Только 6% промышленных предприятий используют ML и Big Data, но потенциал огромен

Strategy Partners совместно с ГК «Цифра» провела исследование, посвященное цифровой трансформации российской промышленности и перспективам развития передовых технологий.

Процесс цифровизации промышленных компаний развивается неравномерно. Внедрение технологий тормозят санкционные ограничения, нехватка квалифицированных специалистов и ресурсов, отсутствие единых стандартов цифрового перехода, слабая культура работы с цифровыми инструментами, а также осторожная стратегия менеджмента, ориентированного на быструю окупаемость инвестиций — не более чем за два года. Тем не менее, аналитики считают, что при преодолении этих препятствий уже в течение ближайших трех-пяти лет уровень цифровизации существенно вырастет, а стандарты ее применения станут более четкими и унифицированными.

ML и Big Data демонстрируют зрелость и доказали свою эффективность, однако пока их активно применяют лишь около 6% промышленных компаний РФ. Основные направления их использования связаны с интеграцией и очисткой массивов данных, поиском отклонений в работе оборудования, прогнозированием возможных сбоев и оптимизацией производственных процессов. Следующим этапом развития этих решений станет внедрение автоматизированных платформ AutoML и систем объяснимого искусственного интеллекта, способных делать процесс анализа более прозрачным.

Не менее активно развивается и машинное зрение, применяемое для автоматизации производственных линий и анализа визуальной информации. С 2020 по 2024 год доля предприятий, использующих подобные технологии, увеличилась более чем в два раза — с 18,9 до 41,6%.

Промышленный интернет вещей (IIoT) продолжает укреплять позиции, помогая предприятиям снижать эксплуатационные расходы, повышать энергоэффективность и минимизировать аварийные и экологические риски. В 2024 году технологии IIoT применялись уже на 5649 российских предприятиях. Параллельно идет разработка решений, поддерживающих работу в сетях 5G, автоматическую сертификацию продукции и интеллектуальные системы заказов комплектующих.

Цифровые двойники, предназначенные для моделирования и управления производственными процессами, пока внедряются крайне ограниченно — менее чем на 2% предприятий. Однако российские компании в этой области демонстрируют передовые разработки, зачастую опережая зарубежные аналоги, где подобные решения нередко представляют собой доработанные имитационные модели.

Генеративный ИИ находится на стадии становления, однако уже находит применение в обучении моделей и автоматизации рутинных операций. В промышленности его чаще всего используют в виде ИИ-ассистентов и чат-ботов, помогающих принимать управленческие решения. Хотя уровень распространения этой технологии в 2024 году составил лишь 0,3%, прогнозируемый среднегодовой рост на уровне 56,8% указывает на начало стремительного подъема.

Наиболее востребованные направления применения цифровых технологий в промышленности включают автоматизированный мониторинг оборудования, предиктивную аналитику, оптимизацию повседневных задач, поддержку управленческих решений и определение оптимальных технологических параметров.