Промышленные данные и экономика данных

Четыре профильные сессии ЦИПР-2026 подходят к теме промышленных данных с разных сторон – от регуляторной рамки и технических стандартов до финансовых эффектов и инфраструктурных ограничений. Общий вопрос один: при каких условиях промышленные данные превращаются из пассива в реальный экономический актив.

2.1 «Промышленные данные как основа будущей модели развития производства»

Сессия Минпромторга России сформировала регуляторный и концептуальный контекст: переход от изолированных «цифровых колодцев» к системному обороту данных между предприятиями и отраслями. Участники – представители Минцифры, Минэкономразвития, Минпромторга, ВИНИТИ РАН, Ассоциации больших данных, ГК «ЦИФРА», ФЦК, Цифрума и ООО «ПБД». Модератор – Дараселия Леван, ФГАУ ЦИТ. Ключевые темы: метрики зрелости рынка данных, стандартизация для ИИ, правовые барьеры (ЭПР), доверенный оператор данных.

2.2 «АСУ ТП на перепутье. Как шины данных помогают промышленности не потерять управление»

Партнёрская сессия Ростелекома с участием РАСУ, Т1 Интеграции, Северсталь-Инфоком, АО «ОПК», ЕвроХим. Модератор – Токарев Кирилл. Дискуссия о технических и доверительных барьерах внедрения промышленных шин данных: legacy-оборудование, стоимость простоя при модернизации, изолированность ОТ-контуров.

2.3 «Промышленная ДНК. ИИ как новый генетический код технологического лидерства»

Партнёрская сессия ЕвроХима: ЕвроХим, Северсталь, СИБУР ДИДЖИТАЛ, ПАО «ГМК» Норильский никель, Апатит (группа «ФосАгро»), КРОК. Разговор об измеримых финансовых эффектах от ИИ в промышленности, о приоритизации проектов и о формировании внутреннего спроса на технологии.

2.4 «Экономика данных»

Сессия при поддержке журнала «Эксперт» с участием ИКС Холдинга, ФРП, Полюса, VK Tech, ПАО МТС. Модератор – Устименко Антон (Группа Компаний Б1). Фокус – инфраструктурные барьеры, типичные ошибки при построении дата-платформ и модели монетизации данных в промышленности.

Российский рынок данных впервые был представлен на ЦИПР-2026 с детальными метриками зрелости и структурой участников. Совокупная картина, которую обрисовали Минцифры и Ассоциация больших данных, показывает быстрый рост при глубоком структурном дефиците – подавляющее большинство компаний ещё не участвует в обмене данными.

3.1 Масштаб и динамика рынка

Объём российского рынка данных (включая ИИ) по данным Ассоциации больших данных достиг 433 млрд руб. – это примерно в 15 раз больше, чем в 2019 году (Габуев Сослан, Минцифры России). В мире генерируется 400 млн терабайт данных в год, однако объём сам по себе не является ценностью – важны прикладные сценарии. Прогноз роста российского рынка – 1–2 трлн руб. к 2030 году (Габуев Сослан, Минцифры России).

3.2 Структура участников и спрос на данные

Рынок насчитывает более 500 участников, однако его структура асимметрична: около 60% российских компаний используют исключительно собственные данные, которыми они являются обладателями. При этом почти 25% компаний хотели бы покупать данные у третьих сторон – это потенциальный спрос, который пока не оформился в реальные сделки из-за отсутствия понятной оценки стоимости данных и механизма доверенного оператора (Габуев Сослан, Минцифры России; Кананыкин Илья, Ассоциация больших данных).

3.3 Правовая среда и барьеры обмена

В рамках уже проведённых экспериментальных правовых режимов (ЭПР) удалось преодолеть более 150 правовых барьеров, зафиксированных в 30 нормативных актах. Тем не менее правовая ясность по обмену промышленными данными остаётся неполной, а нерешённые вопросы оценки стоимости данных и определения доверенного оператора препятствуют масштабированию (сессия «Промышленные данные»; Кананыкин Илья, Ассоциация больших данных).

3.4 Качество данных и стандартизация

ВИНИТИ РАН ведёт работу технического комитета 164 по стандартизации данных для задач ИИ в промышленности. Принципиальная позиция: абстрактного качества у данных нет – оно возникает только в привязке к конкретному классу задач, для которых данные будут применяться. Параллельно ВИНИТИ РАН продвигает инициативу государственной системы научно-технической информации (Гарбук Сергей, ВИНИТИ РАН).

Промышленные данные в российской индустрии накоплены в значительных объёмах, но остаются «цифровыми колодцами» – изолированными внутри отдельных предприятий. Ценность возникает только тогда, когда данные начинают работать в прикладных сценариях: между предприятиями, в производственных цепочках и с выходом на ИИ-системы.

4.1 Мониторинг оборудования и роботизация

ГК «ЦИФРА» подключила к системе мониторинга порядка 18 тыс. станков – это около 20% рынка машиностроения по оборудованию с высокой стоимостью часа. По оценке компании, при достижении 25% охвата рынка технология становится де-факто отраслевым стандартом (Чуранов Василий, ГК «ЦИФРА»). Стратегический тезис: следующими потребителями промышленных данных станут роботы, а не только люди и МЭС-системы – это часть технологического суверенитета промышленности.

4.2 Опыт атомной отрасли: единая онтология и фабрика данных

Цифрум (организация атомной отрасли) сформировал единую онтологию данных и построил «фабрику данных» для нужд отрасли. Программа строительства атомных блоков предполагает 38 новых блоков в РФ до 2040 года – масштаб, требующий системного управления промышленными данными. Межотраслевой обмен данными при этом затруднён специфическими требованиями безопасности (Скобелев Игорь, ЧУ «Цифрум»).

4.3 Процессная готовность как предпосылка

Федеральный Центр Компетенций зафиксировал системную проблему: данные сами по себе не решают производственных задач. До того как процессы на предприятии оптимизированы и стандартизированы, цифровизация и обмен данными не дают масштабируемых эффектов. Цифровизация «на сырые» процессы консервирует неэффективность в цифровой форме (Байшев Алексей, Федеральный Центр Компетенций).

4.4 Экономическая природа рынка промышленных данных

ФГАУ ЦИТ сформулировал ключевой принцип: данные становятся активом тогда и только тогда, когда они приносят экономическую пользу. Административное принуждение к обмену данными без ясной экономической логики не формирует рынок данных как полноценную экономическую сущность. Развитие рынка требует создания экономических стимулов, а не только регуляторной нагрузки (Малахов Александр, ФГАУ ЦИТ).

Промышленные шины данных обсуждались на ЦИПР-2026 как технологический ответ на запрос ИИ-агентов и как инструмент конвергенции IT и OT. Однако консенсус участников сессии: барьеры массового внедрения – не технологические, а организационные и доверительные.

5.1 Надёжность как характеристика архитектуры

РАСУ (структура Росатома) занимает принципиальную позицию: АСУ ТП «никогда не было на перепутье» – задача надёжности объектов автоматизации неизменна, меняются лишь инструменты. Ключевой показатель для критической инфраструктуры – вероятность отказа функции аварийной защиты АЭС: 10⁻⁵ (один отказ примерно на 10 000 лет). Новая кластерная архитектура цифровой подстанции обеспечивает работоспособность при отказе 70% компонентов, снижение CAPEX – ~40%, объём монтажных работ – в 2 раза меньше (Бутко Андрей, АО «РАСУ»).

5.2 Шина данных как инфраструктура для ИИ-агентов

Северсталь-Инфоком управляет 2 млн параметров одного металлургического комбината. Без полной паспортизации этих данных ни шина, ни агент не дадут результата. Евгений Маслов сформулировал мотив внедрения шины данных иначе: ИИ-агентам нужны данные, LLM-модели уже есть, а инструментов для доступа к данным АСУ ТП нет – шина данных способна закрыть этот разрыв (Маслов Евгений, АО «СЕВЕРСТАЛЬ-ИНФОКОМ»).

5.3 Пилоты Ростелекома и барьер доверия

Ростелеком запустил 5 пилотов открытой шины данных OCF. Полноценного промышленного внедрения нет: главные барьеры – изолированность АСУ ТП-контуров, выстроенных из соображений безопасности, и отсутствие взаимной открытости между заказчиками и интеграторами. «Открытая шина данных» – это про готовность участников быть открытыми друг другу; без этого массовое внедрение не состоится (Волков Владимир, ПАО Ростелеком). В текущем портфеле Ростелекома 40% – комплексные проекты, 60% – точечные («нам нужно только вот это»); опыт работы на рынке АСУ ТП – более 4 лет.

5.4 IoT-платформа в закрытом периметре

АО «ОПК» развернуло собственную платформу промышленного IoT в закрытых сетях холдинга, охватив 120 предприятий – от электроники до металлообработки. Платформа выполняет функцию шины данных с применением инфодиодов как средства обеспечения однонаправленной передачи данных. Пример показывает, что для холдингов с требованиями к безопасности собственная закрытая инфраструктура предпочтительнее внешних решений (Александров Виталий, АО «ОПК»).

