Трансформация без революции: как производственные компании внедряют новые технологии

Окончательный переход от «эффектности» к «эффективности» в плане применения ИИ должен стать главным трендом этого года, предложил один из спикеров сессии «Цифровая трансформация промышленности: технологии, инвестиции и кооперация в эпоху новых вызовов», которую FCongress провел на главной промышленной выставке России «Иннопром-2025». На мероприятии обсудили, чем сейчас живет российская промышленность, как модернизируется и какие технологические новинки ей удается предлагать российской глубинке.

Что нужно бизнесу

После ухода с нашего рынка SAP (немецкого производителя программного обеспечения) российские разработчики не прекращают попыток создать схожую по функционалу и качеству ERP*-систему для эффективного управления предприятием. Пока что вопрос остается открытым. Олег Лукьянов, руководитель управления отраслевых решений «Северсталь-инфоком», убежден: в первую очередь нашим промышленникам в ERP нужен не ИИ, а достаточное количество R&D (от англ. Research and Development, «исследования и разработки»), а также инженеры и IT-архитекторы, «которые должны понимать предметную область». «Забросать деньгами вендоров IT-решений», чтобы решить проблему ERP в металлургии, — это тупиковый путь («Мы не можем конкурировать с нефтяными гигантами, которым вендоры отдают всех лучших архитекторов»), но можно использовать накопленный в этой сфере опыт, создать консорциум, который бы инвестировал в необходимые разработки, полагает он. Спикер, однако, не отрицает полезности ИИ — последний теперь управляет ключевыми агрегатами, контролирует соблюдение техники безопасности и помогает оптимизировать затраты на ремонт оборудования. «Мы создали софт по управлению производственными процессами и ремонтом оборудования на основе генеративного ИИ, который не только используем сами, но и предлагаем рынку», — рассказал Лукьянов.

Ирина Майорова, руководитель стратегических проектов в промышленности MWS AI (подразделение МТС по разработке решений в сфере искусственного интеллекта), отметила, что компании разного масштаба имеют разные возможности и потребности во внедрении технологий. «Крупный бизнес может инвестировать в инфраструктуру и создание центров компетенций для развития искусственного интеллекта», — описывает она. MWS AI в прошлом году вложила 1 млрд рублей в обучение собственных больших языковых моделей (LLM) семейства Cotype и разработку продуктов на их базе. В этом году компания представила два ИИ-помощника (копайлота) для бизнеса на основе модели второго поколения — Cotype Pro 2. Как подчеркивает Майорова, предприятиям сейчас особенно важны цифровые помощники и AI-ассистенты, которые помогают оптимизировать производственные процессы и сократить нагрузку на сотрудников. «Например, вместе с коллегами из металлургической отрасли мы разрабатывали черновики технологических карт. Обычно для этого специалисту приходится анализировать огромный объем нормативной документации, а генеративный ИИ позволяет сделать это гораздо быстрее и точнее. В результате технологу остается только проверить карту, утвердить ее и запустить в производство», — отметила она. Для среднего и малого бизнеса, по ее словам, ключевое значение имеет автоматизация отдельных процессов. «Если говорить о наиболее востребованных решениях на рынке, то это предиктивная аналитика и компьютерное зрение, которое помогает выявлять дефекты и контролировать бесперебойность производственных циклов», — добавила Майорова.

Гипотезы и реалии

Вадим Щемелинин, руководитель практики «Индустрия 4.0» компании «Сибур Диджитал», рассказал, что «Сибур» уже достаточно давно занимается технологиями ИИ, а в последние два года активно исследует возможности генеративного ИИ. В компании создано специальное подразделение, «чтобы быстро проверять гипотезы», — лаборатория ИИ. Как отметил спикер, в компании считают технологию генеративного ИИ перспективной, но в то же время понимают, что текущий уровень развития пока не позволяет применять ее достаточно широко. «Несмотря на это, технология активно развивается, и в компании ожидают, что в ближайшем будущем значительно увеличится ее проникновение в различные процессы», — резюмировал Щемелинин.

Андрей Скорочкин, генеральный директор Reksoft Consulting, говорит, что сейчас «каждый индустриальный гигант создает свой цифровой «велосипед» и при этом пытается продать его другому такому же гиганту. Но парадокс в том, что для создания рабочего ИИ-агента (например, в закупках) не нужна сверхсложная модель, достаточно базовых решений. Главное — пересмотреть сам подход к работе. Реальные результаты приносят только сквозные, мультифункциональные проекты, а для них требуются «длинные» инвестиции и стратегические горизонты планирования. Основное препятствие — необходимость «перестройки мозгов»: изменения операционной модели и сложившегося статус-кво. «Сейчас внедрению ИИ мешает бюрократия: сотрудники видят в таких инструментах угрозу привычным процессам, а не помощь. Исключение — узкоспециализированные задачи вроде компьютерного зрения. Проблема усугубляется тем, что цифровая трансформация обычно инициируется IT-департаментами, не затрагивая реальных бизнес-процессов. Без перехода от точечных экспериментов к системным изменениям прорыв невозможен», — уверен Скорочкин.

Кирилл Колесников, генеральный директор IT-компании «Алгоритм С» (входит в группу «Синара»), затронул проблему отсутствия комплексных решений для создания «интеллектуальной среды»: «Можно создать любой беспилотный транспорт, но он «застрянет» на перекрестке, который регулируется в ручном режиме диспетчерами». В этом году компания начала опытную эксплуатацию системы накопления энергии СНЭТ 74, которая обеспечивает автономное движение электротранспорта без подключения к контактной сети. Спикер поделился, что в Челябинске, где началось тестирование системы, им удается уже не только управлять «интеллектуальной батареей» электротранспорта, но и подстанциями, «объединив это все в единую ЕМС-систему», а в Таганроге «автоматизированы все борта трамваев и проведена автоматизация депо». Однако пассажиры, проехав в комфортном современном электротраспорте, выходят из него на допотопные остановки, «которые стоят там лет 30». Это практически общая метафора того, как сейчас внедряются новые технологии.

* ERP-решение (от англ. Enterprise Resource Planning — «планирование ресурсов предприятия») — интегрированное программное обеспечение для управления основными бизнес-процессами компании. Оно объединяет данные и процессы различных отделов — от бухгалтерии и логистики до производства и продаж — в единой информационной среде.

** AI-ассистент (от англ. Artificial Intelligence — «искусственный интеллект») — программы с искусственным интеллектом, которые помогают людям решать задачи, работать с данными и упрощать взаимодействие с технологиями.

*** Технологическая карта — пошаговая инструкция, описывающая все этапы производственного процесса, начиная с подготовки сырья и заканчивая получением готового продукта или услуги.