Тренды 2026: Почему ваш SAP превращается в тыкву, а «цифровой двойник» — это не просто 3D-картинка для инвестора
Когда будущее наступает на горло
Знаете, какое самое страшное слово для главного инженера или IT-директора завода в конце 2025 года? Не «авария» и даже не «пожар». Самое страшное слово — «стратегия». Потому что раньше стратегией называли презентацию на 50 слайдов, которую показывали раз в год акционерам, а потом спокойно шли крутить гайки. Сегодня стратегия — это минное поле.
Я пишу этот текст в воскресенье, глядя на то, как наши законодатели закручивают гайки по импортозамещению, а маркетологи продолжают лить в уши про «искусственный интеллект», который якобы сам всё решит.
Давайте честно. Мы с вами знаем, как выглядит реальность. Реальность — это когда у вас в одном цеху стоит новейший станок с ЧПУ, который хочет интернет, а в соседнем — советский пресс, который управляется релейной логикой 1985 года. А сверху на это смотрят менеджеры, начитавшиеся новостей про рост рынка ИИ на 25%, и требуют внедрить нейросети «прямо завтра».
А тут еще и государство подливает масла в огонь. Вы слышали, что ERP-системы планируют окончательно приравнять к объектам КИИ (критической информационной инфраструктуры)?. Это значит, что если вы всё еще сидите на SAP или Oracle и думаете, что пронесет — не пронесет. Штрафы и ответственность за использование зарубежного софта в критических процессах становятся реальностью, а не страшилкой от вендоров.
В этой статье я, как человек, который 20 лет разгребает авгиевы конюшни промышленной автоматизации, расскажу, что из нынешних трендов — это маркетинговая шелуха, а что реально придется внедрять, чтобы завод не встал через два года. Без слов «парадигма» и «трансформация». Только железо, софт и боль.
Где мы свернули не туда?
Давайте разберем три главных «слона», на которых сейчас пытаются построить современный завод, и почему эти слоны постоянно падают.
Раньше всё было просто: есть деньги — покупаешь SAP. Нет денег — ставишь 1C. Теперь «зоопарк» расширился, а западные ворота закрылись. Проблема не в том, чтобы купить коробку с надписью «Российская ERP». Проблема в данных и процессах.
Западные системы годами приучали нас к своей логике. Бизнес-процессы «цементировались» под возможности софта. Сейчас, когда «Росатом» и другие гиганты слезают с SAP, выясняется страшное: никто не помнит, как оно работает. Логика зашита в кастомных скриптах на ABAP, написанных программистами, которые уже пять лет как уволились.
Мудрость дня: Миграция с SAP на отечественную систему — это не переустановка Windows. Это как пересадка позвоночника на бегу.
Технически мы упираемся в базы данных. Oracle был хорош, он прощал кривые запросы. PostgreSQL, на который сейчас все переезжают (и мы в том числе), требует прямых рук. Если ваш новый «импортозамещенный» софт делает SELECT * на таблицу в миллион строк — сервер ляжет, и никакой Linux тут не поможет.
Роспатент рапортует о росте заявок на ИИ-изобретения. Это здорово. Но давайте спустимся в цех. Зачем нам нейросеть?
Маркетологи говорят: «ИИ будет управлять заводом». Я говорю: «Не дай бог». Представьте нейросеть, которая «галлюцинирует» и решает открыть задвижку подачи кислоты, потому что ей показалось, что так будет эффективнее.
Где ИИ реально нужен:
1. Техническое зрение (Quality Control). Камера смотрит на конвейер, нейросеть ищет трещины, сколы, брак. Это работает. Это снимает нагрузку с людей, у которых к концу смены замыливается глаз.
2. Предиктивная аналитика. Не просто «вибрация превысила порог», а анализ спектра вибрации, тока и температуры, чтобы сказать: «Подшипник развалится через 48 часов».
Всё остальное — генерация текстов, красивые отчеты — на производстве пока бесполезно.
Вот здесь происходит самое интересное. По статистике, пятая часть компаний уже использует цифровых двойников. Но многие путают цифровой двойник с 3D-моделью. Если вы нарисовали цех в 3D и можете покрутить его на планшете — это не двойник. Это мультик.
Настоящий цифровой двойник — это математическая модель, которая получает данные в реальном времени. И тут мы упираемся в канал связи. Гнать терабайты «сырых» данных с датчиков вибрации в облако или в центр обработки данных (ЦОД) — дорого и глупо. Канал забьется, задержки (latency) вырастут.
Решение? Edge Computing (Граничные вычисления). Мы должны обрабатывать данные там, где они рождаются — прямо в шкафу управления.
Архитектура правильного решения. Как бы я строил для себя
Если бы мне сейчас дали карт-бланш на постройку IT-ландшафта завода с нуля (или полную модернизацию), я бы выкинул половину учебников по классической АСУ ТП.
Вот мои принципы, выстраданные ночными вызовами на объект:
Никакого Windows Server в контуре управления. Хватит. Я устал бороться с обновлениями, которые перезагружают сервер SCADA посреди смены. Мы берем Astra Linux или RedOS (да, это больно, да, нужно учить админов работать в консоли, но это надежно и соответствует закону). База данных — PostgreSQL. Это стандарт. Если вендор вашего софта говорит, что работает только на MS SQL — гоните его в шею, он застрял в 2010 году.
Вместо одного огромного «мозга» ERP, который пытается управлять каждой задвижкой, мы ставим умные шлюзы (Edge-контроллеры). Как мы это делаем в своих проектах (не буду называть бренд, вы поняли): контроллер на месте собирает данные по быстрым протоколам (Modbus, Profinet), буферизует их (это критично! сеть всегда моргает), первично обрабатывает и отдает наверх по MQTT. Если связь с центром пропала, Edge-контроллер продолжает крутить локальную логику. Насос не должен останавливаться, если экскаватор перебил оптику до серверной.
Забудьте про идею «Одна Супер-Программа для Всего». Это утопия. SAP пытался быть таким, и посмотрите, как тяжело его теперь выкорчевывать. Архитектура должна быть сервисной.
· Отдельно MES (управление производством).
· Отдельно WMS (склад).
· Отдельно ТОиР (ремонты). Они общаются через шину данных или REST API. Хотите заменить модуль склада? Меняете только его, завод продолжает работать.
Мы строим модель не для красоты. Модель должна отвечать на вопрос: «Что будет, если?».
· Что будет, если мы поднимем скорость конвейера на 5%?
· Что будет, если заменим сырье А на сырье Б (потому что поставщик А попал под санкции)? Для этого нужны реальные исторические данные, а не теоретические формулы из паспорта станка. Поэтому мы собираем всё: токи, простои, температуру.
Инсайт: Когда мы впервые внедрили сквозной сбор данных на одном металлургическом заводе, выяснилось, что печь простаивает не из-за поломок, а потому что крановщик дядя Вася курит на 15 минут дольше положенного. Никакой ИИ это бы не предсказал, но цифры показали.
Рынок меняется не потому, что мы такие прогрессивные, а потому что нас жизнь заставила. Импортозамещение ERP из лозунга превратилось в условие выживания под угрозой уголовки. ИИ перестал быть магией и стал просто еще одним алгоритмом в нашем ящике инструментов, полезным, но капризным. А Edge Computing — это просто возвращение к здравому смыслу: не клади все яйца в одну серверную стойку.
Что делать вам завтра утром?
1. Проведите инвентаризацию софта. Если у вас где-то крутится критичный процесс на необновляемом западном ПО без поддержки — это бомба с часовым механизмом.
2. Посмотрите на сеть. Готова ли она к IoT? Если у вас Wi-Fi в цеху отваливается от работы микроволновки в бытовке, забудьте про цифровые двойники.
3. Перестаньте верить в чудеса. Никакая «коробка» не решит бардак в бизнес-процессах. Сначала наведите порядок в головах и на бумаге, потом автоматизируйте.
Будущее уже наступило. Оно немного грязное, пахнет машинным маслом и требует знания Linux, но работать в нем можно. И даже нужно.
Есть вопросы по архитектуре или нужно подобрать замену SAP без остановки производства? Заходите обсудить: https://fincom.tech
Хотите посмотреть, как мы ломаем и чиним железо (и иногда нервы)? Смотрите наши разборы на Rutube: https://rutube.ru/channel/32683271/