Цифровая трансформация охватывает не только производственные процессы, но и сферу охраны труда. В 2025 году предприятия активно внедряют ИИ и осваивают блокчейн в первую очередь для безопасности. Всё, что поможет предсказывать риски, не допускать аварий и защитить сотрудников.
Собрали главные технологические тренды промышленной безопасности, примеры их применения и реальные вызовы, с которыми сталкиваются российские компании. Материал подготовлен в преддверии X юбилейной Всероссийской недели охраны труда, которая пройдёт с 15 по 18 сентября. Она традиционно считается главной федеральной площадкой по вопросам охраны труда и кадровой политики.
Цифровые двойники и моделирование производственных процессов
Цифровой двойник (Digital Twin) — это виртуальная модель реального объекта или процесса, которая постоянно обновляется в непрерывном режиме. Работает это так: на подобный объект устанавливают датчики, которые измеряют показатели — температуру, давление, вибрацию, уровень износа и другие.
Эти данные непрерывно передаются виртуальной модели. А там их анализирует программа, оснащённая искусственным интеллектом. Благодаря этому цифровой двойник способен предсказывать потенциальные проблемы до их возникновения. Так как он сигнализирует о любых отклонениях в работе оборудования.
К примеру, система может определить, что деталь близка к критическому износу или оборудование перегревается. Вся информация видна через интерфейс программы. Поэтому сотрудники и руководители производства могут быстро принять решение и провести профилактику. Всё это помогает предотвратить аварийные ситуации и сокращает время простоя оборудования.
Также цифровые двойники дают возможность моделировать различные сценарии работы предприятия. В том числе экстремальные, которые сложно и опасно воспроизводить в реальных условиях. Так можно заранее разработать планы действий, оценить последствия и подготовить персонал к правильным решениям в случае ЧС.
По данным исследования Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ, около 22% российских промышленных предприятий уже используют эту технологию, а ещё 34% планируют внедрение в ближайшие годы.
Наиболее активно цифровые двойники задействованы в отраслях с высокой долей технологических рисков — в химической, нефтехимической и металлургической. Российские предприятия используют цифровые модели для симуляции работы оборудования, виртуальной настройки процессов и прогнозирования сценариев сбоев до начала реального запуска. Это снижает издержки при масштабировании, упрощает обучение персонала и снижает нагрузку на физическую инфраструктуру.
Блокчейн для обеспечения прозрачности и отслеживаемости событий
Технология блокчейн — это децентрализованная база данных, в которой информация записывается в виде цепочки блоков и не может быть изменена. В контексте промышленности блокчейн планируют использовать для создания надёжной и проверяемой системы учёта действий и событий.
Архитектура блокчейна позволяет чётко фиксировать процессы — от соблюдения процедур безопасности до выполнения стандартов. И при этом делает невозможной фальсификацию данных.
Такие системы могут быть интегрированы в цепочки поставок, техническое обслуживание и производственный контроль. К примеру, с помощью блокчейна можно легко отследить, кто и когда проверял конкретное оборудование, какие инструкции были выполнены и в каком состоянии был объект.
По данным обзора McKinsey, в ближайшие годы блокчейн будут активно внедрять на уровне межкорпоративного взаимодействия. Производственные компании смогут верифицировать происхождение деталей, контролировать соблюдение условий транспортировки грузов и гарантировать соблюдение договорных обязательств между подрядчиками.
Автоматизированные системы принятия решений
Это системы на основе искусственного интеллекта. Они нужны для оперативного принятия решений в критических ситуациях на производстве. Такие системы способны самостоятельно определять риски — такие как вероятность выхода оборудования из строя. При этом они способны рекомендовать оптимальные пути для устранения рисков и даже запускать превентивные действия. К примеру, остановить работу оборудования или перенаправить поток материалов. Это серьёзно сокращает время реакции и повышает эффективность управления безопасностью на предприятии.
В России распространённость таких решений растёт. Так, по данным компании «Систем Икс», выпуск проектов с ИИ и предиктивной аналитикой вырос во II квартале 2025 года на 32% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.
На производственных предприятиях доля таких внедрений достигла 31%. Согласно оценке «К2 НейроТех», 39% крупных предприятий уже применяют ИИ-инструменты и ещё 25% планируют их внедрить в ближайшие годы.
Это значит, что уже сейчас российские компании могут снизить число аварий, сократить простои и увеличить производительность при меньших рисках для сотрудников и оборудования.
5G и сетевые решения нового поколения
Эта технология обеспечивает быструю стабильную связь с низкой задержкой. Благодаря 5G можно подключить тысячи устройств и сенсоров на одной площадке. Это критически важно для предиктивной аналитики, цифровых двойников, удалённого управления оборудованием и экстренного реагирования в случае ЧП.
Сети 5G уже интегрируют в концепцию так называемых умных фабрик, где вся инфраструктура работает как единый интеллектуальный механизм. А ещё 5G подходит для подключения мобильных роботов и беспилотных систем в цехах, где требуется бесперебойная связь.
Для производств в отдалённых и труднодоступных зонах 5G помогает расширить цифровую трансформацию. Сеть обеспечивает стабильное подключение без дорогостоящей прокладки кабелей.
Для служб безопасности такая сеть даёт возможность постоянно вести удалённое видеонаблюдение и поддерживать критически важную инфраструктуру без необходимости физического присутствия на объекте.
Искусственный интеллект в управлении рисками
Современные ИИ-системы анализируют большие объёмы данных с оборудования, сенсоров и систем мониторинга, могут выявить скрытые закономерности и прогнозируют потенциальные угрозы. К примеру, перегрев узлов, превышение допустимой вибрации или отклонения от регламента работы машин. Как это работает на практике:
- Сбор данных — с производственного оборудования и датчиков безопасности в режиме реального времени поступают данные о ключевых параметрах техники.
- Анализ и выявление паттернов — алгоритмы машинного обучения, натренированные на исторических данных, способны распознать аномалии и возможные неисправности.
- Прогнозирование рисков — система сигнализирует о высокой вероятности инцидента. К примеру, если датчики фиксируют аномальный рост вибраций или отклонения от технологического процесса.
- Автоматизация реагирования — ИИ автоматически предлагает алгоритм действий, уведомляет ответственных или приостанавливает работу оборудования до устранения риска.
В России одним из трендов стало широкое применение искусственного интеллекта и цифровых решений. В первую очередь в системе безопасности и мониторинга персонала и оборудования.
Особенно активно ИИ начинают использовать в роботизации и автоматизации систем на промышленных объектах. Это нужно, чтобы сократить риски человеческого фактора. Российские предприятия рассматривают ИИ как средство реализации концепции умного производства, где выполняют весь мониторинг работы оборудования.
Перспективы и вызовы внедрения
Внедрение новых технологий всегда требует значительных инвестиций и подготовки персонала. Самая большая сложность — интеграция различных цифровых решений в единую систему управления безопасностью.
Необходимо учитывать вопросы защиты данных и адаптации сотрудников к новым условиям работы. Эффективное внедрение инноваций тесно связано с программами обучения и поэтапным подходом.
Интеграция цифровых платформ требует унифицированной архитектуры и общей платформы управления. Без общего хранилища данных и методологии управления данными каждая система может остаться изолированной и не дать синергии. Вот несколько ключевых вызовов и перспектив в реалиях современной России:
- Многие российские предприятия ограничены санкциями, и у них есть потребность в переходе на отечественные программные решения и оборудование. Сейчас далеко не на всё есть свой аналог.
- Существует проблема в нехватке специалистов по IIoT (интернету устройств), аналитике и ИИ. Из-за этого цифровые проекты внедряют медленнее, а пилотные решения не всегда масштабируют на всё производство.
- По оценкам экспертов, только около половины всех предприятий имеют чётко оформленную стратегию цифровизации. Без этого внедрение технологий превращается в разрозненные инициативы, а не в системное развитие.
- В рамках национального проекта «Цифровая экономика» выделяют гранты и преференции на развитие ИТ‑платформ, цифровых сервисов, ИИ и блокчейна. Это создаёт перспективы для отечественных ИТ‑стартапов и промышленности.
- Интеграция цифровых технологий может снизить затраты на обслуживание оборудования до 25%. Она также ускоряет выход новой продукции на рынок примерно в 1,5 раза.
- По мере роста компетенций и появления специалистов по цифровым технологиям российские предприятия смогут масштабировать успешные пилотные проекты на уровне заводов и холдингов.
- Развитие собственных платформ для аналитики и предиктивных систем позволит снизить зависимость от импорта и повысить устойчивость к недоступности зарубежных решений.
Цифровые технологии всё глубже проникают в промышленную безопасность. Российские предприятия активно осваивают эти инструменты — не только ради повышения эффективности, но и для защиты жизни и здоровья сотрудников.
Несмотря на вызовы, в отрасли есть чёткий вектор движения: в сторону умных и устойчивых производств, где безопасность обеспечивается не только регламентом, но и цифровыми решениями.