🔄 Эксперты оценили импортозамещение ПО в промышленности в 50%

Российская промышленности уже импортозаместила до 50% программного обеспечения, сообщили CNews представители ИТ-интегратора DCLogic. По прогнозам экспертов, к концу 2025 г. будет замещено до 63% зарубежного софта, а к 2030 г. — до 80%.

Изначальной целью было достичь 33% уровня импортозамещения программного обеспечения в 2024 г. Теперь ожидается, к концу 2024 г. этот показатель вырастет до 58%. В DCLogic объясняют такой рост активной миграции компаний на отечественные решения и выбранным компаниями вектором осознанного импортозамещения.

«Курс на импортозамещение и развитие отечественных решений способствует росту спроса на российские IIoT и MES платформы, а также системы диспетчеризации производства. Промышленные компании внедряют искусственный интеллект и предиктивную аналитику для снижения издержек и повышения эффективности. В 2024 г. рынок IIoT в России ожидает рост до 12%, особенно в энергетике, металлургии и нефтехимии», отметил Павел Корякин, директор Департамента промышленной автоматизации DCLogic.

Ключевые этапы импортозамещения:

⚡️ Первая волна: металлургия, нефтегазовая, химическая и энергетическая отрасли, горно-обогатительные комбинаты.

🌀 Вторая волна: шинное и цементное производства, пищевая промышленность, фармацевтика, локализованные импортные предприятия.

Кроме того, на рынке улучшилось взаимопонимание между вендорами и заказчиками, обе стороны стремятся к конструктивному диалогу.

Павел Корякин также подчеркнул, что для заказчиков одним из ключевых факторов успешного сотрудничества является наличие высококвалифицированной команды на проекте внедрения. Однако ИТ-компании продолжают сталкиваться с серьезной проблемой нехватки специалистов. По мнению экспертов DCLogic, больше всего чувствуется дефицит функциональных и бизнес-аналитиков.

📷 Фото: Pixabay

#IT

Отдать голос за 🏭 @yoprom

🎄 Дорогие читатели,

Спасибо, что были с нами в уходящем году. Мы признательны всем вам за почти полтора миллиона просмотров наших новостей, за тысячи реакций, интересных комментариев и репостов.

Наибольшие внимание получили новости про успехи в импортозамещении в российском авиапроме – про новые самолеты МС-21, Superjet 100 и «Освей» и авиадвигатели (1, 2).

Но мы освещали разработку новых отечественных продуктов и решений и в других, возможно, менее заметных в медиа пространстве, но не менее важных для страны отраслях промышленности. Новости про них можно найти на канале по тематическим тегам:

#IT #Автопром #Биотех #Космос #Машиностроение #Микроэлектроника #Нефтегаз #Радиоэлектроника #Робототехника #Судостроение #Телеком #ТЭК #Фармацевтика #Химпром #Электроника #Энергетика

Мы уверенны, что в 2025 г. российская промышленность даст нам много поводов написать про её успехи в импортозамещении и достижении технологического суверенитета. От вас мы ждем искренней поддержки через лайки и репосты наших новостей, что будет стимулировать нас делать качественный и интересный контент.

С наступающим праздниками! Всем счастья и успехов!

🎉Команда ёПром

Отдать голос за 🏭 @yoprom

✈️ Российский искусственный интеллект готов потеснить иностранцев

Внедрение и развитие отечественных разработок на основе искусственного интеллекта в России идет полным ходом, заявил член комиссии по поддержке ИТ-индустрии Общественного совета при Минцифры России Сергей Плуготаренко. Этим занимается большое количество компаний, в том числе «Яндекс» и «Сбер».

По данными Минцифры, несколько продуктов уже могут стать полноценными аналогами зарубежных решений:

⚙️ Проект по внедрению системы компьютерного зрения для контроля качества нанесения лакокрасочных покрытий на производстве автомобилей. Автор - платформа KAMAZ Digital, пилот завершен в 2024 году. Система определяет тип деталей, их количество и наличие дефектов. Сохраняя архив записи и, информируя ответственных лиц, она позволяет своевременно реагировать на инциденты и не допускать передачу бракованных изделий далее по процессу или отгружать бракованную продукцию. Решение состоит из программного обеспечения и аппаратной части. ПО основано на алгоритмах компьютерного зрения, которые распознают образ изделия, идентифицирует их тип, производят подсчет изделий на оснастке, распознают качество грунта и др.

⚙️ Исходный код мультимодальной модели OmniFusion, способной обрабатывать текст и изображения. Его опубликовали российские разработчики из Научно-исследовательского института ИИ (AIRI). OmniFusion — передовая мультимодальная модель ИИ, предназначенная для расширения возможностей традиционных систем обработки языка за счет интеграции дополнительных модальностей данных, например, изображений, а в перспективе – аудио, 3D- и видеоконтента. На середину апреля 2024 г. модель распознавала и описывала изображения. С ее помощью можно объяснить, что изображено на фото, узнать рецепт для приготовления блюда по фотографии ингредиентов, проанализировать карту помещения или узнать, как собрать устройство по фото отдельных его частей. Модель также умеет распознавать текст и решать задачи.

⚙️ Оптоэлектронный синапс для систем искусственного зрения. Его создали российские ученые из МФТИ, ИТМО и Сколтеха. Устройство станет частью нейроморфных систем, имитирующих работу человеческого мозга, что открывает новые возможности для развития ИИ. Гибкий синапс может служить основой для создания искусственного глаза или лечь в основу нейропроцессоров для особых нейроморфных компьютеров. Устройство представляет собой специальный резистор – гибкий мемристор с краткосрочной памятью, управляемый гибридными сигналами: электрическими и световыми. Мемристоры могут быть элементами нейропроцессоров или нейроконтроллеров для использования в качестве «умных камер», или элементной базой «электронных нервных систем» роботов, а также применяться для энергоэффективного решения многих нелинейных задач.

⚙️ Архитектура ReBased - предназначена для повышения эффективности языковых моделей. Ее создали ученые из лаборатории T-Bank AI Research. Разработка сокращает расходы на вычислительные мощности при использовании искусственного интеллекта практически без потерь в качестве. В перспективе это приведет к более широкому коммерческому использованию языковых моделей, которое сейчас ограничено высокой ресурсозатратностью. Снижение потребления энергии в области вычислений может иметь положительный эффект на окружающую среду и снизить выбросы парниковых газов.

⚙️ Разработка систем компьютерного зрения с ИИ для гражданских беспилотных летательных аппаратов. Об этом процессе в ноябре 2024 года сообщил Национальный исследовательский университет ИТМО. Национальный центр когнитивных разработок ИТМО, ГосНИИАС и АО «КТ-Беспилотные Системы» вошли в число победителей конкурсного отбора Фонда НТИ и получили субсидию в размере 162 миллионов. Создание и обучение моделей с ИИ будут автоматизированы с помощью нейросетевых инструментов, что делает систему доступной не только для программистов и CV-специалистов, но и для обычных пользователей. Решение будет полностью адаптировано под отечественные аппаратные платформы.

📷 Фото: Pixabay

#IT

Отдать голос за 🏭 @yoprom

👨‍💻 Российское ПО не закрывает более 800 потребностей пользователей

Именно такое количество "белых пятен" в софте пока не смогли заменить отечественные разработчики после ухода из страны иностранных вендоров, сообщило издание CNews со ссылкой на главу Центра компетенций в сфере ИТ (ЦКИТ) Илью Массуха. ЦКИТ изучил потребностей 39 ИЦК в рамках дорожной карты "Новое индустриальное ПО".

Больше всего "белых пятен" в агропромышленном комплексе и автомобилестроении, а по классам ПО - в CAD, CAE, CAM и PLM-системах. Для части из них требуется серьезная доработка, а для каких-то просто не существует решений.

Данные по отраслевым ИЦК:

🤖 172 "белых пятна" — в объединенном ИЦК «Агропромышленный комплекс» (объединяет ИЦК «Растениеводство», «Животноводство» и «Пищевая промышленность»), для 159 потребностей отечественные решения отсутствуют полностью

🤖 В ИЦК «Автомобилестроение» 101 «белое пятно», в том числе в 56 случаях отсутствуют отечественные решения, в 45 требуется серьезная доработка

🤖 В ИЦК «Электроника и микроэлектроника» 47 «белых пятен», в том числе в 35 случаях отечественные решения отсутствуют, в 12 требуется серьезная доработка

🤖 В ИЦК «Общее машиностроение» 62 «белых пятна», из них в 48 требуется серьезная доработка отечественных решений, в 14 случаях отечественные решения отсутствуют.

🤖 В ИЦК «Специализированное машиностроение» — 61, в том числе в 55 случаях требуется серьезная доработка отечественных решений, в 6 случаях отечественные решения отсутствуют вовсе.

🤖 В ИЦК «Двигателестроение» 45 «белых пятен», из них в 28 случаях отечественные решения требуют серьезной доработки, в 17 — отечественные решения отсутствуют.

🤖 В ИЦК «Электроэнергетика» 38 белых пятен, в том числе в 25 случаях требуется серьезная доработка отечественных решений, в 17 случаях они отсутствуют.

🤖 В ИЦК «Судостроение» 37 «белых пятен», из них в 20 случаях отечественные решения требуют серьезной доработки, в 17 случаях отечественные решения отсутствуют.

🤖 Аналогичное число «белых пятен» в ИЦК «Метрология». В том числе для 30 потребностей нужна серьезная доработка отечественных решений, для 7 потребностей отечественные решения отсутствуют.

🤖 В ИЦК «Авиастроение» 25 «белых пятен», из них в 16 случаях требуется серьезная доработка отечественных решений, в 9 случаях отечественные решения отсутствуют.

В то же время для ряда ИЦК — «Авиационный транспорт», «Строительство», «Недропользование. Геология» и «Фиксированная связь» — «белые пятна» отсутствуют.

Если рассматривать потребности отечественных заказчиков в разрезе классов ПО, то больше всего «белых пятен» — 127 — в CAD-системах (системы автоматического проектирования, САРП). В том числе в 75 случаях отечественное ПО отсутствует, в 52 — требует серьезной доработки.

В CAE-системах (системы инженерных расчетов) 121 «белое пятно», в том числе в 85 случаях отечественное ПО отсутствует, в 36 — требует серьезной доработки. В CAM-системах (управляющие программы для станков с числовым программным управлением) 67 «белых пятен», в том числе в 39 случаях нет отечественных решений, в 28 — отечественные решения требуют серьезной доработки. В области отраслевого ПО для электроэнергетики 58 «белых пятен». В том числе в 33 случаях нет отечественных решений, в 25 — отечественные решения требуют серьезной доработки.

📷 Фото: Pixabay

#IT

Отдать голос за 🏭 @yoprom