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.

Mozilla закрыла 423 уязвимости в Firefox, найденные с помощью ИИ

Mozilla рассказала о результатах нового ИИ-подхода к поиску уязвимостей в Firefox. С помощью продвинутых моделей, включая Claude Mythos Preview и Claude Opus, разработчики нашли и уже исправили 423 скрытые проблемы в безопасности.

Главное отличие от ранних ИИ-аудитов в том, что система не просто генерировала подозрительные отчёты, а встраивалась в существующую фаззинг-инфраструктуру Firefox.

ИИ запускался в нескольких виртуальных машинах, проверял гипотезы, отсекал невоспроизводимые находки и создавал демонстрационный эксплойт (proof-of-concept) для реальных багов.

В итоге модели смогли найти ошибки, которые годами проходили мимо традиционных инструментов. Среди примеров есть 15-летняя проблема в HTML-элементе legend, 20-летняя уязвимость в XSLT, а также баги в обработке HTML-таблиц, WebAssembly, IndexedDB, WebTransport и HTTPS.

 

Часть находок была серьёзной: Use-After-Free, повреждение памяти, состояние гонки (race condition) через IPC и обходы песочницы для сторонних библиотек. То есть ИИ искал не только простые сбои, а довольно сложные цепочки, где нужно понимать устройство браузерного движка.

При этом Mozilla отмечает и обратную сторону: модели не смогли обойти некоторые уже внедрённые защитные механизмы Firefox. Например, архитектурные изменения с заморозкой прототипов по умолчанию помогли отбить попытки атак.

Закрытие такого объёма багов потребовало участия более 100 разработчиков и ревьюеров. Патчи вошли в недавние обновления Firefox, включая версии 149.0.2, 150.0.1 и 150.0.2.

Теперь Mozilla планирует встроить ИИ-анализ прямо в систему непрерывной интеграции. Идея в том, чтобы проверять не только существующий код, но и новые патчи ещё до их попадания в релиз.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru