Ежедневные новости

В настоящее время половина российских промышленных компаний уже имеет опыт применения отечественных систем автоматизации. Российское ПО используется более чем на десяти миллионах рабочих мест в авиа и судостроении, железнодорожном машиностроении и других сферах. В этом году ЦИПР зафиксировал важный сдвиг в повестке: промышленная автоматизация перешла из фазы «догоняем Запад» в режим «строим свое». Отечественная промышленная платформа активно развивается и готова к работе с искусственным интеллектом, однако есть некоторые сложности, которые мешают предприятиям двигаться дальше в этом направлении.

Первым барьером является инфраструктура. Развернуть полноценный ЦОД под LLM, способный обслуживать корпоративный контур крупного промышленного предприятия – это серьезные капитальные затраты. В данный момент рынок перегрет спросом, комплектующие в дефиците, а сроки растянуты. Но это решаемая инженерная задача, и компании уже находят рабочие модели.

Вторым барьером являются данные. Пока данные не описаны корректно – не нормализованы, не структурированы, не разложены под конкретные задачи – разговор о промышленном ИИ остается декларативным. Стандарты типа ОРС UA – это не опция и не «хорошая практика». Это базовое условие любой цифровизации вне зависимости от того, есть ли в проекте ИИ или нет. Именно поэтому в реальных проектах первые месяцы часто уходят не на внедрение умных алгоритмов, а на то, чтобы собрать данные с оборудования в единую точку и привести их в порядок.

Третьим барьером стали датасеты, причем у крупных предприятий этой проблемы нет. Получить качественный промышленный датасет со стороны практически невозможно. Это связано со спецификой процессов, коммерческой тайной и требованиями безопасности. Но крупным компаниям, как правило, своих данных хватает в силу масштаба. Многие из них уже давно обучают модели на собственных данных. Сложнее приходится предприятиям среднего размера – им придется искать партнерские модели или отраслевые консорциумы.

Наконец, четвертый барьер – безопасность. Регулирование доступа ИИ к промышленным данным – горячая тема, но на практике она снимается правильно выбранной архитектурой. Базовый принцип прост: ИИ развернут внутри корпоративного контура, не имеет прямого автоматизированного воздействия на технологический процесс и работает в рекомендательном режиме для оператора. Когда система видит отклонение, она предлагает решение, а человек в дальнейшем принимает решение и действует. Регулярных проблем при такой схеме, как правило, не возникает.

MES играет огромную роль при внедрении ИИ в промышленной автоматизации. MES – это точка, где сходятся данные с оборудования, операционная логика предприятия и человек, принимающий решения. Именно здесь промышленный ИИ начинает давать измеримый результат – не в пилоте, а в продакшене. Нужна среда, в которой телеметрия с датчиков, инциденты, заявки на обслуживание, ТОиР, производственные задания и выездной сервис живут в едином контуре и связаны между собой.

Нагрузка на транспортные сети операторов связи кратно растет вместе с количеством абонентов, поэтому критически важно не просто оперативно устранять аварии, а предотвращать их ещё до того, как они повлияют на качество связи. Теперь «Ростелеком» может проводить профилактику серверов, дисковых массивов, коммутаторов и каналов связи, а также оперативно локализовывать любые неисправности. В результате среднее время недоступности сетевого элемента сократилось с нескольких дней до 1–2 часов, а сама сеть перешла из режима регулярных сбоев в состояние контролируемой и прогнозируемой работы.

Первым и самым трудоемким этапом стала полная актуализация топологии: инженеры РТК-Сервис собрали данные со всей России, нарисовали новую схему и заполнили ее реальными параметрами конфигурации. Сеть включала более 4 тыс. элементов, в том числе коммутаторы, маршрутизаторы и конвертеры, от самых старых устройств 90-х годов до оборудования, установленного непосредственно перед 2022 годом. Весь этот разнородный «зоопарк» был объединен в единую систему управления.

