Бесплатный фрагмент - Сквозные технологии

Понятие «сквозные технологии» стало набирать популярность среди российских специалистов в области научно-технологического развития начиная с 2015 года. Это произошло одновременно с началом распространения основных ценностей и базовых положений Национальной технологической инициативы (НТИ).

Сквозная технология — перспективная технология, радикально меняющая ситуацию на существующих рынках или способствующая формированию новых рынков. Такие технологии имеют ключевое значение для развития сразу нескольких перспективных рынков.

Подготовка перечня сквозных технологий проводилась поэтапно с 2015 года. Первый перечень сквозных технологий был закреплен в Концепции НТИ. Благодаря проведению значительной подготовительной работы предложенный в НТИ перечень сквозных технологий с небольшими исключениями был включен в Программу «Цифровая экономика» Российской Федерации.

В сборнике «Большая ставка. НТИ: сквозные технологии» представлены аналитические и методические материалы, включающие первоначальные и последующие перечни сквозных технологий, описание разных подходов к определению роли сквозных технологий, схемы по итогам организационного проектирования механизма развития сквозных технологий, технологические обзоры, планы и отчеты по работам, дорожные карты и перечни технологических барьеров.

Введение. Курс на сквозные технологии

Технологии хранения и анализа больших данных | Искусственный интеллект | Технологии распределенных реестров | Квантовые технологии | Технологии создания новых и портативных источников энергии | Новые производственные технологии TechNet | Технологии сенсорики и производства компонентов робототехники | Технологии беспроводной связи и «Интернета вещей» | Технологии управления свойствами биологических объектов | Нейротехнологии, технологии виртуальной и дополненной реальностей

Понятие «сквозные технологии» стало набирать популярность среди российских специалистов в области научно-технологического развития начиная с 2015 года. Это произошло одновременно с началом распространения основных ценностей и базовых положений Национальной технологической инициативы (НТИ). Первый перечень сквозных технологий был закреплен в Концепции НТИ.

1 декабря 2016 года Президент РФ В. В. Путин в послании Федеральному собранию упомянул о сквозных технологиях как об одном из приоритетов научно-технического развития страны. «Причем термин «сквозные технологии» прозвучал тогда из его уст впервые…». В 2017 году задачи по развитию сквозных технологий стали существенной частью Плана реализации НТИ (утвержден в феврале 2017 года президиумом Совета при Президенте Российской Федерации по модернизации экономики и инновационному развитию России) и программы «Цифровая экономика Российской Федерации» (утверждена в июле 2017 года Правительством РФ). Что же подразумевается под этим понятием?

Сквозная технология — перспективная технология, радикально меняющая ситуацию на существующих рынках или способствующая формированию новых рынков. Еще раз подчеркнем, что приоритетность научных направлений именно в области сквозных технологий связана с тем, что они имеют ключевое значение для развития сразу нескольких перспективных рынков. Формирование в Российской Федерации научно-технологического задела по сквозным технологиям может напрямую способствовать созданию глобально конкурентоспособных высокотехнологичных продуктов и сервисов. При этом фокусирование исследовательской деятельности отечественных университетов и научных институтов на сквозных технологических направлениях позволит им быть востребованными со стороны новых секторов отечественной экономики в течение ближайших 20 лет.

Подготовка перечня сквозных технологий проводилась поэтапно с 2015 года в процессе обсуждения различных гипотез с представителями научного сообщества, предпринимателями и экспертами в рамках Форсайт-флота 2015 и Форсайт-флота 2016, где были организованы специальные группы «Сквозные технологии» и «Передовые производственные технологии». Дополнительная верификация практической применимости перечня сквозных технологий состоялась в 2016–2017 годах в рамках формирования перечня технологических барьеров по всем сквозным технологиям в целях проведения первой и второй очереди конкурса «Развитие-НТИ» Фонда содействия инновациям (www.fasie.ru/press/fund/razvitie-nti-2/). В середине 2017 года Агентство стратегических инициатив и Проектный офис НТИ провели работу по согласованию перечня сквозных технологий совместно с Минобрнауки России, ФАНО России, Минэкономразвития, Российской академией наук, Сколковским институтом науки и технологий, РНФ и экспертным сообществом.

Благодаря проведению столь значительной подготовительной работы предложенный в НТИ перечень сквозных технологий с небольшими исключениями был включен в Программу «Цифровая экономика Российской Федерации», что дало возможность синхронизировать технологические проекты НТИ и ЦЭ. Вместе с этим важно отметить, что Перечень в дальнейшем может расширяться (с учетом соблюдения сформулированных критериев), а также будет уточняться наборами более специализированных субтехнологий.

Определение конкретного перечня сквозных технологий позволяет перейти к решению следующих задач:

• внесение изменений в действующие программы поддержки исследовательской деятельности в части приоритизации сквозных технологий НТИ и цифровой экономики и внедрения подхода, основанного на преодолении «технологических барьеров»;

• создание Центров компетенций по сквозным технологиям;

• разработка и запуск новых программ поддержки исследовательской деятельности в целях развития сквозных технологий и приоритетных рынков НТИ и цифровой экономики, учитывающих лучшие мировые практики (например, формат x-prize и др.);

• дальнейшее расширение перечня сформулированных технологических барьеров по сквозным технологиям и подготовка технических заданий по их преодолению для научно-исследовательских коллективов;

• создание цифровых платформ в области исследований и разработок по сквозным технологиям.

