ТЕХНОЛОГИИ / #8_2026
Стать маяком
Текст: Андрей Уваров / Фото: Газета «Страна Росатом», ЦКБМ, Schneider Electric
Глобальная сеть «маяков» Всемирного экономического форума — это сообщество ведущих производителей, примеряющих технологии Четвертой промышленной революции. Сегодня в этом клубе уже больше 200 заводов по всему миру. А какие «маяки» можно зажечь в России? Вместе с экспертами разбираемся: сможет ли атомная отрасль стать экосистемой, где лучшие практики сначала обкатываются внутри отрасли, а затем выходят за ее пределы?
По данным исследования McKinsey, мировая промышленность очень медленно осваивает передовые технологии. Более 70% компаний, инвестирующих в аналитику, ИИ, 3D-печать, не выходят за рамки пилотной фазы разработки.
Глобальная сеть «маяков» (Global Lighthouse Network) Всемирного экономического форума (ВЭФ) — это предприятия, сумевшие внедрить новые технологии в производство и получившие измеримый эффект.
В одном из аналитических докладов ВЭФ и McKinsey отмечается: если лучшие практики «маяков» будут тиражированы за пределы отдельных фабрик, к 2030 году мировой ВВП вырастет на $ 10 трлн, а промышленные выбросы CO2 сократятся на 15%.
По сути, Global Lighthouse Network — это лаборатория новой индустриальной нормы.
Глобальная сеть «маяков» (Global Lighthouse Network) Всемирного экономического форума (ВЭФ) — это предприятия, сумевшие внедрить новые технологии в производство и получившие измеримый эффект.
В одном из аналитических докладов ВЭФ и McKinsey отмечается: если лучшие практики «маяков» будут тиражированы за пределы отдельных фабрик, к 2030 году мировой ВВП вырастет на $ 10 трлн, а промышленные выбросы CO2 сократятся на 15%.
По сути, Global Lighthouse Network — это лаборатория новой индустриальной нормы.
«Маяки»: примеры кейсов
- В Schneider Electric AR-очки и цифровые двойники помогают операторам и инженерам управлять сложными линиями в режиме реального времени.
- На площадках Foxconn Industrial Internet ИИ и аналитика больших данных доводят планирование и контроль качества до уровня «без пилотных тупиков».
- Hitachi Omika Works за счет комплексной цифровизации сократила сроки производства ключевых продуктов примерно вдвое, не жертвуя качеством.
«Интегрируя технологии Четвертой промышленной революции, „маяки“ демонстрируют возможность масштабирования передовых технологий на всю производственную инфраструктуру, выходя за рамки поставщиков и клиентов, охватывая закупки, логистику, исследования и разработки», — заявил Франсиско Бетти, руководитель отдела глобальных отраслей Всемирного экономического форума.
Для того чтобы стать «маяком», нужно пройти независимую экспертизу лидеров индустрии и академического сообщества. ВЭФ оценивает рост производительности, устойчивость цепочек поставок, клиентоцентричность, развитие талантов и экологические результаты. Площадка, претендующая на статус «маяка», должна показать измеримый двузначный эффект по нескольким направлениям.
«Это не пилоты и не прототипы, это реальные, измеримые, повторяемые трансформации», — поясняет исполнительный директор ВЭФ Барт Таллоен.
Для того чтобы стать «маяком», нужно пройти независимую экспертизу лидеров индустрии и академического сообщества. ВЭФ оценивает рост производительности, устойчивость цепочек поставок, клиентоцентричность, развитие талантов и экологические результаты. Площадка, претендующая на статус «маяка», должна показать измеримый двузначный эффект по нескольким направлениям.
«Это не пилоты и не прототипы, это реальные, измеримые, повторяемые трансформации», — поясняет исполнительный директор ВЭФ Барт Таллоен.
От понятной задачи — к эффекту
В российской промышленности наиболее зрелыми выглядят технологии, решающие конкретные производственные задачи и позволяющие быстро оценивать результаты, считает Евгений Васильев, директор К2Тех по отраслевым решениям для машиностроения. Основа такой цифровой среды — системы планирования ресурсов предприятия (ERP), управления производственными процессами (MES), диспетчерского контроля и сбора данных (SCADA), промышленный интернет вещей, мониторинг оборудования, автоматизация технического обслуживания и ремонта, техническое зрение и промышленная аналитика.
