Moskva, Russian Federation
VAK Russia 5.2.3
VAK Russia 5.2.4
VAK Russia 5.2.5
VAK Russia 5.2.6
VAK Russia 5.2.7
UDC 33
The aim of the study is to assess the economic effect of integrating IoT solutions into digital platforms of the mineral-resource and fuel-and-energy sector of BRICS+ countries, with the identification of operational and platform-based channels of value creation. Methods: The study uses a review analysis of publications from 2021–2026, content analysis of corporate, financial, integrated, and ESG reports of companies, comparative-analytical decomposition, a systems approach, and classification. The empirical base includes a purposive sample of companies from 11 BRICS+ countries representing the mining, metallurgical, oil and gas, and energy industries. Results: It was established that the effect of IoT integration is formed through increased productivity, reduced resource and operating costs, strengthened industrial safety, and optimized logistics coordination. The corporate cases demonstrated heterogeneous disclosure of IoT effects: from quantitative indicators of predictive monitoring, loss prevention, and process automation to infrastructure and production indicators. Conclusions: The key condition for strengthening the effect is the transition from local monitoring to interoperable digital platforms that transform production telemetry into managerial decisions. The practical significance of the study lies in the possibility of using the proposed decomposition to assess the digital transformation of resource industries in BRICS+ countries.
Internet of Things, Industrial Internet of Things, BRICS+, mineral-resource sector, fuel-and-energy sector, digital transformation, economic effect, digital platforms.
Введение
Цифровая трансформация минерально-сырьевого и топливно-энергетического комплекса становится фактором глобальной конкурентоспособности, поскольку позволяет снижать издержки, повышать управляемость активов и удерживать добавленную стоимость в национальных технологических контурах. Для стран БРИКС+ это особенно значимо из-за их возрастающей роли в мировой промышленной и энергетической архитектуре и необходимости снижения зависимости от внешних цифровых инструментов. В этом контексте интеграция интернета вещей (Internet of Things, IoT) в цифровые платформы выступает организационно-экономическим условием повышения эффективности ресурсных отраслей и управления производственными, логистическими и инвестиционными данными.
В международно-экономическом измерении значение IoT-интеграции определяется тем, что цифровая управляемость ресурсных активов становится фактором участия стран БРИКС+ в глобальных сырьевых, энергетических и производственных цепочках. Чем выше сопоставимость и прозрачность производственных данных, тем больше возможностей получают национальные компании для укрепления экспортной устойчивости, снижения технологической зависимости и повышения переговорных позиций на мировых рынках сырья и энергии.
Актуальность исследования определяется ускорением энергетического перехода и ростом спроса на стратегически значимые виды сырья: по оценкам Международного энергетического агентства, в сценарии STEPS к 2040 г. спрос на литий увеличится в пять раз, на графит и никель – в два раза, на кобальт и редкоземельные элементы – на 50–60%, на медь – на 30% [Global Critical Minerals Outlook, 2025]. Одновременно фрагментация корпоративных, отраслевых и межгосударственных информационных систем ограничивает формирование единого цифрового контура ресурсно-энергетического сектора. В этих условиях IoT-интеграция становится экономическим механизмом преобразования производственной телеметрии в управленческие решения, снижения операционной неопределенности и повышения прозрачности ресурсно-энергетических цепочек.
В научной литературе интеграция IoT в промышленность стран БРИКС+ чаще рассматривается через отдельные отраслевые и корпоративные эффекты цифровизации. Так Н.В. Кучковская на данных 50 горнодобывающих предприятий России за 2019–2024 гг. показала связь IoT-решений и сенсорных сетей с сокращением аварийных простоев на 15–20%, снижением эксплуатационных расходов на 10–15% и ростом производительности труда на 8–12% [Кучковская, 2025]. Е.А. Телегина и Д.А. Чапайкин связывают эффективность цифровой трансформации нефтегазовых компаний с интеграцией IoT, блокчейн-систем, цифрового месторождения и новых бизнес-моделей [Телегина, Чапайкин, 2025]. N. Bist и соавторы рассматривают IoT, периферийные вычисления, SCADA-системы и большие данные как основу управления нефтегазовыми операциями в реальном времени, повышения безопасности и производственной эффективности [Bist et al., 2024].
Вместе с тем имеющиеся исследования преимущественно раскрывают корпоративные, отраслевые или технологические аспекты IoT-интеграции, тогда как сравнительная оценка таких эффектов в ресурсно-энергетическом секторе стран БРИКС+ с учетом платформенной интеграции данных остается недостаточно разработанной.
Цель исследования состоит в комплексной оценке экономического эффекта интеграции IoT-решений в цифровые платформы минерально-сырьевого и топливно-энергетического сектора стран БРИКС+ с выделением четырех прямых операционных каналов его формирования – производительности, ресурсосбережения, промышленной безопасности и логистической координации, а также платформенного эффекта, связанного с интероперабельностью производственных данных. Такая постановка цели позволяет рассматривать IoT-интеграцию не только как инструмент повышения производственной эффективности отдельных компаний, но и как фактор трансформации международной конкурентоспособности ресурсно-энергетических экономик БРИКС+ в условиях изменения глобального спроса на сырье, энергию и критически важные минералы.
Научная новизна исследования заключается в разработке аналитического подхода к оценке IoT-интеграции не только как инструмента промышленной автоматизации, но и как фактора повышения экономической результативности ресурсно-энергетических отраслей в масштабе межгосударственного объединения. Данный подход основан на декомпозиции эффекта по операционным каналам и выделении платформенной интероперабельности как условия преобразования производственной телеметрии в управленческие и инвестиционные решения.
Гипотеза исследования состоит в том, что наибольший экономический эффект IoT-интеграции возникает не при автономном внедрении отдельных датчиков и локальных систем мониторинга на уровне отдельных предприятий, а при включении производственных данных в совместимые цифровые платформы, обеспечивающие прозрачность ресурсных цепочек, снижение информационной асимметрии и повышение обоснованности управленческих и инвестиционных решений.
Материалы и методы
В качестве материалов исследования использованы научные публикации 2021–2026 гг., посвященные промышленному IoT, цифровым платформам, предиктивному обслуживанию и совместимости данных, корпоративная отчетность компаний ресурсно-энергетического сектора за 2023/2024–2024/2025 гг., отраслевые обзоры и аналитические материалы. Эмпирическая база сформирована как целевая выборка компаний и организаций из 11 стран БРИКС+, отобранных по трем критериям: системная значимость для национального ресурсно-энергетического сектора, наличие публичной отчетности и раскрытие показателей производственной эффективности, цифровизации, мониторинга активов, безопасности, логистики или инфраструктурного управления (таблица 1).
Таблица 1
Эмпирическая база сравнительного анализа IoT-интеграции в ресурсно-энергетическом секторе БРИКС+
|
Страна |
Компания / организация |
Сектор и тип активов |
|
Бразилия |
Vale |
Горнодобывающая промышленность: железная руда и базовые металлы. |
|
Россия |
«Норильский никель» |
Горнодобывающая и металлургическая промышленность: никель, медь, металлы платиновой группы. |
|
Индия |
Coal India Limited |
Угольная промышленность: добыча и поставки энергетического угля. |
|
Китай |
China Shenhua Energy |
Угольно-энергетический комплекс: добыча, генерация и транспортная инфраструктура. |
|
ЮАР |
Exxaro Resources |
Горнодобывающая промышленность: энергетический уголь и промышленные активы. |
|
Египет |
Egyptian Electricity Holding Company |
Электроэнергетика: генерация, передача и распределение электроэнергии. |
|
Эфиопия |
Ethiopian Electric Power |
Электроэнергетика: генерация и передача электроэнергии. |
|
Индонезия |
Pertamina |
Нефтегазовая промышленность и энергетика: добыча, переработка и сбыт. |
|
Иран |
Mobarakeh Steel Company |
Металлургическая промышленность: производство стали. |
|
Саудовская Аравия |
Saudi Aramco |
Нефтегазовая промышленность: разведка, добыча и переработка углеводородов. |
|
ОАЭ |
ADNOC |
Нефтегазовая промышленность: добыча, переработка и транспортировка газа. |
Источник: составлено автором
Порядок расположения стран в таблице соответствует логике институционального расширения БРИКС+: сначала представлены пять государств первоначального состава, затем – новые участники.
Выбор стран БРИКС+ обусловлен не только отраслевой значимостью их ресурсно-энергетических компаний, но и их возрастающей ролью в перераспределении центров промышленного роста, энергетического спроса и сырьевого обеспечения мировой экономики. Это позволяет рассматривать корпоративные кейсы как элементы более широкой международно-экономической конфигурации, в которой цифровая зрелость ресурсных отраслей становится фактором межстрановой конкурентоспособности.
Методологическую основу исследования составили анализ, синтез, сравнение, системный подход, типологизация и обобщение. Дополнительно использованы контент-анализ корпоративной отчетности, сравнительно-аналитическая декомпозиция и структурная интерпретация интероперабельности IoT-данных. Это позволило систематизировать выявленные количественные ориентиры и соотнести их с каналами экономического эффекта и уровнями IoT-интеграции.
Результаты
Декомпозиция экономического эффекта IoT-интеграции по каналам создания стоимости
Оценка прямого экономического эффекта IoT-интеграции требует разграничения между фактом внедрения цифровых решений и механизмом формирования стоимости. В ресурсных отраслях IoT создает результат не самостоятельно, а через повышение наблюдаемости оборудования, сокращение простоев, оптимизацию технического обслуживания, снижение аварийности и усиление управляемости распределенных активов. Поэтому прямой эффект рассматривается как совокупность операционных изменений, преобразующих производственную телеметрию в измеримые экономические результаты.
