Цифровизация в промышленности: в России окупаемость медленнее на 20%

Цифровизация в промышленности: в России окупаемость медленнее на 20%

Цифровизация в промышленности: в России окупаемость медленнее на 20%

Согласно исследованию компании Рексофт, посвящённому окупаемости инвестиций в цифровые технологии в нефтяной, нефтехимической и горно-металлургической отраслях, в России срок возврата инвестиций в среднем на 20% длиннее, чем в мире — при прочих равных условиях.

Такое отставание, как отмечают аналитики, связано в первую очередь с удалённым расположением большинства нефтегазовых месторождений, а также с высокими затратами на внутреннюю разработку программных продуктов в отрасли.

В то же время в горно-металлургической отрасли России ситуация противоположная: здесь сроки окупаемости цифровых решений, наоборот, оказались существенно короче, чем у зарубежных компаний. В Рексофт пояснили это быстрым эффектом от внедрения «точечных» цифровых технологий.

Среди решений с наиболее коротким сроком окупаемости эксперты выделили технологии на базе искусственного интеллекта — цифровых помощников, предиктивную аналитику, 3D-печать для техобслуживания и ремонта, роботизацию бизнес-процессов (RPA), компьютерное зрение, первичную диспетчеризацию в системах цехового управления (особенно в горнодобывающей и нефтехимической сферах), а также применение недорогих промышленных роботов и цифровых двойников в нефтяной отрасли. Отдельно в исследовании отмечено перспективное развитие промышленных беспилотников, которое ожидается после снятия ограничений и стабилизации внешней обстановки.

В то же время ведущие зарубежные компании делают ставку на масштабные проекты по автоматизации полного производственного цикла с длительным сроком окупаемости — 4 года и более. По оценке экспертов, в абсолютных цифрах такие комплексные решения могут принести в 20 раз больше экономического эффекта за 10 лет по сравнению с точечными внедрениями. Российским горно-металлургическим предприятиям, по мнению Рексофт, в перспективе также стоит ориентироваться на стратегические цифровые трансформации.

В комментарии для «Коммерсанта» директор департамента стратегии холдинга Т1 Кирилл Чебунин отметил, что внедрение ИИ-технологий в нефтегазе и ГМК пока идёт неравномерно. По его словам, в приоритете у компаний остаются базовые задачи автоматизации — замена ПАК и ПО на критически важных объектах инфраструктуры.

По мнению директора департамента цифровой трансформации ГК Sofline Максима Егорова, одним из ключевых сдерживающих факторов является отсутствие чёткой нормативной базы, особенно на объектах, подпадающих под регулирование как критическая инфраструктура. При этом на рынке уже доступны зрелые решения, внедрение которых может дать ощутимый результат.

Руководитель отраслевых проектов компании «Уралэнерготел» Тимофей Носов указал на нехватку кадров, низкий уровень цифровой грамотности персонала и высокую стоимость цифровых проектов как основные барьеры для их развития.

«Ограниченность ресурсов, завышенные ожидания топ-менеджмента от цифровизации, высокая ключевая ставка и внешнеполитическая нестабильность требуют от российских компаний максимально рационального подхода к инвестициям в ИТ. За последние два года предприятия всё чаще ориентируются на проекты, обеспечивающие быстрый эффект. Однако важно помнить, что комплексные цифровые решения дают в разы больше экономической отдачи», — прокомментировал результаты исследования генеральный директор Рексофт Консалтинг Андрей Скорочкин.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru