Власова Ирина Михайловна,
ФГБОУ ВО РТУ-МИРЭА,
Колледж программирования и кибербезопасности
г. Москва
Преподаватель высшей квалификационной категории,
к.п.н.
ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ ПРИМЕНЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В УПРАВЛЕНИИ ПРОИЗВОДСТВОМ, ВКЛЮЧАЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Аннотация: статья посвящена анализу роли информационных технологий и искусственного интеллекта в управлении современным производством. Исследованы исторические этапы развития ИТ в производственной сфере – от первых электронных вычислительных машин до концепции Индустрии 4.0. Рассмотрены основные направления применения искусственного интеллекта для оптимизации производственных процессов, включая прогнозирование спроса, контроль качества продукции, управление логистикой и поддержку принятия управленческих решений. Проведён анализ преимуществ внедрения ИТ и ИИ в производство, а также выявлены основные недостатки и риски, связанные с цифровой трансформацией предприятий.
Ключевые слова: информационные технологии, искусственный интеллект, управление производством, Индустрия 4.0, цифровая трансформация, ERP-системы, машинное обучение.
По данным ИСИЭЗ НИУ ВШЭ (Высшая школа экономики), объём цифровой экономики вырос с 5,5 до 6,7 трлн рублей в 2024 году, что составляет рост около 22%. Это подтверждает, что информационные технологии становятся ключевым фактором повышения эффективности производственных процессов. Цифровая трансформация охватывает все сферы промышленности, изменяя традиционные подходы к организации производства, управлению ресурсами и взаимодействию с партнёрами и клиентами. Особую роль в этом процессе играет искусственный интеллект, который позволяет не только автоматизировать рутинные операции, но и решать сложные аналитические задачи, ранее доступные исключительно человеческому интеллекту.
Концепция Индустрии 4.0, предполагающая полную интеграцию информационных технологий в производственные процессы, использование больших данных, интернета вещей и алгоритмов машинного обучения, определяет вектор развития современной промышленности. Вместе с тем внедрение передовых технологий сопряжено с определёнными рисками и ограничениями, что обусловливает актуальность комплексного исследования преимуществ и недостатков применения ИТ и ИИ в управлении производством.
Цель данного статьи заключается в систематическом анализе преимуществ и недостатков применения информационных технологий в управлении производством с особым вниманием к роли искусственного интеллекта. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: проанализировать исторические этапы развития ИТ в производственной сфере; выявить основные направления применения ИИ для оптимизации производственных процессов; систематизировать преимущества внедрения современных информационных технологий; идентифицировать ключевые недостатки и риски цифровой трансформации.
Эволюция применения информационных технологий в производственной сфере прошла несколько ключевых этапов, представленных в таблице 1.
Таблица 1 – Этапы развития ИТ в управлении производством
| Период | Ключевые технологии | Характеристика этапа |
| До 1950-х гг. | Механические счётные машины | Ручной учёт, простые математические расчёты, минимальный уровень автоматизации |
| 1950–1970-е гг. | Электронные вычислительные машины (ЭВМ) | Автоматизация учёта и планирования, расчёт производственных мощностей, оптимизация запасов |
| 1970–1990-е гг. | SCADA-системы, ERP-системы, локальные сети | Мониторинг оборудования в реальном времени, интеграция управления в единую систему |
| 1990-е гг. – н.в. | Big Data, ИИ, IoT, облачные технологии | Индустрия 4.0, умное производство, полная цифровизация процессов |
Как видно из таблицы 1, каждый последующий этап характеризуется качественным усложнением применяемых технологий и расширением сферы их применения. Современный этап отличается комплексной интеграцией различных технологических решений в единую экосистему управления производством [1].
Основными направления применения информационных технологий в управлении производством являются системы управления ресурсами предприятия (ERP), представляющие собой интегрированные программные платформы, обеспечивающие централизованное управление всеми ключевыми бизнес-процессами производственного предприятия; системы управления производством (MES), обеспечивающие оперативное управление производственными процессами на уровне цеха в режиме реального времени; и промышленный интернет вещей (IIoT), который обеспечивает подключение производственного оборудования, датчиков, устройств к корпоративным информационным системам для сбора и анализа данных в режиме реального времени
Искусственный интеллект представляет собой область компьютерных наук, направленную на создание систем, способных выполнять задачи, традиционно требующие человеческого интеллекта. Основные направления применения ИИ в производстве систематизированы в таблице 2.
Таблица 2 – Направления применения ИИ в управлении производством
| Направление | Применяемые технологии | Результат применения |
| Прогнозирование спроса | Машинное обучение, анализ временных рядов | Оптимизация объёмов производства, сокращение излишков и дефицита |
| Контроль качества | Компьютерное зрение, нейронные сети | Выявление дефектов, снижение брака, повышение качества продукции |
| Управление логистикой | Оптимизационные алгоритмы, предиктивная аналитика | Оптимизация маршрутов, снижение логистических издержек |
| Предиктивное обслуживание | IoT-сенсоры, анализ данных | Прогнозирование поломок, сокращение простоев оборудования |
| Поддержка принятия решений | Системы бизнес-аналитики, экспертные системы | Обоснованные управленческие решения, анализ рисков |
Представленные в таблице 2 направления демонстрируют комплексный характер применения технологий ИИ, охватывающий все ключевые аспекты производственной деятельности – от планирования до контроля качества.
Систематизация преимуществ и недостатков внедрения информационных технологий и искусственного интеллекта в управление производством позволяет выделить ключевые преимущества и недостатки, которые должны учитываться при планировании цифровой трансформации предприятий.
Автоматизация рутинных операций и снижение влияния человеческого фактора позволяет автоматизировать повторяющиеся операции, исключая ошибки, связанные с усталостью персонала, невнимательностью или субъективной оценкой ситуации. Например, роботизированные манипуляторы на сборочных линиях автомобильных заводов обеспечивают точность позиционирования деталей с погрешностью менее 0,1 мм, что недостижимо при ручной сборке.
Повышение точности прогнозирования и планирования производства за счет алгоритмов машинного обучения позволяет формировать прогнозы с точностью, превышающей традиционные методы планирования. Современные ERP-системы интегрируют данные из различных источников — маркетинга, продаж, производства, закупок — и формируют оптимальные производственные планы с учётом ограничений по мощностям, наличию материалов и квалификации персонала.
Проверка качества продукции за счёт автоматизированного контроля на основе искусственного интеллекта позволяет выполнять проверку 100% продукции в режиме реального времени, тогда как традиционный выборочный контроль охватывает лишь 5–10% изделий. Нейронные сети обучаются на базе изображений бракованных изделий и способны обнаруживать десятки различных типов дефектов — трещины, сколы, неоднородность поверхности, отклонения размеров.
Оптимизация логистики и управления цепочками поставок применяет интеллектуальные транспортные системы для оптимизации маршрутов доставки с учётом дорожной обстановки, погодных условий, графиков работы получателей и множества других параметров. Системы управления складом в режиме реального времени отслеживают местонахождение каждого товара, автоматически формируют заказы поставщикам при достижении минимального уровня запасов и оптимизируют размещение товаров в зависимости от частоты отгрузки. Внедрение IoT-датчиков на транспорте обеспечивает мониторинг условий хранения скоропортящихся грузов, предотвращая порчу продукции на сумму миллионов рублей ежегодно.
Применение информационных технологий позволяет снизить операционные издержки и себестоимость продукции. Оптимизация производственных процессов с помощью ИТ позволяет сократить потребление энергоресурсов, снизить материалоёмкость за счёт точного дозирования компонентов, уменьшить простои оборудования благодаря предиктивному обслуживанию. Системы предиктивной аналитики прогнозируют отказы оборудования до их возникновения, что даёт возможность планово заменить изнашивающиеся детали и избежать дорогостоящих аварийных простоев.
Системы бизнес-аналитики агрегируют данные из множества источников и представляют их в виде интерактивных дашбордов, что позволяет менеджерам мгновенно оценивать текущее состояние производства и принимать обоснованные решения. Если ранее подготовка аналитического отчёта требовала 3–5 дней работы нескольких специалистов, то современные системы формируют его автоматически за несколько минут.
Однако внедрение ИТ и ИИ в производство сопряжено с некоторыми недостатками и рисками. В частности, высокие начальные инвестиции на внедрение и обучение персонала создают препятствия для применения ИТ и ИИ в малом и среднем бизнесе. Внедрение комплексной ERP-системы на средний производственном предприятии требует инвестиций: стоимость лицензий, настройку под специфику бизнеса, интеграцию с существующими системами и обучение персонала. Дополнительные затраты связаны с необходимостью найма или переподготовки специалистов по работе с цифровыми системами, что при дефиците квалифицированных кадров требует значительного увеличения фонда оплаты труда.
Зависимость от технологических решений и риски при сбоях систем означает, что чем выше степень автоматизации производства, тем более критичными становятся сбои информационных систем. Отказ центральной ERP-системы может полностью парализовать работу предприятия, поскольку сотрудники утрачивают навыки ручного управления процессами. Зависимость от поставщиков программного обеспечения создаёт риски прекращения поддержки, изменения лицензионной политики или технологической несовместимости при обновлениях. Особенно остро эта проблема проявилась в условиях санкций, когда российские компании потеряли доступ к обновлениям зарубежного ПО и вынуждены были срочно искать альтернативные решения.