Значимость такого подхода усиливается рыночной динамикой промышленного IoT. По оценкам Precedence Research, глобальный рынок промышленного IoT демонстрирует устойчивую восходящую динамику: его объем оценивался в 483,16 млрд долл. США в 2024 г. и 514,39 млрд долл. США в 2025 г., а к 2035 г. может достигнуть 2430,21 млрд долл. США при среднегодовом темпе роста 16,8% в 2026–2035 гг. (рис. 1).
Рис. 1. Прогнозная динамика глобального рынка промышленного IoT в 2024–2035 гг., млрд долл. США [Precedence Research, 2025]
Рыночная динамика промышленного IoT свидетельствует о возрастании роли производственной телеметрии в управлении промышленными активами, однако не раскрывает механизм трансформации цифровизации в экономический результат на уровне компании. В отчетности предприятий минерально-сырьевого и топливно-энергетического сектора прямая связь между внедрением IoT-решений и показателями EBITDA или свободного денежного потока, как правило, не выделяется. Вместо этого раскрываются операционные индикаторы: объем добычи, использование оборудования, простои, затраты на обслуживание, травматизм, энергоемкость и логистическая пропускная способность [Большов, Железняк, 2023; Мусина и соавт., 2025]. Поэтому дальнейший анализ основан не на расчете универсальной эластичности IoT по финансовому результату, а на декомпозиции четырех каналов, через которые производственные данные преобразуются в экономический эффект: производительности, ресурсосбережения, промышленной безопасности и логистической координации (таблица 2).
Таблица 2
Каналы прямого экономического эффекта IoT-интеграции
|
Канал создания стоимости |
Механизм влияния IoT |
Измеримые показатели |
|
Производительность |
Мониторинг оборудования, автономизация, цифровая диспетчеризация, предиктивная аналитика. |
Выпуск продукции, коэффициент использования оборудования, простой оборудования, выпуск на одного работника. |
|
Ресурсосбережение |
Оптимизация технического обслуживания и ремонта, топлива, энергии, воды, материалов и запасных частей |
Удельная себестоимость добычи, затраты на тонну, затраты на обслуживание, энергоемкость, расход топлива. |
|
Промышленная безопасность |
Датчики опасных зон, мониторинг персонала и техники, раннее предупреждение, анализ рисков на основе искусственного интеллекта. |
Частота травматизма с потерей рабочего времени, частота смертельного травматизма, происшествия, потенциально опасные события, аварийные остановки. |
|
Логистика и инфраструктура |
Отслеживание транспорта, управление запасами, цифровая координация добычи, хранения и транспортировки сырья. |
Пропускная способность, длительность производственно-логистического цикла, транспортные расходы, задержки поставок, оборачиваемость запасов. |
Источник: составлено автором
Представленная декомпозиция задает не столько классификацию технологических решений, сколько рамку верификации экономического эффекта. В дальнейшем анализе принципиальное значение имеет не сам факт упоминания IoT, ИИ или цифрового мониторинга в корпоративной отчетности, а наличие количественно выраженных показателей, позволяющих связать цифровую трансформацию с наблюдаемыми изменениями в производственной, инфраструктурной или операционной системе компании. Поэтому в рамках данного исследования были отобраны только те количественные ориентиры, которые имеют документальное подтверждение в корпоративных отчетах, официальных материалах компаний или отраслевых источниках. Эти показатели рассматриваются как верифицированные операционные ориентиры цифровой интеграции, поскольку именно через них проявляется влияние IoT-данных на управляемость производственных, ремонтных, инфраструктурных и логистических процессов. Такой подход позволяет учитывать различия в структуре активов, отчетности и институциональной среде компаний, не сводя экономический эффект IoT к прямой зависимости от итоговых финансовых показателей (таблица 3).
