Олег Хазов: курс на стандартизацию IT-инфраструктуры
ГК «Элемент» разрабатывает стратегию создания единого «цифрового контура микроэлектроники» — системы управления производством электронных компонентов с использованием искусственного интеллекта (ИИ). Об этом рассказал президент компании Олег Хазов в своей презентации на сессии «Цифровой контур микроэлектроники» форума ЦИПР-2026.
Как пишут «Ведомости», предприятия электронной отрасли сейчас имеют разный уровень цифровой зрелости, корпоративные и производственные системы разрознены, а данные не всегда интегрированы. К 2030 году группа компаний планирует стандартизировать IT-инфраструктуру и процессы, чтобы создать единую базу данных, пригодную для принятия управленческих решений и развития цифровых двойников и ИИ.
В период с 2026 по 2030 годы компания намерена создать цифровую базу данных предприятий и провести пилотные проекты на собственных производственных площадках. Затем, с 2030 по 2036 годы, планируется расширить использование цифровых двойников и ИИ после проверки их эффективности.
ИИ в группе компаний будет применяться для корректировки брака, управления загрузкой и простоями, оптимизации потоков, снижения риска переделок, а также для анализа вариантов инвестиций и масштабирования. В своем выступлении на ЦИПР-2026 Хазов подчеркнул, что для масштабирования этих эффектов необходимо вовлечение различных игроков отрасли. В перспективе «Элемент» планирует апробировать технологии в собственной среде: НИИМЭ (входит в ГК «Элемент») будет использовать физические модели техпроцессов и цифровые двойники, Сбер (доля 41,9% в ПАО «Элемент») — предоставлять цифровые сервисы, а Минпромторг — согласовывать отраслевые требования и условия для масштабного внедрения.
В своей презентации Хазов также отметил, что первые пилотные проекты по внедрению ИИ уже реализованы в НЗПП «Восток» в области вычислительной литографии, НИИМЭ тестирует технологии на плазмохимическом травлении, а «Микрон» — в рамках интеграции системы управления производством и платформы больших данных.
Представители Минпромторга, Сбера и ГК «Элемент» не предоставили комментарии для «Ведомостей», а представитель «Байкал электроникс» отказался от общения.
На пленарном заседании ЦИПР-2026 премьер-министр Михаил Мишустин поручил Минцифры и Минпромторгу исследовать возможности создания механизма гарантированного спроса на отечественные языковые модели (LLM). Речь идет о решениях Сбера (GigaChat) и Яндекса (Alice AI LLM). По словам премьера, с 2019 года рынок внедрения ИИ вырос в 10 раз и достиг 24 млрд рублей.
Уровень внедрения ИИ в российскую науку зависит от специфики области исследований.
Директор дивизиона стратегических программ Yadro Александр Понькин подчеркнул, что создание промышленного цифрового контура предполагает интеграцию средств автоматизированного проектирования, цифровых моделей, производственных систем и ИИ. Это позволяет быстрее выявлять узкие места, оценивать сроки, учитывать ограничения и принимать обоснованные решения.
Генеральный директор «Хайтэка» Андрей Панков отметил, что единый цифровой контур ускоряет принятие решений в микроэлектронной отрасли благодаря общей информационной среде. Это позволяет российским и международным заказчикам быстро находить и интегрировать отечественные решения в свои продукты. Языковые модели, как большие, так и специализированные, упрощают работу с номенклатурой комплектующих и технической документацией, а в области R&D ИИ ускоряет процесс проектирования и сокращает цикл разработки.
Заместитель генерального директора по развитию Московского НИИ радиосвязи Сергей Грачёв согласен, что ИИ-решения критически важны для повышения эффективности работы инженеров и производственного персонала. На этапе производства ИИ используется для контроля качества и предотвращения брака. Компьютерное зрение позволяет в реальном времени выявлять микроскопические дефекты, которые человек не способен заметить, с высокой точностью и круглосуточно.
Грачёв также отметил, что для производственных и рутинных задач необходимы компактные специализированные модели ИИ, которые более эффективны, быстрее работают и потребляют меньше вычислительных ресурсов. Большие и общие языковые модели, напротив, незаменимы для творческого поиска инженерных решений, работы с документацией и генерации идей. В идеале на предприятии должна быть создана экосистема из различных ИИ-моделей, каждая из которых оптимально подходит для решения определённого класса задач.
Ведущий эксперт в области ИИ «Университета 2035» Ярослав Селиверстов отметил, что российская микроэлектроника раздроблена на изолированные предприятия, а качество данных на них зачастую оставляет желать лучшего. Переход к управлению на основе данных позволит Минпромторгу синхронизировать цепочки поставок, повысить эффективность и значительно сократить зависимость от импорта в критически важных секторах, таких как оборона и энергетика.
Селиверстов считает, что переход на единую цифровую платформу и её последующее масштабирование — это шанс для России выйти на уровень ведущих мировых фабрик и начать управлять производством самостоятельно. В качестве примера он привел концерн TSMC, который уже десятилетия использует машинное обучение и цифровые двойники для контроля миллиардных инвестиций в оборудование и обеспечения монополии на производстве передовых чипов. Эффект от таких технологий многократно превышает затраты на их внедрение.
Согласно обзору INFICON, внедрение ИИ может привести к росту выпуска на микроэлектронном производстве до 14% за счёт оптимизации узких мест и незавершенного производства (WIP). Рост производительности на действующих объектах может составить 4–5%, а снижение себестоимости — до 10%.