Цифровизация промышленности – главное направление развития мирового индустриального сектора. Начало XXI века ознаменовалось завершением эпохи компьютеризации мировой экономики и переходом её на более высокий технологический уровень – цифровой.

Очередной научно-технический переворот положил начало четвертой промышленной революции, при которой уровень проникновения технологий в производственные, а также управленческие процессы значительно возрос. При этом всё теснее и глубже становится сотрудничество человека и робота. Если до сих пор в центре стоял человек, а «машины» ему только помогали, то сейчас промышленность вплотную приблизилась к этапу развития, когда искусственный интеллект превращается в равноценного партнёра человека, становясь полноправным участником производства.

Что такое цифровизация промышленности

Это процесс, подразумевающий более широкое применение искусственного интеллекта. Он будет не просто упрощать работу человека при решении рутинных задач, но частично или полностью заменит контроль и управление целыми системами, а также производственными процессами с условием постоянного взаимодействия со внешней средой.

Переход на подобный уровень автоматизации потребует переосмысления организационных принципов, внедрение инноваций, позволяющих:

• создавать многоуровневые интегрированные IT-инфраструктуры, способствующие трансформации множества горизонтальных и вертикальных бизнес-процессов;
• оптимизировать операционную деятельность;
• изменить устоявшиеся модели, а также форматы взаимодействия между участниками производственных цепочек.

Преимущества цифровой трансформации для индустриальных компаний

Развитие цифровизации и цифровой трансформации в промышленности решает множество отраслевых вопросов. В первую очередь даёт возможность каждому конкретному предприятию (а вместе с ним и отрасли) удержать конкурентоспособные позиции на рынке. Это становится возможным, поскольку:

1. Снижается участие человека. Это в свою очередь приводит к:
   • повышению точности выполнения операций, особенно тонких;
   • уменьшению количества ошибок, вызванных человеческим фактором;
   • повышению скорости выполнения рутинных задач, поскольку ИИ может делать это быстрее;
   • ускорению анализа больших объёмов информации и на его основе принятию оптимальных решений.
2. Увеличивается эффективность производства. Внедрение digital- технологий позволит повысить производительность труда, сократить производственные затраты на техобслуживание, хранение материалов, потери в результате простоев.
3. Производственный процесс становится намного гибче. Конъюнктура рынка меняется очень быстро. Чтобы не отставать от новых тенденций, отвечать более высоким запросам клиентов, требуется постоянно подстраиваться под новые условия, менять параметры производства.
4. Оптимизация производства ускоряет выход новой продукции на рынок, а значит позволяет опередить конкурентов в занятии более выгодных торговых ниш.
5. Повышается общий уровень безопасности:
   • работники получают защиту от воздействия вредных производственных процессов, поскольку их можно полностью переложить на ИИ;
   • снижается уровень травматизма на производстве, поскольку углубление роботизации снижает аварийность;
   • повышается уровень защиты IT-инфраструктуры предприятия от хакерских атак, приводящих к нарушению стабильности бизнес-процессов, утечке секретной информации.

Основные направления и мировые тренды цифровизации в промышленности

Data Fabric

Это архитектура для работы с большими массивами данных. Она позволяет анализировать, преобразовывать, структурировать метаданные, управлять ими. Любое хранилище информации – это склад. Далеко не каждый организован настолько хорошо, чтобы в любой момент там можно было найти нужную информацию, что сильно тормозит работу любой организации.

Data Fabric можно сравнить с высокоскоростным и высокоточным конвейером, который способен за небольшой промежуток времени обрабатывать крупные массивы даже плохо структурированной информации и выдавать качественный цифровой продукт. 

Первыми использовать технологию фабрики данных начали банки и ритейлеры. Промышленные предприятия внедрили технологию для снижения производственных издержек, оптимизации внутренних процессов.

