Михаил Мишустин принял участие в XI конференции «Цифровая индустрия промышленной России»

Вступительное слово Михаила Мишустина

Выступление президента АО «АвтоВАЗ» Максима Соколова

Выступление генерального директора ПАО «ОАК» Вадима Бадехи

Выступление генерального директора АО «ОДК» Александра Грачёва

Выступление генерального директора АО «Концерн „Калашников“» Алана Лушникова

Выступление президента ПАО «ГМК „Норильский никель“» Владимира Потанина 

Выступление председателя правления, генерального директора ПАО «Газпром нефть» Александра Дюкова

Заключительное слово Михаила Мишустина

«Цифровая индустрия промышленной России» (ЦИПР) – главное деловое мероприятие по цифровой экономике и технологиям в России, за 11 лет подтвердившее статус наиболее авторитетной дискуссионной площадки для диалога представителей власти и бизнеса по вопросам цифровой трансформации общества и быстро развивающихся отраслей. ЦИПР способствует ускоренному развитию всей цифровой сферы страны для достижения целей технологического лидерства.

Ежегодно конференция объединяет тысячи участников из России и зарубежных стран – представителей крупного и среднего бизнеса, государственных структур, научного и стартап-сообщества.

Ключевая тема «ЦИПР-2026» – цифровизация промышленности, которая формирует основу экономики России. В рамках сессий деловой программы участники обсудят практики масштабирования российских разработок, конкретные кейсы их внедрения и вопросы международного технологического сотрудничества. В программе будут преобладать технологии прямого производственного применения: индустриальное ПО, цифровые двойники, робототехника, АСУТП, вычислительная инфраструктура и другие.

Выставка технологичных решений занимает 3 павильона, включая решения от международных участников из стран БРИКС и ЕАЭС. Здесь демонстрируются внедрённые в текущем году, а также разрабатываемые цифровые системы и «железо» с высокой степенью готовности. Это поспособствует предметному диалогу между заказчиками, интеграторами и вендорами промышленных решений.

В рамках деловой программы «ЦИПР» запланировано проведение 170 сессий, затрагивающих цифровизацию разных отраслей экономики и взаимодействие со странами-партнёрами на глобальном рынке. 

«ЦИПР-2026» посетят делегации из более чем 40 стран.

В рамках международной деловой программы пройдут сессии, посвящённые работе ООН, вопросам АПК, финансовой инфраструктуре в цифровую эпоху, формированию цифровой экосистемы в развивающихся странах, а также двусторонние международные сессии с Республикой Индия.

На международной выставочной экспозиции «ЦИПР-2026» будет представлен национальный стенд Беларуси, стенды компаний из Индии, Китая, Узбекистана и Анголы, а также информационный стенд ЮНИДО. Выделена специальная переговорная площадка «ВКС Гостиная цифровых атташе» для получения консультации по экспорту технологий на зарубежные рынки.

Из стенограммы:

М.Мишустин: Всем добрый день, дорогие друзья!

Уважаемые коллеги!

Хочу поприветствовать всех гостей и участников крупнейшей конференции, которая посвящена вопросам цифровой трансформации базовых секторов промышленности.

На этой площадке традиционно – уже в 11-й раз – собираются ведущие отраслевые заказчики и разработчики, эксперты и представители органов власти. Все, кто вносит весомый вклад в выполнение поставленной Президентом задачи по укреплению технологического суверенитета и технологической независимости от используемого иностранного программного обеспечения.

Мы перешли от поиска замены ушедшим западным продуктам – к активному внедрению собственных продуктов. И сегодня мы в этом убедились на выставке.

Ускорить эти процессы позволили индустриальные центры компетенций, которые сегодня созданы во всех базовых сферах промышленности. Через них на системной основе организован принципиально новый уровень взаимодействия между компаниями – лидерами отраслей и разработчиками программных решений. Первые – смогли консолидировать свои требования к цифровым решениям. А вторые – теперь обеспечены понятным, долгосрочным заказом.

Важно и то, что бизнес, который занимается выпуском софта, в самые короткие сроки донастроил уже имеющиеся продукты под нужды – непростые нужды, кстати, – конкретных предприятий, учитывая их уникальную специфику.

Результат этой работы – сотни уже внедрённых промышленных систем, которые управляют цехами, логистикой, идут в серию. Спасибо всем, кто показал высокий профессионализм и помог этого добиться.

Дорогие друзья! Отрасль информационных технологий остаётся одной из самых быстрорастущих в нашей экономике. Сегодня Глеб Сергеевич (Г.Никитин, губернатор Нижегородской области) на стенде, когда рассказывал о региональных успехах, сказал, что 47% – вклад в рост внутреннего регионального продукта – дала отрасль информационных технологий. А за шесть лет её доля в структуре ВВП в стране удвоилась. Объём продаж отечественных продуктов и сервисов в этой сфере за этот же период увеличился почти в 4,5 раза и по итогам прошлого года превысил 5 трлн рублей. И именно их всё чаще выбирают крупные компании для внедрения на предприятиях.

Есть интерес к нашим цифровым программам и услугам, которые связаны с созданием софта, и за рубежом. Впервые с 2022 года, по данным Банка России, их экспорт вырос на 15%.

В индустрию приходит всё больше специалистов. Сегодня в ней трудятся свыше миллиона человек.

По решению Президента были сохранены основные преференции для отрасли информационных технологий в очень непростое для страны время. Прежде всего те, которые напрямую стимулируют инвестиции в создание и развитие российских программных продуктов.

В первую очередь это пониженные тарифы страховых взносов. Для аккредитованных компаний в этой сфере они в два раза ниже, чем для других секторов. Разработчики могут направлять сэкономленные средства на новые продукты.

Продолжает действовать также и важнейшая льгота по налогу на прибыль. Ставка в пять раз ниже стандартной, и это даёт дополнительные ресурсы для наращивания технологической и кадровой базы.

Эти меры поддержки доказали свою эффективность. Выручка 5,5 тыс. организаций, которые непрерывно пользовались такими преимуществами в течение пяти лет, выросла более чем в три раза, а численность их команд – в полтора.

Есть не только федеральные инструменты помощи.

Сейчас девять из десяти аккредитованных компаний – это микро- и малые предприятия. Чтобы улучшить условия для их развития, Правительство предоставило регионам право устанавливать пониженные ставки для тех из них, кто перешёл на УСН, на упрощённую систему налогообложения. Уже более чем в 60 субъектах Российской Федерации организации, которые занимаются разработкой программного обеспечения, программно-аппаратных комплексов, могут применять такие преференции.

Для укрепления технологического суверенитета нужно обеспечить не только выпуск востребованных продуктов, но и их активное внедрение. Поэтому мы запустили механизмы, делающие это, что очень важно, финансово выгодным для бизнеса.

Расходы на приобретение российского программного обеспечения можно теперь включать в налоговую декларацию по специальному двойному коэффициенту и за счёт этого заплатить меньше налогов.

Предусмотрена и ускоренная амортизация отечественного программного обеспечения и программно-аппаратных комплексов. Ведь для предпринимателей крайне важна гибкость в управлении активами и возможность быстрее возвращать вложенные средства.

А сделки по продаже прав на российский софт освобождаются от налога на добавленную стоимость. Благодаря чему покупатели могут приобрести большее количество лицензий, продуктов, что делает переход на отечественные программы технологически проще и финансово менее обременительным.

Такая льгота по НДС останется в полном объёме. Более того, её действие распространяется на софт, который предоставляется в виде облачных сервисов. Сегодня мы как раз видели много решений облачных сервисов.

Мы продолжим поддержку, поскольку уверены, что инвестиции в отрасль информационных технологий окупаются сторицей. Она является одним из драйверов нашей промышленности.

Цифровая трансформация охватывает всё большее число компаний. Увеличивается доля использующих прикладное программное обеспечение. Специализированные решения для финансового учёта применяют почти 70% всех организаций. Ключевые инструменты для планирования, контроля ресурсов, для оптимизации цепочек поставок и сбыта – более трети. А комплексные системы проектирования и управления жизненным циклом продукции – каждая пятая сегодня. Столько же внедрили программы для автоматизации технологических процессов. Пожалуй, это самое быстрорастущее направление в промышленности.

И что важно, в каждом из этих сегментов всё чаще предпочтения отдают именно отечественному программному продукту. Он используется уже более чем на 10 млн рабочих мест, устанавливая управление финансами, бизнес-процессами на тысячах наших предприятий по всей стране.

Наши системы больше не воспринимаются как просто инструменты учёта и отчётности, а сегодня уже являются надёжными помощниками для повышения эффективности и конкурентоспособности производств.

По оценке экспертов, большая часть ключевого функционала продуктов ушедших иностранных поставщиков уже реализована в представленных на рынке российских решениях – без необходимости дополнительных доработок.

Они становятся полноценной заменой западным аналогам. При этом обеспечена совместимость с отечественной технологической инфраструктурой.

В прошлом году вышли специализированные версии систем управления предприятиями, адаптированные под специфику конкретных секторов. Пример: для автоматизации ключевых бизнес-процессов в чёрной и цветной металлургии, доменного и сталеплавильного производств, выпуска металлопроката. Было завершено и первое внедрение отраслевого решения в сфере электроэнергетики. И таких примеров очень много.

Что касается программ моделирования и проектирования (наверное, самый сложный вопрос, о чём мы говорили, – тяжёлые САПР), то ещё совсем недавно наши компании использовали в основном зарубежные продукты. Сейчас свыше половины – перешли на российские.

Отечественные системы автоматизированного проектирования и системы управления жизненным циклом изделия получили возможности распределённой работы над одной моделью. То есть десятки и сотни инженеров могут одновременно работать над сложным изделием.

Расчёты ведутся в единой виртуальной среде начиная с самых первых этапов, что позволяет выявлять проблемы и оптимизировать конструкции – это сегодня и на стендах показывали – ещё до появления физического прототипа. И тем самым уменьшить число дорогостоящих испытаний, сократить время.

Уже появились модули для проектирования авиадвигателей, сложных поверхностей, металлоконструкций. Была сформирована и отдельная подсистема для создания продукции из полимерных композитных материалов. Сегодня мы с разработчиками говорили о том, что для неё нужно и пакет особый, и особые системы проектирования доработать. С её помощью сделаны детали для двигателя ПД-14 – одного из самых высокотехнологичных изделий российской промышленности. Это ещё раз доказывает: отечественным программам под силу выполнение серьёзных задач.

Особо подчеркну, что базовым компонентом, математической платформой для всех систем трёхмерного проектирования являются геометрические ядра. У нас их уже несколько. И по таким параметрам, как надёжность, быстрота, умение работать с криволинейными поверхностями, они не уступают импортным. Одно из них уже полностью адаптировано под российские операционные системы, что даёт высокую производительность и глубокую интеграцию с встроенными механизмами защиты информации. Тем самым создан полностью импортозамещённый программно-аппаратный контур для конструкторских бюро по всей стране.

Это очень важно. Мы за это боролись несколько лет.

Мы совершенствуем также и правовую основу для использования современных решений в строительстве. Речь о софте для информационного моделирования зданий. Это так называемые BIM-технологии, или ТИМ-технологии. Их применение является обязательным для проектов с привлечением государственного финансирования. Уже практически каждый второй многоквартирный дом в России возводится с их использованием.

И поэтапно проектные компании и застройщики переходят на отечественное программное обеспечение. В этой сфере зарегистрировано уже свыше восьми сотен наших продуктов.

Они предлагают возможности, адаптированные под национальные нормы и правила. Позволяют выявлять несоответствия между инженерными сетями, конструкциями и архитектурой на ранних стадиях, в виртуальной среде. Проверять устойчивость конструкций, делать расчёты, сократить число случаев, когда нужны дорогостоящие переделки на стройплощадке.

И мы, без сомнения, продолжим стимулировать внедрение таких цифровых инструментов, чтобы повысить надёжность и безопасность строительных проектов и сократить издержки бизнеса.

Востребованность показали и российские системы автоматизации технологических процессов. Более половины всех наших компаний уже имеют опыт их применения.

Корпорации объединяют усилия для создания таких платформ. «Северсталь» совместно с партнёрами активно разрабатывает элементы открытой автоматизированной системы управления технологическими процессами.

На прошлой «ЦИПР», вы помните, был представлен соответствующий прототип одного из основных её компонентов – это программный контроллер. Он позволяет считывать сигналы с датчиков и налаживать производственные операции. В этом году уже началось его пилотное внедрение. У решения – открытый исходный код, что очень важно. Он будет доступен производителям бесплатно. Это уникальный образец кооперации. Хочу пожелать этому проекту дальнейших успехов.

Есть у нас, конечно, и другие примеры, когда совместная работа даёт очень весомые результаты. Речь идёт об индустриальных центрах компетенций. Именно благодаря им появились критически значимые программные продукты, у которых раньше в принципе не существовало отечественных аналогов.

На момент запуска индустриальных центров компетенций было выявлено более 5 тыс. процессов, где требовалась разработка собственного софта. Сейчас их стало почти в четыре раза меньше.

Так, в геологоразведке, экологии, электроэнергетике, нефтегазовой и нефтехимической отраслях, в недропользовании – все важнейшие управленческие и производственные процессы уже практически полностью обеспечены отечественным ПО.

В авиа-, двигателе- и судостроении, общем и железнодорожном машиностроении, лёгкой промышленности, на транспорте, в логистике, торговле, финансах, строительстве, в ЖКХ – этот показатель превышает уже сегодня более 90%.

Это хорошие результаты, друзья! Они также неплохие в других секторах, но там ещё многое предстоит сделать.

Обеспечить их позволила реализация так называемых особо значимых проектов, в рамках которых наши крупнейшие заказчики вместе с разработчиками создают и внедряют новые продукты. А государство, если необходимо, в непростое время предоставляет субсидии, гранты.

Из первоначально отобранных, напомню, 170 инициатив более двух третей успешно выполнены. Их общая стоимость сейчас уже около 84 млрд рублей. В основном это ресурсы самих корпораций, которые на каждый бюджетный рубль привлекли уже порядка семи рублей своих средств.

Хочу сказать спасибо нашему бизнесу за такой ответственный подход.

В этом году планируется завершить работу ещё по двум десяткам проектов, половина из которых также с государственной поддержкой. Уверен, они станут новыми точками роста для экономики и, как следствие, послужат развитию отраслей промышленности. Мы продолжим такую практику.

Отдельно хочу отметить, что некоторые российские корпоративные решения для промышленности уже обходят зарубежные по ряду параметров (стараемся объективно это оценивать), прежде всего в том, что касается гибкости настройки и оперативности технической поддержки.

Важно двигаться дальше и создавать продукты, которые будут не только закрывать потребности наших предприятий, но и учитывать сложившиеся на рынке тренды, чтобы ставить задачи по производству продукции, которая могла бы превзойти мировые аналоги, потихоньку, там, где мы можем. Например, по адаптивности, скорости внедрения, интеграции дополнительных возможностей.

Сегодня активно развиваются наши облачные технологии. Отношение бизнеса к ним кардинально поменялось за последние несколько лет. Ещё в 2022 году, я помню, организации сомневались, а надо ли переносить свои системы за пределы собственного контура, собственных дата-центров. Сейчас они всё чаще выбирают именно такой подход.

Рынок облачных сервисов за шесть лет вырос более чем в четыре раза. Отечественные компании полностью перешли на такую инфраструктуру российской разработки.

Сейчас ведущие провайдеры гарантируют хранение чувствительных данных внутри страны и предоставляют все необходимые инструменты для их эффективной защиты. Востребованы эти технологии, и когда нужны высокие вычислительные мощности.

С начала прошлого года удвоилось количество запросов на облачные сервисы искусственного интеллекта на базе графических процессоров. Это очень востребовано в розничной торговле, финансовой сфере, промышленности, что связано с активным развитием нейросетей, машинного обучения, работы с большими данными.

Провайдеры встраивают функциональность на базе искусственного интеллекта непосредственно в свои платформы. Сегодня мы видели очень много таких примеров. Облачные ресурсы становятся не просто местом хранения и обработки сведений, а средой, экосистемой, где доступны самые современные решения для ведения бизнеса.

Отдельно скажу и о рынке искусственного интеллекта. В России он расширяется почти вдвое быстрее остального сектора информационных технологий. Свыше половины предприятий уже активно вовлечены в процесс внедрения таких технологий. Практически на каждом стенде мы это видели. Пока немногие достигли стадии промышленной эксплуатации. А значит, потенциал роста ещё выше.

Интеграция компонентов на базе искусственного интеллекта в платформы автоматизированного проектирования и управления производственными процессами уже становится стандартом. 

Уже сегодня модули компьютерного зрения, прогнозной аналитики, рекомендательные сервисы на базе машинного обучения применяются активнейшим образом в промышленности, что позволяет лучше прогнозировать все процессы: система предлагает оптимальные закупки, графики ремонтов и логистические цепочки. Сегодня показали – 26% искусственный интеллект сэкономил, чтобы не перезакладываться в определённые решения. И это история уже с большой эффективностью. Как следствие, это повышает производительность труда. И помогает в выполнении многих других задач.

Примеры. В горной добыче: за счёт использования таких решений в реальном времени управляют карьерными самосвалами на крупнейших месторождениях, минимизируя простой, оптимизируя маршруты движения.

В авиастроении: на базе отечественного программного обеспечения для инженерных вычислений проводятся сложнейшие расчёты прочности.

Совсем недавно, когда мы спрашивали, какой продукт для расчётов, продукт не наш был. Я не только «Логос», о котором мы все знаем, назову. Уже появляются многочисленные пакеты внутренних расчётов. Очень важно, чтобы мы просто ими поделились. Это ускоряет испытания, сокращает их число на 20–30%.

А в химической промышленности рекомендательные системы на основе машинного обучения внедрены на всех производствах аммиака. Благодаря чему снижается расход природного газа и увеличивается объём выпуска продукции.

В заключение хочу подчеркнуть, что сегодня облачные сервисы, искусственный интеллект приходят на многие предприятия и доказывают свою эффективность. И когда мы говорим о дальнейшем развитии сектора информационных технологий, нашей промышленности в целом, это надо учитывать. Действовать на опережение. Не просто создавать аналоги продуктов, чтобы закрыть потребности организаций, но и прогнозировать изменения. Стараться успешно конкурировать на новых, появляющихся, перспективных направлениях. И тем самым формировать фундамент для долгосрочного технологического лидерства. Это является одной из национальных целей, утверждённых Президентом.

Уважаемые коллеги!

Это было вступительное слово. Предлагаю обсудить, как продвигается цифровая трансформация промышленности, каких результатов удалось добиться в ваших отраслях, что удалось сделать и какие предложения сегодня на повестке дня.

Предлагаю начать обсуждение.

М.Ситтель (модератор): Спасибо большое, Михаил Владимирович, за Ваше выступление, за установку на сессию. Надеемся, что по традиции Вы поддержите своими вопросами выступления наших уважаемых гостей.

Первая тема нашей пленарной сессии – это автомобилестроение. О работе в рамках индустриального центра компетенций «Автомобилестроение», о реализации особо значимого проекта, об опыте импортозамещения САПР расскажет президент АО «АвтоВАЗ» Максим Юрьевич Соколов. Прошу Вас, Максим Юрьевич.

М.Соколов (президент АО «АвтоВАЗ»): Добрый день, уважаемый Михаил Владимирович, уважаемые коллеги!

Спасибо за приглашение и предоставленную возможность доложить о результатах особо значимого проекта непосредственно на АвтоВАЗе. Позвольте буквально несколько слов в целом о цифровой трансформации АвтоВАЗа за период в новейшей его истории, начиная с 2022 года, чтобы было правильное впечатление о том, какое место занимает в том числе и особо значимый проект.

Как известно, до мая 2022 года управляющим, контролирующим акционером АвтоВАЗа был международный концерн, альянс «Рено – Ниссан – Мицубиси». За период его владения АвтоВАЗ подсел, что называется, на иглу зарубежных информационных систем. Завод пришёл к ситуации, когда в любой момент его работа могла быть нарушена из‑за рубежа. И конечно, все данные хранились тоже за территорией нашей страны. После возвращения АвтоВАЗа под контроль государства нашим приоритетом номер один, без преувеличения, стало именно достижение цифровой независимости. И уже через год, даже чуть раньше, 1 мая 2023 года, АвтоВАЗ полностью перешёл на локальные информационные системы и сервисы.

Мы заменили более 200 различных зарубежных продуктов и систем, свыше 250 ТБ корпоративных данных были без потерь перемещены на российскую инфраструктуру. И с этого периода можно действительно говорить о реальной цифровой независимости АвтоВАЗа.

Работа по ИT-трансформации продолжается и сегодня. И в инжиниринге мы как раз разворачиваем отечественную систему управления разработкой продуктов от компании «Топ Системы».

В производстве на российской платформе «Каскад» мы синхронизировали работу конвейера с поступлением компонентов более чем 1,5 тыс. поставщиков. В результате необходимые детали приходят на склад точно в срок, без замораживания средств, в запасах. На заводе также создан ситуационный центр, который в минуту обрабатывает сотни тысяч сигналов о состоянии оборудования.

Из этого центра идёт также управление промышленными роботами. На АвтоВАЗе их сегодня установлено, если называть точную цифру, 1599 роботов и 721 единица автомобильного автономного напольного транспорта.

И если говорить об уровне автоматизации на некоторых наших производственных линиях, то, например, на уровне сварки автомобиля «Лада Гранта», нашего бестселлера, этот уровень достигает более 86%.

В январе 2026 года завершено внедрение информационной системы «Налоговый мониторинг». До 2022 года никаких средств практически не вкладывалось в развитие ИТ-инфраструктуры, поэтому сейчас производится масштабная модернизация. В частности, обновлён центр обработки данных.

Таким образом, особо значимый проект внедрения конструкторско-технологической подготовки производства, который стартовал на АвтоВАЗе при поддержке Правительства в июне 2023 года и завершается прямо в эти дни, до конца мая, – логически встроен в цепочку ИT-трансформации на нашем предприятии.

В рамках этого проекта настроены, доработаны под задачу предприятия основные модули платформы T-FLEX. Эти модули используются для разработки продуктов нашими инженерами, в том числе: управление проектами, управление инженерными данными, проектирование изделий, моделирование процессов сварки и многие другие элементы.

Настройки и доработки успешно прошли приёмочные испытания по согласованной методике, и поэтапное внедрение начнётся уже в июле текущего года. На старте планируется задействовать порядка 100 автоматизированных рабочих мест. И мы ожидаем, что уже с 2027 года оплата технической поддержки T-FLEX станет примерно на четверть дешевле, чем годовая оплата техподдержки нашего сегодняшнего зарубежного продукта CATIA.

Безусловно, мы ожидаем, что наш партнёр, компания «Топ Системы», будет и дальше повышать функциональность и производительность своего решения, в том числе за счёт включения интеллектуальных функций для решения инженерных задач.

Учитывая полученный опыт, целесообразно обеспечить максимальное тиражирование решений T-FLEX и в целом, и в нашей автомобильной отрасли в частности.

Следующим шагом должно стать создание отраслевого решения, которое позволит аккумулировать лучшие практики управления в автопроме. И это даст возможность автомобильным компаниям внедрять этот программный комплекс без каких‑либо глобальных доработок. И АвтоВАЗ уже предоставил необходимые материалы для другого особо значимого проекта нашим партнёрам – ПАО «КамАЗ» с целью создания такого общего отраслевого решения.

А следующим важным шагом и вызовом для нас станет цифровизация производства в рамках программы «Индустрия 4.0». И здесь речь уже идёт об использовании в автомобильной отрасли свободно распространяемых моделей искусственного интеллекта.

К сожалению, разработки отечественных IT-компаний и финансовых структур предназначены прежде всего для решения их бизнес-задач. Но адаптация таких решений для автопрома всё‑таки, хоть и не всегда, возможна. Поэтому для отраслевых задач предлагаем использовать специализированные опенсорс-решения, которые размещены в контуре предприятий и учитывают требования информационной безопасности.

Благодарю за внимание.

М.Мишустин: Я так понимаю, аплодисменты к тому, что идёт процесс. Но сейчас мы хотели бы поговорить о результате. Проект, о котором сказал уважаемый Максим Юрьевич, один из самых амбициозных в отечественном автомобилестроении. Это 400 тыс., Вы сказали, автомобилей – план в 2026 году. Фактически здесь цифровая подготовка производства критична. Да, есть вопросы по фрагментарности российских решений, отсутствию отраслевых инструментов искусственного интеллекта. Это, конечно, системные вызовы, которые требуют – мы об этом говорим не первый год – консолидации всех участников индустриальных центров компетенций. Речь идёт в первую очередь о том, чтобы у нас запрос на разработку отраслевого PLM (управление жизненным циклом продукции) был сделан.

Говорили о том, что крупнейшие производители такой инструмент будут делать, что в эту сторону надо двигаться. Вопрос: каков текущий статус по разработке единых требований от заказчиков (я имею в виду крупные производства автомобилей) к отраслевому решению? Достаточен ли для вас, как для заказчика, текущий функционал решения, работы по которому завершаются, по нашим планам, в мае?

М.Соколов: Да, здесь, как я уже доложил, мы провели приёмо-сдаточные испытания. Методика была в целом согласована с нашими отраслевыми регуляторами и РФРИТом (Российский фонд развития информационных технологий). И объём проведённых приёмо-сдаточных испытаний позволяет утверждать, что работы можно считать завершёнными. И уже в июле начнётся их поэтапное, скажем так, внедрение в наши общие интеграции, в наши общие процессы.

М.Мишустин: Кто ещё в ИЦК входит из производителей? ГАЗ?

М.Соколов: Конечно. Руководителем нашей группы является КамАЗ.

М.Мишустин: Сергей Анатольевич (обращаясь к С.Когогину), если можно, перечислите, кто ещё там. Все – ГАЗ, КамАЗ, АвтоВАЗ. Понятно. Тогда у меня вопрос к разработчику – «Топ Системам».

Здесь господин Кураксин должен быть, Сергей Анатольевич (С.Кураксин, генеральный директор компании «Топ Системы»). Здесь? Отлично.

В прошлом году на стратсессии Правительства, я помню, многие разработчики говорили о значительной нагрузке в части заполнения отчётности по особо значимым проектам, жаловались на это.

Минцифры вместе с РФРИТом и АЦ было поручено сформировать специальное «единое окно» технологическое для её предоставления.

Как Вы оцениваете, какие‑то положительные сдвиги есть там?

С.Кураксин: Михаил Владимирович, здравствуйте!

РФРИТом проведена работа, упрощена процедура, которая позволяет минимизировать отчётность в РФРИТ. Предложения также есть, чтобы стандартизировать отчётность от заказчика к исполнителю, потому что она иногда зашкаливает. С точки зрения подачи проектов тоже вроде всё хорошо. Единственное, у нас осталась большая нерешённая задача. Первая волна была 80 на 20. Мы в прошлом году также подсвечивали, что 90 на 10 – это самый оптимальный вариант, но если невозможно, то хотя бы 80 на 20, потому что корпорации в такой ситуации находятся, что 50 на 50 – это достаточно тяжело. Тогда всё будет отлажено более-менее.

М.Мишустин: Друзья, мы говорим о самом, наверное, сложном отраслевом вызове: производство наших автомобилей.

Почему я эти сложные вопросы поднимаю? Надо двигаться. Мы когда‑то с нуля начинали во многих отраслях, сейчас есть успехи. Но в автомобилестроении, конечно, нам надо заниматься и тяжёлыми САПР, и системами цифровых двойников – тем, что уже спроектировано на западном программном продукте. С Сергеем Анатольевичем мы об этом говорили. Пока мы на своём продукте не сделаем вариант коммерческого использования, спрос сформировать будет трудно.

Хочу попросить Минцифры сформировать от представителей ИЦК обратную связь о достаточности функционала разрабатываемых решений жизненного цикла – PLM – для 100% импортозамещения. Чтобы мы это измеряли. В том числе нужно говорить и о геометрическом ядре для наших решений, и об интеграции со сторонним программным обеспечением и так далее. И возможности переноса решений из других систем. Без этого не получится.

И второй блок – Минцифры вместе с РФРИТом и АЦ должно нам доложить о результатах эксперимента по сокращению отчётности, о чём Сергей сказал, в том числе и о долях. Просьба это в решении отметить.

Спасибо. Вам слово.

М.Ситтель (модератор): Спасибо большое, спасибо всем участникам обсуждения первого блока. Идём далее.

Следующая отрасль – авиастроение, одна из самых наукоёмких и технологически сложных в мире, где импортозамещение охватывает десятки тысяч, наверное, компонентов.

О работе в рамках ИЦК «Авиастроение», о реализации особо значимых проектов и практиках импортозамещения расскажет генеральный директор ПАО «ОАК», председатель ИЦК «Авиастроение» Вадим Александрович Бадеха.

В.Бадеха (генеральный директор ПАО «ОАК»): Добрый день.

Уважаемый Михаил Владимирович, докладываю. В 2023 году, в марте, стартовал наш проект по доработке и внедрению комплексного отечественного PLM-решения для разработки авиационной техники на базе T-FLEX PLM. В августе этого года программный комплекс будет введён в эксплуатацию, работаем мы в соответствии с утверждённым графиком.

Кроме того, инициативно за пределами особо значимого проекта был осуществлён совместный со Сбербанком пилотный проект по проектированию деталей с применением элементов искусственного интеллекта на базе T-FLEX PLM. В результате реализации проектов ведущих авиационных конструкторских бюро страны достигнуты следующие результаты: размещено программное обеспечение для разработки авиационной техники, оборудовано порядка 4 тыс. рабочих мест, реализовано более 2 тыс. технических требований в рамках замещения девяти ключевых модулей PLM.

И уже сегодня выполняется рабочее, эскизное проектирование нового самолёта только на базе решения T-FLEX, без верификации в предыдущих версиях, в которых мы работали.

После реализации этого проекта отрасль авиастроения, и не только авиастроения, встанет перед следующими вызовами: дальнейшее повышение уровня технологической независимости, снижение сроков и стоимости разработки новых изделий авиационной техники.

Для ответа на эти вызовы предлагается поддержать следующие проекты: доработку программного обеспечения T-FLEX для создания управляющей программы подготовки производства, доработку решений T-FLEX Cad для проектирования деталей из композиционных материалов, а также доработку и внедрение средств проектирования изделий авиационной техники с применением генеративного искусственного интеллекта на базе программно-аппаратной среды T-FLEX PLM и GigaChat Сбербанка.

Проект «Комплекс» – это инициативный, пилотный проект, который мы реализуем в рамках ИЦК. Это, на наш взгляд, логичный и своевременный шаг развития современных систем проектирования авиационной техники. Мы уходим от ручного труда к генеративному проектированию на отечественной платформе T-FLEX совместно со «Сбером». Сегодня, согласно результатам пилотного проекта, скорость синтеза типовой конструкции нервюры с крепежом выросла в 11 раз. Это подтверждённый достигнутый результат, на который можно опираться. Отработано применение искусственного интеллекта, который проектирует в строгом соответствии с нормативами.

Следующий шаг – автоматический синтез геометрии на основе мультидисциплинарных расчётов. То есть сегодня мы добились рабочего применения решения искусственного интеллекта с учётом существующей базы нормативов, без расчётов. Следующий шаг – это использование искусственного интеллекта при проведении расчётов на прочность и на аэродинамику.

На наш взгляд, это очень важный, своевременный проект, который, безусловно, будет иметь значение не только для авиационной отрасли, для всего машиностроения.

М.Мишустин: Спасибо большое, Вадим Александрович. Очень большой путь пройден на пути перевода российского авиастроения на, я бы сказал, технологически независимый стек. Это очень важно, хотя и проблематика повторяется, о чём мы только что говорили с Максимом Соколовым. Но здесь нам очень важно посмотреть на результаты того, что получится, на эффективность в любом варианте.

Должно быть выгодно покупать российские самолёты, и потом, чтобы финансовая модель позволяла расти и увеличивать заказ. Об этом мы постоянно говорим, к этому идём.

Вадим Александрович, вопрос у меня такой: Вы сказали о пилоте, который вы провели по применению именно генеративного искусственного интеллекта в проектировании, добились результатов. Он в 10–11 раз практически сокращает трудоёмкость. У меня вопрос по издержкам: какие ресурсы для этого вам понадобились? Потому что у нас стоит вопрос, Дмитрий Юрьевич (Григоренко) занимается этим активно, Максим Станиславович Орешкин, о внедрении искусственного интеллекта и, соответственно, об инвестициях в него. Чтобы эти инвестиции окупались, нужны примеры.

