3 апреля 2026 года в Москве в рамках Форума информационных технологий InfoSpace 2026 прошла стратегическая сессия «Прорыв в промышленности: как цифровые технологии открывают новые горизонты эффективности».
Одной из интересных тем стало выступление Кирилла Каема, директора по инновационному развитию АО «ГК «Ренова» и члена Ученого совета Сколтеха, который поделился передовым опытом цифровой трансформации и реальными метриками внедрения ИИ на крупнейших производствах.
По оценке эксперта, средние и крупные промышленные предприятия уже глубоко погружены в цифровую среду — они широко используют АСУ ТП и традиционные системы управления производством (MES). Однако сегодня само по себе наличие этих систем больше не гарантирует автоматического роста эффективности. Главная проблема кроется в архитектуре: большинство присутствующих на рынке MES-систем являются слишком тяжеловесными, перегружены избыточным функционалом, недостаточно гибки и, самое главное, фрагментированы. Бизнес, продажи, управление сырьем и управление оборудованием зачастую живут в разных, плохо связанных между собой ИТ-контурах.
В ответ на этот вызов рынок переходит к модульным системам на базе единой модели данных. ГК «Ренова» является совладельцем ГК «Цифра» и активно продвигает решения данной компании. Единая шина обмена данными, такая как отечественная платформа Zyfra Industrial IoT Platform (ZIIoT) от компании «Цифра», позволяет выстроить сквозную архитектуру вне зависимости от конкретного производственного передела, дополняя ее модулями сквозной генеалогии продукции, управления качеством или персоналом.
Следующим этапом промышленной эволюции становится интеграция искусственного интеллекта в системы MES. Как подчеркнул спикер, большие языковые модели (LLM) выступают не просто данью моде, а упрощенным интерфейсом между человеком и сотнями тысяч промышленных датчиков. Искусственный интеллект нормальным человеческим языком формулирует для технологов оптимальные сценарии действий, избавляя их от необходимости анализировать сложнейшие пульты АСУ ТП с мигающими лампочками. По опыту внедрений, инвестиции в такие передовые системы окупаются в среднем за 2 года.
Как отмечает эксперт по промышленной стратегии Александр Мищенков, внедрение таких ИИ-агентов станет органичным развитием цифровой экосистемы предприятия. Главной задачей ИИ станет максимальная загрузка оборудования и снижение операционных рисков, что особенно критично при выполнении строго регламентированных контрактов, таких как гособоронзаказ. Увеличение эффективности будет достигаться за счет перехода к предиктивной аналитике: ИИ-агенты смогут самостоятельно диагностировать оборудование, формировать графики техобслуживания и размещать заявки на запчасти прямо в MES/ERP-системах. Однако эксперт предупреждает, что для работы ИИ-агентов потребуется продвинутая платформа в виде «открытой АСУ ТП» и создание полноценных цифровых двойников. Кроме того, доверять ИИ критически важные процессы можно будет только после длительного периода контроля со стороны человека (RLHF-обучения) и адаптации к политике риск-менеджмента.
Для наглядности Кирилл Каем привел два масштабных кейса, демонстрирующих реальный экономический эффект от сквозной цифровизации и ИИ.
———————————————————————————
Интеллектуальный помощник на АО «Апатит» (Группа «ФосАгро»)
В рамках стратегии импортозамещения химический гигант «Апатит» полностью отказался от зарубежного решения PI System, переведя управление производством на отечественную платформу ZIIoT. На подготовленном цифровом фундаменте был запущен уникальный ИИ-проект «AI Химик», удостоенный в 2026 году премии Data Fusion Awards. В платформу интегрировали нейросеть GigaChat от «Сбера», внедрив прогнозную ML- аналитику в режиме «единого окна».
Детали внедрения:
- В едином цифровом пространстве непрерывно собираются и анализируются более 100 тысяч производственных показателей (с 34–36 АСУ ТП, лабораторных систем и метеостанций).
- ИИ-ассистент работает с реальными потоковыми и лабораторными данными, самостоятельно прогнозируя качество химической продукции и выдавая операторам рекомендации по корректировке процессов.
Экономический и производственный эффект:
- Общая эффективность производства выросла на 10% за счет точного следования регламентам.
- Процент выхода аммиачной селитры увеличился до 90–91%.
- Значительно снизилась нагрузка на технологической стадии упаривания.
———————————————————————————
Сквозной цифровой контур на горно-обогатительном комбинате цветной металлургии в Армении
Еще одним прорывным проектом стало внедрение комплексного решения «Горный MES» на горно-обогатительном комбинате цветной металлургии в Армении. До старта цифровизации управление носило разрозненный и преимущественно ручной характер: планы передавались по электронной почте, а связь между открытым карьером и фабрикой была разорвана.
Детали внедрения:
- В основе решения лежат продукты «Цифра. Карьер» (для диспетчеризации горнотранспортного комплекса), платформа ZIIoT и «Конструктор MES» (для обогатительной фабрики).
- В единую сеть связано 153 единицы тяжелой техники в карьере и более 18 000 технологических параметров на фабрике.
- Система обеспечивает полную прослеживаемость каждой тонны руды от конкретного забоя до отгрузки готового медного и молибденовго концентрата.
Экономический и производственный эффект:
- Интеграция карьера с фабрикой подняла общую производственную активность более чем на 10%.
- Стабильность качества поступающей руды выросла на 5%, что пропорционально увеличило загрузку обогатительной фабрики.
- Внедрение динамической диспетчеризации открыло потенциал для увеличения объемов вывоза горной массы на 20–25% без закупки новой техники.
- Внеплановые простои машин сократились наполовину (до 50%), а расход топлива упал на 10%.
———————————————————————————
Опыт компаний-лидеров, озвученный на InfoSpace 2026, доказывает, что горно-металлургическая и химическая промышленность окончательно переходят от «лоскутной» автоматизации к сквозным решениям. Замена разрозненных монолитов на гибкие платформы с ИИ-надстройками становится главным драйвером снижения себестоимости и повышения производительности в отрасли.
Тема цифровизации горно-металлургии также затрагивалась на пленарной сессии «Развитие связи и цифровой архитектуры». Председатель совета Ассоциации участников рынка спутниковой связи (АУРСС) Юрий Урличич, подчеркнул, что Россия занимает первое место в мире по их запасам полезных ископаемых и для эффективной добычи необходимо активно развивать робототехнические и беспилотные системы, так как в условиях огромных территорий и низкой плотности населения простого человеческого труда недостаточно. Следовательно, для управления такими роботизированными комплексами на удаленных объектах критически важна надежная спутниковая связь
Технический директор ГК «РТК-ЦОД» Алексей Забродин в разговоре о технологическом суверенитете страны указал, что для реальной независимости и высокой скорости развития России необходимо владеть собственными технологиями на всех этапах производственной цепочки: от добычи ископаемых до создания конечной продукции.
На заключительной пленарной сессии «Цифровая стратегия будущего: Путь к устойчивому технологическому развитию» Президент ПАО «Ростелеком» Михаил Осеевский выделил два стратегических вектора цифрового развития. Первым он указал на необходимость создания российского литографа и последующее производство процессоров. Вторым
направлением Осеевский считает необходимость массовой роботизации промышленности для повышения производительности труда.
Недра России в соцсетях: Telegram | Max | VK
