Информационное обеспечение производственных процессов в условиях цифровой трансформации: вызовы, решения и перспективы для российской промышленности

В 2024 году российские компании увеличили свои затраты на цифровизацию на ошеломляющие 29,5%, достигнув отметки в 5,24 трлн рублей. Эта цифра не просто свидетельствует о растущем интересе к новым технологиям, но и указывает на глубокое понимание того, что информационное обеспечение перестало быть второстепенной функцией, превратившись в критически важный фактор конкурентоспособности и выживания в современном промышленном ландшафте. И что из этого следует? Инвестиции в цифровую трансформацию – это уже не опция, а императив для сохранения рыночных позиций и роста в долгосрочной перспективе.

Управление производством в XXI веке — это сложное балансирование между постоянно меняющимися рыночными требованиями, глобальной конкуренцией и необходимостью оптимизации внутренних ресурсов. В этом контексте информационное обеспечение становится не просто поддержкой, а ядром операционной деятельности, пронизывающим каждый этап производственного цикла. С появлением концепции Индустрии 4.0 и стремительной цифровой трансформации, традиционные подходы к управлению информацией оказываются недостаточными. Предприятия сталкиваются с беспрецедентными вызовами и одновременно открывают для себя новые горизонты для повышения эффективности, сокращения издержек и создания инновационных продуктов. Какой важный нюанс здесь упускается? Успешная трансформация требует не только внедрения технологий, но и глубокого изменения корпоративной культуры и готовности к пересмотру устоявшихся бизнес-процессов.

Настоящее исследование ставит своей целью всесторонний и углубленный академический анализ информационного обеспечения производственных процессов, с особым акцентом на специфику российской промышленности в условиях Индустрии 4.0 и цифровой трансформации. Для достижения этой цели предстоит решить следующие задачи:

• Раскрыть теоретические основы информационного обеспечения, Индустрии 4.0 и цифровой трансформации.
• Проанализировать современные вызовы и технологические тренды, включая Промышленный Интернет вещей, искусственный интеллект и цифровые двойники, а также особенности импортозамещения в России.
• Представить классификацию и функционал ключевых информационных систем для комплексной поддержки производства (ERP, MES, SCM, IIoT-платформы).
• Рассмотреть эффективные методологии и инструменты оптимизации информационных потоков и принятия решений, включая картирование потока создания ценности, предиктивную аналитику и процессный майнинг.
• Оценить трансформационное влияние больших данных и искусственного интеллекта на производственные процессы и логистику.
• Проанализировать экономическую целесообразность, вызовы и критические факторы успеха внедрения информационных систем.
• Привести практические примеры и кейс-стади внедрения информационных систем и цифровой трансформации в российской промышленности.

Структура работы организована таким образом, чтобы последовательно раскрыть заявленные темы, переходя от общих теоретических концепций к конкретным технологическим решениям, методологиям и, наконец, к практическим кейсам и экономическим аспектам. Методологическая база исследования опирается на системный анализ, сравнительный анализ, статистический анализ и методы кейс-стади, используя актуальные данные из научных статей, отраслевых отчетов и официальных публикаций.

Теоретические основы информационного обеспечения и цифровая трансформация

Понятие и сущность информационного обеспечения производственных процессов

В современном мире, где скорость изменений определяет успех, информационное обеспечение (ИО) перестало быть просто вспомогательной функцией и превратилось в жизненно важную систему, поддерживающую всю структуру организации. По своей сути, ИО – это комплексный процесс обработки, передачи и хранения данных, жизненно необходимых для бесперебойной работы любого предприятия. Оно охватывает совокупность процессов сбора, обработки, хранения, анализа и выдачи информации, которая требуется как для управленческой деятельности, и для непосредственного хода технологических процессов.

Для более глубокого понимания важно различать ключевые термины:

• Информация – это трансформация объема и структуры знаний в определенной предметной области (будь то лица, объекты, события или процессы), которая воспринимается системой – человеком, организационной структурой или автоматизированной информационной системой – независимо от ее формы или способа представления.
• Данные – это конкретная, структурированная форма представления информации, являющаяся ее подмножеством, определяемым целями и задачами сбора и обработки. Иными словами, данные – это «сырье», из которого путем обработки и анализа извлекается ценная информация.
• Документ – это формализованное информационное сообщение, зафиксированное на бланке установленной формы и обладающее юридической силой. Документы служат важным каналом передачи и хранения информации, обеспечивая ее достоверность и юридическую значимость.

Основным средством и инструментом для решения задач информационного обеспечения являются информационные системы (ИС). Их задача – не просто хранить данные, но и обеспечивать своевременное предоставление объективной, достоверной, исчерпывающей и актуальной информации о состоянии производственной деятельности предприятия и его внешнего окружения.

На любом этапе производственного процесса – от подготовки к производству, через его непосредственное осуществление и до контроля качества – непрерывно осуществляется сбор, запрос, поиск, хранение, переработка, преобразование, передача и использование информации. Например, на этапе подготовки производства ИО включает данные о заказах, спецификациях, ресурсах. В ходе производственного процесса – информацию о текущем состоянии оборудования, ходе выполнения операций, качестве промежуточных продуктов. А на этапе контроля качества – данные о дефектах, соответствие стандартам, обратную связь от потребителей. Без эффективного информационного обеспечения невозможно принимать обоснованные решения, оперативно реагировать на изменения и поддерживать конкурентоспособность предприятия.

Концепция Индустрии 4.0 и ее влияние на производство

Если оглянуться на историю промышленной революции, можно увидеть, как каждый новый виток технологического развития кардинально менял облик производства. Первая промышленная революция принесла механизацию, вторая – массовое производство и электричество, третья – автоматизацию и компьютеры. Сегодня мы являемся свидетелями четвертой промышленной революции, известной как Индустрия 4.0. Эта концепция зародилась в Германии в 2011 году как один из 10 проектов государственной Hi-Tech стратегии, описывающей умное производство (Smart Manufacturing). С тех пор она стала глобальным трендом, популяризированным Клаусом Швабом в его книге «Четвертая промышленная революция» (2016).

В широком смысле, Индустрия 4.0 характеризует текущий тренд развития автоматизации и обмена данными, который включает в себя:

• Киберфизические системы (КПС): Это интеграция вычислительных и физических процессов, где программное обеспечение и сети мониторят и контролируют физические процессы, в режиме реального времени взаимодействуя с ними.
• Интернет вещей (ИВ): Сеть физических объектов, оснащенных датчиками, программным обеспечением и другими технологиями, которые позволяют им подключаться и обмениваться данными с другими устройствами и системами через Интернет.
• Облачные вычисления (Cloud Computing): Доставка вычислительных услуг (серверов, хранения, баз данных, сетей, программного обеспечения, аналитики и интеллекта) через Интернет, предлагающая гибкие ресурсы и экономию на масштабе.

Индустрия 4.0 представляет собой новый уровень организации производства и управления цепочкой создания стоимости на протяжении всего жизненного цикла выпускаемой продукции. Ее влияние на производство проявляется в нескольких ключевых аспектах:

1. Повышение эффективности и производительности: За счет автоматизации, оптимизации процессов и принятия решений на основе данных.
2. Гибкость производства: Способность быстро адаптироваться к изменениям спроса и выпускать персонализированную продукцию.
3. Создание «умных фабрик»: Производственные системы, которые могут самостоятельно организовывать, контролировать и оптимизировать свои процессы.
4. Управление ресурсами: Индустрия 4.0 направлена на решение таких проблем, как ресурсо- и энергоэффективность, что становится особенно актуальным в условиях растущих экологических требований и стоимости ресурсов.
5. Новые бизнес-модели: Открываются возможности для создания новых услуг и продуктов, основанных на данных и персонализации.

Таким образом, Индустрия 4.0 – это не просто набор технологий, а всеобъемлющая концепция, которая переопределяет саму природу производственных процессов, делая их более интеллектуальными, автономными и эффективными за счет глубокой интеграции информационных и физических систем. Именно эта синергия и позволяет говорить о цифровой трансформации как драйвере инноваций.

Цифровая трансформация как драйвер инноваций в промышленности

Если Индустрия 4.0 описывает глобальный технологический сдвиг, то цифровая трансформация бизнеса – это его практическое воплощение на уровне конкретных компаний и отраслей. Это массовое внедрение цифровых технологий в производственные и бизнес-процессы, результатом которого является кратное повышение эффективности производства и продаж, сокращение затрат, создание «умных» продуктов и максимально быстрая, индивидуализированная коммуникация с клиентом.

Цифровая трансформация – это не просто автоматизация существующих процессов, это качественные изменения в бизнес-процессах или способах осуществления экономической деятельности (бизнес-моделях), приводящие к значительным социально-экономическим эффектам. Она представляет собой новый этап формирования цифровой экономики, объединяя планы развития отдельных технологий с их конкретными приложениями.

Предпосылкой для этого масштабного процесса является достижение прежних этапов научно-технического прогресса: цифровая трансформация производственных систем опирается на результаты механизации труда и предшествующей ей автоматизации производств. Цифровизация всех сфер промышленности является главным условием экономического роста и конкурентоспособности промышленного производства.

В России цифровая трансформация набирает обороты, что подтверждается впечатляющими статистическими данными:

• В 2024 году затраты российских компаний на цифровизацию выросли на 29,5%, достигнув 5,24 трлн рублей (по данным исследования ИТ-холдинга Т1, охватывающего более 261 тыс. организаций). Это демонстрирует не просто рост, а акселерацию инвестиций в цифровые технологии.
• Потенциальный экономический эффект от цифровизации экономики России может увеличить ВВП страны к 2025 году на 4,1–8,9 трлн рублей (в ценах 2015 года), что составит от 19% до 34% общего ожидаемого роста ВВП. К 2030 году вклад цифровой экономики в ВВП России, по прогнозам, достигнет 5-6%.
• Внедрение аналитических платформ для повышения эффективности производства позволяет снизить операционные расходы на 5–7%.
• 68% компаний, внедривших технологии искусственного интеллекта (ИИ), улучшили свои финансовые показатели, в частности EBITDA, в таких сферах как e-commerce, банкинг, страхование, медиа и ИТ.

Эти данные убедительно показывают, что главными активами компании в условиях цифровой трансформации становятся не станки и кирпичи, а данные и люди, способные этими данными эффективно управлять. Цифровая трансформация — это не модное веяние, а стратегическая необходимость, определяющая будущее промышленности и экономики в целом. Что же это означает для сотрудников и руководителей? Это сигнал к переосмыслению роли каждого специалиста, активному освоению новых компетенций и формированию культуры непрерывного обучения.

Современные вызовы и технологические тренды в информационном обеспечении производства

Ключевые компоненты Индустрии 4.0 и их роль в информационном обеспечении

Концепция «Индустрия 4.0» не только ставит перед промышленностью новые горизонты, но и формирует ряд вызовов, которые требуют фундаментального переосмысления подходов к информационному обеспечению. Она направлена на решение таких глобальных проблем, как ресурсо- и энергоэффективность, развитие городского производства, учет социальных потребностей и демографических изменений, что невозможно без глубокой технологической трансформации.

Ключевыми компонентами, лежащими в основе Индустрии 4.0 и играющими решающую роль в информационном обеспечении, являются:

• Промышленный Интернет вещей (IIoT): Это специализированная часть ИВ, ориентированная на промышленное применение. IIoT объединяет датчики, контроллеры, исполнительные механизмы и программное обеспечение для сбора и обмена данными в промышленных условиях. Развитие технологий сбора, обработки и использования данных является одним из центральных технологических направлений, обеспечивающих принятие обоснованных решений в Индустрии 4.0. Прогнозировалось, что размер мирового рынка IIoT достиг 263 млрд долларов к 2027 году. В России также наблюдается стремительный рост: объем отечественного рынка IIoT оценивается в 70-100 млрд рублей и демонстрирует стабильный ежегодный рост на 5-10%. Потенциальный экономический эффект от IIoT для экономики России оценивается в 5,5 трлн рублей. К 2025 году объем российского рынка Интернета вещей (IoT) составит 237 млрд рублей, а количество подключенных устройств превысит 145 млн.
• Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО): Эти технологии позволяют анализировать огромные объемы данных, выявлять скрытые закономерности, прогнозировать события и автоматизировать принятие решений. ИИ становится ключевым элементом промышленной автоматизации. В 2023 году 25% промышленных компаний уже применяли ИИ, еще 30% планировали его внедрение в ближайшие три года. Глобальный рынок ИИ в производстве достиг 3,2 млрд долларов в 2023 году и, по прогнозам, вырастет до 20 млрд долларов к 2028 году. Компании, использующие ИИ, показывают результаты на 12% лучше, чем их конкуренты. Применение ИИ в промышленности позволяет автоматизировать рутинные задачи, повышать производительность, снижать человеческие ошибки, прогнозировать поломки оборудования, оптимизировать снабжение и логистику, а также улучшать контроль качества с помощью компьютерного зрения. Пример: на заводе «Русский продукт» внедрение системы автоматизации на базе ПО SuperSCADA с ИИ позволило получать предиктивную аналитику и снизить влияние человеческого фактора.
• Большие данные (Big Data): Потоки информации, генерируемые IIoT-устройствами, ERP-системами, MES-системами и другими источниками, требуют специальных подходов к хранению, обработке и анализу.
• Облачные вычисления: Предоставляют гибкую и масштабируемую инфраструктуру для хранения и обработки больших данных, а также для размещения ИИ-приложений.
• Аддитивное производство (3D-печать): Позволяет быстро создавать прототипы и кастомизированные изделия, что требует тесной интеграции с информационными системами проектирования и управления.
• Кибербезопасность: С ростом взаимосвязанности систем возрастает и риск кибератак, что делает защиту информации одним из приоритетных направлений.
• Интеграционные системы и моделирование: Обеспечивают бесшовное взаимодействие различных компонентов Индустрии 4.0.

Минпромторг РФ активно участвует в этом процессе, утвердив план стандартизации для «Индустрии 4.0», включающий Промышленный интернет вещей, Умное производство и цифровые фабрики, Киберфизические си��темы, Виртуальную и дополненную реальность, Цифровое представление характеристик материалов. Это свидетельствует о стратегическом подходе к развитию цифровой промышленности в стране. А что же это значит для конкретных предприятий, не имеющих столь обширных ресурсов? Это подчеркивает необходимость поэтапной, но целенаправленной модернизации, начиная с наиболее критичных участков.

Цифровые двойники и киберфизические системы

Одним из наиболее трансформирующих трендов Индустрии 4.0 является интеграция физического и цифрового миров, которая наиболее ярко проявляется в концепциях цифровых двойников и киберфизических систем.

Цифровой двойник (Digital Twin) — это не просто 3D-модель, а динамическая виртуальная копия физического объекта, процесса, системы или окружения, которая постоянно обновляется данными в реальном времени. Согласно стандарту ISO 23247, цифровой двойник определяется как цифровая модель конкретного физического элемента или процесса с подключениями к данным, которая обеспечивает конвергенцию между физическим и виртуальным состояниями с соответствующей скоростью синхронизации.

Значение цифровых двойников для информационного обеспечения производства огромно:

1. Предиктивный анализ и мониторинг: Цифровые двойники позволяют достичь повышения эффективности производственных процессов за счёт постоянного мониторинга состояния оборудования и предиктивного анализа. Это ведёт к снижению непредвиденных простоев и оптимизации расхода ресурсов. В связке с ИИ, цифровые двойники используются для предиктивного обслуживания оборудования, позволяя автоматизировать мониторинг и диагностику, прогнозировать поломки и отказы, что сокращает время простоев и предотвращает незапланированные остановки.
2. Оптимизация и моделирование: Имитационное моделирование с помощью цифровых двойников может быть использовано для моделирования различных сценариев, анализа данных и совершенствования операций без необходимости приостановки настоящего производства. Это позволяет тестировать изменения, оптимизировать параметры и предсказывать результаты до их фактической реализации.
3. Повышение безопасности: Цифровые двойники способствуют повышению безопасности производственных процессов, позволяя моделировать аварийные ситуации и отрабатывать алгоритмы действий персонала в виртуальной среде, минимизируя риски для реального производства.

Архитектура интеграции для цифровых двойников является критически важным аспектом их успешного внедрения и включает несколько уровней:

• Уровень полевых устройств: Датчики, программируемые логические контроллеры (ПЛК), исполнительные механизмы, собирающие данные о физическом объекте.
• Промышленные сети: Протоколы, такие как Profinet, EtherNet/IP, обеспечивающие передачу данных от устройств.
• SCADA/MES-системы: Сбор и первичная обработка данных, управление операциями на уровне цеха.
• Уровень цифрового двойника: Здесь происходит моделирование, аналитика, визуализация, интеграция с ИИ-алгоритмами.
• Корпоративные системы (ERP, CRM): Интеграция с верхним уровнем управления для стратегического планирования и принятия решений.

Такая многоуровневая интеграция позволяет создать единую, прозрачную и интеллектуальную среду управления производством, где физический мир постоянно отражается и анализируется в цифровом пространстве. Разве не удивительно, как виртуальная копия способна спасти реальное производство от серьезных проблем?

ИТ-тренды и вызовы в России: импортозамещение и государственная поддержка

Российский ИТ-рынок переживает период бурной трансформации, где доминирующим драйвером выступает политика импортозамещения. С одной стороны, это создает уникальные возможности для развития отечественных ИТ-решений; с другой — порождает ряд специфических вызовов.

Государственная поддержка и стимулирование:

• Национальный проект «Экономика данных и цифровая трансформация государства»: Запланированный на период с 2025 по 2030 годы, этот проект предусматривает масштабное финансирование в размере 2,3 трлн рублей, из которых 996,5 млрд рублей выделяются из федерального бюджета, а 1,3 трлн рублей — из внебюджетных источников. Это колоссальные инвестиции, направленные на развитие цифровой инфраструктуры, платформ в социальной сфере, искусственного интеллекта и цифрового государственного управления. Только на 2025 год запланировано выделение более 90 млрд рублей на различные федеральные проекты в рамках нацпроекта.
• Требования к госкомпаниям и КИИ: К 2025 году все госкомпании будут обязаны перейти на отечественные операционные системы. Кроме того, ожидается ужесточение требований к субъектам критической информационной инфраструктуры (КИИ) в промышленности, обязывающее их переходить на российское оборудование. На данный момент только 20% субъектов КИИ в промышленности выполняют эти требования.
• Рост рынка ПО: Объем российского рынка разработки программного обеспечения достиг 4,97 трлн рублей в 2024 году, демонстрируя впечатляющий рост на 40% год к году. Количество решений в реестре отечественного ПО превысило 25 тысяч. За три квартала 2024 года в ИТ-отрасли России было занято почти 1 млн специалистов.

Ключевые ИТ-тренды в России на 2025 год:

• Облачные технологии: Прочно вошли в арсенал госсектора, финансовых организаций и производственных компаний. Развиваются гибридные и мультиоблачные инфраструктуры. Рынок облачных технологий в России к 2028 году вырастет почти в три раза, до 463,8 млрд рублей, при этом 72% российских компаний уже так или иначе используют облака.
• Искусственный интеллект и машинное обучение: Активно внедряется в корпоративный софт и государственные сервисы, с использованием NLP, предиктивной аналитики, компьютерного зрения и интеллектуальной автоматизации. Уровень внедрения ИИ в приоритетных направлениях экономики России составляет 31,5%. 50% крупных российских организаций уже используют ИИ, и 80,9% ИИ-решений в российском производстве были созданы или значительно модифицированы отечественными разработчиками в 2023 году.
• Цифровые двойники, low-code/no-code, XaaS: Эти тренды активно развиваются, предлагая новые подходы к разработке и эксплуатации ИТ-решений.

Вызовы и проблемы импортозамещения:
Несмотря на активное развитие, российские ИТ-решения сталкиваются с серьезными трудностями:

• Функционал и качество: Российские решения часто уступают зарубежным аналогам по гибкости, масштабируемости, интерфейсам, качеству технической поддержки и наличию развитой экосистемы сторонних разработчиков. ИТ-специалисты отмечают проблемы с обучением клиентов (33%), качеством документации (22%) и работой технической поддержки (18%).
• Совместимость: 62% крупнейших российских компаний сталкиваются с трудностями при переходе на отечественное ПО из-за проблем совместимости с зарубежными программами.
• Стоимость: В условиях отсутствия эффекта масштаба и конкуренции российские продукты зачастую оказываются дороже зарубежных аналогов. Хотя начальная стоимость некоторых российских ERP-систем для малого бизнеса может быть доступной (50–100 тыс. рублей), общие затраты на внедрение и обслуживание, особенно с учетом кастомизации специфических производственных процессов, могут быть очень высокими, увеличивая затраты на 20–30%.
• Готовность оборудования: Значительная часть технологического оборудования российских промышленных предприятий (до 45% машин старше 10–30 лет, износ станочного парка более 70%, в энергетике — 50% износа и 65% оборудования советских годов) не способна передавать данные цифровым системам, что является серьезным препятствием для создания цифрового образа производственных процессов и цифровой трансформации в целом. Исследование 2023 года отмечает слабую готовность отечественной производственной системы к цифровой трансформации.

Таким образом, хотя Россия активно инвестирует в цифровую трансформацию и импортозамещение, успех этих инициатив будет зависеть от способности отечественных разработчиков решать существующие технологические и инфраструктурные проблемы, а также от готовности предприятий к глубоким организационным изменениям.

Основные информационные системы для комплексной поддержки производственных процессов

В современном промышленном ландшафте, формируемом принципами Индустрии 4.0, ключевую роль в обеспечении эффективного и бесперебойного производственного процесса играют интегрированные информационные системы, которые, по сути, представляют собой «цифровой хребет» предприятия, обеспечивая не только сбор и хранение данных, но и их интеллектуальную обработку для принятия обоснованных управленческих решений. Рассмотрим основные типы таких систем.

Системы планирования ресурсов предприятия (ERP)

ERP (Enterprise Resource Planning), или планирование ресурсов предприятия, — это не просто программное обеспечение, а целостная организационная стратегия, направленная на интеграцию всех ключевых бизнес-процессов компании. Она объединяет производство и операции, управление трудовыми ресурсами, финансовый менеджмент и управление активами, ориентируясь на непрерывную балансировку и оптимизацию ресурсов предприятия.

По своей сути, ERP-системы представляют собой мощные информационные платформы, предназначенные для управления и автоматизации широкого спектра бизнес-процессов: от производства и продаж до логистики, бухгалтерии, управления персоналом и других операционных задач. Главное стратегическое значение ERP заключается в создании единого информационного пространства, которое позволяет всем отделам и функциям предприятия работать с актуальными и согласованными данными.

Ключевые функциональные возможности ERP-систем включают:

• Управление производством: Планирование мощностей, расписание производства, контроль качества, управление запасами сырья и готовой продукции.
• Финансовый менеджмент: Учет, бюджетирование, управление дебиторской и кредиторской задолженностью, отчетность.
• Управление человеческими ресурсами: Учет кадров, расчет заработной платы, управление отпусками и обучением.
• Управление продажами и маркетингом: Обработка заказов, управление взаимоотношениями с клиентами (CRM), анализ рынка.
• Управление закупками и запасами: Планирование закупок, управление поставщиками, оптимизация складских запасов.

Создание единого хранилища информации в рамках ERP-системы не только повышает прозрачность и оперативность, но и значительно уменьшает риск утечки конфиденциальных данных. Это достигается за счет настройки многоуровневых доступов и защиты сведений на надежных серверах, обеспечивая таким образом информационную безопасность предприятия. ERP-системы служат фундаментом для построения всей цифровой инфраструктуры, позволяя руководству принимать стратегические решения на основе всеобъемлющей и актуальной информации.

Системы управления производственными процессами (MES)

Если ERP-системы оперируют на стратегическом уровне предприятия, то MES (Manufacturing Execution System), или система управления производственными процессами, спускается на уровень цеха и производственных линий. Это специализированное прикладное программное обеспечение, разработанное для решения задач синхронизации, координации, анализа и оптимизации выпуска продукции в рамках конкретного производства.

MES-системы являются связующим звеном между системами верхнего уровня, такими как ERP, и нижним уровнем управления технологическими процессами (SCADA, АСУ ТП). Их основная задача — обеспечить эффективное выполнение производственных операций в режиме реального времени.

Ключевые функции MES-систем охватывают широкий спектр задач:

• Оперативное планирование и диспетчеризация: Управление производственными заказами, загрузка оборудования, формирование расписаний работ.
• Управление ресурсами: Отслеживание материалов, персонала, оборудования и инструментов.
• Сбор данных: Автоматический сбор данных с оборудования и датчиков в реальном времени.
• Управление качеством: Контроль качества на всех этапах производства, регистрация дефектов и отклонений.
• Анализ производительности: Мониторинг ключевых показателей эффективности (KPI) оборудования и процессов.
• Управление техобслуживанием: Планирование и отслеживание ремонтных работ, предиктивное обслуживание.
• Управление персоналом: Отслеживание квалификации, задач и производительности работников.

Международная ассоциация производителей и пользователей систем управления производством (MESA International) внесла значительный вклад в стандартизацию MES-систем, определив модель MESA-11 в 1994 году и модель c-MES в 2004 году. Эти модели дополняют другие важные стандарты управления производством, такие как ISA-95 (интеграция корпоративных и управляющих систем) и ISA-88 (управление пакетными процессами), обеспечивая унифицированный подход к проектированию и внедрению MES-решений.

Внедрение MES-системы позволяет координировать, оптимизировать, анализировать и автоматизировать процесс изготовления продуктов, улучшая качество реализации множества мероприятий, от планирования и диспетчеризации до техобслуживания и кадрового дела, что в конечном итоге приводит к повышению операционной эффективности и сокращению производственных издержек.

Системы управления цепочками поставок (SCM)

Помимо внутренних производственных процессов, критически важным для любого предприятия является эффективное управление его внешними связями – от поставщиков сырья до конечных потребителей. Именно эту задачу решают SCM (Supply Chain Management), или системы управления цепочками поставок.

SCM – это комплексный подход, который охватывает все активности, связанные с преобразованием сырья в конечный продукт, доставляемый потребителю. Цель SCM — обеспечить максимальную эффективность этих процессов, чтобы удовлетворить потребности клиентов при минимальных затратах. Это подразумевает сквозное управление всей цепочкой создания стоимости.

SCM охватывает весь цикл:

1. Закупка сырья: Выбор поставщиков, управление контрактами, планирование закупок.
2. Производство: Интеграция с ERP и MES для обеспечения своевременного поступления материалов и эффективного производства.
3. Распределение и логистика: Управление складами, транспортировкой, оптимизация маршрутов и сроков доставки.
4. Взаимодействие с клиентами: Обработка заказов, управление возвратами, поддержка послепродажного обслуживания.

В составе SCM-системы условно выделяют две основные подсистемы:

• SCP (Supply Chain Planning) — планирование цепочек поставок. Эта подсистема занимается стратегическим и тактическим планированием, включая прогнозирование спроса, планирование производства, запасов, распределения и транспортной логистики. Она помогает ответить на вопросы «что производить?», «когда?», «сколько?», «куда доставлять?».
• SCE (Supply Chain Execution) — исполнение цепочек поставок в режиме реального времени. Эта подсистема отвечает за оперативное выполнение планов, включая управление складом (WMS), управление транспортировкой (TMS), отслеживание заказов и мониторинг движения товаров. Она фокусируется на вопросах «как выполнять?» и «что происходит сейчас?».

Эффективное SCM позволяет сократить затраты на логистику и запасы, улучшить качество обслуживания клиентов, повысить скорость реакции на изменения рынка и укрепить отношения с поставщиками и партнерами, тем самым существенно повышая конкурентоспособность предприятия.

Платформы Промышленного Интернета вещей (IIoT)

Эпоха Индустрии 4.0 немыслима без глубокой интеграции физических объектов в цифровую среду, и именно для этого служат IIoT-платформы (Industrial Internet of Things platforms). IIoT-платформа — это комплекс программного обеспечения, который применяется для подключения различных интернет-вещей (датчиков, оборудования, машин) к облачной инфраструктуре для сбора, хранения, обработки информации и предоставления удаленного доступа к ним.

Суть IIoT-платформ заключается в том, чтобы сделать «умным» любое оборудование, позволяя ему взаимодействовать друг с другом и с системами более высокого уровня, создавая бесшовную цифровую экосистему на производстве.

Основные функции и предназначение IIoT-платформ:

1. Интеграция аппаратного обеспечения: Платформы обеспечивают стандартизированное подключение разнообразных устройств, используя различные сетевые протоколы (например, OPC UA, MQTT, Modbus) и топологии сети. Это позволяет унифицировать сбор данных с разнородного оборудования.
2. Сбор и хранение данных: Позволяют агрегировать огромные объемы данных, генерируемых тысячами датчиков в реальном времени, и хранить их в масштабируемых базах данных, часто облачных.
3. Обработка и расширенная аналитика: Накопленные данные подвергаются обработке и анализу, часто с использованием алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта, для выявления аномалий, прогнозирования отказов, оптимизации процессов.
4. Визуализация данных: Предоставляют инструменты для создания интерактивных дашбордов и отчетов, позволяя операторам и менеджерам наглядно отслеживать состояние оборудования и процессов.
5. Удаленный доступ и управление: Обеспечивают возможность мониторинга и управления подключенными устройствами из любой точки мира, что критически важно для распределенных производств.
6. Интеграция с корпоративными системами: Платформы Интернета вещей обычно предлагают API и SDK (Software Development Kit) для легкой интеграции с приложениями уровня предприятия, такими как MES, ERP, SCADA и CRM, создавая единую информационную картину.

Примером российского решения является Low-code IoT-платформа AggreGate, которая является интеграционной платформой Интернета вещей, предлагающей быстрое и надёжное решение задач по получению, хранению, обработке, расширенной аналитике и визуализации данных, а также интеграции с приложениями уровня предприятия. Другим примером отечественной разработки является Zyfra Industrial IoT Platform (ZIIOT), которая уже успешно применяется на промышленных предприятиях для создания и внедрения цифровых решений.

IIoT-платформы выступают как фундамент для реализации таких концепций, как предиктивное обслуживание, удаленный мониторинг, оптимизация энергопотребления и создание цифровых двойников, открывая путь к более автономному и интеллектуальному производству.

Методологии и инструменты оптимизации информационных потоков и принятия решений

В условиях стремительной цифровой трансформации и возрастающей сложности производственных систем, простое внедрение информационных систем недостаточно. Необходимо использовать специализированные методологии и инструменты для анализа, проектирования и непрерывной оптимизации информационных потоков, чтобы обеспечить их максимальную эффективность и способствовать принятию обоснованных решений.

Картирование потока создания ценности (VSM)

Одним из наиболее мощных инструментов бережливого производства, эффективно применяемым для оптимизации как материальных, так и информационных потоков, является Картирование потока создания ценности (Value Stream Mapping, VSM). VSM — это графический метод, который позволяет визуализировать текущее состояние всех этапов, необходимых для поставки продукта или услуги клиенту, выявить потери и спланировать будущее, оптимизированное состояние.

VSM используется для совершенствования любого процесса, в котором есть повторяющиеся этапы, особенно когда работа несколько раз передается от команды к команде. Это делает его незаменимым для анализа производственных процессов, где информация и материалы постоянно перемещаются между различными операциями и подразделениями.

Карта потока создания ценности состоит из трёх основных частей:

1. Карта текущего состояния: Визуализирует существующие шаги процесса, включая все операции, перемещения, ожидания, запасы и информационные потоки. На этом этапе собираются данные о времени цикла каждой операции, времени ожидания, количестве задействованных людей, времени бесперебойной работы оборудования и других параметрах.
2. Карта будущего состояния: Проектирует идеальный, оптимизированный процесс, свободный от потерь, выявленных на первом этапе.
3. План перехода: Последовательность конкретных действий и шагов для достижения будущего состояния.

Главная цель VSM — выявление потерь («муда» в концепции бережливого производства) и улучшение процессов. К типичным потерям относятся перепроизводство, излишние запасы, ненужные перемещения, ожидания, дефекты и избыточная обработка. VSM позволяет выявить скрытые потери, такие как простаивающее оборудование, дублирование операций, задержки и лишние запасы. Зачастую оказывается, что из 15 дней прохождения заказа только 2 часа — реальная работа, а остальное — ожидания и движения. Если мы это знаем, то почему бы не использовать эти знания для радикального сокращения непроизводительных затрат?

При составлении карты потока ценности данные о процессе включают количество вовлеченных людей, среднее количество рабочих часов, время цикла, время ожидания, время бесперебойной работы и время простоя.
В результате применения VSM достигаются следующие преимущества:

• Повышение эффективности производственных процессов и сокращение периода цикла разработки.
• Сокращение запасов и задержек.
• Ускорение доставки и повышение качества продукции путём снижения количества дефектов.
• Рациональное использование ресурсов и снижение издержек.

Предиктивная аналитика и имитационное моделирование

В условиях динамично меняющегося рынка и усложняющихся технологий, способность предвидеть будущие события и оптимизировать процессы до их физической реализации становится критически важной. Здесь на помощь приходят предиктивная аналитика и имитационное моделирование.

Предиктивная аналитика — это область анализа данных, которая использует различные методы машинного и статистического обучения для прогнозирования будущих результатов на основе исторических данных. Программные IoT-платформы активно поддерживают прогностическую аналитику, собирая огромные объемы данных с оборудования и датчиков.
Ее применение в производстве позволяет:

• Предиктивное обслуживание: Это одно из наиболее значимых применений. С использованием цифровых двойников и алгоритмов машинного обучения системы могут анализировать данные о работе оборудования (температура, вибрация, давление, потребление энергии) и предвидеть потенциальные проблемы (износ деталей, вероятность поломки) до их возникновения. Это сокращает время простоя оборудования, позволяет планировать техническое обслуживание заранее, а не реагировать на аварии, и обеспечивает бесперебойность производственных процессов.
• Прогнозирование спроса: На основе исторических данных о продажах, сезонности, экономических показателях и даже погодных условиях, предиктивная аналитика может с высокой точностью прогнозировать будущий спрос, что критически важно для оптимизации производства и управления запасами.
• Оптимизация качества: Прогнозирование дефектов продукции на основе параметров производственного процесса позволяет оперативно корректировать настройки и предотвращать выпуск брака.

Имитационное моделирование — это метод создания компьютерной модели реальной или гипотетической системы для изучения ее поведения во времени. С помощью цифровых двойников имитационное моделирование может быть использовано для:

• Моделирования различных сценариев: Предприятие может «проиграть» различные варианты производственных планов, изменений в логистике, внедрения нового оборудования или технологии, чтобы оценить их влияние на эффективность, затраты и другие ключевые показатели.
• Анализа данных и совершенствования операций: Моделирование позволяет выявить «узкие места», оптимальные параметры работы, чувствительность системы к изменениям, что помогает совершенствовать операции без необходимости приостановки настоящего производства или дорогостоящих экспериментов в реальных условиях.
• Обучение персонала: Виртуальные модели могут использоваться для обучения операторов и инженеров, позволяя им отрабатывать действия в различных ситуациях, включая аварийные.

Совместное использование предиктивной аналитики и имитационного моделирования создает мощный инструментарий для проактивного управления производством, позволяя не только реагировать на изменения, но и активно формировать будущее, принимая решения на основе глубокого понимания и прогнозирования.

Процессный майнинг для анализа и оптимизации информационных потоков

В эпоху цифровой трансформации, когда каждый шаг производственного процесса оставляет цифровой след, возникает уникальная возможность не просто фиксировать события, но и анализировать их, чтобы понять, как на самом деле работают процессы. Здесь на сцену выходит процессный майнинг — мощная методология, которая позволяет извлекать знания из логов событий, генерируемых информационными системами, с целью обнаружения, мониторинга и улучшения реальных бизнес-процессов.

В отличие от традиционного анализа процессов, который часто полагается на идеализированные схемы или экспертные оценки, процессный майнинг дает возможность увидеть «как есть», а не «как должно быть». Это особенно ценно для анализа информационных потоков в производстве, где сложность и взаимосвязанность операций могут скрывать неэффективность.

Основные этапы и принципы процессного майнинга:

1. Сбор данных о событиях (Event Log): Основой для процессного майнинга служат логи событий из различных информационных систем (ERP, MES, WMS, SCADA). Каждый лог должен содержать как минимум три атрибута: идентификатор случая (например, номер заказа или партии), наименование действия (операция, событие) и временную метку.
2. Обнаружение процесса (Process Discovery): На этом этапе алгоритмы процессного майнинга автоматически строят модели процессов на основе собранных данных. Вместо того чтобы полагаться на заранее определенные блок-схемы, система сама выявляет последовательность действий, параллельные ветви, циклы и отклонения. Это позволяет увидеть реальный ход информационных потоков, которые могут сильно отличаться от задокументированных процедур.
3. Проверка соответствия (Conformance Checking): После обнаружения модели процесса, ее можно сравнить с идеальной или нормативной моделью. Это позволяет выявить несоответствия, нарушения регламентов, «обходные пути», которые влияют на эффективность информационных потоков.
4. Улучшение процесса (Process Enhancement): На основе выявленных «узких мест» и неэффективности разрабатываются предложения по оптимизации. Это может быть сокращение времени ожидания, устранение дублирующих операций, перераспределение ресурсов или пересмотр последовательности действий.

