Урезание ИТ-бюджетов становится катализатором цифровой трансформации
Уровень внедрения цифровых решений на промышленных предприятиях пока уступает банковскому сектору, телекоммуникациям или розничной торговле. Однако в текущих условиях автоматизация и внедрение интеллектуальных систем становятся ключевым механизмом для сохранения конкурентоспособности. Одни компании решают самые насущные проблемы, другие же запускают масштабные инициативы по цифровой трансформации. Своим опытом и перспективными планами поделились участники конференции «Цифровизация промышленности 2026», организованной CNews Conferences.
Средства цифровизации промышленности
Рынок ИТ в промышленности ежегодно увеличивается на 10–15%. Предприятия не только занимаются замещением импортных решений, но и активно внедряют искусственный интеллект как в административные, так и в производственные процессы, отметила в своем докладе Анжела Патракова, редактор CNews и модератор конференции. Благодаря этому удается повысить эффективность производства и улучшить качество выпускаемой продукции.
«На рынке представлено довольно мало систем для управления качеством, поэтому заказчикам трудно найти альтернативу продуктам зарубежных вендоров», — добавил Владимир Усков, начальник отдела систем управления предприятием «Финвал-Инжиниринг». Его компания предлагает именно такое решение — Автоматизированную информационную систему менеджмента качества (АИСМК).
В настоящее время технический и технологический аудит нередко выполняется вручную, с опорой на бумажные анкеты. АИСМК позволяет перевести этот процесс на автоматизированные рельсы. Система включает в себя все ключевые требования к качеству поставщиков, продукции и процессов, используемых в машиностроении, автомобильной промышленности, двигателестроении, фармацевтике, авиации и других отраслях. В рамках системы реализованы модули для работы с рекламациями, мероприятиями, измерительными приборами, аудитом, анализом рисков и первопричин, выборочным и статистическим контролем, мониторингом производства, а также информационные панели. АИСМК способна интегрироваться с любыми корпоративными системами и разнообразными цифровыми измерительными инструментами.
Система поставляется в составе контрольно-измерительного комплекса АИСМК.КИС, который включает программное обеспечение АИСМК, рабочее место оператора, планшет, шлюз для соединения с измерительными приборами, цифровые средства измерения, оргтехнику, сканер штрих-кодов и прочее оборудование.
Для создания подлинно цифрового производства необходимо объединить SCADA, MES, ERP и BI в единую экосистему. Это особенно актуально для крупных организаций — без такого подхода невозможно выстроить управление, основанное на данных. Однако на предприятиях зачастую используется разнородное оборудование с различными интерфейсами и протоколами обмена информацией. Алексей Таранченко, директор направления «Цифровизация промышленности» «Ростелекома», рекомендовал применять интеграционную шину, позволяющую связать всё имеющееся оборудование воедино.
Интеграционная шина обеспечивает единую коммуникацию, что даёт возможность задействовать устройства от разных производителей в рамках одной промышленной сети. Благодаря этому существенно сокращаются CAPEX при запуске проектов и OPEX во время ремонтов и замен. Шина позволяет сформировать защищённый контур внутри промышленной сети АСУ ТП и упрощает её обслуживание. «Ростелеком» также предлагает облачную SCADA, которую можно оперативно внедрить с минимальными вложениями. Применение этих решений открывает возможность формировать любую аналитику на основе фактических данных. Кроме того, объединение данных создаёт условия для развёртывания на предприятии полноценного искусственного интеллекта, работа которого будет базироваться на агрегированной информации.
Компания Sigur на протяжении многих лет занимается созданием систем контроля и управления доступом (СКУД). «СКУД — это уже давно не только про двери. Интеграция с другими системами позволяет использовать её гораздо эффективнее», — отмечает Павел Гордеев, руководитель отдела продаж Sigur. К примеру, СКУД можно применять для автоматизации учёта смен, работы бюро пропусков, контроля инцидентов и взаимодействия с подрядчиками.
Павел Гордеев представил пример цифровой трансформации процесса работы с подрядчиками. Чтобы попасть на объект, им требовалось заранее подать заявку. Однако в таких заявках нередко встречалось множество ошибок, что значительно замедляло всю процедуру. После перевода этого этапа в цифровой формат с автоматической отправкой результатов в систему контроля доступа (СКУД) время обработки заявок сократилось с трех дней до одного, а нагрузка на операторов, занимавшихся этим, уменьшилась на 85%.
Другой пример был внедрен на заводе металлоконструкций. На производстве ежедневно возникали простои из-за логистических задержек. Причины удалось установить благодаря СКУД — они оказались связаны с задержками доступа сотрудников как на склад, так и в производственный цех. После устранения этих проблем производительность цеха выросла на 9,3%.
