Иван Балашов, Сергей Махлин: «Не более 40% предприятий используют элементы ИИ» - Ведомости

Иван Балашов, Сергей Махлин: «Не более 40% предприятий используют элементы ИИ»

Руководитель направления «Цифровое производство» IT-компании «К2Тех» и руководитель центра экспертизы «К2Тех» по центрам обработки данных – о возможностях технологий в промышленностиХотя внедрение IT-решений в промышленном секторе продолжается уже не один десяток лет, потенциал развития в этой области есть у большинства даже самых крупных предприятий. Руководитель направления «Цифровое производство» «К2Тех» Иван Балашов и руководитель центра экспертизы по ЦОДам «К2Тех» Сергей Махлин рассказали «Ведомости. Инновациям и технологиям» о том, с какими сложностями сталкиваются компании и как искусственный интеллект (ИИ) может повлиять на развитие промышленного сектора.

Иван Балашов: Граница определяется не технологиями, а подходом к управлению процессами. Цифровизация – это всегда следствие правильно выстроенных сквозных процессов. Основная проблема современных предприятий заключается в «лоскутной» автоматизации. У каждого департамента свои цели и зоны ответственности, и зачастую IT-решения внедряются изолированно, под конкретные нужды отдельного подразделения.

Если внутри организации налажено межфункциональное взаимодействие, то и точечные системы будут сразу встраиваться связно. Если между отделами существуют конфликты интересов или недоговоренности, внедряемые решения превращаются в «цифровые острова». Таким образом, разделение между точечным внедрением и сквозной цифровизацией отражает качество горизонтальных связей внутри организации.

И. Б.: По моей оценке, в 90% организаций все еще есть огромный потенциал для работы над сквозной управляемостью. Это касается даже крупнейших игроков, входящих в списки Forbes. Проблема не в отсутствии технологий, а в том, что процессы управления и операционка не синхронизированы.

И. Б.: Если кратко – не может. Производство – это многоуровневая структура: за бизнес-логику отвечает система управления ресурсами предприятия (ERP), за управление производством – MES, управление механизмами – автоматизированная система управления технологическим процессом (АСУТП). MES – связующее звено между бизнес-целями и их операционной реализацией.

И. Б.: В дискретном производстве (когда изделия создаются в виде отдельных, отчетливо различимых единиц. – «Ведомости. Инновации и технологии») комплексное внедрение цифровых решений позволяет сократить объем незавершенного производства на 10–20%. Можно оптимизировать оборачиваемость запасов и перейти к модели «точно в срок» (в ней материалы, комплектующие и детали поступают на рабочее место ровно в тот момент, когда они необходимы для обработки или сборки. – «Ведомости. Инновации и технологии»). Так мы получаем возможность управлять коммерческой деятельностью, основываясь на реальном состоянии производственных мощностей. Конечно, в условиях санкционного давления и проблем с логистикой предприятия вынуждены закупать некоторые импортные компоненты впрок, но сквозная аналитика позволяет делать точные прогнозы, чтобы не заморозить капитал в деталях, под которые нет реальных коммерческих заказов.

И. Б.: По моим оценкам, не более 40% предприятий используют элементы ИИ. Из этих 40% подавляющее большинство – это компании, внедрившие базовые системы видеоаналитики. Глубокое проникновение нейросетей непосредственно в технологические процессы пока остается уделом 5% визионеров. Хотя при этом стоит учитывать, что оценка касается публичных кейсов. Многие заводы внедряют инновации закрыто, силами внутренних команд разработчиков, и не делают это публичным достоянием.

Сергей Махлин: Мы наблюдаем устойчивый мировой тренд – переход к стратегии Edge Computing (периферийные вычисления). Промышленные компании все чаще отказываются от строительства классических центров обработки данных (ЦОД) в пользу модульных и контейнерных решений, размещаемых прямо на производственных площадках. Это критически важно там, где требуется минимальная задержка передачи сигнала. Передача данных с объекта горнодобывающей промышленности или с нефтяной платформы в централизованное облако, расположенное в Москве, займет десятки или сотни миллисекунд.

С. М.: Нужно оценивать экономику комплексно, учитывая капитальные и операционные затраты, скорость развертывания. Если технологический процесс терпим к задержкам сигнала, облако действительно может оказаться выгоднее. Но если нет, то и выбора у вас нет – вычислительный узел должен стоять рядом. К тому же локальные объекты требуют гораздо меньших объемов оборудования. Развернуть несколько компактных контейнерных ЦОДов часто дешевле и, главное, быстрее, чем проектировать, согласовывать и строить один капитальный объект вблизи производства.

С. М.: В зависимости от масштаба задач применяется три основных класса решений.

Первый – микро-ЦОДы. Это герметичные шкафы на 1–5 серверных стоек со встроенным охлаждением и пожаротушением. Они защищены от промышленной пыли и влаги, их можно ставить прямо в действующем цеху. Это самое быстрое решение.

Второй класс – контейнерные ЦОДы. Они создаются на базе стандартных 20- или 40-футовых морских контейнеров. Внутри полноценный дата-центр, который можно привезти на фуре и подключить к питанию за пару дней.

Третий класс – модульные здания высокой заводской готовности. Они собираются на площадке изготовителя, тестируются, а затем в виде блоков доставляются заказчику. На месте остается лишь состыковать модули, подвести питание, оптику и систему дренажа.

С. М.: Остановка действующих производственных мощностей не требуется – это главное преимущество модульного подхода. Масштабирование закладывается еще на этапе проектирования: когда бизнесу потребуются новые мощности, новый модуль просто стыкуется к уже работающему зданию.

Что касается сроков, то в среднем реализация проекта на 20–40 стоек занимает пять-шесть месяцев. Из них три-четыре месяца уходит на производство и логистику тяжелого инженерного оборудования (источники бесперебойного питания, специализированные кондиционеры). Сама сборка и пусконаладка на площадке заказчика занимает около месяца. Для сравнения: при капитальном строительстве только этап проектирования и прохождения экспертиз займет полгода, а весь цикл растянется на год-полтора. Модульные решения экономят бизнесу от четырех до шести месяцев чистого времени.

С. М.: Любой крупный бизнес – будь то банк или маркетплейс – требует максимальной отказоустойчивости оборудования уровня Tier III (предусматривает доступность услуг на уровне 99,982%, что эквивалентно максимальному простою 1,6 часа в год. – «Ведомости. Инновации и технологии»), так как простой серверов ведет к прямым финансовым убыткам. Однако в промышленности цена ошибки несоизмеримо выше. Если «упадет» сервер в ритейле, компания потеряет выручку за час продаж. Если откажет вычислительная инфраструктура, управляющая непрерывным технологическим процессом (например, доменной печью или химическим реактором), это приведет не только к финансовым потерям, но и к выходу из строя дорогостоящего оборудования, экологическим рискам и угрозе безопасности персонала.

С. М.: Содержание собственного штата на удаленных объектах требует постоянного найма, ротации, непрерывного обучения персонала. Учитывая кадровый голод на IT-рынке и мультивендорность современного оборудования, собрать компетенции по серверам, сетям, системам охлаждения и внутри одного регионального завода практически невозможно.

Поэтому мы видим мощный тренд на переход к комплексному IT-аутсорсингу. По данным нашего исследования, начиная с 2022 г. количество запросов на комплексное сервисное обслуживание инфраструктуры растет в среднем на 30% ежегодно. Бизнесу выгоднее и надежнее получить единую точку ответственности в лице крупного сервисного партнера, чем пытаться управлять десятком разрозненных подрядчиков или нанимать инженеров с переездом «в тайгу». Сервисный партнер берет на себя полный жизненный цикл сопровождения IT-ландшафта, позволяя руководству завода сосредоточиться на своей основной функции.