Продолжение.

Данные - критический ресурс, данных не хватает и пока нет способа получить их быстро. Об этом рассказал технический директор «Цифровая платформа КАМАЗ» Витольд Коморовский, отвечая на вопросы о будущем и настоящем промышленного искусственного интеллекта в контексте нового закона об ИИ.

⏺️ Документ фактически превращает данные в стратегический ресурс для обучения промышленных моделей. Какие отраслевые датасеты сегодня являются наиболее дефицитными, и изменит ли ситуацию возможный регулируемый доступ к госданным?

Данные - это стратегический ресурс, безусловно, и сам закон тут ни при чём. Одним из основных барьеров для развития Physical AI является отсутствие достаточного объема качественных данных для обучения ИИ.

Большие языковые модели научили на огромном массиве текстов. Сопоставимых по объему данных для обучения киберфизических систем просто не существует. Для обучения бытовых роботов сейчас создают целые «фабрики», где люди на камеру делают обыденные вещи: складывают полотенца, вытирают пролитую воду и т.п.

Для промышленных данных такой подход к сбору датасетов, скорее всего, не подойдет или будет чрезмерно дорог. Так что те, кто научится относительно просто и дешево собирать данные для Physical AI (действия оператора, телеметрия роботов, неуспешные операции и сценарии восстановления и т.п.), получат значимое преимущество.

И ценность, в том числе промышленных роботов, будет в возможности собирать данные для Physical AI. Будет ли регулируемый доступ к государственным данным помощью или препятствием - зависит от реализации инициативы.

⏺️ Через пять лет рынок промышленного ИИ, вероятно, будет конкурировать уже не только технологиями, но и степенью соответствия требованиям государства. Какие компетенции станут главным конкурентным преимуществом?

Прочность цепи определяется всеми её звеньями, так что если у нас будут хорошие интеграции при слабых моделях или отличная модель и плохой harness - успеха не достичь. Но, как уже было сказано, данные для промышленного ИИ - критический ресурс сейчас, данных не хватает и пока нет способа их получить быстро.

Качественные промышленные датасеты практически нельзя купить, они формируются долго и в реальных производственных условиях.

Именно способность системно собирать, размечать и использовать такие данные, а затем воспроизводимо обучать и сопровождать модели на протяжении всего их жизненного цикла, на мой взгляд, станет главным фактором конкурентоспособности через пару лет.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

Бывший президент «Аквариуса» стал советником: как новый владелец перекроил компанию.

▶️ После появления информации о том, что контрольный пакет «Аквариуса» приобрёл холдинг S8 Capital, у производителя отечественной вычислительной техники и ИТ-решений сменилась практически вся управленческая команда. Перестановки шли в 2025-2026 годах, затронув ключевые должности.

Новое руководство:

⏺️ гендиректор - Олег Копицын, работавший в «Ситроникс ИТ» и ГК «Максима»
⏺️ коммерческий директор - Аркадий Соколов, более 16 лет проработавший в Huawei
⏺️ директор по продуктам - Константин Нахимовский, тоже работавший в Huawei, а также в Yadro
⏺️ финансовый директор - Дмитрий Пирожков («Еаптека», PepsiCo, Schneider Electric, «Петровакс Фарм»)
⏺️ директор дизайн‑центра (разработки) - Виктория Рассомагина (Росатом, РТ‑Информ, «Булат»)
⏺️ HR‑директор - Татьяна Лючева, работавшая в BP, «Сибинтек», ДИТ Москвы, «Дом.РФ»

В компании заявляют, что обновление ускорит трансформацию бизнеса. При этом сменились не все - Владимир Степанов, ранее президент «Аквариуса», остался в ГК. Теперь он советник гендиректора и руководитель направления спецпроектов.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

Власти обсуждают налоговые льготы для разработчиков и потребителей ИИ

▶️ Власти и крупнейшие игроки рынка — «Сбер» и «Яндекс» обсуждают пакет мер поддержки для создателей и пользователей искусственного интеллекта.

Что предлагают:

🔽 Введение повышающих коэффициентов для расходов на создание и внедрение ИИ (включая закупку оборудования), а также специальный коэффициент для ускоренной амортизации основных средств, задействованных в ИИ-проектах.

Для юрлиц, входящих в группы владельцев национальных ИИ-моделей и имеющих собственные ЦОД (кроме банков), предлагается распространить льготы, аналогичные ИТ-отрасли: нулевые или пониженные ставки налога на прибыль и страховых взносов.

Также рассматриваются:

⏺️ пониженная ставка НДС (с вычетом входящего налога) на услуги для ИИ-разработок и удалённый доступ к ИИ-платформам;
⏺️ освобождение от налога на имущество для объектов ЦОД;
⏺️ распространение ИТ-льгот на компании, внедряющие ИИ.

«Сберу» и «Яндексу» поручено до 6 июля представить свои поправки в Налоговый кодекс. Минцифры вместе с АНО «Цифровая экономика» должны разработать критерии для включения ИИ-решений в реестр отечественного ПО и предложения по льготам для упрощённой системы налогообложения.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

«Голодная нейросеть»: главная причина провала ИИ прячется не в алгоритмах

▶️ В погоне за ИИ компании штампуют пилоты, рапортуют о «внедрении» и рисуют красивые слайды. Но когда решение пытаются запустить в промышленную эксплуатацию, оно перестаёт работать. Причина не в алгоритмах и не в качестве обучения.

Она лежит гораздо ниже - на уровне того, как данные вообще попадают в систему. Такое мнение выразил руководитель продукта «Интеграционная платформа» (Digital Q.Integration) компании «Диасофт» Виктор Овчинников.

Сейчас ИИ - тренд, в него идут практически поголовно, и почти всегда по одному сценарию. Команда делает пилот: разбирается, какие данные нужны под конкретную задачу, один раз наполняет ими хранилище, модель на этих данных считает, прогнозирует, заказчику нравится. Все выглядит убедительно. А потом решение пытаются поставить на поток - и оно встаёт. Причина простая: на пилоте данные загрузили однократно и прогнали по ним тестовые сценарии, а в реальной работе те же самые данные должны обновляться постоянно, в идеале в ту же секунду, как они изменились в системе-источнике.

Именно на этом переходе - от разового наполнения к непрерывному потоку - спотыкается большинство проектов. Модель получает запрос, а нужных данных в контуре ещё нет, они физически не доехали. И даже самая совершенная нейросеть остаётся «голодной».

™️ МашТех в Telegram | в MAX

«Техприбор» оцифровал всё: от гайки на складе до пайки платы

▶️ «РТ-Техприемка» (Ростех) модернизировала производство петербургского «Техприбора» (КРЭТ), внедрив три взаимосвязанных цифровых решения: интеллектуальное видеонаблюдение, автоматизированную систему хранения и роботизированные комплексы.

На производстве появился умный склад-карусель, сам подающий продукцию, 60 камер наблюдения, проверяющих наличие спецодежды у сотрудников, и четыре роботизированных комплекса. Все это объединили в общую цифровую среду и связали с ERP-системой.

Что изменилось.

🔽 Как рассказал гендиректор «РТ-Техприемки» Владлен Шорин, раньше учёт вёлся вручную, что создавало риски потерь дорогостоящей оснастки и не позволяло быстро выявлять сбои. Теперь же простои сокращаются, а потери исключены.

А по словам гендиректора КРЭТ Александра Пана, комплексный подход к модернизации, объединяющий роботизацию, «умное» хранение и интеллектуальный видеоконтроль, сформировал единую цифровую производственную среду и выводит предприятие на новый уровень эффективности.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

Фонд Потанина вложил еще 100 млн рублей в проект сверхлёгкой ракеты

▶️ Фонд «Восход» (якорный инвестор - «Интеррос» Владимира Потанина) второй раз вложился в проект сверхлёгкой ракеты-носителя «Воронеж», пополнив бюджет разработчика на 100 млн рублей. Предыдущие транши составили 120 млн рублей от самого «Восхода» в 2023 году и 60 млн рублей от фонда ФСТ НТИ в 2025-м.

Соответственно, нарастил фонд Потанина и долю в компании «3Д Исследования и разработки», которая занимается разработкой ракеты:

⏺️ у УК «Восход» доля выросла с 44,58% до 48,33%, у ООО «Спутник - управление активами НТИ» (совместное предприятие «Корпорации Попов Радио» и Фонда НТИ) - с 9,01% до 9,77%.
⏺️ остальные участники потеряли в долях: Алексей Мазалов - с 22,75% до 20,54%, ООО «Кузница Поволжье» и гендиректор Николай Дзись-Войнаровский - каждый с 11,83% до 10,68%.

