Новости

Необходимость внедрения новой WMS-системы возникла после ухода из России поставщика ранее используемого западного решения. «ЭкоНива» рассматривала платформы, способные обеспечить стабильность и непрерывность бизнес-процессов, высокую производительность, гибкость настройки и полное соответствие требованиям пищевой отрасли. Выбор был сделан в пользу Consid.WMS благодаря опыту компании в проектах аналогичного масштаба и сложности, в том числе для крупнейших производителей молочной продукции, сыров и сетевых ритейлеров, а также способности выполнить внедрение в сжатые сроки. Настройка решения и подготовка к запуску заняли менее шести месяцев.

Проект реализован на складе площадью 4 тыс. кв. м, расположенном при производственном комплексе «ЭкоНива» в Калужской области и работающем в режиме круглосуточной обработки заказов. Склады компании характеризуются высокой оборачиваемостью запасов, большим ассортиментом SKU и строгими требованиями к соблюдению температурного режима, сроков годности и условий хранения.

В ходе проекта была проведена интеграция с корпоративной системой «1С», обеспечена поддержка различных типов упаковки (штуки, короба, паллеты), автоматизирована работа с весовой продукцией и реализована обработка маркировки с использованием штрих-кодов GS1 с автоматическим извлечением данных о товаре, партиях, количестве и сроках годности на этапах приемки, отбора и инвентаризации. Особое внимание уделено контролю качества товарного запаса: учету партий, работе с карантином, блокировками, мониторингу температурных условий и управлению запасами с минимальными сроками годности.

Запуск новой системы был выполнен без остановки производственного процесса и без снижения объемов отгрузок. Проект велся по гибкой методологии Agile, что позволило оперативно вносить изменения и эффективно управлять общим бэклогом задач.

После ввода системы в эксплуатацию склад переведен на техническую поддержку Consid в круглосуточном режиме. В рамках проекта также было поставлено оборудование — принтеры Godex B40 и терминалы сбора данных M3 Mobile.

В дальнейшем планируется масштабирование системы на остальные распределительные центры «ЭкоНивы», расширение функциональности, запуск новых процессов и обучение разработчиков и ИТ-администраторов заказчика для дальнейшего самостоятельного развития системы.

Ключевой целью проекта, реализованного в «Магните», стало создание централизованной системы управления средствами защиты информации (СЗИ), средствами криптографической защиты информации (СКЗИ) для электронных подписей и цифровыми сертификатами в масштабах розничной сети. Это позволило повысить безопасность за счет гибкого управления данными и ролевой моделью доступа, а также реализовать аудит и управление инцидентами ИБ для контроля нелегитимных операций.

Это решение является единственным в России, реализованным в таком объеме для управления сертификатами ЕГАИС в крупной розничной сети. Реализация проекта гарантирует бесперебойность торговых операций по учету и обороту алкоголя в более 20 тыс. торговых объектах розничной сети «Магнит» по всей европейской части России, снижая операционные риски и трудозатраты.

Благодаря внедрению Avanpost PKI, процессы выпуска ЭП были автоматизированы, а этапы согласования формализованы, что повысило контроль и прозрачность. В результате достигнуто значительное сокращение времени выпуска сертификатов. Система позволяет автоматически отслеживать сроки действия сертификатов и запускать задачи для автопродления, а также проводить одиночный и массовый выпуск. Автоматизированы процессы одиночного и массового перевыпуска сертификатов, что позволяет системе перевыпускать 1 тыс. и более сертификатов в день, учитывая разницу часовых поясов РФ.

Сотрудники получили удобный интерфейс — личный кабинет, позволяющий контролировать сроки действия и дистанционно управлять сертификатом и доступом к ЭП. Дистанционное получение и отзыв сертификата ЭП без личной явки в Удостоверяющий Центр также стало возможным благодаря разработанным шаблонам документов для получения и аннулирования сертификатов и подписания документов ЭП в соответствии с 63-ФЗ.

В рамках проекта под управление Avanpost PKI было взято около 30 тыс. СЗИ для ЭП и распространено более 20 тыс. агентов системы на автоматизированные рабочие места. Проект включал перевыпуск всех действующих сертификатов в новой системе.