В сборнике «Большая ставка. НТИ: сквозные технологии» представлены аналитические и методические материалы, включающие первоначальные и последующие перечни сквозных технологий, описание разных подходов к определению роли сквозных технологий, схемы по итогам организационного проектирования механизма развития сквозных технологий, технологические обзоры, планы и отчеты по работам, дорожные карты и перечни технологических барьеров.

Вопросу определения технологических барьеров планируется посвятить отдельный сборник, поэтому здесь лишь кратко сформулируем несколько тезисов. Определение технологических барьеров нацелено на повышение эффективности исследований и разработок в области сквозных технологий НТИ и цифровой экономики в целях развития перспективных рынков, в том числе определение приоритетов в формате конкретных, измеримых и обоснованных задач. Определение технологических барьеров может осуществляться только группами квалифицированных экспертов, имеющими самые актуальные представления о фактически сложившемся технологическом ландшафте и потенциальном рыночном спросе на новые продукты, которые могут быть созданы после преодоления технологических барьеров.

Технологический барьер — значимая нерешенная научно-технологическая проблема, заключающаяся в отсутствии той или иной технологии или продукта (компонента, не являющегося конечным продуктом перспективного рынка, но необходимого для производства продуктов), препятствующая появлению нового продукта на новом рынке. Или, другими словами, никем в мире не достигнутый, но желаемый уровень возможностей (характеристик) технологии, при достижении которого происходит резкий рост спроса на данную технологию.

Обсуждая тему сквозных технологий, недостаточно иметь в виду только технологические аспекты. Нужно обязательно думать о людях, обладающих соответствующими компетенциями и отстаивающих приоритетность развития сквозных технологий для формирования цифровой экономики и лидерства на перспективных рынках. Это не только предприниматели, но и ученые, государственные служащие, менеджеры, преподаватели, студенты. Их объединяет мечта о восстановлении научно-технологического лидерства нашей страны, решении социальных проблем благодаря новым технологическим решениям, обеспечении безопасности России. С другой стороны, они выбрали в качестве формата достижения этих целей создание быстроразвивающихся общественно полезных высокотехнологичных бизнесов, способных стать опорой всей экономики через 15–20 лет. Чтобы достигнуть цели, эти лидеры вкладывают свои деньги, энергию и время в сложные технологические проекты, рискуют во имя благородной мечты, важной для всего российского общества. Для таких героев и нужны сквозные технологии, позволяющие создавать широкий спектр новых продуктов на разных рынках будущего.

Тезис 1. Благодаря деятельности человека среда его обитания в последние десятилетия изменилась до неузнаваемости: теперь его круглосуточно окружают скоростные потоки мультимедийной информации самого разнообразного характера. Продукты и сервисы все более становятся цифровыми и все более отстраняются от управления собственно человеком, превращаясь в замкнутый цифровой мир с единственным выходом на человека через Интернет вещей. Не окажется ли человек разумный в центре этого вихря цифровых информационных потоков без руля и ветрил, так как изначально не был приспособлен эволюцией к такому виртуально-цифровому миру? Здесь нужны сквозные технологии.

Тезис 2. Мы все сейчас являемся счастливыми обладателями мозга, творение которого биологическая эволюция практически завершила 40–50 тысяч лет назад. Посредством мозга человек может приспосабливать естественную среду обитания. Однако укротить цифровую среду подобным способом уже не удается, поскольку в ее организацию и производство вступили системы искусственного интеллекта. Скорее всего, «мозг» впервые за десятки тысяч лет встретился с трудностями, которые ему уже не преодолеть без существенных изменений в способах функционирования. О нарастающих трудностях «мозга» человека свидетельствует отмечаемый многими исследователями резкий рост в последние два десятилетия нервных и психических заболеваний. Здесь тоже понадобятся сквозные технологии.

Тезис 3. Ответ на беспрецедентные в истории человечества цивилизационные вызовы, изложенные в тезисах 1 и 2, по-видимому, возможен с помощью базовой сквозной нейротехнологии, в основе которой лежит симбиотическое объединение мозга человека (МЧ) и искусственного интеллекта (ИИ). В этом симбиотическом тандеме цели и задачи ставит МЧ, обладающий недостижимым для машин творческим потенциалом, а ИИ является сателлитным соисполнителем, преимущества которого заключаются в несоизмеримых с возможностями мозга объеме памяти и быстродействии.

Тезис 4. Создание симбиотических кластеров «МЧ — ИИ» потребует разработки еще одной сквозной нейротехнологии — нейроинтерфейсных операциональных систем нового поколения, способных на основе регистрации и расшифровки показателей активности мозга обучаться их автоматизированному владению для операций с ячейками памяти ИИ.

