В настоящее время уровень промышленной автоматизации российских предприятий достаточно средний, есть существенная неоднородность между секторами. В таких отраслях, как нефтегаз, металлургия и химическая промышленность, автоматизация достигла высокого уровня благодаря внедрению систем управления технологическими процессами (АСУ ТП).
В конце прошлого года вышло исследование, которое дает оценку автоматизации в добывающей промышленности в 93%, а в обрабатывающей — 79%. Действительно, крупные предприятия всегда были локомотивом автоматизации и эти цифры кажутся реалистичными.
Однако значительная часть предприятий, например, пищевой промышленности и легкой промышленности остается на стадии модернизации. Многие компании используют устаревшие технологии, что ограничивает их производительность и конкурентоспособность. Проблемы усугубляются ограниченной доступностью оборудования и ПО зарубежного производства из-за текущих санкционных ограничений.
Процесс импортозамещения оборудования и ПО российского производства
В целом процесс импортозамещения оборудования и ПО в промышленности активно развивается, но не завершен. Касательно автоматизации, процент импортозамещения связан с сегментом, в обрабатывающей промышленности большая часть рынка за зарубежными производители. Один лишь Siemens занимает 38% рынка, отечественные решения лишь 5%.
В добывающей промышленности ситуация лучше: 27% рынка за российскими продукта, а в сегменте добычи газа и вовсе 30%.
При этом, важно обговорить одну особенность промышленных предприятий: долгий срок службы. Некоторые системы могут работать 15-20, а то и 40 лет. Более того, некоторые системы попросту отключить нельзя, поэтому замена на российские решения “в моменте” иногда невозможна из-за особенности техпроцесса. Но если говорить про ввод нового производства или замене участков – да, то релевантно искать что-то российское.
В сегменте программного обеспечения наблюдается более уверенное продвижение благодаря развитию российских ERP-, MES- и SCADA-систем, таких как «1С», «Галактика» и «КОМПАС-3D».
В аппаратной части ситуация сложнее, особенно в сегменте высокотехнологичного оборудования, например робототехники или систем точного позиционирования. Большинство производственных линий до сих пор зависят от поставок комплектующих из-за рубежа, таких как промышленные контроллеры или датчики.
Суммируя, трудности импортозамещения классические: ограниченная производственная база для создания конкурентоспособного оборудования; нехватка разработчиков в области промышленной электроники; высокая стоимость разработки и вывода на рынок новых предприятий, которые сразу будут использовать российское оборудование.
Процесс внедрения искусственного интеллекта на производства
Искусственный интеллект постепенно занимает свое место в промышленности, но находится на стадии активного освоения и поиска областей применения. В первую очередь ИИ внедряется в такие области, как предиктивное обслуживание оборудования (Predictive Maintenance), контроль качества и оптимизация технологических процессов.
Среди интересных сценариев применения можно абстрактно озвучить:
- Системы предиктивной аналитики, внедряемые на металлургических заводах для прогнозирования износа оборудования, что позволяет снизить простои и аварийные ситуации.
- Использование компьютерного зрения в производственных линиях, например, для контроля дефектов.
- Внедрение цифровых двойников для моделирования и оптимизации производственных процессов.
Главной трудностью в этой области остается ограниченный доступ к аппаратной инфраструктуре для масштабного использования ИИ, а также необходимость крайне пристального контроля за деятельности ИИ-решений.
Кадровый голод. Нехватка в промышленность ИТ-специалистов
Недостаток промышленных ИТ-специалистов — одна из ключевых проблем для российских промышленных предприятий. Промышленный ИТ-специалист – это несколько условный термин, под ним я подразумеваю айтишников, которые делают специализированные решения для производств с пониманием специфики производства.
Это связано с несколькими факторами: оттоком кадров, высоким спросом на ИТ-специалистов в других секторах экономики и ограниченной подготовкой специалистов, способных работать на стыке ИТ и промышленности.
Многие компании решают проблему через создание собственных образовательных инициатив. Например, на базе крупных предприятий организуются корпоративные университеты, программы стажировок и переквалификации. Также активно развиваются партнерства с вузами и колледжами. Кроме того, существуют государственные программы поддержки, направленные на переподготовку кадров для цифровой экономики.
В холдинге SNDGLOBAL мы реализуем кадровые задачи за счет плотного сотрудничества с вузами Санкт-Петербурга. Активно привлекаем студентов 3-4 курсов и нанимаем их на удаленную работу с учетом учебных планов. Реализовали возможность получения магистерской степени за счет компании.
