Газпром нефть ускоряет импортозамещение и укрепляет цифровую независимость
Технологическая независимость
На годовом собрании акционеров в Москве Александр Дюков сообщил, что "Газпром нефть" заменила свыше 90% зарубежных ИТ-решений и сформировала крупнейшую среди промышленных предприятий независимую технологическую экосистему. По итогам 2025 года цифровая инфраструктура компании показала полную устойчивость: производство работало без системных сбоев, а новые проекты ввели в эксплуатацию строго по графику. В компании подчеркнули, что "в условиях перехода отрасли к разработке трудноизвлекаемых запасов углеводородов технологический суверенитет стал необходимостью для стабильности бизнеса", что отражает стратегическую значимость собственных технологий для долгосрочного развития.
Цифровые решения
По данным компании, 60% углеводородов "Газпром нефть" добывает с применением цифровых двойников месторождений, что позволяет оптимизировать разработку и снизить риски. В виртуальной среде создано более трех тысяч интеллектуальных моделей производственной инфраструктуры, которые обеспечивают точное планирование работ и контроль процессов. Разработки в сфере искусственного интеллекта ускорили анализ геологической информации в шесть раз, повысили объемы выпуска нефтепродуктов и расширили линейку готовой продукции. На Севере компания снизила логистические затраты благодаря прогнозным алгоритмам и автоматизации маршрутов. К 2028 году все действующие ИИ-модели объединят в единый цифровой двойник компании, что станет основой для дальнейшего масштабирования управления производством.
Аппаратные решения
Компания обеспечила технологическую независимость и в аппаратной части, сформировав резерв комплектующих для промышленного оборудования. Вместе с российскими производителями инженеры разработали комплексы для эксплуатации сложных скважин и проведения многостадийного гидравлического разрыва пласта. Эти решения позволяют поддерживать стабильные темпы бурения и адаптировать оборудование под различные геологические условия. Акцент на собственные разработки снижает технологические риски и дает компании большую гибкость при планировании проектов в регионах с повышенной нагрузкой на оборудование.
Система Алхимик
Одним из ключевых примеров внедрения искусственного интеллекта стала система "Алхимик", предназначенная для разработки автомобильных и индустриальных масел. Как сообщил на собрании Никита Аничкин, технология анализирует параметры оборудования и предлагает оптимальные рецептуры смазочных материалов. Такой подход сократил срок перехода от разработки к запуску производства более чем в шесть раз — до 1–2 месяцев. Инженеры и ученые научно-исследовательского центра "Газпромнефть-смазочные материалы" во Фрязине используют платформу для моделирования будущих продуктов: специалисты задают вязкость, плотность и щелочное число, а алгоритм машинного обучения сопоставляет эти параметры с 15-летней базой лабораторных тестов и автоматически подбирает оптимальные сочетания масел и присадок.
Подписывайтесь на наш канал в MAX: все главные новости о финансах, ничего лишнего!