Опрос почти 700 специалистов и руководителей по техническому обслуживанию показал, что 47% из них столкнулись с невосполнимой потерей знаний после увольнения сотрудника. Семьдесят четыре процента респондентов заявили, что в их организациях есть важнейшие активы, которые зависят от знаний одного человека.

Две трети специалистов по техническому обслуживанию заявили, что лично обладают важными знаниями, которые нигде не задокументированы в системах их организации.

Результаты исследования подчеркивают растущую проблему, поскольку опытные специалисты уходят на пенсию или покидают компанию, а предприятиям трудно найти им замену. Знания о поведении оборудования, повторяющихся проблемах, процедурах ремонта и методах технического обслуживания могут накапливаться годами работы с техникой, но могут никогда не попасть в официальные записи о техническом обслуживании.

Крупные отделы технического обслуживания (с численностью персонала от 51 до 100 сотрудников) на 50% чаще, чем в среднем, сообщали о потере знаний, которые невозможно было восстановить после увольнения сотрудника.

Исследование также показывает, что предприятия по-прежнему больше обеспокоены наличием достаточного количества квалифицированных специалистов, чем заменой этих работников искусственным интеллектом. Когда руководителей служб технического обслуживания спросили, какое улучшение окажет наибольшее влияние на их бизнес, они поставили наём и удержание квалифицированных техников выше искусственного интеллекта.

На портале "Промышленные страницы" опубликована статья «Российское промышленное ПО: интеграция в гетерогенную среду» с комментариями НПП СпецТек.
 
В комментарии НПП СпецТек показана некоторая шизофреничность позиции государства в вопросах импортозамещения ПО. С одной стороны, российский законодатель фактически мотивировал крупные промышленные предприятия не покупать лицензионное ПО на рынке, а разрабатывать его самостоятельно или по заказу, автоматически получая исключительные права на заказную разработку. Мотивация здесь состоит в том, что согласно ч. 6 п. 3 ст. 257 Налогового кодекса РФ все затраты на самостоятельное создание ПО принимаются к учету с коэффициентом 2 (включая затраты на внедрение), а значит на удвоенную сумму всех расходов будет уменьшаться налоговая база по налогу на прибыль. А вот если предприятие приобретает лицензию на использование готового российского ПО, то с коэффициентом 2 принимается к учету только стоимость лицензии, а затраты на внедрение, составляющие 70 или более процентов от цены проекта (на языке закона – на адаптацию и модификацию приобретенного ПО), учитываются здесь с коэффициентом 1 (пп.26 п.1 ст. 264 Налогового кодекса РФ).

А с другой стороны государство в лице Минцифры РФ в целях государственной поддержки отечественных разработчиков неоднократно пыталось ограничить самостоятельную разработку, регулируя вопросы финансирования такой разработки и включения самостоятельно разработанного софта в Единый реестр отечественного ПО. Но промышленные корпорации каждый раз находят обходные пути. 

Таким образом, государство сначала мотивирует предприятия к самостоятельной разработке ПО, а потом с этим борется. Объяснение этой ситуации, вероятно, лежит в плоскости противоборства различных лоббирующих сил. В этом смысле самое свежее решение «о государственной поддержке» – это вступившие в силу с 1 марта 2026 года «Правила формирования и ведения перечня российских программ для ЭВМ и баз данных, разработанных и используемых для собственных нужд российскими юридическими лицами». 

Сведения о включенном в этот перечень софте являются закрытыми и не подлежат опубликованию, а сам софт вносится в этот перечень по решению Правительственной комиссии, а не Минцифры. Ведение этого перечня узаконено соответствующим федеральным законом, которым также предусмотрено, что если законом будет установлено требование об использовании программы из Единого реестра российских программ для ЭВМ, то это требование считается выполненным при использовании программ из этого нового перечня.

Фактически создан параллельный Единому реестру перечень, статус которого приравнен к Единому реестру. Софт без включения в Единый реестр может поставляться в качестве отечественного, в том числе для использования в критической информационной инфраструктуре. С попытками ограничить внутренние разработки промышленных корпораций покончено.

Фото: «ПромоГрупп Медиа»

На отраслевом ресурсе нефтегазовой промышленности опубликована статья с комментариями НПП СпецТек на актуальную тему: «Как нефтегаз конкурирует с ИТ-компаниями за одних и тех же специалистов. Кто выиграет эту битву?». Суть нашего комментария состоит в следующем.

Источник противостояния за специалистов между ИТ-компаниями и промышленными корпорациями кроется в коренном изменении модели импортозамещения. Изначально предполагалось, что в целях импортозамещения промышленники будут обращаться в Единый реестр российских программ для ЭВМ (далее – Реестр), выбирать в нем подходящие продукты и приобретать соответствующие лицензии на рынке. 

Однако, в 2019 году в Реестр был введен принципиально нерыночный класс ПО: программное обеспечение, разработанное юридическими лицами для реализации своей деятельности и предназначенное преимущественно для внутреннего использования. В новом классификаторе это класс 05.07. С этого момента промышленники получили возможность осуществлять политику импортозамещения, не приобретая продукты из Реестра, а разрабатывая их самостоятельно и регистрируя в Реестре.

Окончательные изменения произошли в 2022 году, когда при поддержке Правительства РФ были созданы так называемые «Индустриальные центры компетенций» - закрытые структуры, в которых силами кэптивных ИТ-компаний промышленных корпораций осваиваются их ИТ-бюджеты. В августе 2026 года Правительство РФ утвердило очередной перечень особо значимых проектов (ОЗП) для развития цифровой экономики. В список вошли 24 инициативы на 14,4 млрд рублей, которые будут реализовываться за счет собственных средств компаний. Это значит, что очередные миллиарды рублей будут пронесены мимо рынка и освоены «в узком кругу» в «Индустриальных центрах компетенций». Естественно, для освоения таких бюджетов нужны кадры, отсюда и конкуренция за них с ИТ-компаниями.

Сложившаяся практика несет серьезную кадровую угрозу для отечественной ИТ-отрасли. Промышленные корпорации сформировали параллельную ИТ-индустрию, построенную на принципиально нерыночной основе. 
Глава Минцифры Максут Шадаев в ноябре 2025 года изложил свое видение сложившейся ситуации так, что крупные российские корпорации часто сами для себя разрабатывают аналоги ИТ-продуктов в своих кэптивных компаниях, затем включают их в Реестр и таким образом демонстрируют переход на российские решения, вместо того, чтобы искать их на рынке. «Это негативно влияет на спрос на отечественное ПО в целом – он уже падает». 

Etihad Water and Electricity (EtihadWE) получила сертификат соответствия ISO 55001:2024 для своей системы управления активами. 

Сертификация охватывает активы EtihadWE по передаче и распределению электроэнергии и воды. Ключевым аспектом является то, что система управления активами была разработана и внедрена полностью собственными силами компании EtihadWE.

«Получение сертификата ISO 55001:2024 представляет собой важную веху в нашем пути к операционному совершенству и управлению активами мирового класса», - заявил Абдулла Мохаммед Аль-Хемейри, главный операционный директор EtihadWE.

Etihad Water and Electricity (EtihadWE) это государственная компания ОАЭ, которая обеспечивает электроэнергией и питьевой водой северные эмираты страны (Аджман, Рас-эль-Хайма, Умм-эль-Кайвайн и Фуджейра). Компания управляет энергосетью, включающей более 15,000 километров линий электропередач и многочисленные высоковольтные подстанции по всей территории Северных Эмиратов. Компания также эксплуатирует, модернизирует и расширяет обширную сеть водоснабжения и трубопроводную инфраструктуру в северных эмиратах ОАЭ.

Предиктивное (или прогнозное) техническое обслуживание с использованием искусственного интеллекта (ИИ) — это уже зрелая, проверенная технология, но она по-прежнему требует точности в развертывании, реалистичности в ожиданиях и строгости в измерениях. От этой технологии ожидают сокращения затрат на техническое обслуживание и рентабельности инвестиций. Важное значение имеет такой показатель, как горизонт прогнозирования отказа — от него в конечном счете зависит принципиальная возможность извлечения выгоды из данной технологии. 

Однако, несмотря на зрелость рынка, по-прежнему не хватает надежной точки отсчета. Какой реальной окупаемости инвестиций следует ожидать? Какие виды отказов действительно обнаруживает ИИ, а какие пропускает? Как соотносятся сроки упреждения и частота ложной тревоги в разных классах активов? 

Неправильно настроенные системы вызывают усталость от оповещений с ложной тревогой. Прогнозы остаточного срока службы, сделанные без достаточных данных для машинного обучения, вводят в заблуждение специалистов по планированию технического обслуживания. Прогнозы рентабельности инвестиций, основанные на тематических исследованиях поставщиков, а не на операционных показателях, разочаровывают финансовых директоров. 

Чтобы дать ориентир и ответить на эти вопросы, был проведен анализ данных, содержащихся в многочисленных отраслевых исследованиях, технической документации OEM-производителей, рецензируемых научных работах, а также полевые данные реальных внедрений, охватывающих четыре отрасли (нефтегазовая, энергетика, автомобилестроение, водоснабжение) и четыре критически важных класса оборудования: 

1. центробежные насосы, 
2. роторные компрессоры, 
3. обрабатывающие центры с ЧПУ,
4. силовые трансформаторы. 

Результаты анализа сведены в отчет, цель которого — помочь разобраться в ситуации и предоставить научно обоснованные данные, необходимые для принятия уверенных решений по инвестированию в проекты предиктивного технического обслуживания.

Сводка результатов анализа статистики применения предиктивного обслуживания: 

• снижение затрат на техническое обслуживание - 20-40%,
• горизонт прогнозирования отказов - 3-21 дней,
• частота ложной тревоги после оптимизации - 3-10%,
• окупаемость инвестиций - 12-24 месяцев.

В отчете еще много полезной информации, касающейся упомянутых выше классов оборудования:

• типичные причины отказов с частотой их возникновения,
• основные контролируемые параметры состояния,
• экономический эффект в количественном выражении от применения предиктивного обслуживания,
• матрица сравнения применимости и эффективности видов датчиков в разных классах оборудования,
• варианты стратегии предупреждения отказов в зависимости от горизонта их прогнозирования.

Многие организации недоинвестируют в предиктивное техническое обслуживание, поскольку в их бизнес-планах учитывается только прямая экономия затрат на техническое обслуживание, при этом упускается 60–70% общей выгоды. В этой связи сформирована модель рентабельности инвестиций в предиктивное техническое обслуживание. Она учитывает выгоду по четырем направлениям: 

1. прямая экономия затрат, 
2. косвенные операционные выгоды, 
3. снижение рисков,
4. стратегические преимущества. 

Архитектура комплексной выгоды AI PdM

Снижение затрат на техническое обслуживание

Ошибка прогнозирования срока до отказа