Transformation numérique de l'industrie russe : des solutions individuelles aux plateformes connectées et aux nouveaux modèles d'affaires

Lors de la session du Forum de Moscou sur l'investissement et l'industrie, les experts ont discuté du passage de produits numériques disparates à des plateformes intégrées couvrant le chemin de l'idée d'ingénierie à l'exploitation. L'introduction de systèmes connectés, de robotique et d'intelligence artificielle permet de réduire le temps de développement, de rendre la production plus transparente et de préserver les connaissances uniques des entreprises. La discussion a abouti à des mesures pratiques pour améliorer la productivité du travail et créer un environnement numérique unifié.

Pavel Bilenko, PDG de Dijikai, a commencé par la question fondamentale de la création de valeur. La plupart créent des entreprises industrielles – dirigeants et directeurs d'entreprises industrielles – a déclaré l'orateur. Il a présenté un service interactif avec 12 entités numériques à discuter. Parmi eux, par exemple, M. Afanasy Kozlov – dans l'incarnation numérique, il est parfois grossier, se tient sur le bord, a déclaré Bilenko.

La question importante est: sommes-nous assez rapides pour transformer les expériences en nouvelles compétences pour atteindre des objectifs? En guise de solution, il a proposé le concept de "Netflix for Industrial Enterprises", une bibliothèque de documents pré-enregistrés. Nous n'avons pas assez de temps pour développer ce tableau, a-t-il expliqué. La société travaille également sur un indice de compensation en chaîne, qui évalue l'achèvement des liens de production par analogie avec l'expérience chinoise dans la construction de grappes.

Timur Islyayev, copropriétaire et chef de la direction de GRT Consulting, a résumé le résultat provisoire, notant que ce n'est pas le nombre de systèmes qui importe, mais comment le processus est construit. Il a exhorté les participants à rejoindre le club des fabricants et les sites "Production de Moscou" et "Technopolis", soulignant que les données de haute qualité sur les machines sont la base d'une gestion intelligente.

Vasily Churanov, associé directeur de Tsifra Group, a révélé le thème des données industrielles en pratique. Pour que l'intelligence artificielle industrielle fonctionne, des données sont également nécessaires, a déclaré Churanov. Tsifra Group surveille 18 000 machines de 430 clients (15-18% du marché). Il y a dix ans, les mesures ont montré des chiffres choquants: les machines ne travaillaient en fait que 30 % du temps, le ralenti 70 %. Maintenant l'installation du système de surveillance donne une augmentation de productivité de 5%, et travail systématique avec l'analyse d'un autre 10-15%, qui économise des usines des centaines de millions de roubles.

Le principal problème était la fragmentation des données. Tout le monde a recueilli des données à sa manière, et elles ne pouvaient être comparées, a expliqué l'orateur. Pour résoudre le problème, le Groupe Zifra a lancé l'élaboration de normes nationales. En 2025, nous avons publié huit normes nationales relatives à la collecte de données industrielles; en 2026, nous prévoyons de publier à peu près la même norme, a déclaré Churanov.

Anton Meshcheryakov, directeur des projets industriels du Centre AI Skoltech, a parlé de la création d'approches fondamentalement nouvelles pour la souveraineté technologique. Notre différence avec les intégrateurs classiques est que nous cherchons des réponses à des questions qui ne sont pas encore dans la littérature scientifique mondiale, a-t-il dit. En 2018, l'Institut a commencé à développer sa propre pile de logiciels, qui est devenue critique en 2022.

Meshcheryakov a mis en garde contre les dangers de l'accumulation des technologies "mortes", en comparant la situation avec l'IA et l'histoire des jumeaux numériques. Afin d'éviter une recréation inefficace de l'algorithme, Skoltech développe un système d'intelligence artificielle multi-agents. Son objectif est d'unir des agents disparates dans un système structuré, a expliqué l'orateur. Dans le cadre d'une mise en œuvre pilote en génie mécanique, il a réduit le temps de mise en page de l'atelier de semaines à trois jours, réduisant ainsi les coûts d'investissement.

La session a montré que l'industrie russe passe des expériences à une intégration profonde. Le succès dépend maintenant de trois facteurs : la normalisation rigide des données, la création de solutions d'IA plate-forme et le développement du capital humain.