclüdür: risk assessment, method statements, toolbox talk intizamı, insident zamanı müştəri ilə koordinasiya, H&S siyasəti, IOSH, COSHH. Bu vurğu göstərir ki, AI ilk növbədə təhlükəsizliyin proqnozlaşdırılması və intizamın avtomatlaşdırılması üçün lazımdır.

Praktik nümunələr:

• Yaxın-qəza (near-miss) bildirişlərindən trendlərin çıxarılması və “növbəti insident harada ola bilər?” sualına cavab.
• İş icazələri (permit-to-work) və iş nəzarəti prosedurlarında uyğunsuzluqların avtomatik aşkarlanması.
• Audit tapıntılarının tematik qruplaşdırılması: “ən çox təkrarlanan kök səbəblər” və “ən çox risk yaradan davranışlar”.

Süni intellekt bu işləri “insanın yerinə” görmür. Amma rəhbərin diqqətini doğru yerə yönəldir.

AI əməliyyat rəhbərini necə “data rəhbərinə” çevirir?

Əməliyyat rəhbərliyi ən çətin idarəetmə növüdür, çünki eyni anda həm sahə (offshore/onshore), həm də ofis, həm də müştəri masası var. AI burada üç istiqamətdə rolu dəyişir: qərarvermənin sürəti, proses intizamı və resurs planlaması.

1) Qərarvermə: “günlük report”dan real vaxta keçid

Ən böyük dəyişiklik budur: əvvəl performans həftəlik/aylıq təqdimatlarda “geriyə baxış” idi. İndi hədəf real vaxtdır.

Head of Operations üçün bu, belə görünür:

• Aktivlər üzrə canlı KPI paneli: plan/fakt, downtime, HSE göstəriciləri, kritik materialların səviyyəsi.
• Proqnoz: “bu sürətlə gedərsə, ay sonu SLA pozulacaq” tipli erkən xəbərdarlıq.
• Qərar gündəliyi: hansı qərar hansı data ilə verildi və nəticəsi nə oldu.

Bunlar olmadan AI “demo” kimi qalır.

2) Proses intizamı: AI-nin sevdiyi şey standart əməliyyatdır

Əksər şirkətlər AI-yə tez qaçır, amma SOP-lar (standard operating procedures) köhnədir. Vakansiyada “Develop and implement policies and procedures…” hissəsi ona görə önəmlidir ki, AI üçün ən böyük investisiya model deyil, prosedurdur.

Head of Operations-un burada işi:

• Proses xəritəsi: kritik iş axınları (iş icazəsi, material tələbi, mobilizasiya, təmir planı).
• “Single source of truth”: eyni KPI-nı 3 fərqli Excel-dən yox, vahid sistemdən almaq.
• Dəyişiklik idarəetməsi: sahədəki komanda yeni qaydaya necə keçir?

3) Resurs və təchizat planlaması: xərci ən çox burada uduruq

Elanda satınalma, inventar və təchizat zənciri bir neçə dəfə təkrarlanır. Neft-qazda xərclərin “gizli sızması” adətən üç yerdə olur:

• Yanlış ehtiyat səviyyəsi (overstock/stockout)
• Gecikmiş mobilizasiya və logistika
• Təmirin planlanmaması (reaktiv maintenance)

AI burada praktik alətlər verir:

• Tələb proqnozu (spare parts): mövsümi və əməliyyat ritminə görə.
• Vendor performans skoru: gecikmə, keyfiyyət uyğunsuzluğu, qiymət dəyişkənliyi.
• Preventive/predictive maintenance: sensor və iş tarixçəsi əsasında.

Bu funksiyalar “Head of Operations” üçün bir məqsədə işləyir: eyni resursla daha stabil xidmət.

Vakansiyada yazılan tələbləri AI bacarıqlarına “tərcümə” edək

Elan bir çox klassik tələbi sadalayır (liderlik, qərarvermə, analitika, danışıqlar). AI-lə işləyən əməliyyat rəhbəri üçün bunları daha konkret dillə belə oxumaq olar.

Analitika bacarığı nə deməkdir?

Bu, “Excel bilirəm” deyil. Bu, operasiya sualını data sualına çevirmək bacarığıdır.

Məsələn:

• “Niyə downtime artıb?” → avadanlıq tipi, hava şəraiti, briqada, ehtiyat hissəsi gecikməsi üzrə parçalama.
• “HSE insidentləri niyə təkrarlanır?” → kök səbəb qrupları, iş növü, növbə saatı, podratçı profili.