Таблица 3
Операционно-экономические ориентиры IoT-ориентированной цифровой интеграции в ресурсно-энергетических компаниях БРИКС+
|
Страна / компания, организация |
Цифровой контур и верифицированный количественный ориентир |
Экономическая интерпретация IoT-эффекта |
|
Бразилия / Vale |
Автономизация и цифровое управление операциями. Автономные самосвалы на руднике Brucutu обработали 100 млн т; расход топлива оказался на 11% ниже, выбросы CO₂ сократились на 4 300 т в год, часовая производительность выросла на 11% [Vale, 2024]. |
Прямой операционный эффект автономизации проявляется через рост производительности, снижение топливных затрат и экологических издержек. |
|
Россия / «Норильский никель» |
«Норникель 4.0», Data Platform, ML Platform. Автоматизация флотации снизила содержание вторичных металлов в концентратах более чем на 10%; LTIFR составил 0,64, FIFR – 0,025 [Nornickel Annual Report 2024]. |
Цифровая интеграция влияет на снижение технологических потерь, повышение качества процессов и сокращение рисков промышленной безопасности. |
|
Индия / Coal India Limited |
PM GatiShakti National Master Plan, SAP ERP, 5G-enabled IoT systems и цифровое планирование добычи. Проектные данные используются на платформе PMGS-NMP для планирования роста добычи [Coal India Limited Production FY 2024–25]. |
Экономический эффект связан с цифровым планированием сырьевых потоков, снижением координационных издержек и повышением предсказуемости добычи. |
|
Китай / China Shenhua Energy |
Интеллектуальное производство. К концу 2024 г. 14 угольных шахт получили статус интеллектуальных; завершено создание 74 интеллектуализированных производственных участков добычи угля [China Shenhua Energy Annual Report 2024]. |
Эффект проявляется через рост автоматизации добычи, повышение надежности производственных циклов и снижение зависимости от ручного управления. |
|
ЮАР / Exxaro Resources |
Стратегия iNNOVAXXION: цифровые инновации, ИИ, автоматизация, принятие решений на основе данных, цифровые двойники и предиктивное обслуживание; LTIFR составил 0,06 в 2024 г. против 0,07 в 2023 г. [Exxaro Integrated Report 2024]. |
Показатель отражает связь цифрового контроля с операционной устойчивостью, промышленной безопасностью и снижением производственных рисков. |
|
Египет / Egyptian Electricity Holding Company |
Цифровизация электроэнергетической инфраструктуры: Smart Grid–SCADA laboratories; общий объем выработки электроэнергии EEHC в 2023/2024 г. составил 229 284 ГВт·ч [EEHC Annual Report 2023/2024; EEHC Smart Grid–SCADA laboratories]. |
SCADA- и smart grid-контур усиливает управляемость энергосистемы, точность мониторинга нагрузки и потенциал снижения сетевых потерь. |
|
Эфиопия / Ethiopian Electric Power |
PRIME-1: модернизация энергосетевой инфраструктуры, создание System Digital Twin и установка 700 Distribution Transformers Monitoring Units к 2030 г.; передающая сеть EEP включает 16 305 км маршрутной протяженности линий [Ethiopian Electric Power Facts in Brief 2024/25; World Bank PRIME-1]. |
Цифровой двойник и мониторинг трансформаторов формируют основу для повышения надежности передачи, снижения рисков отказов и оптимизации инвестиционного планирования. |
|
Индонезия / Pertamina |
Pertamina Digital Hub, платформа INOVASI – мониторинг потоков нефти и газа почти в реальном времени. Система выявления аномалий позволила предотвратить потери на 300 млн долл. США [Pertamina Sustainability Report 2024]. |
Это прямой пример стоимостного эффекта цифрового мониторинга: выявление аномалий снижает потери и повышает управляемость потоков энергоресурсов. |
|
Иран / Mobarakeh Steel Company |
Обновлена и введена в эксплуатацию локальная SCADA-система экологического мониторинга, контроля и сбора данных [Mobarakeh Steel Company Sustainability Report 2024]. |
SCADA-контур повышает управляемость производства, контроль экологических параметров и устойчивость производственных режимов. |
|
Саудовская Аравия / Saudi Aramco |
Большая часть оборудования контролируется с применением ИИ, а предиктивные алгоритмы используются для повышения надежности; применяется около 500 сценариев аналитики [Saudi Aramco Annual Report 2024]. |
Эффект связан с переходом к предиктивному управлению активами, сокращением вероятности отказов и повышением надежности критического оборудования. |
|
ОАЭ / ADNOC |
Развернута Neuron 5 – система мониторинга оборудования с потенциалом сокращения внеплановых остановок на 50% и увеличения интервалов обслуживания на 20% [ADNOC Deploys Pioneering AI-Enabled Process Optimization Technology]. |
Цифровой мониторинг прямо связан со снижением простоев, оптимизацией ремонтных циклов и сокращением операционных потерь. |
Источник: составлено автором по материалам корпоративных отчетов, официальных материалов компаний и отраслевых источников
Представленные данные показывают, что IoT-ориентированная цифровая интеграция в компаниях БРИКС+ проявляется неодинаково: в одних случаях раскрываются прямые стоимостные эффекты цифрового мониторинга, в других – технологические, производственные, инфраструктурные или показатели безопасности. Поэтому для сопоставления результатов целесообразно использовать не универсальный индекс IoT-интенсивности, а качественную типологию уровней интеграции, отражающую степень включенности производственных данных в операционное управление (таблица 4).