Ракета относится к сверхлёгкому классу и создаётся в рамках космического ракетного комплекса (КРК) «Восход». Носитель рассчитан на вывод малых космических аппаратов массой до 350 кг на низкую околоземную орбиту высотой порядка 500 км. Стартовая масса конструкции - около 35 тонн.

🔼 Основное предназначение «Воронежа» - запуск спутников ДЗЗ, связи и навигации. Ключевая миссия ракеты - оперативное восполнение орбитальных группировок: сейчас вышедшие из строя аппараты приходится запускать попутной нагрузкой на тяжёлых носителях, что неэффективно с точки зрения сроков и стоимости.

Что уже сделано:

⏺️ изготовлен полноразмерный (1:1) конструкторский макет второй ступени ракеты;
⏺️ ведутся стендовые испытания компонентов бортовой электроники;
⏺️ запущена разработка рабочей конструкторской документации на отдельные агрегаты и системы.

Партнёром по созданию двигательной установки выступает ПАО «ОДК-Кузнецов», что добавляет проекту весомый промышленный ресурс. В целом «Воронеж» рассматривается как перспективное решение для динамично растущего сегмента малых спутников, особенно в части быстрого реагирования на потребности орбитальных сервисов.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

«Учить модель только на штатной работе — как учить врача на здоровых»: ГК «Цифра» о том, чего не хватает промышленному ИИ.

Без доступа разработчиков к промышленным данным для обучения мы не сможем получить сильные отечественные ИИ-модели. Такое #мнение выразил генеральный директор ГК «Цифра» Михаил Аронсон, отвечая на вопросы МашТеха о новом законе «О поддержке развития технологий ИИ».

⏺️ Как, по вашему мнению, изменятся требования заказчиков к промышленным AI-платформам после появления статусов «суверенной» и «национальной» модели? Станет ли происхождение модели столь же важным фактором выбора, как надёжность или функциональность?

Я не думаю, что происхождение модели станет главным критерием выбора. Для промышленности оно, скорее, превратится в обязательное условие допуска, особенно если речь идёт об объектах критической инфраструктуры. Но дальше всё будет зависеть от того, насколько решение надёжно, управляемо и эффективно в реальной эксплуатации.

У заказчика появятся два чек-листа: к базовой модели - происхождение, локализация, безопасность; к промышленному решению - точность, отказоустойчивость и стоимость владения. Ведь у насоса нет политических предпочтений - зато простой у него вполне денежный.

Важно отметить и то, что суверенность должна создавать не только новые требования, но и новые возможности для развития технологий.

В частности, если мы хотим получить сильные отечественные модели, разработчикам нужно дать доступ к реальным промышленным данным для обучения - в обезличенном или синтетическом виде. Только так отечественные модели смогут развиваться быстрее и становиться действительно конкурентоспособными в промышленном применении.

⏺️ Во многих проектах используются одновременно собственные алгоритмы, специализированные модели и большие языковые модели. Как изменится архитектура таких решений, если часть предприятий сможет использовать только отечественные foundation-модели? Где сегодня находится главный технологический риск?

Ограничение на использование отечественных foundation-моделей не должно заставлять перестраивать весь завод. Если замена одной LLM тянет за собой переписывание интеграций с АСУ ТП, MES и архивом, значит, проблема была не в законе, а в архитектуре.

Зрелая схема - слоистая. На нижнем уровне работают датчики, контроллеры, edge-сервисы. Выше - платформа промышленных данных: временные ряды, события, объектная модель, документы и права доступа. Затем - специализированные ML-модели.

Сегодня это одна отечественная модель, завтра другая - производственный контур при этом не переделывается. Так, на ФосАгро ГигаЧат был интегрирован в уже работающую ZIIoT-платформу - не вместо промышленного контура, а поверх.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

Продолжение.

Доступ к государственным данным может стать полезным дополнением, но основой промышленного ИИ все равно останутся данные самих предприятий. Об этом говорил генеральный директор ГК «Цифра» Михаил Аронсон, отвечая на вопросы МашТеха о будущем и настоящем промышленного ИИ.

⏺️ Какие отраслевые датасеты сегодня являются наиболее дефицитными для развития промышленного ИИ, и изменит ли ситуацию возможный регулируемый доступ к государственным данным?

На мой взгляд, наиболее дефицитны два типа данных.
Первый - редкие плохие события: реальные отказы, близкие к аварийным режимы, скрытый брак. Учить модель только на штатной работе - всё равно что учить врача только на здоровых людях.

