(АЦТ) Ассоциация цифровой трансформации - главный инфо-канал

Одна и та же ошибка в неконтролируемой таблице обошлась банку JPMorgan Chase в 6,2 млрд долларов: расчет делил показатель на сумму двух величин вместо их среднего значения, формула копировалась между ячейками, и никто не отвечал за проверку файла. Причина потери — не сложная технологическая проблема, а отсутствие элементарной дисциплины в обращении с данными. Три инструмента этой статьи задают эту дисциплину на трех уровнях: от общих правил до конкретной базы для анализа.

Это сорок вторая статья цикла. Открываем группу H «Данные и аналитика» подгруппой H1 «Управление данными».

В этой статье разбираем:

— Управление данными (Data Governance) — стратегический подход, который делает данные надежными, безопасными и полезными: назначает владельцев данных, устанавливает стандарты качества и правила доступа, обеспечивает соответствие законам и внутренним требованиям.

— Управление основными данными (Master Data Management) — централизованное управление ключевыми данными организации о клиентах, поставщиках, продуктах и других сущностях, обеспечивающее единую достоверную версию сведений во всех системах предприятия вместо расходящихся дублей.

— Хранилища данных (Data Warehouse) — централизованное хранение и управление большим объемом структурированных данных из разных источников, предоставляющее единую согласованную базу для анализа и принятия решений вместо разрозненных учетных систем.

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/6176

📢 Бесплатный онлайн-вебинар для промышленных предприятий

10 сентября приглашаем руководителей и профильных специалистов на онлайн-вебинар «Скрытые экономические резервы промышленного предприятия: цифровая трансформация и повышение операционной эффективности в условиях кризиса».

Обсудим, как находить и сокращать операционные потери без расширения мощностей и значительных инвестиций:
— где предприятие теряет ресурсы и деньги;
— как оценить эффективность оборудования, труда и запасов;
— как провести экспресс-диагностику предприятия;
— как определить приоритетные решения и сформировать дорожную карту изменений с учетом их окупаемости.

📅 10 сентября 2026 года
⏰ 10:00 (МСК)

👉 Для участия необходимо зарегистрироваться по ссылке.

35 сигналов августа, которые обычно теряются в потоке отраслевых новостей, но в сумме показывают, куда движется цифровая экономика.

АЦТ собрала дайджест по данным Graph.Telex: $3 трлн будущих обязательств крупнейших технологических компаний на ИИ-инфраструктуру, промышленная роботизация, которая пока не поспевает за планами до 2030 года, агентная коммерция с измеримым трафиком, уязвимости Windows через подмену дистрибутивов и новые правила для ИИ и криптоактивов.

Сильный цифровой проект в сентябре начинается не с вопроса «какую модель выбрать», а с вопроса «что изменится в реальной работе».

За десять минут — полная картина того, что уже меняет процессы, деньги и привычки.

🔗Читать на сайте АЦТ: https://dia.ru/news/6195

Пока рынок спорит, какая ИИ-модель «думает» лучше, деньги в этой истории считают совсем другое — киловатты, стойки и сроки подключения площадок.

АЦТ разобрала итоги августа: за прогнозами продаж девяти крупнейших технологических компаний нашлись $3 трлн будущих обязательств, из них $1,9 трлн — на чипы, оборудование и энергию. Российская повестка звучала в той же тональности: стойка в московском ЦОД за год подорожала на 15,7%, а Минпромторг готовит балльную систему локализации ИИ-чипов.

Российский парк промышленных роботов вырос на 10,9%, до 21857 машин, но до ориентиров 2030 года рынку нужно установить еще более 80 тыс. Группа GOFFEE атаковала компании через подмену дистрибутивов Windows, 7-Zip и Git — обычная установка софта обернулась риском для учетных данных и Active Directory. А с сентября новые правила коснулись трансграничных расчетов криптоактивами.

Вычисления требуют энергии, чипы — подтверждаемого происхождения, роботы — подготовленного производства, а программная цепочка — проверки доверия.

🔗Читать на сайте АЦТ: https://dia.ru/news/6190

Отправьте тому, кто отвечает за ИТ-бюджет или цифровизацию производства.

11 российских аэропортов перевели виртуализацию с VMware на отечественную платформу zVirt

Разработчик Orion soft сообщил о переводе серверной инфраструктуры 11 российских аэропортов с VMware на платформу виртуализации zVirt. Переход затронул аэропорты Уфы, Шереметьево, Пулково, Анапы, Сочи, Краснодара, Кольцово, Казани, Красноярска, Волгограда и Внуково. Во всех перечисленных случаях ранее использовалась VMware. Собственных публикаций самих аэропортов или Росавиации о проекте нет, все сведения исходят от разработчика платформы.

Обязательство с прошлого года

Аэропорты отнесены к субъектам критической информационной инфраструктуры по 187-ФЗ. Для таких объектов переход на российское программное обеспечение был обязательным требованием регуляторов с 1 сентября 2025 года, следовательно, перечисленные миграции завершились примерно на год позже установленного срока. В Orion soft называют две причины перехода: прекращение технической поддержки и обновлений VMware после ухода вендора с российского рынка и требования импортозамещения для объектов критической информационной инфраструктуры.

Что заменяет платформа

zVirt — платформа виртуализации серверов, дисков и сетей с поддержкой программно-определяемых сетей и хранилищ. В части аэропортов система работает в связке с продуктом vGate, сертифицированным межсетевым экраном, который разграничивает доступ между сегментами инфраструктуры и защищает контур, где обрабатываются персональные данные и данные государственных информационных систем. Ряд аэропортов внедрил редакцию zVirt Max, сертифицированную ФСТЭК, с поддержкой сценариев аварийного восстановления при отказе серверов.

Почему для аэропорта это критично

Информационные системы аэропорта охватывают автоматизированные системы управления, диспетчерские службы, регистрацию и бронирование пассажиров. Сбой в этом контуре напрямую угрожает логистике и безопасности полетов, поэтому требования к отказоустойчивости и защите данных здесь выше, чем в большинстве других отраслей. По словам директора по развитию бизнеса Orion soft Максима Березина, после перехода операторы аэропортов получили возможность централизованно управлять распределенной инфраструктурой из единой консоли, а в ряде аэропортов уже начато масштабирование кластеров.

Что это показывает о ходе замещения

Более раннее заявление аппарата правительства о переходе свыше 60 аэропортов на российское программное обеспечение относится к другому классу систем: стойкам регистрации, поиску багажа, бронированию, а не к серверной виртуализации, поэтому эти два показателя нельзя складывать или сопоставлять напрямую. Вместе они, тем не менее, показывают, что замещение идет одновременно на нескольких независимых слоях инфраструктуры: и в пользовательских сервисах, и в базовом серверном контуре, где эффект менее заметен извне, но важнее для устойчивости всей системы.

Один и тот же переход от старого решения к новому может закончиться прямо противоположно: технология безупречно работает годами, а решение все равно отменяют по организационным причинам — или, наоборот, задача, которую тридцать лет назад не удавалось толком решить, современными средствами дает измеримый и повторяемый результат. Разница не в самой технологии, а в том, вписывается ли она в привычки и связи организации, а не только в ее вычислительную инфраструктуру.

Это сорок первая статья цикла. Завершаем группу G «Цифровые технологии трансформации» подгруппой G3 и открываем G4 «Разработка и инновации».

В этой статье разбираем:

— Управление бизнес-системами (Business System Management) — комплексный процесс, направленный на оптимизацию текущих операций и внедрение новых подходов для повышения эффективности и конкурентоспособности предприятия: анализ текущего состояния систем, стратегическое планирование изменений, их внедрение и последующий мониторинг результатов.

— Low-code-платформы (Low-code Platform) — среда разработки, позволяющая создавать программное обеспечение и приложения с минимальным участием профессиональных разработчиков благодаря готовым функциональным модулям и интуитивно понятному интерфейсу, доступному сотрудникам бизнес-подразделений без специальной подготовки.

— Решения с открытым исходным кодом (Open-source) — программное обеспечение с открытым доступом к коду и лицензией, разрешающей свободное использование и доработку, развитие которого поддерживается активным участием сообщества разработчиков, обнаруживающих ошибки и предлагающих новые функции.

— Дополненная реальность (Augmented Reality) — технология, расширяющая физический мир графическими объектами, трехмерной анимацией и звуками: в промышленности это данные датчиков и пошаговые инструкции, накладываемые прямо на оборудование при наведении камеры или через специальные очки.

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/6182

Канбан: что такое сигнальная система производства, как считают карточки и где метод не работает

Канбан управляет производством через сигнал от последующей операции к предыдущей: карточка сообщает, что взятый материал израсходован и его нужно восполнить. Заказ возникает по факту расхода, а не по заранее составленному плану.

Происхождение метода

Систему разработал в 1940-х годах инженер Toyota Тайити Оно, взяв за образец организацию торгового зала супермаркета: полки пополняются по мере того, как покупатель забирает товар, а не по графику поставок. Название означает вывеску или сигнальную табличку. Канбан реализует вытягивание внутри производственной системы Toyota, тогда как выталкивающая система планирует выпуск каждого участка вперед независимо от готовности следующего звена принять продукцию.

Два типа карточек

Работа строится на двух документах. Карточка отбора указывает, какой материал и в каком количестве потребитель получает от поставщика. Карточка производственного заказа определяет объем, который поставщик должен изготовить для восполнения забранного. Документы закрепляются на таре и возвращаются в оборот после использования содержимого.

Расчет числа карточек

Число карточек вычисляется по формуле: среднесуточный расход умножается на время выполнения заказа и на коэффициент запаса, результат делится на вместимость тары. Время выполнения заказа включает ожидание сигнала, изготовление и передачу между участками, коэффициент запаса покрывает колебания спроса и сбои поставки, типовые значения от 10 до 20%.

Разбор на примере

Индийский производитель автокомпонентов внедрял метод на участке предварительной обработки клапанов двигателя: заготовка, штамповка, закалка. Картирование потока показало выталкивающую схему: каждое звено производило объем, ограниченный возможностями оборудования, а не потребностью следующего участка. Незавершенное производство хранилось на полу цеха вдоль линии в объеме трехдневного запаса.
Критическим участком процесса определили закалку: оптимальный размер партии там составлял 500 заготовок. По формуле рассчитали число карточек для трех звеньев: по одной паре отбора и заказа на подачу сырья и на штамповку, по две пары на закалку. Итоговое число карточек составило восемь.

Внедрение шло одновременно с устранением операций, не добавляющих ценность: объединили дублирующиеся стадии шлифовки, автоматизировали транспортировку между операциями, изменили планировку участка с прямой линии на форму буквы U.
Выработка на оператора увеличилась с 222 до 400 изделий за смену, число операторов сократилось с 9 до 5. Запас в цехе предварительной обработки снизился с 12 000 заготовок на три дня до 4 000 на один день, а на участке механообработки партионное хранение уступило место непрерывному потоку.

Границы применимости

Метод работает при относительно стабильном спросе: резкие колебания требуют пересчета числа карточек, иначе система накапливает избыточный запас либо оставляет участок без материала. Вторая граница касается устойчивости смежных процессов: сбой поставки при минимальном запасе останавливает линию быстрее, чем при работе с большим буфером.

Место в методике АЦТ

Инструмент значится под кодом A3-02 в группе A «Операционная эффективность»: 4 часа теории, 8 часов практики, категория «простой».
В методике он реализует принцип вытягивания, на котором строятся выравнивание производства (A3-06) и точно вовремя (A3-07). Расчет опирается на данные карты потока создания ценности (A1-09): без замера фактического времени выполнения заказа коэффициент берется произвольно.

Вывод

Метод переносит момент принятия решения о производстве с плана на факт расхода. Каждая карточка в обороте соответствует объему запаса, и их общее число задает верхнюю границу незавершенного производства явным числом, а не оценкой.

Формула делает эту границу управляемой: при снижении времени выполнения заказа или коэффициента запаса число карточек уменьшается тем же расчетом, которым было установлено изначально, и вместе с ним сокращается объем связанных материалов.

