На сессии Московского инвестиционно-промышленного форума эксперты обсудили переход от разрозненных цифровых продуктов к комплексным платформам, охватывающим путь от инженерной идеи до эксплуатации. Внедрение связанных систем, роботизации и искусственного интеллекта позволяет сокращать сроки разработки, делать производство прозрачнее и сохранять уникальные знания предприятий. Итогом дискуссии стали практические шаги по повышению производительности труда и формированию единой цифровой среды.

Павел Биленко, генеральный директор компании «Диджикай», начал с фундаментального вопроса о создании ценности. «Больше всего создают промышленные предприятия — лидеры и директора промышленных предприятий», — подчеркнул спикер. Он представил интерактивный сервис с 12 цифровыми сущностями, с которыми можно спорить. «Среди них, например, господин Афанасий Козлов — в цифровой инкарнации он порой хамит, выступает на грани», — рассказал Биленко.

«Важный вопрос: достаточно ли мы быстры, чтобы превратить опыт в новые навыки для достижения целей?» — задался вопросом эксперт. В качестве решения он предложил концепцию «Netflix для промышленных предприятий» — библиотеки предзаписанных материалов. «Нам не хватает времени на освоение этого массива», — пояснил он. Также компания работает над индексом компенсационизма цепочек, оценивающим завершенность производственных связей по аналогии с китайским опытом выстраивания кластеров.

Тимур Исляев, совладелец и генеральный директор GRT Consulting, подвел промежуточный итог, отметив, что «важно не количество систем, а то, как выстроен процесс». Он призвал участников присоединяться к клубу производственников и площадкам «Производство Москвы» и «Технополис», подчеркнув, что качественные данные о станках — основа интеллектуального управления.

Василий Чуранов, управляющий партнер ГК «Цифра», раскрыл тему промышленных данных на практике. «Чтобы промышленный искусственный интеллект заработал, тоже нужны данные», — отметил Чуранов. ГК «Цифра» мониторит 18 тыс. станков у 430 клиентов (15–18% рынка). Десять лет назад замеры показали шокирующие цифры: станки реально работали лишь 30% времени, простаивая 70%. Сейчас установка системы мониторинга дает рост производительности на 5%, а системная работа с аналитикой — еще на 10–15%, что экономит заводам сотни миллионов рублей.

Главной проблемой стала разрозненность данных. «Каждый собирал данные по-своему, и их нельзя было сравнить», — пояснил спикер. Для решения ГК «Цифра» инициировала разработку национальных стандартов. «В 2025 году мы выпустили 8 национальных стандартов, связанных со сбором промышленных данных; в 2026 году планируем выпустить еще примерно столько же», — заявил Чуранов.

Антон Мещеряков, руководитель индустриальных проектов Центра ИИ Сколтеха, рассказал о создании принципиально новых подходов для технологического суверенитета. «Наше отличие от классических интеграторов в том, что мы ищем ответы на вопросы, которых пока нет в мировой научной литературе», — заявил он. В 2018 году институт начал разработку собственного программного стека, что стало критически важным в 2022 году.

Мещеряков предупредил об опасности накопления «мертвых» технологий, сравнив ситуацию с ИИ и историей цифровых двойников. Чтобы избежать неэффективного пересоздания алгоритмов, Сколтех разрабатывает мультиагентную систему инженерного ИИ. «Ее цель — объединить разрозненные агенты в структурированную систему», — пояснил спикер. В пилотном внедрении в машиностроении она сократила время проработки компоновки цеха с недель до трех дней, снизив капитальные затраты.

Сессия показала, что российская промышленность переходит от экспериментов к глубокой интеграции. Успех теперь зависит от 3 факторов: жесткой стандартизации данных, создания платформенных ИИ-решений и развития человеческого капитала.