В российской промышленности наиболее зрелыми выглядят технологии, решающие конкретные производственные задачи и позволяющие быстро оценивать результаты, считает Евгений Васильев, директор К2Тех по отраслевым решениям для машиностроения. Основа такой цифровой среды — системы планирования ресурсов предприятия (ERP), управления производственными процессами (MES), диспетчерского контроля и сбора данных (SCADA), промышленный интернет вещей, мониторинг оборудования, автоматизация технического обслуживания и ремонта, техническое зрение и промышленная аналитика.
“
Кандидаты на роль «маяков»
Наиболее вероятные кандидаты на роль промышленных «маяков» в России — направления, уже имеющие технологическую базу, накопившие данные, с понятным экономическим эффектом.
Наиболее вероятные кандидаты на роль промышленных «маяков» в России — направления, уже имеющие технологическую базу, накопившие данные, с понятным экономическим эффектом.
- Предиктивная диагностика и автоматизация ТОиР. Датчики и системы мониторинга позволяют перейти от регламентного обслуживания к обслуживанию по фактическому состоянию, сокращая аварийные простои.
- Автоматизированный контроль качества и промышленное компьютерное зрение. Особенно в сложных производствах, где стоимость одной бракованной детали может быть очень высокой.
- Цифровые двойники — система, объединяющая математические модели и постоянно обновляемые данные с физического оборудования.
- Промышленная роботизация. Использование станков с ЧПУ и промышленных роботов российского производства для сварки, сборки и покраски.
“
Первыми „маяками“ станут решения, доказавшие свою переносимость: системы предсказывают отказы оборудования и поддерживают оператора, цифровые двойники сопровождают весь жизненный цикл, роботизированные комплексы берут на себя технологические операции.
«Наиболее показательный пример — переход от плановых ремонтов к обслуживанию по фактическому состоянию оборудования. Датчики, SCADA и аналитические системы позволяют увидеть отклонение от нормального режима работы заранее и принять решение о ремонте до аварийной остановки», — объясняет Е. Васильев.
По этой же логике происходят и изменения в контроле качества: системы технического зрения и цифровой контроль выявляют отклонения при производстве и предотвращают выпуск брака.
Что касается ИИ, он начинает выходить за пределы экспериментов там, где есть понятные KPI и доступные данные. Е. Васильев считает, что наиболее востребованные сценарии — видеоаналитика, предиктивное обслуживание, контроль соблюдения требований безопасности, обработка документации и поиск по корпоративным знаниям.
Сергей Гарбук, исполняющий обязанности директора Всероссийского института научной и технической информации РАН, председатель технического комитета по стандартизации ТК 164/МТК 566 «Искусственный интеллект», утверждает: успех ИИ в автоматизации связан с универсальностью машинного обучения; такие системы способны обобщать накопленный опыт и решать сложные задачи обработки данных. «Плата за универсальность — принципиально ненулевая вероятность получения ошибочного решения при применении систем ИИ в реальных условиях эксплуатации», — уверен С. Гарбук.
По его словам, риск усиливается там, где непредсказуемые ошибки систем сочетаются с высокой правдоподобностью предлагаемых ими решений, — это следствие статистической природы машинного обучения. «Поэтому распространение ИИ в ответственных производственных контурах требует не только новых алгоритмов, но и организационно-технической инфраструктуры оценки соответствия», — подчеркивает С. Гарбук.
По этой же логике происходят и изменения в контроле качества: системы технического зрения и цифровой контроль выявляют отклонения при производстве и предотвращают выпуск брака.
Что касается ИИ, он начинает выходить за пределы экспериментов там, где есть понятные KPI и доступные данные. Е. Васильев считает, что наиболее востребованные сценарии — видеоаналитика, предиктивное обслуживание, контроль соблюдения требований безопасности, обработка документации и поиск по корпоративным знаниям.
Сергей Гарбук, исполняющий обязанности директора Всероссийского института научной и технической информации РАН, председатель технического комитета по стандартизации ТК 164/МТК 566 «Искусственный интеллект», утверждает: успех ИИ в автоматизации связан с универсальностью машинного обучения; такие системы способны обобщать накопленный опыт и решать сложные задачи обработки данных. «Плата за универсальность — принципиально ненулевая вероятность получения ошибочного решения при применении систем ИИ в реальных условиях эксплуатации», — уверен С. Гарбук.
