Куклина Евгения Анатольевна, доктор экономических наук, профессор кафедры бизнес-информатики
Санкт-Петербург
Saint Petersburg
Актуальность. Реализуемые в Арктическом макрорегионе принципиально новые инфраструктурные и производственные решения впоследствии могут быть масштабированы как в субарктических регионах, так и в стране в целом, что обусловливает значимость анализа арктических проектов, проблем, принимаемых решений и актуализирует исследования различных аспектов предметной области.Цель исследования: изучение содержания арктических проектов (в разрезе приоритетных проектов опорных зон развития), проблем и цифровых решений при их реализации. Задачи исследования: характеристика приоритетных проектов опорных зон развития; изучение передовых кейсов нефтегазовых компаний КНР и РФ в области искусственного интеллекта.Методы исследования: системный подход, логический анализ, синтез, контентанализ открытых источников, моделирование. Результаты. Внедрение цифровых технологий в реализации ресурсных арктических проектов заключается в предварительном применении интеллектуального оборудования, использования больших данных, машинного обучения и других ИT-технологий в обработке и анализе данных для разведки и разработки. Внедрение технологий ИИ в ресурсных отраслях только началось и, несмотря на полученный операционный эффект, пока не принесло желаемых масштабных результатов. Оценка эффективности инвестиционных арктических проектов должна базироваться на совокупности показателей коммерческой, социально-экономической и бюджетной эффективности. Предлагаемая концептуальная модель оценки экономической эффективности DT (Digital Twin) включает три уровня оценки в зависимости зрелости двойника и генезиса образования экономического эффекта. Максимальный экономический эффект от внедрения DT достигается за счет автоматизации принятия решений, интеграции DT в производственные процессы в реальном времени и значительного сокращения совокупных операционных расходов. Автономные и когнитивные DT высокого уровня зрелости обеспечивают управленческую гибкость, стратегическое повышение стоимости компании и возможность оперативного реагирования на изменения внешней среды.
Relevance. Fundamentally new infrastructure and production solutions implemented in the Arctic macroregion can subsequently be scaled both in the subarctic regions and in the country as a whole, which determines the importance of analyzing Arctic projects, problems, decisions made and updates research into various aspects of the subject area.Objective of the study: to study the content of Arctic projects (in the context of priority projects of development support zones), problems and digital solutions in their implementation. Research objectives: to characterize priority projects of development support zones; to study advanced cases of oil and gas companies of China and the Russian Federation in the field of artificial intelligence. Research methods: systems approach, logical analysis, synthesis, content analysis of open sources, modeling. Results. The introduction of digital technologies in the implementation of Arctic resource projects consists in the preliminary application of intelligent equipment, the use of big data, machine learning and other IT technologies in the processing and analysis of data for exploration and development. The implementation of AI technologies in the resource industries has just begun and, despite the operational effect obtained, has not yet brought the desired large-scale results. The assessment of the effectiveness of Arctic investment projects should be based on a set of indicators of commercial, socio-economic and budgetary efficiency. The proposed conceptual model for assessing the economic efficiency of DT includes three levels of assessment depending on the maturity of the twin and the genesis of the formation of the economic effect. The maximum economic effect from the implementation of DT is achieved through the automation of decision-making, the integration of DT into production processes in real time and a significant reduction in total operating costs. Autonomous and cognitive DT of a high level of maturity provide management flexibility, a strategic increase in the value of the company and the ability to quickly respond to changes in the external environment.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.