Цифровизация производства расширяет поверхность для кибератак. Каждое подключённое к сети устройство — от датчиков IoT до промышленных контроллеров — может стать точкой проникновения злоумышленников. Атаки программ-вымогателей приводят к шифрованию критически важных данных и требованию выкупа за их восстановление. Средний ущерб от успешной кибератаки на производственное предприятие составляет 45 млн рублей, включая прямые потери от простоя, затраты на восстановление систем и репутационные издержки. Утечка производственных данных, коммерческой информации или персональных данных сотрудников может привести к судебным искам и штрафным санкциям.
Информационные технологии развиваются стремительно, и системы, внедрённые 5–7 лет назад, могут оказаться устаревшими и неспособными обеспечивать конкурентные преимущества. Регулярные обновления программного обеспечения требуют значительных затрат. Каждое обновление несёт риски несовместимости с существующими модулями, требует остановки производства для тестирования и может содержать новые ошибки. Алгоритмы машинного обучения требуют регулярной переобучения на актуальных данных, поскольку со временем их точность снижается при изменении условий работы.
Большинство промышленных предприятий имеют ИТ-инфраструктуру, сложившуюся десятилетиями и включающую системы различных поколений и производителей. Интеграция нового программного обеспечения с унаследованными системами представляет серьёзную техническую проблему. Нередко приходится разрабатывать специальные программные мосты и адаптеры, что значительно увеличивает стоимость и сроки проектов
Автоматизация неизбежно ведёт к сокращению потребности в персонале для выполнения рутинных операций. Это создаёт социальную напряжённость и сопротивление персонала внедрению новых технологий. Хотя цифровизация создаёт новые рабочие места для ИТ-специалистов, инженеров по данным и операторов сложных систем, переквалификация существующего персонала не всегда возможна, особенно для работников предпенсионного возраста. Социальные издержки автоматизации могут существенно снизить общую эффективность проектов цифровизации.
Многие современные алгоритмы машинного обучения, особенно глубокие нейронные сети, представляют собой «чёрные ящики» — их решения невозможно объяснить в терминах, понятных человеку. Когда система ИИ рекомендует изменить параметры производственного процесса или прогнозирует спрос, менеджеры не могут проверить логику этих рекомендаций и вынуждены действовать «вслепую». Это особенно критично в ситуациях, когда ошибка может привести к серьёзным последствиям. В фармацевтической промышленности регуляторные органы требуют обоснования любых решений, влияющих на качество продукции, что делает применение непрозрачных алгоритмов ИИ проблематичным. Отсутствие интерпретируемости затрудняет отладку систем при возникновении ошибок и создаёт правовые риски, поскольку ответственность за решения, принятые алгоритмом, остаётся неопределённой.
Проведённый анализ свидетельствует о том, что преимущества внедрения ИТ и ИИ носят преимущественно операционный и стратегический характер, обеспечивая повышение эффективности производственных процессов, улучшение качества продукции и снижение издержек. В то же время недостатки связаны главным образом с финансовыми, техническими и социальными рисками, требующими тщательного планирования и управления. Данное соотношение указывает на необходимость взвешенного подхода к цифровой трансформации предприятий, предполагающего всесторонний анализ затрат и выгод, разработку стратегии управления рисками и поэтапное внедрение технологий с учётом готовности организации к изменениям
В Российской Федерации вопросы цифровизации промышленности регулируются национальной программой «Цифровая экономика Российской Федерации», утвержденной распоряжением Правительства РФ от 28 июля 2017 года № 1632-р. Программа предусматривает формирование цифровой инфраструктуры, обеспечение информационной безопасности, развитие цифровых технологий и создание благоприятной среды для их внедрения в экономике. Объем цифровой экономики показал рост с 5,5 трлн до 6,7 трлн рублей в 2024 году. Программа включает пять базовых направлений: нормативное регулирование, кадры и образование, формирование исследовательских компетенций, информационная инфраструктура и информационная безопасность.
Национальный проект «Экономика данных», запущенный в 2024 году в рамках развития программы «Цифровая экономика», направлен на создание инфраструктуры для сбора, хранения, обработки и монетизации промышленных данных. Проект предусматривает создание Единой национальной платформы промышленных данных, которая должна объединить производственную информацию более чем от 15 тысяч промышленных предприятий к 2030 году.
Ключевыми целевыми показателями проекта «Экономика данных» для промышленного сектора являются: увеличение доли предприятий, использующих технологии больших данных и искусственного интеллекта; рост производительности труда на цифровизированных предприятиях; создание рабочих мест в сфере цифровых технологий; увеличение объема рынка промышленных данных.
