Философия цифровизации. Почему разработки ГК «Свеза» стали отраслевым стандартом в промышленности?

«Свеза» стала первой в России лесопромышленной компанией, которая создала на собственных производствах высокотехнологичные комплексы, задавая новые стандарты для всей отрасли. Компания самостоятельно разрабатывает инновационные решения: от систем машинного зрения до роботизированных комплексов, которые сами принимают решения на основе данных.

Николай Городецкий, директор по развитию бизнес-системы группы компаний «Свеза», отмечает, что технологии не заменяют людей, а создают синергию для развития производства. Поэтому компания уделяет большое внимание обучению сотрудников работе с цифровыми инструментами. Николай уверен, что именно такой подход дает максимальный эффект и позволяет компании активно масштабироваться.

О том, какие инновационные решения внедряет холдинг, почему машинное зрение стало ядром многих проектов и какие знания важны для работников современного производства, рассказал Николай Городецкий, директор по развитию бизнес-системы группы компаний «Свеза».

Какие важные достижения за прошлый год вы могли бы отметить?

Одним из наиболее значимых достижений стало признание наших разработок на отраслевом уровне. В 2025 году «Свеза» получила премию ComNews Awards в номинации «Лучший проект в лесной промышленности» за автономную систему классификации дефектов шпона на базе компьютерного зрения и машинного обучения.

Проект разработала объединённая команда специалистов Центра технологического развития костромского комбината, подразделения по развитию бизнес-систем компании и направления «Свеза СмартЛайн». Программно-аппаратный комплекс сочетает машинное зрение, алгоритмы ИИ и интеграцию с промышленным роботом-манипулятором. Такая конфигурация позволяет оперативно выявлять и устранять дефекты как в движении по листам, так и в статическом положении, одновременно передавая управляющие команды роботу в режиме реального времени.

Какие задачи по цифровизации стоят перед компанией в 2026 году?

Сегодня для нас ключевая задача — формирование единой системы цифровой трансформации компании и определение приоритетных направлений развития на ближайшие годы.

На предприятиях и в дивизионах формируются рабочие группы, которые занимаются развитием цифровых инициатив и проектов. Одновременно на уровне управляющей компании выстраивается механизм консолидации и приоретизации таких проектов для сохранения единой стратегии развития. Наша цель — определить направления, которые будут давать наибольший эффект для бизнеса в ближайшие три-пять лет.

Какие внедрённые ИТ-решения дали наиболее значимые результаты для компании?

Одним из самых значимых ИТ-проектов последних лет стало внедрение SRM-платформы (системы управления взаимоотношениями с поставщиками), которая сегодня является ядром цифровой экосистемы закупок компании.

Платформа объединяет процессы и данные в едином цифровом контуре — от регистрации и оценки поставщиков до управления контрактами, заказами и рекламациями. Решение интегрировано с корпоративной ERP-системой и внешней электронной торговой площадкой, что обеспечивает прозрачность и управляемость всей цепочки закупочной деятельности.

За три года проект охватил все ключевые направления закупочной функции. Удалось унифицировать более 20 бизнес-процессов, провести реинжиниринг закупки услуг и реализовать десятки инициатив по упрощению процедур. Переход на гибкую BPMS-архитектуру позволил отказаться от устаревших монолитных решений и создать основу для дальнейшего развития цифровых инструментов и аналитики.

Эффективность проекта получила внешнее признание: в 2025 году «Свеза» стала лауреатом премии «Лидер конкурентных закупок» в специальной номинации «За модернизацию закупочной деятельности». Мы рассматриваем эту систему не просто как ИТ-инструмент, а как инфраструктурное решение, которое помогает повышать эффективность закупочной функции, делает процессы более прозрачными и создаёт дополнительную ценность для партнёров.

Какие решения с применением машинного зрения внедрены на ваших предприятиях?

Сегодня технологии машинного зрения применяются на различных этапах производства: от лущения и сортировки шпона до контроля качества готовой фанеры. Системы работают в режиме реального времени, выявляют дефекты, классифицируют продукцию по сортам и позволяют управлять производственными операциями.

В «Свезе» все проекты с применением машинного зрения — это собственные разработки. Компания развивает цифровые и инженерные компетенции через подразделение «Свеза СмартЛайн» совместно с Центрами технологического развития фанерных комбинатов.

Среди реализованных проектов — сканеры определения дефектов шпона на линиях лущения, системы контроля качества после сушки, автономная система классификации дефектов с роботом-манипулятором. Также у нас есть собственный сканер сухого шпона, который автоматически распознаёт и классифицирует более 40 видов дефектов. Он уже используется как внутри компании, так и на площадке внешнего заказчика.

Кроме того, в 2025 году «Свеза» зарегистрировала приложение Plycounter на базе компьютерного зрения, которое определяет количество листовых материалов в пачке за несколько секунд с точностью 98–100%. Эта инновация сейчас широко применяется за пределами лесопромышленной группы.

Какие показатели эффективности важны при внедрении таких решений?

При внедрении решений на базе машинного зрения мы оцениваем несколько показателей: снижение доли ручного труда, повышение качества продукции, точность распознавания дефектов и общий производственный эффект. По итогам реализованных проектов точность автоматизированной сортировки превышает 95%.

Внедрение цифровых инструментов контроля позволяет увеличить выход продукции высокого сорта на 10–15%. Отдельные роботизированные решения повышают производительность труда в среднем на 10–20%. Дополнительный эффект связан со снижением влияния человеческого фактора и появлением прозрачных данных для анализа качества продукции и производственных процессов.

Делаете ли вы тестовое внедрение?

Перед тем как начать масштабное внедрение собственной разработки, мы всегда тестируем её на одном из производственных участков. После запуска пилотного проекта оценивается достижение целевых показателей, проводится дополнительная настройка системы и подтверждается полученный эффект.

Проекты машинного зрения, как правило, реализуются в течение шести-девяти месяцев. После этого ещё около трёх месяцев занимает подтверждение эффекта и донастройка системы. Далее решение достаточно быстро масштабируется на другие внутренние площадки компании. В ряде случаев после успешной апробации технология может быть предложена и внешним заказчикам.

Какие процессы на промышленных предприятиях удалось роботизировать?

Наиболее активно роботизация развивается в фанерном производстве. Сегодня мы автоматизировали четыре процесса: сортировку шпона, починку шпона, сортировку фанеры и наборку пакетов. Кроме того, используются роботизированные комплексы, работающие совместно с системой машинного зрения. Такие решения позволяют автоматизировать операции, которые ранее выполнялись вручную, и обеспечивать более стабильный результат.

Какие решения вы применяли и какой результат был получен?

Основу наших роботизированных решений составляют промышленные роботы и собственные системы машинного зрения. Это позволяет нам создавать не просто автоматизированные участки с фиксированными алгоритмами, а интеллектуальные робототехнические комплексы.

Роботы получают данные от систем машинного зрения и принимают решения на основе фактических характеристик продукции. Например, автономная система классификации дефектов шпона в режиме реального времени передаёт данные роботу-манипулятору, который выполняет сортировку или подготовку материала к ремонту. Такой подход помогает автоматизировать сложные производственные операции, повышает управляемость процессов и обеспечивает дополнительную поддержку специалистов при контроле качества и принятии решений.

Какие перспективы, по вашему мнению, у роботизации? Насколько машины могут заменить людей и в каких процессах это невозможно?

Потенциал роботизации сегодня очень большой. В первую очередь речь идёт о развитии гиперавтоматизации, когда робототехника объединяется с искусственным интеллектом и машинным зрением. В этом случае робот не просто выполняет заранее заданную последовательность действий, а принимает решения на основе данных и гибких алгоритмов.

Второе направление — коллаборативные роботы, которые работают совместно с человеком. Они помогают автоматизировать отдельные операции без полного исключения участия сотрудников.

Третье направление — автономные системы, способные выполнять задачи в интересах различных бизнес-функций. При этом мы рассматриваем роботизацию не как инструмент сокращения персонала. Основная задача — масштабировать лучшие практики, компенсировать дефицит кадров, повышать качество продукции и освобождать сотрудников от рутинных операций. За человеком остаются задачи управления, анализа нестандартных ситуаций и принятия решений.

Машины, как и люди, требуют грамотного управления. Какую работу по обучению сотрудников проводит предприятие при внедрении роботизированных систем?

Обучение в «Свезе» строится по нескольким направлениям.

Первое — базовое обучение руководителей и специалистов, которое позволяет сформировать понимание возможностей роботизации и задач, которые она может решать.

Второе — подготовка ключевых пользователей и операторов. Например, в текущем году совместно с университетом мы обучаем пятерых сотрудников. Теперь они могут самостоятельно настраивать роботизированные системы, обслуживать оборудование и понимать, какие задачи робот способен решать непосредственно в производстве.

Третье — стратегическое обучение руководителей и аналитиков. Оно связано с процессным подходом, оценкой эффективности автоматизации и пониманием того, какие процессы целесообразно роботизировать и какие показатели использовать для оценки результата.

Почему компания считает важным обучать сотрудников цифровой грамотности? Что должны включать такие программы?

Сегодня эффективность работы с современными цифровыми инструментами напрямую зависит от уровня подготовки сотрудников. Поэтому программы обучения в «Свезе» включают основы кибербезопасности, работу с данными, аналитические инструменты, цифровые сервисы совместной работы и современные технологии искусственного интеллекта. Отдельное внимание уделяется качеству данных и критическому анализу информации. Сотрудники должны понимать, как правильно работать с данными, проверять их достоверность и использовать цифровые инструменты для принятия решений.

Также компания развивает внутренние сообщества аналитиков, обучает сотрудников работе с инструментами визуализации данных и технологиями искусственного интеллекта.

Насколько безопасность предприятия зависит от цифровой грамотности сотрудников?

Безопасность предприятия во многом зависит от цифровой грамотности сотрудников. Даже один сотрудник, не обладающий необходимыми знаниями в области цифровой безопасности, может создать серьёзные риски для предприятия. Поэтому команда «Свезы» регулярно проходит обучение по кибербезопасности, правилам работы с информацией и распознаванию угроз. В компании проводится обучение по выявлению фишинговых атак и другим видам цифровых рисков.

Сегодня 96% сотрудников успешно распознают киберугрозы и предотвращают потенциально опасные действия. Тем не менее работа по повышению цифровой грамотности продолжается постоянно, поскольку развитие технологий требует регулярного обновления знаний и навыков.

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: vk.com

Комментарии: