Цифровая трансформация промышленности и железнодорожного транспорта

Для цитирования: Чесалов А.Ю. Цифровая трансформация промышленности и железнодорожного транспорта // Автоматика, связь, информатика. – 2026. – №4. – С. 21 – 25. DOI: 10.62994/AT.2026.4.4.005

***

Аннотация: В статье проводится комплексный анализ ключевых мировых трендов, определяющих траекторию цифровой трансформации промышленности на ближайшее десятилетие. На основе синтеза данных международных исследований и прогнозов аналитических агентств, выявляются три взаимосвязанных вектора развития: технологическая конвергенция (искусственный интеллект, интернет вещей, цифровые двойники), фундаментальная перестройка производственных моделей (переход к гиперавтоматизированным и человекоцентричным системам) и ответ на макровызовы (технологический суверенитет, кибербезопасность, трансформация рынка труда). Также, в статье выделены и проанализированы пять фундаментальных технологических направлений, определяющих траекторию цифровой трансформации промышленного комплекса Российской Федерации до 2035 года. На основе анализа текущего состояния экономики, стратегических документов и глобальных трендов обосновывается ключевая роль: промышленного искусственного интеллекта; технологии цифровых двойников; промышленного интернета вещей и периферийных вычислений; аддитивных и гибридных производственных технологий; платформенных решений и экосистем. Исследование фокусируется на специфике их внедрения в условиях импортозамещения, необходимости обеспечения технологического суверенитета и трансформации кадрового потенциала. Анализируется опыт и данные компании ОАО «Российские железные дороги». Делаются выводы о том, что: успех цифровой трансформации промышленности России к 2035 году будет определяться не одной «прорывной» технологией, а синергией пяти ключевых технологических направлений; цифровая трансформация ОАО «РЖД» выступает в роли масштабного драйвера развития цифровой трансформации промышленности Российской Федерации, демонстрирующего путь эффективной и комплексной технологической модернизации крупнейшего промышленного транспортно-логистической компании в сфере железнодорожных перевозок.

Ключевые слова: цифровая трансформация, искусственный интеллект, промышленный интернет вещей, прогнозируемое обслуживание.

 

Key areas of digital transformation in Russian industry through 2035: using Russian Railways as an example

 

Chesalov Alexander Urievich, Candidate of Sciences in Technology, CEO Atlansis Software, Tver

 

Abstract: This article provides a comprehensive analysis of the key global trends that will shape the trajectory of digital transformation in industry over the next decade. Using a synthesis of international research data and forecasts from analytical agencies, the article identifies three interrelated vectors of development: technological convergence (artificial intelligence, the Internet of Things, and digital twins); fundamental restructuring of production models (transitioning to hyper-automated and human-centered systems); and responding to macro challenges (technological sovereignty, cybersecurity, and labor market transformation). The article also highlights and analyzes five fundamental technological directions that will determine the trajectory of the digital transformation of Russia’s industrial complex by 2035. Using an analysis of the current state of the economy, strategic documents, and global trends as a basis, the article substantiates the key role of industrial artificial intelligence, digital twin technology, the industrial Internet of Things and edge computing, additive and hybrid manufacturing technologies, and platform solutions and ecosystems. The study focuses on the specifics of their implementation in the context of import substitution, ensuring technological sovereignty, and transforming human resources. The experience and data of Russian Railways JSC (RZD) are analyzed. The following conclusions are drawn: The success of the digital transformation of Russian industry by 2035 will not be determined by a single «breakthrough» technology but rather by the synergy of the five aforementioned key technological areas. The digital transformation of Russian Railways is acting as a large-scale driver of the digital transformation of Russian industry, demonstrating the path to the effective and comprehensive technological modernization of one of the largest industrial transport systems.

Keywords: digital transformation, artificial intelligence, industrial Internet of Things, predictive maintenance.

 

Введение. Цифровая трансформация перестала быть перспективой будущего и превратилась в актуальную реальность, детерминирующую конкурентоспособность национальных экономик и отдельных корпораций. Если предыдущее десятилетие было эпохой пилотирования и экспериментов, то период до 2035 года станет фазой массового масштабирования и глубинной интеграции цифровых технологий во все звенья промышленной цепочки — от НИОКР и проектирования до производства, логистики, сервиса и конечного продукта. Этот процесс будет происходить на фоне сложной совокупности макроэкономических трендов: геоэкономической фрагментации, ужесточения конкуренции за технологии и таланты, а также императивов устойчивого развития со стороны государственного управления.

Цифровая трансформация промышленности Российской Федерации движется по своему собственному пути принудительной адаптации, трансформируясь в стратегию построения технологического суверенитета (на основе построения промышленного суверенитета), которая определяется, в том числе, Концепцией технологического развития на период до 2030 года (утвержденной Распоряжением Правительства Российской Федерации №1315-р от 20.05.2023). В центре этой стратегии — создание замкнутой, безопасной и интеллектуальной производственной экосистемы, где данные являются ключевым ресурсом, а искусственный интеллект (ИИ) — основным инструментом повышения эффективности. Реализация этой стратегии зависит от способности государства и бизнеса преодолеть ключевые системные ограничения: научные, технологические, инфраструктурные, образовательные, кадровые и инерционные (от применения устаревших управленческих моделей) [[1]].

Целью исследования является систематизация и анализ ключевых технологических и социально-экономических направлений развития, которые сформируют новый ландшафт цифровой трансформации промышленности Российской Федерации в предстоящее десятилетие.

Основная часть. На сегодняшний день, одним из трендов цифровой трансформации промышленности ведущих мировых держав является не развитие какой-то одной из технологий по отдельности, а их глубокая конвергенция, создающая синергетический эффект от совместного использования, например:

• Искусственный интеллект и автоматизированные системы. ИИ эволюционирует от инструмента анализа данных в ключевой драйвер принятия решений и автономных действий, на разных уровнях производственных систем. Акцент смещается с прикладных моделей машинного обучения (англ. ML) и генеративного ИИ (англ. GenAI) к концепции автономных систем на основе агентного ИИ (англ. Agentic AI). Такие системы, функционирующие как «виртуальные помощники», способны с некой долей самостоятельности планировать и выполнять многошаговые рабочие процессы — от управления цепочками поставок до управления технологическими процессами и генерации инженерных решений (например, в системах прогнозируемого обслуживания) [[2], [3]]. В инженерной сфере ИИ-инструменты, интегрированные в системы автоматизированного проектирования, кардинально ускоряют оптимизацию процессов производства изделий, значительно сокращая время вывода продукта на рынок .
• Промышленный Интернет вещей (англ. IIoT) и периферийные вычисления (англ. Edge Computing). Развитие сетей 5G/6G и периферийных вычислений превращает IIoT из системы мониторинга в тесно связанную распределенную систему реального времени. Миллионы датчиков IIoT, установленных на оборудовании, продуктах, интегрированных в инфраструктуре, будут генерировать непрерывные потоки разнородных данных для немедленного анализа непосредственно у их источника (на Edge-устройствах с помощью периферийного ИИ — Edge AI) [[4]]. Это существенно снизит задержки с сотен миллисекунд до практически мгновенной реакции, что критически важно для прогнозируемого обслуживания, адаптивного управления процессами технического обслуживания и ремонта оборудования, а также контроля качества, выпускаемой продукции.
• Цифровые двойники и платформы. Цифровые двойники эволюционируют от статичных моделей к динамическим, самообучающимся виртуальным представлениям физических активов (например, промышленное оборудование или производственные линии), целых производств (например, промышленные объекты сетевых предприятий) или даже цепочек создания стоимости. В ближайшей перспективе, они могут стать неотъемлемой функцией приложений IIoT – платформ, предназначенной для обеспечения жизненного цикла оборудования или производимого продукта, позволяя проводить виртуальные испытания, оптимизировать эксплуатацию и моделировать различные сценарии производства в реальном времени (например, прогнозирования выхода из строя оборудования в условиях неопределенности данных, получаемых от разных устройств IIoT, зависящих от внешних (например, климатических) воздействий) [[5]]. Можно с уверенностью сказать, что основу цифрового двойника образует синергия передовых технологий, каждая из которых вносит свой отдельный вклад в его функциональность. Робототехнические комплексы и сенсоры IIoT выступают источниками данных, искусственный интеллект — «мозгом» для их осмысления и принятия решений. Интерфейсы виртуальной и дополненной реальности обеспечивают наглядное взаимодействие с моделью, а распределенные реестры гарантируют неизменяемость и прослеживаемость информации. Все перечисленные компоненты тесно связаны в единый «организм» высокоскоростными беспроводными сетями, что и позволяет реализовать принципиально новые подходы к управлению современным производством.

К другим, более классическим, но не менее важным трендам цифровой трансформации промышленности, можно отнести те, которые активно влияют на перестройку производственных моделей управления, а именно:

• Цифровые платформы, как основа облачных экосистем. Отдельные решения и фрагментированные ИТ-ландшафты уступают место интегрированным промышленным платформам, объединенным в цифровые экосистемы сетевых предприятий. Эти облачные экосистемы объединяют: инструменты для проектирования (CAE), системы управления производством (MES), системы управления активами предприятия (EAM), системы планирования ресурсами (ERP), системы управления качеством продукции (QMS), компьютеризированные системы управления техническим обслуживанием (CMMS) и другие отраслевые производственные системы, обеспечивая единую среду данных, масштабируемость и быстрый доступ к инновациям и изменениям. По оценке аналитиков Mordor Intelligence, объем рынка цифровой трансформации промышленности к 2030 году вырастет до $843 млрд долларов США, а среднегодовой темп роста (англ. Compound annual growth rate, CAGR) составит 19,4% [[6]].
• Ускоренная автоматизация (гиперавтоматизация). Автоматизация выходит за рамки отдельных задач, охватывая сквозные процессы. Она объединяет роботизированную автоматизацию процессов (англ. Robotic Process Automation, RPA), ИИ, low-code платформы и интеграцию промышленных систем для автоматизации комплексных бизнес-процессов. Параллельно развивается робототехника, на смену изолированным роботам-манипуляторам приходят коллаборативные роботы (коботы) и мобитивные автономные роботы, способные безопасно работать рядом с людьми, перемещать грузы и выполнять сложные манипуляции. По оценке Mordor Intelligence, объем рынка гиперавтоматизации к 2030 году вырастет до $38,43 млрд долларов США, а среднегодовой темп роста (англ. Compound annual growth rate, CAGR) составит 19,73% [[7]].

К вышеперечисленным трендам цифровой трансформации промышленности, необходимо добавить те, которые влияют не только на отдельно взятые предприятия, но и на все экономику, каждого из промышленно развитых государств, а именно:

• Технологический суверенитет и локализация производств. Геополитическая нестабильность ускоряет тренд на технологический суверенитет. Страны и крупные экономические блоки стремятся создать собственные контролируемые технологические экосистемы, обеспечивающие их полупроводниковыми и компьютерными производствами, разработчиками собственных программных продуктов и промышленных систем автоматизации, а также суверенными облачными инфраструктурными решениями и сетями передачи данных. Это ведет к фрагментации глобального рынка и параллельному развитию региональных экосистем (например, в Китае, России, ЕС), где импортозамещение становится стратегической необходимостью, а затем и основой для технологического суверенитета и экспорта.
• Кибербезопасность и «цифровой иммунитет». Рост связанности и автономии систем резко увеличивает поверхность для кибератак. В ответ формируется парадигма «цифрового иммунитета», предполагающая встраивание защиты (англ. security-by-design) на всех уровнях — от микросхемы до облачной платформы. Акцент смещается на прогнозируемую безопасность с использованием ИИ для обнаружения аномалий, защиту цепочек поставок программного обеспечения и обеспечение отказоустойчивости критической инфраструктуры. Ожидается, что мировой рынок кибербезопасности, по оценке Mordor Intelligence, к 2030 году вырастет до $423 млрд долларов США, а среднегодовой темп роста составит 12,45% [[8]].
• Трансформация труда и культура непрерывного обучения. Цифровая трансформация кардинально меняет ландшафт занятости. Согласно отчету Всемирного экономического форума, к 2030 году ожидается создание 170 млн новых рабочих мест и исчезновение 92 млн рабочих мест (что приведет к чистому росту на 78 миллионов рабочих мест — это 7% от общей занятости на сегодняшний день к 2030 году), при этом 39% навыков работников потребуют обновления (через непрерывное обучение, повышения квалификации и переквалификацию). На первый план выходят спрос на специалистов в области ИИ и больших данных, кибербезопасности, робототехники, а также на «зеленые» профессии. Ключевым ответом на процессы цифровой трансформации становится стратегия переквалификации и перераспределения, причем 94% компаний видят в этом способ сохранить ценные кадры. Культура компании, готовность к изменениям и человекоцентричный подход, инвестирующий в благополучие и развитие сотрудников, становятся критическими факторами успеха не только трансформации промышленности, но и экономик мира.

Таким образом, текущий анализ основных направлений показывает, что цифровая трансформация промышленности к 2035 году примет характер системной перестройки, движимой конвергенцией технологий и необходимостью ответа на глобальные вызовы. Магистральным трендом станет переход от автоматизированных фабрик Индустрии 4.0 к устойчивым, человекоцентричным экосистемам Индустрии 5.0, где технологический прогресс измеряется не только экономической эффективностью, но и социальным благополучием, устойчивостью и суверенитетом.

 

Таблица 1. Сравнительная характеристика парадигм Индустрии 4.0 и Индустрии 5.0

Аспект	Индустрия 4.0	Индустрия 5.0
Основной фокус	Автоматизация, киберфизические системы, цифровизация.	Гармонизация взаимодействия человека и машины, устойчивость, устойчивое развитие.
Роль человека	Оператор, контролер систем.	Креативный соавтор, стратег, специалист по решению сложных задач.
Ключевой принцип	Массовая эффективность и персонализация.	Массовая кастомизация, устойчивость, человекоцентричность.
Технологический базис	IIoT, облачные вычисления, ИИ, роботы.	Конвергентные технологии (ИИ + GenAI + Adge AI + Agentic AI + другие технологии), когнитивные системы, коллаборативные роботы и так далее.
Целевой результат	Повышение производительности и снижение затрат.	Устойчивое благополучие общества, социальная и экологическая ответственность.

 

Успех в этой новой реальности будет определяться не столько скоростью внедрения отдельных инноваций, сколько способностью организаций и обществ к комплексной адаптации, формированию гибких платформенных архитектур, инвестициям в непрерывное обучение персонала, построению доверия в условиях автономных систем и выстраиванию устойчивых партнерств в условиях фрагментирующегося мира. Будущее промышленности принадлежит тем, кто сумеет гармонично соединить мощь конвергентных технологий с креативностью, адаптивностью и ценностями человека.

На текущий момент времени, можно выделить два системных аспекта, лежащих в основе текущих тенденций цифровой трансформации промышленности Российской Федерации до 2035 года:

• Эволюция роли государства, бизнеса и образования. Государство последовательно смещает роль с «главного заказчика» на «архитектора экосистемы» и «создателя правил». Его ключевыми задачами становятся:
• Формирование стандартов и правил. Определение методик импортозамещения, требований к совместимости ПО, отраслевых моделей данных.
• Стимулирование спроса и предложения. Налоговые льготы для внедряющих отечественное программное обеспечение, грантовая поддержка разработчиков программно – аппаратных комплексов (особенно в сфере ИИ).
• Создание инфраструктуры для кооперации. Развитие индустриальных центров компетенций и консорциумов. Бизнес и высшие научные заведения, в свою очередь, берут на себя роль активных соисполнителей и источников инноваций.
• Кадры и компетенции, как главный вызов. Успех цифровой трансформации во многом зависиь от «человеческого капитала». Потребуются не просто ИТ-специалисты, а люди с гибридными навыками: инженеры — архитекторы промышленных систем автоматизации и цифровых экосистем (например, работающих на стыке создания систем автоматизации промышленного интернета вещей и интеграции их в цифровые экосистемы сетевых предприятий), инженеры – программисты – профильные специалисты (например, работающих на стыке технологий промышленного интернета вещей и периферийного искусственного интеллекта в определенной отрасли), специалисты по кибербезопасности автоматизации технологических процессов, и многие другие. Создание комфортных условий непрерывного обучения, повышения квалификации и переквалификации специалистов потребует перестройки образовательных программ и масштабных программ переподготовки.

 

Ключевые тенденции цифровой трансформации и их взаимосвязь представлены в следующей Таблице 2:

 

Таблица 2. Ключевые тенденции цифровой трансформации

Тенденция	Сущность	Ключевые драйверы / Барьеры	Ожидаемый результат к 2035 году
От импортозамещения к цифровому суверенитету	Переход от замещения отдельных продуктов к созданию полной, замкнутой технологической экосистемы (ПО, оборудование, стандарты).	Драйвер: Государственная политика, требования к КИИ, поддержка разработки «тяжелых» промышленных решений. Барьер: Незрелость отечественного оборудования, сложность миграции и интеграции разных систем.	Доля российского ПО в ключевых отраслях> 80%. Создание конкурентоспособных отраслевых платформ.
Данные как центральный актив	Сдвиг от простого сбора данных к их системному использованию для прогнозной аналитики и управления на основе моделей (цифровые двойники).	Драйвер: Осознание ценности неиспользуемых данных, развитие ИИ, потребность в оптимизации. Барьер: Нехватка инфраструктуры и компетенций для работы с данными.	Массовое внедрение прогнозных моделей. Снижение затрат на обслуживание.
Прагматичный и масштабируемый ИИ	Переход от пилотных проектов к промышленному внедрению ИИ, в первую очередь, для решения конкретных задач с измеримой экономией.	Драйвер: Рост доступности технологий, господдержка проектов в сфере ИИ, давление на эффективность. Барьер: Кадровый дефицит, необходимость интеграции с устаревшими системами.	Рост числа предприятий, применяющих Gen AI. ИИ станет стандартным инструментом в производственных автоматизированных системах.
Приоритет устойчивости и безопасности	Формирование «цифрового иммунитета»: кибербезопасность как неотъемлемая часть архитектуры, а не надстройка.	Драйвер: Рост киберугроз, увеличение числа подключенных устройств, требования регуляторов к КИИ. Барьер: Недостаток специалистов по информационной безопасности, сложность защиты устаревших систем.	Внедрение концепции «безопасность по умолчанию». Создание отраслевых центров анализа угроз.

 

Таким образом, цифровая трансформация российской промышленности находится в процессе перехода от теоретического осмысления в практическую плоскость (от цифровой экономики к экономике данных), ускоряемым геополитическими вызовами, изменениями и императивом технологической независимости. На фоне смены глобальных цепочек создания стоимости и необходимости структурной перестройки экономики, актуальным становится вопрос о ключевых технологических векторах, которые будут формировать конкурентные преимущества отечественной индустрии в следующем десятилетии.

 

На основании проведенного выше анализа, в качестве основы, определим пять взаимосвязанных направлений, внедрение которых будет носить в ближайшее время стратегический характер для преодоления сырьевой зависимости, роста производительности и обеспечения национальной безопасности:

• Промышленный искусственный интеллект и предиктивная аналитика. Искусственный интеллект трансформируется из инструмента для пилотных проектов в основу для принятия решений на всех уровнях — от станка до корпоративной стратегии. Алгоритмы машинного обучения будут повсеместно использоваться не только для визуального контроля качества или прогнозируемого обслуживания оборудования, но и для оптимизации сложных технологических параметров, генерации инженерных решений и управления целыми производственными участками. Появится специфическое применение генеративных моделей для проектирования деталей с заданными свойствами, автоматизации подготовки технической документации и планирования нестандартных производственных операций. Это сократит время цикла «идея-изделие» и компенсирует дефицит высококвалифицированных инженерных кадров. Ключевым вызовом станет не алгоритмическая часть, а формирование культуры управления данными и создание «цифровых следов» — структурированных исторических данных, необходимых для обучения моделей. Успешные внедрения будут сконцентрированы там, где возможен быстрый экономический эффект (логистика и управление запасами, энергоэффективность, контроль качества).
• Цифровые двойники, как ядро жизненного цикла продукта и актива. Цифровой двойник эволюционирует от текущей модели к динамической виртуальной копии, отражающей состояние, поведение и износ физического объекта в реальном времени. Для России это направление имеет особое стратегическое значение. В условиях ограниченного доступа к иностранному оборудованию и программному обеспечению, цифровые двойники становятся критически важными для реинжиниринга, модернизации и создания аналогов критически важных производственных линий и продуктов. Двойник будет связывать все этапы жизненного цикла: виртуальные испытания и оптимизацию изделия на этапе НИОКР, мониторинг и управление физическим активом в реальном времени, а также прогноз его остаточного ресурса. Это позволит создавать более надежную и ремонтопригодную технику, что критично для ОПК, энергетики и авиастроения.
• Промышленный Интернет вещей и периферийные вычисления. Развитие IIoT сместит фокус с подключения устройств на извлечение смысла из потоков данных в режиме, максимально приближенном к реальному времени. Будет происходить массовое оснащение нового и модернизируемого оборудования отечественными датчиками и контроллерами. Параллельно резко возрастут требования к кибербезопасности АСУ ТП, что станет отдельным направлением развития и импортозамещения. Для снижения задержек, обеспечения отказоустойчивости и обработки конфиденциальных данных непосредственно в цеху получат распространение периферийные вычисления. Анализ видеопотоков для контроля безопасности, базовая предиктивная аналитика для станков будут выполняться на локальных Edge — серверах или Edge — датчиках, а не в центральном облаке. Развертывание сетей передачи данных на промышленных предприятиях станет инфраструктурным фундаментом для реализации проектов с беспроводными датчиками, мобильными роботами и дополненной реальностью.
• Аддитивные и гибридные производственные технологии. 3D-печать перестанет быть инструментом для прототипирования и превратится в полноценную промышленную технологию, меняющую логистику, конструкцию изделий и подход к ремонту. В высокотехнологичных отраслях (авиация, космос, медицина) аддитивные технологии позволят изготавливать неразборные узлы со сложной внутренней геометрией, что невозможно при традиционной обработке. Это приведет к облегчению конструкций, повышению эффективности и возможности массовой кастомизации продукции. Один из самых значимых эффектов для России — создание цифровых складов запчастей. Вместо физического хранения десятков тысяч наименований для устаревшего парка оборудования (например, в ЖКХ или на транспорте) будет храниться цифровая модель, а деталь печататься по требованию на месте или в региональных центрах. Это решит проблему зависимости от прекративших поставки иностранных вендоров. Будут развиваться гибридные станки, сочетающие в одном рабочем центре аддитивную (наплавку) и субтрактивную (фрезерование, обработку) технологии, что позволит изготавливать, ремонтировать или наращивать функциональность детали за одну итерацию.
• Промышленные платформы и экосистемы. Фрагментированные ИТ-ландшафты, состоящие из разрозненных плохо интегрируемых систем, станут главным тормозом трансформации. Будущее за интеграцией. Ключевым направлением станет развитие отечественных промышленных сервисных платформ и цифровых экосистем на их основе. Эти платформы будут объединять функционал систем управления производством (MES), системы управления активами предприятия (EAM), системм планирования ресурсами (ERP), системм управления качеством продукции (QMS), системы управления техническим обслуживанием (CMMS), аналитических, прогнозных и экспертных систем. Платформы станут ядром для формирования открытых индустриальных экосистем, где производители оборудования, разработчики ПО, интеграторы и конечные предприятия смогут взаимодействовать, обмениваться цифровыми моделями и приложениями. Это ускорит распространение лучших практик и создаст рынок для отечественных промышленных ИТ-решений. В условиях «многовекторности» процессов поставок оборудования критически важным станет разработка и принятие единых отечественных стандартов обмена данными и протоколов, обеспечивающих совместимость разнородных систем.

 

Внедрение указанных технологий неизбежно столкнется со следующими барьерами, преодоление которых, во многом, является обязательным условием успеха: кадровый дефицит, инфраструктурные ограничения, нормативно-правовое регулирование, инвестиционная модель.

Таким образом, цифровая трансформация промышленности России к 2035 году будет определяться не одной «прорывной» технологией, а синергией пяти выделенных направлений. Искусственный интеллект станет, условно говоря, «мозгом», цифровые двойники — «виртуальным отражением», промышленный интернет вещей и сети передачи данных — «нервной системой», аддитивные технологии — «новыми руками», а платформы — «единой цифровой средой» для цифровой промышленности, как единого «организма».

Рассмотрим конкретный пример. ОАО «Российские железные дороги» (РЖД), являясь инфраструктурным хребтом экономики и одним из крупнейших промышленных комплексов страны, представляет собой релевантную модель для изучения глубинных процессов технологической модернизации. Утвержденная «Стратегия цифровой трансформации ОАО «РЖД»» представляет собой комплексный документ, отражающий не только корпоративную, но и национальную технологическую повестку в рамках реализации программы «Цифровая экономика» с перспективой перехода к «экономике данных». Стратегия базируется на анализе мировых тенденций, оценке цифровой зрелости и детальной дорожной карте внедрения конкретных решений [[9]].

Анализ этого документа позволяет экстраполировать ключевые технологические драйверы, которые будут оказывать основное влияние на цифровую трансформацию российской промышленности в следующем десятилетии. Эти технологии не существуют изолированно, а образуют синергетический контур – цифровую экосистему, в которой данные, полученные от устройств промышленного интернета вещей, обрабатываются алгоритмами искусственного интеллекта в цифровых двойниках, а результаты транзакционно оформляются через смарт-контракты на безопасной отечественной технологической платформе.

На примере инициатив РЖД, выделим пять сквозных технологий, оказывающих системное влияние на цифровую трансформацию отечественной промышленности:

1. Искусственный интеллект и большие данные, как ядро предиктивной аналитики и принятия решений.В стратегии РЖД ИИ позиционируется не как экспериментальная технология, а как основа для создания систем поддержки принятия решений. Акцент сделан на предиктивной аналитике для перехода от планово-предупредительного обслуживания к обслуживанию по фактическому состоянию (прогнозируемое обслуживание). Например, инициативы в рамках платформы оператора линейной инфраструктуры и платформы тягового подвижного состава предусматривают прогнозирование отказов объектов инфраструктуры и локомотивов на основе анализа больших массивов данных с датчиков, истории ремонтов и условий эксплуатации. Это ведет к радикальному сокращению незапланированных простоев, оптимизации запасов запчастей и повышению безопасности. Для промышленности в целом это означает переход к «проактивному» производству, где простои минимизированы, а цепочки поставок устойчивы.
2. Цифровые двойники для управления полным жизненным циклом промышленных активов.РЖД активно инвестирует в создание цифровых двойников, как для физических активов (пути, подвижной состав, станции и других), так и для процессов (например, процесс транспортировки). В документе прямо указаны проекты «цифровой двойник – Автоагент» для автоматизации документооборота и «цифровая модель путей». Цифровой двойник становится единой виртуальной средой для проектирования (BIM-технологии), строительства, эксплуатации и ремонта. Он позволяет моделировать сценарии, проводить «что, если»-анализ без риска для реальных объектов, например, оптимизировать графики движения поездов или планировать ремонтные «окна». В масштабах промышленности эта технология снижает капитальные затраты, ускоряет вывод новых продуктов на рынок и создает основу для гибкого перенастраиваемого производства.
3. Распределенные реестры и смарт-контракты для формирования доверенной цифровой экосистемы.РЖД рассматривает блокчейн-платформу не в спекулятивном, а в сугубо практическом ключе — как основу для «единой доверительной среды» участников транспортного рынка. Ключевая инициатива — внедрение смарт-контрактов для автоматического заключения, исполнения и взаиморасчетов по договорам перевозки. Это устраняет операционные задержки, снижает транзакционные издержки и минимизирует риски неисполнения обязательств. В кросс-отраслевом контексте эта технология способна революционизировать логистику, цепочки поставок и межкорпоративное взаимодействие, создавая прозрачные и само-исполняемые деловые экосистемы, что критически важно для развития кооперации в условиях импортозамещения.
4. Промышленный интернет вещей, как сенсорная система реального времени.Стратегия предполагает масштабное развертывание IIoT для сбора данных с более 25 миллионов объектов инфраструктуры. Это основа для всех вышеперечисленных технологий: ИИ и цифровые двойники работают на «сырых» данных, поступающих в режиме реального времени с датчиков вибрации, износа, температуры, видеокамер и систем геолокации. Примеры: мониторинг состояния пути, загрузки вагонов, параметров работы локомотивов. Для промышленности IIoT означает достижение беспрецедентного уровня видимости всех этапов производственного и логистического процесса, что является обязательным условием для его оптимизации и автоматизации [[10]].
5. Экосистема импортозамещенного программного обеспечения и критических ИТ-компонентов, как основа технологического суверенитета.Данное направление выделяется не как классическая «сквозная» технология, а как фундаментальный организационно-технологический приоритет, отраженный в отдельном разделе Стратегии и планах по импортозамещению. РЖД ставит целью переход на преимущественное использование отечественного ПО, включая офисное, инженерное и системное, развитие собственных ERP-решений, внедрение отечественных микропроцессоров (таких как «Эльбрус» и «Байкал») и средств криптографической защиты. Создание «Национального центра компетенций по импортозамещению ERP-систем» на базе РЖД свидетельствует об отраслевой и системообразующей роли компании. Для российской промышленности это формирует защищенную и контролируемую цифровую среду, без которой невозможна устойчивая цифровая трансформация в условиях внешних ограничений.

Заключение. Детальный анализ «Стратегии цифровой трансформации ОАО «РЖД» позволяет выделить пять сквозных технологий, оказывающих системное влияние на изменение бизнес-моделей, операционных процессов и конкурентной среды. На примере конкретных инициатив РЖД показано, как внедрение этих технологий формирует новые ценности для клиентов, повышает операционную эффективность и обеспечивает технологический суверенитет Российской Федерации. Опыт РЖД служит масштабируемой моделью для других системообразующих отраслей российской экономики.

Стратегия цифровой трансформации ОАО «РЖД» выступает в роли масштабного проекта, демонстрирующего путь комплексной технологической модернизации крупнейшего промышленного актива страны. Внедрение представленных технологических направлений образует некий взаимосвязанный каркас новой промышленной парадигмы, что ведет к переходу от дискретных, часто рутинных процессов к интеллектуальным, автономным и сетецентричным моделям работы, где ценность создается за счет скорости, точности и адаптивности.

Опыт РЖД важен для других отраслей экономики Российской Федерации (например, ТЭК, металлургия, машиностроение) как с точки зрения выстраивания аналогичных технологических стеков, так и в аспекте управления изменениями: развития цифровых компетенций кадров, трансформации корпоративной культуры и построения гибкой архитектуры управления проектами. Таким образом, цифровая трансформация РЖД является не изолированным кейсом, а прообразом будущего цифровой промышленной России, где технологический суверенитет и операционная эффективность становятся двумя сторонами одной медали.

Успех будет принадлежать не тем компаниям, которые будет использовать больше роботов или датчиков, а тем предприятиям и отраслям, которые смогут органически интегрировать эти технологии в перепроектированные бизнес-процессы, построить новую культуру принятия решений на основе данных и сформировать вокруг себя кооперационные цифровые экосистемы. Реализация этого сложного пути является основным условием для достижения технологического суверенитета Российской Федерации, перехода к экономике знаний и обеспечения долгосрочной конкурентоспособности страны на мировой арене.

 

 

Литература

[1] . Кочина Светлана Константиновна. Диагностика уровня технологического суверенитета отраслей российской промышленности // Экономическое развитие России. 2023. №10. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/diagnostika-urovnya-tehnologicheskogo-suvereniteta-otrasley-rossiyskoy-promyshlennosti (дата обращения: 14.12.2025).

[2] . Палюх Б.В., Чесалов А.Ю. Роль современных технологий искусственного интеллекта в создании и развитии автоматизированных систем прогнозируемого и предписывающего обслуживания в промышленности // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики: серия «Естественные и Технические науки». – 2025. — №5. – С. 147 – 155. DOI 10.37882/2223-2966.2025.05.29

[3] . Чесалов А.Ю. Анализ возможности применения модели OpenThinker2-32B в автоматизированных системах прогнозируемого обслуживания для малых и средних промышленных предприятий // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. — 2025. Т. 27. № 5. С. 56–70. DOI: https://doi.org/10.18127/j19998554-202505-07

[4] . Чесалов А.Ю. Тенденции развития периферийного искусственного интеллекта в автоматизации технологических процессов // Автоматизация в промышленности – 2025. — №7. – С. 9 – 14.

[5] . Чесалов А.Ю. Математическая модель снижения неопределенности на основе теории свидетельств Демпстера–Шафера на уровне сбора данных в автоматизированных системах прогнозируемого обслуживания // Динамика сложных систем. — 2025. Т. 19. № 4. С. 62−74. DOI: 10.18127/j19997493-202504-07

[6] . Digital transformation in manufacturing market size & share analysis — growth trends and forecast (2025 — 2030) [Электронный ресурс] 2025 URL:  https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/digital-transformation-market-in-manufacturing (дата обращения: 14.12.2025). – Текст: электронный.

[7]. Hyperautomation market size & share analysis — growth trends and forecast (2025 — 2030) Source: https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/hyperautomation-market. [Электронный ресурс] 2025 URL: https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/hyperautomation-market (дата обращения: 14.12.2025). – Текст: электронный.

[8] . Cybersecurity market size & share analysis — growth trends and forecast (2025 — 2030) [Электронный ресурс] 2025 URL: https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/cyber-security-market (дата обращения: 14.12.2025). – Текст: электронный.

[9] . Стратегия цифровой трансформации ОАО «РЖД» [Электронный ресурс] 2025 URL: https://novoezveno.rzd.ru/documents/Стратеия%цифровой%трансформации.pdf (дата обращения: 18.12.2025). – Текст: электронный.

[10] . Палюх Б.В., Чесалов А.Ю. Современные подходы к созданию автоматизированных систем прогнозируемого обслуживания многостадийных технологических процессов в промышленности. // «Инжиниринг предприятий и управление знаниями» (ИП&УЗ – 2024): сборник научных трудов XXVII Российской научной конференции. 28 – 29 ноября 2024 г. Том 1. / под науч. ред. д.э.н. Ю.Ф. Тельнова. — Москва: ФГБОУ ВО «РЭУ им. Г.В. Плеханова», 2024. — С. 351 — 357.