Вы сказали: в 10 раз. Ресурсы, кадровые потребности, какая языковая модель была использована. Потому что именно многие проекты во внедрении искусственного интеллекта терпят неудачу из‑за высокой их стоимости и ресурсоёмкости. Нам бы не упустить суверенитет в этой области.

В.Бадеха: С учётом того, что мы использовали существующее решение GigaChat Сбербанка, для нас объём инвестиций в это направление был минимален. А также, поскольку в рамках реализации особо значимого проекта мы совместно с компанией T-FLEX внедрили ИИ-агент в саму среду проектирования, в принципе, сказать, что это существенным образом потребовало для нас изменить нашу модель экономическую по этому проекту, нельзя.

В данном случае инвестиции однозначно окупаются за счёт повышения скорости и снижения потребных затрат на проектирование. И с учётом того, что сегодня ключевая задача стоит – это повышение скорости и верности принимаемых решений, мы уверены в том, что это решение будет однозначно эффективно.

М.Мишустин: Я почему хочу здесь вас поддержать? Минцифры совместно с Минпромторгом, мне кажется, надо подумать над тем, чтобы сформировать отдельный контур государственной политики, который дополнил бы механизмы спроса на вычислительную инфраструктуру. Спроса нет. Мы со многими коллегами говорим, все хотят спрос. Ну а как его сделаешь, если можно купить дешевле что‑то иностранное, неважно, какое, например, «китайское», да? И каким образом нам при всех субсидиях бороться за эффективность? Это сложно.

Поэтому надо предусмотреть создание механизмов. И мы с Денисом Валентиновичем (Мантуровым) об этом часто говорим. Долгосрочное финансирование вычислительной инфраструктуры. Это и государственно-частное партнёрство, и субсидирование наших капзатрат на создание кластеров, это и льготное финансирование, инструменты проектного финансирования.

И даже посмотреть на возможности прямого участия государства в создании и в эксплуатации вычислительной инфраструктуры на уровне национальных или отраслевых центров компетенций. И второй блок, вот сейчас с Дмитрием Юрьевичем (Григоренко) как раз говорили, это возможности создания механизма гарантированного спроса на отечественные языковые модели. В том числе посредством изменения законодательства. Это наших два основных закона: 44-й и 223-й.

У меня просьба также учесть это в рекомендациях конференции, если согласны с этим.

В.Бадеха: Да, Михаил Владимирович, конечно, мы согласны. Надо понимать, что сегодняшнее решение, которое мы реализовали, это практически реализованное решение. Однако это первый шаг, поскольку мы далеки от применения технологии искусственного интеллекта в расчётах на прочность, в расчётах на аэродинамику, это совершенно другой уровень уже интеграции с базами, которые сегодня есть в нашей отрасли. Поэтому это, конечно, потребует дополнительных инвестиций.

М.Мишустин: Я всё‑таки хочу сказать о том, какой путь наши авиастроители проделали. Это вызывает огромное уважение, что за такой короткий срок столько удалось сделать. Я могу назвать даже какие‑то элементы того, что внедрено. Это и доработка всех модулей системы, которые и конструкторское проектирование охватили, и управление инженерными данными, и сами промпты, то есть управление требованиями, которое формализовано, и элементы системной инженерии – это огромная работа.

Сейчас оборудовано у нас 3800–4000 рабочих мест. И реализован механизм миграции всех исторических данных из системы. Это всем известный Siemens Teamcenter, в котором всё проектировалось в систему T-FLEX уже, и это огромная работа, которая заслуживает уважения, поскольку никогда за такой срок никто этого не делал.

Спасибо, мы ждём наши классные самолёты, надёжные, эффективные. Так? Денис Валентинович (Мантуров)?

М.Ситтель (модератор): Продолжаем разговор о высокотехнологичных отраслях. Разговор непростой и важный. Современный двигатель – это, наверное, один из самых сложных продуктов, которые создаёт человек. Это тысяча деталей, это очень сложный эксплуатационный процесс, многолетний цикл проектирования. И здесь уже цифровые инструменты – это не вспомогательные средства, а основа всего производственного цикла.

О работе в рамках ИЦК «Двигателестроение» и лучших практиках внедрения систем автоматизированного проектирования расскажет генеральный директор АО «ОДК», председатель индустриального центра компетенций «Двигателестроение» Александр Владимирович Грачёв.

А.Грачёв (генеральный директор АО «ОДК»): Добрый день, уважаемый Михаил Владимирович, уважаемые участники конференции! Спасибо, что представилась возможность выступить здесь. Да, мы в рамках ОДК, в рамках непосредственно ИЦК «Двигателестроение» сегодня реализуем два проекта… На самом деле их не два, а несколько больше. Два – это те, которые сюда погружены. Первый из них – это импортозамещение программного обеспечения Siemens для проектирования и сопровождения жизненного цикла изделий. Второй проект – по внедрению системы управления производственными цепочками поставок в машиностроении.

Докладываю по первому проекту. Он у нас реализуется непосредственно в рамках «ОДК-Авиадвигатель». Делаем мы это вместе с компанией «Аскон». Планируется завершение его по графику в конце этого года.

Цель проекта – это, по сути, создание отечественного решения по управлению жизненным циклом газотурбинной техники, не уступающей практически ни в чём лучшим зарубежным образцам.

В проект входит несколько базовых модулей. Первое – это, конечно, система «Компас-3D». Второе – это система управления жизненным циклом «Лоцман». И третье – это новый программный продукт для проектирования деталей из композитных материалов – «Компас-Композиты».

Критерий успеха, Михаил Владимирович, Вы правильно сказали, для нас – это практика, и мы реализуем сегодня это дело уже непосредственно в продуктах, в двигателях. В частности, с применением «Компас-Композиты» уже спроектирована, изготовлена мотогондола для двигателя, о чём Вы сказали, ПД-14. И на базе «Лоцман» и «Компас-3D» мы сегодня ведём разработку двигателя ПД-8В. И однозначно это будет тиражироваться на всех предприятиях корпорации.

Сегодня уже реализация проекта позволила нам не просто заместить импортные решения, а создать практически внутреннюю информационную экосистему корпорации для управления разработкой. Это, наверное, самое сложное. Речь о системе управления данными, требованиями к изделию, электронной конструкторской документацией. Всё это образует единую информационную среду для всех предприятий корпорации и поддерживается и развивается тем центром компетенций, который сегодня создаётся в рамках существующего проекта.

Сегодня мы активно работаем на трёх предприятиях корпорации, но планируем однозначно тиражировать это дело абсолютно во всех инженерных центрах.

И уже сегодня к этой программе присоединились вузы. В соответствующих профильных вузах уже начато обучение на основе разработанных в проекте решений – непосредственно на кафедрах, которые сегодня курируются корпорацией.

Следующий проект – это система управления производством, выполняется на базе трёх предприятий ОДК. Этот проект вместе с компанией «1С» мы реализуем. Цель – разработка системы управления ресурсами для крупных машиностроительных холдингов и предприятий. Даёт нам все инструменты для сквозного планирования как на уровне головной компании, так и на уровне предприятий.

На текущий момент все основные доработки информационной системы уже завершены. На двух предприятиях система находится в опытной эксплуатации, а на одном уже практически в течение года мы полностью на ней работаем. Это «ОДК-СТАР» в Перми. То есть мы перевели его полностью в новую систему. И в 2026 году ещё четыре предприятия планируется перевести. Там немного средств не хватает, но, я думаю, мы этот вопрос решим.

Благодаря этой системе в ходе проекта мы повысим уровень управления всеми процессами компании: связь, разработка, производство, материально-техническое обеспечение. И, по сути, качество продукции.

И с точки зрения предложения. На предприятиях ОДК на сегодняшний день разработаны и внедрены решения на основе технологий машинного зрения для контроля качества продукции.

Ведутся совместные работы со Сбербанком по созданию интеллектуальных ассистентов конструкторов и технологов.

Ещё есть несколько перспективных проектов по развитию искусственного интеллекта. Из них мы сталкиваемся с основными, наверное, двумя барьерами. Это отсутствие готовых отечественных искусственно-интеллектуальных моделей, способных сегодня справляться с конструкторской технологической документацией. И второе – это дефицит вычислительных мощностей. На сегодняшний день этого тоже не хватает.

Для снятия этих препятствий необходимы не только усилия отдельной компании, а межкорпоративные решения под эгидой государства с доступными условиями и высокими требованиями к защите информации. То есть нужна какая‑то общая программа. Например, для отдельных центров хранения данных, для обучения инженерных моделей и центров совместного доступа к вычислительной инфраструктуре.

Безусловно, для ОДК развитие, тиражирование, разработка решений позволят создать цифровую экосистему, которая сегодня объединит ключевые процессы жизненного цикла газотурбинной техники и позволит существенно повысить операционную эффективность, что скажется на сроках создания двигателей, их стоимости производства и послепродажного обслуживания.

М.Мишустин: Спасибо, Александр Владимирович.

Друзья, хочу тоже наших двигателистов поддержать. 

Мы все должны понимать, что наша отрасль двигателестроения в мире сейчас – в пятёрке стран, которые сами могут проектировать, создавать, новые решения, эффективные решения, и поддерживать жизненный цикл их эксплуатации. Таких стран, наверное, я назову пять.

Может, даже не назову пять. Это американцы, французы, англичане. И наверное, канадцы. Вот Денис Валентинович (Мантуров) говорит, что не до конца. И китайцы со своим софтом и двигателями пока идут в это, активно идут. Но то, что в России есть, дорогого стоит.

Мы понимаем, дело даже не в импортозамещении прямом. Важно, чтобы мы создавали свои агрегаты, изделия, используя российские средства проектирования, управления производственными процессами. Ваш пример показывает, что мы здесь крайне близки к этой цели. И ПД-8В, и ПД-14 создавались с использованием российских решений.

Мой вопрос следующий. Ваша компания работает над внедрением решений искусственного интеллекта в различных процессах.

Два года назад Александр Александрович Иноземцев был здесь. Я давал поручение по формированию отраслевых моделей данных и стандартов обмена ими. Как раз коллеги ваши говорили. Если два предыдущих спикера работают с «Топ Системами», вы работаете с «Асконом». «Аскон» – разработчик, который тоже делает большие решения.

Насколько наличие нескольких крупных PLM-моделей затрудняет обмен данными в отраслевых цепочках? Это первый вопрос. И второй сразу же задам как заказчику PLM. Довольны ли вы функционалом PLM-решения, разработка которого планируется к концу этого года? Смотрю на графики: у нас 31 декабря 2026 года – это по первой волне завершение импортозамещения программных продуктов Siemens NX, Teamcenter и Fibersim.

Это то, о чём мы договаривались несколько лет тому назад. Так, Сергей Анатольевич? Сергей Анатольевич в этом участвовал. Пожалуйста.