Предприятие, выбирающее инфраструктуру для цифровых процессов, сегодня редко строит ее с нуля. Вычислительные мощности арендуются вместо покупки серверов, платформа для работы с клиентами устанавливается готовой вместо разработки собственной, доверие между независимыми участниками цепочки обеспечивается технологией вместо посредника. Общая логика — не строить, а выбирать и интегрировать готовое, — определяет и выгоды такого подхода, и его пределы.

Это сороковая статья цикла. Продолжаем подгруппу G3 «Инфраструктура и данные».

В этой статье разбираем:

— Облачные вычисления (Cloud Computing) — метод предоставления вычислительных ресурсов через интернет вместо их размещения на собственном оборудовании: серверы, хранилища данных, сети, программное обеспечение — в аренду, а не в собственность.

— CRM-системы (Customer Relationship Management) — специализированное программное обеспечение для работы с клиентами: сбор и хранение данных, автоматизация процессов, воронка продаж, аналитика, интеграция с другими сервисами.

— Системы управления мастер-данными (Master Data Management) — метод централизованного управления ключевыми данными организации: клиентами, поставщиками, товарами, сотрудниками.

— Блокчейн (Blockchain) — распределенный неизменяемый реестр, используемый для оптимизации процессов, укрепления доверия между участниками и снижения издержек.

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/6167

«Технопром-2026»: форум в Новосибирске 

С 26 по 28 августа в Новосибирске прошел XIII Международный форум технологического развития «Технопром-2026», темой года заявлена «Российская наука — основа технологического лидерства». 11 августа президент России посетил Центр коллективного пользования «Сибирский кольцевой источник фотонов», и, по оценке организаторов, около трети мероприятий связаны с этим объектом.

На мероприятия форума зарегистрировались представители более 75 регионов России и 39 стран. В первый день на площадке присутствовало более 9 тысяч человек, что сопоставимо с прошлым годом: рекорд посещаемости не был целью организаторов. Заместитель губернатора региона Ирина Мануйлова, подводя итоги перед закрытием форума, отметила другое: наибольшее за все годы проведения число участников составили представители бизнеса с производственных площадок, от крупных корпораций до небольших инновационных компаний.

Впервые в истории форума состоялись два пленарных заседания. Центральное вел заместитель председателя правительства Дмитрий Чернышенко, тема заседания — мегаустановки как инструмент достижения технологического лидерства. По словам Чернышенко, перед российской наукой стоят две связанные задачи: научные результаты должны работать на экономику, а компании реального сектора должны становиться квалифицированными заказчиками исследований и разработок, а не только их потребителями.

Губернатор области Андрей Травников напомнил, что путь от идеи до работающей установки занял годы: именно на площадках прежних форумов «Технопром» обсуждались параметры проекта, документация, элементы оборудования, формировались связи между научными школами, университетами и промышленными предприятиями. В реализации участвовали порядка полутора тысяч коллективов, организаций, университетов, предприятий и конструкторских бюро от Калининграда до Хабаровска.
Один из треков программы назывался «От синхротрона до предприятия». Логика мегаустановок в изложении организаторов такова: синхротроны, нейтронные источники и ускорители должны быть не только инструментом фундаментальной науки, но и рабочим инструментом промышленности. Деловая программа была выстроена вокруг десяти направлений, включая промышленную автоматизацию, искусственный и гибридный интеллект, новые материалы и химию, атомные и энергетические технологии, биоэкономику и сельское хозяйство.

По словам Мануйловой, установки такого класса рассматриваются как инструмент развития добывающей и обрабатывающей промышленности, робототехники, станкостроения и производительности труда. При поддержке Сбера три дня работал трек об использовании искусственного интеллекта в промышленности, медицине и сельском хозяйстве, ориентированный не только на профильных специалистов, но и на управленцев.

Одновременно с основной программой прошел ряд мероприятий-спутников: III Международный форум сотрудничества Россия — Африка, форум в сфере образования «Россия — Китай — Новосибирск», форум инноваций СНГ по здоровым технологиям, VI Национальный форум трансфера технологий и юбилейная XX Сибирская венчурная ярмарка.

