Промышленные данные сегодня ценнее оборудования, но именно с ними связан главный тормоз цифровизации: заводы не спешат делиться информацией, потому что боятся утечек, не видят прямой выгоды и попросту не понимают, как «сырые» журналы датчиков превращаются в экономию. В цехах слышен один и тот же вопрос: «Зачем мне отдавать цифры, если я не уверен, что искусственный интеллект вообще заработает?».
Чтобы снять недоверие, государство внедряет строгие правила и понятные стимулы. Так, Минцифры и Минпромторг подготавливают нормативную базу, которая позволит предприятиям передавать обезличенные данные: названия линий шифруются, координаты и время сдвигаются, а доступ к уже очищенным наборам выдаётся по утверждённым регламентам. Параллельно вводятся налоговые льготы, гранты и компенсации затрат на анонимизацию — деньги возвращаются быстро, если проект даёт эффект.
Но даже гарантии безопасности не работают, когда инженеры и менеджеры не понимают, как устроена цепочка «датчик → модель → экономия». На этом этапе включается команда ФГАУ «Цифровые индустриальные технологии» (ЦИТ). Федеральное учреждение публикует методики, проводит разборы типовых кейсов, организует так называемый тест-драйв, где можно протестировать ИИ-проекты и увидеть результат в цифрах и графиках. То есть предприятия ещё до передачи своих данных могут оценить эффект от внедрения тех или иных технологий.
Доверие к безопасности подкрепляется с технической стороны. Алгоритмы оставляют исходные данные на площадке завода — наружу выходят только математические параметры, конфиденциальные контейнеры шифруют вычисления, единые форматы убирают путаницу единиц измерения. Всё это уже прописано в отраслевых стандартах, так что ИТ-отдел не “изобретает велосипед”, а берёт готовый набор инструкций.
В результате обмен данными из «обязаловки» превращается в выгодную привычку. Предприятия видят снижение простоев, оптимизацию энергопотребления и рост ресурса оборудования, а регулятор получает единое «озеро» качественных промышленных данных, на котором можно строить национальные ИИ-сервисы. Ключ к ускорению этого процесса — просветительская работа и демонстрация быстрых побед: как только цех видит, что алгоритм предсказал выход техники из строя, вопрос «зачем делиться?» исчезает сам собой.
К слову, на Международной промышленной выставке ИННОПРОМ мы обсудили с директором ЦИТ Эдуардом Шантаевым вопросы обмена промышленными данными, безопасности внедрения новых технологий и меры господдержки предприятий. Читайте подробности в интервью по ссылке.
Ольга Чернокоз, председатель правления Ассоциация инновационных решений и искусственного интеллекта «Регионы XXI век», гендиректор IT-медиахолдинга «Регионы России»
Чтобы снять недоверие, государство внедряет строгие правила и понятные стимулы. Так, Минцифры и Минпромторг подготавливают нормативную базу, которая позволит предприятиям передавать обезличенные данные: названия линий шифруются, координаты и время сдвигаются, а доступ к уже очищенным наборам выдаётся по утверждённым регламентам. Параллельно вводятся налоговые льготы, гранты и компенсации затрат на анонимизацию — деньги возвращаются быстро, если проект даёт эффект.
Но даже гарантии безопасности не работают, когда инженеры и менеджеры не понимают, как устроена цепочка «датчик → модель → экономия». На этом этапе включается команда ФГАУ «Цифровые индустриальные технологии» (ЦИТ). Федеральное учреждение публикует методики, проводит разборы типовых кейсов, организует так называемый тест-драйв, где можно протестировать ИИ-проекты и увидеть результат в цифрах и графиках. То есть предприятия ещё до передачи своих данных могут оценить эффект от внедрения тех или иных технологий.
Доверие к безопасности подкрепляется с технической стороны. Алгоритмы оставляют исходные данные на площадке завода — наружу выходят только математические параметры, конфиденциальные контейнеры шифруют вычисления, единые форматы убирают путаницу единиц измерения. Всё это уже прописано в отраслевых стандартах, так что ИТ-отдел не “изобретает велосипед”, а берёт готовый набор инструкций.
В результате обмен данными из «обязаловки» превращается в выгодную привычку. Предприятия видят снижение простоев, оптимизацию энергопотребления и рост ресурса оборудования, а регулятор получает единое «озеро» качественных промышленных данных, на котором можно строить национальные ИИ-сервисы. Ключ к ускорению этого процесса — просветительская работа и демонстрация быстрых побед: как только цех видит, что алгоритм предсказал выход техники из строя, вопрос «зачем делиться?» исчезает сам собой.
К слову, на Международной промышленной выставке ИННОПРОМ мы обсудили с директором ЦИТ Эдуардом Шантаевым вопросы обмена промышленными данными, безопасности внедрения новых технологий и меры господдержки предприятий. Читайте подробности в интервью по ссылке.
Ольга Чернокоз, председатель правления Ассоциация инновационных решений и искусственного интеллекта «Регионы XXI век», гендиректор IT-медиахолдинга «Регионы России»