От пилотов к системам

Евгений Минин, генеральный директор ООО «РВК.Цифровые решения», к.э.н.:

Ключевые направления цифровизации в ближайшие два-три года для отрасли водоснабжения и водоотведения в целом и для нас в том числе – это, прежде всего, последовательный переход от реактивной работы к проактивной с учетом требований информационной безопасности. От устранения аварий до умения заранее их предвидеть. 

Ключевая особенность работы любого водоканала в том, что до недавнего времени мы управляли подземной инфраструктурой практически вслепую. Энергетик видит свою линию, дорожник – полотно, а мы не видим до 90% своего актива, поскольку он под землей. 

Здесь на помощь приходят датчики давления и расхода, телеметрия на насосных установках, умные приборы учета, роботы телеинспекции, сведение балансов по зонам. Как только начинаешь видеть баланс по зонам, начинаешь понимать, где именно теряешь воду. 

Что касается технологий, которые закладываем в ИТ-стратегию, то здесь в приоритете то, что дает прямой экономический эффект. В целом я бы разделил контуры. В бэк-офисе технологии искусственного интеллекта и RPA уже активно используются при обработке документов, на первой линии контакт-центров. С этого лета внедрили протоколирование совещаний с помощью ИИ. В результате простых действий мы получили оптимизацию трудозатрат от 30%.

В производственном контуре ИИ, цифровые двойники и предиктивная аналитика – это тот горизонт, к которому мы движемся через IoT, цифровую паспортизацию объектов и телеметрию. И здесь потенциал экономии затрат насчитывает десятки миллионов рублей на один водоканал. Нужно учитывать, что ИИ бесполезен без данных, а данных по нашей отрасли в городах критически мало, мы на этапе их накопления. Стадия неромантичная, но перепрыгнуть ее нельзя. 

Ну и основное – это наш подход к замене оборудования. Когда меняем насос, задвижку, станцию, мы всегда берем модели с возможностью дистанционного мониторинга и управления и с учетом требований к объектам критической информационной инфраструктуры. Разница в цене небольшая, а цифровой контур потом собирается значительно быстрее. 

Мы не строим цифровизацию отдельным проектом, мы вшиваем ее в обычную производственную или инвестиционную программу. ИТ-решения сегодня призваны обеспечить водоканалам необходимый объем денежных средств, чтобы их можно было направить на реконструкцию изношенных сетей и повышение качества жизни населения.

Дмитрий Говоров, эксперт в области перевозок, генеральный директор «АСТ Плюс»:

Я считаю, что в ближайшие три-пять лет цифровизация серьезно изменит логистику. Речь не об электронном документообороте или автоматизации бухгалтерии – это уже норма. Интереснее технологии, которые принципиально меняют саму организацию перевозок.

Наша компания «АСТ Плюс» занимается негабаритными и тяжеловесными грузами. Это сложный сегмент, в котором каждая перевозка – отдельный инженерный проект. Представьте, что нужно доставить промышленное оборудование массой 150 тонн из порта на завод за тысячи километров. Для этого обследуют маршрут, проверяют мосты, путепроводы, радиусы поворотов и линии электропередачи, оценивают необходимость демонтажа элементов дорожной инфраструктуры, получают разрешения. Значительная часть работы выполняется вручную силами большого количества специалистов и занимает недели, а иногда даже месяцы.

Мы видим потенциал в цифровых двойниках автодорог – моделях дорожной инфраструктуры, которые содержат не только геометрию магистрали, но и данные о мостах, нагрузках, высотных ограничениях, радиусах поворотов и т.д. С помощью искусственного интеллекта система оценит, пройдет ли груз по маршруту. Например, мы загружаем параметры автопоезда с грузом общей массой 200 тонн – система показывает доступные участки, ограничения, какие инженерные мероприятия могут понадобиться и сколько это ориентировочно будет стоить.

В проектной логистике непредвиденное препятствие ведет к дополнительным согласованиям, простою техники, переносу монтажа и серьезным финансовым потерям. 

Сейчас мы разрабатываем это направление. ИИ возьмет на себя обработку больших массивов данных и предварительные расчеты, а ответственные решения останутся за инженерами.

Второе перспективное направление, над которым мы работаем, – цифровой паспорт груза, который в дальнейшем может стать основой цифрового управления всей международной поставкой. Сегодня информация часто существует в виде множества чертежей, документов, таблиц и переписки между производителем, заказчиком, перевозчиком и другими участниками проекта. При передаче груза между звеньями логистической цепочки возникают риски потери данных, ошибок и несогласованности действий.

Мы хотим объединить все сведения в единую цифровую модель, формируемую еще на этапе производства оборудования. В нее включат весогабаритные характеристики, центр тяжести, точки крепления, требования к транспортировке и упаковке и т.д. Паспорт будет сопровождать оборудование от завода до заказчика: на его основе можно будет рассчитывать маршруты, подбирать транспорт, готовить документы, а также контролировать сроки и управлять всей логистической цепочкой.

Ценность для клиента – сохранение достоверной информации на протяжении всей поставки. Это особенно важно при мультимодальных перевозках: через морские терминалы, порты, железную дорогу и автотранспорт. Ошибка даже в несколько сантиметров потребует замены транспорта или изменения маршрута, а иногда сделает вывоз из порта невозможным без дополнительных инженерных мероприятий. Это особенно актуально для нашего направления комплексных поставок промышленного оборудования из Китая в Россию.

При оценке эффективности для нас важны следующие показатели: сокращение времени подготовки маршрутов, снижение количества ошибок при планировании, уменьшение непредвиденных расходов, повышение точности расчета стоимости и сроков доставки. Но главный критерий – возможность выполнять больше сложных проектов без роста числа сотрудников.

Считаю, что в этом и заключается основной потенциал цифровизации: не просто автоматизировать процессы, а изменить саму технологию работы. Сегодня перевозка тяжеловесного оборудования зависит от опыта конкретных специалистов. Наша задача – превратить этот опыт в цифровые данные и масштабируемые технологии. Именно такие решения будут формировать конкурентные преимущества в ближайшие годы. Для заказчика результатом будет точное планирование и снижение рисков непредвиденных расходов.

Александр Айваз, директор по управлению данными «Лемана ПРО»:

На данный момент наша отрасль уже прошла этап цифровизации процессов и сейчас проходит этап цифровизации клиентского пути, а также встраивания искусственного интеллекта в каждое решение. И именно последний этап как в «Лемана ПРО», так и на рынке в целом является основной точкой роста.

Если говорить об ожидаемых изменениях в отрасли в ближайшее время, то можно выделить следующие тенденции. Во-первых, от покупки товара мы постепенно придем к покупке готового решения. Клиент будет покупать не позиции из каталога, а готовый проект. Цифровизация, в свою очередь, позволяет сделать такие решения доступными для широкой аудитории – помогает подобрать нужные товары, составить смету, найти мастера и сделать все в срок. И все это в одном цифровом контуре.

Во-вторых, сейчас необходимые товары клиент все чаще ищет не на сайте, а с помощью ИИ – в поисковом ИИ-ответе, с помощью голосового ИИ-ассистента или текстового ИИ-чата. Компания, которая не представлена в ИИ-выдаче, теряет клиента еще до его перехода на сайт.

В-третьих, омниканальность перестает быть чем-то уникальным. Ожидание клиента сейчас – это непрерывность его пути: нашел товар в приложении, обратился в контакт-центр за помощью, проконсультировался и совершил покупку уже в магазине.На первом месте для нас сейчас стоит развитие технологий генеративного искусственного интеллекта, языковой модели LLM с внешними базами знаний (RAG), а также ИИ-агентов. На втором – развитие классического машинного обучения (ML). Далее – внедрение цифровых двойников и развитие интернета-вещей (IoT).

Таким образом, в первую очередь мы развиваем технологии, которые улучшают клиентский опыт напрямую, затем технологии, которые снимают операционную нагрузку с сотрудников. Развитие всех технологий в компании основано на следующих принципах: единая ИИ-платформа, качественные данные, база знаний, наличие требований по защите данных и контролю качества ответов.

Если говорить о примерах наиболее перспективных проектов, то, на мой взгляд, это технология умного поиска и омниканального ассистента покупок. Например, если клиент отправляет в поисковой запрос на сайте или в мобильном приложении не конкретный артикул товара, а его описание – допустим, «плитка для ванной 10 м²» – или фото товара, то поиск и ассистент понимают, что нужно клиенту, по тексту и фото. Далее они находят товар или его аналог в ассортименте, проверяют комплектацию корзины под тип проекта, предлагают замену при отсутствии позиции и объясняют, зачем добавлен тот или иной товар. Таким образом, клиент, даже не будучи экспертом, получает ответ на вопрос «что нужно купить для ремонта?».

Алексей Оносов, основатель компании «Юнисофт»: 

Горизонт в три-пять лет для полиграфии выглядит куда прозаичнее, чем обещают презентации на форумах. По данным Росстата, рынок полиграфической деятельности в 2025 году сжался на 4,3%, до 350 млрд рублей, зато допечатная подготовка выросла на 10,5%. Деньги уходят из «просто печати» туда, где файл заказчика проверяют и быстро запускают в работу. 

По данным ВШЭ, искусственный интеллект пока применяют лишь 5,2% крупных и средних организаций, а цифровыми двойниками пользуются и вовсе 1-2%. Разрыв огромный. И это, по-моему, лучшая новость для тех, кто научится считать раньше соседей. 

В стратегии сейчас можно выделить три направления, и все они очень простые. Первое: ИИ на предпечатной проверке (префлайт), когда система сама ловит битые шрифты и картинки с низким разрешением. По статистике, проверка сложного макета порой сокращается до пяти раз, а доля возвратов клиенту на переделку падает до 50%. 

Второе направление – датчики на оборудовании, тот самый интернет вещей. 

Третье – цифровой двойник участка, то есть модель расписания, где план загрузки прогоняют до того, как реализовывать его на живых машинах. Кстати, самое ценное, «актив» в типографии – вовсе не печатная машина, а опытный мастер смены, который помнит капризы каждого станка; его знания тоже было бы неплохо оцифровать. Метрики назначаются до старта: время проверки, часы аварийного простоя, доля заказов в срок. Над ними стоит одна цифра: себестоимость типового заказа с учетом переделок.

Почему цифры важны? По некоторым исследованиям, до 44% российских компаний вообще не измеряют эффект от ИИ, и это, если вдуматься, несколько странно. 

Самым перспективным видится сквозной путь заказа: клиент загружает файл и через десять минут видит цену, срок и замечания по макету. Заявку в учетную систему переносит программный робот, RPA, а он может стоить до 1-1,5 млн рублей за процесс и более и оправдан на большом потоке. 

ИИ-агенты для нестандартных заказов вызывают меньше восторга: Gartner ждет, что к концу 2027 года больше 40% таких проектов закроют. Больше всего раздражает желание внедрить все и сразу, а потом полгода разгребать последствия. Звучит скучно? Пусть так, зато через пять лет скучные производства могут начать забирать заказы у тех, кто считает тиражи на калькуляторе.

Российские компании преимущественно держат курс на создание цифровых экосистем как в своем контуре, так и во внешнем, используют инновационные решения для предотвращения рисков и работы на опережение с несоответствиями. Об этом и многом другом поговорим в рамках круглого стола «Цифровизация систем менеджмента: потребности, решения и условия развития» в онлайн-формате, и очно на сессии «Цифровые решения для бизнеса». Обе сессии пройдут 12 ноября.