Алексей Шаров, руководитель функциональных проектов Loginet, напомнил, что с 1 сентября 2026 года все компании обязаны перейти на электронные перевозочные документы, в частности на электронные транспортные накладные (ЭТРН). «Наступает звездный час TMS-систем», — отмечает он. В ЭТРН необходимо внести данные об участниках перевозки (грузоотправитель, грузополучатель, перевозчик), о грузе, транспортном средстве и водителе, а также о маршруте.
Все эти сведения уже содержатся в TMS. Система позволяет создать черновик в кабинете грузоотправителя или экспедитора, либо сформировать XML и передать его стороннему складу, заполнив всеми данными, которые стороны предварительно внесли. Для экспедиторских перевозок TMS назначает реального заказчика перевозки наблюдателем. Алексей Шаров подчеркнул, что ручное заполнение ЭТРН даже при наличии всех необходимых данных занимает не менее 10 минут. При этом в случае ошибки или опечатки документ придется создавать заново. С использованием TMS и интеграцией с ЭДО это можно сделать одним кликом.
Искусственный интеллект и производительность труда
С внедрением искусственного интеллекта связывают большие ожидания, в том числе на промышленных предприятиях. Однако, как отметил Константин Воронцов, директор по ИИ ProBack, большинство компаний пока не имеют опыта внедрения ИИ, поэтому такие проекты часто не дают обещанного результата. Его компания готова поделиться опытом — она предлагает ИИ-консалтинг, готовые продукты и заказную разработку ИИ-решений. Он привел примеры реализованных проектов и полученного экономического эффекта.
Портфель ProBack включает три ключевых продукта: платформу MIRA для автоматизированной экспертизы документов, сервис для ускоренного массового подбора персонала и решение на основе ИИ для интеллектуальной автоматизации обслуживания клиентов. В качестве иллюстрации Константин Воронцов привел пример внедрения нормоконтроля документации в крупной компании, занимающейся приборостроением. Благодаря ускорению проверки документов, выпускаемые предприятием устройства начали попадать в реестр Минпромторга не за 5–6 месяцев, а за 1,5 месяца. Таким образом, время вывода продукции на рынок существенно сократилось.
По мнению Андрея Писарева, руководителя направления машинного обучения в «Русале», причина того, что 80% ИИ-проектов не достигают стадии промышленного внедрения, кроется в отсутствии внутренней координации, процессов и механизмов для разработки и эксплуатации искусственного интеллекта. В его компании был разработан системный подход к внедрению ИИ-решений, который обеспечивает типизацию разработки как на организационном, так и на архитектурном уровнях.
AI Dev Track определяет для каждого проекта этапы — от идеи до поддержки зрелого продукта, а также последовательность работ. Каждому этапу соответствуют определенные артефакты, за подготовку которых отвечают назначенные участники проектной команды. Типовая дорожная карта проекта рассчитана на один год, однако на практике реализация обычно занимает меньше времени.
Для типизации разработки на архитектурном уровне была создана корпоративная DSML-платформа, которая позволяет управлять окружениями, версионировать пайплайны, данные и эксперименты дата-сайентистов. ML Pipeline помогает автоматизировать и стандартизировать процессы обработки данных и обучения модели. «Современное промышленное предприятие — это экосистема, работающая на основе данных, где технологии ИИ позволяют лучше понимать происходящее, прогнозировать события и принимать более быстрые и точные решения», — отмечает Андрей Писарев.
В 2024 году «Восточная горнорудная компания» начала внедрять генеративный ИИ и экспериментировать с мультиагентными системами. «К 2026 году ИИ стал инфраструктурой — и эта инфраструктура не ограничивается одним дата-центром, не работает на одной модели и не заканчивается на границах компании», — рассказал Руслан Каримов, заместитель генерального директора по ИТ и цифровым технологиям «Восточной горнорудной компании».
На начальном этапе в компании использовался один выделенный сервер, один дата-центр, одна модель и ограниченный набор сценариев ее применения. Сейчас это распределенная сеть инференса, несколько моделей и гейтвей, данные из собственного дата-центра, облака, от партнеров, а также с конечных устройств и агентные системы. Руслан Каримов поделился подробностями организации ИИ-инфраструктуры в своей компании. «ИИ — это не проект, а инфраструктурный слой. Относитесь к нему как к электричеству, воде и сети — проектируйте его сразу распределенным и безопасным», — посоветовал он.
Примеры цифровизации от заказчиков
Андрей Воронин, занимающий должность заместителя директора в компании «ПМХ-Инфотех», поделился опытом автоматизации процесса доставки металлолома на своем предприятии. С этой целью были созданы две информационные системы: «Электронная очередь» и «Качество лома и его чистота». В системе «Электронная очередь» фиксируются сведения о транспортных средствах, доставляющих лом. Доступ к ней открыт для поставщиков. Оператор может отслеживать и регулировать очередность, а администратору доступен просмотр статистических данных.