Как процессный майнинг помогает выявлять «узкие места» и неэффективность в информационных потоках производства:

• Визуализация реальных процессов: Автоматическое построение карт процессов помогает увидеть, как информация движется между отделами и системами, где возникают задержки или «бутылочные горлышки».
• Идентификация отклонений: Процессный майнинг позволяет обнаружить, когда фактические информационные потоки отклоняются от стандартных процедур, указывая на возможные проблемы в обучении персонала, сбои в системах или неформальные практики.
• Анализ времени выполнения: Методология позволяет точно измерять время, которое информация проводит на каждом этапе, выявляя операции с чрезмерными задержками или ожиданиями.
• Оптимизация ресурсов: Анализ позволяет понять, какие ресурсы (люди, системы) наиболее загружены или, наоборот, простаивают, и как это влияет на информационный обмен.
• Прогнозирование: На основе анализа исторических данных процессный майнинг может прогнозировать будущие проблемы в информационных потоках, например, вероятность задержки обработки заказа.

Примером может служить анализ логистических операций. Процессный майнинг может показать, что информация о заказе проходит через несколько лишних этапов согласования, или что данные о наличии товара обновляются с задержкой, приводя к ошибкам в отгрузке. Выявив эти проблемы, можно перестроить информационные потоки, интегрировать системы и автоматизировать рутинные операции, что приведет к значительному повышению скорости и точности принятия решений в производстве. Какой важный нюанс здесь упускается? Процессный майнинг не просто выявляет проблемы, но и предоставляет обоснованные данные для принятия решений о реинжиниринге процессов, что делает его незаменимым инструментом в арсенале современного руководителя.

Таким образом, процессный майнинг является незаменимым инструментом для глубокого, основанного на данных анализа информационных потоков, позволяя предприятиям не просто внедрять цифровые технологии, но и эффективно использовать их для постоянного улучшения своих операций.

Влияние больших данных и искусственного интеллекта на производственные процессы и логистику

Роль Big Data в сборе и анализе производственных данных

В современном промышленном мире, где каждая машина, каждый датчик и каждый сотрудник генерируют потоки информации, концепция Больших данных (Big Data) становится не просто трендом, а фундаментальной основой для принятия решений. Big Data и искусственный интеллект (ИИ) являются ключевыми компонентами Индустрии 4.0, трансформируя производственные процессы и логистику.

Ирония больших данных заключается в том, что их легче получить, чем эффективно использовать. Производственные среды генерируют данные, которые характеризуются:

• Разнородностью: Данные поступают из различных источников — SCADA-систем, MES, ERP, IIoT-датчиков, систем видеонаблюдения, отчетов о качестве, даже из социальных сетей (для прогнозирования спроса). Это могут быть структурированные числовые данные, неструктурированный текст, изображения, видео.
• Многоуровневостью: Информация собирается на разных уровнях — от параметров работы отдельных с��анков до показателей всей производственной линии или даже глобальной цепочки поставок.
• Разноплановостью: Данные могут описывать физические параметры, экономические показатели, человеческие действия, экологические факторы.

Именно из-за этой сложности и масштабности объемных и разнообразных данных, их эффективный сбор, хранение и, главное, анализ представляют собой серьезный вызов. Традиционные методы обработки данных часто не справляются с таким объемом и скоростью.

Здесь на помощь приходит и мощь искусственного интеллекта (ИИ). ИИ становится незаменимым инструментом для анализа больших данных, позволяя извлекать из них ценные инсайты и паттерны, которые невозможно обнаружить человеческим глазом или с помощью простых статистических методов. ИИ-алгоритмы способны:

• Автоматизировать обработку: Быстро классифицировать, фильтровать и агрегировать огромные объемы данных.
• Выявлять скрытые закономерности: Обнаруживать корреляции и причинно-следственные связи, неочевидные для человека.
• Строить предиктивные модели: Прогнозировать будущие события (например, поломки оборудования, изменения спроса) на основе анализа исторических и текущих данных.
• Оптимизировать процессы: Предлагать оптимальные параметры для настройки оборудования, планирования производства или маршрутов доставки.

Таким образом, Big Data выступает как «топливо», а ИИ — как «двигатель», который преобразует это топливо в полезную энергию для оптимизации производственных и логистических операций, обеспечивая качественно новый уровень информационного обеспечения.

Применение искусственного интеллекта для оптимизации производственных и логистических операций

Искусственный интеллект активно трансформирует производственные процессы и логистику, переходя от теоретических концепций к практической реализации. В России ИИ активно внедряется в корпоративный софт и государственные сервисы, используя передовые технологии.

В производственных процессах ИИ применяется для:

1. Предиктивное обслуживание оборудования (ТОиР): ИИ-системы анализируют данные с датчиков (вибрация, температура, давление) и прогнозируют потенциальные поломки или необходимость в обслуживании. Это позволяет переходить от реактивного ремонта к плановому, сокращая время простоя и операционные расходы. Пример: на заводе «Русский продукт» внедрение системы автоматизации на базе ПО SuperSCADA с ИИ позволило получать предиктивную аналитику и снизить влияние человеческого фактора.
2. Оптимизация производственных параметров: ИИ может анализировать влияние различных факторов (температура в цеху, влажность сырья, скорость конвейера) на качество и количество выпускаемой продукции, предлагая оптимальные настройки для оборудования.
3. Контроль качества с помощью компьютерного зрения: Системы компьютерного зрения, управляемые ИИ, могут автоматически обнаруживать дефекты на производственной линии, повышая точность и скорость контроля качества по сравнению с человеческим глазом.
4. Управление ценообразованием и товарными запасами: ИИ анализирует спрос, сезонность, цены конкурентов и другие факторы для динамического ценообразования и оптимизации уровня запасов, минимизируя издержки на хранение и риски нехватки.
5. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений: ИИ помогает менеджерам принимать более обоснованные решения в таких областях, как статистическое управление процессами, анализ видов и последствий потенциальных отказов.
6. Обработка естественного языка (NLP) в документообороте: ИИ может анализировать и классифицировать огромные объемы неструктурированных текстовых данных (документы, заявки, отчеты), автоматизируя рутинные операции и извлекая ключевую информацию.

В логистике ИИ позволяет значительно повысить эффективность, улучшить качество обслуживания и снизить затраты:

1. Прогнозирование спроса: ИИ анализирует исторические данные, рыночные тренды, макроэкономические показатели для точного прогнозирования спроса, что позволяет оптимизировать складские запасы и планирование производства.
2. Оптимизация запасов: На основе прогнозов спроса и стоимости хранения ИИ определяет оптимальный уровень запасов на каждом складе, минимизируя как избыток, так и дефицит товаров.
3. Управление маршрутами и транспортировкой: ИИ-алгоритмы способны в реальном времени строить оптимальные маршруты доставки, учитывая такие факторы, как дорожная ситуация, погодные условия, загруженность транспорта и сроки доставки. Это сокращает время доставки и снижает топливные расходы.
4. Автоматизация складских операций: Роботизированные системы, управляемые ИИ, используются для автоматизации перемещения товаров на складах, их сортировки и комплектации заказов.

Примеры практического применения:

• DHL: Эта логистическая компания активно использует ИИ для оптимизации логистических операций. Внедрение ИИ позволило сократить время доставки на 15% и снизить эксплуатационные расходы на 10%.
• Amazon: Гигант электронной коммерции применяет роботизированные системы, управляемые ИИ, для автоматизации складских операций. Результат — сокращение времени обработки заказа с 60 до 15 минут и снижение операционных расходов на 20%.
• Российские компании: Многие крупные российские организации (50%) уже используют ИИ, и 50% из них оценивают экономический эффект как существенный или многократный. Наиболее часто применяемые технологии ИИ: интеллектуальные системы поддержки принятия решений (37%), компьютерное зрение (25%), перспективные методы ИИ (14%).

Таким образом, ИИ, работая в тандеме с Big Data, не просто автоматизирует отдельные задачи, но и качественно меняет подходы к управлению производством и логистикой, делая их более адаптивными, эффективными и интеллектуальными. Что из этого следует? Современные предприятия, игнорирующие потенциал ИИ, рискуют оказаться на периферии конкурентной борьбы, теряя возможность оптимизировать затраты и повышать качество.

Экономическая целесообразность, вызовы и факторы успеха внедрения информационных систем

Преимущества внедрения ИС: сокращение издержек, повышение производительности и качества

Внедрение современных информационных систем (ИС) в производственные процессы – это не просто технологическая модернизация, а стратегическая инвестиция, приносящая ощутимые экономические и операционные преимущества. Главная выгода от внедрения таких систем, как ERP или MES, заключается в мультипликативном эффекте: сокращение издержек, повышение качества выпускаемой продукции, уменьшение трудовых и временных затрат, что в конечном итоге ведет к значительному повышению уровня прибыли в долгосрочной перспективе.

Количественные данные и экспертные оценки убедительно подтверждают эту тенденцию:

• Снижение операционных расходов: Внедрение аналитических платформ, включающих функционал ERP/MES, позволяет снизить операционные расходы на 5–7%. Это достигается за счет оптимизации запасов, сокращения простоев оборудования, более эффективного использования ресурсов и уменьшения ручного труда.
• Повышение производительности труда и операционной эффективности: Информационные технологии в любой сфере человеческой деятельности повышают производительность труда, ускоряют процесс принятия решений и снижают издержки. Среди российских предприятий, участвовавших в исследовании РФРИТ и НАФИ, 25% назвали повышение производительности и операционной эффективности главной выгодой цифровизации.
• Сокращение сроков и повышение качества: 20% российских компаний отметили сокращение сроков без ущерба качеству как результат цифровизации. Автоматизация процессов, предиктивная аналитика и улучшенный контроль качества способствуют уменьшению количества дефектов и ускорению производственного цикла.
• Оптимизация затрат: 30% российских предприятий отметили снижение издержек и оптимизацию затрат как главную выгоду цифровизации. Это включает снижение затрат на логистику, управление запасами, обслуживание оборудования.
• Повышение безопасности: Цифровые двойники, например, способствуют повышению безопасности производственных процессов, позволяя моделировать аварийные ситуации и отрабатывать алгоритмы действий персонала в виртуальной среде, минимизируя риски.
• Интеграционная эффективность: Интеграция цифровых двойников в производственные процессы позволяет достичь значительного повышения эффективности и оптимизации ресурсного потребления за счет создания единой, взаимосвязанной экосистемы.

