Нефтегазовые компании активно внедряют цифровые решения в свои логистические сети с целью оптимизации процессов и увеличения эффективности бизнеса. В рамках исследования были выявлены текущие задачи управления цепочками поставок в нефтегазовой отрасли и их потенциальные решения за счет использования цифровых технологий. В результате была разработана модель управления цепочками поставок нефтегазовой отрасли на основе блокчейн-технологий BCSCM O&G (Blockchain-based Oil and Gas Supply Chain Model) с применением смарт-контрактов и интернета вещей (IoT) (Internet of Things). Экспериментальное моделирование функционирования с имитацией работы IoT на различных этапах цепи поставок подтверждает потенциал для улучшения управления цепями поставок, обеспечивая прозрачность, надежность и оперативность получения результатов. Запись данных от IoT в блокчейн предоставляет участникам цепочки поставок доступ к точной и актуальной информации в режиме реального времени, что уменьшает риск допущения ошибок и число манипуляций. Смарт-контракты автоматизируют выполнение условий договоров, что способствует повышению эффективности и снижению затрат. Внедрение блокчейн-технологий в сочетании с IoT не только улучшает контроль процессов, но и позволяет формировать более безопасные и оптимальные цепочки поставок. Эти инновационные подходы ведут к пересмотру традиционных методов управления, создавая более устойчивые и конкурентоспособные модели, соответствующие требованиям современного рынка. Таким образом, цифровая трансформация управления цепочками поставок в нефтегазовой отрасли представляет собой важный шаг к повышению общей эффективности и устойчивости бизнеса.

In this article actual topics concerned with mechanical properties of bulk materials, usage of computer vision and artificial neural networks in this research are discussed. The main principles of the system for analysis of bulk materials mechanical characteristics are described. Bulk material outflow behaviour with predefined parameters (particles shapes and radius, coefficients of friction, etc.) was modelled. The outflow was modelled from the calibrated conical funnel. Obtained dependencies between mechanical characteristics and pile geometrical properties are represented as diagrams and graphs.

Qualification of employees who operate technological processes directly influences the safety of production. However, the employees’’ qualification cannot completely exclude human factor.
Today, there are many technologies that can minimize or eliminate human factor impact on production safety ensuring. The augmented reality technology is an example of this technology.
Nowadays, the augmented reality technologies and industrial technologies integration process moves to a new level of development. These technologies have huge experience, which has been accumulated in a long period of time. -This new level turns available by this experience combination and integration; it brings additional profit to the enterprise and can be a basis for completely new technologies. This paper shows an example of combination of augmented reality technology and oil pumps maintenance. For researching of efficiency of augmented reality system for oil pump maintenance, the laboratory unit with Grundfos vertical electric centrifugal pump (CR15-4 A-FGJ-AE-HQQE) was used. The laboratory unit is a physical model of one of the continuous oil processes. The oil pump of this laboratory unit is object of this research. The algorithm of servicing of oil pump was developed. The test of system and algorithms were carried out with four groups of people: the first one had only instructions to use on hand, the second one only used the internal recommendations of the system, the third one used only the help of an expert, and the fourth used internal recommendations and, if necessary, contacted the expert. The results show the efficiency and actuality of augmented reality technology for maintenance of industrial equipment, especially for the equipment operated in remote Arctic conditions.