А.Грачёв: Да, Михаил Владимирович, спасибо. Конечно, идёт всё непросто. И с точки зрения синхронизации между тем же программным обеспечением, достаточно сложным софтом Siemens и тем, что мы делаем с «Асконом». Специально вчера набирал Иноземцева, зная, что Вы зададите этот вопрос, и спросил: Александр Александрович, как? Он подтвердил, что он с задачей справляется.

То есть синхронизация ведётся. Причём работа ведётся вместе, командами на уровне конструкторов. И он мне подтвердил, что мы в этом году с этой задачей справимся.

Михаил Владимирович, я говорил о двух проектах, но следует сказать, что начиная с 2020 года мы благодаря Денису Валентиновичу во все проекты по ОКР, по разработке непосредственно новых двигателей включали цифровые двойники. И уже сегодня и ПД-8, и ПД-14, и ТВ7-117 – они все сделаны с цифровыми двойниками. Это существенно экономит нам силы и время.

М.Мишустин: Спасибо большое.

Александру Александровичу огромный привет. Это наш генеральный конструктор ПД-14, и не только его. Это как раз замечательные наши «Пермские моторы», ПД-8 в Рыбинске, я так понимаю, правильно?

У меня тогда вопрос к «Аскону». Максим Юрьевич Богданов здесь? Максим Юрьевич – генеральный директор компании «Аскон».

С какими проблемами качества данных – Вы об этом говорили – сталкиваетесь при обучении моделей искусственного интеллекта? Насколько, скажем так, чистыми являются реальные данные с предприятий? PLM-данные?

М.Богданов: Михаил Владимирович, спасибо, хороший вопрос. Хорошая новость: данные после внедрения системы управления жизненным циклом чистые, потому что этап нормализации пройден. Поэтому внедрение системы искусственного интеллекта – это логичный этап после нормализации данных. А вот с точностью данных, особенно геометрических данных, надо ещё поработать. Данных крайне недостаточно. Не то чтобы мало чертежей, моделей, но это интеллектуальная собственность предприятий. И они недоступны разработчикам этих языковых моделей. И здесь как раз «Сбер», «Аскон» – мы работаем в этих проектах, работаем с ОДК. Но, например, эти данные недоступны для языковой модели для какой‑то другой корпорации. Как обеспечить этот обмен, как создать такие языковые модели – это хорошая такая проблема. Котиков, конечно, в ИИ гораздо больше. Позволю себе пошутить.

М.Мишустин: Друзья, надо говорить об этом открыто. Тогда Минцифры, наверное, должно формировать регулярную обратную связь от компаний-заказчиков именно по оценке полноты функционала и достаточных, я бы сказал, технических характеристик. А от компаний-разработчиков – связь по эффективности мер поддержки, это важно. Здесь прошу Минцифры с Минпромторгом вместе собрать подробную обратную связь о статусе работы по формированию отраслевых моделей данных – насколько нам нужно законом регулировать открытие.

Дмитрий Юрьевич (Григоренко) говорит: «Вот видите, надо открывать данные». С другой стороны, никто не отменял и коммерческую тайну, и суверенитет в этой области, защиту информации. Сложный вопрос. В каком формате открывать данные, какие датасеты делать и с какой частотой – это вопрос сложный. Надо всем собраться и поговорить об этом. Может быть, делать это внутри ИЦК закрытым способом.

Просьба тогда, коллеги, такие поручения реализовать, и потом пообсуждаем.

Спасибо огромное. Удачи! Чтобы всё было сделано надёжно и на новых самолётах стояли наши, отечественные классные двигатели – эффективные, чтобы финансовая модель компаний, которые будут их покупать, сходилась, чтобы это было выгодно.

М.Ситтель: Переходим к одной из самых чувствительных, наверное, и стратегически важных тем нашей повестки – это цифровая трансформация оборонно-промышленного комплекса. Это отрасль, где технологический суверенитет стал просто безусловным требованием. И я передаю слово генеральному директору АО «Концерн Калашников» Алану Валерьевичу Лушникову. Прошу Вас.

А.Лушников (генеральный директор АО «Концерн Калашников»): Спасибо большое. Уважаемый Михаил Владимирович, уважаемые коллеги! «Концерн Калашников» реализовал особо значимый проект по доработке и внедрению единой корпоративной системы управления жизненным циклом изделия на отечественной платформе. Длительность проекта составила 35 месяцев, в ноябре 2025 года он был завершён. Проект состоит из двух функциональных блоков: ERP и PLM. По результатам реализации проекта замещено 100% заявленных бизнес-функций исторических решений SAP ERP и Siemens Teamcenter на решение 1С:ERP и КСУОД-платформы в части PLM.

В рамках проекта автоматизировано более 25 функциональных блоков. По ERP, в частности, это 20 функциональных блоков.

Внедрён функционал, который полностью отсутствовал в базовом решении 1С:ERP в части номерного учёта оружия, входного контроля качества ПКИ, межоперационного контроля полуфабрикатов.

Разработан универсальный интеграционный модуль, с помощью которого автоматизировано более 50 интеграционных сценариев и 260 интеграционных потоков, в том числе с инженерными системами PDM.

Автоматизировано ведение раздельного учёта по каждому государственному контракту с полной прослеживаемостью затрат, что принципиально важно для нашего государственного заказчика.

В целом по блоку ERP реализовано более полутора тысяч функциональных технических требований. Сокращено время выполнения операции распределения затрат и расчёта себестоимости на 30%. Снижено время проведения наиболее часто используемых документов на 35%.

Автоматизировано управление конструкторской подготовкой производства, технологической подготовкой производства средствами технологического оснащения и управления инженерной НСИ.

Основные уникальные доработки – это интеграция с ERP с учётом версионности данных и механизм миграции конструкторско-технологических данных из Siemens Teamcenter, потому что мы всю нашу историческую базу с 2016 года должны были интегрировать к себе без потери данных, качества и так далее.

В целом выполнено более 600 функциональных технических требований, например таких, как управление конфигурацией изделия и прочее.

Могу сказать, что качество внедрённых решений полностью соответствует тому, с чем мы работали, то есть мы не заметили никакой потери качества.

По результатам особо значимого проекта: решение развёрнуто на более чем 5,5 тыс. рабочих мест в части ERP-системы и 1,2 тыс. рабочих мест в части системы управления жизненным циклом.

Осуществлено внедрение на трёх предприятиях группы компаний. Это было условие нашего гранта. И мы уже пошли дальше: мы тиражируем решение ещё на трёх предприятиях и точно будем заводить всю группу в эту систему. И обеспечены все условия для последующего внедрения технологии искусственного интеллекта.

О чём хотел сказать и что попросить и предложить.

Первая проблема, с которой мы столкнулись, – это недостаточная производительность ERP.

Нам нужно было интегрировать ERP-систему в отечественную систему управления баз данных Postgres Pro и отечественное «железо». У нас сейчас это всё крутится на серверах ядра.

Это была нелинейная задача, непростая. Мы, в общем, достаточно много времени на неё потратили, но получили результат. И здесь на уровне регуляторов и при участии всех разработчиков нам нужно сформировать рекомендации по архитектуре решения, чтобы коллеги, кто будет это внедрять, не спотыкались и не шли путём проб и ошибок, а сразу внедряли по той «дорожной карте», которую мы уже прошли.

Второй вопрос. Это разрозненность и распределённость данных. Различия в моделях и форматах данных разных систем существенно затрудняют возможность обмена инженерными решениями. Нам же нужно это во всю нашу кооперацию дальше внедрять, и это должно бесшовно работать, взаимодействовать, для того чтобы был результат.

Поэтому нам необходимы стандарты для минимизации затрат предприятий при формировании архитектуры всех интеграционных потоков.

Третий вопрос. О нём сегодня неоднократно говорили. Мы показывали уже прототип нашего решения, опытный образец. Это внедрение технологии искусственного интеллекта на предприятиях ОПК. В целом импортозамещение ориентировано на повтор функциональности иностранных систем.

А мы должны шагать дальше, мы должны совершать прорыв, поэтому это принципиально важный вопрос. Считаем, что отечественная ERP и PLM-система даёт возможность сбора всех данных, это уже подтверждено. И дальше на основании этих данных мы должны развивать искусственный интеллект. Систему технологического сопровождения мы Вам показали, и будем обращаться в ОЗП за поддержкой. Спасибо, Михаил Владимирович!

М.Мишустин: Алан Валерьевич, спасибо.

Хочу констатировать, что здесь «Концерн Калашников» вновь в авангарде цифровой повестки. В своё время внедрение SAP, которое вы провели, было самым эффективным. Я помню, оценивали. Много предприятий внедряли, но у вас такой эталонный был элемент.

Потом долго думали… Да все об этом думали: отказаться или нет от иностранного решения SAP, который было очень эффективным, к нему многие адаптировались. И вы приняли решение. И отказ от него, успешный переход на отечественную ERP-систему развенчал все мифы о том, что мы не сможем это сделать. Очень непростое было решение. Но, конечно, крайне важно, чтобы такие примеры, они у многих внедряются, стали заразительными.

Поэтому мой вопрос следующий. Опросы показывают, что многие компании откладывают такие переходы на отечественные ERP-решения, мотивируя в первую очередь большими затратами на сбор требований и вообще негибкостью самой системы, это ведь быстрое внесение в её функционал.

Удалось ли осуществить вот то самое импортозамещение системы либо внедрение нового без потери качества? И насколько полученное решение, на Ваш взгляд, пригодно для использования в других отраслях?

Мы сегодня о смежных вещах говорим, об индустриальных центрах компетенции, и важно делиться тем, что вы сделали, со своими коллегами.

А.Лушников: Наша задача была сделать так, чтобы было не хуже тех решений, которые мы используем. И я могу однозначно сказать, что весь функционал, который нам нужен, мы импортозаместили, и полностью удовлетворены. Более того, по ряду позиций удалось добиться лучшей производительности, большей эффективности. Это большая заслуга разработчиков и всей команды. И заказчика в том числе.

И конечно, это решение мы будем предлагать тиражировать на машиностроение в целом. Однозначно это будет пригодно. Но, конечно, промышленность в целом – это бескрайнее такое поле, и у многих заказчиков есть свои собственные специфические требования. Вот здесь за них сказать будет сложно, но за общее машиностроение могу сказать, что это реализуемо.

М.Мишустин: Очень хорошо. И конечно, нам надо сказать спасибо разработчику Борису Георгиевичу Нуралиеву. В первую очередь он пошёл в этот проект, я помню, 1С компания всем известная своим целым рядом продуктов. Но то, что вы пошли в ERP-системы, вы фактически создали новую систему, которая заместила продукты SAP на большом количестве предприятий. Это очень достойный результат.

Я хотел бы Вас поблагодарить, ваших разработчиков, всех, кто этим занимался много лет.

