В данной работе рассматриваются методы предиктивной аналитики, применяемые для прогнозирования и предупреждения отказов технологического оборудования на нефтеперерабатывающих установках. Современные НПЗ характеризуются высокой сложностью технологических процессов и высокой стоимостью простоев оборудования, что требует внедрения интеллектуальных систем мониторинга и анализа данных. Использование предиктивной аналитики позволяет выявлять скрытые закономерности в работе оборудования, прогнозировать потенциальные отказы и оптимизировать планово-предупредительное обслуживание. В исследовании анализируются алгоритмы машинного обучения, методы обработки больших данных и их интеграция в систему управления предприятием. Также рассматриваются примеры успешного применения предиктивной аналитики в нефтегазовой отрасли, включая снижение аварийности, повышение надежности оборудования и экономию эксплуатационных затрат. Работа подчеркивает важность комплексного подхода, объединяющего инженерные знания, статистические методы и современные цифровые технологии для повышения эффективности работы нефтеперерабатывающих установок.