Какие технологии востребованы в промышленности

В 2024 г. 35% российских промышленных компаний увеличат инвестиции в цифровое и технологическое развитие. Такую оценку приводят аналитики Института статистических исследований Высшей школы экономики, которые проанализировали работу более 1000 предприятий. Ключевое направление инвестиций – исследование и разработка новых технологий (НИР). 52% респондентов считают, что НИР станет драйвером для развития производства в 2024 г. «Ведомости&» опросили промышленников и выяснили, какие технологии востребованы для решения их задач.

Облака как способ ускорить производство

По оценке Gartner, более 50% предприятий в мире будут использовать облачные платформы для ускорения бизнес-инициатив уже в 2028 г. Россия тоже в тренде: компаниям нужны гибкие инструменты для автоматизации заказов, анализа данных, ускорения разработки нового программного обеспечения и других задач. По данным исследования облачной платформы Yandex Cloud и «УльтимаТека», 40% крупных предприятий уже внедрили в процессы публичные облака, но только 14% планируют расширить сферу их применения. Отчасти из-за того, что в 2019–2021 гг. российские промышленные компании потратили до 500 млрд руб. на оборудование для цифровизации и быстро отказаться от уже вложенных инвестиций в свою инфраструктуру пока проблематично. Однако крупные предприятия все равно рассматривают облака как инструменты для ускорения цифровизации.

Так, в компании «Алроса» облачные решения обеспечивают гибкость, масштабируемость и удобство доступа к необходимым ресурсам, что делает их популярным выбором для ориентированных на внешних пользователей и разработчиков проектов, говорит Игорь Лабудев, руководитель центра компетенций Центра разработки и тестирования ООО «Алроса ИТ».

Отраслевой фокус

«Многие сценарии работы в облаке универсальны для всех крупных компаний, но в промышленности есть и индустриальная специфика, – рассказывает Павел Приедитис, директор по работе с промышленными компаниями Yandex Cloud. – Во-первых, это необходимость работать с бизнес-приложениями и учетными системами типа SAP, которые требуют большого количества вычислительных ресурсов. Во-вторых, это необходимость анализировать большие массивы данных, в том числе производственных с датчиков интернета вещей. В-третьих, предприятия часто территориально распределены и работа в облаке упрощает взаимодействие, обмен информацией».

В облаке можно создать закрытую среду, которая позволяет организовать единый контур и взаимодействие, получать и обрабатывать данные оборудования, датчиков, производственных процессов и т. п., говорит Юрий Швыдченко, директор технологической практики компании «Технологии доверия».

Российские промышленные компании чаще всего используют облачные сервисы для быстрого старта проектов – размещают в облаке корпоративные порталы, e-com магазины. Например, на облачной платформе работает портал «Платферрум» от «Северстали». Это маркетплейс для покупки и продажи металлопроката, он построен на облачных сервисах, рассказывает Приедитис

Гибридная сила

Развитие промышленной IТ-инфраструктуры в России пойдет по гибридной модели, уверены 70% промышленных компаний, опрошенных в исследовании Yandex Cloud и «УльтимаТека». Гибридной модель называется из-за того, что крупные компании держат критичные данные на своих серверах, а эксперименты проводят в публичном облаке, объясняет Приедитис. Это обусловлено регуляторными требованиями и необходимостью повышенной защиты критичных систем, поясняют авторы исследования.

Гибридный подход набирает популярность, так как позволяет хранить чувствительные данные у себя, но вести разработку, тестирование и апробацию новых технологий в публичном облаке, отмечает Швыдченко. При этом компании все так же могут эффективно справляться с нагрузками и повышать доступность и непрерывность систем, говорит он.

Для того чтобы использовать возможности гибрида, необходимо провести категоризацию данных – определить, какие данные и бизнес-процессы можно переносить в облако, а какие нельзя, говорит Приедитис. Если взять любую систему, например, класса ТОиР (техническое обслуживание и ремонт), то сами по себе данные о ремонте некритично обрабатывать в облаке. Однако, продолжает Приедитис, в системе могут находиться и персональные данные, и инструкции, и регламенты ремонта, и информация об авариях и происшествиях, которые предприятия пока не готовы держать на публичной платформе.

При этом, отмечает Приедитис, можно построить работу таким образом, чтобы забирать из такой системы только часть данных и использовать их для анализа. Это возможно, если согласовать такой проект со службой контроля рисков и отделом информационной безопасности (ИБ), подытоживает эксперт.

Искусственный интеллект предприятия

В 2022 г. российские компании вложили в цифровизацию 480 млрд руб., подсчитало АНО «Цифровая экономика». Промышленные компании внедряют технологии машинного обучения, чтобы более оптимально выстроить производственные процессы, а также процессы закупок и логистики, говорит Приедитис. Кроме того, технологию используют для ускорения бизнес-процессов и задач, связанных с прогнозированием поломок оборудования и выявлением брака на производстве. Эксперт отмечает, что сейчас набирают популярность большие языковые модели (LLM) типа GPT. Один из популярных сценариев использования этих технологий – корпоративный поиск информации. Например, искусственный интеллект (ИИ) может по запросу проверить документацию и найти в ней ответ на вопрос со ссылкой на источник. Есть вариант, когда LLM может отвечать и на вопросы, связанные с технологическими процессами, например составлять краткое содержание документации, поясняет Приедитис.

Несмотря на то что нейросети и технологии машинного обучения активно развиваются, они все еще остаются определенной экзотикой для промышленных предприятий, сетует Швыдченко. Задач, которые можно решить с помощью ИИ, много, но пока он используется точечно. Например, это машинное зрение в части промышленной безопасности или цифровые двойники.

Другая проблема в том, что сбор данных и обучение алгоритмов требуют огромных вычислительных мощностей и собственных хранилищ данных, которые могут позволить себе далеко не все, продолжает Швыдченко. Поэтому вместо того, чтобы создавать собственную инфраструктуру для разработки, компании предпочитают облачные платформы. Они делают ИИ и машинное обучение доступнее, дают возможность с минимальными затратами и ресурсами, даже при ограниченной компетенции, тестировать те или иные гипотезы, их применимость и проверять эффективность, заключает он.

Аналитика данных

Размер глобального рынка облачных хранилищ данных оценивается в $117,12 млрд в 2024 г. и, как ожидается, будет расти на 24% ежегодно до 2029 г., прогнозирует Mordor Intelligence. Хранилища пользуются популярностью, так как дают возможность построить распределенную IТ-архитектуру, которая позволяет обрабатывать данные в режиме реального времени максимально близко к источникам, отмечает Швыдченко. По его словам, это позволяет контролировать бизнес-процессы без отправки сырой информации в центры обработки данных. Последнее важно, поясняет Приедитис, потому что у руководителей промышленных компаний есть задача комплексно управлять предприятием, а для этого нужно опираться на актуальные данные. Выполнение производственного плана зависит от многих факторов и руководители хотят понимать, как они вместе влияют на финансовые показатели, указывает он.

Здесь им помогает облако. В нем аналитические проекты запускаются быстрее и могут подстраиваться под изменения источников данных или появление новых критериев, подчеркивает Приедитис. Он говорит, что аналитика – это живой, постоянно меняющийся «организм», который требует моментальной интеграции нововведений и изменений. На облачной платформе это делать быстрее и дешевле. С ним соглашается Швыдченко, отмечая, что с точки зрения цифровизации перед компаниями остро стоят вопросы аналитики всех данных с мгновенной оценкой решений в реальном времени, сбора всей информации и экспертизы, а также быстрой реализации решений и координации действий.

При большом объеме необходимых ресурсов нет существенной разницы, купить сервер или арендовать ресурсы в облаке. Если же нужно создавать нечто новое, проще приобрести облачные сервисы, говорит Приедитис. В случае с «Норникелем», продолжает он, их финансовые расчеты показали, что операционные затраты в сравнении с закупкой и использованием собственного «железа» одинаковы, но, используя облако, можно получить инструмент, который обеспечивает гибкость и скорость разработки.

Безопасность превыше всего

В 2023 г. глобальные потери от киберпреступности превысили $8 трлн, подсчитала Statista. В России за 2023 г. было отражено свыше 65 000 кибератак на критическую информационную инфраструктуру, заявлял зампред правительства Дмитрий Чернышенко на форуме «Цифровая экономика».

Повелицина отмечает, что для компании критерием выбора IТ-инфраструктуры является мнение ее ИБ-отдела относительно рисков кибербезопасности. К ней традиционно высокие требования, поскольку именно на IТ лежит ответственность за сохранность данных и сохранение непрерывности деятельности компании. С ней соглашается Лабудев из ООО «Алроса ИТ», утверждая, что сочетание частных и общедоступных облаков позволяет компаниям улучшить производительность, повысить безопасность данных и оптимизировать затраты на IТ-инфраструктуру.

Промышленные компании в России пока экспериментируют с публичными облаками, говорит Приедитис. Это связано с тем, что на многих предприятиях просто не оценены риски безопасности и не построены модели угроз. Поэтому каждый проект по миграции в облако требует согласования с командами по ИБ. В этом плане наш рынок только формируется, отмечает он. При этом появляется все больше примеров, когда компании используют облачные платформы для более сложных задач – например, для обработки данных из системы управления производством, предсказательной аналитики, указывает эксперт. &