5.5 Позиция консервативного заказчика

ЕвроХим зафиксировал ключевую проблему импортозамещения в АСУ ТП: на российском рынке нет решений с сопоставимой глубокой референсной базой, особенно в узких промышленных отраслях. Это существенно затрудняет переход на отечественные решения без снижения операционной надёжности (Черкасов Сергей, ЕвроХим).

Сессия «Промышленная ДНК» представила наиболее зрелый практический срез: компании тяжёлой промышленности раскрыли финансовые эффекты ИИ, подходы к приоритизации проектов и модели вовлечения сотрудников. Общий вывод: тепловые карты зрелости вторичны – важнее создать внутренний спрос на технологии и приоритизировать проекты с измеримым финансовым результатом.

6.1 ЕвроХим: 4 млрд руб. за три года

ЕвроХим – один из наиболее зрелых примеров на ЦИПР-2026. За три года «ИИ-зации» компания получила свыше 4 млрд руб. суммарного эффекта от ИИ-продуктов (Заносиенко Александр, ЕвроХим). Структура: «горячая» зона – рекомендательные системы управления производством (~1,5 млрд руб. за несколько лет, охват – ~60% цехов); «жёлтая» зона – ТОиР и предиктивная диагностика (сотни миллионов руб.); «холодная» зона – управленческие функции (Самохвалов Денис, ЕвроХим).

6.2 Норильский никель: 5–7 лет внедрения, 80% охвата

Норильский никель на протяжении 5–7 лет внедрял ИИ прежде всего в системы управления технологическими процессами: охвачено ~80% основной технологической цепочки. Текущая точка роста – вспомогательные и децентрализованные процессы, куда без генеративных моделей было сложно подступиться. Проблема: экономические департаменты не признают эффекты GenAI в управленческих процессах «эффектами на EBITDA» (Бусько Виталий, ПАО «ГМК» Норильский никель).

6.3 Северсталь: культура внутреннего спроса

Северсталь выбрала подход не через тепловую карту, а через создание культуры внутреннего спроса на GenAI. За год–полтора проведено около 300 мероприятий – бизнес-игры, воркшопы, конференции. Из 53 000 сотрудников компании ~35 000 имеют компьютер; из них ~3000 (10%) активно строят решения на GenAI – директор по ИТ оценивает это как «до фига, товарищи». 46–47% ИТ-проектов (без maintenance) прибыльны; ~30% ИТ-бюджета ежегодно уходит на обслуживание технопарка (Дунаев Сергей, Северсталь).

6.4 СИБУР ДИДЖИТАЛ: федерализация ИИ-команды

СИБУР ДИДЖИТАЛ выбрал модель «федерализации»: централизованная ML-команда распределена по бизнес-юнитам, навык работы с ИИ становится базовой компетенцией каждого сотрудника. Тезис Юдакова: компании, которые двигаются быстрее, получают экспоненциальный рост производительности по сравнению с теми, кто выжидает (Юдаков Денис, СИБУР ДИДЖИТАЛ).

6.5 КРОК: концепция ИИ-сотрудника

КРОК вывел на рынок продуктовую концепцию «ИИ-сотрудника» – принципиальное отличие от агента в том, что с ИИ-сотрудником можно общаться и ставить ему задачи, как полноценному члену команды. Прогноз: в команде из 10 человек реально нужны 3 человека и ИИ-сотрудники. Из 3000 ИТ-специалистов КРОК – 1500 (50%) являются активными пользователями внутреннего GenAI-портала; цель – 70% к концу 2026 года (Губарев Валентин, КРОК).

Сессия «Экономика данных» сосредоточилась на практических вопросах: почему дата-платформы превращаются в «оторванные IT-проекты», как малый и средний бизнес воспринимает цифровизацию и зачем промышленным компаниям нужна data-стратегия уже сейчас – а не через три года.

7.1 Главная ошибка при построении дата-платформ

Ключевая ошибка – запускать платформу как IT-проект без привязки к реальным производственным процессам. Правильный подход: начинать с бизнес-заказчика, который собирает директоров всех функций и определяет целевой облик платформы до подключения IT-команды. Без этого платформа не получит внутреннего спроса и бюджета (Бакулин Александр, ООО «ИКС Холдинг»).

7.2 Data governance без немедленной пользы не работает

VK Tech описал стратегию работы с клиентами разного уровня зрелости: data governance не стоит превращать в ритуал. Эффективнее параллельно внедрять конкретный кейс с немедленной пользой – это обосновывает дальнейшие бюджеты и создаёт реальный внутренний спрос на управление данными (Озеров Владимир, VK Tech).

7.3 Инфраструктурный разрыв в удалённых регионах

Полюс эксплуатирует две частные LTE 4G-сети в Якутии и Красноярском крае и строит ещё две. Принципиальный вывод: транспортная сеть сама по себе не создаёт бизнес-ценности – ценность формируют сервисы, работающие внутри неё. До ближайших облачных дата-центров от производственных объектов компании – 5–6 тыс. км, что делает облачную модель обработки данных практически неприменимой (Семёнов Сергей, УК Полюс).

7.4 Низкий спрос МСП на цифровизацию производства

Фонд развития промышленности финансирует 250–300 проектов в год. Из них за год существования программы цифровизации поступило всего 11 заявок на цифровизацию производства. МСП воспринимают цифровизацию как «побочный буст», а не как стратегический приоритет – сигнал о глубоком разрыве между реальным спросом и декларируемыми целями (Одоевский Никита, Фонд развития промышленности).

7.5 Окно возможностей и роль инвестиций

МТС вложил более 20 млрд руб. в импортозамещающие компании за несколько лет и помогает промышленным предприятиям коммерциализировать собственные разработки. Центральный тезис: строить data-стратегию нужно не потому, что «хочется», а потому что иначе компания не выживет – окно возможностей закрывается через 2–3 года (Федосов Павел, ПАО МТС). Стоимость развёртывания собственной частной сети (50–100 млн руб.) большинство промышленных компаний считают неподъёмной единовременной инвестицией.

Тему промышленных данных и экономики данных на ЦИПР-2026 формировали представители федеральных органов власти, научных организаций, промышленных холдингов, операторов связи и технологических компаний. Четыре профильные сессии объединили более 30 спикеров с принципиально разными позициями и практическим опытом.

• Минпромторг России – Дождёв Владимир (директор департамента цифровых технологий): государственная политика в сфере оборота промышленных данных, принцип конкуренции платформ без монополизации.

• Минцифры России – Габуев Сослан (заместитель директора департамента): метрики зрелости российского рынка данных, инструменты регуляторного развития.

• Минэкономразвития России – Волошин Владимир (директор Департамента цифрового развития и экономики данных): участие в дискуссии по правовой рамке обмена промышленными данными.

• ВИНИТИ РАН – Гарбук Сергей (и.о. директора): стандартизация данных для ИИ через технический комитет 164, государственная система НТИ.

• Ассоциация больших данных – Кананыкин Илья (директор): оценка стоимости данных, механизм доверенного оператора.

• ФГАУ ЦИТ – Малахов Александр (руководитель проекта «Промышленные данные»), Дараселия Леван (директор, модератор): экономическая природа рынка промышленных данных.

• ГК «ЦИФРА» – Чуранов Василий (директор дивизиона «Машиностроение и металлообработка»): 18 тыс. подключённых станков, промышленные данные для роботизации.

• ЧУ «Цифрум» – Скобелев Игорь (генеральный директор): опыт атомной отрасли в построении единой онтологии и фабрики данных.

• Федеральный Центр Компетенций – Байшев Алексей (заместитель генерального директора): процессная готовность как предпосылка цифровизации.

• АО «РАСУ» – Бутко Андрей (генеральный директор): надёжность АСУ ТП как архитектурная характеристика, стоимость промышленного простоя.

• ПАО Ростелеком – Волков Владимир (вице-президент): открытая шина данных OCF, 5 пилотов, барьеры массового внедрения.

• АО «СЕВЕРСТАЛЬ-ИНФОКОМ» – Маслов Евгений (руководитель кластера): 2 млн параметров одного комбината, шина данных как инфраструктура для ИИ-агентов.

• АО «ОПК» – Александров Виталий (директор по цифровой трансформации): IoT-платформа для 120 предприятий холдинга в закрытом контуре.

• ЕвроХим – Самохвалов Денис (зам. генерального директора по обеспечению деятельности), Черкасов Сергей (начальник управления перспективной автоматизации): ~4 млрд руб. ИИ-эффект, отсутствие референсной базы у российских АСУ ТП.

• Северсталь – Дунаев Сергей (директор по ИТ): 300 мероприятий за год, 10% GenAI-вовлечённость, 46–47% прибыльных проектов.

• ПАО «ГМК» Норильский никель – Бусько Виталий (вице-президент по инновациям): 5–7 лет ИИ в АСУ ТП, ~80% охват технологической цепочки.

