Архитектуры управления добычей и подготовкой углеводородов на базе искусственного интеллекта и сквозной аналитики и их влияние на производительность труда, структуру занятости и налоговые поступления в ресурсозависимых регионах

Монография посвящена современным архитектурам управления добычей и подготовкой углеводородов, основанным на искусственном интеллекте и сквозной аналитике данных, и рассматривает их технологические и социально-экономические последствия для ресурсозависимых регионов. Авторы описывают, как цифровые платформы, объединяющие датчики промысловой инфраструктуры, системы управления производственными процессами и корпоративные хранилища, позволяют перейти от реактивного контроля к предиктивному управлению: прогнозированию отказов оборудования, оптимизации режимов работы скважин, повышению эффективности подготовки сырья и снижению потерь. Отдельное внимание уделяется проектированию целевых ИТ-ландшафтов и организационных контуров: ролям центров удаленного управления, моделям MLOps, требованиям к качеству данных и кибербезопасности, а также метрикам эффективности (OEE, удельные затраты, энергоемкость, простои). На примерах показано, как внедрение ИИ меняет производительность труда и структуру занятости: растет спрос на инженеров данных, аналитиков, специалистов по автоматизации, одновременно сокращается доля рутинных операций и меняются компетенции производственного персонала. Завершающие главы анализируют влияние цифровизации на налоговые поступления и бюджетную устойчивость регионов: через рост добычи и маржи, изменение фонда оплаты труда, инвестиционные циклы и возможные риски «технологической безработицы». Книга предлагает практические рекомендации для компаний и органов власти по управлению трансформацией и снижению социальных издержек.

ISBN 978-1-963992-64-9

DOI 10.25726/y9329-9962-7974-j