(АЦТ) Ассоциация цифровой трансформации - главный инфо-канал

#КиноСуббота

«Форд против Феррари» (Ford v Ferrari, 2019)

1963 год. Попытка Ford купить Ferrari срывается в последний момент, и уязвленный Генри Форд II ставит задачу: победить итальянцев в суточной гонке в Ле-Мане. Программу доверяют конструктору Кэрроллу Шелби, а за руль и доводку машины берется упрямый пилот-инженер Кен Майлз. Фильм Джеймса Мэнголда основан на реальной истории создания Ford GT40; главные роли исполнили Мэтт Дэймон и Кристиан Бэйл, а картина получила два «Оскара».

Но чем этот фильм интересен и почему попал в нашу подборку?

Машина в фильме рождается на испытательном круге. Майлз проходит трассу, возвращается и подробно описывает поведение машины в каждом повороте; инженеры вносят изменения, и круг повторяется — до тех пор, пока замеры не подтвердят улучшение. Это цикл Шухарта-Деминга (A1-05 в Методике АЦТ), показанный буквально: гипотеза, проверка на трассе, вывод, корректировка. Даже знаменитое пари на гонке в Дейтоне выигрывается внутри этого цикла — Шелби разрешает держать 7000 оборотов, потому что испытания уже показали, что двигатель выдержит.

Самая инженерная линия фильма — тормоза. При торможении со скоростей за триста километров в час тормозные диски выгорают, отказ на испытаниях едва не стоит Майлзу жизни. Команда находит решение на пересечении техники и регламента: правила допускают замену узла целиком, и механики отрабатывают операцию так, что на пит-стопе тормозная система меняется в сборе за считанные минуты. Замена узла вместо ремонта, отработанная до автоматизма, — быстрая переналадка оборудования (A3-05) в ее гоночном пределе.

Сама подготовка к суточной гонке строится от возможных отказов: команда заранее перебирает, что именно может выйти из строя за двадцать четыре часа под нагрузкой, и готовит запасные узлы и процедуры замены до старта. Такой ход мысли по смыслу близок к анализу видов и последствий отказов (A4-03) — работать с отказом до того, как он случился.

Есть в фильме и прием, который проще любой электроники: чтобы увидеть поведение воздушного потока на реальной скорости, механики обклеивают кузов шерстяными нитями и наблюдают за ними на ходу. Прямого кода методики здесь нет — перед нами физический эксперимент, заменяющий расчет, честный и наглядный.

Вторая линия картины — корпоративная. Топ-менеджер Ford добивается исключения Майлза из состава на Ле-Ман: пилот кажется ему неудобным для публичного образа компании. Без Майлза машины сходят с дистанции, и Шелби произносит ключевую для фильма фразу: гоночную машину нельзя спроектировать комитетом. Он добивается права вести программу с прямым подчинением первому лицу, минуя согласования, и возвращает Майлза в команду. Ставка на носителя уникальной компетенции вопреки формальным критериям отбора — управление талантами (C1-03) в его самой трудной части: защите таланта от собственной организации.

Сегодня эта работа выглядит иначе. Телеметрия передает сотни параметров с машины в реальном времени, поведение потока считает аэродинамическое моделирование, а конфигурации проверяются на цифровом двойнике до выезда на трассу. Изменилась цена одной итерации; сам цикл — испытание, вывод, правка — остался тем же, что и на кругах Майлза.

Фильм стоит смотреть как разбор двух скоростей, существующих в любой крупной компании: скорости инженерного цикла и скорости согласований. Победа в нем добывается там, где первой дают работать в полную силу, а вторую сознательно укорачивают, — и фильм не скрывает цену такого выбора и показывает тех, кому пришлось ее заплатить.

В прошлом выпуске мы разбирали «Марсианина» — историю, где инженер остается один на один со стихией и метод работает в чистом виде: никто не мешает считать, проверять и исправлять.

Сегодня возвращаемся на Землю, в большую корпорацию шестидесятых. Ресурсов у героев несоизмеримо больше: бюджет одного из крупнейших автоконцернов мира, лучшие механики, собственные полигоны. Однако вместе с ресурсами появляется и новое препятствие, которого не было на Марсе, — многоуровневые согласования, где каждое инженерное решение проходит через людей, ни разу не сидевших за рулем гоночной машины.

Этот конфликт знаком каждому, кто выводил новый продукт внутри крупной структуры. Скорость разработки определяется скоростью цикла «испытание — вывод — правка», а корпоративный контроль устроен так, что удлиняет каждый оборот этого цикла. Найти меру между свободой команды и управляемостью программы — задача без готового ответа, и сегодняшний фильм показывает ее цену честнее большинства учебников.

История, о которой пойдет речь, реальна, а ее финал вошел в летопись мирового автоспорта. Продолжает нашу рубрику...

1. Владимир Путин подписал первый в России закон о регулировании искусственного интеллекта — № 243-ФЗ «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта» опубликован на портале правовых актов; в документе 13 статей, основная часть норм вступит в силу 1 марта 2027 года. Закон касается прежде всего больших фундаментальных моделей — таких как ГигаЧат «Сбера» и Алиса AI «Яндекса»; их разработчики смогут получать господдержку при условии соответствия российскому законодательству и «традиционным ценностям».

2. В Петербурге и еще десяти регионах запущен пилот по применению ИИ в судах — технологии используются для расшифровки аудиопротоколов судебных заседаний. Проект стартовал, не дожидаясь вступления в силу профильного закона: в течение ближайших семи месяцев планируется регламентировать применение ИИ в банковской сфере и других стратегических отраслях, а также порядок работы с данными из государственных информационных систем.

3. Первый серийный МС-21-310 выходит на летные испытания — по сообщению отраслевых источников, борт поднимется в воздух в последнюю неделю июля, второй серийный самолет — в августе. Параллельно Ил-114-300 прилетел в Бухару для сертификации в условиях жаркого климата, а в Жуковском идут сертификационные испытания импортозамещенного «Суперджета» на уровень шума.

4. «Ростех» начал поставки индустриальных двигателей АЛ-31СТ для компрессорных станций Сахалина — двигатели мощностью 16 МВт обеспечат транспортировку газа по магистральным трубопроводам Южно-Киринского газоконденсатного месторождения. Первый привод изготовлен, испытан и передан заказчику, еще два будут отгружены до конца 2026 года. Агрегат разработан ОКБ имени Люльки (филиал ОДК-УМПО); двигатели этой серии уже работают на компрессорных станциях в Башкортостане, на Бованенковском месторождении и газопроводе «Сила Сибири».

5. Банк России определил правила маржинальной торговли криптовалютой — проект указания устанавливает условия, при которых брокеры смогут принимать криптовалюту и цифровые права как обеспечение по маржинальным сделкам, а
клиенты — открывать короткие позиции. Заключать сделки смогут и квалифицированные, и неквалифицированные инвесторы, для последних ЦБ установит лимиты. Замечания принимаются до 12 августа; организованный рынок криптовалют должен заработать с 1 сентября 2026 года.

6. Более 1200 сотрудников ИИ-компаний подписали петицию о регулировании нейросетей — среди подписавших обращение к властям США — генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи и главный научный сотрудник OpenAI Якуб Пахоцкий. Авторы указывают на риск того, что развитие ИИ будет происходить быстрее, чем общество успеет понять создаваемые системы и научиться их контролировать, и призывают выработать механизм управления темпами развития технологий.

7. «Яндекс Карты» составили прогулочные маршруты с аудиогидом при помощи ИИ — в приложении доступно более 400 прогулок в 36 городах страны, от окрестностей Московского Кремля до парка «Монрепо». Нейросеть подбирает достопримечательности, объединяет их в тематические маршруты и генерирует описания и аудиоэкскурсии на основе данных сервиса; маршруты можно выбирать по продолжительности, теме и району.

Репутация поставщика влияет на решение российского покупателя сильнее, чем цена. По опросу МТС AdTech, проведенному в марте 2026 года среди 1600 человек, известность и репутация бренда определяют выбор в 16% случаев, тогда как цена и условия доставки — в 11% каждая. Для предприятия это означает, что часть сделки решается вне переговоров и цены: в том, что заказчик видит о поставщике до первого контакта, и в том, что выносит из работы с ним после. Управление этой частью отношений сложилось в четыре самостоятельных инструмента.

Это двадцать восьмая статья цикла. Продолжаем подгруппу D2 «Клиентский опыт».

В этой статье разбираем:

— Управление обратной связью клиентов (Online Reputation Management, ORM) — наблюдение за упоминаниями компании и системная работа с отзывами.

— Карта пути клиента (Customer Journey Mapping, CJM) — сведение всех этапов работы с клиентом в единую картину и поиск мест, где происходят потери.

— Управление взаимоотношениями с клиентами (Customer Relationship Management, CRM) — хранение истории отношений с каждым клиентом в общей базе, доступной всем, кто с ним работает.

— Управление успехом клиентов (Customer Success Management, CSM) — работа на опережение: помощь клиенту в достижении результата до того, как он обратится с проблемой.

По каждому инструменту — происхождение, суть и механика, границы применимости, чек-лист перед внедрением и разбор типичных ошибок.

🔗Читать на сайте АЦТ: https://dia.ru/news/5950

Мировой рынок промышленных роботов обновил рекорд: 621 тысяча установок за год

Мировая промышленность за год ввела в эксплуатацию 621 тысячу роботов — это новый рекорд, а темпы роста почти вдвое превысили средний показатель последнего десятилетия. В 2025 году рынок увеличился на 15%, и при сохранении динамики рынок, по оценкам аналитиков Kept и KUKA Россия, может преодолеть планку в 700 тысяч ежегодных установок уже в 2027 году — на два года раньше прежних прогнозов.

Электроника обогнала автопром

Ключевым драйвером рынка остается электронная промышленность, обогнавшая автопром: 161 тысяча новых установок за год против 139 тысяч; автомобильная отрасль прибавляет только 10% в год. Плотность роботизации в мире по итогам 2025 года может достигнуть 185 роботов на 10 тысяч работников против 177 годом ранее; показатель прибавлял около 9% в год в 2020–2024 годах.

Мотив внедрения сместился к кадровому дефициту

Роботизация все чаще рассматривается как стратегический ответ на нехватку людей, помимо классической экономии издержек. По оценке Центра развития промышленной робототехники Университета Иннополис, российские предприятия принимают решение об автоматизации в первую очередь потому, что вакансию оператора или сварщика физически некем закрыть. Массовых сокращений такой сценарий не предполагает: специалисты переходят на наладку, обслуживание и программирование оборудования. Параллельно корпоративные системы управления, производственное оборудование и сенсоры объединяются в единую среду обмена данными — это снижает издержки интеграции и позволяет масштабировать роботизацию поэтапно.

