Промышленность под датчиками

Рост требований к эффективности делает простои и ошибки планирования особенно чувствительными для промышленных компаний. Чтобы быстрее собирать информацию о состоянии оборудования и контролировать процессы, предприятия переходят к технологиям обработки данных в режиме реального времени. На этом фоне промышленный интернет вещей (IIoT) становится ключевым элементом цифровой инфраструктуры. «Ъ-Информационные технологии» обсудили со специалистами группы компаний ЛАНИТ, какие IIoT-подходы уже работают на российских предприятиях и какой эффект они дают.

Выйти из полноэкранного режима

Развернуть на весь экран

Рынок IIoT: от спада к восстановлению

Российский рынок промышленного интернета вещей за последние несколько лет вышел на стабильную траекторию роста. Согласно отчету TelecomDaily за 2024 год, сегмент IIoT демонстрирует восстановление после спада 2022 года. По оценкам аналитиков, по итогам 2023 года он увеличился на 5%, до 144,4 млрд руб., а к 2026 году составит 188,9 млрд руб. при ежегодной динамике роста в 11%.

Наиболее активно IIoT внедряется в энергетике, машиностроении, металлургии и транспорте — там, где мониторинг оборудования, цифровые двойники и предиктивная аналитика уже формируют новый уровень управления производством.

TelecomDaily также отмечает факторы, сдерживающие развитие отрасли: дефицит специалистов, сложность интеграции новых решений со старыми системами и зависимость части проектов от госфинансирования. Тем не менее к 2025 году рынок IIoT перешел от восстановления к устойчивому росту благодаря импортозамещению, цифровизации отраслей и появлению новых отечественных платформ.

«Импортозамещение стало ключевым фактором: многие компании использовали зарубежные системы и сейчас вынуждены переходить на российские»,— подтверждает эти тенденции директор департамента прикладных решений «ЛАНИТ-Терком» Дмитрий Медведев. Экономический контекст также играет роль: компании стремятся снижать издержки и повышать операционную устойчивость. Руководитель отдела интеллектуальных платформ «ЛАНИТ-Проекты» Максим Гречнев добавляет, что высокая ключевая ставка и высокий процент по кредитам побуждают компании к оптимизации внутренних затрат и поиску технологических решений, позволяющих сделать производственные процессы более эффективными.

Фокус на платформах

Еще несколько лет назад предприятия рассматривали IIoT как набор отдельных инструментов для мониторинга или автоматизации отдельных участков. Сегодня рынок смещается в сторону комплексных платформ. Промышленность стремится к единой цифровой среде, в которой данные собираются, обрабатываются и используются для принятия решений в режиме реального времени.

Одним из ключевых факторов, который подталкивает компании к этому переходу, становится безопасность. Множественные разрозненные системы повышают риск потерь контроля над данными и доступами. «Если у предприятия 10–20 отдельных решений, всегда можно упустить что-то в плане безопасности. Единая платформа проще в управлении и контроле»,— отмечает Дмитрий Медведев.

Но дело не только в безопасности. Дело в том, что производства устроены очень по-разному и универсальные «коробочные» решения часто оказываются недостаточно функциональными — не покрывают все потребности. Отсюда — спрос на платформы, которые позволяют гибко настраивать модули под отдельный определенный процесс.

Именно поэтому на рынке преобладает платформенный подход, помогающий подбирать модули под специфические задачи. «IIoT-решения сегодня — это многомодульные платформы, что-то вроде конструктора. Их можно адаптировать под специфику бизнеса и развивать дальше. При этом современные платформы дают не готовые пользовательские сценарии, а инструменты, которые позволяют собирать интерфейсы и логику под конкретную задачу»,— говорит Максим Гречнев. Интерес к экосистемам вместо отдельных систем связан и с ростом требований к операционной эффективности. По мнению Максима Гречнева, предприятия ставят акцент на управлении эффективностью и устойчивостью бизнес-процессов, а платформа дает возможность планировать, анализировать и сокращать время внедрения изменений.

Такой подход меняет и сам характер внедрений: пилотные проекты все чаще строятся как шаг к масштабируемым решениям, а не как изолированный эксперимент. Компании ожидают, что результаты «пилота» можно будет оперативно перенести на другие площадки и процессы. «Переход от "пилота" к промышленной эксплуатации требует партнерского подхода и гибких методологий — только так можно быстро адаптировать решения и находить наиболее подходящие сценарии»,— комментирует Дмитрий Медведев.

В результате IIoT перестает быть набором специализированных инструментов и превращается в основу цифровой инфраструктуры предприятия — такой же системообразующий элемент, как SCADA, MES или ERP. Именно через такие платформенные экосистемы компании стремятся обеспечить прозрачность процессов, предсказуемость работы оборудования и управляемость распределенных производств.

Выход за рамки

Переход к платформенным IIoT-решениям меняет характер управления производством: предприятия получают возможность работать с оборудованием и процессами не постфактум, а в режиме постоянного мониторинга. Такой подход позволяет снижать риски, оптимизировать ресурсы и планировать обслуживание заранее, а не в момент аварии или сбоя.