Таблица 4
Типология уровней IoT-интеграции в ресурсно-энергетических компаниях БРИКС+
|
Уровень зрелости |
Характеристика |
Основной экономический эффект |
|
Локальный мониторинг |
Датчики, цифровые панели, контроль отдельных единиц оборудования. |
Снижение локальных технических и производственных рисков. |
|
Операционная интеграция |
Связь IoT с SCADA, MES, ERP, диспетчеризацией и техническим обслуживанием. |
Рост производительности и снижение операционных потерь. |
|
Предиктивная модель |
Аналитика отказов, цифровые двойники, прогнозирование режимов эксплуатации. |
Сокращение простоев и повышение надежности активов. |
|
Платформенная модель |
Интегрированные центры управления, ИИ-аналитика, межфункциональная оптимизация. |
Системное влияние на EBITDA, денежный поток и устойчивость активов. |
Источник: составлено автором
Обобщение представленных данных показывает, что компании БРИКС+ находятся на разных уровнях готовности к экономически результативной IoT-интеграции. В более зрелых контурах цифровые решения уже выражаются в операционных эффектах – снижении простоев, предотвращении потерь, автоматизации процессов и развитии предиктивного мониторинга. В менее зрелых случаях цифровизация преимущественно формирует базовую инфраструктуру учета, диспетчеризации и сбора данных. Полученная типология задает основу для перехода от оценки отдельных операционных эффектов к анализу платформенной интероперабельности IoT-данных.
Экономический эффект интероперабельности IoT-данных в цифровых платформах БРИКС+
На следующем уровне анализа ключевое значение приобретает не отдельный операционный эффект IoT, а способность цифровых платформ объединять производственные данные разных контуров управления. Локальные IoT-системы выполняют преимущественно диагностическую функцию, тогда как их интеграция с SCADA, MES, ERP, системами технического обслуживания, цифровыми двойниками, логистическими модулями и аналитическими сервисами превращает производственные данные в основу операционных и финансово-экономических решений. В научной литературе промышленные цифровые платформы рассматриваются как механизм создания стоимости, основанный на объединении оборудования, производственных участков, транспортных систем и корпоративных приложений [Pauli et al., 2021; Mosch et al., 2023; Endres et al., 2024; Моттаева, 2026].
В настоящем исследовании интероперабельность IoT-данных понимается как межсистемная совместимость, позволяющая принимать, сопоставлять и использовать данные из производственных, инфраструктурных и управленческих систем. Именно она переводит телеметрию из статуса технического сигнала в статус экономического ресурса. Основными барьерами такого перехода выступают неоднородность оборудования, сложность промышленных данных, требования безопасности и организационная фрагментация [Arnold et al., 2023; Afrin et al., 2025; Городнова, 2024; Кубасов, 2023; Сарычев, Семенихин, 2023; Урасова, 2025].
Для минерально-сырьевого и топливно-энергетического сектора БРИКС+ это особенно важно из-за территориальной распределенности активов, высокой капиталоемкости проектов и протяженных производственно-логистических цепочек. В таких условиях экономический эффект IoT определяется не числом подключенных устройств, а глубиной включения данных в диспетчеризацию, ремонтное планирование, управление запасами, логистику и инвестиционную оценку (таблица 5).
Таблица 5
Механизмы экономического эффекта интероперабельности IoT-данных в цифровых платформах
|
Платформенный контур |
Роль IoT-данных |
Экономический эффект |
|
Производственное управление |
Данные о загрузке, простоях и отклонениях поступают в системы диспетчеризации и планирования. |
Рост использования активов и снижение производственных потерь. |
|
Техническое обслуживание |
Телеметрия оборудования используется для диагностики, прогнозирования отказов и планирования ремонтов. |
Сокращение внеплановых остановок и оптимизация ремонтных циклов. |
|
Промышленная безопасность |
Данные с техники, опасных зон и систем мониторинга персонала включаются в контур риск-контроля. |
Снижение аварийности, травматизма и связанных с ними потерь. |
|
Логистика и запасы |
Данные о сырье, транспорте, складах и поставках синхронизируются в платформе. |
Сокращение задержек, избыточных запасов и транспортно-складских издержек. |
|
Инвестиционное планирование |
Производственные, геологические и эксплуатационные данные используются для оценки активов. |
Снижение неопределенности и повышение качества инвестиционных решений. |
Источник: составлено автором
Представленные механизмы показывают, что один и тот же поток IoT-данных может создавать разный экономический эффект в зависимости от глубины платформенной интеграции. Например, данные карьерной техники при локальном использовании только фиксируют техническое состояние оборудования. При включении в ремонтный модуль они позволяют прогнозировать отказ; при связи с производственным планированием – перераспределять нагрузку; при синхронизации с логистическим контуром – корректировать графики перевозки сырья; при передаче в финансово-аналитический блок – оценивать стоимость простоя и экономическую целесообразность ремонта или замены оборудования. Следовательно, интероперабельность не является вспомогательным техническим условием, а выступает самостоятельным механизмом преобразования производственных данных в управленческое и финансовое решение.