Сеть кибербезопасности

Это сочетание аппаратных и программных решений, позволяющих не допустить несанкционированное проникновение во внутреннюю сеть. Защита таких сетей, а также устройств, приложений от кибератак, краж данных, уничтожения систем и других видов вредительства – важнейшая задача любой организации. По статистике в мире только в 2020 году с началом пандемии и переводом большинства компаний на дистанционную работу количество кибератак увеличилось на 300%. Только за первую половину 2020 года количество DoS атак в мире составило 4,8 млн.

Для промышленных компаний наибольшую опасность представляют атаки при помощи:

• вредоносного ПО (программы-черви, вирусы, шпионы), которое попадает в системы и разрушает их;
• многоступенчатых атак типа APT, в результате которых киберпреступник может незаметно внедриться в сеть и также незаметно оставаться в ней долгое время, воруя секретные сведения или нарушая работу;
• DoS-атак, при которых сайт пользователя перегружается трафиком и становится недоступным для обычных клиентов или вовсе выходит из строя, вызывая большие финансовые потери.

По прогнозам к концу нынешнего года объём рынка IoT возрастёт до 75 млрд подключённых гаджетов, что значительно расширит возможности хакеров.

Вот почему организация сети кибербезопасности превратилась в один из ведущих мировых трендов цифровизации. Она поможет службам безопасности разных организаций работать в едином виртуальном пространстве. Это сделает охрану digital- данных более эффективной: специалисты СБ смогут быстрее реагировать на начало атаки, своевременно пресекать несанкционированные проникновения, не допускать утечки информации.

Гиперавтоматизация

Это новый подход, ориентированный на бизнес, при помощи которого внутри организации можно ускорить процессы идентификации, проверки и автоматизации как можно большего числа бизнес-, а также ИТ-процессов. Гиперавтоматизация – это более совершенный уровень автоматизации, в основе которой лежит машинное обучение и ИИ.

Если представить отдельно взятую компанию как замкнутый круг, а каждое внутреннее подразделение как круг меньшего диаметра, то окажется, что эти круги (отдельные службы) практически не соприкасаются между собой. Каждая служба занимается решением своих задач, но между ними остаются свободные пространства, которые и призвана заполнить гиперавтоматизация. Заполнение пустот с применением digital- инноваций – важный принцип трансформации компании. Именно усиление сотрудничества между отдельными службами, их интеграция и взаимопроникновение являются основой оптимизации управленческих и производственных процессов любой компании.

Роботизация и гиперавтоматизация предполагают использование робототехнических систем и автоматизированных решений для выполнения повторяющихся операций, повышения производительности, минимизации производственных рисков.

Такие технологии занимают центральное место в цифровизации промышленности, обеспечивая предприятиям необходимую гибкость, эффективность и конкурентоспособность в современных условиях. Как свидетельствуют данные Mordor Intelligence, рынок гиперавтоматизации оценивается в $12,95 млрд в 2024 году с прогнозируемым ростом до $31,95 млрд к 2029 году при среднегодовом темпе роста 19,8%. Согласно Research & Markets, мировой рынок роботизации и гиперавтоматизации в ближайшие пять лет будет демонстрировать ежегодный рост на 23%.

Метавселенная

Это постоянно действующее пространство, соединяющее физическую и виртуальную реальности. К метавселенной можно подключиться при помощи шлемов, очков, мобильных телефонов, а общение между пользователями происходит посредством аватаров. Вначале метапространство использовалось исключительно как площадка для компьютерных игр с погружением. Но с развитием цифровизации индустриального сектора его научились использовать для тестирования разработок и ускорения прототипирования.

Декарбонизация промышленности

Это процесс постепенного ухода от технологий, применение которых влечёт выброс в атмосферу углекислого газа. При этом модернизация технологий, переход от углеродосодержащих источников энергии к альтернативным проходит максимально мягко, чтобы не вызвать потерю конкурентоспособности.

Технологии цифровой трансформации промышленности: взгляд изнутри

Искусственный интеллект

Artificial intelligence (AI) – это свойство искусственных систем выполнять творческие функции. Это инновационная технология, позволяющая воспроизводить человеческие функции, например, анализировать данные, принимать решения, отвечать на запросы.

В промышленном секторе мировой и российской экономики процессы автоматизации завершены, что является первым этапом перехода на цифровой уровень управления. Задача следующего этапа – внедрение инновационных технологий на все уровни управления. А ведущая роль в этом отведена ИИ.

В использовании AI лидерами являются США и Китай. Последний сделал развитие и внедрение ИИ стратегической государственной задачей. Россия пока отстаёт от лидирующих держав, но делает всё возможное, чтобы сократить разрыв. Всесторонняя поддержка IT-компаний, предоставление госфинансирования и всевозможных льгот сотрудникам уже приносит результаты. В качестве примера можно привести Adeptik APS — автоматизированную систему для оперативного производственного планирования, базирующуюся на технологии ИИ. С её внедрением потенциал цифровизации в российской промышленности значительно возрастёт.

Облачные платформы

Это сеть мощных серверов, позволяющих клиентам пользоваться их вычислительными возможностями через интернет на условиях аренды. Потребитель получает доступ к ОС, системе управления БД, связующему ПО. Эта технология значительно расширяет возможности обработки метаданных, моделирования, работы с большими данными. Также облачные технологии позволяют хранить информацию, обмениваться ею, производить вычисления, работая в онлайн-офисах.

Цифровой двойник

Digital twin – это виртуальный двойник любого физического объекта: человека, системы, процесса. Они имитируют полный жизненный цикл объекта, используя для этого информацию с его датчиков, поступающую в режиме реального времени. Цифрового двойника можно создать, например, для ветровой турбины, заводской установки, отдельной единицы оборудования. Такой инновационный приём позволяет контролировать работу модели, выявлять неисправности и своевременно исправлять их.

Цифровые копии промоборудования и производственных линий позволяют проводить моделирование и улучшение процессов в реальном времени. Например, в нефтегазовой отрасли двойники используются для симуляции процессов разработки месторождений и минимизации производственных рисков.

Преимущества Digital twin:

1. Повышение производительности. Используя сведения, предоставляемые двойником, проще оптимизировать производство, своевременно ликвидируя неисправности и не допуская простоев.
2. Возможность прогнозирования. Это особенно актуально, если в производстве задействованы тысячи единиц оборудования. Мониторя их работу с использованием digital twin, можно отслеживать работу каждой из них, своевременно заменяя выработанные детали и узлы, не доводя дело до поломки.
3. Возможность дистанционного наблюдения.

Технологию digital twin в рамках программы цифровизации промышленности активно используют в:

• строительстве;
• обрабатывающей промышленности;
• энергетике;
• автотранспорте.

Интернет вещей (IoT)

Это сеть взаимосвязанных устройств, которые могут собирать, обрабатывать и передавать данные без участия человека. Сюда относятся в первую очередь ПК и смартфоны, но стать компонентом сети может любое техустройство, способное передавать сигнал.

IoT обеспечивает интеграцию физических объектов с цифровыми системами, повышая эффективность процессов и снижая человеческое вмешательство.

Современные IoT-системы развиваются в сторону автономного управления через:

1. Глубокое обучение с подкреплением, где устройства самостоятельно принимают решения (например, регулировка температуры).
2. Трехуровневую обработку данных (устройство → пограничные узлы → облако) для оперативного реагирования.
3. Применение алгоритмов ИИ (от регрессии до нейросетей) для анализа данных.

Базовая архитектура IoT включает:

1. Устройства (датчики, исполнительные механизмы).
2. Пограничные шлюзы (предобработка данных).
3. Облачные платформы (хранение и комплексная аналитика).

Перспективы IoT связаны с созданием самоорганизующихся сетей, где объекты автономно взаимодействуют на основе контекста.

Система состоит из 4 компонентов:

• датчиков устройств, передающих информацию (например GPS или видеокамера);
• средств подключения (Wi-Fi, Bluetooth);
• инструментов обработки данных, размещённых в «облаках»;
• интерфейса пользователя для ввода данных или контроля за работой системы.