Самым востребованным направлением становится предиктивная аналитика. Именно она позволяет прогнозировать потенциальные неисправности по данным датчиков — вибрации, температуре, нагрузкам — и формировать рекомендации по обслуживанию. «По сути, можно заранее выявить отклонения и предотвратить незапланированные простои, продлевая срок службы оборудования»,— объясняет Дмитрий Медведев.

Вторым важным направлением становится управление энергопотреблением. Рост стоимости ресурсов и общий курс на повышение эффективности делают энергоменеджмент одной из ключевых задач. Как считает Максим Гречнев, управление энергией — часть общей оптимизации производственных процессов: предприятия стремятся снижать издержки в условиях высокой ставки и давления на себестоимость.

Значительно меняется и роль искусственного интеллекта в промышленных системах. В отличие от потребительских сервисов, где широко применяются большие языковые модели, производственные компании используют ИИ гораздо осторожнее — им критичны предсказуемость и строгое соблюдение порогов точности. «LLM дают вероятностный результат, а нам нужны гарантированные уровни точности»,— поясняет Дмитрий Медведев. Поэтому такие технологии применяются лишь там, где можно обеспечить контроль качества. В большинстве случаев предпочтение отдают классическим методам машинного обучения: они позволяют работать с точными показателями датчиков, задавать пороги допустимых отклонений и формировать предиктивные модели на основе исторических данных.

IIoT также стал основой для создания цифровых двойников — компьютерных моделей предприятий, оборудования и технологических маршрутов. Такие системы моделируют работу сотен станков, рассчитывают оптимальную последовательность операций, перераспределяют ресурсы и поддерживают принятие решений на уровне диспетчерских служб и инженеров. Цифровые двойники уже используются в крупных производственных комплексах, позволяя оптимизировать загрузку оборудования и снижать время переналадок.

Неотъемлемой частью современных IIoT-систем становится работа с высокими объемами и скоростью данных. Производственные линии генерируют миллионы событий в сутки, и традиционные реляционные СУБД не справляются с такой нагрузкой. «Вендоры применяют нереляционные базы, колоночные хранилища, память-ориентированные решения — это позволяет обрабатывать большие массивы телеметрии в реальном времени»,— уточняет Максим Гречнев.

Таким образом, функции IIoT выходят далеко за рамки «набора датчиков». Это единая цифровая среда, в которой собираются, анализируются и используются данные для управления оборудованием, планирования обслуживания, оптимизации маршрутов и энергопотребления. Именно эта связка — данные, предиктивность, моделирование и интеграция — формирует основу современной автоматизации промышленности.

Рецепты созревания

Рынок промышленного интернета вещей в РФ в ближайшие годы будет расти не только за счет замены зарубежных систем, но и благодаря расширению функциональности отечественных решений. Компании начинают рассматривать IIoT как фундамент для построения цифровых производств — от автоматизации отдельных операций до управления распределенными активами.

Предприятия продолжат углублять автоматизацию процессов, включая операции, которые ранее выполнялись вручную, и одним из ключевых направлений станет обработка данных «на периферии», полагает Дмитрий Медведев: «Периферийные вычисления позволяют обрабатывать данные ближе к оборудованию, что особенно важно для систем реального времени: сокращаются сетевые задержки, и система быстрее реагирует на изменения».

Технологии машинного обучения будут занимать все более заметное место в аналитике. Сейчас большинство решений еще работают на классических моделях предиктивного анализа. В перспективе же они станут стандартной частью платформенных инструментов. По словам Максима Гречнева, этот переход уже начался: «Технологии искусственного интеллекта постепенно будут перетекать в платформенные решения и предоставляться из "коробки", как любой другой инструмент».

Отдельное направление — повышение требований к безопасности. С ростом числа подключенных устройств предприятиям требуется обеспечить защищенность данных, учитывать отраслевые стандарты и соответствовать регуляторным требованиям. В этой части, по мнению экспертов, роли отечественных платформ и стандартов будут усиливаться, а работа по унификации подходов продолжится.

Сегменты, в которых IIoT уже демонстрирует высокий потенциал, расширяются. Логистика, энергетика, нефтегаз, строительство и сельское хозяйство — отрасли, где растет потребность в непрерывном мониторинге и прогнозировании состояния оборудования. «Во многих из этих сфер IIoT уже становится обязательным элементом управления, а потенциал для адаптации решений значительный»,— подчеркивает Дмитрий Медведев.

В целом эти факторы формируют тренд на переход от отдельных IIoT-систем к более зрелой цифровой архитектуре, способной адаптироваться под разные отрасли и изменяющиеся условия. Российский рынок движется к тому, чтобы IIoT стал не опцией, а базовой составляющей производственной инфраструктуры — инструментом повышения устойчивости и конкурентоспособности предприятий.

Константин Анохин