По его словам, риск усиливается там, где непредсказуемые ошибки систем сочетаются с высокой правдоподобностью предлагаемых ими решений, — это следствие статистической природы машинного обучения. «Поэтому распространение ИИ в ответственных производственных контурах требует не только новых алгоритмов, но и организационно-технической инфраструктуры оценки соответствия», — подчеркивает С. Гарбук.
Партнер практики «Цифровая трансформация» в Strategy Partners Сергей Кудряшов напоминает: ИИ в критических процессах — советник, решение остается за человеком. «Граница строится по цене ошибки. Там, где сбой обратим и есть время на проверку, алгоритм берет на себя рутину анализа», — объясняет С. Кудряшов. В качестве примера он приводит Систему информационной поддержки оператора (СИПО) «Росатома»: «По данным разработчика, СИПО снижает информационную нагрузку оператора на 39% и прогнозирует развитие ситуации от получаса до нескольких суток. Страховку дает архитектура АСУ ТП: в системах, важных для безопасности, проект предусматривает резервирование и разнообразие каналов».
Полигон технологического суверенитета
Российская атомная отрасль имеет огромный потенциал для создания собственной платформы обмена опытом внедрения промышленных инноваций. В контуре «Росатома» 70−100 промышленных заводов и комбинатов. Цифровые двойники, промышленный ИИ, предиктивная аналитика, решения для управления жизненным циклом изделия (PLM) и проектирования сложных промышленных объектов (CAE), развитие АСУ ТП и импортонезависимое ПО — все эти инструменты уже много лет работают в отрасли.
Цифровые двойники используются в разных областях: от проектирования и инжиниринга атомных станций до создания новых материалов, в том числе ядерного топлива и композитов. Они позволяют повысить эффективность и сэкономить время создания продукта, сократить количество физических испытаний и в конечном счете снизить стоимость изделия.
Среди решений — комплекс «ВИЗАРТ-РДМ» — цифровой двойник радиохимического производства. Система помогает оценивать все этапы переработки отработавшего ядерного топлива, анализировать состав и количество реагентов, объем отходов, параметры технологических операций, специфические для радиохимических процессов характеристики.
Важнейшая часть АЭС, построенных или строящихся по российским проектам, — автоматизированная система управления технологическими процессами (АСУ ТП); она собирает данные с оборудования, контролирует технологические параметры, поддерживает управление станцией и обеспечение безопасности. Ее архитектура включает датчики и сенсоры, программируемые логические контроллеры и оперативно-диспетчерское управление; критически важные функции защищены резервированием и принципом разнообразия аппаратуры и программного обеспечения.
Важный элемент цифровой экосистемы — полномасштабные тренажеры АЭС. Такой тренажер, например, с 2023 года работает на площадке строящейся турецкой АЭС «Аккую». Это цифровой двойник систем питания и управления реакторами станции. На оборудовании применяется комплексная математическая модель, моделирующая все режимы эксплуатации АЭС в реальном времени. Все приборы и пульты управления идентичны аппаратуре блочного щита. В Северске аналогичный тренажер создан для уникального энергоблока БРЕСТ-ОД‑300: он моделирует нормальные, переходные и аварийные режимы установки поколения IV, позволяет готовить и лицензировать персонал до физического пуска блока.
«Росатом» внедряет ИИ-решения в производственных и корпоративных процессах: создает помощников для работы с регламентами, технической и конструкторской документацией, применяет предиктивную аналитику для мониторинга состояния оборудования, прогнозирования качества продукции и планирования ремонтов. В производстве развиваются машинное зрение и роботизированные комплексы неразрушающего контроля. Так, на Чепецком механическом заводе машинное зрение применяется для автоматического контроля качества циркониевых оболочек тепловыделяющих элементов. Система на базе платформы предиктивной аналитики «АтомМайнд» объединяет данные датчиков, контроллеров и производственных систем, отслеживает более 2 млн технологических параметров и рекомендует оптимальные режимы работы оборудования; в ходе натурного эксперимента количество дефектов на линии, работавшей по рекомендациям системы, оказалось на 50% ниже, чем на контрольной.