Таким образом, комплексный эффект от внедрения информационных систем проявляется не только в прямых финансовых выгодах, но и в повышении адаптивности, конкурентоспособности и устойчивости предприятия к внешним вызовам, создавая основу для дальнейшего инновационного развития.

Вызовы при внедрении ИС и цифровых двойников

Несмотря на очевидные преимущества, путь к цифровой трансформации и внедрению передовых информационных систем усеян значительными вызовами, которые требуют тщательного планирования и управления. Эти проблемы могут существенно усложнить или даже сорвать проекты, если их не учитывать.

Высокие экономические затраты и длительный срок окупаемости:
Внедрение информационных систем, особенно комплексных, таких как ERP, является крайне дорогостоящим мероприятием:

• Стоимость внедрения ERP-систем в России:
  • Для малого бизнеса: от 3 до 5 млн рублей.
  • Для средних предприятий: от 5 до 30 млн рублей.
  • Для крупных предприятий: от 30 до 300 млн рублей (и выше).
• Услуги интегратора: Зачастую составляют от 40% до 60% от общей стоимости внедрения ERP, что подчеркивает сложность и ресурсоемкость процесса.
• Сроки окупаемости: Проекты внедрения ИТ-решений варьируются:
  • Локальные точечные решения: менее года.
  • Средние по масштабу проекты (например, предиктивное обслуживание): от 1 до 3 лет.
  • Комплексные инфраструктурные проекты цифровой трансформации: от 3 до 5 лет.

  Эти цифры показывают, что инвестиции в цифровизацию требуют серьезных финансовых ресурсов и долгосрочного стратегического планирования.

• Адаптация бизнес-моделей и организационные изменения:
  • Внедрение информационной системы — это не просто установка программного обеспечения, но и глубокое изменение процессов, привычного хода выполнения работ, встраивание новых функций, а иногда даже пересмотр организационной структуры. Это требует готовности к масштабным реорганизациям и переосмыслению устоявшихся практик.
  • Неясные экономические выгоды или избыточные инвестиции: Отсутствие четкого понимания ROI на начальных этапах может привести к неоправданным затратам и разочарованию в результатах.
• Человеческий фактор и сопротивление изменениям:
  • Одним из наиболее значимых вызовов является общее нежелание перемен со стороны заинтересованных сторон — персонала, который привык работать по старым схемам. Это может привести к саботажу, замедлению адаптации и неполному использованию функционала новых систем.
  • Угроза избыточности корпоративного ИТ-отдела и потеря рабочих мест: Автоматизация и интеллектуализация процессов могут вызвать опасения среди сотрудников относительно их будущего, что требует продуманных программ переобучения и управления кадрами.
• Вопросы кибербезопасности:
  • С ростом интеграции систем и созданием цифровых двойников возрастают риски кибератак. Цифровые двойники могут стать потенциальной точкой атаки на критически важную инфраструктуру, поэтому необходимо применение современных методов защиты информации и разработка комплексных стратегий кибербезопасности.
• Технологические и инфраструктурные ограничения (особенно в России):
  • Совместимость и функционал отечественного ПО: Российские решения часто уступают по гибкости, масштабируемости, интерфейсам и качеству техподдержки, а также могут иметь ограничения в функционале по сравнению с зарубежными аналогами.
  • Износ оборудования: Значительная часть технологического оборудования российских промышленных предприятий устарела и не способна передавать данные цифровым системам, что является фундаментальным препятствием для глубокой цифровизации.

Таким образом, успешное внедрение ИС и цифровых двойников требует не только технологических инноваций, но и комплексного подхода к управлению проектами, изменениями, персоналом и рисками, с глубоким пониманием специфики как предприятия, так и внешней среды.

Критические факторы успеха и роль руководства

Успех внедрения информационных систем и цифровой трансформации на предприятии не определяется исключительно выбором передовых технологий или объемом инвестиций. Он коренится в комбинации стратегического видения, организационной готовности и, прежде всего, активной роли руководства.

Ключевые факторы успеха:

1. Наличие ясной и конкретной базы (стратегии): Прежде чем приступать к внедрению, необходимо четко определить цели, задачи и ожидаемые результаты. Отсутствие понятной стратегии и измеримых KPI приводит к размыванию фокуса, неэффективному расходованию ресурсов и, в конечном итоге, к провалу проекта. Необходимо иметь ясное представление о том, какие бизнес-процессы будут затронуты, как изменится операционная модель и какой ценности ожидает получить компания.
2. Анализ обязанностей работников и отделов предприятия: Внедрение новой системы неизбежно влечет за собой перераспределение функций, изменение должностных инструкций и рабочих процессов. Тщательный анализ текущих обязанностей и проектирование будущих ролей позволяют минимизировать сопротивление изменениям, обеспечить эффективное обучение персонала и избежать дублирования или пробелов в ответственности.
3. Вовлеченность и поддержка топ-менеджмента («Принцип первого руководителя»): Это, пожалуй, самый критически важный фактор. Крупные проекты внедрения корпоративных информационных систем (КИС) не могут быть успешными только при участии ИТ-подразделения и внешних консультантов. Требуется активное участие руководства на всех уровнях:
   • Стратегическое одобрение и финансирование: Высшее руководство должно не только выделить необходимые ресурсы, но и демонстрировать свою приверженность проекту.
   • Лидерство в изменениях: Топ-менеджеры должны быть «чемпионами» цифровой трансформации, доносить ее важность до всех сотрудников, разрешать конфликты и устранять препятствия. Недостаток или отсутствие должного внимания со стороны топ-менеджмента оказывает отрицательное влияние на эффективность и успешность любого крупного проекта.
   • Принятие ключевых решений: Руководство должно быть готово принимать сложные решения, касающиеся изменения бизнес-процессов, организационной структуры и кадровой политики.
4. Учет организационных изменений: Внедрение ИС — это не только технологический, но и организационный проект. Необходимо заранее продумать, как изменится культура компании, как будут перестроены взаимодействия между отделами и как будут управляться новые информационные потоки. Это может включать создание новых отделов, переподготовку персонала или изменение системы мотивации.
5. Выбор адекватных решений и партнеров: При всей важности отечественного ПО, н��обходимо тщательно оценивать его соответствие потребностям предприятия, возможности кастомизации и уровень поддержки. Выбор надежного интегратора, обладающего экспертизой в конкретной отрасли, также играет огромную роль.

Успешное внедрение ERP-систем, например, очень важно с экономической точки зрения, поскольку эти системы являются дорогостоящими программными комплексами, а процесс внедрения длителен и требует вовлечения больших объемов финансовых и кадровых ресурсов. Поэтому каждый из перечисленных факторов должен быть тщательно проработан, чтобы не только окупить инвестиции, но и обеспечить долгосрочное конкурентное преимущество.

Практические примеры и кейс-стади внедрения информационных систем в России

Отечественные кейсы цифровой трансформации

Российская промышленность активно включается в глобальный процесс цифровой трансформации, реагируя на вызовы и используя возможности для повышения эффективности. Несмотря на сложности, связанные с импортозамещением и модернизацией устаревшего оборудования, существуют яркие примеры успешной реализации интегрированных информационных систем.

1. «Сбербанк» и SAP: Хотя «Сбербанк» не является промышленным предприятием в традиционном понимании, его опыт внедрения ERP-системы SAP является показательным примером масштабной цифровой трансформации процессов в одной из крупнейших российских компаний. Внедрение SAP позволило автоматизировать операционную деятельность, значительно сократить время обработки заявок и повысить прозрачность бизнес-процессов. Этот кейс демонстрирует, как комплексная ERP-система может стать основой для централизации данных и оптимизации сложных многоуровневых операций.
2. «Северсталь»: Один из ведущих игроков металлургической отрасли, «Северсталь», успешно реализовала проекты по обработке первичной финансовой и бухгалтерской информации. Это позволило увеличить скорость обработки документов, снизить количество ошибок данных и повысить оперативность принятия решений на основе актуальной финансовой информации. Подобные проекты являются частью более широкой стратегии цифровизации, направленной на повышение эффективности управления ресурсами и отчетности.
3. «Сибстекло» и цифровой двойник: На предприятии «Сибстекло» был успешно внедрен цифровой двойник завода, интегрированный с системой управления технологическими процессами (АСУ ТП) через промышленные протоколы OPC UA. Этот проект позволил повысить производительность на 10% за счет оптимизации режимов работы стекловаренных печей. Цифровой двойник в реальном времени анализирует параметры процесса, прогнозирует оптимальные настройки и помогает операторам принимать решения, демонстрируя потенциал этой технологии для ресурсосбережения и повышения качества продукции.
4. «Почта России» и РЖД с ОС «Аврора»: Внедрение мобильной операционной системы «Аврора» (отечественная разработка) в крупные государственные компании подчеркивает тренд на импортозамещение и создание независимой ИТ-инфраструктуры. На ее базе реализовано около 15 тысяч мобильных почтово-кассовых терминалов для «Почты России», что улучшило обслуживание клиентов и автоматизировало процессы. РЖД также активно внедряет мобильные приложения на «Авроре» для своих работников, повышая мобильность и эффективность выполнения задач в полевых условиях. Эти примеры показывают, как отечественные разработки могут успешно применяться для решения масштабных задач в критически важных отраслях.

Эти кейсы демонстрируют не только технологические достижения, но и важность стратегического подхода, вовлеченности руководства и готовности к организационным изменениям, которые являются фундаментом для успешной цифровой трансформации в российских реалиях.

Роль отечественных ИТ-решений и платформ

В условиях активного импортозамещения и стремления к технологическому суверенитету, роль отечественных ИТ-решений и платформ в России значительно возрастает. Государство активно поддерживает этот процесс, что выражается в национальных проектах и требованиях по переходу на российское ПО. Объем российского рынка разработки программного обеспечения вырос на 40% год к году в 2024 году, а количество решений в реестре отечественного ПО превысило 25 тысяч.

Рассмотрим примеры отечественных решений, которые вносят вклад в цифровую трансформацию:

1. Операционные системы (ОС) — Astra Linux и «Аврора»:
   • Astra Linux — это отечественная операционная система, разработанная специально для нужд Министерства обороны РФ и других силовых структур. Она обеспечивает высокий уровень защиты данных, что делает ее критически важным компонентом для инфраструктуры, требующей повышенной безопасности. С учетом требований к госкомпаниям о переходе на отечественные ОС к 2025 году, Astra Linux становится одним из ключевых решений для обеспечения технологической независимости.
   • Мобильная ОС «Аврора» — еще один пример российской разработки, активно внедряемой в государственном и корпоративном секторе. Как уже упоминалось, она используется в «Почте России» и РЖД, демонстрируя потенциал для создания защищенных мобильных решений.
2. IIoT-платформы — Zyfra Industrial IoT Platform (ZIIOT):
   • Zyfra Industrial IoT Platform (ZIIOT) является ярким примером отечественной цифровой платформы, предназначенной для создания и внедрения цифровых решений на промышленных предприятиях. ZIIOT позволяет собирать данные с оборудования, анализировать их, строить предиктивные модели и интегрироваться с другими системами управления. Эта платформа уже обеспечивает эффективную работу на различных промышленных объектах, демонстрируя способность российских разработчиков создавать конкурентоспособные решения для Промышленного Интернета вещей.
3. ERP-системы:
   • Хотя российские ERP-системы (например, решения на базе «1С») могут иметь ограничения в функционале по сравнению с зарубежными аналогами и более высокие затраты на кастомизацию, они активно развиваются и становятся основной альтернативой для многих компаний, особенно в условиях импортозамещения. Это стимулирует локальных разработчиков к улучшению своих продуктов, развитию экосистем и повышению качества технической поддержки.

Вызовы, которые преодолеваются:
Несмотря на успехи, отечественные решения сталкиваются с рядом вызовов:

• Функциональные пробелы и масштабируемость: Некоторые российские продукты могут уступать по широте функционала и гибкости масштабирования.
• Совместимость: Проблемы совместимости с унаследованными зарубежными системами остаются актуальными для 62% компаний.
• Качество поддержки и документации: ИТ-специалисты отмечают недостатки в обучении клиентов, качестве документации и работе техподдержки.
• Неготовность инфраструктуры: Значительная часть оборудования российских промышленных предприятий не способна передавать данные цифровым системам, что требует его модернизации или замены.

Тем не менее, активное финансирование, государственная поддержка и растущий рынок стимулируют развитие отечественных ИТ-решений. Потенциал для роста огромен, и по мере совершенствования продуктов и преодоления инфраструктурных барьеров, российские ИТ-решения будут играть все более значимую роль в обеспечении технологического суверенитета и цифровой трансформации промышленности страны.

Заключение: Основные выводы и направления дальнейших исследований

Исследование информационного обеспечения производственных процессов в контексте Индустрии 4.0 и цифровой трансформации позволило сделать ряд ключевых выводов, подтверждающих достижение поставленных целей и задач. Мы убедились, что информационное обеспечение сегодня – это не просто функция, а критически важный стратегический актив, определяющий конкурентоспособность и эффективность предприятия.

Основные выводы:

1. Информационное обеспечение как фундамент: Современное производство невозможно без комплексной системы информационного обеспечения, охватывающей все этапы жизненного цикла продукта. Различие между данными и информацией подчеркивает необходимость глубокой аналитики, которую обеспечивают современные ИС.
2. Индустрия 4.0 как катализатор перемен: Концепция Индустрии 4.0, основанная на киберфизических системах, Интернете вещей и облачных вычислениях, кардинально меняет подходы к организации производства, создавая «умные фабрики» и открывая новые возможности для оптимизации.
3. Цифровая трансформация – императив для России: Российская промышленность активно инвестирует в цифровую трансформацию, что подтверждается значительным ростом затрат на цифровизацию (на 29,5% в 2024 году) и государственными инициативами, такими как национальный проект «Экономика данных». Потенциальный вклад цифровой экономики в ВВП страны к 2025 году оценивается в 4,1–8,9 трлн рублей.
4. Технологические тренды и вызовы: Ключевыми компонентами являются Промышленный Интернет вещей (IIoT) и искусственный интеллект (ИИ). Рынок IIoT в России растет, а 25% промышленных компаний уже применяют ИИ. Цифровые двойники представляют собой мощный инструмент для предиктивного анализа и оптимизации. Однако в России сохраняются вызовы, связанные с импортозамещением (функционал, совместимость, стоимость отечественного ПО) и высоким износом производственного оборудования.
5. Комплекс информационных систем: Эффективное производство опирается на интегрированный набор систем: ERP для стратегического планирования ресурсов, MES для оперативного управления производством на уровне цеха, SCM для оптимизации всей цепочки поставок и IIoT-платформы для сбора и анализа данных с подключенных устройств.
6. Методологии оптимизации: Для повышения эффективности информационных потоков незаменимы такие инструменты, как картирование потока создания ценности (VSM), позволяющее выявлять потери, а также предиктивная аналитика и имитационное моделирование для прогнозирования и оптимизации сценариев. Особое внимание было уделено процессу процессорного майнинга, который позволяет выявлять «узкие места» и неэффективность в реальных информационных потоках на основе данных о событиях.
7. Влияние Big Data и ИИ: Большие данные являются «топливом» для ИИ, который трансформирует их в ценные инсайты, оптимизируя производственные и логистические операции, сокращая время доставки (пример DHL на 15%) и операционные расходы (пример Amazon на 20%).
8. Экономическая целесообразность и факторы успеха: Внедрение ИС ведет к сокращению операционных расходов на 5–7%, повышению производительности и качества. Однако проекты сопряжены с высокими затратами (до 300 млн рублей для крупных ERP) и требуют активного участия топ-менеджмента («принцип первого руководителя»), адаптации бизнес-моделей и преодоления сопротивления изменениям.
9. Отечественная практика: В России есть успешные примеры цифровой трансформации («Сбербанк», «Северсталь», «Сибстекло», «Почта России» и РЖД), а отечественные решения (Astra Linux, «Аврора», ZIIOT) играют возрастающую роль в обеспечении технологического суверенитета.

Направления дальнейших исследований:

• Разработка новых моделей оценки цифровой зрелости: Существующие модели часто не учитывают специфику российской промышленности, включая высокий уровень износа оборудования и особенности импортозамещения. Требуется создание адаптивных методик.
• Исследование влияния ИИ на конкретные производственные операции: Детальный анализ экономического эффекта и операционных изменений от применения ИИ в узкоспециализированных областях (например, аддитивное производство, роботизация складских комплексов) с количественной оценкой ROI.
• Анализ долгосрочных социальных эффектов цифровой трансформации: Изучение влияния автоматизации и ИИ на рынок труда, потребность в новых компетенциях, программы переобучения и социальную адаптацию персонала в условиях меняющихся производственных реалий.
• Оптимизация интеграционных решений для отечественного ПО: Исследование наилучших практик и разработка стандартов для бесшовной интеграции российских ERP, MES, SCM и IIoT-платформ, учитывая проблемы совместимости.
• Моделирование кибербезопасности цифровых двойников: Разработка и тестирование новых архитектур и протоколов безопасности для защиты критически важной информации и управляющих сигналов в системах с цифровыми двойниками.

Таким образом, информационное обеспечение производственных процессов в условиях цифровой трансформации представляет собой многогранную и динамичную область, требующую постоянного внимания как со стороны практиков, так и академического сообщества. Дальнейшие исследования позволят углубить понимание этих процессов и разработать эффективные решения для устойчивого развития промышленности.

