- Интервью
- Отчеты о конференциях
- Цифровая трансформация
- Электронный документооборот
- Финансы: стратегия и тактика
- Закупки и логистика
- Общие центры обслуживания
- Информационные технологии
- Финансовая отчетность
- Риск-менеджмент
- Технологии управления
- Банки и страхование
- Кадровый рынок и управление персоналом
- Управление знаниями
- White Papers
- Финансы и государство
- CFO-прогноз
- Карьера и дети
- CFO Style
- Советы по выступлению на конференциях
- Обзоры деловых книг и журналов
- История финансов
- Свободное время
- Цитаты
КОНФЕРЕНЦИИ
-
14 октября 2026 года
Москва -
16 октября 2026 года
Москва -
22-23 октября 2026 года
Москва -
с 1 июля 2026 года по 22 октября 2026 года
Москва -
1 июня 2026 года по 29 октября 2026 года
Москва -
29-30 октября 2026 года
Москва
Илья Панов, «Алвиса»: «Цифровизация ремонтов – это переход от реактивного “тушения пожаров” к проактивному управлению состоянием оборудования»
13.10.2026
Илья Панов, директор по бережливому производству, «Алвиса», и спикер Девятой конференции «Цифровизация промышленности», поделился с CFO Russia опытом, как реализовать принципы бережливого производства с помощью цифровых инструментов.
Как машинное зрение и нейросети снижают риски производства брака?
Традиционный контроль качества – это всегда компромисс между скоростью и точностью. Человек устаёт, отвлекается, а на высокоскоростных линиях, где счёт идёт на сотни и тысячи единиц в минуту, он физически не способен проверить каждую бутылку или деталь. Именно здесь на помощь приходят машинное зрение и нейросети.
Они решают три ключевые задачи: обнаружение, прогнозирование и предотвращение брака.
Как это работает на практике:
- Скорость и точность. Системы машинного зрения на базе нейросетей способны анализировать изображения с промышленных камер в реальном времени, выявляя дефекты, которые человек может просто не заметить. Точность таких систем достигает 97-99% и выше. Например, на линии розлива напитков такая система проверяет уровень налива, наличие и целостность крышки, наличие посторонних включений с точностью, недостижимой для человека.
- Обнаружение неочевидного. Нейросети можно обучить находить логические аномалии, а не только физические дефекты. К примеру, на производстве электрических розеток система выявляет не только царапины, но и отсутствие внутреннего компонента, что при визуальном осмотре заметить почти невозможно.
- 100% контроль. В отличие от выборочной проверки, машинное зрение обеспечивает 100% контроль каждой единицы продукции прямо на конвейере.
Какие примеры успешного применения этих технологий вы можете привести?
У нас, например, на линиях розлива камера и нейросети в реальном времени отслеживают каждую бутылку, проверяя её целостность, правильность налива и качество укупорки (цвет колпака), что позволяет отбраковывать дефектную продукцию до того, как она попадёт на рынок.
Какие преимущества даёт цифровизация ремонтов и использование мобильных приложений в рутинных операциях?
Цифровизация ремонтов – это переход от реактивного «тушения пожаров» к проактивному управлению состоянием оборудования. Мобильные приложения дают ремонтному персоналу и операторам инструмент, который всегда под рукой, и кардинально меняют эффективность рутинных операций.
Ключевые преимущества:
Во-первых, скорость и точность данных. Ввод информации с планшета или смартфона непосредственно у станка исключает этап бумажных записей и последующего переноса в систему. Это ускоряет ввод данных в 2 раза и повышает их точность на 26%. Время обработки заявок на ремонт сокращается на 20%.
Во-вторых, прозрачность и контроль. Мобильные приложения позволяют отслеживать статус выполнения заявки в реальном времени, а сканирование штрих-кодов или NFC-меток подтверждает факт выполнения работ. Это повышает точность учёта выполненных работ на 68%. Вы всегда видите, кто, что и когда сделал.
Также добавлю сюда качество ремонта. У исполнителя всегда есть доступ к технологической карте с перечнем операций прямо в приложении. Это снижает вероятность ошибок и повышает качество ремонта на 16%.
Помимо этого, снижение простоев. Инструменты предиктивной аналитики, интегрированные с мобильными приложениями, позволяют перейти от планово-предупредительных ремонтов к ремонтам по фактическому состоянию. Это напрямую снижает количество аварийных простоев и оптимизирует нагрузку на персонал.
И, наконец, эффективность рутинных операций. Для операторов мобильное приложение становится инструментом автономного обслуживания (ТРМ). С его помощью можно проводить ежедневные осмотры и чистку оборудования по чек-листу, фиксировать отклонения и создавать заявки на ремонт, не отходя от рабочего места.
Какие цифровые инструменты вы считаете наиболее перспективными для поддержки принципов бережливого производства?
Бережливое производство и цифровизация – это не конкуренты, а союзники. Цифровые инструменты не заменяют Lean-принципы, а делают их применение более объективным, быстрым и масштабируемым. Наиболее перспективны те решения, которые автоматизируют сбор данных и анализ, освобождая время для принятия решений.
Самые перспективные направления:
- Автоматизированный аудит 5S с помощью ИИ. Традиционные аудиты 5S субъективны и отнимают много времени. Системы на базе больших языковых моделей (LLM) и машинного зрения анализируют фотографии рабочих зон и дают стандартизированную оценку по каждому из пяти принципов. Это ускоряет процесс аудита на 50% и снижает операционные затраты на 99,8% по сравнению с ручным аудитом.
- Цифровизация карт потока создания ценности (VSM) и диаграмм «спагетти». Вместо ручного построения карт, системы машинного зрения могут автоматически отслеживать перемещение операторов и материалов в цехе, строя точные и объективные диаграммы «спагетти» в реальном времени. Это позволяет быстро выявлять и устранять потери на перемещения.
- Автоматизированный хронометраж. Машинное зрение позволяет автоматически измерять время выполнения операций, выявлять вариации и определять лучшие практики. Это делает процесс стандартизированной работы более точным и менее трудоёмким.
- Предиктивная аналитика для TPM. Это, пожалуй, самый зрелый инструмент. Переход от плановых ремонтов к прогнозированию отказов на основе данных с датчиков (вибрация, температура, ток) – это прямой путь к стратегии «нулевой поломки». Как показывает пример ОМК, это даёт измеримый экономический эффект и снижение брака.
- Платформы для сбора данных. Решения отслеживанию ОЕЕ (общая эффективность использования оборудования) вроде IVAMS «датчик + ПО», которые в режиме plug-and-play устанавливаются на существующее оборудование. Они автоматически делают процессы прозрачными и выявляют потенциал для оптимизации. Т.е. в онлайн-режиме мы видим состояние линии (едет или стоит), видим скорость, видим уровень качества, видим доступность и загрузку линии.
Задать свои вопросы Илье и узнать больше об опыте «Алвиса» вы сможете на Девятой конференции «Цифровизация промышленности», которая состоится 13 ноября 2026 года.
Елизавета Гета
Наши конференции:
- Конференция «Операционная эффективность»
- Девятая конференция «Цифровизация промышленности»
- Двадцать вторая конференция «Цифровизация корпоративных бизнес-процессов»
- Пятнадцатая конференция «Цифровизация фармбизнеса»
- Четвертая конференция «Цифровизация финансового рынка в России: тренды и перспективы развития»
- Одиннадцатая конференция «Информационные технологии в бюджетировании»
- Шестая конференция «Цифровизация в строительном бизнесе»