В контуре «Росатома» развивается инфраструктурная IoT-платформа. Она предназначена для автоматизации и диспетчеризации инженерных систем промышленных, инфраструктурных и иных объектов: собирает данные с датчиков, помогает управлять оборудованием, создавать ситуационные центры и центры контроля, а также интегрироваться с действующими автоматизированными системами управления и цифровыми моделями зданий.
«Росатом» продолжает активно развивать направление аддитивных технологий, создавая полный производственный цикл: оборудование, металлические порошки, программное обеспечение, технологии печати, сертификация и применение изделий в промышленности.
«Росатом» совершенствует промышленные роботизированные комплексы для атомной энергетики, машиностроения, сварки, металлообработки и работы в опасных средах. На выставке «Металлообработка‑2026» госкорпорация показала линейку решений: роботизированные сварочные комплексы, автоматизированные системы лазерной обработки, роботизированные ячейки механической обработки и автоматические линии загрузки-разгрузки оборудования.
Российская атомная отрасль имеет огромный потенциал для создания собственной платформы обмена опытом внедрения промышленных инноваций. В контуре «Росатома» 70−100 промышленных заводов и комбинатов. Цифровые двойники, промышленный ИИ, предиктивная аналитика, решения для управления жизненным циклом изделия (PLM) и проектирования сложных промышленных объектов (CAE), развитие АСУ ТП и импортонезависимое ПО — все эти инструменты уже много лет работают в отрасли.
Цифровые двойники используются в разных областях: от проектирования и инжиниринга атомных станций до создания новых материалов, в том числе ядерного топлива и композитов. Они позволяют повысить эффективность и сэкономить время создания продукта, сократить количество физических испытаний и в конечном счете снизить стоимость изделия.
Среди решений — комплекс «ВИЗАРТ-РДМ» — цифровой двойник радиохимического производства. Система помогает оценивать все этапы переработки отработавшего ядерного топлива, анализировать состав и количество реагентов, объем отходов, параметры технологических операций, специфические для радиохимических процессов характеристики.
Важнейшая часть АЭС, построенных или строящихся по российским проектам, — автоматизированная система управления технологическими процессами (АСУ ТП); она собирает данные с оборудования, контролирует технологические параметры, поддерживает управление станцией и обеспечение безопасности. Ее архитектура включает датчики и сенсоры, программируемые логические контроллеры и оперативно-диспетчерское управление; критически важные функции защищены резервированием и принципом разнообразия аппаратуры и программного обеспечения.
Важный элемент цифровой экосистемы — полномасштабные тренажеры АЭС. Такой тренажер, например, с 2023 года работает на площадке строящейся турецкой АЭС «Аккую». Это цифровой двойник систем питания и управления реакторами станции. На оборудовании применяется комплексная математическая модель, моделирующая все режимы эксплуатации АЭС в реальном времени. Все приборы и пульты управления идентичны аппаратуре блочного щита. В Северске аналогичный тренажер создан для уникального энергоблока БРЕСТ-ОД‑300: он моделирует нормальные, переходные и аварийные режимы установки поколения IV, позволяет готовить и лицензировать персонал до физического пуска блока.
«Росатом» внедряет ИИ-решения в производственных и корпоративных процессах: создает помощников для работы с регламентами, технической и конструкторской документацией, применяет предиктивную аналитику для мониторинга состояния оборудования, прогнозирования качества продукции и планирования ремонтов. В производстве развиваются машинное зрение и роботизированные комплексы неразрушающего контроля. Так, на Чепецком механическом заводе машинное зрение применяется для автоматического контроля качества циркониевых оболочек тепловыделяющих элементов. Система на базе платформы предиктивной аналитики «АтомМайнд» объединяет данные датчиков, контроллеров и производственных систем, отслеживает более 2 млн технологических параметров и рекомендует оптимальные режимы работы оборудования; в ходе натурного эксперимента количество дефектов на линии, работавшей по рекомендациям системы, оказалось на 50% ниже, чем на контрольной.
В контуре «Росатома» развивается инфраструктурная IoT-платформа. Она предназначена для автоматизации и диспетчеризации инженерных систем промышленных, инфраструктурных и иных объектов: собирает данные с датчиков, помогает управлять оборудованием, создавать ситуационные центры и центры контроля, а также интегрироваться с действующими автоматизированными системами управления и цифровыми моделями зданий.