Вопрос к Вам. Наибольшая эффективность производственных процессов, она, наверное, достигается при интеграции решений в области ERP и продуктов и поддержания жизненного цикла PLM-решений. Вот есть ли такие подходы, поскольку ваш продукт доминирует на рынке, и если они есть, насколько это может экономить издержки?

А.Лушников: Спасибо большое за высокую оценку и спасибо пользователям, заказчикам, которые нас выбрали.

Михаил Владимирович, конечно, очень важна интеграция. Потому что ERP – это как бы центр такой, но данные‑то он должен из PLM получать, из других систем. По PLM, в частности, мы уже года два как сделали некий стандарт обмена PLM с ERP-системой. И это для нас очень позитивно, что этот стандарт поддержан и «Топ Системами», и «Асконом». То есть и та, и другая система могут обмениваться. И мы дальше будем совершенствовать это направление. Стандарт является открытым. То есть, если другие разработчики конкурирующих систем хотят им воспользоваться, он описан, его можно прямо применять, там не требуется каких‑то оплат дополнительных.

М.Мишустин: Борис ещё раз огромное спасибо. То, что сейчас говорит Борис Георгиевич, очень важно, потому что тяжело компаниям, которые в той или иной степени являются конкурентами, делиться такими решениями и формализовывать свои запросы для того, чтобы пул разработчиков, он «Аскону» назвал, «Топ Системы» и так далее, должен делать отраслевые стандарты.

Но делать это надо. И для этого мы с индустриальными центрами компетенций должны договариваться, договариваться для своей страны, чтобы потом эти решения были эффективными и широко распространёнными на других предприятиях. Борис Георгиевич, ещё раз спасибо.

М.Ситтель (модератор): Следующая тема нашей повестки, пожалуй, одна из самых обсуждаемых в мире. Это искусственный интеллект в промышленности. И здесь он уже перестал быть технологией будущего. Это производственный актив, который приносит измеримый результат, измеримый эффект. О внедрении искусственного интеллекта в промышленность, о лучших практиках и перспективах расскажет президент ПАО «ГМК „Норильский никель“» Владимир Олегович Потанин.

В.Потанин (президент ПАО «ГМК “Норильский никель„»): Уважаемый Михаил Владимирович! Уважаемые коллеги! Хотел бы прежде всего сказать о том, что для внедрения искусственного интеллекта в промышленность необходимо было создать определённую базу. И цифровая трансформация, которой мы с вами все занимаемся, как раз такую базу и даёт.

Потому что для этого нужно большое количество данных, машиночитаемых данных, которые могли бы обеспечить успешное внедрение искусственного интеллекта. Хорошо бы ещё это синхронизировать с повышением уровня автоматизации в промышленности, и тогда бы эффект повышения производительности труда был максимальным, инвестиционная привлекательность вложений в искусственный интеллект выросла и отдача, соответственно, не заставила себя ждать.

На экране вы видите результаты работы ИЦК по четырём важным проектам. Они, собственно, говорят о том, что, начиная работать над заменой иностранных решений в области программного обеспечения, мы вышли в каком‑то смысле на следующий этап.

Если взять, например, «Аксиому», то это программа, которая позволяет контролировать выбросы в атмосферу. И начинали мы с того, что пытались просто заменить одну систему на другую, то есть на отечественную, но вышли на то, что смогли сделать эту систему предиктивной. И теперь при помощи сначала машинного обучения, а затем и с применением уже элементов искусственного интеллекта мы фактически создали предиктивную систему по выбросам.

Некоторые наши коллеги, Михаил Владимирович, уже заинтересовались этим и начинают её принимать на вооружение. Правительство поддержало идею о законодательной легализации такого способа контроля за выбросами. Соответственно, просили бы эту работу не оставлять без внимания, с тем чтобы мы быстрее смогли тиражировать такого рода технологию для наших коллег, причём в самых разных отраслях, не только в горно-металлургической.

Если говорить о системе «Магма», которая посвящена была в основном горному планированию и контролю за горными работами, то сначала я хотел бы подтвердить тезис, который многие коллеги высказывали, что в момент, когда мы начинаем эти системы внедрять, это и быстрее, и дешевле, это больше адаптировано к нашим условиям.

И поэтому начальные затраты (и некоторая пробуксовка вначале, которая неизбежно была) сейчас сторицей окупаются, и мы довольны тем, как внедряются эти системы. Но главное, что они нам дают точку входа для применения более продвинутых технологий. В частности, мы в ближайшие несколько лет рассчитываем при помощи этой системы получить результат, который не только оптимизирует наши управленческие процессы, оптимизирует логистику работы в горной области, но и позволит сделать то, что человек не может делать. Например, оперативно менять различные производственные параметры – угол бурения, отработку подготовленных запасов руды. Мы ожидаем, что это на 5% повысит уровень качества руды, уменьшит то, что горняки называют разубоживанием, то есть извлечением лишней породы из шахт.

Это является далеко не единственным примером достаточно успешного внедрения элементов искусственного интеллекта. В частности, на слайде представлена цепочка от измельчения руды до флотации, до выпуска концентрата. Понятное дело, что большое количество параметров, которые там фигурируют, позволяет оптимизировать работу и повысить на несколько процентов извлечение.

Соответственно, на наших объёмах это даёт огромные эффекты. И уже сейчас порядка 10 млрд в год эффектов на прибыль нашей компании мы получаем за счёт такого рода внедрения искусственного интеллекта. Рассчитываем, что в ближайшее время мы значительно увеличим, и к 2030 году как минимум 50 млрд рублей эффекта мы будем у себя в хозяйственной деятельности фиксировать.

В чём состоит фишка? Оператор, когда ему подсказывает помощник искусственного интеллекта, может менять решение раз в пять минут, раз в семь минут. И то это очень напряжённая работа. А искусственный интеллект позволяет менять это буквально за несколько секунд. И поэтому режим работы почти всегда становится идеальным.

Но при этом в центре процесса остаётся человек, оператор, потому что он наблюдает за этим и при выходе за какие‑то критические параметры безопасности вмешивается и принимает решение самостоятельно, не доверяя его искусственному интеллекту. Я думаю, Михаил Владимирович, Вам удалось ознакомиться на стенде с нашими наработками в области проектирования при помощи искусственного интеллекта.

Здесь тоже есть большие успехи, они связаны с тем, что это сокращает время проектирования и убирает субъективизм, ошибки чисто человеческие. Здесь нам очень важно иметь доступ к огромному количеству баз данных по СНиП. Министерство строительства тут с нами полностью сотрудничает, идёт навстречу. Какая у меня будет просьба, если позволите… Мы параллельно с Минстроем пытаемся оцифрить те СНиП, которые для нас наиболее важны.

И здесь в режиме эксперимента хотелось, чтобы они легализовывались и чтобы нам разрешали с ними работать раньше, чем в целом созреет ситуация по строительной отрасли в целом.

Вижу, что вышел за регламент, поэтому последнее, что позволю себе сказать: внедрение продуктов искусственного интеллекта – это очень партнёрская история. То есть в одиночку это очень трудно делать. И нет готовых, коробочных решений для этого, и мы с нашими партнёрами, с «Яндексом», с «1С» работаем над разными проектами в этой области. Часть разработок ведём самостоятельно с использованием небольших стартапов, с использованием самых разных моделей.

При всей опоре на отечественные решения, особенно по тем важным вопросам, которые в области программного обеспечения существуют, я бы считал, что на данном этапе развития искусственного интеллекта важно сохранить конкурентность и доступ к различным другим моделям и сравнивать, как они работают, – это ускорит процесс внедрения. И поскольку искусственный интеллект – это всё‑таки часть программного обеспечения, не хотелось бы, чтобы программное обеспечение с искусственным интеллектом сложнее сертифицировалось и сложнее получало право на жизнь, чем без него.

Это бы ускорило внедрение искусственного интеллекта в наше программное обеспечение.

М.Мишустин: Спасибо, Владимир Олегович. И я хочу Вас поблагодарить за очень ответственное отношение с первых дней формирования индустриальных центров компетенций к инвестициям в них. И Вы затронули сегодня одну из ключевых тематик, я бы сказал так, цифрократии отраслей промышленности, а именно переход к использованию специализированных агентов искусственного интеллекта. Безусловно, такие решения позволяют в первую очередь снижать затраты при производстве, повышать производительность труда, за которую мы боремся сегодня, увеличивать объёмы производства.

Но здесь Вы затронули ещё важную компоненту, и я хочу обратить на неё внимание всех – это разработка, внедрение цифровых двойников в промышленности до того, как мы сделали свои суверенные решения и до того, как мы с ними стали соревноваться. Рынок небольшой здесь у нас, и надо создать конкурентную среду для того, чтобы улучшать свои модели.

Вопрос простой. Вы, по‑моему, в прошлом году в основном завершили по первой волне общественно значимые проекты внутри ИЦК и сейчас масштабируете их, да? Знаю, что вы вкладывали свои средства, а не все ИЦК возможность такую имели – из внебюджетных фондов. Какая поддержка от государства была эффективной и востребованной, работала? А какой поддержки не хватало? Если можно, в двух словах.

В.Потанин: Михаил Владимирович, спасибо за вопрос. Он даёт мне возможность похвалиться, что мы делали на свои средства те разработки, которые были. Но коллеги, с которыми мы работаем и с которыми обмениваемся, высоко оценивают значимость государственной поддержки в этой области.

Я о чём ещё, отвечая на Ваш вопрос, хотел бы сказать. Нам сейчас не столько даже какая‑то материальная поддержка государства нужна – в нашем случае, сколько нужен рынок для внедрения всего этого дела. Потому что мы вкладывались и, конечно, заинтересованы в том, чтобы было тиражирование тех технологий, которыми мы занимаемся. А как я уже сказал, они достаточно высокой степени кастомизации требуют, поэтому мы создаём целые цепочки внедренческие. Работают не только наши партнёры, которые непосредственно занимаются, например, языковыми моделями или созданием агентов искусственного интеллекта, но и компании, которые способны работать с будущими пользователями, внедряя там это, кастомизируя под них. И в этом смысле нужен скорее просто благоприятный регуляторный режим, чтобы быстрее можно было проходить сертификацию, чтобы было больше манёвра для эксперимента. То, что наши враги-империалисты называют try and learn. То есть нужно сохранить возможность экспериментировать.

Мы находимся всё‑таки в области внедрения искусственного интеллекта –и мы, и во всём мире, – ещё в стадии эксперимента. И поэтому тот, кто сможет отрегулировать риски, но смело экспериментирует, тот победит. Это будем мы с вами, Михаил Владимирович.

М.Мишустин: Надеюсь на это, Владимир Олегович. Но очень много вопросов возникает при регулировании законодательством: чтобы не ограничивать скорость внедрения, чтобы лицензирование было проще. И это всё надо вместе обсуждать. Чтобы не потерять, с одной стороны, свой суверенитет, не помешать тем компаниям-разработчикам, которые на своих первичных датасетах строят свои модели, соревноваться с большими моделями, и, с другой стороны, не упустить лучшие, эффективные решения, которые строят другие.

Я Вас слышу, но такое решение найти крайне сложно. Нам нужно это обсуждать со всеми агентами, которые работают в разных отраслях экономики, в том числе в федеральных органах исполнительной власти.

Вот я вижу Тиграна Оганесовича (Худавердяна), и у меня к нему вопрос такой. Тигран Оганесович, Вы на стенде показали сегодня прорывные решения в промышленности – это применение Yandex AI Studio. Показали, так сказать, в контуре крупной корпорации с разнородными данными. «Норникель», о чём сказал Владимир Олегович, использует гибридную архитектуру, которая чувствительные данные оставляет у себя. По‑другому он пока не может.

Какие сложности такой организации доступа к данным Вы видите? И какие ограничения доступа разработчика к отраслевым данным являются наиболее критичными и что с этим делать? И Ваше мнение, как одного из разработчиков отечественных моделей, связанных с искусственным интеллектом: как нужно это отрегулировать, чтобы максимизировать доступ к этим данным для всех разработчиков, не утеряв конкурентоспособность своих решений, о которых Владимир Олегович в том числе сказал?

Т.Худавердян: Да. Михаил Владимирович, спасибо за вопрос. В действительности, большая проблема. С одной стороны, нужно создавать много агентов. ИИ-агент – это, по сути, приложение нового типа, которое работает на базе искусственного интеллекта. Проблема заключается в том, что для создания этих агентов, для их работы нужна специализированная инфраструктура. И вечный вопрос: пользоваться этой инфраструктурой в облаках или пользоваться внутри компании? Если каждая компания сейчас пойдёт создавать у себя необходимую инфраструктуру, это будет очень долго, дорого – просто огромный барьер входа.

И вот у нас был успешный пилотный проект с «Норникелем» – мы создали гибридную систему. Между «Норникелем» и «Яндекс.Облаком» был создан специальный канал, зашифрованный, который позволил отправлять данные абсолютно безопасно. И в дополнение к этому мы создали специальные условия, когда компания может аудировать: что мы не логируем эти данные, что на этих данных не может происходить никакое дополнительное обучение. Результаты аудита предоставляются компании-заказчику.

И по сути, получилось в общем и решить проблему того, что компания может вычислять всё в облаках, но при этом обеспечить тот уровень безопасности, которого требуют крупные компании.

И это на самом деле очень важное изменение. Насколько я понимаю, первый такой кейс в стране в промышленности, где получилось чувствительные данные компании вынести в облако и сделать это максимально безопасно. Мы гордимся этим кейсом и думаем, что он будет масштабироваться дальше на всех.

Теперь второй вопрос о регулировании. Здесь сложно сказать. Мне кажется, что основная проблема – это государственные заказчики, которым очень сложно покупать искусственный интеллект как сущность ввиду вот этих проблем. Возможно, нужно создать какой‑то экспериментальный режим, который позволяет такие закупки делать проще и быстрее. Основная проблема, мне кажется, что мы можем сильно отстать. Множество ИИ-агентов, которые можно было бы внедрить, просто не будут внедрены, и тысячи рутинных работ, которые можно было бы автоматизировать, не будут автоматизированы. Вот это надо нагонять и пользоваться примерами, которые сейчас есть в бизнесе. Я бы, наверное, про регулирование это сказал.

М.Мишустин: Да, спасибо. Я тоже думал, как это сформулировать. Практически говорим об одном и том же, но очень непросто сегодня, когда мы находимся на этапе экспериментального процесса – я согласен с Владимиром Олеговичем, что это пока неоформленный процесс с точки зрения и законов, и нормативной базы, – понять, как отрегулировать использование различных моделей искусственного интеллекта в контуре промышленных предприятий.

Доступ к датасетам. Здесь надо, наверное, Минцифры нам попросить проработать механизм доверенного допуска моделей к использованию различных контуров.

Сразу скажу, есть критическая инфраструктура, есть оборона и безопасность, есть промышленность, где, наверное, только суверенные модели должны использоваться, полный цикл и данные для обучения должны быть российскими. Надо об этом договориться. Проговорить это и понимать, кто имеет туда доступ.

Второе, о чём хотел бы сказать, – это государственные информационные системы. Тоже только суверенные и национальные модели и дообучение на отечественных данных. О локализации каких‑то открытых данных можно говорить, но это всё должно быть всё‑таки под лицензированием, потому что это крайне чувствительная тема.

Обычные закупки, пилотные проекты. Приоритет, наверное, должен быть суверенных и национальных моделей, сопоставимых по качеству с иностранными. Это надо обговаривать.

Я бы просил Минцифры собрать с бизнеса подробную обратную связь и конструктивные предложения к регулированию, чтобы к этому крайне тонко подойти и услышать всех участников этого рынка.

Спасибо огромное ещё раз.

М.Ситтель (модератор): Мы подошли к завершающей стадии нашей панельной дискуссии. Нефтегаз – это отрасль, где цифровые двойники уже даже перестали быть экспериментом, а это стало полноценным инструментом. И опыт нефтегаза во многом есть отражение пути, по которому сейчас идёт вся индустрия.

О результатах работы ИЦК «Нефтегаз, нефтехимия и недропользование», о развитии технологии промышленных цифровых двойников расскажет председатель правления ПАО «Газпром нефть», председатель ИЦК «Нефтегаз, нефтехимия и недропользование» Александр Валерьевич Дюков.

А.Дюков (председатель правления, генеральный директор ПАО «Газпром нефть»): Добрый день, уважаемый Михаил Владимирович, уважаемые коллеги. Начну свой отчёт с отчёта о нашей работе по первому направлению нашего ИЦК – по выполнению особо значимых проектов. Из 25 особо значимых проектов нам осталось реализовать четыре проекта. Реализация этих проектов идёт в соответствии с утверждёнными дорожными картами.

Вторым важным направлением работы ИЦК является работа по наполнению ИТ-ландшафта нашей отрасли, соответственно, программным обеспечением и цифровыми двойниками.

В рамках ИЦК мы разработали ИТ-ландшафт нашей отрасли. Сегодня ИТ-ландшафт уже более чем на 90% покрыт отечественным индустриальным ПО. И, как мы обещали, работу по импортозамещению и по переводу всего ландшафта на 100% российских отечественных решений мы закончим к 2027 году.

Начну с программного обеспечения. Это, конечно, один из важнейших инструментов цифровизации, который позволяет нам оперативно принимать наиболее эффективные решения – от разработки проектов освоения месторождений до выбора наиболее оптимальных режимов нашего оборудования как в добыче, так и в переработке.

Кроме ПО нам для принятия эффективных решений нужны данные. Мы должны учесть десятки миллионов различных параметров, описывающих как геологию, так и работу скважин, наземного оборудования, налоговый режим, рынок и так далее. И для работы с таким огромным объёмом данных мы создаём цифровые двойники производственных объектов, производственных технологических процессов, бизнес-процессов по всей цепочке создания стоимости.

Также хочу сказать, что в этой работе нашего ИЦК, в создании ПО и цифровых двойников важную роль играют технологии искусственного интеллекта. Искусственный интеллект помогает нам в создании цифровых двойников, также искусственный интеллект, встроенный в ПО, повышает как скорость вычислений, так и качество принимаемых решений. Если говорить о компании «Газпром нефть», на данный момент мы уже 81% наших объектов и процессов покрыли цифровыми двойниками.

Если говорить об использовании искусственного интеллекта в ПО и цифровых двойниках, то 35% – это использование технологии искусственного интеллекта в нашем ПО.

Что важно, технологии искусственного интеллекта позволяют нам создавать качественно новое индустриальное ПО, которое будет являться более эффективным, чем зарубежные ИТ-решения, построенные преимущественно на классических алгоритмах.

Несколько примеров. Три проекта из перечня ОЗП, которые реализуются нами и в создании которых мы используем искусственный интеллект, в отличие от зарубежных аналогов, которые мы замещаем. Эти зарубежные аналоги построены исключительно на использовании классических алгоритмов.

В частности, первый проект – платформа обработки сейсмических данных. В этом проекте, соответственно, применяется генеративный искусственный интеллект, который значительно сокращает сроки обработки сейсмических данных. Мы можем раньше принимать решение о разработке того или иного месторождения. Соответственно, во втором проекте – платформы технологического моделирования или динамического моделирования – также активное применение генеративного искусственного интеллекта позволяет существенно быстрее создавать цифровые двойники как установок, так и процессов.

Система управления производственными процессами, MES-система, в которую положены цифровые двойники элементов производства, интеграция этих цифровых двойников в мультиагентные системы позволяет управлять заводом с максимальным уровнем эффективности и надёжности.

Хочу отметить, что все эти проекты реализуются в консорциуме с другими компаниями. А если говорить о случае MES – платформа управления производством, – то эта работа ведётся группой компаний, в которую входят более 40 компаний. Это межотраслевое взаимодействие. Соответственно, примеры практического применения программного обеспечения и цифровых двойников можно увидеть на стенде «Газпром нефть», где мы также демонстрируем применение нами генеративного искусственного интеллекта для оркестрации цифровых двойников как в добыче, так и в мультиагентной системе управления цепочкой переработки и поставок.

Сегодня мы уже являемся цифровой нефтяной компанией. Мы перешли на этап интеграции цифровых двойников, которые мы создали по всей цепочке. Также идёт процесс трансформации цифровых двойников в агенты, мы создаём мультиагентные системы и оркестраторы.

Одной из стратегических наших задач является создание до 2028 года полного единого цифрового двойника компании.

В заключение я хочу сказать, об очень амбициозной задаче, которая стоит перед отраслью. Это не только создание, не только когда ВИНКи создают свой полный цифровой двойник. Цифровая отрасль поставила перед собой задачу создать на базе цифровых двойников компаний цифровой двойник отрасли.

Мы совместно с Министерством энергетики реализуем такой проект, как «КиберТЭК». Это один из важнейших проектов, который вошёл в энергостратегию. Что такое «КиберТЭК»? Это полный цифровой двойник отрасли, который уже на уровне производства должен позволить моделировать различные сценарии развития управления отраслью как в моменте, так и на долгосрочную перспективу на стратегическом горизонте.

Что нам необходимо выполнить для реализации этого проекта «КиберТЭК» и построения полного цифрового двойника отрасли? Прежде всего, это работа методическая и работа со стандартами, это разработка единых требований к качеству данных, это разработка стандартов по обработке, хранению и передаче данных. В ноябре 2025 года мы совместно с аналитическим центром ТЭК Минэнерго запустили пилотный проект.

Цель проекта – создание API между компаниями и аналитическим центром почти в режиме реального времени по передаче данных, что позволит, соответственно, повысить информированность и прозрачность.

Мы также приступили к созданию стандарта цифровых двойников процессов и наших объектов. Совместно с Министерством энергетики и Минцифры мы разработали рекомендации по созданию цифровых двойников производственно-технологических комплексов.