• СИБУР ДИДЖИТАЛ – Юдаков Денис (генеральный директор): федерализация ИИ-команды, конкурентное преимущество через скорость внедрения.

• КРОК – Губарев Валентин (заместитель генерального директора по развитию бизнеса): ИИ-сотрудник как продуктовая концепция, 50% активных пользователей ИИ.

• ПАО МТС – Федосов Павел (руководитель центра продуктов): инвестиции в импортозамещение, окно возможностей 2–3 года.

• УК Полюс – Семёнов Сергей (директор департамента развития ИТ-инфраструктуры): частные LTE-сети, инфраструктурный разрыв в регионах.

• Фонд развития промышленности – Одоевский Никита (управляющий директор): 11 заявок из 250–300 проектов на цифровизацию производства.

• VK Tech – Озеров Владимир (бизнес-лидер направления Data Services): data governance без «ритуала», немедленная польза как обоснование бюджетов.

• ООО «ИКС Холдинг» – Бакулин Александр (коммерческий директор): типичные ошибки при построении дата-платформ.

Опорные высказывания спикеров ЦИПР-2026 по теме промышленных данных и экономики данных.

Природа и ценность промышленных данных

«Данные будут являться активом тогда и только тогда, когда они приносят экономическую пользу. Если данных много, но заставлять обмениваться ими предприятия ради чего – это не организовывают оборот и рынок данных как экономическую сущность.»

Малахов Александр, руководитель проекта «Промышленные данные», ФГАУ ЦИТ

«Абстрактного качества у данных нет! Есть качество, появляется только тогда, когда мы более-менее определяемся с классом тех задач, на основе этих данных будут решаться.»

Гарбук Сергей, И.о. директора, ВИНИТИ РАН

«Промышленные данные нужны в том числе для общения роботов со станками. Это часть суверенитета промышленности.»

Чуранов Василий, Директор дивизиона «Машиностроение и металлообработка», ГК «ЦИФРА»

Государственная политика и платформы

«Нам казалось бы правильным, чтобы платформы конкурировали друг с другом, доказывая пользователю эффективность своих сервисов. Никакой монополизации вопросов оборота данных – нет, ни в коем случае.»

Дождёв Владимир, Директор департамента цифровых технологий, Минпромторг России

«Сами данные в настоящий момент времени не решают проблемы. До того, как процессы не оптимизированы, сложно ожидать от цифровизации и обмена данными каких-то системных эффектов.»

Байшев Алексей, Заместитель генерального директора, Федеральный Центр Компетенций

АСУ ТП и шины данных

«само название «открытая шина данных» она про то, чтобы быть открытыми друг другу. Пока этого не произойдет, мы что-то будем ковырять, но массово внедрить, наверное, не очень хорошо получится.»

Волков Владимир, Вице-Президент, ПАО Ростелеком

«Шина данных АСУ ТП может закрыть эту проблему – LLM модель есть, а инструментов для доступа к данным нет.»

Маслов Евгений, Руководитель кластера, АО «СЕВЕРСТАЛЬ-ИНФОКОМ»

«Увы и ах, но на российском рынке в целом нет решений АСУ ТП, да и вообще в целом даже не АСУ ТП, которые обладают такой глубокой референсной базой, а особенно в узких отраслях промышленности.»

Черкасов Сергей, Начальник управления перспективной автоматизации, ЕвроХим

ИИ в промышленности и экономика данных

«те, кто двигается быстрее, они становятся более успешными просто по экономической причине, потому что их производительность начинает экспоненциально расти по сравнению с тем, кто сидит и ждет, что в общем вдруг это все ещё там очередной хайп.»

Юдаков Денис, Генеральный директор, СИБУР ДИДЖИТАЛ

«Это вопрос не про зачем, а вопрос про то, сможет ли компания в дальнейшем выжить. Вот. Еще есть такое окно возможностей. Вот я думаю, два-три года буквально.»

Федосов Павел, Руководитель центра продуктов, ПАО МТС

«Бизнес-фишечка вот этого – она же не в самой сети, а в том, что работает внутри неё. И вот это вот важный момент. Здесь есть разрыв.»

Семёнов Сергей, Директор департамента развития ИТ-инфраструктуры, УК Полюс

«за год существования, там, программы цифровизации у нас было всего 11, э-э-э, заявок на цифровизацию производства. Вот можете себе из этого представить, да, э-э-э, какой интерес к этому.»

Одоевский Никита, Управляющий директор, Фонд развития промышленности

Числовые показатели темы промышленных данных и экономики данных, прозвучавшие в выступлениях на ЦИПР-2026. Все значения приведены строго по материалам сессий.