«Цифровой суверенитет».

Гость программы: Антон Поликарпов, директор по цифровой трансформации холдинга «Вертолёты России» Госкорпорации Ростех.
Ведущий: Михаил Стариков, директор департамента по работе с региональными и федеральными заказчиками, компания Kraftway.

Михаил Стариков:
Здравствуйте, уважаемые телезрители. Сегодня мы будем разговаривать об искусственном интеллекте, как он решает задачи в авиастроении.

Антон, вы полгода на должности. С чем пришлось столкнуться, когда вы пришли?

Антон Поликарпов:
В состав «Вертолета России» входит Национальный центр вертолетостроения. Это легендарные конструкторские бюро Миля и Камова. Нам есть чем гордиться. Мы выпускаем самый массовый вертолет в истории. Это Ми-8. У нас самый грузоподъемный вертолет – это Ми-26. «Ансат» – вертолет, признанный один из самых лучших для санитарной авиации. Вертолет Ка-32 – общепризнанный мировой лидер по пожаротушению. Наши вертолеты летают более чем в ста странах мира. Их эксплуатируется на текущий момент более 8 тысяч штук.

Что касается цифровизации. «Вертолеты России», как и любой другой холдинг, очень неоднородны. Но хочу отметить, что на сегодняшний момент мы являемся одним из лидеров по цифровой зрелости. Это факт.
От предприятия к предприятию ситуация очень разная. У кого-то действительно уже готовая аналитика в цифровом виде, которой можно воспользоваться. Иное предприятие просто иногда не имеет систему электронного документа оборота.

Вторая проблема в том, что станочный парк не везде одинаковый, однородный. У нас работают станки высокоточной обработки 80-х годов прошлого века. Также вместе с ними в том же производстве, в том же цеху, работают пятикоординатные инженерные центры. А также роботизированные комплексы. Чтобы их подружить, это все равно, что обучить людей разных эпох, говорить на одном языке, это достаточно сложно. Но мы с этим, безусловно, справимся.

Михаил Стариков:
Как вы измеряете прогресс?

Антон Поликарпов:
Мы идем в сторону понятных числовых показателей, измеримых. Прежде всего, это работа станков. Простой-не простой.

Вторая часть, экономическая, крайне важная. Это расчет себестоимости.
Третья часть, инновации. Мы включили это в показатели, так как без новых технологий мы не сможем быть конкретно способными на мировом в рынке и двигаться дальше.

И четвертое, разумеется, люди. Люди, которые не умеют работать с новыми цифровыми технологиями, это, к сожалению, не будет являться драйвером для роста.

Михаил Стариков:
Давайте перейдем к искусственному интеллекту. Что уже получилось сделать и какие дальнейшие планы?

Антон Поликарпов:
По ИИ можно выделить три направления. Это предиктивное обслуживание, это машинное зрение и умное планирование.

В части предиктивного обслуживания – это технология простая, но при этом очень важная и трудоемкая. Мы оснащаем оборудование датчиками, вибродатчиками, акустическими датчиками и любыми другими, которые позволяют нам понимать состояние этого оборудования. Собирая данные, так называемые датасеты, мы можем прогнозировать его поломки, необходимость его обслуживания узлов и агрегатов, что снижает простои. Простой, допустим, линии механообработки для нас — это огромные потери. Мы хотим это исключить, поэтому мы переходим от обслуживания по регламенту к обслуживанию по факту. Мы знаем, когда та или иная часть или подсистема выйдет из строя. Это нам позволяет четко прогнозировать затраты на оборудование. Мы можем точно понимать, когда у нас произойдет простой, обеспечить более точное планирование.

Что касается машинного зрения. Машинное зрение позволяет обеспечить контроль качества. В среднем специалисту контроля качества требуется 4 минуты для фиксации брака. ИИ же делает это буквально за секунды, то и меньше.
Это не значит, что мы отказываемся от людей. Это значит то, что мы переводим людей на более сложную работу, спорные моменты.
Также мы используем подход дообучения моделей при помощи генерирования изображений брака. Такой подход используют, к примеру, BMW при контроле качества сварных швов. Такой же подход использует Airbus при контроле качества композитных материалов. С каждой новой машиной мы используем все больше композитных материалов, в том числе для лопастей, для фюзеляжа и других частей.

Что касается планирования. ИИ в умном планировании позволяет уйти от планирования дней к планированию в часах.

Михаил Стариков:
А как это выглядит в мире?

Антон Поликарпов:
Что касается мирового опыта, мы следим за нашими коллегами, но очень аккуратно относимся к их опыту.

К примеру, Schneider Electric во Франции заявил, что они окупили подобный проект, как у нас, за 14 месяцев. Допустим, Siemens владеет однородным парком оборудования своего производства. И им проще и понятнее интегрировать свой же продукт с своим же продуктом. Поэтому достигаются такие эффекты.
Мы же имеем разнородное оборудование. Исторически так сложилось. Как я уже говорил, используются танки в том числе в 80-х годах. Поэтому нам интеграционную работу выполнять сложнее и дороже. Но при этом, при наведении порядка, мы получаем больший экономический эффект, нежели мы сравниваем с мировым опытом.

Михаил Стариков:
Что насчет вычислительных мощностей?

Антон Поликарпов:
Это сложный вопрос. С учетом всех санкционных ограничений и давления мы пытаемся применять те мощности, которые мы имеем, выжимать все до последнего и учить большие языковые модели на мощном оборудовании. В дальнейшем мы переливаем эти модели в более компактные версии, которые способны работать на обычных ЦПУ, на обычных процессорах. Да, мы теряем в точности, но при этом выиграем огромное преимущество в масштабируемости данных решений.

Второе, что хочу отметить, мы работаем с профильным сообществом, с нашими коллегами по отрасли. У всех одинаковые проблемы. Сейчас ведется обсуждение создания консорциума. Этот консорциум позволит получить обученную модель, при этом не передавать данные. То есть мы требования безопасности соблюдем и получим конкретную модель, которую можно использовать для производства ОПК. 

Третье направление – это работа с так называемыми облаками. Есть огромное количество компаний, в том числе крупные Яндекс, СБер и другие, которые предлагают графические процессоры для работы с новыми моделями. Здесь для нас, как предприятия ОПК, очень сложно передавать наши данные, с учетом того, что все-таки для нас стратегический актив, мы очень бережно к нему относимся. Поэтому передача любых данных даже в отечественные облака для нас сейчас является проблемой.

Михаил Стариков:
Давайте поговорим про безопасность подробнее.

Антон Поликарпов:
Все наши предприятия являются субъектами критической информационной инфраструктуры. У нас целый ряд категоризированных значимых объектов критической информационной инфраструктуры. В соответствии с этим на нас накладываются требования регуляторов по обеспечению безопасности этих объектов. Учитывая эти требования, применение новых технологий, таких как большие языковые модели, в этой связи мы выделяем для себя три направления угроз.

Прежде всего, это инфраструктура. Передача данных в облачные LLM-модели недопустима.
Второй аспект — это атака на саму модель. Если подменить данные, то модель выдаст неверные значения. Если модель выдаст неверные значения, оператор может принять неверное решение. Напоминаю, что любой базовый принцип – решения всегда принимает человек и ориентируется на систему, которая ему подсказывает те или иные решения.

Третье — это отравление данными. Это тоже крайне важно. Любую LLM-модель можно обучить на неверных датасетах, что не позволит ей работать корректно.
В этом случае мы строим полный цифровой след от датчика до самой модели и ведем поэтапное журналирование для того, чтобы исключить подобные моменты.

Михаил Стариков:
Что для нас меняется с новым законом об искусственном интеллекте?

Антон Поликарпов:
Для нас становятся понятны правила игры. Мы теперь понимаем, что такое суверенное, что такое национальные языковые модели. Безусловно, в нашей работе это крайне важно. Мы не просто стараемся, а будем использовать рекомендованные регуляторами языковые модели.

Михаил Стариков:
Вы много говорите о данных. Почему это так важно?

Антон Поликарпов:
Без данных ИИ — это всего лишь дорогая игрушка. Данные — это крайне важно. Прежде всего, данных должен быть владелец. Данные должны иметь понятные параметры качества. Данными мы должны управлять.
Единобразие данных для нас — это не самоцель, это средство достижения результата.

Мы используем различные техники и практики, в том числе международные, которые нам позволяют подходить системно к управлению данными.

Михаил Стариков:
Анализировали ли вы возможность применения данных, находящихся в архивах конструкторской документации, для текущих разработок?

Антон Поликарпов:
Да, это большая и сложная проблема. Действительно большое количество изделий находится в бумажных архивах. Работа с архивами крайне важна и сложна. На текущий момент даже ИИ не позволяет достичь точности в 80%. Мы проводили различные тесты. Мы работали над проектом PAC и ИИ. Мы проверили очень много решений, которые нам предлагал рынок. Эти решения на текущий момент пока не дотягивают для того, чтобы электронный архив конструкторской документации в полной мере превратить в электронный. Но мы стремимся к этому. Мы понимаем, что огромное количество данных из конструкторской документации можно на текущий момент использовать. И здесь точность не важна.

Михаил Стариков:
Как вы думаете, в будущем технологии позволят ли используя текущие архивы, имеющиеся наработки в промышленности, в ваших разработках, с помощью искусственного интеллекта создавать новые изделия в вашей отрасли?

Антон Поликарпов:
Я думаю, да. Но это действительно вопрос футуристичный. Это вопрос ни сегодняшнего, ни завтрашнего дня. Более того, хочу отметить, что на сегодняшний момент мы не можем, сканируя образ бумажной документации, превратить его в 3D-модель. Хотя мы об этом мечтаем и смотрим в эту сторону. Если бы это было возможно, то действительно мы могли бы создать огромный электронный архив, на основе которого обучить искусственный интеллект, который бы позволил нам создавать новые изделия, детали и говорить о том, где мы эффективны, где мы неэффективны, исходя из того опыта, который он получил.

Михаил Стариков:
При обучении моделей если в данных имеется редкий дефект, то как можно обучать модель?

Антон Поликарпов:
Сама модель технически работает на базе статистики. Действительно, в случае редкого дефекта, если ее не обучили, она его не обнаружит. Для этого, как я уже говорил, с опытом БМВ генерируются изображения, и при помощи них дообучается модель.

То есть мы сами представляем те дефекты, которые могут быть, обучаем им модель, и модель с большей вероятностью будет их находить. Это, в принципе, выход. Но, опять же, это работа, по большей части, специалистов отдела технического контроля, людей, которые должны этим заниматься. ИИ модели пусть занимаются классическими, понятными проблемами, которые уже статистически доказаны, и их не нужно перепроверять.

Михаил Стариков:
Коснулись темы людей, темы кадров. Как решается проблема кадров на рынке, учитывая, что сейчас это большая редкость, и нужно подготавливать, обучать кадров в области искусственного интеллекта, и дальше набираться опыта, прежде чем люди компетентно смогут также находить эти дефекты, обучать модели?

Антон Поликарпов:
Кадры действительно на текущий момент это узкое горлышко, не только в нашей отрасли, но и у многих других. Поэтому государственная корпорация «Ростех» системно подходит к вопросу воспитания и управления кадрами.

Отдельно можно остановиться на программе «Цифровой мастер». Станочник с 20-летним стажем за полгода может стать тем самым локомотивом продвижения цифровых технологий у себя в цеху. Он обучится управлению данными, он обучится базовым принципам работы с искусственным интеллектом и другими современными цифровыми инструментами. Это хороший пример переподготовки кадров, который в дальнейшем позволит повысить лояльность этих же кадров государственной корпорации «Ростех».

Отдельно хочу отметить программу «Ростеха», «Код Ростеха», которая со школьной скамьи воспитывает детей, которым интересно дальше развиваться по линии, в том числе цифровизации. Они участвуют в окрах, у них есть интересные наставники, они работают со 140 вузами на текущий момент и в дальнейшем позволят им уже в профильных вузах получить айтишные специальности, в том числе специалистов работы с данными, искусственным интеллектом и другими цифровыми технологиями.

Михаил Стариков:
Есть ли у вас программа сотрудничества с вузами по подготовке специалистов и привлечении молодых специалистов непосредственно в корпорацию «Вертолет России»?

Антон Поликарпов:
Да, действительно, есть отдельные программы, есть соглашения с кафедрами многих вузов. Порядка 140 вузов, как я уже отметил, работают с нами. Более того, мы делаем отдельный акцент, учитывая территориальную распределенность наших предприятий, на региональные вузы, которые воспитывают нам тех специалистов, которых в том или ином регионе может быть недостаточно. И, таким образом, мы позволяем специалистам оставаться в своем регионе и быть полезными, получая высокую зарплату за свой труд.

Михаил Стариков:
Какие приоритеты в горизонте нескольких лет вы видите для акционерного общества «Вертолет России»?

Антон Поликарпов:
Я отмечу следующую приоритет, и, прежде всего, это цифровый двойник как производства, так и изделия. У нас все для этого есть, мы в эту сторону идем, и мне кажется, что через два года это уже сможет стать реальностью.

Михаил Стариков:
Вы упомянули цифровой двойник. Чуть-чуть подробнее можете рассказать?

Антон Поликарпов:
Цифровой двойник изделия нужен для того, чтобы быстрее выводить новые изделия на рынок, прежде всего, сократить натурные испытания, заменив их цифровыми, что позволит сократить себестоимость продукции и затраты на ее вывод на рынок.

Михаил Стариков:
Что вы подразумеваете под технологической независимостью?

Антон Поликарпов:
Это очень большой и широкий вопрос, он обсуждается сейчас на разных уровнях, но для меня лично, как для специалиста, это, прежде всего, сокращение использования западной продукции в том и ином виде, что касается программной части, аппаратной части, любых других знаний.

Мне бы хотелось видеть, чтобы у нас было свое суверенное оборудование, я знаю то, что оно есть, у нас для этого есть реестр Министерства промышленности и торговли. Я знаю, что у нас есть хороший софт, очень перспективный, где мы регулярно общаемся с участниками рынка, которые нам показывают действительно уникальные вещи, которые не имеют аналогов на мировом рынке. Более того, мне бы хотелось видеть, чтобы в России выпускались стандарты, которыми мы смогли пользоваться, стандарты именно в части информационных технологий, сейчас нам этого сильно не хватает, это я и называю технологическим суверенитетом.

Михаил Стариков:
Сколько времени понадобится, по вашему мнению, чтобы перейти на полный технологический суверенитет?

Антон Поликарпов:
На текущий момент у нас все есть. По моим оценкам, это ближайшие 2-3 года, когда мы действительно закроем все потребности. Есть сложные элементы, такие как процессор, графический процессор, некоторые другие, которые действительно будет заменить сложно. Но и здесь, я думаю, мы справимся.

Михаил Стариков:
Какое бы сделали главное послание своим коллегам?

Антон Поликарпов:
Отмечу, что переход от состояния то, как мы делали, так и будем продолжать, уже не работает. Новые технологии заставляют нас мыслить по-другому, быстрыми циклами обучения, электронными данными, быстрым опробированием и другое. ИИ — это не волшебная палочка, таких волшебных палочек будет много. ИИ — это, прежде всего, инструмент, которым нужно уметь пользоваться, нужно понимать, как он работает. Для этого нужно обучать кадры, готовить данные и понимать их ценности, я имею в виду данных.
За эти полгода мы сделали крепкий фундамент, который позволит нам в дальнейшем масштабировать те решения, которые мы уже на сегодняшний момент имеем.

При помощи отбора проектов мы сформировали хороший фундамент на будущее для тиражирования тех или иных решений. Сейчас мы понимаем, где эффективность, где показатели. Мы измеряем каждое наше движение, каждый наш шаг. И мы хотим, чтобы через полгода наша цифровая зрелость выросла, и мы добились тех стратегических задач, которые сами себе поставили.

Михаил Стариков:
Вы сейчас, по сути, говорите о системе управления проектов, которая у вас есть. Можете немножко раскрыть эту тему?

Антон Поликарпов:
Мы постарались внедрить систему портфельного управления проектами. На наш взгляд, ключевая проблема в отрасли, я имею в виду IT, в нереализации проектов и неуспешности в том, что отсутствуют заказчики и люди-бизнеса.
Исторически, в том числе, особенно ВПК, очень мало внимания уделялось именно IT.

Считалось то, что IT – это как дубинка, которую дают, и с ней идут охотиться. Так не работает. Заказчик должен сказать, какого размера должна быть дубинка, какого качества и из какого дерева. И без этого мы никуда не пойдем.
Поэтому большинство проектов на текущий момент имеют у нас функционального заказчика и заинтересованность бизнеса.

Во всех учебниках по MBA, в том числе и IT, учат, что стратегия цифровой трансформации, IT-стратегия должна следовать стратегии того предприятия, на котором она внедряется. Если они будут развязаны, в ней не будет никакого смысла. На сегодняшний момент мы придумали этот клейстер, который позволит нам связать две стратегии. Большие стратегические задачи крупного холдинга, машиностроительного, и те инструменты, которые применяются для достижения стратегических задач. Я считаю, нам это удалось.

Михаил Стариков:
Вы очень интересно рассказали про тот подход, который Вы применяете непосредственно в Вертолетах России. А данный подход масштабируется на всю госкорпорацию Ростеха?

Антон Поликарпов:
В своей работе мы используем так называемые лучшие практики. Если мы знаем, что на одном или ином предприятии свершилось что-то хорошее, мы пытаемся это хорошее применить на других предприятиях. У нас это уже работает. Это правильно, это экономически целесообразно, и это действительно будущее.

Что касается государственной корпорации, да, безусловно, мы общаемся. У нас есть сообщество. Мы обсуждаем большинство важных и острых вопросов для нас. Но на текущий момент применение тех или иных технологий упирается в специфику холдинга. Я напомню то, что Ростех – это большая крупная государственная корпорация. В ней порядка пяти отраслей различных, и не в каждой отрасли те или иные решения можно применить. Но обмен опытом действительно происходит.

Михаил Стариков:
Холдинг «Вертолеты России» имеет широкую географическую распределенность в нашей стране. Насколько люди на местах готовы применять новые цифровые технологии и искусственный интеллект в частности в своей работе? Насколько они замотивированы? И есть ли на местах проблемы с кадрами?

Антон Поликарпов:
Хороший вопрос. Что касается IT-блока, здесь я могу сказать то, что у всех глаза горят, все прекрасно понимают перспективность этой технологии, как ее можно использовать. Более того, мы совместно сейчас формируем перечень гипотез, которые отрабатываем и превращаем в конкретные бизнес-кейсы. Извините за англицизм.

Если говорить в принципе о предприятиях, как обстоят дела, сможет ли тот самый цифровой мастер стать цифровым мастером, понимает ли он, что такое искусственный интеллект, я вам отвечу просто.
Практически каждый сотрудник, я был на предприятиях, умеет пользоваться дипсиком. Почему? Потому что их дети пользуются. Это уже прекрасно, они их научили делать. Мы лишь просто эти знания превратим в пользу для нас, для производства. То есть за нас уже все сделано, люди готовы.

Что касается эффектов для бизнеса, здесь чуть сложнее. Те самые гипотезы, о которых я говорил, превращаются в бизнес-кейсы. Но для того, чтобы бизнес-кейс сработал и показал свою окупаемость, должно пройти время. На текущий момент такого опыта в стране, по моим данным, нет. Мы общаемся в профильных сообществах, мы читаем профильные СМИ. Тот опыт, с которым можно было бы ознакомиться и применить у себя, к сожалению, отсутствует. Поэтому каждый идет своей дорогой. Для этого и нужны профильные консорциумы, которые бы позволили бы подойти к этому снаряду совместно, вместе. Для этого и нужны профильные консорциумы, чтобы решать эту задачу вместе всем миром.

Михаил Стариков:
Но при этом, как вы уже говорили, искусственный интеллект – это долгосрочные инвестиции. Экономический эффект от этих инвестиций уже сейчас имеет какую-то оценку? Или это только предстоит выяснить в будущем?

Антон Поликарпов:
Как раз мы этим сейчас и занимаемся. Каждая наша гипотеза должна приносить компании конкретную экономию. Эта экономия должна измеряться в рублях. Пока мы пытаемся найти для себя такие показатели, как человекочасы, такие показатели, как остатки, конкретно единицы на складах, которые на текущий момент используются неэффективно и так далее. Эти показатели только формируются.

На сегодняшний момент регуляторика позволяет работать с искусственным интеллектом, позволяет проверять гипотезы, позволяет загружать туда промышленные данные с определенными условиями, со звездочкой. Поэтому я думаю, что в ближайшие полгода мы покажем первый результат.

Михаил Стариков:
Вы имеете в виду «Вертолет России» или вся госкорпорация?

Антон Поликарпов:
Сейчас я могу сказать за «Вертолеты России», но я знаю, что подобная работа ведется во всех холдингах. И это такое большое соревнование, кто добежит первый. Это также нас мотивирует как специалистов, как технорей. И я думаю, что до конца года точно многие добегут до результата.

Михаил Стариков:
Так в итоге, стоит внедрять искусственный интеллект или не стоит?

Антон Поликарпов:
Я считаю, точно стоит за эти технологии будущего. Эффект точно будет. То, что мы пока не приняли решение, в чем его измерять, это не значит то, что его нет. На текущий момент уже многие информационные системы у нас в тестовом режиме, безусловно, работают при помощи искусственного интеллекта. Они выдают мгновенные ответы, что сократило просто хотя бы документооборот. Это уже первый эффект. В чем его измерять, это уже следующий вопрос.
Мы точно думаем, что за этим будущее, поэтому мы двигаемся в этом направлении, и не только мы.

Михаил Стариков:
Антон, спасибо за интересный рассказ.