Российский рынок ИТ-решений для промышленности проходит этап фундаментальной перестройки. Основными драйверами развития остаются импортозамещение, государственная поддержка и потребность в автоматизации бизнес-процессов, так как предприятия осознали критическую важность технологической независимости на уровне управления производственными операциями. По прогнозу ВШЭ, спрос обрабатывающей промышленности на цифровые технологии к 2030 г. может достигнуть отметки в ₽ 587,5 млрд. Современные стратегии трансформации бизнеса фокусируются на внедрении прорывных решений: промышленного интернета вещей (IoT), искусственного интеллекта и роботизации.
Предиктивная аналитика используется для прогнозирования отказов оборудования, что помогает экономить миллионы на внеплановых ремонтах. Компьютерное зрение применяется для контроля качества — от выявления дефектов на поверхности продукции до проверки герметичности упаковки. Edge-аналитика позволяет обрабатывать данные на месте, снижая нагрузку на сети и ускоряя принятие решений. Среди ключевых трендов — гибридные архитектуры (on-prem с cloud, edge), рост требований к кибербезопасности и модульные MES и low code-инструменты, которые ускоряют адаптацию решений под специфику производства, снижая зависимость от вендоров
Российский рынок
- Как меняется объем рынка промышленной автоматизации в России?
- Какие отрасли промышленности лидируют по темпам цифровизации?
- Как национальный проект «Экономика данных» влияет на инвестиции в «умные фабрики»?
- Как развиваются отраслевые комитеты по стандартизации цифровых решений (ИЦК)?
- Каковы прогнозы развития промышленного сектора ИТ до 2030 года?
- Какова доля отечественного ПО на промышленных предприятиях на текущий момент?
- Как показали себя отечественные ERP, CRM и другие системы управления на крупных предприятиях?
- Как продвигается импортозамещение аппаратного обеспечения (контроллеров, серверов, датчиков) для промышленности?
- Каких результатов удалось добиться в создании отечественных АСУ ТП, PLM/CAD и других промышленных систем?
- Как российские решения в области кибербезопасности защищают промышленные сети?
- Какова эффективность внедрения цифровых двойников на крупных предприятиях?
- Как системы предиктивной аналитики помогают российским компаниям снижать затраты на ремонт оборудования?
- Как технологии дополненной реальности (AR) применяются для обучения ремонтных бригад и инженеров?
- Какую роль играет промышленный интернет вещей (IIoT) в повышении эффективности работы?
- Какие задачи можно поручить роботам и беспилотникам?
- Как промышленные предприятия используют ИИ?
- Как генеративный ИИ помогает в проектировании новых промышленных изделий и деталей?
- Какие существуют платформы для обмена промышленными данными между предприятиями в рамках одной экосистемы?
- Как ИИ помогает оптимизировать энергопотребление на энергоемких производствах?
- Что мешает массовому внедрению ИИ в промышленности?
Импортозамещение и суверенитет
Технологии Индустрии 4.0
Искусственный интеллект и большие данные
Практика и кейсы
-
Какие крупные цифровые проекты были реализованы на промышленных предприятиях в 2026 г.
В чем заключаются главные отличия цифровизации «непрерывного» производства (химия, металлургия) от «дискретного» (сборка автомобилей, авиастроение)?
Как объединить старое оборудование с современными системами мониторинга (IIoT)?
Каков средний срок окупаемости крупных проектов по цифровой трансформации в промышленности?
Каким будет «идеальный завод будущего» в России к 2035 году?
К участию приглашаются представители промышленных предприятий всех отраслей, ИТ-компаний, разрабатывающих или внедряющих цифровые решения в производственном секторе, а также аналитики и независимые эксперты.