СКИФ на момент форума проработал меньше трех недель, поэтому промышленное применение установки обсуждалось на уровне направлений и намерений: конкретные проекты с измеримым эффектом появятся по итогам первых исследовательских циклов. Мануйлова обозначила задачу на следующий год: закрепить за каждым из десяти направлений конкретную заявку на технологическое лидерство, чтобы на «Технопроме-2027» обсуждать не планы, а реализованные на новой установке проекты. Для предприятий, рассматривающих кооперацию с СКИФ, это означает, что рабочий доступ к установке в промышленных масштабах остается вопросом ближайших лет.

#КиноСуббота

«Чудо на Гудзоне» (Sully, 2016)

Фильм Клинта Иствуда снят по книге командира Чесли Салленбергера и Джеффри Заслоу «Highest Duty» и реконструирует события 15 января 2009 года: после столкновения с птицами оба двигателя пассажирского самолета отказывают на взлете, и командир экипажа принимает решение сажать самолет на реку Гудзон. Все 155 человек на борту остаются живы. Главные роли исполнили Том Хэнкс и Аарон Экхарт. Реальное расследование Национального совета по безопасности на транспорте (NTSB) было заметно менее конфронтационным, чем показано в фильме: руководитель расследования публично называл трактовку своей работы искаженной. Сама методика проверки решения через симуляции в фильме передана верно.

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

Первые компьютерные симуляции, представленные комиссии, показывают безопасное возвращение самолета в аэропорт: двадцать автоматических прогонов и несколько заходов живых пилотов подтверждают, что посадка на воду не была единственным вариантом. Салленбергер указывает на изъян методологии: пилоты в симуляторе знали сценарий заранее и сразу приступали к действию, минуя время на осознание внезапной поломки. Модель, в которую не заложен реальный человеческий фактор, — это цифровой двойник (G2-02 в Методике АЦТ) с неполными исходными условиями.

По требованию Салленбергера комиссия повторяет симуляции с задержкой в тридцать пять секунд — временем, которое у экипажа объективно ушло на оценку обстановки, прежде чем начать действовать. С учетом этой поправки ни один из симулированных рейсов не дотягивает до полосы. Уточнение исходных условий меняет итоговый вывод комиссии — это анализ коренных причин (A1-07), примененный к самой процедуре разбора инцидента.

Отдельного внимания заслуживает менее заметная линия фильма — дисциплина действий в кабине. Второй пилот Джеффри Скайлз проговаривает контрольный список аварийной посадки, пока Салленбергер оценивает возможные площадки для посадки; распределение ролей и порядок проверок сохраняются даже в ситуации, когда на решение остаются секунды. Прямого кода методики здесь нет, но узнаваема сама идея: чек-лист снимает часть нагрузки с памяти именно тогда, когда полагаться на память рискованнее всего.

По итогам слушаний NTSB вынес официальное заключение: решение экипажа обеспечило наибольшую вероятность того, что происшествие останется без жертв.

Сегодня подобный спор чаще решается на этапе проектирования модели: параметры реакции человека в стрессовой ситуации закладываются в цифровые двойники и тренажерные комплексы заранее, на основе накопленной статистики.

Фильм стоит смотреть ради точной демонстрации того, что решает не только качество модели, но и полнота условий, которые в нее заложены. Расчет, из которого исключен человеческий фактор, способен служить доказательством в любую сторону — с равной убедительностью оправдать решение и опровергнуть его.

В прошлом выпуске модель оказалась верной, но развернутой против интересов тех, кто узнал о риске последним. Сегодняшний фильм раскрывает ту же связку между расчетом и решением с другой стороны: что происходит, когда первоначальные выводы модели расходятся с решением, которое в итоге признают единственно верным.

Через несколько дней после того, как пилот сажает пассажирский самолет на реку и спасает всех находившихся на борту, начинается разбирательство. Компьютерные симуляции показывают, что самолет мог благополучно вернуться в аэропорт, и решение командира оказывается под публичным сомнением на официальных слушаниях. Профессиональная репутация человека, которого несколько дней называли героем, оказывается в зависимости от результатов компьютерной симуляции.