Принцип работы интернета вещей:

1. Датчик собирает информацию, например, отслеживает температуру в квартире. 
2. Как только она становится выше допустимого уровня, активируется опция передачи данных и информация поступает на облачный сервер.
3. В «облаке» информация анализируется и принимается решение о том, какие действия надо принять. Например, включить кондиционер.
4. Команда на включение кондиционера передается назад и прибор включается.

Технология IoT активно используется в разных отраслях промышленности. Внедрение ИИ и машинного обучения способствует ускоренному расширению рынка IoT. По прогнозам к 2030 году его объём составит $3,3 трлн.

Технологии IoT:

1. Идентификация объектов. Для подключения физических объектов к IoT используются различные технологии идентификации: RFID, штрих-коды, QR-коды и системы геолокации. Ключевая задача – обеспечение уникальности идентификаторов, что требует стандартизации. Сетевые устройства используют MAC-адреса и IPv6, обеспечивающий практически неограниченное количество адресов.
2. Сбор данных. Датчики и измерительные системы преобразуют параметры окружающей среды (температуру, давление, потребление энергии) в цифровые данные. Основная сложность – автономность сенсоров, решаемая за счёт альтернативных источников питания (солнечные панели, энергия вибраций).
3. Передача данных. IoT использует проводные и беспроводные технологии. Среди беспроводных решений ключевыми являются стандарты IEEE 802.15.4 (ZigBee, 6LoWPAN, LPWAN), обеспечивающие энергоэффективность и самоорганизацию сетей. Проводные технологии, такие как PLC (передача данных через электросети), важны для стационарных устройств. Открытый протокол 6LoWPAN играет особую роль в развитии IoT, поддерживая IPv6.

IoT-решения охватывают потребительский, коммерческий, промышленный, инфраструктурный секторы, в которых используются разные приложения.

Потребительские решения:

1. Умный дом: автоматизация освещения, климат-контроля, безопасности, мультимедиа через платформы (Apple HomeKit, Google Home).
2. Телемедицина: носимые устройства для мониторинга здоровья, удалённой диагностики.
3. Транспорт: подключённые автомобили, интеллектуальные парковки.

Промышленные применения:

1. Производство: предиктивный мониторинг оборудования, оптимизация логистики, энергопотребления.
2. Сельское хозяйство: датчики почвы, климата для точного земледелия.
3. Пищевая отрасль: контроль цепочек поставок, сокращение отходов.

Инфраструктура и экология:

1. Энергоменеджмент: «умные сети» для балансировки энергопотребления.
2. Мониторинг среды: датчики качества воздуха, воды, раннего оповещения о ЧС.
3. Городские системы: управление транспортом, отходами, безопасностью инфраструктуры.

Специальные области:

1. Военные технологии: IoMT для разведки и управления боем, сеть датчиков для отслеживания судов, экологии.
2. Цифровая упаковка: NFC/QR-коды для прослеживаемости продукции.

Внедрение IoT-сетей может изменить экономические и социальные процессы, сократив участие человека во многих операциях. Главная тенденция – стремительный рост числа подключённых устройств. 

IoT позволяет глубже интегрировать физический мир в цифровые системы, повышая эффективность, снижая нагрузку на людей.

По данным МТС, в 2020 году 60% топ-500 компаний РБК использовали IoT-решения. Лидерами по инвестициям стали промышленность (17%), транспорт (15%) и энергетика (12%), при этом ЖКХ показало наибольший рост – 39%. Также в 2020 году на нижегородской конференции представили IIoT-систему, внедрённую на НПП «Исток».

PwC прогнозирует, что к 2025 году в России будет продано 7 млн «умных» устройств для домов. Глобальный рынок IIoT может достичь 484 млрд евро, с фокусом на ЖКХ, медицину, промышленность. Общий объём IoT-рынка может составить 4,3 трлн долларов.

Однако существуют проблемы: в 99% «умных» новостроек жители не используют все возможности систем. Российские IoT-платформы покрывают максимум 60% необходимых функций для управления МКД.

Промышленный интернет вещей (IIoT)

Промышленный интернет вещей – это сеть подключённых промышленных объектов с датчиками, ПО для автоматического сбора данных, удалённого управления.

IIoT повышает производительность, снижает затраты и улучшает качество продукции, оптимизируя производственные процессы.

Технология применяется не только на заводах, но и в сельском хозяйстве, логистике, финансах, госуслугах.

По данным J’son & Partners Consulting, российский рынок IoT/M2M в 2019 году составил 64 млрд руб. с 23 млн подключённых устройств. К 2025 году ожидается рост до 56 млн устройств и 86 млрд руб., благодаря облачным IIoT-платформам. В 2020 году Ростех запустил систему IIoT.Istok на предприятии «НПП Исток».

Киберфизическая система (CPS)

Киберфизическая система представляет концепцию интеграции вычислительных мощностей в физические объекты разной природы, включая биологические и искусственно созданные элементы. В таких системах вычислительные компоненты распределены по всей физической структуре и находятся в синергетическом взаимодействии с её составными частями.

Датчики, оборудование, информационные системы в киберфизических комплексах объединены в сквозные цепочки создания стоимости, выходящие за границы отдельных предприятий. Взаимодействие между компонентами осуществляется через стандартные интернет-протоколы, что обеспечивает прогнозирование, автоматическую настройку, адаптацию к изменениям.

Данные системы являются ключевым элементом Четвёртой промышленной революции, охватывая различные отрасли и регионы с разной интенсивностью. В отраслях с широким ассортиментом продукции (автомобилестроение, пищевая промышленность) они обеспечивают гибкость, рост производительности. В высокотехнологичных секторах (электроника, фармацевтика) позволяют использовать аналитику больших данных для постоянного улучшения качества.

Для развитых стран с дорогим квалифицированным трудом это означает рост спроса на специалистов. Страны с ИТ-компетентной молодёжью получают возможность миновать промежуточные технологические этапы. В целом, такие системы способствуют созданию более эффективных производственных процессов, снижению затрат, повышению конкурентоспособности предприятий, регионов.

Ключевые технологические тренды киберфизических систем включают:

1. Аналитику больших данных и ИИ – обработку информации в реальном времени и автоматизацию решений в различных сферах, от компьютерного зрения до клиентских сервисов.
2. Автономные системы – робототехнику, беспилотный транспорт, IoT, повышающие эффективность производства, логистики, управления ресурсами.
3. Передовые вычисления, цифровые платформы – облачные и квантовые технологии, блокчейн, дополненная и виртуальная реальность, 3D-печать, нейротехнологии, трансформирующие проектирование, производство, коммуникации.

Их интеграция меняет взаимодействие между бизнесом, технологиями, пользователями.

Big Data

Это структурированные или неструктурированные массивы данных большого объёма. Источниками таких данных являются:

• интернет вещей с подключёнными к нему устройствами;
• соцсети;
• СМИ;
• показания измерительных приборов;
• медицинские данные;
• городская и государственная статистика (например, рождаемость, смертность, естественный прирост).

Такие массивы данных хранятся в облаках и на data-centres со сверхмощными серверами, а для их обработки используют специальные мощные автоматизированные системы.

Большие данные нужны для:

• анализа значимых факторов при принятии решений;
• построения модели-симулятора, чтобы протестировать продукт;
• статистики;
• прогнозирования.

В рамках трансформации промышленности цифровая технология Big Data нашла применение в разных сферах экономики:

• госуправлении;
• медицине;
• спорте;
• ритейле.

В промышленности технология помогает:

• повысить прозрачность промышленных процессов;
• точнее прогнозировать спрос на продукцию;
• рациональнее использовать сырьё и иные ресурсы.

Кибербезопасность и цифровой иммунитет

Цифровая трансформация промышленности предполагает не только внедрение инновационных технологий, автоматизацию производства, но и обеспечение надежной защиты цифровых систем от кибератак.