В экономическом смысле интероперабельность IoT-данных снижает три группы издержек:
- производственные, связанные с простоями, несвоевременным ремонтом и неравномерной загрузкой оборудования;
- трансакционные, возникающие из-за несогласованности данных между производственными подразделениями, логистическими операторами, регуляторами и финансовыми институтами;
- инвестиционные, обусловленные неопределенностью данных о состоянии активов, запасах, инфраструктурных ограничениях и эксплуатационных рисках.
Поэтому интероперабельность цифровых платформ следует рассматривать не как вспомогательное техническое условие, а как самостоятельный фактор снижения производственных, трансакционных и инвестиционных потерь.
В контексте БРИКС+ различие между локальной и платформенной цифровизацией особенно важно, поскольку эти уровни имеют разный экономический масштаб. Корпоративная цифровизация повышает эффективность отдельного актива или компании, тогда как платформенная интеграция формирует более широкий промышленный контур, в котором производственные данные связывают добычу, энергетику, транспорт, экспортную инфраструктуру, экологический контроль и государственное регулирование [Мацко, Харитонова, 2025; Шайлиева и др., 2025]. Поэтому переход от локального мониторинга к платформенной модели создает предпосылки не только для корпоративного, но и для межотраслевого эффекта, значимого для экспортной выручки, энергетической безопасности, технологического суверенитета и устойчивости критической инфраструктуры стран БРИКС+.
Обсуждение
Полученные результаты показывают, что экономический эффект IoT-интеграции в минерально-сырьевом и топливно-энергетическом секторе стран БРИКС+ формируется не самим фактом внедрения датчиков, платформ или аналитических модулей, а через изменение управляемости производственных, ремонтных, логистических и инфраструктурных процессов. Поэтому оценка такого эффекта требует перехода от прямого соотнесения IoT-интеграции с показателями EBITDA или свободного денежного потока к анализу операционных каналов, в которых цифровые данные приобретают экономическое значение.
С позиции мировой экономики это означает, что IoT-интеграция в ресурсно-энергетическом секторе БРИКС+ должна рассматриваться не только как технологический инструмент корпоративной модернизации, но и как фактор изменения места этих стран в международном разделении труда. Цифровая управляемость добычи, переработки, транспортировки и инфраструктурного обслуживания ресурсов усиливает способность национальных компаний участвовать в глобальных цепочках создания стоимости на более устойчивых и технологически автономных условиях.
Сравнительный анализ корпоративных кейсов выявил неодинаковую степень раскрытия IoT-эффектов. Часть компаний фиксирует прямые или квази-прямые результаты цифровой интеграции: сокращение технологических и предотвращение операционных потерь, развитие предиктивного мониторинга, повышение надежности оборудования. В других случаях отчетность отражает преимущественно производственные, инфраструктурные или ESG-показатели, которые характеризуют масштаб и среду цифровизации, но не всегда позволяют выделить самостоятельный вклад IoT. Это подтверждает необходимость осторожной интерпретации корпоративных данных и использования сравнительно-аналитической, а не строго эконометрической модели оценки.
Для стран БРИКС+ наиболее значимым результатом является выявление различия между локальной цифровизацией и платформенной интеграцией. Локальные IoT-решения повышают наблюдаемость отдельных активов, однако их экономический потенциал существенно возрастает при включении данных в интероперабельные цифровые платформы. Именно на этом уровне производственная телеметрия связывается с техническим обслуживанием, диспетчеризацией, логистикой, безопасностью и инвестиционным планированием, что создает предпосылки не только для корпоративного, но и для межотраслевого эффекта.
Выводы
Проведенное исследование показало, что экономический эффект интеграции IoT-решений в цифровые платформы минерально-сырьевого и топливно-энергетического сектора стран БРИКС+ формируется не как единый прямой финансовый результат, а через совокупность операционных каналов: повышение производительности, снижение ресурсных и операционных затрат, укрепление промышленной безопасности и оптимизацию логистики. Анализ корпоративных кейсов подтвердил, что наиболее убедительные количественные ориентиры связаны с цифровым мониторингом оборудования, предиктивным обслуживанием, автоматизацией технологических процессов и управлением распределенной инфраструктурой.
Ключевым условием усиления эффекта является переход от локального использования IoT-данных к их включению в интероперабельные цифровые платформы. Именно платформенная интеграция позволяет преобразовывать данные оборудования, ремонтов, запасов, логистики и безопасности в управленческие решения, влияющие на себестоимость, надежность активов и устойчивость ресурсно-энергетических цепочек. Для стран БРИКС+ это имеет не только корпоративное, но и стратегическое значение, поскольку повышает управляемость критической инфраструктуры и создает предпосылки для более устойчивой цифровой трансформации ресурсных отраслей.