Что меняется в России

За первое полугодие 2026 года инструменты государственной поддержки робототехники заметно обновились. Суммарное финансирование направления доведено примерно до 43 млрд рублей, из которых свыше 9 млрд предусмотрено на текущий год. Запущен конкурсный отбор на субсидию, возмещающую 20% затрат на роботизацию: бюджет отбора — 912 млн рублей, лимит на одного получателя — 80 млн. Вступили в силу три национальных ГОСТа программной интеграции роботов. Стартовая база в России остается низкой: парк промышленных роботов в стране, по данным исследования «Росэл», вырос с 12,8 до 32–34 тысяч единиц за два года, и до среднемировой плотности дистанция велика. Вектор в Иннополисе формулируют через переход от точечной автоматизации отдельных операций к системному оснащению предприятий, где робототехника становится «условием сохранения конкурентоспособности, а не опцией».

398 млрд ИИ-токенов израсходовал бизнес за квартал через программный интерфейс облачной ИИ-платформы Яндекса. Это вдвое больше, чем кварталом ранее, и на 70% больше, чем за весь 2025 год. Данные следуют из отчетности компании по МСФО, опубликованной 29 июля.

Токен — расчетная единица работы языковой модели: в таких единицах тарифицируется каждый фрагмент текста, который модель читает или создает. Компании платят по факту потребления, поэтому объем израсходованных токенов — один из самых достоверных индикаторов спроса: он показывает не количество подписанных соглашений о намерениях, а реальную нагрузку, которую корпоративные системы создают на ИИ-модели. Удвоение за один квартал означает, что российские компании массово переводят ИИ из пилотных проектов в рабочие процессы — обработку документов, клиентскую поддержку, анализ данных, генерацию кода.

Спрос виден и на уровне всего корпоративного направления. Сегмент Б2Б Тех, объединяющий облачную платформу и корпоративные сервисы, вырос за квартал на 29% — до 15,3 млрд рублей выручки, а его скорректированная EBITDA прибавила 43%. Для сравнения: выручка всей группы за тот же квартал выросла на 16%, до 386 млрд рублей. Корпоративный спрос на цифровую инфраструктуру растет почти вдвое быстрее основного бизнеса — при том что группа закрыла полугодие с выручкой 759 млрд рублей и ростом на 19%. Существенно и то, что прибыльность направления увеличивается опережающим темпом: облачный бизнес масштабируется без потери экономики, что обычно отличает зрелый рынок от рынка, растущего на инвестициях в захват доли.

Показательна и собственная практика Яндекса. Компания объявила программу с целевыми ориентирами до конца года: не менее 75% разработчиков регулярно применяют ИИ при написании кода, ИИ участвует в подготовке не менее 75% изменений и генерирует в каждом из них не менее 75% кода. Сейчас ИИ используют 73% разработчиков компании, а больше половины нового кода уже создается генеративными моделями. Разработчик ИИ-инфраструктуры первым индустриализует ее в собственных процессах — это сильный аргумент в пользу зрелости технологии.

Модель оплаты по потреблению снимает главный барьер входа в промышленный ИИ: не нужно закупать вычислительные кластеры и держать команду сопровождения, стоимость эксперимента измеряется тысячами рублей, а не десятками миллионов капитальных затрат. Стартовая точка — один процесс с большим объемом текстовой рутины, стоимость его обработки в токенах сравнивается с текущей стоимостью ручного труда. Для процессов с чувствительными данными — конструкторской документацией, персональными данными, коммерческой тайной — рабочей схемой становится гибрид: массовая текстовая рутина уходит в облако по потреблению, а критический контур остается на собственных мощностях.

398 млрд токенов за квартал фиксируют смену статуса технологии: ИИ в российских компаниях сменил категорию затрат — из экспериментальной статьи он превратился в операционный ресурс, оплачиваемый по счетчику, как связь или электроэнергия. Сама метрика потребления при этом становится рабочим индикатором для рынка: по следующей квартальной отчетности будет видно, сохраняется ли темп удвоения, а вместе с ним — скорость перехода корпоративного ИИ в промышленную эксплуатацию.

Стратегия предприятия и стратегия цифровизации: почему это должен быть один документ

По совместному исследованию ГК «Цифра» и консалтинговой компании Kept, представленному в апреле 2026 года на выставке MiningWorld Russia, 81% горнодобывающих компаний внедряют цифровые технологии фрагментарно; комплексный характер она носит у пятой части предприятий. Опрошенные сами отмечают, что сквозная интеграция дает значительно больший эффект, чем точечные улучшения. Инициативы со сроком окупаемости свыше трех лет реализует только каждая пятая компания.

Ограничение отрасль описывает как нехватку свободных средств, хотя ИТ-бюджеты сохранили 74% компаний: деньги идут на поддержку уже внедренного, новых проектов не планируют 68% респондентов.

Короткая окупаемость показывает, как устроено планирование. Локальную инициативу можно обосновать внутри одной функции — ремонта, склада, снабжения. Комплексный проект внутри функции обосновать нечем: он меняет несколько переделов сразу и требует ссылки на цель предприятия. Если такой цели в цифровой программе нет, крупные проекты не проходят отбор.

У той же причины есть второе следствие, заметное уже после утверждения плана: показатели цифровой программы не пересекаются с показателями производства и коммерции. Предприятие ставит целью снижение себестоимости передела, а программа отчитывается о внедрении четырех систем, и пересчитать одно в другое не из чего. Коммерческая служба готовит выход в новый сегмент, но его требования к срокам поставки и документообороту в годовой ИТ-план не попали, потому что план верстался раньше и по другому основанию. Производство сокращает номенклатуру, а проект по автоматизации планирования продолжает опираться на прежнюю. Каждая из этих работ будет закрыта в срок и в бюджете, и ни одна не изменит показатель, за который кто-то отвечает.

Обратную сборку видно по компаниям, которые считают цифровую программу частью общей. ЕВРАЗ измеряет ее эффект в EBITDA группы: по данным, которые вице-президент по ИТ Артем Натрусов привел на «Иннопроме-2026», за пять лет совокупный эффект от цифровых проектов и ИИ превысил 23 млрд рублей, вклад 2025 года — 3,6 млрд. Эффект посчитан в той же единице, которой измеряется результат всей группы. Масштаб объектов тот же: модель «Прогноз» на ЕВРАЗ ЗСМК охватывает цепочку от руды до проката — несколько переделов со своими руководителями.

СИБУР строил программу тем же способом: выделил двенадцать сквозных процессов в производстве, продажах и логистике и приоритизировал инициативы по экономическому эффекту. Накопленный эффект компания оценивает более чем в 50 млрд рублей за семь лет.

Каждая инициатива в плане получает ссылку на пункт стратегии предприятия и на показатель, который она меняет. Инициатива без такой ссылки в план не входит. В терминах методики АЦТ этот порядок собирается из трех инструментов: стратегическое планирование (E2-05) задает горизонт и цели; сбалансированная система показателей (E2-04) переводит их в измеримые величины, включая показатели внутренних процессов; управление портфелем проектов (B4-04) отсеивает инициативы, не привязанные ни к одному показателю.

Состояние связки видно по опроснику организационно-цифровой зрелости АЦТ, где к теме относятся четыре вопроса: учитывает ли стратегия развития элементы цифровизации, применяются ли сбалансированные показатели, рассчитывается ли ROI или EBITDA от цифровых проектов, есть ли портфель проектов трансформации с приоритизацией. Отрицательные ответы на все четыре означают, что цифровая программа существует отдельно от стратегии предприятия.

Исправляется это при утверждении годового плана. От каждой инициативы на этом этапе требуется указать пункт стратегии, показатель, который она меняет, и руководителя, отвечающего за этот показатель. Инициативы, для которых такую строку заполнить нечем, переносятся в следующий цикл.

Rio Tinto и автономные рудники: роботизация добычи изменила экономику горной отрасли

Железорудный бассейн Пилбара на северо-западе Австралии — одно из самых тяжелых мест для промышленного труда. Каждый час работы техники здесь стоит дорого, каждая пересменка отнимает время, а дефицит машинистов и водителей ограничивает добычу сильнее, чем геологические условия. В 2008 году Rio Tinto запустила программу Mine of the Future и за полтора десятилетия превратила Пилбару в самый автоматизированный горный кластер мира.

Программа началась с карьерной техники. Сегодня, по данным компании, на железорудных активах работает более 130 автономных самосвалов: супервизорная система и центральный контроллер ведут машины по заданным GPS-маршрутам без водителя в кабине. Кроме того, компания эксплуатирует крупнейший в мире парк автономных буровых — 40 установок на семи площадках готовят взрывные скважины под дистанционным контролем. На новейшем руднике Гудай-Дарри к ним добавились автономные поливочные машины, которые отслеживают запыленность дорог и определяют, где требуется полив. Автономные технологии внедрялись без замены парка: компания дооснащала системами беспилотного вождения уже работающие самосвалы Komatsu и Caterpillar, а высвобождающихся водителей и машинистов переводила после переобучения на новые должности — от операторов автономного парка до диспетчеров центра управления.

Самой сложной частью программы стала железная дорога. Сеть AutoHaul, выведенная в промышленную эксплуатацию на рубеже 2018–2019 годов, остается первой в мире тяжелой грузовой магистралью дальнего следования без машинистов: около 200 локомотивов на сети протяженностью более 1700 км связывают 18 рудников с портами. Составы длиной до 2,5 км из 240 вагонов идут круглосуточно, единовременно на линии находится до 53 поездов с интервалами от 18 минут, а суммарный автономный пробег превысил 7 млн км. Управление комплексом ведется из единого операционного центра у аэропорта Перта, в полутора тысячах километров от рудников: разбросанные по пустыне активы объединены в единый контур наблюдения и управления.

Экономический эффект складывается из нескольких составляющих. По данным компании, автономный самосвал работает примерно на 700 часов в год больше машины с водителем, а затраты на погрузку и перевозку у него ниже примерно на 15%. Отказ от доставки сменных машинистов к поездам экономит около 1,5 млн км автомобильных поездок ежегодно — в Пилбаре это еще и прямое снижение аварийных рисков. За первое десятилетие автономный парк перевез миллиард тонн породы и руды. Отдельной строкой компания приводит показатель, который в добыче ценится выше производительности: с начала эксплуатации в 2008 году с автономными самосвалами не связано ни одной травмы.

