Цифровые двойники нефтедобывающих предприятий Республики Татарстан: опыт внедрения и проблемы межсистемной коммуникации (на примере ПАО «Татнефть»)
Another Title
Digital twins of oil producing enterprises in the Republic of Tatarstan: implementation experience and intersystem communication issues (based on the example of PJSC Tatneft)
Bibliographic entry
Юнусов, И. А. Цифровые двойники нефтедобывающих предприятий Республики Татарстан: опыт внедрения и проблемы межсистемной коммуникации (на примере ПАО «Татнефть») = Digital twins of oil producing enterprises in the Republic of Tatarstan: implementation experience and intersystem communication issues (based on the example of PJSC Tatneft) / И. А. Юнусов, Э. А. Гиздуллина // Материалы 2-ой Международной научно-технической конференции «Инженерная экономика», 20-21 ноября 2025 = Materials of 2nd International Scientific and Technical Conference «Engineering Economics», November 20-21 2025 / Белорусский национальный технический университет, Машиностроительный факультет ; редкол.: К. В. Якушенко (пред.), А. В. Арабей, С. Н. Ковшар [и др.] ; сост. К. Н. Шкаровская. – Минск : БНТУ, 2025. – С. 776-783.
Abstract
Аннотация. В статье проводится комплексный анализ внедрения цифровых двойников на нефтедобывающих предприятиях Республики Татарстан на примере ПАО «Татнефть» в 2024-2025 годах. Рассматриваются архитектурные решения, достигнутые экономические результаты, выявлены системные проблемы межсистемной коммуникации и предложены пути их решения. Представлены уникальные данные по эффективности внедрения, включая количественные показатели ROI, снижения эксплуатационных расходов и повышения точности прогнозирования.
Abstract in another language
The article provides a comprehensive analysis of the implementation of digital twins at oil production facilities in the Republic of Tatarstan, using the example of PJSC Tatneft in 2024-2025. The article examines the architectural solutions, the achieved economic results, identifies systemic problems in intersystem communication, and proposes solutions. The article presents unique data on the effectiveness of the imple-mentation, including quantitative indicators of ROI, reduced operating costs, and improved forecasting accuracy.