Следующим шагом стало точечное устранение критических замечаний в каждом регионе. Инженеры интегратора систематически анализировали конфигурации, находили неверные настройки, конфликты, проблемы с резервированием и исправляли их. Важно, что оборудование при этом не заменялось. Работы велись исключительно на уровне конфигураций и схемных решений. Такой подход позволил уложиться в минимум затрат, используя только собственные ресурсы компании, и при этом заложить фундамент для превентивного реагирования.

Однако самым значимым шагом стало решение, которое изначально вообще не входило в договор технической поддержки. Специалист РТК-Сервис проявил инициативу и развернул на сети систему мониторинга Zabbix. До этого момента оборудование DCN никто не контролировал в реальном времени, о выходе из строя коммутатора или жесткого диска на сервере управления узнавали постфактум, когда проблема уже приводила к потере управляемости сетевыми элементами.

Внедрение системы мониторинга кардинально изменило ситуацию. Теперь инженеры РТК-Сервис в онлайн-режиме видят состояние всех коммутаторов, каналов связи и серверов. Если начинают сыпаться жесткие диски, система сигнализирует об этом за недели до потенциального краха. Если канал перешел на резервный, это сразу заметно, и можно разобраться с причиной без потери управления. Если какой-то сетевой элемент показывает аномальное поведение, профилактика проводится до того, как произойдет отказ. Благодаря возможности превентивно реагировать на возможные проблемы удалось вовремя заметить массовый выход из строя жестких дисков на серверах, проработавших более пятнадцати лет, и заменить их без остановки системы управления.

По итогам проекта количество заявок по недоступности сетевых элементов сократилось в несколько раз. Но ключевой показатель – среднее время недоступности сетевого элемента – уменьшилось с нескольких дней до 1–2 часов. Достигнуто это за счет двух факторов. Во-первых, точная схема сети позволяет оперативно локализовать отказ, не тратя дни на выяснение топологии. Во-вторых, система мониторинга дает возможность узнать о проблеме еще до того, как она переросла в аварию. При этом все работы выполнялись удаленно, без выезда на узлы связи, и практически незаметно для текущей эксплуатации.

Проект, реализуемый «Интер РАО», направлен на оптимизацию управления ИТ-активами в энергетике и решение задач по автоматизации учета активов, управлению их жизненным циклом, прогнозированию эксплуатационных затрат и усилению контроля использования. Применение принципов ITAM позволит компаниям группы «Интер РАО» оптимизировать затраты на ИТ-активы, обеспечить соответствие требованиям регуляторов к их учету, повысить эффективность инвестиций в ИТ-инфраструктуру.

Решение должно обеспечить централизованный учет и контроль ИТ-активов, упростить процессы управления и значительно повысить прозрачность расходов на ИТ. Благодаря этому появится основа для управляемой цифровой трансформации и повышения операционной эффективности, что позволит «Интер РАО» оптимизировать свои ресурсы и сосредоточиться на стратегических задачах. В условиях быстро меняющегося рынка и растущих требований к безопасности и надежности, такие инициативы становятся особенно актуальными.

В перспективе решение может стать отраслевым стандартом.

Ранее в «Модмаш-Софт» был автоматизирован только регламентированный учет на базе «1С:Бухгалтерии». Вся остальная работа велась вручную: менеджеры по продажам учитывали заказы и продажи в отдельных электронных таблицах, производственные участки фиксировали планы и фактический выпуск — также в таблицах. Склад работал без какой-либо интеграции с планами производства и продаж. Не было единой системы управления взаимоотношениями с клиентами и контроля исполнения заказов от коммерческого предложения и спецификаций до производства и отгрузки. Из за разрозненности данных и позднего отражения операций в бухгалтерской системе отчеты формировались с большими задержками. Было сложно контролировать загрузку производства и планировать закупки, возникали отрицательные остатки и дубли номенклатуры.

При этом у компании уже была приобретена новая система «1С:Управление нашей фирмой», но она не была настроена и не использовалась, обучение сотрудников тоже не проводилось. Руководство искало подрядчика с опытом сложных внедрений в производстве и возможностью очных встреч. Выбор был остановлен на нижегородском филиале компании «1С:Первый Бит», обладающем подтвержденным опытом реализации аналогичных проектов.

