Ахиллесова пята цифровизации производства: почему два десятилетия Индустрии 4.0 потерпели неудачу перед лицом реальности

Когда идеи PowerPoint воплощаются в жизнь в спортзале – подведение итогов

Прошло два десятилетия с начала так называемой четвёртой промышленной революции, и отрезвляющая оценка удручает. Почти восемьдесят процентов всех инициатив по цифровизации производства терпят неудачу — этот показатель успеха граничит с самообманом. В то время как консультанты и софтверные компании обещают прорыв в области цифрового предпринимательства, директора заводов и производственные бригады сталкиваются с неприятной правдой: цифровизация производства в её нынешнем виде фундаментально ущербна. Не потому, что не хватает технологий, а потому, что логика её реализации следует двум принципиально разным парадигмам, каждая из которых обречена на провал.

Подход «сверху вниз», при котором руководство выбирает программное решение после обширных презентаций и тендеров, регулярно заканчивается одним и тем же провалом. То, что на глянцевых слайдах выглядит как идеальная интеграция всех требований, на практике оборачивается многолетним процессом адаптации. Системы управления производством со средним сроком внедрения от пятнадцати до шестнадцати месяцев по-прежнему остаются правилом, а не исключением. Эти системы негибкие, требуют дорогостоящей адаптации и требуют адаптации производства к программному обеспечению, а не наоборот. Процессы, доказавшие свою эффективность десятилетиями, вынуждены вписываться в готовые шаблоны. Результат: внедрения, которые никогда не обеспечивают обещанного повышения эффективности, поскольку планировались без учёта операционных реалий.

Подход «снизу вверх» терпит неудачу по диаметрально противоположным причинам. Макросы Excel, базы данных Access и специализированные инструменты появляются по необходимости, когда ИТ-отделы перегружены, а стандартное программное обеспечение не соответствует конкретным требованиям. Изначально задуманные как временные решения, эти изолированные системы быстро становятся критически важными для бизнеса. Их разработчики, часто квалифицированные сотрудники без формального обучения программированию, создают практичные инструменты, которые действительно работают. Но с каждой новой функцией технический долг растёт экспоненциально. Некорректная документация, отсутствие контроля версий, отсутствие аудиторских журналов и недостаточная масштабируемость — лишь самые очевидные проблемы. Когда разработчик уходит из компании, остаётся «чёрный ящик», который никто не может поддерживать, но все вынуждены продолжать им пользоваться. Задержка растёт, и всё больше ресурсов уходит на поддержку устаревших решений вместо решения новых задач.

Оба подхода терпят неудачу не по техническим, а по структурным причинам. Цифровизация сверху вниз игнорирует операционный интеллект тех, кто непосредственно производит продукцию. Инициативы снизу вверх терпят неудачу из-за недостатка управления и технических знаний. В этой тупиковой ситуации обещания Индустрии 4.0 – интеллектуального, сетевого и гибкого производства – остаются недостижимыми. У трёх из четырёх немецких компаний отсутствует продуманная стратегия цифровизации, а восемьдесят процентов работают преимущественно с ручными или лишь частично автоматизированными процессами. Хранилища данных заполняются, но получить ценную информацию по-прежнему сложно, поскольку данные хранятся в разрозненных хранилищах.

Скрытые теневые ИТ: когда Excel становится критически важной для бизнеса инфраструктурой

В производственных цехах немецких компаний среднего размера и даже крупных корпораций существует параллельный мир цифровых решений, не отраженный ни в одном ИТ-инвентаре. Планирование производства осуществляется с помощью электронных таблиц Excel с макросами. Базы данных Access управляют данными о качестве. Специально написанные скрипты Python анализируют данные о состоянии оборудования. Этот теневой ИТ-мир стал основой многих производственных процессов, поскольку официальные системы слишком медленные, негибкие или просто отсутствуют.

