В условиях фрагментации мировых рынков и нарушения цепочек поставок, включая поставки IT-решений, особое внимание уделяется разработке собственных технологий. Эта стратегия позволяет компаниям минимизировать зависимость от внешних поставщиков и лучше адаптироваться к изменениям внешней среды. Особенно ярко этот тренд проявляется в таких областях, как искусственный интеллект (ИИ), где российские компании демонстрируют уверенный рост и активное внедрение новых решений.
Промышленность накапливает множество данных, которые могут стать ценным ресурсом для различных проектов. На предприятиях накопились огромные массивы «сырых» данных, и одна из задач заключается в том, чтобы оцифровать их таким образом, чтобы это принесло реальную экономическую выгоду производственным процессам. Опыт финансового сектора также оказывает положительное влияние на внедрение цифровых технологий в производственных процессах. Финансовый сектор традиционно был лидером в использовании передовых ИТ-решений и аналитики данных, что позволило ему накопить значительный опыт, который теперь успешно переносится в промышленность.
Однако стоит отметить, что создание и внедрение с ложных систем, таких как ИИ, требует значительных финансовых вложений. Именно поэтому возможность разрабатывать собственные технологии остается привилегией крупных и финансово устойчивых компаний. Примером может служить и компания «Северсталь» — крупный российский металлургический холдинг. В рамках своей цифровой трансформации «Северсталь» активно внедряет решения на основе искусственного интеллекта для оптимизации производства и повышения эффективности.
В частности, компания разработала собственную систему предиктивной аналитики на базе машинного обучения, которая помогает предсказать возможные сбои в работе оборудования. Это позволяет своевременно проводить техническое обслуживание и ремонт, предотвращая простои и снижая затраты на незапланированные остановки производственного процесса. Кроме того, система помогает оптимизировать загрузку мощностей и улучшать качество продукции за счет анализа больших объемов данных в реальном времени.