Проект длился один месяц. Стратегия внедрения строилась на максимальном использовании типового функционала системы и только точечных доработках там, где они давали заметный бизнес эффект (дополнительные реквизиты, удобные печатные формы, отдельные отчеты и настройки представлений).

В ходе проекта специалисты интегратора изучили работу подразделений и определили, какие задачи решаются типовым функционал, а где нужны доработки. Смоделировали ключевые процессы в демо-базе 1С:УНФ. Настроили роли, права доступа и интерфейсы для различных категорий сотрудников (продажи, снабжение, склад, производство, бухгалтерия, руководство). Выполнили интеграцию с «1С:Бухгалтерией» и унифицировали справочно-нормативную информацию. Реализовали точечные доработки под потребности компании, в частности, расширили реквизиты в справочнике номенклатуры, спецификациях и в заказе поставщику; настроили отчет поступлений и оплат по заказам для отображения инициатора закупки, сумм и статусов оплат; реализовали отображение материалов и комплектующих по группам и категориям в производственном учете и др. Далее — в тестовом режиме перенесли в систему исторические данные, обучили пользователей, после чего запустили рабочую базу 1С:УНФ.

Такой подход снизил риски, позволил сотрудникам отработать сценарии на безопасной базе и плавно перейти к работе к полноценной работе в системе. Существенную роль сыграла вовлеченность руководителей предприятия: два внутренних лидера проекта участвовали в обследовании, согласовании целевой модели, тестировании и обучении коллег, что обеспечило устойчивое принятие изменений внутри компании.

«Ростелеком» и «Галактика» начинают совместную работу по замене зарубежной ERP-системы на отечественную платформу. Сотрудничество развернется по двум направлениям. Первое — внедрение системы «Галактика ERP HR» для управления человеческим капиталом. Решение охватит полный жизненный цикл сотрудника: от приема на работу до выхода на пенсию. Это создаст единую среду управления кадрами, повысит прозрачность процессов и позволит принимать решения на основе HR-аналитики.

Второе направление — внедрение «Галактика ERP» в области бухгалтерского, налогового и управленческого учета. Продукт построен на архитектуре с юридически значимым первичным документом. Он обеспечит достоверность и своевременность отчетных данных.

Партнерство позволит бесшовно заместить унаследованные зарубежные решения и создать современную цифровую экосистему управления предприятием. Она полностью соответствует стратегическим целям «Ростелекома», требованиям законодательства об импортозамещении на объектах критической информационной инфраструктуры и лучшим мировым практикам.

НМТП — крупнейший портовый оператор России, обеспечивающий перевалку грузов и непрерывность ключевых логистических процессов. До старта проекта компания уже использовала Naumen Service Desk и последовательно развивала процессы управления ИТ. Однако рост инфраструктуры, повышение требований к прозрачности ИТ-ландшафта и подготовке отчетности потребовали перехода к централизованной модели управления активами. Перед компанией стояли задачи автоматизации процессов на всех этапах жизненного цикла ИТ-активов — от планирования и закупки до вывода из эксплуатации, а также повышения качества данных для аудита и управленческого контроля.

Проект был реализован на базе решений Naumen и интеграции корпоративных систем инвентаризации и учета НМТП. В единый контур управления вошли Naumen Service Desk, Naumen ITAM, Naumen Network Manager и Naumen Business Service Monitoring. Такой подход позволил объединить процессы учета ИТ-активов, управления ИТ-сервисами и контроля состояния ИТ-ландшафта.

Решение Naumen ITAM было интегрировано в существующий контур Naumen Service Desk, что обеспечило работу процессов ITSM и ITAM в единой среде управления. Данные об инфраструктуре автоматически поступают из систем Naumen Network Manager и Kaspersky Security Center в Naumen Business Service Monitoring, который выполняет агрегацию и дедупликацию данных, обеспечивая их согласованность и актуальность.

В рамках проекта были автоматизированы процессы управления жизненным циклом ИТ-активов, включая выдачу оборудования и лицензий, ремонт и модернизацию техники. Также создана централизованная система учета информационных систем и их компонентов, используемая для подготовки аудиторской отчетности и повышения прозрачности ИТ-ландшафта. Актуальная модель связей между системами и компонентами позволяет точнее маршрутизировать сервисные запросы и ускорять их обработку.

