Технологии в промышленности: новое исследование Цифры и Strategy Partners

Быть на острие знаний, собирать последнюю аналитику и озвучивать главные тренды в сфере промышленного ИТ — наша задача и ценность как ведущего индустриального разработчика страны. Вместе с консалтинговой компанией Strategy Partners мы провели исследование, чтобы построить реалистичные прогнозы — какую роль будет играть «цифра» на заводах в перспективе нескольких лет.

Доля ИТ-рынка от номинального ВВП в России ниже 2%, тогда как в Европе 6%, а в Японии почти 12%. Это значит, что в нашей стране потенциал ИТ-рынка высок, как и потребность в отечественных soft-и hardware решениях для цифровизации производственных процессов.

Команда проекта изучила статистику, систематизировала драйверы внедрения технологий, перспективы, степень зрелости и сотню реальных кейсов по пяти главным направлениям: ML & Big Data, IIoT, цифровые двойники, машинное зрение и генеративный ИИ. Это технологии, отмеченные на стадии внедрения в отчёте Gartner Hype Cycle for Advanced Technologies for Manufacturing в 2024 году.

Активнее всего из выбранных трендов наши заводы внедряют машинное зрение, ML и IIoT, тогда как цифровые двойники и Gen AI — территория скорее лишь пилотных проектов.

При этом на пути масштабных внедрений ИТ стоит и ряд весомых барьеров, например:

🔘 Нет единых стандартов: много кастомных решений и внутренней разработки.

🔘 Технологическое отставание, особенно в аппаратной части.

🔘 Дефицит инженеров, особенно в регионах.

🔘 Неразвитая цифровая культура в менеджменте отдельных отраслей.

🔘 Предприятия хотят, чтобы проекты окупались за два года.

🔘 Дефицит бюджета на цифровизацию.

🔘 Неготовность законов и строгие требования ИБ.

Если же преодолеть барьеры, в перспективе пяти лет российскую промышленность ждёт немало новых инструментов для повышения эффективности:

🔘 100% data-driven решений и сквозной аналитики потоковых данных.

🔘 Копилоты в производстве и обеспечивающих процессах.

🔘 Интеграция систем сбора телеметрических данных в рамках холдингов и массовое тиражирование IIoT-решений.

🔘 Быстрое тиражирование за счёт роботизации.

🔘 Цифровые двойники, для автономного принятия решений.

🔘 Адаптация ИИ под процессы НИОКР и часть операционного управления.

В чём именно состоит каждая из технологий, какие задачи решает и по каким принципам работает, а также насколько активно и глубоко её внедряют — узнайте из подробного отчёта.