Спор разрешается не через доверие или репутацию, а через уточнение самой модели. Симуляции полета не учитывали время, которое реальный пилот тратит на осознание внезапной нештатной ситуации и принятие решения. Как только это время добавили в расчет, результат симуляций изменился на противоположный. Модель поначалу передавала неполную картину: в ней отсутствовал человеческий фактор, и эта неполнота работала против того, чье решение она оценивала.

Сегодняшняя картина реконструирует оба этапа этого спора — по реальным событиям 2009 года и по книге, написанной самим пилотом. Продолжает нашу рубрику...

1. Разработчики выпустили крупное обновление LibreOffice — бесплатного аналога Microsoft Office — вышла версия 26.8 пакета офисных приложений. В отличие от многих конкурентов, встраивающих ИИ-инструменты в редакторы, в новом релизе таких функций по-прежнему нет. Редакторы пакета не собирают данные пользователя и работают полностью офлайн.

2. Минцифры готовит постановление о контроле за безопасностью ИИ на маркетплейсах — документ устанавливает требования к разработчикам ИИ, владельцам сервисов и операторам нейросетей, включая крупные торговые площадки. Предварительные затраты бизнеса на соответствие новым требованиям оцениваются почти в 3 млрд рублей. Министерство выделяет отдельную категорию критического риска для систем, способных причинить вред жизни и здоровью граждан.

3. МФТИ создал нейросетевой алгоритм, повышающий эффективность каналов 5G на 30–40% — разработка получила название ALPACA (Asymmetric Loss Prediction Algorithm for Channel Adaptation). Алгоритм предсказывает расход ресурсов канала связи, учитывая различия между завышенными и заниженными прогнозами, что позволяет поддерживать требуемое качество передачи данных, сохраняя надежность соединения. Применение технологии повысит емкость системы и число одновременно подключенных пользователей.

4. 2ГИС и Сбербанк запускают совместную «карту штрафов» для водителей — сервис объединит данные 2ГИС о дорожных камерах с данными Сбербанка об уплаченных штрафах и начнет предупреждать водителей об участках дорог, где они ранее нарушали правила. Функция появится в геосервисе осенью 2026 года; для просмотра персональной карты потребуется авторизоваться через «Сбер ID» и включить навигатор. На карте отобразятся нарушения, зафиксированные разными типами камер: скорость, разметка, перекрестки, остановка.

5. В Свердловской области запустили первые отечественные базовые станции «БУЛАТ» — «Ростелеком» построил около 14 километров волоконно-оптических линий связи для подключения оборудования. Устойчивую мобильную связь и быстрый интернет получили почти 1,5 тысячи жителей шести малых населенных пунктов региона — поселка Ключевской, деревень Марийский Усть-Маш, Нижняя Коркина, Русский Усть-Маш и Ялым, а также села Чувашково. Работы прошли в рамках второго этапа федерального проекта устранения цифрового неравенства.

6. МТС запустила российские базовые станции «Иртея» в Воронежской области — оборудование введено в эксплуатацию в рабочем поселке Панино на востоке региона. С начала года компания установила отечественные базовые станции более чем в 30 малых городах и селах области, включая площадку у памятника природы Урочище Кривоборье. Ранее в 2026 году такое же оборудование ввели в эксплуатацию на 187 километрах трассы М-4 «Дон» в нескольких районах области.

7. Ученые РТУ МИРЭА разработали метод печати керамических деталей для СВЧ-техники на 3D-принтере — новая технология позволяет изготавливать компоненты сверхвысокочастотной электроники методом аддитивного производства вместо традиционных технологических процессов. Керамику применяют в СВЧ-устройствах за устойчивость к высоким температурам, а 3D-печать позволяет создавать детали сложной геометрии, недостижимой при обычной механической обработке.

8. МТС запускает оплату цифровым рублем для жителей Прикамья — компания расширяет прием новой формы национальной валюты в своей рознице в Пермском крае. Оплата проводится через специальное приложение и не требует привязки к обычному банковскому счету.