Второй - контекст принятых решений. Наиболее дефицитны те данные, которые предприятия пока не собирают или не привыкли структурированно хранить: почему было принято то или иное решение, какие факторы на него повлияли и к чему оно привело.

Именно такие данные помогают модели не просто распознавать события, а понимать причины и учиться на накопленном опыте. На современном производстве сравнительно нетрудно получить факт производства и технологические метрики.

Можно проанализировать аномалии и построить предиктивную аналитику. Но чтобы усилить этот прогноз или снизить повторяемость ошибок, модели нужен исторический контекст: как раньше «наступали на грабли» и какие выводы сделали.

Доступ к государственным данным может стать полезным дополнением - для стандартов, классификаторов, технических регламентов, статистики инцидентов, погоды.

Но государственная система не знает, как ведёт себя конкретный насос при конкретном сырье на конкретной смене. Так что основой промышленного ИИ все равно останутся данные самих предприятий.

⏺️ Через пять лет рынок промышленного ИИ, вероятно, будет конкурировать уже не только технологиями, но и степенью соответствия требованиям государства. Какие компетенции станут главным конкурентным преимуществом?

Через пять лет соответствие государственным требованиям будет обязательным условием работы на промышленном рынке. Но конкурентным преимуществом оно уже не окажется - это будет своего рода гигиенический фактор.

Цифровая платформа - база, но, если выбирать один пункт из списка, я бы выбрал воспроизводимость всего жизненного цикла, в широком смысле. Это «зонтик», под которым находится платформа с отраслевыми данными, интеграция, модели, информационная безопасность и ответственность.

Базовую модель можно заменить, а цифровая нервная система предприятия должна остаться.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

У «Ростеха» заканчиваются деньги на новые проекты

▶️ Глава «Ростеха» Сергей Чемезов на встрече с премьер-министром Михаилом Мишустиным заявил о нехватке средств на новые инвестпроекты. И это несмотря на серьезный рост выручки - она увеличилась на 25%. Чистая прибыль компании в 2025 году снизилась на 42%.

К сожалению, у нас снижается чистая прибыль, несмотря на то что выручка растет. В 2025-м по сравнению с 2024 годом выручка выросла на 25 процентов, а чистая прибыль снизилась на 42 процента и составила всего 76,4 миллиарда. То есть своих денег, к сожалению, у нас не так много, для того чтобы запускать какие-то инвестиционные проекты

По словам Чемезова, основная часть выручки «Ростеха» традиционно приходится на второе полугодие, поскольку в этот период завершаются контракты по гособоронзаказу и гражданским направлениям. Выручка от гражданской продукции по итогам года может вырасти примерно на 20%.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

Некогда бесполезным робопсам нашли применение. Опять бесполезное.

▶️ Робопёс Spot от Boston Dynamics теперь сможет доставлять посылки прямо до двери. Почему пять метров с посылкой не может пройти водитель, который её привёз, - вообще непонятно, но в компании уверены, что нашли новую полезную работу для своих железяк. Не будем их расстраивать.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

Сначала три миллиарда, потом еще полтора: арифметика собственной ERP-системы

▶️ В новом выпуске «Промкаста» мы говорим с генеральным директором компании «Галактика» Алексеем Телковым о том, почему в условиях высокой ключевой ставки рынок становится гораздо осторожнее с долгосрочными инвестициями в разработку ERP-систем и других сложных ИТ-продуктов.

Кто-то готов сейчас, при текущей ставке, вложить два-три миллиарда, подождать два года, а через два года ему скажут, что надо ещё полтора. Почему полтора? Потому что если в год сжигают полтора, значит, нужно ещё полтора. И, может быть, через три года будет первое внедрение — а живые деньги с этого внедрения ты увидишь ещё через год. Поэтому особенность нынешней ситуации с высокой ставкой в том и состоит, что желающих вкладываться в R&D со сроком три-четыре года не так уж много.

А еще обсудили, как после ухода SAP меняется рынок корпоративного ПО в России. Какие задачи уже сегодня выполняют ИИ-агенты, где они действительно помогают бизнесу, а где пока остаются скорее маркетинговым трендом.

⭐️ Полную версию «Промкаста» опубликуем на канале в субботу, 18 июля.