История возникновения почти всегда одинакова: возникает проблема, ИТ-отдел перегружен или существующая ERP-система не обладает необходимым функционалом. Технически квалифицированный сотрудник создаёт практичное решение, используя доступные инструменты. Решение работает, распространяется и расширяется. За короткое время инструмент становится критически важным бизнес-приложением, ежедневно используемым десятками сотрудников. Эта эволюция происходит вне рамок управления ИТ, без аудита безопасности, стратегий резервного копирования или профессионального обслуживания.

Риски значительны. Изменения данных невозможно отследить, журналирование не ведется, а возможности аудита отсутствуют. Отсутствуют концепции авторизации, что делает невозможным применение таких фундаментальных принципов контроля, как принцип «четырех глаз». Доступ из распределенных локаций и для нескольких пользователей затруднен, особенно в то время, когда облачный доступ в режиме реального времени должен быть стандартом. Безопасность данных — будь то целостность, согласованность или конфиденциальность — не гарантируется. Стабильность релизов отсутствует, а это означает, что обновление операционной системы или новая версия Office могут парализовать все решение. Документация плохая или полностью отсутствует, а знания теряются, когда разработчик покидает компанию.

Тем не менее, эти решения продолжают существовать из года в год благодаря своему решающему преимуществу: они решают реальные проблемы и были разработаны людьми, понимающими производственный процесс. Плановая таблица, которую начальник смены годами совершенствовал, часто отражает производственные реалии лучше, чем стандартизированный модуль MES стоимостью в миллионы евро. Именно это неявное признание их функциональности делает их замену столь сложной. Все знают об их проблемах, но никто не решается их отключить, потому что без них производство остановилось бы.

Настоящая трагедия заключается не в существовании этих решений, а в том, что они являются симптомом фундаментального провала. Они доказывают, что локальная, основанная на потребностях цифровизация работает, когда её разрабатывают нужные люди с нужными инструментами. В то же время они демонстрируют неспособность ИТ-индустрии предоставлять гибкие, адаптивные инструменты, которые можно было бы профессионально поддерживать и быстро адаптировать к конкретным требованиям. Этот разрыв между спросом и предложением — настоящая ахиллесова пята производственной цифровизации.

Новая волна: когда искусственный интеллект демократизирует разработку программного обеспечения

В то время как традиционные подходы к цифровизации угасают, происходит фундаментальный сдвиг. Платформы low-code и no-code на базе искусственного интеллекта обещают демократизацию разработки программного обеспечения. Такие инструменты, как Lovable, Microsoft Power Platform и Mendix, позволяют сотрудникам без формальных навыков программирования создавать функциональные приложения. Цифры впечатляют: Gartner прогнозирует, что к 2026 году примерно 75% всех новых корпоративных приложений будут создаваться с использованием технологий low-code, что значительно больше, чем 25% в 2020 году. Восемьдесят процентов пользователей low-code к 2026 году будут работать не в ИТ-отделах, а в бизнесе.

Технологическая основа этой революции заключается в объединении low-code платформ с генеративным искусственным интеллектом. Вместо кропотливой сборки компонентов методом перетаскивания пользователи могут описывать свои требования на естественном языке, а ИИ генерирует исполняемый код. Lovable, платформа, быстро набравшая обороты после раунда финансирования в размере 15 миллионов долларов, позволяет создавать полноценные веб-приложения на основе текстовых описаний, включая фронтенд, бэкенд и логику базы данных. Весь код синхронизируется с GitHub, что позволяет разработчикам перенимать и дорабатывать сгенерированный код по мере необходимости. Время разработки сокращается с месяцев до дней, а затраты могут снизиться до 60%.

Для производственного сектора время такого развития событий вряд ли можно назвать случайным. Дефицит квалифицированных рабочих резко обостряется, а давление, связанное с цифровизацией, растёт. Шесть из десяти промышленных компаний в регионе DACH жалуются на нехватку аналитиков данных, и более половины компаний не применяют полученные знания на практике. Списки ожидания в ИТ-отделах становятся длиннее, в то время как производственная реальность не терпит задержек. Low-code предлагает решение: руководители производства, начальники смен и инженеры-технологи могут разрабатывать необходимые им инструменты, не дожидаясь перегруженных ИТ-отделов.

Более 800 сотрудников коммунальных служб Мюнхена теперь являются гражданскими разработчиками, использующими low-code инструменты для создания собственных приложений. Porsche внедряет общекорпоративную low-code платформу, которая позволяет подразделениям самостоятельно цифровизировать свои процессы. Эти истории успеха указывают на фундаментальный сдвиг: цифровизация перемещается туда, где возникают проблемы, а не по распоряжению центральных ИТ-отделов.

Видение автономной компании: когда программное обеспечение исчезает

Самый радикальный вывод из этого развития сформулировал не кто иной, как Сатья Наделла, генеральный директор Microsoft, в своём примечательном заявлении: «Бизнес-приложения в том виде, в каком мы их знаем, исчезнут». Его аргумент убедительно логичен: традиционные SaaS-приложения по своей сути представляют собой CRUD-базы данных с бизнес-логикой, расположенной поверх них. Наделла утверждает, что эта бизнес-логика будет всё больше передаваться ИИ-агентам, не привязанным к определённым бэкендам. Вместо того, чтобы каждое приложение реализовывало собственную логику, автономные ИИ-агенты будут управлять ею на уровне общего ИИ-слоя, обращаясь к нескольким базам данных и системам.

Подробнее об этом здесь:

• YouTube: Сатья Наделла об эволюции SaaS

Это видение — не далёкая мечта. Gartner прогнозирует, что к 2028 году треть всех корпоративных приложений будет иметь интегрированные возможности агентного ИИ. IDC прогнозирует, что к 2028 году число развёрнутых агентов ИИ превысит 1,3 миллиарда. McKinsey сообщает, что 78% компаний уже используют генеративный ИИ как минимум в одной бизнес-функции, а 88% планируют увеличить свои бюджеты на агентов ИИ.

Для систем управления производственными процессами (MES) и цеховых приложений это может означать конец текущей архитектуры. Вместо монолитных MES-систем, внедрение которых занимает пятнадцать месяцев и которые затем становятся негибкими, ИИ-агенты могли бы координировать производственные процессы, анализировать данные о качестве, прогнозировать потребности в обслуживании и оптимизировать производственные планы — всё это можно настраивать посредством взаимодействия с естественным языком. Граница между пользователем и разработчиком стирается, когда начальник смены может просто описать своему ИИ-агенту, какой анализ ему нужен, а программное обеспечение затем генерирует и предоставляет его.

Пример этой трансформации на примере Excel наглядно демонстрирует её масштаб. Благодаря интеграции Python Excel превращается из программы для работы с электронными таблицами в виртуального аналитика, который генерирует сценарии, предлагает решения и реализует планы. Это переосмысление демонстрирует, как традиционные инструменты благодаря интеграции ИИ становятся автономными помощниками, которые не только выполняют команды, но и самостоятельно решают проблемы.

Отраслевые направления: B2B, цифровизация (от искусственного интеллекта до расширенной реальности), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность

Подробнее об этом здесь:

• Xpert Business Hub

Тематический центр с идеями и опытом:

• Платформа знаний о мировой и региональной экономике, инновациях и отраслевых тенденциях
• Сбор анализов, импульсов и справочной информации из наших приоритетных направлений
• Место для получения экспертных знаний и информации о текущих событиях в бизнесе и технологиях
• Тематический центр для компаний, желающих узнать больше о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях

Грядущая смена парадигмы: местный интеллект вместо централизованного контроля

Конвергенция инструментов разработки на базе ИИ и потребность в гибких решениях для производственных цехов указывает на фундаментальный сдвиг парадигмы. Следующее поколение производственных систем может разрабатываться не ИТ-отделами или компаниями-разработчиками ПО, а непосредственно на производстве теми, кто лучше всего понимает процессы. Это изменение разрешит дилемму «сверху вниз/снизу вверх», открыв третий вариант: децентрализованную разработку с централизованным управлением.

