AI для нефтегаза
Практические решения на базе искусственного интеллекта, работающие с вашей текущей инфраструктурой: ERP, MES, SCADA, логами и даже Excel. Без необходимости полной замены ИТ-ландшафта.
Реальность индустрии
Большинство нефтегазовых компаний работают на фрагментированном ландшафте: 1C, остатки SAP, локальные MES / EAM / CMMS, Excel, почта и ручные сверки. Импортозамещение идёт поэтапно, а с января 2025 иностранное ПО на объектах КИИ запрещено.
Мы не предлагаем заменить все системы. Мы создаём интеллектуальный слой поверх существующих данных и выгрузок. Развёртывание on-prem и hybrid, отечественные LLM (GigaChat, YandexGPT), предсказуемый интеграционный контур.
Операционная эффективность
Снижение затрат за счёт автоматизации рутинных операций в логистике, МТО и документообороте.
Надёжность и контроль
Предиктивная аналитика сбоев оборудования и мониторинг критических ИТ-интеграций в реальном времени.
Знания и комплаенс
Управление корпоративной экспертизой и автоматический контроль соответствия регламентам.
Флагманские сценарии
Обработка первичных документов (OCR)
Распознавание счетов, УПД, накладных и актов с сопоставлением с данными в 1C / ERP. Трёхсторонняя сверка PO / поставка / счёт с маршрутизацией исключений. Пилот от 2-4 недель, сокращение ручной обработки на 70-80%.
Смотреть в каталогеМониторинг интеграций
AI-анализ логов взаимодействия SAP, 1C, MES и API-шлюзов. Оповещения по ролям и критичности вместо обнаружения проблем постфактум.
Смотреть в каталогеОборудование, ТОиР и калибровки
Единое представление по статусам, срокам инспекций и калибровок. Контроль сроков для Ростехнадзора. Пилот от 2-4 недель.
Смотреть в каталогеКорпоративная база знаний (RAG)
AI-ассистент с доступом к регламентам, ПТЭ, ГОСТам и внутренней документации. Ответы со ссылкой на источник. Развёртывание on-prem, включая отечественные LLM. Пилот 4-6 недель.
Смотреть в каталогеКаталог решений
Каждое решение можно запускать как узкий пилот на реальных данных, а затем расширять до промышленного контура. Нажмите на карточку, чтобы узнать подробности.
Следующий слой
После первых пилотов открывается стратегический контур
Предиктивное обслуживание
Выявление аномалий и деградации оборудования по данным эксплуатации и истории ремонтов.
Прогноз MRO / ЗИП
От статичного учёта к точному планированию запасов, дефицитов и приоритетов пополнения.
Process mining
Сквозной маршрут процесса: задержки, повторные действия, зависшие согласования в P2P и логистике.
Модель внедрения
От хаоса в данных к системному эффекту за 12 недель.
Диагностика
Аудит качества данных и выбор процесса с максимальным ROI. Обычно 1-2 недели.
Пилот
MVP на реальных данных за 2-8 недель в зависимости от сценария.
Масштабирование
Тиражирование на все подразделения и интеграция в контур ИТ.
Наш подход
- Работаем с "грязными" данными. Мы знаем, что в реальности данные в ERP не идеальны. Модели устойчивы к ошибкам ввода.
- Индустриальный масштаб. On-premise в закрытом контуре безопасности, отечественные LLM, без зависимости от западного SaaS.
- Фокус на имплементацию. Встраиваем AI в рабочие места операторов и диспетчеров, а не только в презентации.
Будущее индустрии строится на данных, которые у вас уже есть.
Мы помогаем превратить фрагментированную информацию в прозрачные процессы, предсказуемую надёжность и доступные знания.