Согласно исследованиям Precedence Research, мировой рынок кибербезопасности оценивался в $268,13 млрд в 2024 году, достигнет $301,91 млрд в 2025 году, а предположительно составит $878,48 млрд к 2034 году. Ожидается среднегодовой рост рынка на 12,6% – с 2025 по 2034 год.

Концепция цифрового иммунитета, включенная Gartner в число ключевых стратегических трендов, подразумевает создание защитных систем для оперативного выявления, локализации, нейтрализации киберугроз.

Для промышленных предприятий это означает:

• внедрение новых систем киберзащиты, отслеживания угроз, аналитических инструментов для обеспечения безопасности данных;
• разработку механизмов цифрового иммунитета, способных оперативно реагировать на атаки, устранять уязвимости, восстанавливать системы;
• обучение сотрудников основам кибербезопасности, внедрение защитных мер на всех этапах производства, регулярное обновление систем защиты;
• партнерство с экспертами по кибербезопасности, применение передовых технологий для защиты промышленных цифровых систем.

Реализация этих мер повышает гибкость, эффективность, конкурентоспособность предприятий. Исследователи отмечают, что успешная цифровая трансформация требует комплексного подхода, сочетающего новые технологии, продуманную стратегию управления для максимальной адаптации к условиям цифровой экономики.

Национальный проект «Экономика данных» и господдержка

С 1 января 2025 года в России стартовал крупный государственный проект по развитию промышленных платформенных решений, технологий искусственного интеллекта, стандартов обмена данными.

Этот новый нацпроект, рассчитанный на 2025-2030 годы, продолжает завершившийся «Цифровая экономика». На его реализацию предусмотрено 1,013 трлн рублей бюджетных средств, 420 млрд рублей внебюджетных инвестиций.

Проект нацелен на трансформацию экономической системы страны путем внедрения передовых цифровых технологий, включая решения на основе ИИ. Его главная задача – повсеместное внедрение управления, основанного на данных, во всех сферах общественной жизни, что позволит вывести на новый уровень логистику, телемедицину, онлайн-образование, госуслуги.

Основные направления реализации:

1. Развитие систем сбора информации с применением высокочувствительных датчиков, квантовых сенсоров для промышленности, связи, медицины.
2. Улучшение передачи сведений в реальном времени для работы робототехники, беспилотного транспорта, «умных городов».
3. Создание российских систем хранения информации – от облачных платформ, ЦОДов до вычислительных мощностей на квантовых и фотонных технологиях.
4. Обеспечение безопасности данных через развитие квантовых коммуникаций, криптографии для защиты от кибератак.
5. Формирование нацстандартов и регламентов обработки данных, включая механизмы защиты персональных сведений.
6. Разработку алгоритмов анализа данных на основе российского ПО с параллельным созданием локальных платформ для совместной работы IT-специалистов.

Методология цифровой зрелости

Методология оценки цифровой зрелости предполагает несколько этапов:

1. Выявление узких мест. Компании «Евраза» и «Москабельмет» начинают с анализа проблемных зон (например, ручные процессы, простои оборудования), что соответствует этапу диагностики в методологии зрелости.
2. Оценка экономического эффекта. Обязательный этап – расчет ROI до внедрения и постфактум. Например, в «Евразе» эффект мониторится год после завершения проекта.
3. Последовательное улучшение операций. Постепенная цифровизация с акцентом на тиражируемость решений (например, облачная DSML-платформа «Русала» для 40 продуктов).
4. Инструменты и платформы (как часть методологии). Использование специализированных платформ (DIP, MES, AIOps) для автоматизации и анализа данных.
5. Мониторинг и адаптация. Непрерывный контроль результатов через дашборды и AI-аналитику –  признак зрелой методологии.

Задачи «цифрового производства»

Цель digital трансформации промышленного предприятия – сделать его более гибким, способным моментально реагировать на изменения рыночных потребностей и подстраиваться под них. Для этого должны быть решены задачи:

1. По искоренению:
   • низкой производительности;
   • нерационального использования сырья, материалов и иных ресурсов;
   • высокой себестоимость продукта;
   • низкой эффективности производственных мощностей.
2. По усилению позиций организации на рынке за счёт повышения скорости выведения на рынок новой продукции и повышения её качества, ускорению выполнения индивидуальных заказов.
3. По объединению внутренних и внешних процессов в единое виртуальное пространство, что поможет контролировать производство в реальном времени, оперативно получать информацию и, как следствие, сделать управление более простым, наглядным и эффективным.