В рамках программы «Цифровая экономика» реализуются отраслевые проекты цифровизации ключевых секторов промышленности. Проект «Цифровое машиностроение» предусматривает создание цифровых двойников производственных процессов на 250 крупнейших машиностроительных заводах. Проект «Умный завод» направлен на модернизацию 1200 промышленных предприятий с внедрением технологий промышленного интернета вещей, систем предиктивной аналитики и автоматизированного управления производством.
Анализ промежуточных результатов реализации программы показывает неравномерность цифровизации российских промышленных предприятий. По данным Росстата за 2023 год, доля организаций, использующих ERP-системы, составила 28,4% (для сравнения: в странах ЕС — 62%, в США — 71%). Системы управления производством MES внедрены на 11,3% российских предприятий против 45-50% в развитых странах. При этом крупные промышленные холдинги демонстрируют высокий уровень цифровизации, сопоставимый с мировыми лидерами.
Российские примеры успешной цифровизации включают проекты ведущих промышленных компаний. ПАО «КАМАЗ» реализовало программу цифровой трансформации с внедрением систем промышленного интернета вещей на всех производственных площадках, что обеспечило повышение производительности на 23%, сокращение брака на 35%, снижение энергопотребления на 18%. Общий объем инвестиций в цифровизацию составил 12,4 миллиарда рублей за период 2018-2023 годов при сроке окупаемости 3,6 года.
Группа «Северсталь» внедрила интеллектуальную систему управления металлургическим производством на базе искусственного интеллекта, обеспечивающую автоматическую оптимизацию параметров плавки в доменных и сталеплавильных печах. Система анализирует более 15 тысяч параметров в режиме реального времени, обеспечивая повышение выхода годного металла на 2,8%, что при объемах производства компании дает экономический эффект свыше 2 миллиардов рублей ежегодно.
Однако реализация программы «Цифровая экономика» сталкивается с существенными барьерами, включая ограниченный доступ к передовым зарубежным технологиям в условиях санкций, необходимость импортозамещения программного обеспечения и оборудования, дефицит квалифицированных специалистов по цифровым технологиям.
Проведённое исследование позволяет сделать вывод о том, что применение информационных технологий и искусственного интеллекта в управлении производством имеет как значительные преимущества, так и определённые недостатки. К ключевым преимуществам относятся: автоматизация рутинных операций, повышение точности прогнозирования и планирования, улучшение качества продукции, оптимизация логистических процессов и снижение операционных издержек.
Вместе с тем внедрение современных технологий сопряжено с высокими начальными инвестициями, рисками информационной безопасности, зависимостью от технологических решений и проблемой интерпретируемости решений ИИ. Для достижения максимальной эффективности предприятиям рекомендуется придерживаться взвешенного подхода к цифровой трансформации, предусматривающего тщательное планирование внедрения ИТ-систем с учётом специфики производства, финансовых возможностей и потенциальных рисков.
Перспективными направлениями развития являются дальнейшее совершенствование алгоритмов машинного обучения, расширение применения технологий интернета вещей и формирование комплексных экосистем управления производством на основе концепции Индустрии 4.0.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
- Тапскотт, Д. Цифровая экономика: Обещания и опасности в эпоху сетевых интеллектуальных систем / Д. Тапскотт. – М.: Бизнес Олимп, 2020. – 384 с.
- Рассел, С. Искусственный интеллект: современный подход / С. Рассел, П. Норвиг. – М.: Вильямс, 2022. – 1408 с.
- Шваб, К. Четвёртая промышленная революция / К. Шваб. – М.: Эксмо, 2021. – 208 с.
- Brynjolfsson, E. The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies / E. Brynjolfsson, A. McAfee. – New York: W. W. Norton & Company, 2014. – 306 p.
- 13. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 28 июля 2017 г. № 1632-р «Об утверждении программы «Цифровая экономика Российской Федерации». Собрание законодательства РФ, 2017, № 32, ст. 5138.
- 14. Минцифры России. Национальный проект «Экономика данных»: паспорт и целевые показатели на 2024-2030 годы. М.: Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ, 2024. 156 с.
- Росстат. Мониторинг развития информационного общества в Российской Федерации: статистический бюллетень. М.: Федеральная служба государственной статистики, 2023. 234 с.
- Минпромторг России. Стратегия цифровой трансформации обрабатывающих отраслей промышленности. М.: Министерство промышленности и торговли РФ, 2023. 187 с.
- Аналитический центр при Правительстве РФ. Цифровая трансформация промышленности России: итоги 2023 года и прогноз до 2030 года. М., 2024. 142 с.
- НИУ ВШЭ. Индикаторы цифровой экономики: 2023. Статистический сборник. М.: НИУ ВШЭ, 2023. 496 с.
