StolicaMedia, 26 марта. Институт статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ оценил текущий и перспективный спрос организаций машиностроения на цифровые технологии и решения, способствующие автоматизации процессов производства, а также общей цифровой трансформации отрасли.
На второе место по востребованности у организаций машиностроительного комплекса вышли системы цифрового проектирования и моделирования: их применяют более чем на половине предприятий; еще выше их доля среди производителей автотранспортных средств (59%).
Повсеместно данные системы в целом по отрасли используют 30% компаний, а 19% — в ограниченном режиме с планами на расширение. Третью позицию занимают системы автоматизации производственных процессов, уже внедренные почти на половине предприятий, а в широком контуре — почти у каждого четвертого (23%).
Замыкают топ-5 по уровню распространенности технологии Интернета вещей (IoT) и аддитивные установки (3D-печать): их используют суммарно 36% и 28% обследованных организаций соответственно. Максимальный уровень их распространения зафиксирован среди производителей компьютеров, электронных и оптических изделий (41% и 40% соответственно).
Среди всех рассмотренных цифровых решений наименее востребованы на предприятиях машиностроения технологии больших данных, цифровые двойники и беспилотные системы (их используют 16%, 12% и 7% обследованных организаций соответственно). Между тем первые две технологии из данной триады имеют довольно высокий потенциал распространения: по 4% обследованных организаций в ближайшие три года планируют их внедрение и еще около трети в каждом случае считают применение этих цифровых решений перспективным для своих задач.
Как показали результаты обследования, в настоящее время небольшой круг предприятий машиностроения использует технологии искусственного интеллекта (ИИ), среди которых наиболее востребованы решения для обработки визуальных данных, включая компьютерное зрение (их внедрили 14% опрошенных), а наименее — ИИ-агенты (3%). При этом порядка трети организаций имеют среднесрочные планы по внедрению ИИ-технологий или видят большую перспективность данных решений.
Трансформация бизнес-процессов под влиянием цифровых технологий
Главные эффекты от внедрения цифровых технологий в 2022–2024 гг. организации машиностроения связывают с операционным уровнем — обновление затронуло преимущественно производство (23%) и администрирование (22%)
В ближайшие три года (с 2025 по 2027 гг.) обследованные предприятия прогнозируют существенный рост темпов трансформации бизнес-процессов под влиянием цифровых технологий, при этом ее фокус может сместиться на управленческий уровень. В приоритеты выходят стратегическое планирование и управление (изменений в этой сфере ожидают 32% компаний) и администрирование (31%). В производстве (30%) сохранится высокая интенсивность цифрового обновления. Рост интереса к автоматизации логистики (до 26%) указывает на стремление предприятий отрасли к глубокой оптимизации ресурсных потоков.
Наименьшие ожидания касаются трансформации разработки (НИОКР, проектирование и др.) и процессов маркетинга и рекламы (22% и 20% соответственно).
Сдерживающие факторы цифровой трансформации
Среди барьеров внедрения цифровых технологий доминируют ресурсные и инфраструктурные ограничения. Основным препятствием является нехватка свободных средств: о дефиците бюджета на модернизацию, обновление технологий и развитие инфраструктуры сообщили 57% обследованных организаций.
Существенным вызовом остается необходимость адаптации технологий под специфику предприятий (50%) и сложность интеграции новых решений в существующие технологические контуры (45%). Значительное число организаций (46%) указало на длительные сроки окупаемости проектов по модернизации оборудования, инфраструктуры и внедрения новых цифровых технологий.
Источники: расчеты ИСИЭЗ НИУ ВШЭ по результатам обследования в рамках Мониторинга цифровой трансформации бизнеса; результаты проекта "Мониторинг технологий искусственного интеллекта и цифровой трансформации экономики и общества" тематического плана научно-исследовательских работ, предусмотренных Государственным заданием НИУ ВШЭ.
