11 апреля 2025 года на конференции «Практики цифровизации: применение методик повышения эффективности производства» директор ООО «Предикта» Алексей Митиогло выступил с докладом о предиктивной аналитике и перспективах технологического лидерства в российской промышленности.
В докладе была обозначена критическая важность предиктивного обслуживания (PdM) для цифровой трансформации промышленных предприятий. Он подчеркнул, что развитие этого направления основано на двух технологических тенденциях: постоянном росте вычислительной мощности согласно закону Мура и экспоненциальном развитии AI-приложений при снижении их стоимости.
Особое внимание уделено роли датчиков в системах предиктивного обслуживания. По аналогии с человеческой сенсорной системой, промышленное оборудование нуждается в разнообразных "рецепторах" для точной интерпретации своего состояния и процессов. Чем больше данных поступает от датчиков, тем точнее искусственный интеллект может оценить состояние оборудования.
Алексей Михайлович представил экономический потенциал внедрения PdM в России. Суммарная выручка 70 крупнейших предприятий составляет более 65 триллионов рублей, а расходы на обслуживание и ремонты — около 6 триллионов рублей ежегодно. Внедрение систем PdM может принести экономию до 600 миллиардов рублей, а с учетом увеличения времени работы оборудования и снижения расходов на новое оборудование совокупный годовой эффект для экономики может превысить 1 триллион рублей.
Так же было отмечено, что за последние 10 лет предиктивная аналитика прошла путь от нишевого продукта до обязательного компонента современного производства, с ростом объема рынка с $1.5 миллиарда в 2016 году до прогнозируемых $28.2 миллиарда к 2026 году.
Модели развития технологий
Ключевым тезисом выступления стало сравнение двух моделей развития технологий: «каждый за себя» и «строим вместе». Было подчеркнуто, что первая модель приводит к псевдоконкуренции между разработчиками и высоким ценам на оборудование из-за малых объемов производства. Вторая модель, напротив, позволяет минимизировать затраты за счет унификации и больших объемов производства, создавая единую технологическую платформу с непрерывными улучшениями для всей отрасли.
Пример эффективной коллаборации
В качестве примера эффективной коллаборации был приведен опыт немецкого автопрома, где пять крупнейших производителей автомобилей объединились для совместного заказа разработки координатного робота у компании KUKA, что позволило каждой компании сэкономить значительные средства и поддержать развитие технологического лидера.
Концепция стратегического партнерства
В завершение была представлена концепция стратегического партнерства с преимуществами в виде широкого ассортимента IoT-устройств на единой технологической платформе, экономии затрат за счет объема производства, команды OEM-разработчиков и надежного промышленного партнера.