Сейчас документ проходит согласование в Министерстве энергетики. Соответственно, для того чтобы проект «КиберТЭК» был реализован, нам нужны не только общие, единые стандарты и методики, нам нужна и инфраструктура, такая как репозитории датасетов и моделей для разработки цифровых двойников и для обучения промышленных моделей искусственного интеллекта. Нам также необходима безопасная технологическая инфраструктура – промышленное облако, которое позволит организовать доверенное взаимодействие между разработчиками и промышленными предприятиями.

По сути, речь идёт о создании отраслевого центра инженерных данных. Он должен объединить, как я уже сказал, репозитории данных и репозитории моделей, а отраслевое облако должно, соответственно, учесть все требования информационной безопасности.

М.Мишустин: Спасибо, Александр Валерьевич. Также хочу Вас поблагодарить, Вы активнейшим образом поддержали ИЦК и делились всем, что возможно, с точки зрения передовых решений, создавали стандарты, до сих пор пытаетесь межотраслевые стандарты делать и переходите уже вот к платформе.

Но что важно, диалог с Вами, с Владимиром Олеговичем Потаниным показывает, что в ближайшее время создание экономически эффективной цепочки производства будет невозможно без искусственного интеллекта. Это уже очевидно для многих. Уверен, что понимание этого давно разделяемо Вами, более того, оно должно быть донесено, конечно, не просто до всех присутствующих, а возведено в конкретный статус стратегической цели.

Я говорю в первую очередь о создании тех самых цифровых двойников предприятий, а впоследствии отраслей, что должно стать залогом будущей эффективности нашей промышленности и, как следствие, привести к повышению эффективности производительности труда. Мой вопрос следующий. Вот вы про «КиберТЭК» сказали, платформа важнейшая, это будет единая в будущем, как планируется, точка доступа к отраслевой модели данных.

Понятно ли, как будет осуществляться доступ к этим данным платформы? Это первый вопрос. Второй вопрос, какие стимулы надо создавать для привлечения компаний на платформу, то есть будут ли предъявляться какие‑то особые требования к защите данных на платформе? Как будет кибербезопасность работать, организована защита цифрового двойника нефтегазовой отрасли России? Как будет организована защита коммерческих, других видов тайн? Это, наверное, очень важно и для вас, и для конкурентов.

А.Дюков: Безусловно, это тот проект, который должен быть реализован не только компаниями. В своей части мы создаём цифровые двойники компаний, а дальше, соответственно, вот эти цифровые двойники должны объединиться в определённую такую иерархическую структуру цифровых двойников и создать цифровой двойник отрасли. И этот проект, безусловно, не может быть реализован без участия Минэнерго и без участия Минцифры.

Поэтому, для того чтобы этот цифровой двойник работал, нам нужно там доверенное технологическое облако, в котором была бы обеспечена полная информационная безопасность, и, соответственно, чтобы все компании могли работать в этом облаке, нужны единые стандарты. И нужны единые подходы как к работе с данными, к качеству данных, так и единые стандарты по обработке, хранению, а также репозитории не только датасетов, да, уже надёжных верифицированных данных, но и репозитории моделей, которые можно было бы использовать как дообучение генеративки, но уже на уровне L1 – соответственно, большая языковая модель уровня 1 – индустриальная. Так и для составления, для формирования цифровых двойников.

М.Мишустин: Спасибо, Александр Валерьевич, я тогда попрошу Минцифры с Минэнерго, с Минпромторгом посмотреть, если хотите, целесообразность формирования стандарта описания отрасли как цифрового двойника, включения требований к структуре, к представлению данных об отрасли, к использованию форматов и к обеспечению их безопасности. Наверное, так.

М.Ситтель (модератор): Михаил Владимирович, я прошу Вас подвести итоги нашей дискуссии, поскольку все уважаемые участники выступили.

М.Мишустин: Спасибо, уважаемые друзья, коллеги!

Я хочу, конечно, ещё раз всех поблагодарить за выступления, за откровенный разговор.

Мы вместе формируем условия для цифровизации промышленности, для развития этого важнейшего для страны сектора.

Есть эффективные механизмы координации действий бизнеса и государства. Это, конечно же, те самые индустриальные центры компетенций. Мы создавали их с вами. Это отраслевые комитеты, широкий набор мер поддержки, это и грантовые программы.

Наша цель – чтобы отрасль информационных технологий прошла путь от оперативного импортозамещения до системной работы над созданием сложнейших экосистем.

И сейчас перед нами стоят новые задачи, новые вызовы. Надо не просто удержать достигнутое, а сделать российское программное обеспечение выбором номер один для промышленности. А это, конечно, качество. Его конкурентоспособность надо повысить не только на внутреннем, но и на глобальном рынке.

Первое, на что хочу обратить ваше внимание.

Несмотря на все достижения, у нас сохраняются риски консервирования используемых зарубежных решений. Пока они действуют и не требуют такой мгновенной, незамедлительной замены, у бизнеса зачастую нет просто мотивации для того, чтобы инвестировать переход на отечественный софт. Конечно, там и доработки, и возможности…

Но, друзья, компании должны понимать, что, откладывая это, они сами создают для себя будущие огромные технологические риски. Просто прямая зависимость от устаревающего кода и неподдерживаемых платформ будет только расти. А использование и генеративного искусственного интеллекта, и новых технологий, вообще оптимизационной модели, которую наши конкуренты будут использовать, нас очень сильно, скажем так, будет сдерживать в развитии. Поэтому государство продолжит стимулировать спрос. Сейчас речь идёт о том, чтобы этот спрос стимулировать всеми способами.

Роль государства заключается в том, чтобы в текущих условиях не только обеспечивать спрос и регулирование. По сути, государство – это архитектор индустриального развития. Мы должны эту функцию брать, но без вас, без квалифицированных заказчиков, это невозможно. Именно поэтому ИЦК нужны.

Поэтому прошу сейчас все наши отраслевые комитеты актуализировать ИТ-ландшафты и первоочередные задачи, которые стоят перед страной до 2030 года. Мы такое планирование делаем. В перспективе – 2036 год. И синхронизировать их с соответствующими стратегиями цифровой трансформации отраслей.

Друзья, ещё недавно, пять лет назад, мы даже и не мечтали о многих решениях, о замене. Мы искали взаимно однозначное соответствие между теми требованиями, которые заказчики наши предъявляли, и способными подрядчиками – теми, кто не утерял компетенцию, у кого есть геометрическое ядро.

И хочу сейчас поблагодарить всех, кто за это взялся, разработчиков. Ребята, кто сохранил свой потенциал. Лучшие, я бы сказал, мозги России, которые пришли и стали разрабатывать, добились успехов. Сейчас очень много решений – мы это видели. Давайте их поблагодарим.

Министерство цифрового развития, которое занимается координацией, прошу в течение месяцев двух подготовить сводный доклад в Правительство в разрезе каждого индустриального центра компетенций. 38 их сейчас, да, Максут Игоревич (обращаясь к М.Шадаеву)? И конечно, центров компетенций по развитию общесистемного и прикладного программного обеспечения. По выполнению конкретных задач: текущий статус, реализация наших особо значимых проектов, достигнутые значения ключевых параметров и функциональных технических характеристик, статус закрытия функциональных дефицитов, таких белых пятен. И планы, что самое важное, по масштабированию решений по интеграции, по экспорту, задачи до 2036 года, конечно, тоже надо актуализировать.

Второе. Прошу Министерство цифрового развития продолжать активное внедрение российского программного обеспечения на объектах критически значимой инфраструктуры. На базе полноценного облачного контура. Важно, чтобы перевод на отечественный софт был максимально гибким, учитывал отраслевые особенности.

Однако при этом, конечно, нужна и жёсткость, которая связана в первую очередь с вопросами безопасности. Не должно быть лазеек, чтобы не переходить на отечественные продукты. Надо в это идти, друзья.

Здесь я просил бы такой мониторинг организовать – приобретения российского программного обеспечения компаниями – владельцами критической инфраструктуры.

Друзья, это надо сделать умно. Можно, конечно, и отлагательными законами это всё делать, но стимулы и мотивация важнее. Если мы просто запретами это сделаем, мы можем потерять в том числе и технологическое развитие – в результате невнедрения и утери того, что было сделано даже на старом программном обеспечении. Но надо подумать, какую мотивацию сделать, и мониторинг жёсткий установить. Надо, чтобы ни у кого не было лазеек не делать этого. Те лидеры, которые здесь сидят, понимают, как сложно давались первые решения по импортозамещению в этой области.

Третье. Укрепление цифровой экономики страны невозможно без мощной и надёжной инфраструктуры. Поэтому Минцифры совместно с Минэнерго надо ускорять формирование генеральной схемы существующих и перспективных объектов вычислительных центров, оценив планы развития отрасли и возможности наших энергетических систем, генерации.

При необходимости также надо представить предложения, направленные на совершенствование правового регулирования функционирования центров обработки данных.

Четвёртое. Использование технологий искусственного интеллекта. Сегодня это уже норма. И такие инструменты должны быть доступны нашим промышленным предприятиям.

Хочу поручить индустриальным центрам компетенций совместно, конечно, с экспертами до конца года проработать и представить в Правительство варианты необходимых и перспективных сервисов искусственного интеллекта для каждой отрасли. Непросто, но нужно в это идти. При этом все датасеты промышленной информации, отраслевых моделей данных, стандарты обмена, о которых мы сегодня говорили, должны быть отечественными.

Пятое. Обратная связь – важнейший элемент любого управления. Об этом нам всегда Президент говорит. Обратную связь надо очень качественно собирать. Прошу Минцифры формировать регулярную обратную связь от компаний-заказчиков по оценке полноты функционала и достаточности технических характеристик отечественных решений для полного импортозамещения, включая функционал российского геометрического ядра, интеграцию со сторонними программными продуктами – это очень важно, с историческим накоплением данных, обеспечение возможности переноса данных из иностранных PLM-систем в первую очередь и интеграции с ERP-системами для повышения эффективности управления жизненным циклом.

А от компаний-разработчиков необходима обратная связь по эффективности мер поддержки, по возможностям разработки, исходя из экономики рынка в условиях пока невысокого спроса и скорости внедрения на конкретных предприятиях.

Друзья! Потенциал сектора информационных технологий огромен. Всё необходимое для его дальнейшего развития у нас есть. А главное – у нас есть желание двигаться вперёд вместе, общими усилиями добиваться результата, чтобы технологическое лидерство России продолжалось.

Все предложения, рекомендации, которые сегодня прозвучали, надо, конечно, нам подробно изучить. Дополнительно проработаем их с нашими профильными ведомствами и компаниями, которые, собственно говоря, помогают нам двигаться в этом.

Хочу всех ещё раз поблагодарить, пожелать участникам конференции успехов и сказать, что мы обязательно всех целей, которые поставлены, достигнем. Спасибо.

М.Ситтель (модератор): Спасибо, Михаил Владимирович. Спасибо большое.

Это было заключительное слово Председателя Правительства Российской Федерации Михаила Владимировича Мишустина. Спасибо всем участникам конференции.