Анализ влияния технологий больших данных на закупочную деятельность предприятий нефтегазовой отрасли
Автор: Архипов А.В.
Журнал: Экономика и бизнес: теория и практика @economyandbusiness
Статья в выпуске: 4 (122), 2025 года.
Бесплатный доступ
Данная работа посвящена исследованию влияния технологий больших данных на закупочную деятельность предприятий нефтегазовой отрасли. Рассматриваются ключевые аспекты внедрения технологий больших данных в процессы планирования потребностей, управления запасами и анализа поставщиков. Особое внимание уделяется вопросам интеграции цифровых инструментов и методов анализа больших данных с существующими информационными системами предприятий (ERP, MES, CRM, SCM). Анализируются подходы к прогнозированию спроса, включая традиционные количественные и качественные методы, а также комбинированные подходы, сочетающие обе стратегии. Исследуется применение технологий анализа больших данных и машинного обучения для повышения точности прогнозов и снижения рисков, связанных с управлением поставщиками. Описываются преимущества мультиагентных систем и методов нечеткой логики в выборе надежных поставщиков. Приведены примеры успешных практик крупных российских и международных компаний, таких как BP, Сибур и ММК. Работа направлена на выявление ключевых проблем и барьеров, возникающих при внедрении технологий больших данных, и предлагает пути их преодоления. Результаты исследования подтверждают значительный потенциал технологий больших данных для улучшения закупочной деятельности и повышения конкурентоспособности предприятий нефтегазового сектора.
Закупочная деятельность, закупки, нефтегазовая компания, мультиагентные системы
Короткий адрес: https://sciup.org/170209790
IDR: 170209790 | DOI: 10.24412/2411-0450-2025-4-21-26
Analysis of the impact of big data technologies on the purchasing activities of oil and gas industry enterprises
This paper is devoted to the study of the impact of big data technologies on the purchasing activities of oil and gas industry enterprises. The key aspects of the implementation of big data technologies in the processes of demand planning, inventory management and supplier analysis are considered. Particular attention is paid to the issues of integrating digital tools and methods for big data analysis with existing enterprise information systems (ERP, MES, CRM, SCM). Approaches to demand forecasting are analyzed, including traditional quantitative and qualitative methods, as well as combined approaches that combine both strategies. The application of big data analysis technologies and machine learning to improve the accuracy of forecasts and reduce the risks associated with supplier management is explored. The advantages of multi-agent systems and fuzzy logic methods in selecting reliable suppliers are described. Examples of successful practices of large Russian and international companies, such as BP, Sibur and MMK, are given. The work is aimed at identifying key problems and barriers that arise when implementing big data technologies and suggests ways to overcome them. The results of the study confirm the significant potential of big data technologies for improving procurement activities and increasing the competitiveness of oil and gas companies.