Система «Качество лома и его чистота» функционирует на основе технологий видеоаналитики. Ее назначение — распознавать тип разгрузки (магнитная шайба или грейфер), вид транспорта (вагон или ломовоз), выполнять фотосъемку каждого слоя при разгрузке лома, анализировать все выгружаемые слои и фиксировать государственный номер транспортного средства. В перспективе планируется развитие расширенной производственной аналитики и отчетности: подготовка статистики по объемам и типам разгруженного лома, а также по поставщикам; расчет показателей потока (пропускная способность, время выполнения, узкие места, тепловые карты по времени суток и дням недели); контроль соблюдения SLA по ожиданиям и прогнозирование загрузки временных слотов.
Наталья Путренко, руководитель проектов цифровой трансформации концерна «Русэлпром», отметила, что когда перед компанией встала задача импортозамещения, было решено не разрабатывать новую монолитную ERP-систему, а создать управляемую корпоративную платформу из модульных сервисов и специализированных контуров. На данный момент в «Русэлпром» внедрены система «1С: Управление.HCM» и MES-система управления производством КИСП. На 2026 год запланировано внедрение системы управления мастер-данными «1С: Аналитика.MDM», интеграция существующих ИТ-систем в единую экосистему и запуск корпоративной аналитической системы.
Наталья Путренко подробно рассказала о внедрении MDM-платформы. «Мы столкнулись со всеми возможными трудностями», — призналась она и порекомендовала участникам конференции при реализации подобных проектов для быстрого достижения результатов начинать с конкретного домена, а затем масштабировать решение; формировать проектную команду внедрения из представителей бизнеса и ИТ-отдела; вкладывать средства в качество данных, а также рассмотреть применение ИИ и машинного обучения для нормализации данных, выявления дубликатов и автоматической классификации.
Она также рассказала о своем опыте цифровизации отдела кадров — для этого понадобилось не только внедрение корпоративной системы управления, но и значительная реорганизация бизнес-процессов. Сегодня компания движется к внедрению ИИ-ассистентов — уже удалось запустить ИИ-помощника для рекрутеров. На 2026 год запланировано внедрение моделей обработки данных, MDM и BI-витрин, а также аналитической модели удержания сотрудников.
В 2023 году в «Черкизово» стартовала самая крупная за всю историю компании ERP-программа «Мичурин». Она включает внедрение сквозных процессов: «Управление закупками», «Производство и контроль качества», «Логистика», «Внутригрупповые продажи и закупки», «Бухгалтерский и налоговый учет», «Планирование».
Динара Гайнутдинова, руководитель направления по управлению изменениями в «Черкизово», поделилась тем, как организовано управление программой, в реализации которой задействовано более 400 человек. Для управления задачами используется «Яндекс.Трекер», в качестве портала программы трансформации применяется «Яндекс.Wiki», для бизнес-анализа — «Яндекс.DataLens», а проектирование бизнес-процессов ведется в Sila Union.
«Финансирование ИТ сокращается, но количество задач растет, и от их решения часто зависит выживание бизнеса», — отмечает Станислав Ромащев, заместитель генерального директора по цифровой трансформации Ижевского завода тепловой техники (ИЗТТ). Ключевой вопрос года: как добиться больших результатов при меньших ресурсах? Станислав Ромащев предложил несколько решений.
Прежде всего, внедрять ИИ в тех областях, где он даёт реальный результат — как в производственных процессах, так и в административных задачах. «Если ваша инициатива окупается дольше года — это неудачная идея. Проект должен выходить на окупаемость за три месяца», — подчеркнул докладчик. Во-вторых, переходить на облачные и сервисные модели. В-третьих, заниматься гиперавтоматизацией с использованием RPA, low-code и ИИ, что позволит сократить долю ручных операций на 50–70%, ускорить обработку в 3–5 раз и высвободить до 30% ИТ-специалистов для стратегических задач.
Значительный экономический эффект также даёт применение единой платформы вместо множества разрозненных систем, а также управление, основанное на реальных данных, а не на интуиции. «Снижение ИТ-бюджета — это не приговор, а повод для трансформации», — уверен он.
Максим Халтурин, специалист PDM «Металлоинвест-JSA», представил систему управления инвестиционными проектами Pilot-BIM. Она позволяет вести и систематизировать техническую документацию в электронном виде, создавая тем самым единый достоверный цифровой источник информации для выполнения проектов структурными подразделениями. Pilot-BIM была внедрена в компании 2,5 года назад. Теперь все проектные документы создаются и передаются непосредственно в системе. В прошлом году в цифровой формат была переведена и вся исполнительная документация.
Pilot-BIM интегрирована с приложением «Мобильный Строй Контроль» и «1С: АСУ СМР», а также с такими системами, как SAP PS, PPM и MIRaR. В итоге она стала единой системой для проектирования у генподрядчика, а для заказчика и генподрядчика — для строительства. В ближайших планах — перевод эксплуатационной документации в цифровой вид, внедрение QR-кодов, интеграция с другими системами (ИСУП, 1С:УПО, 1С:УП), а также запуск BIM-моделей.