Реализованы интеграции с ключевыми системами заказчика, включая «1С», MS Active Directory, ПАК «КриптоПро УЦ 2.0», ПАК «КриптоПро DSS», СМЭВ, а также интеграционный шлюз для подключения HR MDM. Также была реализована интеграция с SIEM и SOAR для мониторинга и аудита событий безопасности.

Ожидаемый экономический эффект включает сокращение трудозатрат ИТ-сотрудников, автоматизированное обновление сертификатов и нивелирование простоя учета и продажи алкоголя при выпуске и обновлении сертификатов.

Кросс-форматная контентная модель, внедренная VK, анализирует название, обложку, аудио и видеоряд ролика по отдельности. Нейросеть объединяет все данные в едином пространстве, что позволяет рекомендательной системе понимать смысл контента и объединять разные форматы. Например, такая модель может предложить похожий по смыслу ролик в VK Видео на основе понравившегося текстового поста ВКонтакте или короткого видео в VK Клипах, что делает рекомендации кросс-платформенными.

Мультимодальная языковая модель (MMLM) сравнивает контент по смыслу и тематике, объясняет комментарии, описывает интересы пользователя к конкретным сценам и учитывает эмоциональный тон материалов. Нейросеть обучена более чем на 3 млн русскоязычных материалов и может анализировать видео, изображения, тексты и аудио. С ней рекомендательные алгоритмы быстрее показывают новый контент в продуктах VK без необходимости получения первых пользовательских реакций.

Пользователи охотнее вовлекаются в просмотр, если замечают знакомых героев. Рекомендательная система автоматически распознает известных персон на видео, что позволяет алгоритмам учитывать как тематики контента, так и присутствие в роликах конкретных популярных личностей. Технология построена на двух моделях машинного обучения: одна анализирует видеоряд с частотой один кадр в секунду, а вторая определяет на кадрах лица и формирует единый «образ» героя.

Новые технологии Discovery за первые месяцы после внедрения помогли увеличить число позитивных реакций на контент на 7%, а рекомендации похожих по смыслу видео стали на 60% точнее.

Помимо VK Видео и внутренних задач поиска и аналитики, технологии будут использоваться в других продуктах VK с пользовательским контентом — от коротких видео до музыки.

Согласно результатам исследования, размер ИБ-подразделения напрямую зависит от масштаба бизнеса. Крупнейшие компании с выручкой свыше 80 млрд руб. формируют ИБ-подразделения в среднем из 33 специалистов. В компаниях с годовой выручкой от 5 до 80 млрд руб. средний штат ИБ-функции составляет 6 специалистов. В эту команду, как правило, входят один начинающий специалист, трое зрелых и двое менеджеров. Более половины опрошенных компаний (54%) имеют самостоятельную, формализованную стратегию ИБ, что свидетельствует о высоком уровне зрелости функции кибербезопасности в крупном бизнесе.

Главным фактором, влияющим на кадровую политику в сфере ИБ, респонденты назвали общий рост угроз — на него указали 32% опрошенных. Вторым по значимости драйвером стало внедрение цифровой стратегии (21%), которая требует усиления защитных мер. Рост материальности рисков информационной безопасности отметили 16% экспертов. По итогам интервью, у каждой третьей компании штат ИБ укомплектован лишь на 50–80%, что указывает на устойчивый кадровый дефицит.

Бюджеты на информационную безопасность также демонстрируют сильную корреляцию с размером компании. Аналитики отмечают высокую концентрацию бюджетов именно в сегменте крупнейших компаний, что позволяет им выстраивать комплексные системы защиты и привлекать наиболее квалифицированные кадры.

Логичным следствием роста общих бюджетов и кадрового дефицита становится увеличение инвестиций в обучение ИБ-команд. Бизнес осознает, что эффективность даже самых технологичных систем защиты напрямую зависит от компетенций команды, которая ими управляет. Это закономерно смещает фокус на образовательные программы как на стратегический инструмент обеспечения киберустойчивости.

Инвестиции в обучение специалистов по информационной безопасности являются для компаний стратегическим направлением, непосредственно влияющим на эффективность всей системы защиты. Образовательные бюджеты демонстрируют значительную градацию: если крупный бизнес инвестирует в развитие ИБ-кадров в среднем 0,6 млн руб. в год, то бюджеты крупнейших компаний кратно превышают эту сумму, достигая 10 млн руб. При этом данные показывают, что основная аудитория обучающих программ — это зрелые специалисты: в 38% компаний на обучение направляют группы от 6 до 20 таких сотрудников. Топ-менеджеры также проходят обучение, но, как правило, в ограниченном составе — 77% компаний обучают одного-двух руководителей высшего звена.

Согласно исследованию, респонденты видят в образовательных программах инструмент решения ключевых бизнес-задач. Основными целями являются обеспечение соответствия требованиям законодательства (24%) и внутренних нормативных актов (24%). Наряду с этим компании фокусируются на сокращении как реальных операционных рисков (17%), так и потенциальных угроз безопасности (17%). Важно отметить, что 17% респондентов рассматривают развитие сильных ИБ-кадров как самостоятельное конкурентное преимущество, что демонстрирует растущее понимание стратегической ценности человеческого капитала в кибербезопасности.

В рамках проекта автозаводу удалось тиражировать MES-систему, настроить контроль движения автомобиля и его компонентов по новым производственным линиям, а также адаптировать обновленную систему оперативного контроля качества под особенности нового производства.

На первом этапе были сформированы требования к новой производственной системе управления производством комплектующих – MES «Комплектующие», проанализирована возможность интеграции с производственным оборудованием с использованием различных технологий, включая интеграцию с действующими системами. Также уточнены требования к системе QMS Professional для обеспечения сквозного контроля качества продукции от сборки до управления гарантийными случаями, а также требования к сбору и статистическому анализу ключевых характеристик (SPC). Реализация этих требований – задача следующих этапов проекта.

Автозавод «Урал» прошел только первую четверть цифрового пути. В будущем проект позволит развить и вывести на новый уровень производственную систему предприятия и систему менеджмента качества. Достигнуть этого можно только за счет использования цифровых технологий и их внедрения в уникальную инженерную и производственную школу автозавода. Цифровые технологии по управлению производственными процессами и качеством продукции расширят свое влияние как на новые, так и на существующие производства и группы изделий, что положительно скажется на себестоимости автомобилей и их качестве.

Ранее для учета и управления Ladoga использовала устаревшую информационную систему. Для решения части задач использовались разрозненные программы и электронные таблицы. В частности, не была автоматизирована работа купажного цеха и спиртохранилища, отсутствовал автоматический обмен данными с ЕАИС, сотрудники таможенного склада оформляли значительное количество документов вручную. Было сложно отслеживать движение сырья в составе полуфабрикатов и готовой продукции, контролировать операции, связанные с лабораторными исследованиями, складской обработкой, оклейкой и хранением товара. На подготовку управленческой отчетности уходило много времени, что затрудняло планирование и контроль работы.

Предприятию требовалось информационная система, которая позволила бы объединить работу подразделений, организовать сквозную прослеживаемость сырья, обеспечить оперативную маркировку продукции и обмен данными с ЕГАИС, ускорить подготовку управленческой отчетности. Для реализации поставленных задач было решено перенести управление и учет в 1С:ERP и «1С:Производство алкогольной продукции». Партнером по проекту стала компания «1С:Первый Бит».

В ходе проекта выполнены работы по адаптации и настройке 1С:ERP и отраслевого модуля: доработан функционал для управления таможенным складом, создано автоматизированное рабочее место для работы со сторонними организациями (оформление и печать документов, подготовка отчетов), выполнены настройки для маркировки продукции и обмена данными с ЕГАИС. Система была интегрирована с «1С:Зарплата и управление персоналом», WMS-системой, системой управления финансами и другими решениями компании.

В ходе проекта автоматизировано 180 рабочих мест во всех ключевых подразделениях компании — от отделов закупок и продаж до производственных участков, складов и бухгалтерии. В результате реализации проекта все подразделения, включая те, что ранее не были автоматизированы, теперь работают в одной системе, адаптированной под специфику компании. Организовано оперативное управление нормативно-справочной информацией. Формирование управленческой отчетности ускорилось на 50%. Автоматизирована маркировка продукции, подготовка и передача информации в ЕГАИС.

