Details

Цель работы – разработка инструментария для проведения конкурентного анализа инновационного оборудования в нефтегазовой отрасли с применением методов глубокого обучения, направленного на повышение эффективности закупочной деятельности. Были решены следующие задачи: - изучены теоретические основы конкурентного анализа инновационного оборудования в нефтегазовой сфере; - проведен анализ деятельности компании ООО «Газпромнефть-Снабжение», её внешней среды и технологических потребностей; - создан алгоритм конкурентного анализа закупок инновационного оборудования с применением методов глубокого обучения; - оценена эффективность разработанного инструментария. Актуальность темы – необходимость внедрения цифровых технологий в закупочную деятельность предприятий нефтегазовой отрасли. Использование глубокого обучения автоматизирует анализ данных, минимизирует субъективные ошибки и повышает качество принимаемых решений. Объект исследования – закупочная деятельность на предприятиях нефтегазового комплекса, предмет – методы конкурентного анализа инновационного оборудования с применением глубокого обучения.  Практическая ценность работы заключается в автоматизация анализа данных для улучшения управленческих решений и повышения эффективности закупок. Источниками информации выступили отечественная и зарубежная научно-исследовательская литература, официальные Интернет-ресурсы, аналитические агентства, а также материалы производственной и преддипломной практики. Предложена методика конкурентного анализа, сочетающая блок обогащения данных с использованием нейросетей и сравнительную модель на основе взвешенного рейтинга.

The given work is to develop tools for conducting competitive analysis of innovative equipment in the oil and gas industry using deep learning methods aimed at improving the efficiency of procurement activities. The research set the following goals: - the theoretical foundations of the competitive analysis of innovative equipment in the oil and gas sector have been studied; - an analysis of the activities of Gazpromneft-Supply LLC, its external environment and technological needs has been carried out; - an algorithm for competitive analysis of innovative equipment purchases using deep learning methods has been created; - the effectiveness of the developed tools is evaluated. The relevance of the topic is the need to introduce digital technologies into the procurement activities of oil and gas industry enterprises. Using deep learning automates data analysis, minimizes subjective errors, and improves the quality of decisions made. The object of the research is procurement activities at oil and gas enterprises, the subject is methods of competitive analysis of innovative equipment using deep learning. The practical value of the work lies in automating data analysis to improve management decisions and improve procurement efficiency. The sources of information were domestic and foreign scientific research literature, official Internet resources, analytical agencies, as well as materials from industrial and postgraduate practice. A competitive analysis technique is proposed that combines a data enrichment unit using neural networks and a comparative model based on a weighted rating.