Başlamaq üçün ideal minimal set:

• KPI dizaynı (leading vs lagging)
• Root cause analysis (RCA)
• Dashboard oxuma intizamı

Liderlik artıq “komandaya motivasiya”dan ibarət deyil

AI-dən istifadə edən komandalar üçün liderlik iki yeni mövzu gətirir:

• Data mədəniyyəti: “hiss edirəm” yox, “göstərirəm”.
• Sahə ilə rəqəmsal komandanın ittifaqı: İT-nin dili ilə sahənin dili eyni deyil.

Head of Operations bu iki dünyanı barışdırmalıdır. Yoxsa sistem qurulur, amma istifadə edilmir.

H&S biliyi AI üçün niyə şərtdir?

Çünki təhlükəsizlik dataları ən “həssas” datalardır: reputasiya, hüquqi risk, müştəri etibarı. AI ilə burada ən vacib prinsip budur: avtomatlaşdırma intizamı artırmalıdır, kağız üzərində gözəl görünməməlidir.

Praktik qayda:

• Hər yeni analitika “kim nəyi dəyişəcək?” sualına cavab verməlidir.

90 günlük praktik plan: yeni Head of Operations AI gündəmini necə qurar?

Bu rol üçün müraciət edənlərə (və işə götürənlərə) ən faydalı şey konkret plan olur. Mən olsaydım, ilk 90 günü belə bölərdim.

0–30 gün: Xəritə + data inventarı

Hədəf: “nəyi bilmirik?” sualını bağlamaq.

• Kritik proseslərin siyahısı (offshore/onshore)
• KPI-ların siyahısı və mənbələri
• Ən çox təkrarlanan insident və uyğunsuzluqlar
• Müştərinin gözləntiləri: SLA, AAR/QPR formatı

Çıxış sənədi: Operasiya Scorecard v1 (10–15 KPI) və data sahibləri.

31–60 gün: 2 sürətli pilot (HSE + səmərəlilik)

Hədəf: “AI bizim üçün realdır” hissini yaratmaq.

• Pilot 1: near-miss və insident datalarında trend analizi + tədbir siyahısı
• Pilot 2: inventar/planlama üzrə bir xəttdə stockout risk modeli (sadə proqnoz)

Burada incə məqam: “mükəmməl model” yox, işləyən vərdiş.

61–90 gün: Ölçmə intizamı və miqyaslama

Hədəf: pilotu rutinə çevirmək.

• Həftəlik “ops review” gündəliyi: 60 dəqiqə, yalnız KPI və tədbirlər
• Dashboard və reporting standartı
• Təlim: sahə rəhbərləri üçün “KPI oxuma və qərarvermə”

Bu mərhələdə Head of Operations artıq “təkcə idarə etmir”, sistem qurur.

Tez-tez verilən suallar (və qısa cavablar)

AI əməliyyatlarda iş yerlərini azaldacaq?

Bəzi rutin report işləri azalacaq. Amma yaxşı şirkətlərdə bu, ixtisar deyil, insan vaxtının daha kritik işlərə yönəlməsi deməkdir: riskin azaldılması, planlama, müştəri idarəetməsi.

Offshore/onshore mühitdə AI üçün ən böyük maneə nədir?

Ən böyük maneə sensor deyil, sistem deyil. Data keyfiyyəti və proses intizamıdır. Eyni hadisə müxtəlif formada qeyd olunursa, model səhv “öyrənəcək”.

Head of Operations üçün ən dəyərli texnoloji bacarıq hansıdır?

Kod yazmaq yox. Doğru sualı vermək və KPI-ları düzgün qurmaq. Yaxşı sual yaxşı modeldən daha qiymətlidir.

Bu vakansiya niyə seriyamız üçün yaxşı siqnaldır?

Azərbaycanın energetika və neft-qaz sektorunda süni intellekt söhbəti çox vaxt “texnologiya” səviyyəsində qalır. Halbuki real dəyişiklik əməliyyat rəhbərliyi səviyyəsində başlayır. Socar Cape-in “Head of Operations” elanı göstərir ki, bazar artıq belə rəhbərlər axtarır: təhlükəsizliyi ölçən, performansı data ilə idarə edən, müştəri qarşısında nəticəni izah edən.

Əgər siz bu sahədə rəhbərsinizsə, özünüzdən bir sual soruşun: Sizin ən kritik 10 KPI-nız sabah səhər saat 9-da real vaxtda masanızda olacaqmı? Yoxdursa, AI strategiyası deyil, əvvəlcə operasiya sistemi lazımdır.

Biz bu seriyada növbəti yazılarda konkret alətlərə (HSE analitikası, predictive maintenance, supply chain analitikası) daha dərindən girəcəyik. Siz də şirkətinizdə AI ilə əməliyyatların idarəsini qurmaq istəyirsinizsə, ilk addım sadədir: KPI-ları, data sahibliyini və qərar icrasını eyni masada birləşdirin.