Оптимизирована работа таможенного склада. Сотрудники получили удобные инструменты для оформления и отслеживания операций, связанных с поступлением, лабораторными исследованиями, складской обработкой и реализацией импортных товаров, включая подготовку импортных деклараций, получение марок ФСМ, их оклейку и хранение в разрезе диапазонов и поддиапазонов. Реализован функционал резервирования ФСМ под импортные поставки, а также контроль нанесения зарезервированных марок на запланированную партию товара. Маркировка, распределение транспортных расходов по импорту, установка статуса серии по готовности к отгрузке также выполняются в автоматическом режиме.

В результате компания перешла на современную информационную систему, учитывающую отраслевые особенности бизнеса. Обработка заказов ускорилась на 10%, производственные затраты снижены на 3%, оборачиваемость склада повысилась на 10%, руководство контролирует работу удаленных подразделений в режиме реального времени.

Система управления ТОРО позволила существенно повысить эффективность техобслуживания и ремонта за счет внедрения единых инструментов планирования, учета, контроля и анализа, максимально интегрированных в существующий контур системы управления ресурсами предприятий дивизиона.

Сокращен бумажный документооборот, исключены ручные переносы данных между локальными информационными системами предприятий и централизованной ERP-системой дивизиона. Существенно снижены трудозатраты сотрудников на поиск необходимых данных по оборудованию за счет создания и выверки базы нормативно-справочной информации. Автоматизация процессов управления ТОРО позволила оперативно предоставлять статус и результаты выполненных мероприятий, детализацию финансовых и материальных затрат по каждой единице оборудования и отчетные документы, а также консолидировать данные в едином информационном пространстве.

Система управления ТОРО также включает инструменты для планирования и отражения результатов мероприятий по метрологическому обеспечению средств измерений. Данные по всему оборудованию, подлежащему обслуживанию, ремонту либо метрологическому обеспечению, хранятся в системе и по запросу оперативно формируются в отчет. Преимущества системы – доступность информации для всех пользователей системы в соответствии с назначенными правами доступа.

Как отмечает Евгений Гаранин, вице-президент по цифровизации и информационным технологиям АО «ТВЭЛ», управление надежностью оборудования выходит на первый план, это основа контроля всего жизненного цикла продукции и залог стабильной работы предприятий. Для решения этих задач топливный дивизион «Росатома» проводит масштабную цифровизацию своих производственных процессов. Завершение тиража системы ТОРО на предприятия основного ядра – важнейший шаг в этом направлении. Следующим этапом планируется перевод его функционала в мобильное исполнение. Реализация этих проектов создает основу для внедрения современных инструментов предиктивного моделирования и решений на базе ИИ, что позволит совершить переход от ремонтов по плану к обслуживанию по состоянию.

Первый этап проекта занял два месяца. За это время в Bungly разработали виды документов и регламенты их утверждения. Права доступа выдаются автоматически, а сами данные хранятся в папках проектов.

Чтобы выстроить прозрачное взаимодействие сотрудников, в компании использовали еще одно решение платформы Directum RX — «Совещания». Администратор встречи фиксирует все поручения ассортиментного комитета, а после собрания — автоматически рассылает задачи ответственным. Сейчас в системе работает более 20 сотрудников.

Дополнительно в компании настроили согласование для таких процессов, как дошив партий, работа с браком, внесение изменений в коллекцию, разработка дизайн-макетов и др.

Как отмечает Екатерина Бредова, руководитель проектного офиса Bungly, по результатам первого этапа удалось структурировать документы по проектам. Каждый заинтересованный всегда знает, где найти те или иные данные. Также появилась возможность отслеживать изменения эскизов, что значительно упростило работу сотрудников. Процессы согласования стали прозрачнее — можно увидеть, на каком этапе находится документ, и кого необходимо поторопить.

Переход на новое технологическое решение был необходим Cosmos Hotel Group для преодоления ключевых вызовов современного гостиничного рынка: высокой конкуренции, зависимости от сторонних онлайн-агрегаторов, низкого процента повторных обращений. Ранее система поддерживала только транзакционные механики лояльности (бонусы, скидки, кешбэк), без возможности долгосрочных коммуникаций. Для реализации омниканального и персонализированного подхода была выбрана платформа RightWay. Она отвечает основным требованиям Cosmos Hotel Group — располагает возможностями для кастомизации, масштабирования и настройки сложных технических интеграций.

Эксперты «Норбит» за пять месяцев развернули полноценную экосистему лояльности и подключили ключевые модули RightWay. В их числе – CRM, отвечающий за статическую и динамическую сегментацию единой структурированной клиентской базы, и блок омниканальных коммуникаций, где интегрированы в один контур все способы взаимодействия с гостем. Кроме того, был внедрен процессинг лояльности с конструктором механик для имеющейся многоуровневой системы, модуль аналитики с наглядными BI-дашбордами и отдельными отчетами по каждому отелю с регулируемым доступом к данным.

На следующем этапе было настроено множество интеграций, синхронизировавших работу с «1С», «Битрикс», сайтами отелей, сервисом бронирования TravelLine, системами Opera PMS, Logus HMS, Fidelio, iiko и r_keeper. Помимо этого, специалисты создали единое хранилище для клиентских данных. Их сбор и агрегация осуществляются в полном соответствии с требованиями регулятора.

После запуска платформы доля активных участников программы лояльности составляет 45%, средний чек вырос на 13%. Увеличилась и частота бронирований — на 7%, а конверсия в повторное действие — на 27%. Цифровой профиль клиента «360 градусов» теперь позволяет сети точнее прогнозировать спрос, персонализировать маркетинговые коммуникации и повышать процент постоянных посетителей.

Искусственный интеллект прочно вошел в арсенал российского ИТ-бизнеса. Лишь 8% организаций в ИТ пока не применяют эту технологию, а 40% компаний уже имеют полноценно внедренные проекты.

Как показало исследование, цифровизация ИТ-отрасли в России приобретает системный характер. 45% респондентов отметили, что в их компаниях созданы специальные отделы или центры компетенций по искусственному интеллекту. Работа с этими технологиями закреплена в стратегиях цифровой трансформации 51% компаний. Каждая четвертая организация (27%) пошла еще дальше и разработала отдельную стратегию по ИИ.

ИИ приносит реальную пользу в ключевых бизнес-процессах. Наибольшую ценность, по оценкам специалистов, технологии дают в разработке новых продуктов, клиентской поддержке, продажах и маркетинге. Эффект от внедрения подтверждается на практике: 47% специалистов отмечают ускорение бизнес-процессов, а 43% — повышение общей эффективности.

На рынке сформировался набор самых популярных технологий. Чаще всего компании используют ИИ-ассистентов и чат-боты (59%) и генеративный ИИ для создания текстов и изображений (59%). В каждой второй ИТ-компании (50%) применяются системы распознавания документов. Реже внедряются речевая аналитика, компьютерное зрение и ИИ-агенты.

70% организаций применяют или тестируют ИИ-решения последние 1–3 года. Каждая восьмая (13%) использует технологии искусственного интеллекта более четырех лет. Инвестиции в ИИ растут: 49% компаний планируют направлять на его развитие 3–5% своей выручки в течение следующего года.

Даже компании без опыта готовы пилотировать ИИ. 80% организаций, которые пока не используют искусственный интеллект, намерены запустить пилотные проекты в ближайшие 1–2 года.

Главными барьерами для масштабирования остаются высокая стоимость решений, сложность интеграции и дефицит квалифицированных кадров. Эксперты рекомендуют четкий продуктовый цикл внедрения для минимизации рисков и фокуса на бизнес-ценности. Цикл включает пять этапов: формулирование гипотезы с измеримой целью, создание прототипа на реальных данных, запуск пилота для оценки влияния на бизнес-метрики, развертывание промышленной версии с мониторингом качества модели, безопасности передачи данных и сбором обратной связи от пользователей, а также регулярные итерации для улучшения решения, упрощение процесса вместо наращивания сложности модели.