ОСОБЛИВОСТІ МОДЕЛЕЙ УПРАВЛІННЯ ЛАНЦЮГАМИ ПОСТАЧАННЯ НА ПІДПРИЄМСТВАХ ІЗ ВИДОБУТКУ ГАЗУ В УМОВАХ ЦИФРОВОЇ ТРАНСФОРМАЦІЇ

Автор(и)

  • Віталій ДЖЕНКОВ, асп. Київський національний університет імені Тараса Шевченка image/svg+xml

DOI:

https://doi.org/10.17721/1728-2667.2026/229-2/5

Ключові слова:

управління ланцюгами постачання; газовидобування; цифрова трансформація; SCOR-модель; Lean SCM; Digital SCM; оптимізація логістики; операційна ефективність.

Анотація

Вступ. Управління ланцюгами постачання в газовидобувній галузі характеризується багаторівневістю, високою капіталоміст-кістю та значною чутливістю до технологічних і ринкових ризиків. В таких умовах традиційні моделі SCM демонструють обмежену ефективність, що актуалізує необхідність їхньої адаптації до цифрової трансформації та впровадження інтелектуальних технологій. Метою дослідження є обґрунтування галузевих особливостей SCM у сфері газовидобутку та формування гібридної Digital-Resilient моделі управління ланцюгами постачання.
Методи. Методологічну основу дослідження становлять системний підхід, порівняльний аналіз моделей SCOR, Lean, Agile і Digital SCM, а також контент-аналіз літературних джерел і кейс-аналіз практик провідних світових та українських газовидобувних компаній. Додатково застосовано аналітичне моделювання для оцінювання впливу цифрових технологій на показники ефективності ланцюгів постачання та побудови структурної моделі галузевого SCM.
Результати. Дослідження показало, що жодна з класичних моделей SCM не є достатньою для комплексного управління постачаннями в умовах цифрової трансформації газовидобутку, проте кожна забезпечує окремі ключові переваги. На підставі їхнього синтезу сформовано гібридну модель Digital-Resilient SCM for Gas Extraction, яка поєднує процесну структурованість SCOR, ощадливість Lean, адаптивність Agile і цифрову інтеграцію Digital SCM. Продемонстровано значний практичний ефект цифрових рішень на прикладі Shell, Naftogaz Group і ДТЕК, де цифрові двійники, ERP-платформи, Big Data та IoT сприяли скороченню витрат, підвищенню точності планування та зміцненню операційної стійкості. Аналітичні розрахунки свідчать, що впровадження запропонованої моделі дає змогу потенційно зменшити логістичні витрати на 10–15 %, скоротити простої обладнання на 20–25 % і підвищити точність прогнозування до 95 %.
Висновки. Запропонована гібридна модель є ефективним методологічним рішенням для модернізації SCM у газовидобувних компаніях і відповідає вимогам цифрової ери, забезпечуючи стійкість, прозорість та операційну ефективність. Наукова новизна роботи полягає у визначенні галузевих особливостей побудови ланцюгів постачання та формуванні комбінованого підходу, що поєднує операційну ефективність і цифрову стійкість системи. Перспективи подальших досліджень пов'язані з поглибленим кількісним оцінюванням впливу цифрових технологій, моделюванням економічного ефекту їхнього впровадження та розширенням екологічного виміру SCM через інтеграцію ESG-принципів.

Завантажити

Дані для завантаження поки недоступні.

Посилання

APICS. (2022). SCOR model: Supply Chain Operations Reference. https://www.apics.org/docs/default-source/scor-training/scor-v12-0-framework-introduction.pdf?sfvrsn=2

Büyüközkan, G., & Göçer, F. (2018). Digital supply chain: Literature review and a proposed framework for future research. Computers in Industry, 97, 157–177. https://doi.org/10.1016/j.compind.2018.02.010

Christopher, M. (2016). Logistics & supply chain management (5th ed.). Pearson, London.

Deloitte. (2024). Digital transformation in oil & gas: Trends and opportunities. Deloitte Insights. https://www.deloitte.com/content/dam/ assets-zone3/us/en/docs/services/consulting/2024/us-digital-maturity-assessment-for-oil-and-gas-companies.pdf

DTEK Group. (2020). Integrated report 2020. https://dtek.com/content/announces/dtek_ar_2020_en_web_plus1_file_download_s1182_t4655_i6801_orig.pdf

Elete, T., Nwulu, E., Erhueh, O., Akano, O., & Aderamo A. (2024). Digital transformation in the oil and gas industry: A comprehensive review of operational efficiencies and case studies. International Journal of Applied Research in Social Sciences, 6, 2611–2643. https://doi.org/10.51594/ijarss.v6i11.1692

Fiemotongha, J., Igwe, A., Onukwulu, E., & Ewim, C. (2023). Transforming supply chain logistics in oil and gas: best practices for optimizing efficiency and reducing operational costs. Journal of Advance Multidisciplinary Research. 2. 59-76. https://doi.org/10.54660/.JAMR.2023.2.2.59-76

IEA. (2023). Energy Efficiency 2023; Digitalisation and energy systems. International Energy Agency. https://www.iea.org/energy-system/decarbonisation-enablers/digitalisation

Ivanov, D. (2023). Conceptualisation of a 7-element digital twin framework in supply chain and operations management. International Journal of Production Research. 62. 1-13. https://doi.org/10.1080/00207543.2023.2217291.

Kongsberg Digital. (2024). Transforming heavy assets: Shell's digital journey with digital twin and AI technology. KongsbergDigital blog. https://kongsbergdigital.com/blog/transforming-heavy-assets-shells-digital-journey-with-digital-twin-and-ai-technology

McKinsey, & Company. (2022). Harnessing volatility: Technology transformation in oil and gas. https://www.mckinsey.com/capabilities/ operations/ our-insights/harnessing-volatility-technology-transformation-in-oil-and-gas

Naftogaz. (2023). Annual report 2023: Digital transformation and operational efficiency. https://www.naftogaz.com

Shekarian, E., Ijadi, B., Zare, A., & Majava, J. 2022). Sustainable Supply Chain Management: A Comprehensive Systematic Review of Industrial Practices. Sustainability 2022, 14, 7892. https://doi.org/10.3390/su14137892

Shell. (2020–2024). Digitalisation in action: Creating integrated digital ecosystems; Digital Twins. https://www.shell.com/what-we-do/digitalisation/ digitalisation-in-action/creating-integrated-digital-ecosystems.html

Wang, D., Ning, X. (2025). Digital Transformation of Natural Gas Sales Enterprises: Connotations, Logical Framework and Practical Research. In Proceedings of the 2024 5th International Conference on Big Data Economy and Information Management (BDEIM '24). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, pp. 963–969. https://doi.org/10.1145/ 3724154.3724312

Yun, J., Kim, S., & Kim, J. (2024). Digital Twin Technology in the Gas Industry: A Comparative Simulation Study. Sustainability, 16(14), 5864. https://doi.org/10.3390/su16145864

Zakizadeh, M., & Zand, M. (2024). A Comprehensive Guide to Digital Transformation in the Oil & Gas Industries. https://doi.org/10.13140/ RG.2.2.27909.67042

Завантаження

Опубліковано

27-06-2026

Номер

Розділ

Articles

Як цитувати

ДЖЕНКОВ, В. (2026). ОСОБЛИВОСТІ МОДЕЛЕЙ УПРАВЛІННЯ ЛАНЦЮГАМИ ПОСТАЧАННЯ НА ПІДПРИЄМСТВАХ ІЗ ВИДОБУТКУ ГАЗУ В УМОВАХ ЦИФРОВОЇ ТРАНСФОРМАЦІЇ. Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Економіка, 2(229), 51-56. https://doi.org/10.17721/1728-2667.2026/229-2/5