Переносимость этого опыта определяется тремя условиями: тяжелые или опасные условия труда, повторяющиеся маршруты и большие объемы перевозок. Там, где они сходятся, автономизация дает двойную отдачу — экономика и безопасность растут одновременно. Российская горнодобыча движется в этом же направлении: роботизированные карьерные самосвалы работают на угольных разрезах в опытном и промышленном режиме. Урок Rio Tinto шире, чем замена водителя автопилотом: машина работает только в рамках процесса, который до нее описали, отладили и стандартизировали. Готовность предприятия к автономной технике проверяется до покупки роботов — по тому, сколько его операций описано с точностью, достаточной для передачи автомату.

В первом квартале 2026 года интернет-реклама осталась самым быстрорастущим сегментом рекламного рынка России: по данным АКАР, вложения в интернет-сервисы прибавили около восьми процентов и достигли примерно 117 млрд рублей, опередив по динамике остальные каналы. Рост концентрируется там, где отдачу можно измерить: перформанс-форматы и площадки электронной коммерции растут быстрее рынка в целом. Тот же принцип распространяется на оценку отношения клиента, где общее впечатление уступает место проверяемому показателю. Работа с рынком всё определённее строится на измерении — и в привлечении клиента, и в оценке того, как он относится к компании.

Это двадцать седьмая статья цикла. Завершаем подгруппу D1 и открываем D2 «Клиентский опыт» — четырьмя инструментами, которые делятся на две пары: привлечение клиента и измерение его отношения.

В этой статье разбираем:

— Цифровой маркетинг (Digital Marketing) — продвижение через онлайн-каналы, отличительная черта которого — измеримость каждого действия. Канал, аудитория и сообщение подбираются под измеримую цель, а бюджет распределяется по фактической отдаче каналов, а не по общему представлению.

— Маркетинг на основе аккаунтов (Account-Based Marketing) — работа не с потоком обращений, а с ограниченным перечнем заранее выбранных компаний. Каждая рассматривается как отдельный рынок: изучаются её задачи и лица, принимающие решения, обращение готовится под конкретную организацию, а маркетинг и продажи действуют согласованно.

— Индекс лояльности (NPS) — единственный вопрос о готовности рекомендовать компанию по шкале от 0 до 10. Клиенты делятся на промоутеров, нейтралов и критиков, а разность долей первых и последних даёт сопоставимое число для отслеживания динамики.

— Голос клиента (Voice of Customer) — сбор и систематизация развёрнутой обратной связи из разных источников, её группировка по темам и приоритетам и перевод в конкретные изменения продукта или процессов.

По каждому инструменту — происхождение, суть, границы применимости, чек-лист перед внедрением и разбор типичных ошибок.

🔗Читать на сайте АЦТ: https://dia.ru/news/5942

РУССОФТ зафиксировал массовое внедрение генеративного ИИ в разработку

Отраслевая ассоциация РУССОФТ опубликовала итоги ежегодного исследования, в котором приняли участие 300 российских компаний — разработчиков программного обеспечения. Генеративный искусственный интеллект в разработке в 2025 году применяли 72,85% из них; к концу 2026 года доля должна вырасти до 93,2%. Финансовые показатели компаний, использующих ИИ, по итогам 2025 года оказались ниже, чем у тех, кто его не применял.

Как росло применение

Доля компаний, применяющих генеративный ИИ в разработке, выросла с 24,9% в 2023 году до 45,4% в 2024-м и до 72,85% в 2025-м. Не использовали инструмент и не планируют этого делать 6,8% опрошенных. Объем выполненной с его помощью работы ассоциация оценивает через эквивалент численности: сколько сотрудников потребовалось бы дополнительно для тех же задач без генеративных инструментов. По итогам 2025 года расчет дал 41 тыс. человек против 19,5 тыс. годом ранее и 1,7 тыс. в 2023-м.

Применение остается неглубоким. Чаще всего ИИ задействуют для поиска причин ошибок, а также для документирования и анализа, но в полном объеме возможности инструмента в этих областях использует лишь около четверти компаний. Более половины используют его частично или находятся в начале внедрения. Наибольшая интенсивность применения зафиксирована у компаний с оборотом свыше 1,5 млрд руб.

Что не сошлось

Совокупный оборот компаний, не применявших генеративный ИИ, вырос в 2025 году на 14,1%, у применявших — на 7,5%. Выручка на одного сотрудника у них составила 5,19 млн руб., у применявших ИИ — 5,13 млн руб. Явных признаков экономической отдачи от технологии исследование не зафиксировало.

Показатель 93,2% — прогнозный: он построен на весенних ожиданиях самих респондентов, а не на подтвержденном факте. Эффект от внедрения смогли оценить 143 компании из 300. Наконец, метрика «использует или нет» не различает разработчика, который поручил модели описание к релизу, и компанию, где генерация кода встроена в производственный цикл обязательным шагом. Доля компаний, доля сотрудников и доля сгенерированного кода — три разные величины.

Как читать эти цифры

Расхождение между массовостью и отдачей объясняется по-разному. Вложения в инфраструктуру и обучение дают результат с задержкой, а компании без ИИ в 2025 году могли расти за счет более прямых факторов — выхода на новые рынки, запуска продуктов, работы с клиентской базой. Отдельным ограничителем остается защищенность кода: почти 22% компаний называют связанные с ней проблемы серьезными или критическими, вплоть до блокирующих.

Заказчику промышленного или корпоративного программного обеспечения эти данные меняют вопрос к подрядчику. Сам по себе факт применения генеративного ИИ мало что говорит о зрелости процесса. Значение имеют доля задач, закрытых таким образом, и процедура проверки полученного кода перед выпуском.

Почему цифровые проекты не попадают в систему показателей предприятия

В июле 2026 года «Норникель» назвал результат своей цифровой программы: портфель из 24 инициатив с суммарным фактическим эффектом 13,2 млрд рублей. Слово «фактический» означает, что эффект посчитан после запуска, по итогам эксплуатации. Большинство предприятий такую строку предъявить не может: результат проекта попросту некуда записать.

Причина в том, что на предприятии работают две несовпадающие отчетности. ИТ-служба отчитывается сроками, бюджетом и объемом реализованной функциональности. Производство отчитывается объемом выпуска, себестоимостью передела, долей брака и выполнением графика отгрузок. Общих строк у этих документов нет, и эффект проекта не входит ни в чью премию. Через год защищать его оказывается некому.
Спрос на такую строку тем временем вырос. По данным опроса 200 ИТ-директоров компаний с выручкой от 5 млрд рублей, который КРОК опубликовал в мае 2026 года, для 67% респондентов главным аргументом при выборе решения стали совокупная стоимость владения и окупаемость.

Как выглядит встроенный показатель, видно на проекте «Норникеля» и «Рексофт» на Норильской обогатительной фабрике. Датчики-мутномеры измеряют содержание твердых частиц в сливах сгустителей: превышение порога означает, что никель и медь уходят в отвал. До внедрения состояние сливов оценивал оператор при обходе агрегатов, и решение запаздывало на десятки минут. Теперь порог задан числом, отклонение вызывает автоматическое уведомление, состояние всех агрегатов выведено на одну панель, а отчетность за смену формируется без участия человека. Эффект компания оценивает в 190 млн рублей в год за счет возврата полезного компонента.

Работает в этой конструкции то, что у показателя появились порог, история и адресат. Пока идет внедрение, за результат отвечает руководитель проекта. С подписанием акта целевое значение переходит к тому, кто управляет переделом: начальнику цеха или директору по производству, и с этого момента входит в его оценку. За ИТ-службой остаются доступность системы и качество данных. Если такой передачи не произошло, показатель остается в презентации о завершении проекта.

Отсюда основной риск — подмена эффекта отчетом о вводе системы в эксплуатацию. Формулировки «внедрено четыре системы», «охвачено 80% рабочих мест» описывают объем работ, тогда как состояние производства остается за рамками. Проверка простая: у показателя результата есть базовое значение, измеренное до проекта, и руководитель, чья оценка зависит от целевого.

Рамку для связки задает сбалансированная система показателей — инструмент E2-04 методики АЦТ (группа E «Стратегия и инновации», 14 часов теории, 28 часов практики, сложный уровень). Она раскладывает цели по четырем перспективам: финансы, клиенты, внутренние процессы, обучение и развитие. Цифровой проект заходит через внутренние процессы, дальше требуется переход к клиентской и финансовой. Проект со сгустителями проходит цепочку целиком: точность контроля обеспечивает сохранность металла, а она отражается на выручке.

Вход в эту работу не требует перестройки управления. До начала финансирования от инициатора запрашивается один лист: какой показатель действующей отчетности меняется, с какого значения на какое, к какому сроку и кто из линейных руководителей отвечает за результат. Если лист не заполняется, проект пока не связан с тем, как предприятие измеряет свою работу.

Бережливое производство: что такое Lean, семь видов потерь и примеры применения

Бережливое производство сложилось на заводах Toyota в 1950-х годах. Тайити Оно, руководивший механическими цехами компании, решал задачу, которую не закрывало копирование американских конвейеров: рынок был мал, номенклатура широка, капитала на массовое производство не хватало. Ответом стала система, где размер партии определяет спрос, а не удобство оборудования. Английское название Lean предложил в 1988 году аспирант Массачусетского технологического института Джон Крафчик.

Метод строится на разделении действий на две категории: те, за которые заказчик готов платить, и все прочие. Вторая и есть потери, в японской терминологии «муда».


Семь видов потерь

Перепроизводство: выпуск раньше срока и больше потребности. Считается основной потерей, поскольку порождает остальные.
Ожидание: простой оборудования, персонала или изделия перед следующей операцией.
Транспортировка: перемещения между участками, не меняющие свойств изделия.
Излишняя обработка: операции и допуски точнее требований заказчика.
Запасы: сырье, незавершенное производство и готовая продукция сверх необходимого.
Перемещения: лишние движения оператора на рабочем месте.
Дефекты: брак, переделка, разбраковка.

Пять принципов

Порядок работы описали Джеймс Вумек и Дэниел Джонс в книге «Бережливое мышление» 1996 года: определить ценность в терминах заказчика, описать поток создания ценности от сырья до отгрузки, сделать поток непрерывным, перейти к вытягиванию, когда операция запускается по запросу следующей, и продолжать улучшения малыми шагами.

Разбор на примере

Работа начинается с одного потока, а не со всего завода. В апреле 2026 года барнаульская компания «Агро-Индустрия», выпускающая полипропиленовую упаковку и нить, подвела итоги шести месяцев участия в федеральном проекте «Производительность труда». Пилотным потоком выбрали производство пластиковой тары как самый трудоемкий участок.