™ МашТех в Telegram | в MAX

Какие KPI выкатили власти по внедрению ИИ в 19 отраслей

Вице-премьер Дмитрий Григоренко сообщил, что показатели эффективности внедрения ИИ подготовлены для 19 ключевых отраслей - «практически весь контур экономики»: от финансов и госуправления до туризма и сельского хозяйства.

🔴Акцент - на росте прибыли и выручки, снижении затрат. В обсуждении показателей участвуют более 350 ведомств и организаций.

Что важно понимать

Государство пытается сделать то, чего не может добиться сам рынок, - привязать ИИ к измеримому результату.

⬛️Мы из поста в пост приводим цифры про разрыв между внедрением и эффектом: 80% внедрили, 5-7% увидели результат.

Проблема ровно в том, что эффект почти никто не умеет считать - даже Сбер, по признанию экспертов, не раскрывает методику подсчёта прибыли от ИИ. Теперь эту методику пытаются задать сверху, для целых отраслей.

Но здесь же зарыт риск

🔴Как только под ИИ появляются спущенные сверху KPI, включается известный эффект, когда показатели начинают достигать ради показателей.

Есть плановая цифра по «внедрению ИИ» в регионе или ведомстве - значит, будут отчёты о внедрении, даже если за ними стоит очередной чат-бот на сайте.

Всё будет зависеть от того, насколько честно посчитают «реальные эффекты», о которых говорит Григоренко.

▶️Если это действительно прибыль, выручка и затраты - план может стать редким инструментом, отделяющим работающий ИИ от имитации.

▶️Если же показателем станет сам факт внедрения - получим статистику в духе «половина заводов с ИИ», за которой мало что стоит. Национальный план на 2027-2030 годы покажет, какой из сценариев выбрали.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Московские власти научат роботов-доставщиков ездить на лифте. А еще жечь кнопки и плевать на пол, но этому роверы сами научатся.

▶️ В Москве работают над тем, чтобы роботы-доставщики могли самостоятельно подниматься на нужный этаж - при согласии жильца. Компании-разработчики уже оснащают тестовые модели необходимыми датчиками, камерами и алгоритмами.

Датчики и камеры помогут роверам ориентироваться в пространстве, строить карту здания и избегать препятствий. Аналогичный принцип уже используется в роботах-уборщиках, которые по заданной программе добираются на лифте до нужных этажей для очистки общественных зон.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

Positive Technologies добавила безагентный сбор событий в систему для промышленных инфраструктур  

▶️ В технологическом сегменте собирать данные об изменениях на узлах бывает затруднительно. Для этого на оборудование устанавливают агент, который фиксирует события и передает их в систему мониторинга для дальнейшего анализа и поиска угроз.

Однако в ОТ-сегменте есть свои нюансы:

⏺️ устаревшее оборудование;
⏺️ несовместимость агентов с операционными системами;
⏺️ расположение узла в изолированном сегменте;
⏺️ внутренние ограничения на установку программных компонентов.

В таких случаях необходимы инструменты, учитывающие эти ограничения. Positive Technologies выпустили PT ISIM 6 – новое поколение системы обеспечения киберустойчивости промышленных инфраструктур, которое позволяет получать данные о действиях в технологическом сегменте безагентым способом.

🔽 Решение собирает события из журналов Windows и по протоколу syslog, а встроенная промышленная база правил и индикаторов киберугроз позволяет выявлять среди них подозрительную активность.

Так, при мониторинге учитываются данные с различных серверов и АСУ ТП, инженерных и операторских станций, сетевого оборудования и других элементов технологического сегмента, в том числе изолированных инфраструктур. 

На практике специалисты по ИБ получают более полную картину происходящего в ОТ-сегменте и могут эффективнее снижать критические риски для производственного процесса. 

🔼 Для значимых объектов КИИ регистрация событий безопасности обязательна – это закреплено приказом ФСТЭК России № 239.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

Только 10% станкостроителей видят своё производство в реальном времени — остальные работают вслепую

▶️ Лишь 10% компаний отечественной станкостроительной отрасли используют MES-системы для управления производством в режиме реального времени. Такие #цифры можно обнаружить в исследовании цифровой зрелости предприятий, представленном АПКИТ.

Такой уровень свидетельствует о глубоком разрыве между автоматизацией инженерных задач и непосредственно производства. Оценки цифровой зрелости распределились так:

⏺️ 46% респондентов относят себя к начальному уровню
⏺️ 54% - к среднему.

Наибольшим спросом пользуются классические классы ПО - PLM, CAD, CAM, PDM, MES, CAPP, APS, то есть решения, обеспечивающие управляемость производства. Передовые технологии пока остаются на периферии интересов, поскольку отрасль сосредоточена на решении фундаментальных задач.

В части импортозамещения картина неоднозначна:

⏺️ 49% предприятий уже полностью перешли на российский софт
⏺️ 28% планируют это сделать,
⏺️ а 13% находятся в процессе

При этом у 82% компаний отсутствует формализованная ИТ-стратегия, поэтому внедрения происходят точечно, без долгосрочной программы. Главным барьером названа не нехватка отечественных продуктов (её упомянули лишь 8%), а высокая стоимость перехода.

🔼 Решающее значение имеет не маркировка «российское», а реальная функциональность, возможность интеграции и совокупная стоимость владения. Отечественные CAD, CAE и системы уже закрывают большинство потребностей, но остаются ниши, где российских решений пока недостаточно.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

IT-льготы с обременением: сектор занёс вузам 10 млрд

▶️ Крупные российские IT-компании, пользующиеся налоговыми льготами, обязаны направлять не менее 3% сэкономленных средств на поддержку профильного образования — иначе они рискуют лишиться аккредитации. И, как сообщается, вузы получат от сектора 10 млрд рублей.

По данным аппарата вице-премьера Дмитрия Григоренко, в 2026 году эту норму выполнили 450 организаций, подписав свыше тысячи соглашений с вузами. Общий объём перечисленных средств составит 10 млрд рублей.

Лидеры по числу договорённостей среди компаний:

⏺️ HeadHunter — 22,
⏺️ «Яндекс» — 21,
⏺️ «АСКОН — Системы проектирования» — 20,
⏺️ КНС ГРУПП (входит в «ИКС Холдинг») — 19,
⏺️ «Ростелеком Информационные технологии» — 15.

Самые востребованные университеты (по количеству соглашений):

⏺️ НИУ ВШЭ — 38,
⏺️ ИТМО — 37,
⏺️ МФТИ — 34,
⏺️ УрФУ им. Б. Н. Ельцина — 31,
⏺️ РТУ МИРЭА — 30.

Бизнес целенаправленно вкладывает сэкономленные на налогах деньги в подготовку кадров именно по тем специальностям, где сегодня наблюдается самый острый дефицит кадров. Как пишет «Ъ», приоритетные области сотрудничества — машинное обучение, анализ данных, информационная безопасность и ИИ.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

Риски делегирования задач нейросети

▶️В новом выпуске «Промкаста» мы говорим с генеральным директором компании «Галактика» Алексеем Телковым о том, почему главный риск искусственного интеллекта — не сама технология, а отсутствие человека, который проверяет результат.

Самый главный риск — если за тем, что сделала модель, нет человека, который посмотрел, что сделано на отдельных этапах. Пока мы можем автоматизировать отдельные участки производственного процесса, но до сквозного процесса, когда человек отдает задачу и получает готовый протестированный код, сформулировав ее общими фразами, мы еще не дошли. Пока это отдельные этапы, на каждом из которых остается контроль человека

А еще обсудили, как после ухода SAP меняется рынок корпоративного ПО в России. Какие задачи уже сегодня выполняют ИИ-агенты, где они действительно помогают бизнесу, а где пока остаются скорее маркетинговым трендом.

⭐️ Полную версию «Промкаста» опубликуем на канале в субботу, 18 июля.

™ МашТех в Telegram | в MAX

«Ростелеком» роботизировал РЖД.

▶️ «Ростелеком» ввел в эксплуатацию роботизированный комплекс на Волгоградском литейно-механическом заводе, который является филиалом АО «ЭЛТЕЗА» («дочка» РЖД). Это решение - одно из первых в России, где роботизация так широко охватывает процессы для критически важных элементов систем железнодорожной автоматики.

По словам вице-президента по работе с крупными корпоративными клиентами «Ростелекома» Владимира Волкова, этот проект демонстрирует, как промышленная автоматизация соединяется с обработкой данных, давая заказчику прозрачные экономические показатели и готовность к полной цифровизации производства.

Что за робот?

🔽 В основе комплекса - шестиосевой промышленный робот-сварщик, специальная технологическая оснастка и встроенная система контроля безопасности. Благодаря этому удалось добиться высокого качества работы, практически исключить ошибки, связанные с человеческим фактором, и заметно нарастить производительность участка.

™ МашТех в Telegram | в MAX