В международно-экономическом аспекте значение выявленных эффектов состоит в том, что IoT-интеграция повышает не только операционную эффективность отдельных компаний, но и устойчивость ресурсно-энергетических цепочек стран БРИКС+ в мировой экономике. Платформенная совместимость производственных данных может рассматриваться как один из факторов укрепления экспортной надежности, инвестиционной прозрачности и технологической автономии ресурсных отраслей.
Перспективой дальнейшего исследования является переход от качественной типологии IoT-интеграции к разработке интегральной системы оценки цифровой зрелости ресурсно-энергетического сектора стран БРИКС+ с учетом технологических, организационных, инфраструктурных и институциональных параметров.
1. Bol'shov M. A., Zheleznyak G. I. Effektivnost' cifrovoy transformacii neftegazovoy otrasli // Journal of Monetary Economics and Management. 2023. № 4. S. 235–239. DOI:https://doi.org/10.26118/2782-4586.2023.88.66.035
2. Gorodnova N. V., Shablova E. G. Razvitie promyshlennogo interneta veschey v Rossii: ekonomicheskiy analiz i pravovye aspekty // Ekonomika, predprinimatel'stvo i pravo. 2024. T. 14. № 6. S. 2753–2772. DOI:https://doi.org/10.18334/epp.14.6.121163
3. Kubasov I. A. Promyshlennyy internet veschey kak revolyucionnyy skachok razvitiya // Nadezhnost' i kachestvo slozhnyh sistem. 2023. № 2 (42). S. 83–89. DOI:https://doi.org/10.21685/2307-4205-2023-2-9
4. Kuchkovskaya N. V. Ekonomicheskaya effektivnost' cifrovoy transformacii gornodobyvayuschih predpriyatiy v usloviyah tehnologicheskoy modernizacii i resheniy Industrii 4.0 // Gornaya promyshlennost'. 2025. № 6. S. 88–96. DOI:https://doi.org/10.30686/1609-9192-2025-6-88-96
5. Macko N. A., Haritonova M. Yu. Vliyanie cifrovizacii na proizvoditel'nost' gornodobyvayuschih otrasley // Gornyy informacionno-analiticheskiy byulleten'. 2025. № 10. S. 153–166. DOI:https://doi.org/10.25018/0236_1493_2025_10_0_153
6. Mottaeva A. B., Krupnov Yu. A. Cifrovye platformy kak drayvery ustoychivogo ekonomicheskogo razvitiya gornyh kompaniy // Gornaya promyshlennost'. 2026. № 1. S. 74–82. DOI:https://doi.org/10.30686/1609-9192-2026-1-74-82
7. Musina D. R., Samoylov A. A., Samoylov D. A. Trebovaniya k sisteme ocenki urovnya cifrovoy zrelosti neftedobyvayuschey kompanii // Diskussiya. 2025. № 4 (137). S. 71–77.
8. Sarychev A. E., Semenihin D. E. Innovacionnye trendy razvitiya mirovoy gornodobyvayuschey otrasli: cifrovizaciya upravlencheskih i operacionnyh processov // Ekonomika, predprinimatel'stvo i pravo. 2023. T. 13. № 8. S. 2897–2908. DOI:https://doi.org/10.18334/epp.13.8.118702
9. Telegina E. A., Chapaykin D. A. Izmerenie ekonomicheskoy effektivnosti cifrovoy transformacii neftegazovyh kompaniy // Problemy ekonomiki i upravleniya neftegazovym kompleksom. 2025. № 3 (243). S. 17–22.
10. Urasova N. G. Ekonomicheskaya effektivnost' cifrovoy transformacii ugledobyvayuschih predpriyatiy: kompleksnaya ocenka vnedreniya intellektual'nyh sistem upravleniya // Gornaya promyshlennost'. 2025. № 6. S. 112–119. DOI:https://doi.org/10.30686/1609-9192-2025-6-112-119
11. Shaylieva M. M., Nesterenko Yu. N., Kuharenko O. G. Cifrovizaciya v dobyvayuschey promyshlennosti Rossii – tekuschee razvitie // Vestnik Rossiyskoy akademii estestvennyh nauk. 2025. T. 25. № 2. S. 168–180. DOI:https://doi.org/10.52531/1682-1696-2025-25-2-168-180
12. ADNOC Deploys Pioneering AI-Enabled Process Optimization Technology / ADNOC // URL: https://www.adnoc.ae/en/news-and-media/press-releases/2024/adnoc-deploys-pioneering-ai-enabled-process-optimization-technology (data obrascheniya: 22.04.2026).