Список использованной литературы

1. Акульцев А.М. Информационная логистика. М.: Инфра-М, 2009.
2. Баранов А.К. Информационное обеспечение производства. М.: Инфра-М, 2009.
3. Василько А.М. Информационное обеспечение производства. М.: Инфра-М, 2009.
4. Ганеева М.И. Имитационное моделирование в логистике. М.: Инфра-М, 2008.
5. Даданов К.М. Логистические потоки информации. М.: Инфра-М, 2009.
6. MES // Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/MES (дата обращения: 09.10.2025).
7. Цифровые двойники производственных процессов // Иннер Инжиниринг. URL: https://innerengineering.ru/articles/tsifrovye-dvoyniki-proizvodstvennyh-protsessov-tablitsy-sozdaniya-i-primeneniya (дата обращения: 09.10.2025).
8. MES-системы: назначение и возможности // АСУ ТП. URL: https://www.tehnologika.ru/articles/mes-sistemy/ (дата обращения: 09.10.2025).
9. Цифровые двойники в промышленности: что это, как их развивают в России и какие предприятия используют // dzen.ru. URL: https://dzen.ru/a/ZeJm0Q96n2T3T2aJ (дата обращения: 09.10.2025).
10. ERP // Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/ERP (дата обращения: 09.10.2025).
11. Как цифровые двойники решают проблемы современного производства // ktt-it.ru. URL: https://ktt-it.ru/media/articles/kak-tsifrovye-dvoyniki-reshayut-problemy-sovremennogo-proizvodstva/ (дата обращения: 09.10.2025).
12. Введение в ERP: единая система для учета производства // Digital-агентство Атвинта. URL: https://atvinta.com/blog/chto-takoe-erp-sistema/ (дата обращения: 09.10.2025).
13. Система управления производством MES: цели, задачи, функции, преимущества // axelot.ru. URL: https://axelot.ru/blog/mes-sistema-upravleniya-proizvodstvom-celi-i-zadachi-funkcii-i-preimushchestva/ (дата обращения: 09.10.2025).
14. Цифровой двойник // Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D0%B4%D0%B2%D0%BE%D0%B9%D0%BD%D0%B8%D0%BA (дата обращения: 09.10.2025).
15. MES-системы: что это такое, программа для управления производством // Клеверенс. URL: https://kleverence.ru/blog/mes-sistemy-chto-eto-takoe-programma-dlya-upravleniya-proizvodstvom/ (дата обращения: 09.10.2025).
16. Цифровой двойник и его применение в производстве: революция в моделировании и анализе // Мистер Чек. URL: https://mr-check.ru/digital-twin-v-proizvodstve/ (дата обращения: 09.10.2025).
17. MES-системы: что это, функции и преимущества систем для оптимизации производства // КОРУС Консалтинг. URL: https://www.korusconsulting.ru/mes-sistemy/ (дата обращения: 09.10.2025).
18. Что такое ERP-система простыми словами: расшифровка понятия, примеры и классификация программы для управления предприятия // Клеверенс. URL: https://kleverence.ru/blog/chto-takoe-erp-sistema-prostymi-slovami/ (дата обращения: 09.10.2025).
19. IoT платформа для производства // Zyfra Industrial IoT Platform (ZIIOT). URL: https://zyfra.com/ru/platform/zyfra-industrial-iot-platform-ziiot/ (дата обращения: 09.10.2025).
20. Производственные ERP: Все, что вам нужно знать Руководство // Ultralytics. URL: https://docs.ultralytics.com/ru/guides/production-erp/ (дата обращения: 09.10.2025).
21. Что такое ERP-система для производства? // Firmao. URL: https://firmao.ru/blog/chto-takoe-erp-sistema-dlya-proizvodstva/ (дата обращения: 09.10.2025).
22. Кейсы успешной интеграции ИС в топовые российские компании // Арсис. URL: https://arsis.ru/blog/keysy-uspeshnoy-integracii-is-v-topovye-rossiyskie-kompanii/ (дата обращения: 09.10.2025).
23. Управление цепочками поставок (SCM). Коротко о главном. // ALEXROVICH.RU. URL: https://alexrovich.ru/blog/upravlenie-tsepochkami-postavok-scm/ (дата обращения: 09.10.2025).
24. ЧТО ТАКОЕ SCM? // ERP. URL: https://erp-online.ru/glossary/scm.html (дата обращения: 09.10.2025).
25. Ключевые факторы успеха внедрения управленческих информационных систем // quality.eup.ru. URL: https://quality.eup.ru/materials/kis01.htm (дата обращения: 09.10.2025).
26. Что такое SCM | Управление цепочками поставок, концепция Supply chain management // unisender.com. URL: https://www.unisender.com/ru/support/about/chto-takoe-scm/ (дата обращения: 09.10.2025).
27. Обзор ведущих производителей IoT [обновлено в 2025 году] // MOKO Smart. URL: https://moko-smart.com/ru/leading-iot-manufacturers/ (дата обращения: 09.10.2025).
28. Внедрение информационных технологий: причины, этапы, эффективность // dt-consulting.ru. URL: https://dt-consulting.ru/articles/vnedrenie-informatsionnykh-tekhnologiy/ (дата обращения: 09.10.2025).
29. Low-code IoT-платформа для Интернета вещей || Примеры решений и ключевые особенности // AggreGate IoT Platform. URL: https://ru.aggregateti.com/iot-solutions-for-industry/ (дата обращения: 09.10.2025).
30. Лучшие Платформы интернета вещей (IoT) — 2025, список программ // Soware. URL: https://soware.ru/categories/iot-platformy (дата обращения: 09.10.2025).
31. Что означает SCM — преимущества систем управления поставками // Norbit SRM. URL: https://norbitsrm.ru/press-center/articles/chto-oznachaet-scm-preimushchestva-sistem-upravleniya-postavkami/ (дата обращения: 09.10.2025).
32. Основные факторы успеха внедрения интегрированных информационных систем управления предприятием // studfile.net. URL: https://studfile.net/preview/5584824/page:5/ (дата обращения: 09.10.2025).
33. Факторы успешного внедрения ERP-систем // finam.ru. URL: https://www.finam.ru/opinions/item/faktory-uspeshnogo-vnedreniya-erp-sistem-20220202-140700/ (дата обращения: 09.10.2025).
34. Типы основных ИТ-систем // chelidze-d.com. URL: https://chelidze-d.com/it/tipy-osnovnyh-it-sistem/ (дата обращения: 09.10.2025).
35. Что такое SCM (управление цепочками поставок) // GoodsForecast. URL: https://goodsforecast.com/blog/chto-takoe-scm (дата обращения: 09.10.2025).
36. Классификация информационных систем предприятий // FossDoc. URL: https://www.fossdoc.com/ru/articles/klassifikatsiya-informatsionnykh-sistem-predpriyatiy (дата обращения: 09.10.2025).
37. Факторы успеха внедрения КИС // studwood.net. URL: https://studwood.net/1471715/ekonomika/faktory_uspeha_vnedreniya_kis (дата обращения: 09.10.2025).
38. Составление карт потоков создания ценности (VSM) // Atlassian. URL: https://www.atlassian.com/ru/agile/project-management/value-stream-mapping (дата обращения: 09.10.2025).
39. ПРИМЕРЫ РЕАЛИЗАЦИИ ИНТЕГРИРОВАННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ // Международный студенческий научный вестник (сетевое издание). URL: https://www.scienceforum.ru/2019/article/2018001851 (дата обращения: 09.10.2025).
40. ОПТИМИЗАЦИЯ ЦЕПЕЙ ПОСТАВОК И ЛОГИСТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И АНАЛИЗА БОЛЬШИХ ДАННЫХ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/optimizatsiya-tsepey-postavok-i-logisticheskih-protsessov-s-ispolzovaniem-iskusstvennogo-intellekta-i-analiza-bolshih-dannyh (дата обращения: 09.10.2025).
41. IoT платформа для Интернета Вещей // INTELVISION. URL: https://intelvision.ru/tekhnologii/iot-platforma/ (дата обращения: 09.10.2025).
42. Применение искусственного интеллекта в логистике: Примеры, данные, выгоды // schlogistic.ru. URL: https://schlogistic.ru/articles/primenenie-iskusstvennogo-intellekta-v-logistike-primery-dannye-vygody (дата обращения: 09.10.2025).
43. Как искусственный интеллект помогает исследовать большие данные // Noventiq. URL: https://www.noventiq.com/blog/how-artificial-intelligence-helps-explore-big-data (дата обращения: 09.10.2025).
44. MES и ERP: чем отличаются друг от друга, каковы их задачи, функции, особенности и возможности применения // Синаптик. URL: https://synaptiq.ru/blog/mes-i-erp-chem-otlichayutsya-drug-ot-druga/ (дата обращения: 09.10.2025).
45. «Цифровой спецназ» на фабриках и заводах. Как прошла конференция «ИТ в промышленности 2025 // TAdviser. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%98%D0%A2_%D0%B2_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%BC%D1%8B%D1%88%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8_2025 (дата обращения: 09.10.2025).
46. Классификация информационных систем на предприятии // Dynamicsun. URL: https://dynamicsun.ru/klassifikatsiya-informatsionnykh-sistem-na-predpriyatii/ (дата обращения: 09.10.2025).
47. ОПТИМИЗАЦИЯ ЗАКУПОЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ С ПОМОЩЬЮ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ // cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/optimizatsiya-zakupochnoy-deyatelnosti-predpriyatiya-s-pomoschyu-sovremennyh-informatsionnyh-tehnologiy (дата обращения: 09.10.2025).
48. Картирование потока создания ценности как инструмент оптимизации процессов // bpigroup.ru. URL: https://bpigroup.ru/blog/karta-potoka-sozdaniya-tsennosti/ (дата обращения: 09.10.2025).
49. Карта потока создания ценности (Value Stream Mapping) // leaninfo.ru. URL: https://www.leaninfo.ru/lean-tools/value-stream-mapping/ (дата обращения: 09.10.2025).
50. Что такое карта потока ценности (VSM) и как ее создать? // Lucidchart. URL: https://www.lucidchart.com/pages/ru/chto-takoe-karta-potoka-tsennosti-vsm (дата обращения: 09.10.2025).
51. ИТ в РФ: реагируя на непредсказуемое и на ожидаемое. Часть II // IT Channel News. URL: https://it-channel.news/columns/it-v-rf-reagiruya-na-nepredskazuemoe-i-na-ozhidaemoe-chast-ii.html (дата обращения: 09.10.2025).
52. Пять самых успешных проектов импортозамещения в России // Совет Федерации. URL: http://council.gov.ru/events/news/157294/ (дата обращения: 09.10.2025).
53. Лабораторная работа 1 Картирование — потока создания ценности (VSM) и визуализация // studfile.net. URL: https://studfile.net/preview/10360814/page:5/ (дата обращения: 09.10.2025).