Технические предпосылки становятся всё более актуальными. Платформы с низким кодированием и интеграцией ИИ позволяют быстро разрабатывать прототипы решений и их итеративное совершенствование. Интеграция с GitHub и система контроля версий гарантируют, что сгенерированный код не исчезнет в чёрном ящике, а будет управляться профессионально. Облачные архитектуры обеспечивают мгновенное развертывание и масштабирование без дорогостоящих инфраструктурных проектов. Интеграция на основе API позволяет легко подключать новые приложения к существующим системам, не прибегая к монолитным повторным реализациям.

Однако организационные проблемы весьма существенны. Развитие граждан без управления неизбежно приводит к неконтролируемому теневому ИТ-сообществу со всеми его хорошо известными рисками. Безопасность, защита данных, соответствие требованиям и удобство обслуживания должны учитываться с самого начала, а не в последнюю очередь. Это требует новых организационных структур: центральные ИТ-отделы должны превратиться из посредников в посредников, предоставляя платформы, устанавливая стандарты и предлагая поддержку, но оставляя фактическую разработку бизнес-подразделениям. Управление жизненным циклом приложений необходимо для контроля неконтролируемого роста без подавления инноваций.

Эти успешные примеры демонстрируют, как можно достичь такого баланса. Мюнхенская коммунальная компания нанимает тренеров по программному обеспечению, которые помогают гражданским разработчикам использовать инструменты с минимальным написанием кода, в то время как центральные структуры управления обеспечивают соблюдение стандартов безопасности и качества. Porsche в сотрудничестве с MHP разработала методологию внедрения, сочетающую общекорпоративную стандартизацию с локальной гибкостью. ZF использует цифровую производственную платформу, которая позволяет отдельным заводам самостоятельно внедрять и разрабатывать собственные сценарии использования в течение недели, в то время как центральная организация обеспечивает стандарты, рекомендации и поддержку.

Нарушение архитектуры корпоративного программного обеспечения

Если Наделла прав, то неминуем ни много ни мало конец архитектуры корпоративного программного обеспечения в том виде, в каком она существовала десятилетиями. Последствия для производственной отрасли будут драматичными. Системы управления производственными процессами в их нынешнем виде могут устареть, заменившись модульными агентными системами с управлением на основе искусственного интеллекта. Жесткое разделение между ERP, MES, SCADA и другими производственными системами будет смягчено в пользу интеллектуального промежуточного уровня, который будет гибко обращаться к различным источникам данных и объединять их в контексте.

Эта трансформация не произойдёт в одночасье. Существующие системы будут работать годами, и гибридные сценарии, в которых традиционное программное обеспечение сосуществует с ИИ-агентами, будут доминировать на переходном этапе. Но направление кажется очевидным: программное обеспечение будет становиться всё более невидимым, а взаимодействие будет осуществляться посредством естественного языка и интеллектуальных помощников. Вопрос не в том, станет ли это изменение реальностью, а в том, когда и как быстро оно станет реальностью.

Выиграют от этой трансформации компании, которые экспериментируют на ранних этапах и накапливают экспертные знания. Интеграция low-code разработки, ИИ-агентов и современных архитектур данных требует новых навыков, которыми не обладают ни традиционные ИТ-отделы, ни классические инженеры-технологи. Успешным организациям потребуется создавать гибридные команды, сочетающие технические знания со знанием процессов.

Пределы революции: управление как решающий фактор успеха

Несмотря на весь энтузиазм, не стоит недооценивать риски. Low-code и no-code не решают автоматически проблемы, преследовавшие решения Excel. Теневые ИТ-системы могут развиваться даже при использовании современных инструментов, если отсутствует чёткое управление. Уязвимости безопасности, проблемы с качеством данных, привязка к поставщику и недостаточная масштабируемость — это реальные опасности, требующие стратегического управления.

Проблемы начинаются с адаптивности. Хотя low-code отлично подходит для простых и средних приложений, платформы достигают предела своих возможностей при реализации сложной бизнес-логики. Специфические требования регулируемых отраслей или узкоспециализированных производственных процессов могут быть невыполнимы с помощью визуальных редакторов. В таких случаях традиционная разработка программного обеспечения остаётся незаменимой, требуя чёткой стратегии для определения целесообразности каждого подхода.

Безопасность — особенно важный вопрос. Платформы Low-code сами по себе содержат сложный код, который может содержать уязвимости. Поскольку они предоставляют возможности для разработки множеству пользователей, потенциально увеличивается поверхность атаки. Без эффективных методов тестирования, таких как статическое и динамическое тестирование безопасности приложений, могут появиться небезопасные приложения, представляющие угрозу для производственных систем. В критически важных для безопасности производственных средах это может иметь катастрофические последствия.

Привязка к поставщику — ещё один риск. Многие платформы с минимальным кодированием являются проприетарными, что затрудняет миграцию на другие системы и влечет высокие затраты на переключение. Компания, разработавшая сотни приложений для определённой платформы, фактически оказывается в заложниках. Этот эффект привязки необходимо учитывать при стратегическом выборе платформы.

Однако самое важное — это функционирующая структура управления. Без чётких правил, определяющих, кому разрешено разрабатывать те или иные приложения, как осуществляется контроль качества, как обеспечиваются стандарты безопасности и как работает управление жизненным циклом, быстро возникает угроза хаоса. Найти баланс между свободой инноваций, которую призван обеспечить low-code, и необходимым контролем сложно, но это необходимо для успеха.

Будущее цифровизации производства: децентрализованная экосистема

Видение будущего, в котором производственные работники разрабатывают собственные цифровые инструменты, не является ни чистой утопией, ни безусловно желаемым. Оно станет реальностью, но только при определённых условиях. Ключ к успеху — создание управляемой экосистемы, которая позволит инновациям развиваться, не скатываясь в анархию.

Эта экосистема состоит из нескольких уровней. Уровень платформы обеспечивает техническую инфраструктуру: инструменты с минимальным написанием кода, агенты искусственного интеллекта, базы данных, API и интеграцию с существующими системами. Уровень управления определяет стандарты, политики безопасности, критерии качества и процессы выпуска. Уровень поддержки предлагает обучение, шаблоны, коучинг и поддержку, помогающие разработчикам-любителям добиваться успеха. Уровень сообщества способствует обмену знаниями, обмену передовым опытом и совместной разработке.

В такой экосистеме приложения разрабатываются не изолированно, а в рамках структурированной структуры. Руководитель группы, которому требуется новый анализ, не начинает работу с нуля, а использует уже проверенные шаблоны и компоненты. Разработанное решение проходит автоматизированную проверку безопасности и запускается в эксплуатацию только после одобрения. Код управляется централизованно, чтобы другие системы также могли его использовать. Обновления и обслуживание выполняются систематически, а не от случая к случаю.

В этой модели роль профессиональных разработчиков принципиально меняется. Вместо того, чтобы программировать каждое приложение самостоятельно, они становятся архитекторами экосистемы, предоставляя платформы, разрабатывая сложные интеграции, обеспечивая безопасность и устанавливая стандарты. Они становятся наставниками для разработчиков-любителей и кураторами формирующегося ландшафта приложений. Этот сдвиг не обесценивает, а, скорее, усиливает их роль, поскольку они могут многократно усилить влияние своей работы.

Обещание и реальность: реалистичная оценка

Спустя двадцать лет после провозглашения Индустрии 4.0 цифровизация производства оказалась на перепутье. Старый подход – либо внедрение дорогостоящего стандартного программного обеспечения сверху вниз, либо комбинирование Excel и Access снизу вверх – провалился. Уровень успеха около двадцати процентов говорит о многом. В то же время, проблемы стали острее, чем когда-либо: дефицит квалифицированных кадров, глобальная конкуренция, требования к устойчивому развитию и потребность в гибком, устойчивом производстве не оставляют альтернатив успешной цифровизации.