«Росатом» продолжает активно развивать направление аддитивных технологий, создавая полный производственный цикл: оборудование, металлические порошки, программное обеспечение, технологии печати, сертификация и применение изделий в промышленности.
«Росатом» совершенствует промышленные роботизированные комплексы для атомной энергетики, машиностроения, сварки, металлообработки и работы в опасных средах. На выставке «Металлообработка‑2026» госкорпорация показала линейку решений: роботизированные сварочные комплексы, автоматизированные системы лазерной обработки, роботизированные ячейки механической обработки и автоматические линии загрузки-разгрузки оборудования.
Следующим этапом может стать выход на внешние рынки с решениями под ключ, уверен С. Гарбук: «Росатом — идеальная площадка для пилотного развертывания инфраструктуры оценки соответствия с ее последующим масштабированием на другие отрасли экономики и социальной сферы. Объясняется это прежде всего универсальным характером задач автоматизации, стоящих перед госкорпорацией», — говорит С. Гарбук.
Сложно зажечь «маяк»
Однако технологическая готовность не гарантирует масштабирования, особенно в области ИИ. По данным, которые приводит С. Кудряшов, до промышленной эксплуатации не доходят около 9 из 10 пилотных проектов генеративного ИИ, а в России промышленной стадии достигли только 7−10% проектов, запущенных в 2025 году. Среди главных причин — затраты, дефицит кадров, качество данных и требования безопасности.
Распространенная проблема — отсутствие единых методик и регламентов для корпоративных и отраслевых процессов, разные подходы к оценке экономических и технологических эффектов, отмечает Игорь Ломухин, руководитель проекта Центра промышленной автоматизации «Айсорс». «На это накладываются жесткие корпоративные барьеры (при попытках профильных специалистов поделиться опытом использования таких продуктов)», — добавляет эксперт.
Еще одна проблема — разнородность дата-ландшафта на предприятиях. «На производствах годами накапливаются разрозненные решения, возникает „лоскутное одеяло“ из ERP, SCADA, MES и других систем, годами развивающихся независимо друг от друга», — объясняет Е. Васильев. В результате решение, хорошо работающее на одной площадке, при переносе на другую сталкивается с непривычными структурой данных, терминологией, составом оборудования, иной степенью цифровой зрелости. Особенно это критично для ИИ, подчеркивает эксперт. Одни и те же процессы и объекты на разных предприятиях могут иметь разные обозначения, а модель, обученная на одной системе данных, работает в другой некорректно.
«Другая инфраструктура, процессы и требования безопасности — испытания начинаются заново, и экономика малых серий сводит на нет проект, красивый в пилоте», — резюмирует С. Кудряшов.
И. Ломухин приводит другой пример: «Исторически сложилось так, что системы управления жизненным циклом изделия в конструкторском бюро, на машиностроительном заводе и в эксплуатирующей организации построены на разных базовых платформах. В результате цифровой двойник турбины, идеально работающий на стенде производителя, требует 8−12 месяцев дорогостоящей интеграции только для того, чтобы начать получать телеметрию с реальной станции», — отмечает И. Ломухин.
Однако технологическая готовность не гарантирует масштабирования, особенно в области ИИ. По данным, которые приводит С. Кудряшов, до промышленной эксплуатации не доходят около 9 из 10 пилотных проектов генеративного ИИ, а в России промышленной стадии достигли только 7−10% проектов, запущенных в 2025 году. Среди главных причин — затраты, дефицит кадров, качество данных и требования безопасности.
Распространенная проблема — отсутствие единых методик и регламентов для корпоративных и отраслевых процессов, разные подходы к оценке экономических и технологических эффектов, отмечает Игорь Ломухин, руководитель проекта Центра промышленной автоматизации «Айсорс». «На это накладываются жесткие корпоративные барьеры (при попытках профильных специалистов поделиться опытом использования таких продуктов)», — добавляет эксперт.
Еще одна проблема — разнородность дата-ландшафта на предприятиях. «На производствах годами накапливаются разрозненные решения, возникает „лоскутное одеяло“ из ERP, SCADA, MES и других систем, годами развивающихся независимо друг от друга», — объясняет Е. Васильев. В результате решение, хорошо работающее на одной площадке, при переносе на другую сталкивается с непривычными структурой данных, терминологией, составом оборудования, иной степенью цифровой зрелости. Особенно это критично для ИИ, подчеркивает эксперт. Одни и те же процессы и объекты на разных предприятиях могут иметь разные обозначения, а модель, обученная на одной системе данных, работает в другой некорректно.
«Другая инфраструктура, процессы и требования безопасности — испытания начинаются заново, и экономика малых серий сводит на нет проект, красивый в пилоте», — резюмирует С. Кудряшов.
И. Ломухин приводит другой пример: «Исторически сложилось так, что системы управления жизненным циклом изделия в конструкторском бюро, на машиностроительном заводе и в эксплуатирующей организации построены на разных базовых платформах. В результате цифровой двойник турбины, идеально работающий на стенде производителя, требует 8−12 месяцев дорогостоящей интеграции только для того, чтобы начать получать телеметрию с реальной станции», — отмечает И. Ломухин.
Пилот с маршрутом в производство
До тиражирования доходят решения, эффект которых подтвержден в промышленной эксплуатации, считает С. Кудряшов: «Показателен опыт внедрения СИПО: опробованная на Нововоронежской АЭС, она была внедрена на Курской АЭС‑2 и вошла в АСУ ТП энергоблока бангладешской АЭС „Руппур“ — тираж идет вместе с экспортными проектами».
И. Ломухин предлагает свой рецепт бесшовного масштабирования технологий: «Переход от продажи лицензий на ПО к созданию единых отраслевых платформенных решений, с заранее сертифицированными интерфейсами обмена данными и закреплением права совместного использования единой отраслевой базы производственных данных».
Чтобы не попасть в «пилотную ловушку», путь к промышленной эксплуатации нужно проектировать еще до запуска эксперимента, утверждает Е. Васильев: «Необходимо заранее определить экономический эффект, требования к данным и безопасности, а также возможности внедрения внешних явлений и систем».
Эксперт предлагает разделить внедрение решения на несколько этапов: прототип, пилот и промышленный проект.
Первый этап — прототип: быстрый и недорогой способ проверить гипотезу. Он может быть собран в упрощенном виде, поскольку его цель — понять, работает ли идея, дает ли потенциальный эффект. Если гипотеза не подтверждается, от прототипа можно безболезненно отказаться.
Следующий этап — пилот. Здесь появляется полноценное решение, но его применение ограничено одним направлением, задачей или небольшой группой пользователей. В отличие от прототипа, пилот требует продуманной архитектуры, подготовки данных, учета требований безопасности, интеграции в действующие системы — в случае успеха он должен быть готов к дальнейшему масштабированию.
Третий этап — промышленный проект: решение распространяется на другие подразделения, пользователей и процессы. Оценивать его результат должны не только ИТ-блок, но и производство, владелец бизнес-процесса, служба информационной безопасности и другие участники, отвечающие за эксплуатацию и риски.
До тиражирования доходят решения, эффект которых подтвержден в промышленной эксплуатации, считает С. Кудряшов: «Показателен опыт внедрения СИПО: опробованная на Нововоронежской АЭС, она была внедрена на Курской АЭС‑2 и вошла в АСУ ТП энергоблока бангладешской АЭС „Руппур“ — тираж идет вместе с экспортными проектами».
И. Ломухин предлагает свой рецепт бесшовного масштабирования технологий: «Переход от продажи лицензий на ПО к созданию единых отраслевых платформенных решений, с заранее сертифицированными интерфейсами обмена данными и закреплением права совместного использования единой отраслевой базы производственных данных».
Чтобы не попасть в «пилотную ловушку», путь к промышленной эксплуатации нужно проектировать еще до запуска эксперимента, утверждает Е. Васильев: «Необходимо заранее определить экономический эффект, требования к данным и безопасности, а также возможности внедрения внешних явлений и систем».
Эксперт предлагает разделить внедрение решения на несколько этапов: прототип, пилот и промышленный проект.
Первый этап — прототип: быстрый и недорогой способ проверить гипотезу. Он может быть собран в упрощенном виде, поскольку его цель — понять, работает ли идея, дает ли потенциальный эффект. Если гипотеза не подтверждается, от прототипа можно безболезненно отказаться.
