Импортозамещение ИТ-систем: тренды, ожидания и прогнозы
Пришло время «провести инвентаризацию» и понять, в какой точке этого пути мы находимся сейчас и когда достигнем финишной прямой.
В первую очередь, нужно понимать, что существуют самые разные классы ИТ-систем, которые заточены под разные бизнес-задачи. Сроки их импортозамещения напрямую зависят от уровня зрелости отечественных аналогов зарубежных решений. Где-то мы сможем достичь импортонезависимости уже примерно в 2025 году, а где-то, по всей видимости, не раньше 2030 года.
Автоматизация деятельности
Лучше всего дела обстоят в области корпоративных решений для общего управления производством и автоматизации базовых бизнес-процессов — систем класса ERP (Enterprise Resource Planning — планирование ресурсов предприятия). Безусловный лидер здесь — Фирма «1С», в продуктовой линейке которой присутствуют аналоги всех ключевых западных корпоративных систем. Миграция на российские ERP-решения привязана к срокам общего цикла внедрения и завершится уже на горизонте 2–3 лет.
Также на российском рынке представлены системы класса MES (Manufacturing Execution System — управление производством) и APS (Advanced Planning and Scheduling — усовершенствованное планирование), которые уже сейчас способны заместить западные аналоги.
А вот импортозамещение специализированных отраслевых решений класса SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition — диспетчерское управление и сбор данных), PLM (Product Lifecycle Management — управление жизненным циклом изделия), PDM (Product Data Management — управление данными об изделии) и CAD (Computer-Aided Design — автоматизированное проектирование) потребуют порядка 3–5 лет. По этим направлениям, ранее почти полностью представленным западными решениями, сейчас ведется активная разработка российских программных продуктов. Однако действительно конкурентоспособные решения смогут появиться на рынке только при содействии государства.
Повышение эффективности
Разобравшись с переносом в отечественную ERP-систему базовых бизнес-процессов, компании переключат свое внимание на различные инструменты оптимизации и повышения эффективности деятельности. Если в 2022 году большинство таких проектов было заморожено, а все силы брошены на автоматизацию критически важной инфраструктуры, сейчас мы наблюдаем постепенную реанимацию амбициозных планов.
Одно из направлений по повышению эффективности производственных процессов связано с предиктивными (прогнозными) моделями на базе искусственного интеллекта. Такие модели могут предсказывать, например, потребительский спрос в разрезе каждой номенклатуры и точки сбыта или потенциальные поломки на производстве с точностью до дня. Эта ниша уже насыщена российскими разработками. По сути, мы можем говорить о достаточно качественном предложении по данному направлению.
Также в стране хорошо развиты технологии так называемых цифровых двойников. Однако здесь нам есть, куда расти: от создания копий реальных производств или технологических процессов мы будем переходить к разработке комплексных цифровых двойников, которые объединят в себе цепочки поставок, финансово-экономическую модель деятельности и производственное планирование. Такие комплексные двойники станут важным инструментом для сквозного управления бизнесом, затрагивающего все ключевые подразделения предприятия.
Лидеры своих отраслей уже сейчас повышают эффективность деятельности за счет внедрения передовых оптимизационных моделей. В ближайшие годы всё больше и больше компаний будет следовать их примеру. Оптимизанные системы автоматически рассчитывают тысячи различных сценариев и выдают оптимальное решение — будь то самый эффективный производственный план, самый короткий маршрут доставки или самая выгодная локация для будущего склада.
Стоит сделать оговорку, что на разработку российских универсальных солверов — программ-решателей, используемых для расчета сложных оптимизационных задач, и ранее представленных исключительно западными решениями (IBM CPLEX, Gurobi, FICO), — уйдет, по самым оптимистичным прогнозам, от 4 до 6 лет. Но это не значит, что на данный момент оптимизация невозможна. Россия всегда славилась сильной математической школой, так что альтернативы уже есть. В качестве одного из решений можно назвать существующую на рынке систему BPLEX со встроенным солвером, которая дробит сложную оптимизационную задачу на части и запускает в параллельную обработку множество моделей, что помогает быстро и эффективно решать задачи оптимизации в самых разных прикладных областях.
В целом, на текущий момент мы наблюдаем все условия для создания, внедрения и развития российских технологий абсолютно по всем ИТ-направлениям. Это и поддержка со стороны регулятора, и готовность бизнеса осуществлять автоматизацию на базе отечественных систем, и накопленная технологическая (а также математическая) экспертиза разработчиков и интеграторов.
Опубликовано 02.05.2023