13. Afrin S., Rafa S. J., Kabir M., Farah T., Alam M. S. B., Lameesa A., Ahmed S. F., Gandomi A. H. Industrial Internet of Things: Implementations, challenges, and potential solutions across various industries // Computers in Industry. 2025. Vol. 170. Article 104317. DOI:https://doi.org/10.1016/j.compind.2025.104317
14. Arnold L., Karnebogen P., Urbach N. Challenges of Organizations’ Adoption of Industrial IoT Platforms: Results of a Delphi Study // International Journal of Innovation and Technology Management. 2023. Vol. 20. № 6. Article 2350041. DOI:https://doi.org/10.1142/S0219877023500414
15. Bist N., Sircar A., Yadav K. Digital transformation and trends for tapping connectivity in the oil and gas sector // Natural Gas Industry B. 2024. Vol. 11. № 4. P. 468–478. DOI:https://doi.org/10.1016/j.ngib.2024.02.009
16. China Shenhua Energy Company Limited. Annual Report 2024 // URL: https://www.hkexnews.hk/listedco/listconews/sehk/2025/0415/2025041501086.pdf (data obrascheniya: 25.04.2026).
17. Coal India Limited Production FY 2024–25 / Coal India Limited // URL: https://www.coalindia.in/departments/production/ (data obrascheniya: 25.04.2026).
18. Cooperation between the Egyptian Electricity Holding Company (EEHC) and the Network of Excellence Training Centers in Africa (ANCEE) / Egyptian Electricity Holding Company // URL: https://eehc.gov.eg/CMSEehc/en/news-articles/cooperation-between-the-egyptian-electricity-holding-company-eehc-and-the-network-of-excellence-training-centers-in-africa-ancee-a-subsidiary-of-the-african-power-utilities-association-apua/ (data obrascheniya: 25.04.2026).
19. Annual Report 2023/2024 / Egyptian Electricity Holding Company // URL: https://www.eehc.gov.eg/CMSEehc/Files/AnnualReport2024En.pdf (data obrascheniya: 25.04.2026).
20. Endres H., Indulska M., Ghosh A. Unlocking the potential of Industrial Internet of Things (IIOT) in the age of the industrial metaverse: Business models and challenges // Industrial Marketing Management. 2024. Vol. 119. P. 90–107. DOI:https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2024.04.006
21. Facts in Brief 2024/25 / Ethiopian Electric Power // URL: https://www.eep.com.et/wp-content/uploads/2025/10/fact-and-bierf-pdf.pdf (data obrascheniya: 29.04.2026).
22. Integrated Report 2024 / Exxaro Resources Limited // URL: https://investor.exxaro.com/integrated-reports2024/pdf/exxaro-ir-2024.pdf (data obrascheniya: 25.04.2026).
23. Industrial IoT Market Size, Share and Trends 2025 to 2035 / Precedence Research // URL: https://www.precedenceresearch.com/industrial-iot-market (data obrascheniya: 25.04.2026).
24. Global Critical Minerals Outlook 2025 / International Energy Agency // URL: https://www.iea.org/reports/global-critical-minerals-outlook-2025 (data obrascheniya: 29.04.2026).
25. Sustainability Report 2024 / Mobarakeh Steel Company // URL: https://www.msc.ir/_douranportal/documents/2283/en-2024.pdf (data obrascheniya: 25.04.2026).
26. Mosch P., Majocco P., Obermaier R. Contrasting value creation strategies of industrial-IoT-platforms: A multiple case study // International Journal of Production Economics. 2023. Vol. 263. Article 108937. DOI:https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2023.108937
27. Nornickel Annual Report 2024 / PAO «GMK “Noril'skiy nikel'”» // URL: https://ar2024.nornickel.com/download/full-reports/ar_en_annual-report_pages_nornickel_2024.pdf (data obrascheniya: 26.04.2026).
28. Pauli T., Fielt E., Matzner M. Digital Industrial Platforms // Business & Information Systems Engineering. 2021. Vol. 63. № 2. P. 181–190. DOI:https://doi.org/10.1007/s12599-020-00681-w
29. Sustainability Report 2024 / Pertamina // URL: https://www.pertamina.com/file/files/2025/06/sustainability-report-pt-pertamina-persero-2024-2.pdf (data obrascheniya: 27.04.2026).
30. Annual Report 2024 / Saudi Aramco // URL: https://www.aramco.com/-/media/publications/corporate-reports/annual-reports/saudi-aramco-ara-2024-english.pdf (data obrascheniya: 28.04.2026).
31. Vale completes 100 million tons handled by autonomous trucks at the Brucutu mine / Vale // URL: https://vale.com/de/w/vale-completes-100-million-tons-handled-by-autonomous-trucks-at-the-brucutu-mine-with-safety-and-environmental-benefits (data obrascheniya: 29.04.2026).
32. Implementation Status Results Report: Power Sector Reform, Investment and Modernization in Ethiopia (PRIME-1), P176731 / World Bank // URL: https://documents1.worldbank.org/curated/en/099061225070518854/pdf/P176731-a7e87f79-cef0-45bd-b74d-c3286cdfb394.pdf (data obrascheniya: 29.04.2026).