Анализ показал сбои во внутренней логистике и в передаче информации между сменами, простои оборудования и отсутствие закрепленных мест хранения. Ввели матрицу контроля запасов, регламент передачи смен, матрицу расстановки операторов на термопластавтоматах и стандарт работы оператора.

Результат измеряют по трем показателям проекта: время протекания процесса от запуска единицы продукции в поток до ее выхода, выработка на одного работника потока за период, объем изделий между операциями. База фиксируется при картировании до начала работ.

За шесть месяцев время протекания процесса на пилотном потоке сократилось на 45,5%, незавершенное производство снизилось на 25,3%, выработка выросла на 41,8%. По словам генерального директора, брак крышек уменьшился в восемь раз.

Границы применимости

Метод дает результат на повторяющихся процессах с устойчивой номенклатурой. На единичном и опытном производстве часть инструментов работает ограниченно. Вторая граница организационная: сокращение потерь высвобождает время и площади, и если занять их нечем, эффект остается на бумаге. Без регулярных измерений поток возвращается к прежнему состоянию.

Место в методике АЦТ

Бережливое производство значится под кодом A2-05 в группе A «Операционная эффективность»: 24 часа теории, 48 часов практики, категория сложности «очень сложный». Перевес практики объясняется тем, что метод осваивается на собственном потоке предприятия. В методике Lean описан не как отдельное мероприятие, а как рамка, внутри которой работают инструменты той же группы. Их порядок задает последовательность внедрения: карта потока (A1-09), организация рабочих мест (A1-08), работа с переналадками (A3-05), и лишь после стабилизации потока вытягивание через канбан (A3-02) и выравнивание загрузки (A3-06).

Главное

Lean работает с потерями, а не с интенсивностью труда: выпуск растет за счет сокращения простоев, запасов и переделок. Внедрение начинается с одного потока, где фиксируется база сравнения и потери сортируются по видам. Результат закрепляется, когда высвобожденные ресурсы получают загрузку, а измерения продолжаются после ухода внешних специалистов.

(АЦТ) Ассоциация цифровой трансформации - главный инфо-канал pinned a photo

Генеральный директор компании КАМАЗ, Сергей Когогин отменил режим неполной четырехдневной рабочей недели, установленный приказом еще в марте: текущего объема заказов достаточно для стабильной пятидневной загрузки конвейера. О решении пресс-служба сообщила 27 июля.

Зафиксирован рост портфеля заказов на ближайшие месяцы, что позволило скорректировать производственный план в сторону увеличения.

Положительную динамику обеспечили меры по развитию продаж, расширение модельного ряда грузовиков поколения К5 и постепенная стабилизация российского рынка грузовой техники.

В марте, на фоне сниженного годового плана производства грузовиков, компания готовила переход на сокращенный график с начала лета. С весны календарь пересматривался только в одну сторону: в мае завод отработал штатную пятидневку, на июнь и июль отмену четырехдневки подтвердили отдельно, летний корпоративный отпуск сократили с трех недель до двух — с 13 по 26 июля, и уже в понедельник, выйдя из отпуска, предприятие объявило о полной рабочей неделе до конца октября. Контраст с прошлым годом заметен: тогда завод ушел на четырехдневку с 1 августа и вернулся к полному графику только в начале ноября.

Производственную динамику подтверждают продажи: по данным Автостата, в июне крупнейший производитель грузовой техники в стране реализовал 234 среднетоннажных грузовика — на 16% больше, чем годом ранее, заняв второе место в сегменте с долей 23%.

Восстановление загрузки совпало с выходом компании в новое продуктовое направление: в июле на промышленной выставке технический директор компании Витольд Коморовский сообщил, что КАМАЗ пилотирует на собственных площадках антропоморфные манипуляторы своей разработки — роботы с пропорциями человеческой руки уже выполняют операции, которые прежде делались вручную, а выход с этим продуктом на рынок намечен на конец 2026 — 2027 год.

Производственный график головного завода — опережающий индикатор спроса: приказы о режиме работы пересматриваются быстрее, чем выходит рыночная статистика, и решение загрузить конвейер на три месяца вперед означает, что портфель твердых заказов уже сформирован. Рынок грузовой техники прошел затяжной спад, и разворот в нем проявляется в календарях флагманских предприятий раньше, чем в аналитических отчетах.

Пятидневная загрузка головного конвейера означает рост заказов на узлы, комплектующие, оснастку, перевозки и сервисное обслуживание уже с августа. Поставщикам и подрядчикам КАМАЗа стоит сверить производственные планы на осень с новым графиком главного заказчика на этой неделе — под три месяца загрузки, которые компания зафиксировала распоряжением.

Промышленный закупщик все реже начинает работу с обращения к поставщику по телефону. По данным Data Insight, объем российских B2B-сделок через цифровые каналы за два года вырос с 4,2 до 7,1 трлн рублей, а в сегменте промышленных комплектующих и товаров для обслуживания и ремонта рост составляет порядка двадцати процентов в год. Причина, которую называют сами закупщики, — отказ от телефонных заказов, прайс-листов в почте и ручной сверки остатков. Однако цифровой канал принимает на себя лишь стандартные и повторяющиеся сделки. Сложная продажа, требующая диагностики потребности, по-прежнему совершается в переговорах, и ее исход определяет не цена, а глубина понимания продавцом дела клиента.

Это двадцать шестая статья цикла. Открываем группу D «Клиенты и рынок» — четырьмя инструментами, которые отвечают на два разных вопроса: как вести сложную продажу и где ее совершать.

В этой статье разбираем:

— Продажи решений (Solution Selling) — подход, при котором предложение строится вокруг проблемы клиента, а не свойств продукта. Продавец сначала выявляет проблему в деле клиента, оценивает вместе с ним ее последствия и лишь затем предлагает продукт как способ устранения.

— СПИН-продажи (SPIN Selling) — техника выявления потребности через последовательность из четырех типов вопросов: ситуационные, проблематизирующие, извлекающие, направляющие. Клиент проходит от осознания проблемы к пониманию ее последствий и сам приходит к выводу о необходимости решения.

— Методика Challenger (Challenger Sale) — подход, при котором продавец формирует у клиента новый взгляд на его задачи. Вместо построения отношений он предлагает содержательное наблюдение о деле клиента, показывая проблему, которой тот не замечал.

— Платформы электронной коммерции (E-commerce) — цифровой канал сбыта, в котором сделка совершается без физической точки продажи.

По каждому инструменту — происхождение, суть, границы применимости, чек-лист перед внедрением и разбор типичных ошибок.

🔗Читать на сайте АЦТ: https://dia.ru/news/5927

ТРИЗ на производстве: как разобрать задачу, у которой нет готового решения

Теория решения изобретательских задач появилась в СССР в 1946 году. Генрих Альтшуллер, эксперт по патентоведению в инспекции по изобретательству Каспийской военной флотилии, разобрал около 40 тысяч описаний изобретений и увидел, что инженеры разных отраслей приходят к сильным решениям одними и теми же способами. Эти способы он свел в набор из 40 типовых приемов, а порядок работы описал как алгоритм. Первая публикация вышла в 1956 году в журнале «Вопросы психологии» в соавторстве с Рафаэлем Шапиро. Метод остается в корпоративной практике: в феврале 2026 года прошла шестая ТРИЗ-сессия Ростеха, где более 50 специалистов из 37 организаций разбирали управление программами НИОКР.

Метод рассчитан на задачи, у которых нет готового отраслевого решения или известные решения слишком дороги и долги во внедрении.

Противоречие

Работа начинается с противоречия, то есть с пары требований к системе, которые не выполняются одновременно. Различают три типа.

Административное: улучшение нужно, но способ или полномочия отсутствуют. Простои нужно сократить, а менять график смен цех не вправе.

Техническое: улучшение одного параметра ухудшает второй. Покрытие должно быть толще ради износостойкости и тоньше ради точности посадки.

Физическое: один объект должен находиться в двух взаимоисключающих состояниях. Оснастка должна быть горячей при формовке и холодной при съеме детали.

Пока противоречие не записано в таком виде, обсуждение уходит в нехватку денег и оборудования.

Идеальный конечный результат

Следующий шаг состоит в формулировке идеального конечного результата: нужное действие выполняется, а затрат и отдельной операции на него нет. Формулировка недостижима, но задает направление поиска. Сначала разбираются ресурсы, которые уже есть в системе: свободное вещество, тепло, движение соседнего узла, паузы такта, данные, которые предприятие собирает и не использует. Новый элемент вводится в последнюю очередь.

Разбор на примере

Условие. На сборочной линии контроль выборочный и выполняется на отдельном посту. Доля дефектов, доходящих до заказчика, держится на уровне, который тот считает неприемлемым. Сплошной контроль означает остановку каждого изделия на посту и снижение такта.
Противоречие. Контроль должен быть сплошным, чтобы дефекты не уходили заказчику, и должен отсутствовать как отдельная операция, чтобы не снижать такт.
Идеальный конечный результат. Каждое изделие проверено, поста контроля нет.
Ресурсы. В системе уже есть движение конвейера, освещение участка, камеры наблюдения, показания оборудования и архив рекламаций с описанием типовых дефектов.
Решение. Контроль переносится в поток: изображение снимается на ходу, дефекты распознаются моделью, обученной на архиве рекламаций, на пост направляются только изделия с признаками отклонения. Функция сохраняется, отдельная операция исчезает.
Новое противоречие. Модель требует размеченных данных и переобучения при смене номенклатуры. Оно разбирается тем же порядком: формулируется идеальный конечный результат, затем ищутся ресурсы, в том числе разметка, которая накапливается на посту разбраковки как побочный продукт.

Границы применимости

Метод дает результат там, где перебор параметров перестал работать и виден конфликт двух требований. Расчетные, организационные и типовые задачи он не ускоряет. В методике АЦТ инструмент значится под кодом K1-03 в группе K «Инновации и исследования»: 20 часов теории, 40 часов практики, категория сложности «очень сложный». Перевес практики объясняется тем, что метод осваивается на собственных задачах предприятия.
Главное

Метод разбирает открытые задачи, у которых нет готового решения в отрасли.

Порядок работы одинаков для технической и управленческой задачи: назвать противоречие, сформулировать идеальный конечный результат, найти ресурс внутри системы и только затем добавлять новый элемент.

Решение задачи порождает следующее противоречие, и это признак того, что разбор идет верно.