ГК «Цифра»
الذهاب إلى القناة على Telegram
Помогаем гигантам российской промышленности работать эффективнее / безопаснее / прибыльнее / экологичнее. Лидер российского промтеха. Создаём цифровые продукты для управления тяжёлой промышленностью. zyfra.com
إظهار المزيد1 874
المشتركون
+124 ساعات
-37 أيام
-130 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يوليو '26
يوليو '26
+15
في 0 قنوات
يونيو '26
+16
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '26
+31
في 3 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+25
في 4 قنوات
Get PRO
مارس '26
+29
في 5 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+24
في 6 قنوات
Get PRO
يناير '26
+31
في 2 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+36
في 2 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+36
في 3 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+43
في 9 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+43
في 6 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+28
في 1 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+39
في 3 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+80
في 16 قنوات
Get PRO
مايو '25
+72
في 5 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+69
في 2 قنوات
Get PRO
مارس '25
+71
في 3 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+61
في 1 قنوات
Get PRO
يناير '25
+65
في 1 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+60
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+76
في 7 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+101
في 5 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+85
في 3 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+74
في 2 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+49
في 2 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+62
في 3 قنوات
Get PRO
مايو '24
+98
في 12 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+103
في 6 قنوات
Get PRO
مارس '24
+52
في 1 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+54
في 7 قنوات
Get PRO
يناير '24
+53
في 4 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+67
في 1 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+64
في 3 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+54
في 12 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+39
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+50
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+57
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+44
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+58
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+73
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+64
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+99
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+75
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+21
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+18
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+14
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+25
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+35
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+607
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 28 يوليو | +1 | |||
| 27 يوليو | +1 | |||
| 26 يوليو | 0 | |||
| 25 يوليو | +1 | |||
| 24 يوليو | 0 | |||
| 23 يوليو | 0 | |||
| 22 يوليو | 0 | |||
| 21 يوليو | +1 | |||
| 20 يوليو | 0 | |||
| 19 يوليو | 0 | |||
| 18 يوليو | +1 | |||
| 17 يوليو | +1 | |||
| 16 يوليو | 0 | |||
| 15 يوليو | +1 | |||
| 14 يوليو | +2 | |||
| 13 يوليو | +1 | |||
| 12 يوليو | 0 | |||
| 11 يوليو | 0 | |||
| 10 يوليو | 0 | |||
| 09 يوليو | 0 | |||
| 08 يوليو | 0 | |||
| 07 يوليو | 0 | |||
| 06 يوليو | +1 | |||
| 05 يوليو | 0 | |||
| 04 يوليو | 0 | |||
| 03 يوليو | +2 | |||
| 02 يوليو | 0 | |||
| 01 يوليو | +2 |
منشورات القناة
Получите видеозаписи и дайджест с Эффективного производства 4.0 🟢
В этом году промышленная конференция привлекла тысячи специалистов и руководителей из машиностроения и металлообработки. Немного цифр:
🟢79 спикеров из 52 компаний
🟢350 офлайн-гостей
🟢20 000+ онлайн просмотров
Чтобы вы могли вернуться к материалам конференции, ознакомиться или вспомнить о её основных идеях и выводах — делимся с вами видеозаписями выступлений и текстовым дайджестом.
Мы сгруппировали видео по разделам главных дискуссий и докладов. Выбирайте тему и спикера — и приступайте к просмотру.
Дайджест разделён на рубрики с основными тезисами по каждой из тем конференции:
🔘 Переход к единым цифровым контурам и интеграция роботов
🔘 Управление данными как стратегический актив производства
🔘 Роль индустриальных центров компетенций (ИЦК)
🔘 Регулирование оборота промышленных данных
🔘 ИИ-агенты в управлении производством
🔘 Цифровизация через экономику и адаптация персонала
🔘 Партнерство между корпорациями и обмен данными
Получить доступ к материалам ✅
| 2 |  Форум лидеров горнодобывающей отрасли – 2026: интервью с экспертами отрасли.
В этом видео Ильгиз Ибрагимов, руководитель программы проектов в компании «Цифровые технологии и платформы», делится ключевыми тезисами о внедрении цифровых решений в промышленности:
🟢какие тренды сегодня определяют цифровизацию горнодобывающей отрасли;
🟢как применять технологии искусственного интеллекта в добыче и переработке;
🟢каких практических эффектов уже удалось добиться благодаря цифровым инструментам.
Также эксперт подробно описывает опыт интеграции платформы ZIIoT на производственной цепочке ЕвроХима: сейчас на её основе разрабатываются рекомендательные сервисы с элементами ИИ, направленные на повышение эффективности и надёжности процессов.
Все материалы и полный архив доступны по ссылке. | 281 |
| 3 |  Вебинар «Быстрый старт цифровой трансформации для предприятий среднего бизнеса»
📅 23 июля
🕥 10:30 Мск
🌍 Онлайн
Конкуренция требует эффективно применять цифровые решения не только у гигантов промышленности, но и среднего бизнеса. Развивать технологии на импортных продуктах всё сложнее — их не поддерживают, а обновления недоступны.
🟢Как обеспечить сбалансированную экономику компании и получить актуальные цифровые инструменты? 🟢Как приступить к трансформации и не утонуть в сложных и дорогих предложениях?
Поговорим об этом на вебинаре, который проводим вместе с консалтинговой компанией Axenix.
Его для вас проведут:
🟢Алексей Карасев, директор дивизиона «Непрерывные производства» в Цифре,
🟢Виктор Трапицын, директор практики Industry X в Axenix,
🟢Игорь Колобов, менеджер продукта в Цифре,
🟢Сергей Баранчиков, менеджер практики Industry X в Axenix.
Обсудим конкретные шаги в цифровой трансформации с учётом специфики компаний среднего бизнеса.
🟢С чего начать, чтобы получить значимый результат с небольшими затратами?
🟢Как внедрить решение, с которым затем можно оцифровать все процессы и подготовить производство к развитию MES-системы?
🟢Как в этом поможет «Цифра. Техмониторинг» и каковы его функции?
Мы ждём руководителей и специалистов средних промышленных предприятий, главных инженеров, технологов, ИТ-директоров, руководителей ПДО и планово-экономических отделов.
Чтобы попасть на вебинар, пройдите регистрацию на платформе.
Зарегистрироваться 💚
🟢 Цифра Вконтакте | в MAX | 270 |
| 4 |  Приглашаем на вебинар об управлении производством с помощью MES-систем ⚙️
🟢30 июля
🟢10:00 GMT+3
🟢60 минут
— Расскажем о практике внедрения MES-систем на предприятиях дискретного типа.
— Разберем решение класса MES, один из продуктов комплекса «Цифра. Диспетчер. Управление производством».
— Покажем функционал системы и сценарии, которые помогают повысить прозрачность производства и дисциплину, сэкономить время, принимать управленческие решения на основе объективных данных.
Пройдите регистрацию на странице вебинара. | 401 |
| 5 |  +5💚 Современная диспетчеризация — необходимый инструмент: читайте новую статью в «Нефтегазовой промышленности» с участием Виталия Бусыгина
Виталий — наш руководитель направления продаж в нефтегазовой отрасли. Вместе с другими профильными экспертами он поделился мнением о развитии систем диспетчеризации на портале nprom.online.
🟢 Что сегодня могут предложить российские поставщики систем?
🟢 Какие драйверы ускоряют внедрение диспетчеризации?
🟢 Как выбирают решения на рынке?
🟢 Как отрасль справляется с санкциями?
🟢 Что ждёт этот класс систем в будущем?
Ищите краткие тезисы Виталия на эти темы в карточках к посту, а подробности — в полном тексте материала. | 350 |
| 6 | 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 | 338 |
| 7 |  «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 | 247 |
| 8 | Форум лидеров горнодобывающей отрасли MiningWorld Russia 2026: интервью экспертов индустрии.
Мы поговорили с Яном Лупандиным, руководителем портфеля проектов в Норникель.
Как Норникель пришёл к роботизации? Какие задачи ставили перед проектом на «Скалистом»? Что удалось изменить на сегодня, а что нет? Какой совет можно дать компаниям, которые начинают роботизацию?
На эти вопросы Ян отвечает в интервью.
Весь архив материалов ищите по ссылке.
Приятного просмотра! | 354 |
| 9 | Как оптимизировать процессы ТОиР: вебинар Цифры
🚙 «Цифра. Диспетчер ТОиР». Инструменты контроля состояния оборудования и оптимизации процессов технического обслуживания и ремонта
2 июня
10:30 по московскому времени
35 минут
Расскажем, что в Цифре знают о технической диагностике станков, их защите от некорректных действий операторов, обслуживании и ремонте по состоянию. Познакомим с продуктом «Цифра. Диспетчер ТОиР» и покажем, как встроить инструменты диагностики в бизнес-процессы заводов. На демо-стенде вы увидите возможности системы и сценарии работы.
🟢 Как защитить станки от критических поломок?
🟢 Как снизить число и время аварийных ремонтов?
🟢 Что поможет быстро и верно расследовать инциденты?
🟢 Как легче планировать и контролировать работы?
🟢 Какие результаты принесёт «Цифра. Диспетчер ТОиР»?
Ответы на эти вопросы ждут вас на вебинаре. А мы ждём вас: главных инженеров и механиков, руководителей служб эксплуатации, инженеров по ТОиР и сервисных инженеров. Всех, кто ценит надёжность оборудования и ищет цифровые инструменты, чтобы её повысить.
Чтобы посетить вебинар, пройдите регистрацию по ссылке. | 369 |
| 10 |  +1Как цифра уголь бережёт: читайте нашу заметку по мотивам статьи в «Авант-ПАРТНЕР» 💚
На выставке «Уголь и Майнинг России» прошла дискуссия «Что реально работает в условиях кризиса отрасли, а что – красивые слайды?». На ней выступили эксперты Цифры и МТС.
По прогнозам Минэнерго, в этом году совокупный убыток угольной отрасли может достичь 576 млрд рублей. Поэтому на сессии говорили не столько о технологиях будущего, сколько о решениях, которые помогут сократить расходы и снизить простои уже сейчас. Участники обсудили, что должно выступить основой цифровизации: диспетчеризация и частные промсети, а с какими «надстройками» лучше повременить, ведь они не дадут нужного эффекта без крепкой цифровой базы.
Узнайте подробности в тексте заметки на нашем сайте, а цитаты экспертов — в карточках к этому посту. | 515 |
| 11 |  🚜 Главное с Форума лидеров MiningWorld Russia — смотрите материалы.
Форум лидеров горнодобывающей отрасли прошёл 22–23 апреля в Крокус Экспо в рамках выставки MiningWorld Russia. 1500 участников из промышленных предприятий и ИТ-компаний два дня обсуждали практику цифровой трансформации и измеримые эффекты от внедрений.
На сессиях эксперты разобрали:
▪️ Как находить и масштабировать недорогие проекты с максимальной отдачей
▪️ Отечественное, китайское или самое эффективное — что выгоднее сегодня
▪️ Переход эффектов из CAPEX в OPEX и методики расчёта реальной отдачи
▪️ Роботизированные технологии и искусственный интеллект
▪️ Отечественное, китайское или самое эффективное — что выгоднее сегодня
▪️ Переход эффектов из CAPEX в OPEX и методики расчёта реальной отдачи
▪️ Технологическую независимость и защиту критической инфраструктуры
▪️ Лучшие стратегии повышения операционной эффективности
Кроме того, 16 команд получили премию «Горная индустрия 4.0» за самые эффективные цифровые проекты отрасли.
Чтобы вернуться к тезисам спикеров и выводам дискуссий в любой момент, мы подготовили архив видеоматериалов Форума с рубрикатором по сессиям и темам.
Получите доступ к материалам по ссылке. | 535 |
| 12 |  +5🤝 Цифра организовала собственную сессию, чтобы объединить экспертизу лидеров рынка: Аксеникс, ЕвроХим, МТС и других — на выставке «Техтекстиль | Техкомпозит»
На 22-й выставке материалов и оборудования для технического текстиля Цифра провела практическую сессию «Быстрый старт в цифровизацию для среднего бизнеса».
В чём особенности цифровизации в среднем бизнесе? С чего и когда её начать? Стоит ли прибегать к ИИ, роботам и облакам? Каких результатов от этого ждать? Чтобы ответить на эти и другие вопросы, мы позвали ключевых экспертов. Делимся главными тезисами спикеров в карточках.
Главный вывод дискуссии оказался неожиданно единым: для среднего бизнеса цифровизация — это уже не вопрос «нужно или нет», а вопрос выбора правильной точки старта. Участники сошлись во мнении, что не стоит начинать с самых сложных и дорогих проектов. Гораздо важнее быстро получить первый измеримый эффект, научиться работать с производственными данными и только потом масштабировать цифровые решения.
Подробности — в статье. | 401 |
| 13 | 🎓 Как вырастить инженеров нового поколения: читайте статью Цифры на VC
Цифровизация не повышает эффективность сама по себе. Купить и внедрить систему — лишь половина задачи. Куда труднее найти специалистов, которые умеют использовать данные, чтобы принимать решения и развивать производственные процессы.
«Цифра» развивает подход «От цифрового решения для предприятия — к кадровой экосистеме». Он состоит из трёх этапов.
1️⃣ ИТ-компании и вузы вместе работают над образовательными программами
2️⃣ Студенты учатся на цифровых двойниках заводов
3️⃣ ИТ-компании, вузы и предприятия сообща обеспечивают приток профильных инженеров
В статье мы рассказываем, что сделали на каждом этапе, приводим конкретные примеры партнёрства с промышленниками и вузами, а также экспертные комментарии Василия Чуранова, директора нашего дивизиона «Машиностроение и металлообработка».
Читайте материал по ссылке. | 407 |
| 14 |  🏆 Старт конкурса «Нефть и газ 5.0» для эффективных цифровых проектов: выберите номинации и заявите о себе на всю страну!
С радостью сообщаем, что с 6 июля мы с партнёрами вновь проведём конкурс «Нефть и газ 5.0».
🟢 Выберите одну или несколько из 9 номинаций.
🟢 Подайте заявки на сайте до 26 августа.
🟢 Дождитесь голосования жюри
⭐️ Приезжайте на награждение и кейс-сессию лауреатов с 6 по 9 октября в рамках Петербургского международного газового форума.
Конкурс пройдёт среди предприятий нефтегазовой, газовой, химической и нефтехимической индустрий, а также других промышленных компаний, которые создают передовые решения для этих отраслей.
Мы приглашаем к участию управленческие, инженерные и ИТ-команды, которые внедрили цифровые проекты в течение 2023–2026 годов и достигли результата в виде роста эффективности и безопасности процессов, лучших практик взаимодействия человека и технологий.
В основе конкурса — 9 фокусных номинаций.
🟢 Цифровой проект года. Разведка и добыча нефти и газа
🟢 Цифровой проект года. Переработка нефти и газа
🟢 Лучший экономический эффект
🟢 Промышленная безопасность
🟢 Проект года с использованием искусственного интеллекта
🟢 Эффективное импортозамещение
🟢 Промышленная автоматизация
🟢 Первооткрыватели года
🟢 Люди в центре технологий
Критерии отбора — полные данные о проекте и измеримые эффекты внедрения. В жюри — ведущие эксперты: представители предприятий-лидеров, вузов, исследовательских и ИТ-компаний.
Учредители «Нефть и газ 5.0» — группа компаний «Цифра», Петербургский международный газовый форум и «ЭкспоФорум-Интернэшнл», оператор конгрессно-выставочного центра «Экспофорум» в Санкт-Петербурге.
Узнайте все условия конкурса и подайте заявку на сайте. | 380 |
| 15 | "Цифра" об успешном импортозамещении и ИИ в MES. Продолжение.
Промышленности еще предстоит пройти долгий путь до внедрения ИИ-агентов в MES. Такое #мнение выразил директор дивизиона "Непрерывные производства" ГК "Цифра" Алексей Карасев, отвечая на вопросы небольшого интервью для МашТеха.
⏺️ Насколько предприятия готовы использовать ИИ-инструменты внутри MES-контуров? Есть ли уже реальные кейсы промышленного применения, а не пилотные проекты?
Если говорить о машинном обучении для оптимизации технологических процессов или распознавании видеопотока, то это уже давно рабочие инструменты промышленности.
Если говорить о генеративном ИИ, то здесь рынок только начинает переходить от экспериментов к промышленному применению. Передовые предприятия, в том числе в химической отрасли, начинают внедрять большие языковые модели в MES-контур.
Например, АО «Апатит» встроил ГигаЧат в автоматизированную систему управления производством, внедрённую «Цифрой» в рамках проекта импортозамещения. Это уже не пилот ради пилота, а инструмент, встроенный в ежедневную работу.
Что касается использования ИИ-агентов в MES - это задача следующего поколения MES, которые ориентированы на роботизированное управление предприятием. До внедрения таких решений промышленности еще предстоит пройти долгий путь.
™️ МашТех в Telegram | в MAX | 502 |
| 16 |  "Цифра" об успешном импортозамещении и ИИ в MES.
Аналитики зачастую называют «неподготовленность производства» главным препятствием при внедрении MES - компании пытаются внедрять системы, не имея описанных и стабильно работающих процессов. Узнали #мнение директора дивизиона "Непрерывные производства" ГК "Цифра" Алексея Карасева о том, как ситуация обстоит на самом деле.
⏺️ С какими конкретными проявлениями этой проблемы вы сталкиваетесь в своей практике и как помогаете заказчикам их преодолевать?
На практике проблема обычно не в отсутствии процессов. На большинстве предприятий есть регламенты, должностные инструкции, описанные производственные процедуры. Но между тем, как процесс должен работать по документам, и тем, как он работает в реальности, зачастую существует большой разрыв.
Предприятия хорошо выстроили учёт факта производства - движение материалов, выпуск продукции, затраты ресурсов, как это требует бухучёт.
Гораздо сложнее обстоит дело с оперативным управлением производством: планированием, формированием суточных заданий, анализом эффективности загрузки оборудования, управлением некондицией и браком. Здесь многое по-прежнему зависит от опыта и квалификации конкретных специалистов.
Как мы решаем проблему: мы делим внедрение на базовый и продвинутый MES.
Первый - базовый MES. Его задача - автоматически собирать достоверные данные непосредственно с производственных систем, исключая ручной ввод там, где это возможно. Так персонал начинает работать с достоверными и оперативными данными. И мы реализуем всем привычный производственный учёт.
Второй этап - продвинутый MES. Когда данные становятся качественными, появляется возможность автоматизировать планирование, анализировать план/факт, контролировать расход материалов и отклонения от плана.
На этом этапе мы помогаем перейти от сложившейся практики управления производством к лучшим практикам организации процессов, то есть к проактивному управлению эффективностью предприятия.
⏺️ После нескольких лет активного импортозамещения многие предприятия уже прошли первый этап внедрения отечественных MES. Какие ожидания заказчиков не оправдались, а какие результаты оказались лучше прогнозов?
Главное заблуждение первых лет импортозамещения заключалось в ожидании, что отечественная MES просто заменит зарубежную «один в один». При этом большинство зарубежных систем внедрялись десять лет назад. За это время изменились производственные задачи, требования бизнеса и подходы к управлению.
Наиболее успешными оказываются проекты, где импортозамещение рассматривают как возможность заново выстроить производственные процессы под текущие задачи, а не просто заменить один программный продукт другим.
Именно в таких проектах заказчики получают максимальный эффект. И именно в таких проектах, по нашему опыту, результаты оказываются выше первоначальных ожиданий.
™️ МашТех в Telegram | в MAX | 367 |
| 17 |  Опыт АЛРОСА и ГК «Цифра»: как мы внедряли диспетчеризацию, ошибались, учились и делали лучше
🗓 8 июля, среда в 11:00
Проектные команды АЛРОСА и ГК «Цифра» — те, кто монтировал, настраивал, учил и убеждал. Не продажники и не топ-менеджеры, а те, кто прожил внедрение от первого дня до первого результата.
За спиной — серия успешных проектов внедрения систем диспетчеризации длиной в несколько лет. На вебинаре команды поделятся живым опытом, ошибками и выводами, которые превратили в свои стандарты совместной работы.
О чем будем говорить:
🟢 Почему убедить сотрудников работать с системой сложнее, чем настроить софт
🟢 Как вырастить диспетчеров-наставников за месяц
🟢 В чём сложность монтажа оборудования на китайскую технику
🟢 Как механики заказчика помогли найти решение там, где бессильны инструкции
🟢 Система — зеркало процессов: готов ли заказчик признать правду
🟢 С чего мы теперь начинаем проекты, чтобы продукт не оказался «черным ящиком с волшебными кнопками»
Спикеры:
🟢Алмаз Шарипов, руководитель проектов, Алроса ИТ
🟢Павел Буганов, руководитель проектов, ГК «Цифра»
Зарегистрируйтесь по ссылке>> | 666 |
| 18 | 📈 Пять шагов, чтобы превратить промышленные данные в источник роста экономики: читайте статью Василия Чуранова на РБК
Пока промышленные данные остаются темой ИТ-департамента, они не меняют промышленность. Когда они становятся основой управленческих решений, они начинают давать эффект.
Недавно директор дивизиона «Машиностроение и металлообработка» группы компаний «Цифра» Василий Чуранов принял участие в ИТ-завтраке «Цифровой. Суверенный. Наш» на ПМЭФ. По итогам события эксперт написал статью, в которой оценил государственный и корпоративный контекст работы с промданными сегодня.
🟢Почему промышленные данные приносят значимый эффект пока лишь отдельным предприятиям?
🟢Чему служат корпоративные стандарты данных и какие условия нужно выполнить организации, чтобы их внедрить?
🟢Что уже сейчас могут сделать государство и промышленность, чтобы ускорить внедрение стандартов данных?
В статье Василий показывает, что нужно изменить в подходе к промышленным данным, чтобы они работали не только на отдельных предприятиях, но и создавали эффект в масштабе отрасли. | 581 |
| 19 |  رسالة فيديو | 557 |
| 20 | Платформа ZIIoT с возможностями MES-системы: выступим на конференции «Цифровизация промышленности».
📅 25 июня
🕦 11:30 GMT+3
📍 ИТ-парк в Набережных Челнах
Тема блока — «Платформа ZIIoT c возможностями MES-системы. Кейс реализации MES на производстве кремниевых пластин». Прорабатывать её будут 2 эксперта Цифры, каждый затронет тему со своего профессионального ракурса и специфики.
🎓 Андрей Гончаров, директор по развитию Цифры
— Практический опыт внедрения MES-подходов на хайтек-предприятиях.
— Как повышать прозрачность процессов, качество и эффективность управления с платформой ZIIoT.
— Результаты цифровой трансформации на базе платформы.
🎓 Елизавета Валиева, руководитель направления цифровизации в Цифре
— Возможности ZIIoT для управления производственными процессами.
— Особенности внедрения MES-системы на высокотехнологичных производствах.
Цифровизация требует комплексного подхода: собирать данные с оборудования, построить единую цифровую среду и управлять всеми этапами и техпроцессами в реальном времени. Эксперты Цифры расскажут о том, как этого достичь — на примере реального кейса.
Присоединяйтесь!
Больше о событии по ссылке. | 553 |
