Архив Нефть и газ · Нефтепереработка
ENEOS: ИИ планирует рейсы нефтяных танкеров, экономия не менее 1 дня в месяц
По данным ENEOS, ИИ на основе математической оптимизации составляет ежемесячный план рейсов танкеров, доставляющих нефть с Ближнего Востока в Японию. Работа над планом сократилась не менее чем на 1 день в месяц, качество плана выросло.
/01 · ключевые результаты
-
результат
не менее 1 дн. в месяц
сокращение работы над ежемесячным планом рейсов танкеров
ENEOS Holdings, блог компании, 26.12.2025
в месяц, по данным на декабрь 2025 года · планирование доставки сырой нефти с Ближнего Востока на предприятия ENEOS в Японии
данные компании
оценка strategai
Оценку не приводим: компания не раскрывает трудозатраты на планирование и стоимость рейсов в расчёте на план
По данным ENEOS, ИИ на основе математической оптимизации составляет ежемесячный план рейсов танкеров, доставляющих нефть с Ближнего Востока в Японию. Работа над планом сократилась не менее чем на 1 день в месяц, качество плана выросло.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- ENEOS Holdings
- Отрасль
- Нефть и газ · Нефтепереработка
- Функция
- Цепочка поставок, закупки и логистика
- Задача
- Маршрутизация и диспетчеризация
Технология
- Класс AI
- Оптимизация и поддержка решений
- Тип решения
- Собственная разработка
Внедрение
- Стадия
- Промышленная эксплуатация, на 26.12.2025
- География
- Япония
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
ENEOS закупает сырую нефть в основном на Ближнем Востоке и доставляет её из Персидского залива примерно в 10 пунктов приёма в Японии; рейс в одну сторону занимает около 20 дней. Компания использует несколько десятков крупнотоннажных океанских танкеров в месяц, один рейс обходится в несколько сотен миллионов иен. План рейсов составляется ежемесячно: в каком порту, какой сорт и сколько нефти грузить и куда её доставить, с учётом потребностей каждого НПЗ. Раньше план готовили сотрудники отдела планирования поставок в электронных таблицах, опираясь на опыт. Число возможных маршрутов только для одного танкера исчисляется сотнями тысяч, и было неясно, минимизирует ли план затраты на суда.
Что
Решение
ENEOS применяет ИИ на основе математической оптимизации, рассчитанной на быстрые вычисления. Пользователь задаёт исходные данные — объёмы закупки каждого сорта нефти, число судов и другие условия — и одним нажатием кнопки запускает расчёт. Программа строит виртуальную модель с портами Ближнего Востока, японскими НПЗ и судами, а затем автоматически и с полным перебором вариантов рассчитывает, как должен двигаться каждый танкер, чтобы минимизировать затраты на суда и доставить каждому НПЗ нужную нефть. Решение разработано собственными силами: им занимается группа анализа данных отдела ИИ-инноваций ENEOS Holdings.
Как
Внедрение
Главной трудностью проекта компания называет разрыв между реальными условиями и моделью: все практические ограничения и требования пришлось перевести в математическую форму, и в ходе пилотных испытаний регулярно обнаруживались упущенные условия. По данным ENEOS на декабрь 2025 года, работа над ежемесячным планом рейсов сократилась не менее чем на 1 день в месяц, качество плана выросло. Отдел планирования поставок, по словам компании, отмечает, что затраты на суда действительно снизились, а НПЗ получают нужную им нефть. Компания также связывает решение с ответом на нехватку персонала.
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- По данным ENEOS, ИИ сокращает работу над ежемесячным планом рейсов танкеров не менее чем на 1 день в месяц и повышает качество плана.
- До внедрения план рейсов составлялся вручную в электронных таблицах; теперь его рассчитывает модель математической оптимизации, минимизирующая затраты на суда.
- Отдел планирования поставок, по словам компании, подтверждает снижение затрат на суда при доставке на НПЗ нужной нефти.
Ограничения
- Не менее 1 дня в месяц — экономия времени на подготовку плана; размер снижения затрат на фрахт и топливо в деньгах компания не приводит.
- Источник не раскрывает, сколько сотрудников готовят план и сколько времени это занимало до внедрения.
- Все сведения получены из интервью сотрудника ENEOS; независимых подтверждений результата нет.
-
[1] ENEOS Holdings
ENEOS VOICE 第3回(前編) AIによる業務革新!タンカー輸送の頭脳「原油配船」
компания · 26.12.2025
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-000838 · Версия 1 · 11.10.2026 · /c/CB-000838/