🎯
Как энергетика переходит на автономные системы

ADNOC Gas запустит роботов и ИИ-систему Cantilever на своих предприятиях для инспекции активов и предсказательного обслуживания с целью сэкономить $300 млн за пять лет

Это не просто о технологии: подход к данным как к топливу для ИИ меняет всю энергетическую отрасль

Триггер: первый робот, произведённый в ОАЭ, уже работает на объектах ADNOC Gas

Когда данные становятся стратегией

Энергетика долго жила по правилу: чинить, когда сломается. Теперь система меняется на диаметрально противоположную. В ноябре 2025 года ADNOC Gas объявила о трёхлетней программе внедрения робототехники и искусственного интеллекта для трансформации всего цикла инспекции и обслуживания своих объектов.

Партнёрами выступают Gecko Robotics — компания, которая с 2023 года уже работала с ADNOC Gas, и AIQ — провайдер искусственного интеллекта, расширяющий экосистему решений ADNOC. Ключевой элемент: Cantilever, платформа Gecko, которая интегрирует данные робототехники с операционными системами и аналитикой.

💰
Финансовое влияние: $300 млн за пять лет

Программа даёт $60 млн экономии в год через сокращение простоев, оптимизацию графиков обслуживания и продление ресурса активов

Этот ROI достижима за счёт: 1) предсказательного обслуживания вместо плановых остановок, 2) снижения непредвиденных отказов, 3) автоматизации инспекции

Архитектура решения: от пикселя к решению

Cantilever работает как единая «умная» платформа, которая собирает данные на трёх уровнях:

1. Уровень восприятия: роботы Gecko проводят инспекцию трубопроводов, резервуаров и оборудования. Впервые ADNOC Gas получит робота, который произведён в ОАЭ — это символично для локализации технологий.

2. Уровень обработки: ИИ-модели анализируют снимки и данные со скоростью, невозможной для человека. Система выявляет коррозию, трещины, деградацию материалов на ранних стадиях.

3. Уровень принятия решений: натуральный язык запросов. Инженеры могут просто спросить систему: «Какие активы требуют обслуживания в следующие 30 дней?» — и получить приоритизированный список с рекомендациями.

⚠️
Контекст: почему энергетика движется к этому сейчас

Энергетические компании столкнулись с парадоксом: запас прочности оборудования исчерпывается, но штаты инженеров всё сокращаются

Предсказательное обслуживание решает это: система автоматически предупреждает о проблемах, а не ждёт аварий

Как это работает на практике

Программа реализуется в три этапа:

Год 1 (2025–2026): совместное развёртывание и моделирование данных. Роботы начинают собирать информацию о состоянии активов в масштабе портфеля ADNOC Gas. Система обучается на реальных данных конкретного предприятия.

Годы 2–3: масштабирование и оптимизация. Платформа получает доступ к более широкому набору систем. AI-модели улучшаются, точность прогнозов растёт.

«Эффективность, снижение затрат и повышение безопасности — вот цель нашего пути ИИ-трансформации. Такая парадигма позволяет нам одновременно улучшить надёжность активов и снизить риски.— Фатема Аль Нуаими, генеральный директор ADNOC Gas
🚀
Ключевой индикатор успеха

Сокращение незапланированных остановок. Если предсказательная система будет точной, то внеплановые откази оборудования упадут на 30–50%, что равно высвобождению пропускной способности и переводу затрат на предсказательное обслуживание (дешевле реактивного)

Почему это точка перелома для отрасли

ADNOC Gas не первая, кто пробует роботизацию. Но масштаб и интеграция отличают эту программу. Вот почему это значительно:

1. Локализация технологии. Gecko планирует производить роботов в ОАЭ (первый уже собран). Это означает, что критическая инфраструктура будет менее зависима от глобальных цепочек поставок.

2. Интеграция в экосистему ADNOC. AIQ не просто добавляет слой ИИ — она встраивает его в более широкую цифровую трансформацию ADNOC, создавая сетевые эффекты.

3. Открытость к другим операторам. Jake Loosararian, CEO Gecko, указал: «Данные — это топливо для ИИ». Gecko готов расширяться на другие объекты ADNOC Group. Это знак, что модель может тиражироваться.

Что нужно отслеживать в ближайшие 12–24 месяца

Метрика 1: точность предсказаний. Будет ли система выявлять проблемы за 30 дней до отказа? Или срок будет меньше? От этого зависит экономия.

Метрика 2: скорость внедрения. Расширится ли программа на другие подразделения ADNOC в первый год? Или будет локальная пилотная версия?

Метрика 3: конкурентные ответы. Будут ли другие нефтегазовые операторы (Saudi Aramco, Shell, TotalEnergies) анонсировать аналогичные программы? Это значит, что тренд становится стандартом отрасли.

Сценарий оптимистичный: программа даёт $60 млн экономии в год, масштабируется на весь ADNOC Group к 2027, создавая образец для отрасли.

Сценарий реалистичный: экономия окажется на уровне 60–70% от прогноза, внедрение замедлится из-за организационных барьеров, но всё равно обеспечит положительный ROI.

Сценарий консервативный: техническая часть работает, но внедрение затягивается, экономия меньше $30 млн в год. Тем не менее, это всё ещё инвестиция, которая окупится за 2–3 года.

Узнать больше

Gecko Robotics — платформа Cantilever

Решение для инспекции и анализа критической инфраструктуры. Объединяет робот-инспектор с ИИ для предсказательного обслуживания.

Перейти на сайт

AIQ — AI для enterprise operations

Платформа для развёртывания ИИ-моделей в операционных системах критической инфраструктуры. Фокус на edge intelligence и натуральный язык.

Перейти на сайт

ADNOC Gas — официальный пресс-релиз

Анонс программы сотрудничества, детали по финансированию, графику внедрения и ожидаемому ROI.

Прочитать релиз

Главное о текущем статусе

Ключевой шаг: автономные системы и предсказательный ИИ больше не хипотеза. Это промышленный инструмент, который уже внедряется в критической инфраструктуре с чётким ROI. ADNOC Gas своей программой задаёт темп для всей энергетической отрасли.

Источники информации

Материал подготовлен на основе официального пресс-релиза ADNOC Gas (1 ноября 2025), информации от Gecko Robotics и AIQ, а также аналитических данных о парадигме сдвига в предсказательном обслуживании энергетической отрасли. Данные актуальны на 2 ноября 2025 года.