Новая волна low-code-инструментов на базе ИИ предлагает потенциальное решение. Технические условия стремительно совершенствуются, примеров успеха становится всё больше, а экономические стимулы весьма убедительны. Сокращение затрат на разработку на шестьдесят процентов, сокращение времени вывода продуктов на рынок с нескольких месяцев до нескольких дней и одновременное создание решений, которые полностью соответствуют существующим процессам, — вот убедительные обещания.

Однако следует воздержаться от излишнего оптимизма. Демократизация разработки программного обеспечения не решает автоматически все проблемы, а лишь смещает некоторые из них. Вместо перегруженных ИТ-отделов мы можем получить неконтролируемое разрастание приложений. Вместо жёсткого стандартизированного программного обеспечения мы рискуем получить несовместимые, разрозненные решения. Вместо длительного внедрения мы рискуем получить небезопасные, поспешно выполненные проекты.

Успех будет зависеть от того, смогут ли компании создать правильную структуру. Управление без бюрократии, стандарты без жёсткости, контроль без паралича — найти этот баланс — настоящая задача. Технологии сами по себе не определяют успех или неудачу. Организационная зрелость, культурные изменения и стратегическое управление имеют решающее значение.

Грядущее десятилетие: трансформация или разрушение?

Следующие десять лет покажут, приведёт ли децентрализация разработки программного обеспечения на основе ИИ к фундаментальным преобразованиям в цифровизации производства или войдёт в историю как очередная провалившаяся панацея. Курс задаётся уже сейчас. Компании, которые экспериментируют на ранних этапах, создают платформы, накапливают опыт и формируют структуры управления, пожинают плоды. Те, кто ждёт или позволяет новым инструментам бесконтрольно распространяться, рискуют либо отстать, либо создать хаос.

Провокационный тезис о том, что следующее поколение систем управления цехами будет создано локально теми, кто фактически контролирует производство, не является ни надуманным, ни гарантированным. В некоторых регионах это станет реальностью, но не полностью и не везде. Гибридные модели, в которых профессиональные основные системы сосуществуют с локально разработанными расширениями, более вероятны, чем полное разрушение.

Однако весьма вероятно, что роль специализированных подразделений в цифровизации значительно возрастёт. Строгое разделение между ИТ-разработкой и бизнес-подразделениями смягчится. Появятся новые профили компетенций, сочетающие техническое понимание со знанием процессов. Скорость инновационных циклов увеличится, поскольку путь от идеи до внедрения значительно сократится.

Если видение Наделлы окажется верным и бизнес-приложения действительно будут заменены агентами искусственного интеллекта, то на горизонте нас ждёт ещё более фундаментальная трансформация. Вся архитектура корпоративного программного обеспечения, существовавшая десятилетиями, разрушится. Системы управления производственными процессами (СУП) больше не будут представлять собой монолитные системы, а станут совокупностью интеллектуальных агентов, гибко объединяющих данные и процессы управления. Возможно, это будущее наступит только через десятилетие, но разработка уже идёт полным ходом.

Какой бы сценарий ни преобладал, одно несомненно: цифровизация производства, существовавшая в течение последних двадцати лет, подходит к концу. Старый порядок, при котором ИТ-отделы или компании-разработчики ПО единолично определяют цифровое будущее производства, рушится. Наступает новая эра, в которой пересматриваются границы между разработчиками и пользователями, между централизованными и децентрализованными системами, между стандартным программным обеспечением и индивидуальными решениями. Оправдает ли эта новая эра обещания Индустрии 4.0 или лишь создаст новые проблемы, решится в ближайшие годы. В любом случае, инструменты для достижения успеха впервые стали по-настоящему доступны.

☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!

 

Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

 

 

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса/маркетинг/PR/выставки.

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц