Внедрение ИИ и ERP в промышленности без переплаты за «избыточную мощность»: ГК «Москабельмет» Анисов
Анисов Ян, Заместитель генерального директора по развитию производственной инфраструктуры и инновациям, ГК Москабельмет. Конференция TAdviser «Цифровые технологии в промышленности: практика и кейсы» 2026.
Философия создания визуального и смыслового контента
Эффективная коммуникация идей в рамках ГК «Москабельмет» строится на тесном взаимодействии стратегического видения и маркетингового исполнения. Процесс создания презентаций и подачи кейсов не является чисто технической задачей маркетинга. В основе лежит авторский подход: руководители направлений формируют повестку, определяют ключевые смыслы и подбирают конкретные примеры (скриншоты, данные из реальных кейсов), которые затем упаковываются небольшой командой маркетологов. Такой подход гарантирует, что техническая суть проекта не теряется за красивым дизайном, а презентация остается инструментом донесения конкретных бизнес-решений.
Интеллектуальное планирование в условиях неопределенности
Особое внимание уделено работе системы планирования EPS Infimum. В современной промышленной среде, характеризующейся высокой волатильностью, понятие жесткого «горизонта планирования» становится неактуальным. В ГК «Москабельмет» планирование ориентировано на выполнение конкретных заказов: система видит все невыполненные операции, что на практике обычно охватывает период от одного до двух месяцев.
Ключевым элементом является ежедневный цикл пересчета графика. Каждый день возникает определенная «дельта» — разница между тем, что было запланировано, и тем, что реально выполнено, а также приток новых срочных заказов. Система не просто фиксирует план на две недели, а ежедневно адаптируется под текущую реальность. При этом признается важный управленческий аспект: планирование необходимо не для того, чтобы план выполнялся идеально (так как срывы неизбежны), а для того, чтобы вообще иметь возможность управлять процессом. Без плана производство превращается в хаос, а с динамическим планом — в управляемый процесс корректировок.
Нейросетевой контроль качества: борьба с избыточностью
Внедрение компьютерного зрения для контроля качества продукции в ГК «Москабельмет» выявило серьезный разрыв между техническими возможностями и реальными потребностями бизнеса. Часто заказчики, руководствуясь максимальными требованиями, запрашивают точность до микрона при огромных скоростях движения материала (до 250 метров в минуту). Это требует колоссальных вычислительных мощностей и установки огромного количества камер, что делает систему неоправданно дорогой.
Выяснилось, что многие из таких «критичных» дефектов встречаются крайне редко и не влияют на общую надежность продукта. Основная проблема здесь — отсутствие на стороне заказчика специалиста, который одновременно понимал бы и специфику материала, и принципы работы нейросетей. Наличие такого «переводчика» между миром производства и миром ИИ позволяет избежать переплат за ненужную точность и значительно ускоряет внедрение системы.
Эволюция обучения ИИ: от больших данных к ИИ-агентам
Методология обучения нейросетей в ГК «Москабельмет» прошла значительную трансформацию. Если раньше для распознавания одного вида дефекта требовались тысячи реальных примеров, то теперь применяется многоуровневая система ИИ-агентов.
Процесс выглядит следующим образом: на основе нескольких реальных образцов один агент генерирует массив синтетических изображений с учетом всех возможных отклонений и шумов. Второй агент тренируется на этом массиве, а третий — верифицирует результат. Это позволило сократить объем необходимых реальных данных до 3-4 картинок на новый вид дефекта без потери точности. Главным вызовом сейчас является борьба с ошибками второго рода — когда система принимает случайную пылинку за серьезный дефект. Доведение точности до 100% в этой области остается основной зоной развития.
Риск-ориентированная методология цифровизации
Цифровизация промышленности в ГК «Москабельмет» базируется на риск-ориентированном мышлении. Вместо слепого следования единой инструкции применяется дифференцированный подход к проектам. Каждый новый проект оценивается по шкале сложности: интеллектуальная нагрузка на исполнителей, сложность восприятия будущими пользователями, критичность для бизнеса.
Метод предотвращения ошибок заключается в глубоком моделировании ситуации на всех этапах жизненного цикла проекта: при согласовании ТЗ, в процессе разработки, при внедрении и в эксплуатации. Это позволяет выявить «узкие места» еще до того, как они станут проблемой. При этом инструменты управления могут быть разными — от назначения амбассадоров проекта до жесткого административного давления, главное — осознанность подхода к рискам.
Масштабирование решений и рыночные барьеры
ГК «Москабельмет» не только внедряет решения внутри группы, но и масштабирует их на внешний рынок. Продажа собственных ИТ-продуктов другим кабельным заводам осложнена жесткой конкуренцией и нежеланием компаний открывать свои внутренние учетные системы перед конкурентом.
Тем не менее, стратегия работает: компания уже заключила контракты с другими крупными холдингами по внедрению комплексов интеллектуального планирования. Процесс начинается с глубокого аудита бизнес-процессов стороннего предприятия, чтобы адаптировать решение под конкретные нужды заказчика, что превращает внутреннюю разработку в полноценный коммерческий продукт.
Управленческий анализ: прагматизм против академизма
Одной из самых острых тем стала дискуссия о выборе исполнителей для ИТ-задач. На примере кейса с противостоянием «команды математиков» и одного «программиста-зумера» был сделан важный управленческий вывод. Часто руководители склонны нанимать высококвалифицированных специалистов с именем, ожидая, что те решат проблему «под ключ» за большой бюджет. Однако это часто приводит к созданию избыточных, переусложненных решений.
В ГК «Москабельмет» пришли к выводу: если задача имеет четкую прикладную логику, эффективнее надиктовать ее программисту-прагматику, который реализует конкретные расчеты и таблицы. Это избавляет от «избыточной мощности», которая в итоге не приносит дополнительной прибыли, но увеличивает стоимость проекта. Главная задача управленца — не нанять «самых умных», а четко определить, какой инструмент нужен для решения конкретной задачи: «паровоз» или «велосипед».
