В 2024 году лишь 6% предприятий обрабатывающих отраслей России внедрили методы машинного обучения и обработки больших массивов информации. Согласно прогнозам, в течение пяти лет управленческие решения на основе аналитики данных станут нормой для промышленного сектора. Исследование цифровой трансформации отечественной промышленности и перспективных технологических направлений провели специалисты Strategy Partners совместно с ГК «Цифра». Эксперты оценили распространенность ключевых IT-решений, выявили стимулы, ограничения и практики их применения. Пресс-служба «Цифры» предоставила редакции Let AI be доступ к материалам исследования.
По мнению аналитиков, внедрение современных IT-инструментов формирует ключевое конкурентное преимущество для российских производственных компаний. Стимулами для технологического развития выступают государственные инициативы поддержки, рост числа национальных IT-продуктов, формирование отраслевых нормативов обработки информации, а также запрос бизнеса на повышение операционной эффективности.
Несмотря на динамичное развитие инноваций, их распространение носит неравномерный характер. Основными препятствиями становятся последствия внешних ограничений, отсутствие унифицированных процедур внедрения, нехватка квалифицированных специалистов и финансирования, слабая цифровая грамотность, чрезмерные требования служб кибербезопасности, а также фокус руководства на проектах с периодом окупаемости до двух лет.
Эксперты прогнозируют, что преодоление этих барьеров в течение 3–5 лет ускорит внедрение цифровых инструментов и стандартизацию процессов.
Несмотря на технологическую зрелость ML и Big Data, их используют единицы предприятий — около 6% в 2024 году. Основные направления применения включают агрегацию данных, выявление отклонений и прогнозную аналитику. Следующим этапом станет внедрение платформ AutoML и прозрачных моделей искусственного интеллекта.
Решения на базе компьютерного зрения, предназначенные для автоматизации контроля качества и оптимизации процессов через анализ изображений, демонстрируют рост популярности. Доля российских производств с такими системами увеличилась с 18,9% в 2020 году до 41,6% в 2024.
Технологии промышленного интернета вещей сокращают энергопотребление, повышают производительность, уменьшают эксплуатационные издержки и снижают риски аварийных простоев или экологических инцидентов. В 2024 году 5649 отечественных предприятий применяли IIoT-решения. В стадии разработки находятся системы для работы в сетях 5G, автоматической сертификации продукции и интеллектуального управления снабжением.
Цифровые двойники для моделирования бизнес-процессов пока мало распространены — уровень внедрения менее 2%. При этом российские разработки в этой области опережают глобальные аналоги, которые пока остаются усовершенствованными имитационными моделями.
Генеративный ИИ находится на ранней стадии развития, совершенствуя подходы к обучению алгоритмов. ИИ-помощники внедряются для автоматизации рутинных задач и поддержки менеджмента через чат-боты. Несмотря на интерес к технологии, в 2024 году лишь 0,3% промышленных компаний её использовали. Прогнозируемый среднегодовой темп роста (CAGR) на уровне 56,8% указывает на переход к стадии активного распространения.
Наиболее востребованные варианты использования технологий в промышленном секторе включают автоматизированный контроль процессов, прогнозную аналитику, оптимизацию повторяющихся операций, помощь в принятии решений и определение оптимальных производственных параметров.
Специалисты Strategy Partners изучили свыше 100 примеров внедрения цифровых систем на российских и международных предприятиях с подтвержденным экономическим и операционным эффектом.
«В ближайшую пятилетку управление на основе данных превратится в отраслевую норму, ускорится внедрение роботизированных систем, а ИИ-ассистенты станут частью вспомогательных функций. Ведущие технологии начнут тиражироваться — распространяться как стандартизированные решения. Главным драйвером цифровизации останется государственная поддержка: субсидии разработчикам, требования к уровню технологизации, формирование нормативной базы», — отметила Антонина Бариева, руководитель профильной практики.
«Промышленность генерирует огромные объёмы данных, но до 50% остаются невостребованными. Системное использование этой информации для построения управленческих моделей — реальный ресурс эффективности в условиях ограничений. Развитие такой культуры станет основой новой волны цифровизации. Кроме того, решения, созданные крупными корпорациями, должны становиться отраслевыми стандартами, доступными для малого и среднего бизнеса», — добавил Михаил Аронсон, глава ГК «Цифра».
Изображение: Photogenica