СИБУР получил экономический эффект 6,5 млрд рублей от внедрения цифровых технологий в 2024 году

В 2024 году компания реализовала более 250 проектов, направленных на цифровизацию и автоматизацию производственных и бизнес-процессов. Совокупный экономический эффект по итогам внедрения цифровых технологий за последние 7 лет  компания оценивает в 50 млрд рублей. Весомый вклад в этот результат вносят технологии искусственного интеллекта.

Ключевые проекты, связанные с цифровизацией, реализуются в производстве. На их долю приходится 3,4 млрд рублей от общей суммы экономического эффекта:

• проект по автоматизированному интеллектуальному видеонаблюдению,
• разработан и масштабирован на все предприятия компании решение «Инженерный стандарт» по управлению обучением, тестированием и допуском к самостоятельной работе персонала,
• завершено внедрение централизованного ИТ-решения по управлению процессами заводских лабораторий,
• установлены датчики промышленного Интернета вещей в ПАО «Нижнекамскнефтехим» и ПАО «Казаньоргсинтез»,
• использование на производстве решение «Прана» по предиктивной диагностике,
• проведены пилотные проекты остановочных ремонтов в цифровом инструменте «ГОРИЗОНТ».

Одним из основных направлений цифровой трансформации компании стало обеспечение технологической независимости. СИБУР намерен занять лидирующие позиции в разработке и внедрении MES-систем, инструментов технологического моделирования и предиктивного обслуживания в нефтегазохимической отрасли. В ближайшие 3-5 лет планируется пилотное тестирование решений (2024 год), их внедрение (2025 год) и последующее масштабирование на промышленных площадках компании. Полный переход на российское программное обеспечение возможен в течение пяти лет.

Искусственный интеллект стал стратегическим направлением для компании. В 2024 году была создана лаборатория ИИ, которая занимается оперативной проверкой гипотез о применении данной технологии для решения бизнес-задач. К концу года в лаборатории было зарегистрировано более 250 гипотез, из них 22 были созданы с использованием больших языковых моделей. Для проверки большинства гипотез используется машинное обучение. В качестве успешного примера можно привести создание ИИ-ассистентов для различных специалистов.