MƏLUMAT, ANALİTİKA VƏ SÜNİ İNTELLEKT

MƏLUMAT, ANALİTİKA VƏ SÜNİ İNTELLEKT

SOCAR Tech-in Məlumat, Analitika və SI departamenti məlumat infrastrukturundan istehsal SI sistemlərinə qədər geniş spektri əhatə edir. Məlumat Platformaları seysmik, rezervuar, maliyyə və əməliyyat məlumatlarını inqest edən Lakehouse arxitekturası üzərindədir. Məlumat İdarəetməsi sahiblik, keyfiyyət, soy xətti və saxlama çərçivələri ilə 9 ümumi müəssisə məlumat problemini həll edir. ML modellər məhsul keyfiyyəti proqnozu (T95, RON, RVP) və emal optimallaşdırmasını əhatə edir. Gözlənilən Xərc modeli ~8,6% SMAPE dəqiqliyi ilə satınalmanı dəstəkləyir.

Məlumat Platformaları və Mühəndisliyi

Müəssisə Məlumat Platforması və Sənaye Məlumat Toplama Çərçivəsi

Kateqoriya: Data Engineering   
Təyinat: Müəssisə miqyasında; Sənaye məlumat inteqrasiyası

Analitika, ML modelləri və SI iş yüklərini dəstəkləyən mərkəzləşdirilmiş Lakehouse əsaslı məlumat platforması. Real vaxt və toplu rejimlər ilə istehsal tarixçisi sistemlərindən vahid məlumat toplama. Üfüqi miqyaslana bilmə, vahid həqiqət mənbəyi, sürətli və effektiv emal, təhlükəsizlik və idarəetmə ilə açıq, ayrılmış arxitektura üzərində qurulub.
•    Maliyyə korporativ məlumatları, sənaye məlumatları, quyu məlumatları, rezervuar məlumatları, emissiya məlumatları, seysmik məlumatlar, neft & qaz hasilatı
•    İdarə panelləri & analitik iş yüklərini dəstəkləyir
•    Maşın öyrənmə modelləri
•    SI və LLM iş yükləri
 

Məlumat Analitikası və Biznes Kəşfiyyatı

Biznes Kəşfiyyatı İdarə Panelləri, Avtomatlaşdırılmış Hesabat və Əməliyyat Vizualizasiyası

Kateqoriya: Data Analytics     
Təyinat: Müəssisə miqyasında

Təşkilat performansının monitorinqi və KPI izlənilməsi, idarə panel ekran görüntüləri və Excel ixracı ilə planlaşdırılmış e-poçt hesabatlaması. Yuxarıdan aşağıya əməliyyatları KPI görünürlüyü ilə birləşdirən vahid UI platforması.
•    Qazma və filtrlə interaktiv vizualizasiyalar
•    Demək olar ki, real vaxtlı məlumat yeniləməsi
•    Öz-özünə xidmət analitikası
•    Əməliyyat görünürlüyü: performans tendensiyalarının və anormaliyaların dərhal aşkarlanması
 

Real Vaxtlı Əməliyyat Monitorinqi və Təhlükəsizlik Uyğunluğu Alətləri

Kateqoriya: Data Analytics   
Təyinat: Aşağı axın əməliyyatları

Yanğın izlənilməsi, təhlükəsizlik uyğunluğu və proses xəbərdarlıqları üçün real vaxtlı monitorinq həlləri.
 

Məlumat İdarəetməsi

Məlumat İdarəetmə Çərçivəsi

Kateqoriya: Data Governance   
Təyinat: Müəssisə miqyasında

Məlumat strategiyası, məsuliyyət, keyfiyyət, təhlükəsizlik və saxlama siyasətlərini əhatə edən hərtərəfli çərçivə. Məlumatın aydın olmayan yeri və mənasından icazəsiz girişə və uzun giriş proseslərinə qədər təşkilatların üzləşdiyi ən ümumi doqquz məlumat problemini həll edir.
•    Məlumat İdarəetmə Strategiyası — istiqamət müəyyənləşdirilməsi və investisiya fokuslanması
•    Məlumat Məsuliyyəti — sahiblik müəyyənləşdirilməsi və cavabdehliyinin tərifi
•    Məlumat Prioritetləşdirilməsi — ən yüksək dəyərli məlumat aktivlərinə fokuslanma
•    Metadata & Məlumat Soy Xətti — məlumatın nə olduğunun və haradan gəldiyinin təsviri
•    Məlumat Keyfiyyəti — monitorinq, risk idarəetməsi və proaktiv təkmilləşdirmə
•    Məlumat Təhlükəsizliyi — həssas aktivlərin təsnifatı və mühafizəsi
•    Məlumat Saxlanması — köhnəlmə siyasətləri və həyat dövrü idarəetməsi
•    Proseslər, Standartlar & Siyasətlər — idarəetmə əməliyyat modeli
 

Maşın Öyrənməsi və Analitika

Emal Məhsulunun Keyfiyyət Proqnozu və Proses Vahidinin Optimallaşdırılması

Kateqoriya: Data Science – ML & Optimization   
Təyinat: Aşağı axın emal əməliyyatları

Emal qarışdırma əməliyyatlarını optimallaşdırmaq üçün məhsul keyfiyyəti parametrlərini (T95, RON, RVP) real vaxtda proqnozlaşdıran maşın öyrənmə modelləri. Minimum xərclə məhsul spesifikasiyalarını ödəmək üçün müxtəlif emal axınlarının qarışdırılması üzrə optimallaşdırma modelləri. İstehsal prosesi vahidləri üçün proqnoz və optimallaşdırma modelləri (hidrokreklinq, koks, reforminq, hidrogen istehsalı).

Enerji Şəbəkəsi və Zavod Effektivliyinin Optimallaşdırılması

Kateqoriya: Data Science – ML & Optimization   
Təyinat: Aşağı axın neft-kimya əməliyyatları

Buxar və elektrik balanslaşdırması daxil olmaqla zavod enerji şəbəkələri üçün xətti optimallaşdırma modelləri. Enerji istehlakı dəyişkənliyinin əməliyyat amillərini müəyyənləşdirən SI əsaslı tövsiyə mühərriki.

Süni İntellekt Məhsulları və İntellektual Sistemlər

SOCAR LLM — Yerli Chatbot İnfrastrukturu

Kateqoriya: Data Science – Deep Learning  
Təyinat: Carbamide, Caspian AI Institute, Satınalma

"Sənədlərdə İtib Getmə" problemini həll edən SOCAR Group üçün unikal yerli chatbot infrastrukturu. 
•    Tam yerli — bulud asılılığı yoxdur
 

Manometrin Göstəricilərinin Aşkarlanması — Avtomatlaşdırılmış Sənaye Manometr Monitorinqi

Kateqoriya: Data Science – Deep Learning   
Təyinat: Aşağı axın – Carbamide; İstənilən aşağı axın aktivinə miqyaslana bilər

Sahədə əl ilə yığımı aradan qaldıran SI əsaslı avtomatlaşdırılmış manometr göstərici oxuma həlli. Təhlükə məruziyyətini azaldır və mərkəzi analitika platformalarına sorunsuz inteqrasiya edilmiş real vaxtlı məlumat təqdim edir.
•    Sahə görüntülərindəki alətləri müəyyənləşdirən manometr aşkarlama modeli
•    Dəqiq dəyər çıxarışı üçün iynə açar nöqtəsinə əsaslanan oxuma sistemi
•    Növbə əsaslı tapşırıq və hesabatla avtomatlaşdırılmış manometr monitorinq platforması
 

İlk Qırılma Nöqtəsi Seçimi Keyfiyyət Nəzarəti Avtomatlaşdırması

Kateqoriya: Data Science – Deep Learning
Təyinat: Yuxarı axın / Kəşfiyyat

İlk Qırılma Nöqtəsi Seçimi (FBP) fazasında adi keyfiyyət nəzarətini avtomatlaşdırmaq üçün sənaye standartı seysmik emal proqramı daxilindəki muxtar SI agenti. 6 aya qədər emal edə biləcək sorğularda FBP vaxtının 40%-nin keyfiyyət nəzarətinə sərf edilməsi problemini həll edir.
•    Qarşılıqlı əlaqə agenti xam geofiziki məlumatları vəziyyət yeniləmələrinə çevirir
•    Sintetik geofizikçi tendensiyaları, anormaliyaları müəyyənləşdirir və FBP şəkillərini qiymətləndirir
 

Neft Nasosu Nümunə Analizi — Dinamoqram Təsnifatı

Kateqoriya: Data Science – Deep Learning   
Təyinat: Yuxarı axın – Neft Hasilatı

Forma tanıma və statistik xüsusiyyətlər istifadə edərək nasos əməliyyat vəziyyətlərini təsnif edən avtomatlaşdırılmış nasos vəziyyəti analiz sistemi. Sahə mühəndislərinin yüzlərlə quyu əyrisini gündəlik əl ilə yoxlamasını aradan qaldırır.
•    Forma təsnifatı: qaz müdaxiləsi, klapan sızması, nasos ştanq qırılması, qeyri-kafi maye tədarükü
•    Çox formatlı avtomatlaşdırılmış hesabatlar
•    Güvən balları ilə anormal şərtlər üçün avtomatlaşdırılmış e-poçt xəbərdarlıqları
•    Əlavə işçi qüvvəsi olmadan yüzlərlə quyunun eyni vaxtda monitorinqi
 

Gündəlik Qazıma Hesabatları üçün məlumat emalı

Kateqoriya: Data Science
Təyinat: Yuxarı axın – Qazıma

Adi RPA alətlərinin həll edə bilmədiyi çətinliklərin öhdəsindən gələrək qeyri-strukturlaşdırılmış Excel fayllarından gündəlik qazıma hesabatı məlumatlarının çıxarılmasını avtomatlaşdıran SI agent pipeline-ı.
•    Birləşdirilmiş xanalar, sərbəst formatlı şərhlər, qeyri-strukturlaşdırılmış bölmələr və ardıcılsız Excel formatını idarə edir
•    Pipeline: ön emal & CSV çevrilməsi → LLM prompt konstruksiyası → LLM çıxarışı → son xəritələmələr və məlumat birləşdirilməsi
•    37.000+ gündəlik qazıma hesabatını emal edir

 

Sİ Əsaslı Biznes Tətbiqləri

Gözlənilən Xərc Proqnozu — SI Əsaslı Satınalma Qiymət Proqnozu

Kateqoriya: Data Science – AI / Procurement   
Təyinat: SOCAR Group Satınalma; Material idarəetməsi

Satınalma komandalarına məlumata əsaslanan mövqedən müzakirə aparmaq imkanı verən — satın alma tarixi və iqtisadi şəraitə görə material üçün təxmini "gözlənilən xərc" təqdim edən SI əsaslı zaman seriyası qiymət proqnozu modeli. Ənənəvi Ağırlıqlı Hərəkətli Ortalama (WMA) metodunu zənginləşdirilmiş, maşın öyrənmə əsaslı proqnozlarla əvəz edir.
•    İqtisadi göstəricilər daxildir: CPI (İstehlak Qiymətləri İndeksi), PPI (İstehsalçı Qiymətləri İndeksi) və LCI (Əmək Xərclərinin İndeksi)
•    Açıq əmtəə məlumatlarından istifadə edir: Qızıl, Brent neft, Nikel, Polad və 7 əlavə sıra
•    Sadə ağırlıqlı ortalamanın xaricindəki mürəkkəb, qeyri-xətti nümunələri öyrənir
•    Az sayda son satınalma müşahidəsi olduqda belə yaxşı performans göstərir
•    Maşın Öyrənmə modelləri və Neyron Şəbəkələri vasitəsilə SI əsaslı zaman seriyası proqnozu
•    Nəticə: ±2x MAE etibar intervalı bantları ilə qiymət proqnozu
•    Sübut edilmiş test dəqiqliyi: tutulmuş test məlumatlarında ~8,6% SMAPE