Цифрометаллическая оболочка
По данным портала Invest in Ural, Свердловская область занимает пятое место в национальном рейтинге цифровизации, уступая только Москве, Санкт-Петербургу, Московской и Ленинградской областям.
Если раньше внедрение ERP (система планирования ресурсов предприятия) или MES (система управления производственными процессами в реальном времени) воспринималось как стратегическая инициатива, то сегодня это — основа конкурентоспособности и выживания в условиях санкций и кадрового дефицита. По данным Ассоциации инновационного развития, в 2024 году доля крупных российских предприятий, которые используют цифровые решения для повышения эффективности производства, превысила 70%.
Правда, уровень цифровизации в промышленности УрФО отличается в зависимости от отрасли и ее инвестиционных возможностей. Так, безусловными лидерами являются металлургия и машиностроение. Машиностроительные гиганты и заводы ОПК внедряют цифровое моделирование и мониторинг, что дает «кратный рост производительности» и экономию в миллионы рублей.
Не менее активно IT-решения применяются и в нефтегазовом секторе ХМАО-Югры и Ямала, где реализуются проекты «интеллектуального месторождения».
Бизнес разобрал IT-инструменты
Наибольшим спросом на рынке пользуются решения класса ERP, MES и QMS — инструменты, которые обеспечивают контроль над ресурсами, производственными процессами и качеством. Востребованность ERP-систем эксперты объяснили тем, что у большинства предприятий наблюдаются сложности с данными и их учетом, а MES-систем — тем, что они позволяют не только оперативно планировать производство, но и управлять качеством в режиме реального времени.
В условиях ограниченного доступа к зарубежным технологиям бизнес активно переходит на российские разработки. Наибольшим спросом у бизнеса пользуются инструменты, которые обеспечивают контроль над ресурсами, производственными процессами и качеством.
«ИИ в промышленности — не мимолетный тренд, но и не панацея. Это логичный этап технологического развития, который открывает новые горизонты, если подходить к нему осмысленно. Однако многие по инерции бегут за модой, забывая о главном — качестве данных. То, что раньше прощалось, теперь становится критично: ИИ работает с тем, что ему дают, и любые ошибки на входе дорого обходятся на выходе».
По словам Максима, эффективное внедрение начинается не с моделей, а с данных: их нужно собрать, очистить, протестировать гипотезы и четко понимать, какой бизнес-эффект должен быть в итоге. Без этого компании тратят ресурсы впустую, а ИИ оказывается разочарованием вместо прорыва.
Постепенно искусственный интеллект переходит из разряда экспериментов в рабочий инструмент. Такие системы уже активно используются в управлении поставками, оптимизации энергопотребления, анализе выбросов, а также в предиктивном обслуживании, когда ремонт оборудования выполняется не по графику или после поломки, а перед вероятным отказом на основе прогноза его состояния. Так, на ТЭЦ «Академическая» в Екатеринбурге была внедрена интеллектуальная система предиктивной аналитики. Она заранее предупредила о потенциальных неисправностях, которые могли бы привести к 24-часовому простою станции. В результате чего удалось избежать перебоев в поставках электроэнергии объемом 5,5 млн кВт•ч.
Еще один пример — горно-обогатительный комбинат в Свердловской области, где система предиктивной аналитики прогнозирует отказы оборудования за 48–72 часа. Это позволяет сократить внеплановые простои на 30%, на 25% уменьшить аварийные затраты на ремонт, а загрузку производства повысить до 95%.
Борьба с «лоскутной автоматизацией»
Проблема разрозненных систем, не интегрированных друг с другом, остается одной из самых острых, особенно на старых производствах «с длительной историей внедрения IT-решений, где системы разных поколений и вендоров не имеют единого интерфейса взаимодействия», считают участники рынка. Проблему «лоскутной автоматизации» пытаются решать различными способами: одни разрабатывают промежуточные интеграционные решения («обертки»), другие предпочитают ручной перенос данных, однако эксперты сходятся во мнении, что стратегическим и наиболее перспективным решением является переход к единой цифровой платформе, например ERP-платформе, способной консолидировать разрозненные системы и данные в рамках целостной архитектуры.
Тернистый путь импортозамещения
Переход на отечественное ПО стал сложным, но необходимым процессом в новой реальности, причем простой механической заменой такие вопросы не решаются.
Государство активно поддерживает переход на отечественное ПО, выделяя субсидии и гранты, что стимулировало российских разработчиков. Компании стали активнее выводить на отечественный рынок продукты, которые являются достойной альтернативой зарубежным IT-решениям, а также включаться в процессы миграции IT-инфраструктур бизнеса на отечественное ПО.
Системная трансформация
Цифровизация в уральской промышленности перешла от точечных экспериментов к системной трансформации, где ключевыми приоритетами станут управление данными, платформенные решения и безопасность.
Хорошей базой для развития промышленных IT в регионах, по мнению экспертов, может стать нацпроект «Экономика данных», который обеспечит соблюдение требований безопасности и доверие к цифровым процессам, открыв доступ к субсидиям на дата-центры и отраслевые платформы.
Еще одним приоритетным направлением станет кибербезопасность. Уже сейчас рост вложений в защиту автоматизированных систем управления технологическими процессами и интернета вещей оценивается на уровне 30–40%. Обязательным элементом станет обучение персонала основам информационной безопасности с использованием специализированных платформ типа Security Awareness, уверены эксперты.
Источник: Коммерсант