Особое внимание было уделено качеству данных. В системе настроена регулярная загрузка информации об устройствах и установленном программном обеспечении из систем инвентаризации с автоматической нормализацией данных. Дополнительно реализована интеграция с «1С» для учета лицензий, оборудования и складских остатков, что позволило обеспечить актуальность информации и сократить объем ручных операций.

В систему были включены серверная и пользовательская инфраструктура, виртуальные мощности и распределенный парк ИТ-оборудования объемом более 7,6 тыс. единиц.

В результате проекта НМТП получил единый источник достоверной информации об ИТ-активах и инструменты для управления ими на уровне бизнес-задач. Повысилась прозрачность инфраструктуры, сократились трудозатраты на выполнение рутинных операций и проведение аудитов, ускорилось принятие управленческих решений.

Архитектура системы состоит из фундаментальной модели, обученной на базе знаний «Норникеля», и цифровых агентов. В рамках созданного «Норникелем» решения ИИ-агенты анализируют требования заказчика, формируют задание на проектирование, разрабатывают разделы проектной документации, наполняют цифровую информационную модель объекта. Затем они активируют подагентов в зависимости от типа объекта и на каждом шаге сверяют результат с нормативной базой, разрешительной документацией и корпоративными стандартами.

Получив запрос с описанием объекта и исходными данными, система разворачивает полный инженерный процесс: анализирует требования, формирует проектную структуру, генерирует необходимые разделы и расчеты, наполняет цифровую модель параметрическими данными, выпускает спецификации и проверяет согласованность между всеми частями комплекта. То, что раньше занимало недели, теперь выполняется за несколько шагов.

Пилотное внедрение показало впечатляющие результаты: подготовка заданий на проектирование ускорилось на 83%, разработка цифровой модели — на 80%, срок выпуска документации снижается вдвое, состав проектной команды сокращен с 15–25 человек до 5–7 специалистов, а число замечаний к текстовой части проектной документации сокращено до нуля.

Окончательное решение остается за инженером: система автоматизирует рутину, усиливает экспертизу и снижает риск формальных ошибок, но не подменяет профессиональную ответственность.

Как отмечает Никита Липницкий, генеральный директор проектного института «Норникеля», интеграция ИИ в проектные процессы перешла из разряда технологических экспериментов в ранг ключевых факторов конкурентоспособности бизнеса. В условиях, когда многие привычные программные продукты ушли с отечественного рынка, приходится искать альтернативные механизмы и инструменты для эффективного решения отраслевых задач. Важно подчеркнуть, в ходе проекта ИИ не просто обучен проектировать в абстрактном смысле, а создана мультиагентная инженерная система, которая работает с реальными сценариями проектирования объектов «Норникеля».

54% опрошенных компаний пищевой промышленности указывают, что у них автоматизированы только ключевые производственные и бизнес-процессы, у 25% оцифровано большинство рабочих процессов, а у 21% компаний большинство процедур осуществляется в ручном режиме. Уровень автоматизации напрямую связан с размером компании: если у 57% компаний с выручкой более 10 млрд руб. автоматизировано большинство операций, то 83% предприятий с выручкой менее 1 млрд руб. указали, что многие рабочие процессы строятся на ручном управлении.

У большинства респондентов автоматизированы бухгалтерский и финансовый учет (82%), маркировка продукции (50%) и документооборот (46%). Однако 50% опрошенных не использует ПО для автоматизации складской логистики (WMS), 54% не пользуются софтом для сбора, обработки и визуализации данных (BI) и 60% рассказали, что вообще не применяют ИИ-инструменты.

Отдельный тренд — необходимость обновления ERP-решений. Четверть предприятий продолжают использовать западные учетные системы, которые после ухода зарубежных вендоров стало сложнее поддерживать и развивать. Самописные решения есть у 17% — это усиливает зависимость бизнеса от внутренних ИТ-команд. Почти половина респондентов использует решения на базе «1С» (48%), при этом около 20% опрошенных компаний по-прежнему работают на 1С:УПП, и на фоне завершения поддержки этой системы компании могут столкнуться с рисками стабильности учета.

Главные эффекты от цифровизации, которые ожидают компании-производители — это рост производительности труда и снижение операционных затрат (78%), а также ускорение производственного цикла (67%). Стоит отметить, что основными барьерами для цифровизации 57% респонденты называют не финансовые проблемы, а нехватку профессиональных кадров, а лишь затем — сложность обоснования вложений в ИТ (50%) и нехватку инвестиций (32%).

У 64% компаний пищевой промышленности в 2025 году объем инвестиций в ИТ не изменился, у 18% рост инвестиций составил до 10%, а у 11% — более 10%. О сокращении инвестиций в ИТ сообщили только 7% респондентов. ИТ-стратегия на 2026 год большинства компаний связана с внедрением цифровых решений для роста бизнеса (54%), поддержкой существующих ИТ-систем (39%) и оптимизацией затрат с помощью ИТ (35%). В качестве приоритетных направлений цифровизации на ближайшие несколько лет предприятия выделяют управление производством (68%), логистику и цепи поставок (50%), а также информационную безопасность (43%).

В рамках первого этапа работ «Протек» автоматизировал поставочно-сбытовую деятельность. Этот блок был запущен к старту бюджетной кампании 2025 года. Остальные процессы реализовывали последовательно, учитывая все технические требования. В 2026 году весь функционал был передан в промышленную эксплуатацию.

В рамках проекта трансформировали планирование расходов по центрам финансовой ответственности (формирование баланса, БДР – бюджета доходов и расходов, БДДС – бюджета движения денежных средств), бюджетирование дочерних обществ (включая консолидацию и создание бюджета сегмента), а также подготовку управленческих БДР по ЦФО и направлениям с распределением косвенных издержек.

Особую сложность представляли функциональные блоки, отсутствовавшие в прежней системе, в частности – модели сбора консолидированной и управленческой отчетности. Команда «Норбит» совместно с финансовым департаментом «Протек» фактически с нуля создала методологию для этого направления. Затем на основе разработанных подходов был автоматизирован механизм, позволивший синхронизировать формирование отчетов по плану и по факту. Ранее эти процессы существовали изолированно друг от друга, что приводило к ошибкам, дублированию и расхождению в итоговых показателях для руководства и акционеров.

Главными результатами проекта стали полное импортозамещение критичного процесса бюджетирования и снижение зависимости от зарубежного ПО, а также автоматизация консолидации факта, которая ранее велась только в Excel. Достигнута унификация процессов план-фактного анализа, устранение дублирования ручных операций и ускорение формирования ключевых управленческих отчетов.

Проект беспилотной логистики «Акрон» реализовал совместно с «ЭвоКарго». Он охватывает территорию предприятия площадью более 500 гектаров с маршрутной сетью свыше 50 точек погрузки и разгрузки.

Автономный транспорт интегрирован в действующие логистические процессы предприятия и обеспечивает непрерывность перевозок, повышает предсказуемость внутренних поставок и позволяет снижать транспортные издержки до 35%. Проект стал очередным шагом по цифровизации производственной среды и развитию технологий искусственного интеллекта и роботизации предприятий «Акрона».

Автономные электрогрузовики работают без водителя с применением технологий искусственного интеллекта и машинного зрения, анализируя дорожную обстановку в реальном времени и обеспечивая безопасное выполнение логистических операций на территории предприятия. Решение реализовано по сервисной модели Robots-as-a-Service (RaaS), предполагающей не только использование автономного транспорта, но и постоянную оптимизацию маршрутов, обновление программного обеспечения, техническое сопровождение и анализ логистических данных.

Как отмечает Денис Гузанов, генеральный директор Acron Digital, автономная логистика рассматривается не как отдельный транспортный проект, а как следующий шаг цифровизации производственной среды. Беспилотный транспорт становится частью единой цифровой экосистемы предприятия, повышая устойчивость процессов, безопасность и управляемость внутренних перевозок. Использование автономного транспорта позволяет повысить предсказуемость логистики и надежность снабжения производственных участков, что напрямую влияет на эффективность производственных процессов.