Экологическая эффективность

Внедрение цифровых инструментов позволяет промышленности минимизировать вред окружающей среде. Контроль выбросов углекислого газа осуществляется через IoT-сенсоры, а энергоэффективность повышается за счет искусственного интеллекта.

Российский рынок промышленной цифровизации

В России переход промышленности на «цифру» начался относительно недавно, но уже достиг определённых результатов. По статистике в российской промышленности цифровизацией охвачено 79% предприятий. Полностью оцифрованы только 22% компаний, а 34% находятся на начальной стадии.

Активнее всего digital-технологии применяются:

• в электроэнергетике;
• в автомобилестроении;
• в электронике.

Технология ИИ используется слабо: ею охвачено только 10% предприятий. Но тут же надо отметить, что развитие AI – это самый быстрорастущий сегмент digital-инноваций.

Для перехода на digital-технологии необходимо не только разрабатывать и внедрять инновации, но менять методы планирования, подходы к управлению, организации производства. Также важно сотрудничать с государством, НИИ, КБ, бизнесом.

Цифровизация промышленности: нормативные акты Российской Федерации

Чтобы эффективнее распределять госпомощь, Минпром обязал все промышленные предприятия завести цифровой паспорт, в котором будет указываться информация об уровне цифровой зрелости (включая индекс цифровизации) и готовности к внедрению digital- технологий. Каждое промышленное предприятие, претендующее на поддержку государства, начиная с 01.01.2023 обязано раз в полгода оценивать свой уровень цифровой зрелости.
По прогнозам в следующем году в России будут действовать 60 digital-платформ, разработанных отечественными инженерами.

По прогнозам в следующем году в России будут действовать 60 digital-платформ, разработанных отечественными инженерами. 

Перспективы и рекомендации

Ожидаемые тенденции к 2025 году

Отраслевые аналитики прогнозируют значительный рост автоматизации производственных процессов – ожидается увеличение доли автоматизированных предприятий на 30–40%. Параллельно с этим затраты на обеспечение кибербезопасности могут вырасти в 2–3 раза в связи с усилением цифровизации.

Искусственный интеллект перейдет в разряд обязательных технологических решений, которые будут использоваться более чем 70% промышленных компаний. Развитие цифровых экосистем создаст предпосылки для появления новых форм стратегического партнерства между участниками рынка.

Рекомендации для бизнеса

Первоочередной задачей для промышленных компаний становится проведение аудита существующего уровня цифровизации с выявлением приоритетных направлений для технологической модернизации. Особое внимание следует уделить подготовке кадрового потенциала, поскольку реализация цифровых инициатив требует наличия соответствующих компетенций у сотрудников.

Критически важным направлением остается обеспечение комплексной защиты данных и производственной инфраструктуры от постоянно эволюционирующих киберугроз. Установление партнерских отношений с технологическими вендорами может стать катализатором цифровой трансформации.

Применение технологий анализа больших данных открывает возможности для оптимизации бизнес-процессов через точное прогнозирование рыночного спроса и автоматизацию ключевых операций.

Заключение

Цифровизация российской промышленности перешла из категории инновационных инициатив в разряд обязательных условий сохранения конкурентоспособности. Передовые решения на основе искусственного интеллекта, интернета вещей, цифровых двойников и роботизированных систем формируют технологический фундамент промышленности нового поколения.

Информация и материалы, представленные на сайте: skolkovo-resident.ru взяты из открытых источников, расположенных в сети «Интернет». Администрация сайта не имеет какого — либо отношения к Федеральному государственному бюджетному учреждению «Фонд Сколково» и иным институтам развития, а также не является аффилированным лицом по отношению к данным организациям и / или к их сотрудникам.