Следующий этап — пилот. Здесь появляется полноценное решение, но его применение ограничено одним направлением, задачей или небольшой группой пользователей. В отличие от прототипа, пилот требует продуманной архитектуры, подготовки данных, учета требований безопасности, интеграции в действующие системы — в случае успеха он должен быть готов к дальнейшему масштабированию.
Третий этап — промышленный проект: решение распространяется на другие подразделения, пользователей и процессы. Оценивать его результат должны не только ИТ-блок, но и производство, владелец бизнес-процесса, служба информационной безопасности и другие участники, отвечающие за эксплуатацию и риски.
“
Механизм переноса решений — отдельная дисциплина. В Госкорпорации эту роль выполняет Производственная система „Росатома“ (ПСР). Она обеспечивает тиражирование решений: формирует эталонный образец, задает типовое описание, предусматривает независимую партнерскую проверку качества и присваивает статусы зрелости (от бронзы до золота). Механизм создавался для организационных практик, но сегодня он применяется и к цифровым решениям. Система уже переносит организационные практики за пределами атома — от „Эффективного региона“ до бережливых поликлиник. Его стоит легализовать как отраслевой стандарт — это прямой ответ на вопрос, кто подтверждает эффективность.
Когда «маяк» зажегся
Сам по себе цифровой проект, даже успешный, еще не делает предприятие «маяком». По мнению С. Кудряшова, решение должно одновременно демонстрировать эффект на уровне всего предприятия, воспроизводить результат как минимум на двух площадках вне исходной организации, передаваться по типовому описанию без постоянного сопровождения разработчика, повышать безопасность и надежность, а также иметь потенциал для выхода за пределы отрасли.
«Экономический эффект и производительность необходимы, но настоящий „маяк“ отличается переносимостью. Масштабирование без отработанного механизма переноса — новая критическая зависимость без страховки», — подчеркивает С. Кудряшов.
Сам по себе цифровой проект, даже успешный, еще не делает предприятие «маяком». По мнению С. Кудряшова, решение должно одновременно демонстрировать эффект на уровне всего предприятия, воспроизводить результат как минимум на двух площадках вне исходной организации, передаваться по типовому описанию без постоянного сопровождения разработчика, повышать безопасность и надежность, а также иметь потенциал для выхода за пределы отрасли.
«Экономический эффект и производительность необходимы, но настоящий „маяк“ отличается переносимостью. Масштабирование без отработанного механизма переноса — новая критическая зависимость без страховки», — подчеркивает С. Кудряшов.
“
«Росатом» — идеальная площадка для пилотного развертывания инфраструктуры оценки соответствия с ее последующим масштабированием на другие отрасли экономики и социальной сферы.
Е. Васильев дополняет этот подход пятью критериями зрелости.
Таким образом, «маяк» — это не образцовый пилот. Это технология, ставшая безопасной частью производства, дающая измеримый эффект и воспроизводимая на других площадках по понятной методике.
- Измеримый производственный эффект. Рост производительности, снижение простоев, сокращение брака, уменьшение энергопотребления или материальных потерь.
- Надежность и безопасность. Цифровизация не должна достигаться ценой роста технологических или кибер-рисков. Для компаний КИИ это базовый критерий.
- Масштабируемость. Решение должно иметь понятную архитектуру, методологию и экономику для переноса на другие площадки.
- Интеграция в операционную модель. Технология должна стать частью регулярного производственного процесса, а не существовать как отдельный цифровой проект. По сути, предприятие становится зрелым тогда, когда ИИ и цифровые решения перестают быть экспериментами и начинают работать как управляемые элементы операционной модели.
- Воспроизводимость результата. «Маяк» должен быть способен не только показать впечатляющий результат, но и объяснить, за счет чего он получен: какие данные используются, какая архитектура применяется, как вычисляется эффект, какие требования предъявляются к инфраструктуре и компетенциям персонала.
Таким образом, «маяк» — это не образцовый пилот. Это технология, ставшая безопасной частью производства, дающая измеримый эффект и воспроизводимая на других площадках по понятной методике.
ДРУГИЕ МАТЕРИАЛЫ