Тезис 5. Совокупность нейроинтерфейсных систем для симбиотических кластеров «МЧ — ИИ» станет революционной сквозной нейротехнологией для коренного преобразования всех форм и видов деятельности человека, которая обеспечит новый виток развития человечества и новый уклад его существования.

В 2018 году на пути создания новых решений хотелось бы пожелать профессиональному сообществу, чтобы эти новые решения учитывали простую истину: совсем скоро предельным ограничением развития общества может оказаться не истощение запасов полезных ископаемых, а недостаточность ресурсов мозга человека. Поэтому каждое внедрение больших и малых нейротехнологий в дело сохранения, поддержания и расширения ресурсов мозга человека, включая создание симбиотических кластеров «мозг человека — искусственный интеллект», будет нашим общим успехом.

Очень рассчитываю, что совместными усилиями нейротехнологов в течение 15 лет будет возможно остановить развитие основных нейродегенеративных заболеваний человека в пределах 100 лет его жизни, что обеспечит людям более качественную жизнь в пожилом возрасте.

Каплан А. Я., зав. лабораторией нейрофизиологии и нейроинтерфейсов биологического факультета МГУ им. М. В. Ломоносова Пожелание 2018

Прогноз отечественных достижений в области сквозной технологии «искусственный интеллект». Благодаря развитой инфраструктуре поддержки научных исследований и разработок наша страна в полной мере сможет реализовать потенциал российских ученых и инженеров в области создания технологий прикладного искусственного интеллекта. Подобная инфраструктура обеспечит доступ отечественным разработчикам к виртуальным средам, позволяющим моделировать поведение искусственных интеллектуальных систем при решении задач обработки данных и управления практически во всех прикладных отраслях, включая промышленность, сельское хозяйство, медицину, строительство, транспорт и другие. Для построения высокоэффективных систем искусственного интеллекта разработчикам будет предоставлен широкий спектр отечественных специализированных аппаратных платформ, размеры и энергоэффективность которых сопоставимы с соответствующими характеристиками головного мозга человека. Во многом это станет возможным благодаря использованию результатов, полученных в смежных областях: биологии, квантовой физике, нанотехнологиях.

В ведущих университетах страны искусственный интеллект получит статус классической учебной дисциплины. Отечественная научная школа будет занимать ведущие мировые позиции благодаря эффективному использованию результатов, полученных выдающимися российскими и советскими психологами и нейрофизиологами, такими как П. К. Анохин, Н. П. Бехтерева, Л. С. Выготский, А. Н. Леонтьев, А. Р. Лурия, И. П. Павлов, И. М. Сеченов, А. А. Ухтомский и другими, синергетически дополняющих возможности развивающейся вычислительной техники и математических методов. Кросс-дисциплинарный подход позволит избежать возможных негативных социальных последствий, связанных с развитием и широким использованием технологий искусственного интеллекта. Участие в создании систем ИИ философов, представителей естественных и общественных наук позволит предотвратить выход интеллектуальных систем из-под контроля общества, избежать опасной зависимости человека от формируемой техносферы, максимально снизить нежелательный социально-экономический эффект от потери частью населения Земли своих рабочих мест.

В результате обществу удастся преодолеть соблазн использования дополнительного времени, высвобождающегося благодаря автоматизации ручного и умственного труда, исключительно в интересах развлечений и удовлетворения текущих бытовых потребностей. Замена человека-оператора, выполняющего в различных отраслях экономики интеллектуальные, но рутинные задачи, на интеллектуальные технические системы позволит человечеству сосредоточиться на решении глобальных проблем в области экологии, обеспечения мирного сосуществования, духовного и физического развития человека.

В новом, 2018 году желаю всему сообществу специалистов в области искусственного интеллекта формализовать как можно больше задач прикладного искусственного интеллекта, значимых в различных отраслях экономики, сфере обороны и безопасности. Надеюсь, что ваша творческая работа позволит системам искусственного интеллекта достигнуть возможностей квалифицированного человека-оператора при решении спектра задач (распознавание человека по изображению его лица, полученному в сложных условиях, распознавание сложной человеческой речи).

Желаю в ближайшие 15 лет достичь следующих показателей:

• через 5 лет: технологии искусственного интеллекта заменят человека-оператора, выполняющего интеллектуальные, но рутинные прикладные задачи, не менее чем на 30% рабочих мест в различных отраслях экономики, сфере обороны и безопасности;

• через 10 лет: будет произведено «функциональное картирование» базовых интеллектуальных способностей человека, сформировавшихся эволюционно и развивающихся в процессе онтогенеза; станет возможной конструктивная постановка вопроса о создании универсального искусственного интеллекта;

• через 15 лет: достижения в области систем искусственного интеллекта позволят разработать средства ускоренного безопасного развития естественных интеллектуальных способностей человека.

Гарбук С. В., заместитель генерального директора, руководитель направления информационных исследований, кандидат технических наук, старший научный сотрудник Пожелание 2018

Технологическое развитие России в области дополненной и виртуальной реальности за последние 2 года показывает большие прорывы. Российские компании создают интересные проекты мирового масштаба, участвуют в международных выставках и фестивалях, проходят акселерацию и сотрудничают с лидерами AR / VR рынка.

Использование дополненной и виртуальной реальности способно расширить функционал привычных нам устройств. Например, добавить в навигатор удобную информацию о местонахождении окружающих нас объектов. Или позволить изучать окружающий мир, удаленные уголки земли и космоса, погружаясь в них и взаимодействуя с новыми объектами. Или получать своевременно консультации по ремонту или состоянию здоровья при помощи экрана и камеры смартфона. Информация будет не просто находиться на экране телефона, она будет персонализирована и окружит нас. За счет использования носимых устройств с применением технологий дополненной и виртуальной реальности у человека будут свободны руки. И это может быть эффективно использовано как в процессе работы, так и для повседневной жизни, а также сделает более комфортной жизнь людей с ограниченными возможностями.

В 2018 году хотелось бы пожелать создания ярких и уникальных проектов, которые будут полезны для бизнеса и интересны потребителям. У российских компаний большие потенциал и возможности как на российском, так и на международном рынках. Хочется пожелать успеха российским компаниям и интеграции с крупными инфраструктурными заказчиками.

Филатова К. А., исполнительный директор Ассоциации дополненной и виртуальной реальности

Пожелание 2018

Системы, построенные на основе искусственного интеллекта, — это наше недалекое будущее. Причем важно понять, что их разработка и внедрение не только радикально изменит промышленный ландшафт нашей страны, но и совершенно удивительным образом скажется на жизни каждого человека. Это кажется поначалу смешным, но я глубоко убежден, что главным следствием развития искусственного интеллекта станет улучшение человечества: мы станем честнее, станем более открытыми и поумнеем (не искусственно, а по-настоящему).

В 2018 году нашему профессиональному сообществу я пожелал бы понять, как работают системы глубокого обучения, найти точные способы их построения и оптимизации.

Кулешов А. П., ректор Сколтеха

Пожелание 2018

Россия — страна огромных территорий и относительно небольшого населения. Нам приходится тратить много ресурсов на обогрев и транспорт, а также на производство и саму жизнь. Технологии робототехники, «Интернета вещей» и искусственного интеллекта абсолютно необходимы в нашей стране. Но важно не просто научиться применять их правильно и со смыслом, но и с экономическим эффектом. Важно уметь их разрабатывать. Моя мечта, чтобы в следующие 10–15 лет Россия вошла в число стран — разработчиков высоких технологий, встроенных в мировой рынок. У нас есть для этого все: талантливые люди, сильнейшая в мире математическая школа и много ресурсов. Осталось конвертировать все это богатство в новые решения на переднем крае технологических перемен.

Недельский В. О., президент НАУРР (Ассоциация робототехники, www.robotunion.ru), президент НАПИ (Ассоциация промышленного интернета, www.iotunion.ru), основатель и директор по развитию компании «Семантик Хаб»

Пожелание 2018

В новом, 2018 году желаю всем, чтобы при освоении новейших технологий, например, нейротехнологии, мы никогда не забывали про Человека. Именно Человек всегда будет венцом творения на Земле, более сложным и красивым, чем все мыслимые технологии.

Человек способен создавать и творить много нового, используя силы природы как во благо, так и во зло. Поэтому желаю, чтобы все созданные в России новейшие сквозные технологии были направлены только на добро и на укрепление национальной экономики и суверенитета. Пусть же в ближайшем будущем Россия займет ведущее место по всем ключевым направлениям современного этапа развития человечества.

На пути создания новых решений в 2018 году всему профессиональному сообществу НТИ и цифровой экономики желаю определить механизмы интеграции науки и бизнеса и преодоления пропасти между ними.

Хочу отметить, что в самом ближайшем будущем цифровые платформы появятся повсюду, где их еще нет, и хочется, чтобы все эти преображения были с человеческим лицом. Увлекаясь фантастическими возможностями новых технологий, давайте всегда помнить об их конечной цели — улучшении жизни конкретных людей.

Иващенко А. А., председатель совета директоров группы компаний ЦВТ «ХимРар»

Пожелание 2018

Уважаемые коллеги, желаю вам идей и решений, которые станут не только лучшими в мире, но и откроют новые направления в науке и технологическом ландшафте искусственного интеллекта. Хотелось бы поделиться с вами своей мечтой о достижениях России в области сквозных технологий цифровой экономики и НТИ по направлениям «Искусственный интеллект» и «Нейротехнологии».

Я верю, что цифровые интеллектуальные помощники, созданные на основе технологий, разработанных в России, каждый день будут использоваться людьми по всему миру. Они помогут людям в быту и на работе, делая их более продуктивными, и откроют возможности для достижения более амбициозных целей.

Уже через 5 лет в России и мире станет намного безопаснее за счет использования технологий компьютерного зрения, позволяющих идентифицировать преступников по изображениям с камер видеонаблюдения. Каждый сможет получать более персонализированные услуги. Персональные помощники будут помогать быстро найти необходимую информацию или получить простую услугу.

Через 10 лет смертность на дорогах снизится практически до нуля благодаря использованию автопилотируемых машин. Врачи будут быстрее и точнее ставить диагноз, используя рекомендательные системы, анализирующие медицинские данные пациентов.

Через 15 лет методы искусственного интеллекта позволят создавать новые персонализированные лекарства и составлять индивидуальные планы лечения, что значительно уменьшит смертность и осложнения от болезней. Происходит автоматизация и оптимизация производств, снижающие стоимость продукции для конечного потребителя. Люди общаются с интеллектуальными системами на естественном языке.

Бурцев М. С., руководитель проекта iPavlov (Нейронет), руководитель Лаборатории нейроинтеллекта и нейроморфных систем НБИК-Центра (РНЦ «Курчатовский институт»)

Пожелание 2018

Глава 1. Первое осмысление роли сквозных технологий НТИ

1.1. Взгляд PWC

СТРАТЕГИИ НАЦИОНАЛЬНОЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ИНИЦИАТИВЫ 2016

Раздел «Технологии»

На современном этапе в сфере технологий сформировалось несколько трендов, формирующих ключевые направления дальнейших исследований и разработок в рамках развития высокотехнологичного бизнеса на рынках НТИ:

• растет энергетическая автономизация физических объектов (новые поколения накопителей энергии);

• растет цифровая интеграция и обеспечение децентрализации процессов создания физических объектов (средства гибкого производства);

• развиваются технологии направленного влияния на свойства биологических объектов и индивидуальной диагностики (технологии изменения свойств растений и других биологических объектов).

Каждая технология сама по себе представляет отдельный рынок. Растет применение цифровых технологий во всех сферах человеческой деятельности. Цифровые технологии представляют собой сквозные технологии, так как реализуются на междисциплинарном уровне на стыке различных рынков НТИ. Таким образом, формируется рынок сервисов по обеспечению всех необходимых условий для развития нового поколения современных производств (Технет) на базе передовых производственных технологий по направлениям цифрового моделирования и проектирования, новых материалов и аддитивных технологий, др.

Участие в новом технологическом процессе позволит увеличить присутствие РФ на новых рынках. Тем не менее конкуренция на этих направлениях высока, а сами направления являются ресурсоемкими, что формирует конкретный запрос к поддержке развития технологий в будущем.

В связи с этим видится необходимым функционирование гибкой и мобильной системы финансовой, регуляторной и организационной поддержки развития технологий, обеспечивающей лидерство на рынках НТИ.

Недостаток финансовых и кадровых ресурсов компенсируется за счет широкой международной кооперации в условиях трансграничной мобильности ресурсов. Применение автоматизированной и гибридной (человек — машина) экспертизы сократит срок принятия решений до стандартов лучших мировых венчурных фондов.

В перспективном будущем должно быть обеспечено создание распределенной сети испытательных и сертификационных центров, встроенных в мировую систему гарантий безопасности и качества технологических решений. Также будет сформирована и станет активно развиваться сеть центров передовых исследований по технологиям рынков НТИ в широкой международной кооперации.

Эффективному развитию технологий на рынках НТИ в рамках экономики РФ препятствует ряд противоречий, разрешение которых является приоритетной задачей в рамках данного раздела.

1. С повышением комплексности исследовательских проектов растет сложность их организации и экспертизы, а также необходимость долгосрочного планирования развития технологий — при отсутствии необходимых компетенций для принятия решений.

Решение.

Стимулировать разработку нормативной базы и организационных процессов, ускоряющих и облегчающих экспертизу и принятие решений:

• разработать самообучающиеся системы для проведения экспертиз;

• изменить регулирование исследований и разработок для обеспечения большей гибкости планирования и контроля по результату;

• обеспечить согласованность долгосрочных планов и краткосрочных программ.

2. Государство и бизнес избегают дополнительных рисков, связанных с финансированием технологий.

Решение.

Снижение и перераспределение рисков между государством, бизнесом и наукой:

• стимулировать развитие профессиональных сообществ и повышение качества peer-review и доверия к ним;

• обеспечить на законодательном уровне имплементацию системы «прощения ошибок» в бюджетных исследованиях и разработках;

• обеспечить изменение нормативных практик в области внепатентной защиты технологий, развития рынка лицензий, системы защиты от недружественных поглощений технологических компаний.

3. Дефицит ресурсов (финансовых, кадровых и политических), доступных для реализации высокотехнологичных проектов.

Решение.

Обеспечить вовлечение ресурсов в реализацию высокорисковых проектов с помощью новых механизмов:

• создать моду на участие в краудфандинге и некоммерческих фондах;

• обеспечить поддержку разнообразия карьерных путей и развития репутационных механизмов исследователей и разработчиков, стимулировать междисциплинарные и межсекторальные переходы;

• обеспечить политическую поддержку в продвижении новых технологий на международных рынках, развивать офсетную практику для локализации лучших технологий.

4. Общество отвергает прорывные идеи и возможность честного предпринимательства, а государство и бизнес в условиях отсутствия доверия не являются носителями новой технологической культуры.

Решение.

Повысить доверие в среде организаций, занимающихся, поддерживающих и выполняющих исследования, и проактивно повышать восприимчивость общества к прорывным технологиям:

• развивать информационные системы, обеспечивающие прозрачность и повышающие взаимное доверие общества, разработчиков и бизнеса;

• ввести в практику «технологии пропаганды» технологий: интерактивные технологические музеи, парки, игры, конструкторы, инсталляции.

В результате к 2035 году суммарные расходы на науку и технологии достигнут 4% ВВП, при доле частных инвестиций в долгосрочные программы исследований не менее 50%. Зарубежные инвестиции в технологические разработки в РФ составят не менее 10% от общего бюджета страны на исследования и разработки.

Доходы российских компаний и университетов от управления интеллектуальной собственностью составят 1% от оборота мирового рынка. В РФ ежегодно будут запускаться новые технологические стартапы в количестве, составляющем не менее 1% от общего числа таких стартапов, создаваемых за год в мире. РФ войдет в топ–5 стран по рейтингу количества профессионалов, занимающихся исследованиями и разработками.

1.2. Взгляд ЦСР Северо-запад

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

В предыдущие исторические этапы Российская Федерация неоднократно показывала успехи в реализации государственной технологической политики. Как правило, эти успехи были связаны с прорывами в таких высокотехнологичных секторах потребления, как космонавтика, атомная промышленность, военная авиация, ракетное оружие. В то же время, делая успехи в крупных промышленных мегапроектах, Россия оставалась, как правило, неконкурентоспособной в массовых технологиях и производствах, ориентированных на выпуск продукции для конечного потребления.

Национальная технологическая инициатива (далее — НТИ) призвана устранить сложившийся пробел государственной политики. Цель НТИ, фиксируемая в настоящем Стратегическом плане, — создание к 2035 году новых рынков товаров и услуг, которые придут на смену значительному числу существующих и станут значимой частью экономики страны (далее — рынки НТИ), на базе подрывных технологий, развития отечественного бизнеса, проникновения российских компаний на международную арену и с учетом необходимости обеспечения роста качества жизни населения.

Реализация основной цели НТИ позволит создать новые рынки и сектора экономики, которые обеспечат 40–45% совокупного вклада в ВВП страны к 2035 году. Благодаря реализации НТИ российская экономка выйдет на траекторию высоких темпов развития: на пике результатов среднегодовые темпы роста составят 4% — причем непосредственно на НТИ придется не менее 1% прироста. Это обеспечит выход России на уровень душевого ВВП по паритету покупательной способности, соответствующий нынешнему уровню стран G7 — порядка 45 тыс. долл. на человека.

Основные задачи развития НТИ: определение приоритетных рынков НТИ; достижение лидерства Российской Федерации в подрывных технологиях; данная задача включает в себя вхождение российских компаний НТИ в группу ТОП 5–10 стран-лидеров в исследованиях и разработках, а также повышение доступности подрывных технологий для российских технологических предпринимателей и компаний; обеспечение синхронизации НТИ с государственной экономической, научно-технологической, промышленной и инновационной политиками; обеспечение проникновения продукции и услуг компаний НТИ на глобальные рынки; привлечение в сферу НТИ талантов.

Реализация Стратегии НТИ предусматривает три этапа реализации: подготовительный этап (2016–2020 годы), этап развертывания (2019–2024 годы), этап роста (2025–2035 годы).

Результатом реализации этапов станет формирование инфраструктуры рынков НТИ в Российской Федерации, а также достижение российскими компаниями значительной доли на мировых рынках НТИ.

Для реализации целей и задач Стратегии НТИ предусмотрена реализация восьми групп механизмов: механизмы определения и структурирования приоритетных рынков НТИ; механизмы поддержки развития подрывных технологий; механизмы привлечения талантов в НТИ; механизмы специализированных сервисов для участников НТИ; механизмы развития НТИ в субъектах Российской Федерации.

Стратегия НТИ предусматривает механизмы синхронизации со Стратегией научно-технологического развития до 2035 года, Стратегией инновационного развития до 2020 года, Стратегией национальной безопасности Российской Федерации до 2020 года и другими документами федерального уровня.

СТРАТЕГИЧЕСКИЙ ПЛАН развития Национальной технологической инициативы на долгосрочный период (до 2035 года)

1. Основные термины и определения

Национальная технологическая инициатива — долгосрочная межведомственная программа частно-государственного партнерства по содействию развитию новых перспективных рынков на базе высокотехнологичных решений, которые будут определять развитие мировой и российской экономики через 15–20 лет.

Форсайт (англ. Foresight — «взгляд в будущее») — инструмент формирования приоритетов и мобилизации большого количества участников для достижения качественно новых результатов в сфере науки и технологий, экономики, государства и общества.

Дорожная карта — наглядное представление пошагового сценария развития определенного объекта: отдельного продукта, класса продуктов, некоторой технологии, группы смежных технологий, бизнеса, компании, объединяющей несколько бизнес-единиц, целой отрасли, индустрии и даже плана достижения политических, социальных и научно-технических целей.

Инновационная инфраструктура — комплекс взаимосвязанных структур, обслуживающих и обеспечивающих реализацию инновационной деятельности.

Консорциум — форма реализации совместных технологических проектов на временной договорной основе, масштаб и сложность которых превышает ресурсные и технологические возможности каждого из участников проекта.

Сквозные технологии — технологии, направленные на радикальные изменения развития двух и более рынков, секторов экономики и социальной сферы.

2. Введение: статус «Стратегического плана развития национальной технологической инициативы на долгосрочный период»

Национальная технологическая инициатива (далее — НТИ) заявлена Президентом России в декабре 2014 года в послании Федеральному Собранию Российской Федерации (п.п. 29 п. 1 «Перечня поручений по реализации Послания Президента Федеральному Собранию 4 декабря 2014 года»; п. 1 «Перечня поручений по итогам заседания Совета по науке и образованию 8 декабря 2014 года»). НТИ включает в себя комплекс проектов и программ, направленных на то, чтобы Россия приняла масштабное участие в формировании новых глобальных рынков, имеющих значительные перспективы роста и обеспечивающих потребности массового потребителя, а российские компании получили в этих рынках значимую долю. Отличие НТИ от других поддерживаемых государством планов и программ заключается в том, что НТИ изначально строится как широкое коалиционное действие, предполагающее формирование проектных групп из представителей государства, науки, образования, бизнеса и общества.

Организация разработки и реализация инициативы поручены Правительству Российской Федерации совместно с АНО «Агентство стратегических инициатив по продвижению новых проектов» (далее — АСИ), Российской академией наук, ведущими университетами и объединениями предпринимателей. Порядок реализации НТИ определяется постановлением Правительства России от 18 апреля 2016 года №317 «О реализации Национальной технологической инициативы».

Настоящий «Стратегический план национальной технологической инициативы на долгосрочный период (до 2035 года)» (далее — Стратегический план) подготовлен АНО «АСИ» в соответствии с п. 7 постановления Правительства России от 18 апреля 2016 года №317. Данный план закрепляет цели, задачи, принципы НТИ, а также определяет основные требования к проектам и программам НТИ, основные механизмы, этапы ее реализации и ключевые целевые результаты.

3. Описание исходных условий, определяющих необходимость принятия Стратегического плана

Национальная технологическая инициатива реализуется в ситуации развертывания в мире новой технологической революции. Взрывное развитие и распространение новых технологий, их проникновение во все сферы человеческой деятельности приводят в настоящее время к быстрым и глубоким изменениям на глобальных рынках, в структуре и характере современного промышленного производства, экономики и социальной сферы. Реализация настоящего Стратегического плана в координации с действием «Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации до 2035 года» на долгосрочную перспективу, «Стратегией инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года», а также иными государственными документами стратегического планирования, посвященными вопросам инновационно-технологического развития России, призвана обеспечить готовность общества и государства к новым экономическим и социальным реалиям, создаваемым текущей технологической революцией.

Национальная технологическая инициатива должна учитывать целый комплекс обстоятельств и тенденций социально-экономического развития России и мира:

1. Долгосрочный значительный спад цен на сырьевые товары на мировых рынках

Происходит завершение «третьего сырьевого суперцикла», длящегося с начала 2000-х годов. В течение следующих 10–15 лет прогнозируется низкий уровень цен на сырьевые товары — уже сейчас они ниже своих пиковых значений 2000-х годов. В связи с этим для России возрастает актуальность перехода от энергосырьевой к инновационно-технологической модели развития за счет новых научных и инженерных знаний, передовых технологий и компетенций. Традиционные сектора экономики не смогут обеспечить рост, который требуется для устойчивого социально-экономического развития России, т. е. выше 4% ВВП в год.

2. Взрывной рост новых рынков в результате текущей промышленной революции

В течение ближайших 10–20 лет характеристикой новых рынков станут товары и услуги, обладающие ранее недостижимыми качествами и характеристиками, включая интеллектуальность, мобильность, соответствие индивидуальным требованиям потребителя (высокая кастомизация), высокая функциональная эффективность, экологичность и ресурсоэффективность.

Рынки обретают архитектуру модульных платформ, что ведет к росту многообразия форм кооперации участников рынка, включая держателей платформ, поставщиков модулей и потребителей, трансформации институциональной среды и нормативно-правовой основы функционирования рынков, утрате конкурентоспособности и эффективности традиционных цепочек создания стоимости.

В период 2020–2030 годов развитие науки и технологий в мире приведет к глубокой оптимизации существующих секторов экономики и к формированию целого комплекса новых отраслей, претендующих на ключевое положение в экономике и обслуживающих новые рынки. Среди них: обеспечение оборудованием и материалами неуглеродной энергетики; биотехнологические производства; «зеленая» химия; производство интеллектуального оборудования и технологических систем как гибких средств производства; микроэлектроника следующего поколения и необходимая для нее элементная база (квантовые коммуникации, фотоэлектроника, нейроморфные элементы и тому подобное) и другое. Рынки приобретают сервисный характер, добавленная стоимость на производственных рынках смещается в сторону услуг, связанных в большей степени с обслуживанием и эксплуатацией изделия, нежели чем с продажей самого изделия. Производственная специализация России, а также ее специализация в научных исследованиях и инновационно-технологических разработках соответствует профилю индустриально развитых стран в 1970–1990-е годы.

3. Основанием взрывного роста новых рынков выступают подрывные технологии в производственной, энергетической, коммуникационной и других сферах, включая бурное внедрение новых знаний в области как неживой, так и живой природы и появление нового типа машин и передовых производственных технологий.

В настоящей Стратегии в рамках подрывных технологий в зависимости от их роли в трансформации рынков также различаются радикальные и сквозные технологии.

Подрывные технологии революционизируют экономику, социальную сферу и управление и включают: тотальный компьютерный инжиниринг всех технологических процессов, их цифровизацию и интеллектуализацию; наступление проектируемых (цифровых) материалов, точность конструкций из которых достигла молекулярного, атомарного и даже субатомарного уровня; формирование интегрированных самообучаемых человеко-машинных систем, универсальной инфраструктурой взаимодействия между частями которых выступает всеобщий интернет («Интернет вещей», индустриальный интернет и тому подобное).

4. Выход на рынок компаний — поставщиков передовых товаров и услуг, а также разработчиков прорывных и подрывных технологий.

Ускорение технологического развития в условиях разворачивания новой технологической революции способствовало формированию класса компаний, которые выводят на рынок технологии, а также созданные на их основе продукцию и услуги, которые радикально изменяют сложившиеся условия конкуренции, формируют новые тренды развития потребления и спроса, трансформируют корпоративную структуру рынка.

5. Рост скорости развертывания процессов революционных изменений на рынках и в социальной сфере.

Страны, догоняющие новую промышленную революцию, вынуждены не только создавать институциональные условия, которые позволяют компаниям-резидентам выходить на новые рынки, но создавать одновременно сами рынки, потребителей и поставщиков. Это включает в себя: формирование спроса на инновационные продукты, в том числе за счет установления новых стандартов и технологических регламентов; стимулирование НИОКР в сфере подрывных технологий; подготовку кадров для новых видов деятельности и привлечение талантов в новые компании; стимулирование создания компаний, выступающих держателями платформ («платформерами»), которые создают новые рынки и обеспечивают формирование их новой архитектуры.

6. Происходит трансформация глобальной экономической географии.

Неравномерное развитие подрывных технологий приводит к формированию новой системы географических центров, в том числе вокруг ведущих предпринимательских университетов, собирающих исследователей и разработчиков подрывных технологий, а также создателей и потребителей передовых продуктов и услуг.

Рост конкуренции для российских регионов со стороны новых центров подрывных технологий будет расти. В настоящий момент времени российские территории практически не представлены (кроме Москвы) в глобальных рейтингах инновационных регионов. Исследовательские центры и университеты лишены внедренческой инфраструктуры и функционала, поэтому далеки от лидирующих позиций в международных рейтингах конкурентоспособности инновационных исследовательских центров и университетов. Тем не менее Россия вынуждена конкурировать за включение национальных центров в прорывные направления развития технологий и высокотехнологичных рынков, поскольку конкуренция в процессинге перестает быть возможной ввиду выхода на рынок большой численности низкооплачиваемого населения развивающихся стран Юго-Восточной Азии и других частей света.

7. Прямой перенос зарубежных практик государственного управления в Российскую Федерацию все больше сталкивается с трудностями реализации в тех случаях, когда он не адаптирован к российским условиям. В связи с этим формируется запрос на качественное совмещение лучшего иностранного и российского опыта государственного управления.

Россия обладает исторически сложившимися общими социокультурными особенностями развития. Часть из них могут способствовать развитию институтов и механизмов инновационного развития, другая часть — могут их блокировать. Стратегия НТИ учитывает и опирается на национальные черты инновационной деятельности, связанные с особенностями организации профессиональной деятельности, организации производственных и связанных с ними социальных связей. Это выгодно отличает НТИ от ранее предпринятых инициатив, которые были направлены на прямое копирование иностранного опыта или на попытку игнорирования его лучших примеров.

8. Трансформация рынков интеллектуального права. Рост скорости развития технологий, включая темпы их выведения на рынок, привел к сжатию инновационного цикла во всех передовых секторах экономики.

Сроки патентования результатов исследовательской деятельности входят в прямое противоречие с востребованной на рынке скоростью их внедрения. Ведущие страны мира, а также участники рынка высокотехнологичной продукции и услуг стали пересматривать модели защиты и обращения интеллектуального права. Российские компании, а также университеты, субъекты РФ и другие участники НТИ должны выработать новые подходы к работе с защитой интеллектуальной собственности: от более плотного вовлечения ученых в патентную экспертизу до пересмотра моделей встраивания в глобальные рынки высоких технологий.

Национальная технологическая инициатива должна мобилизовать предпринимательские и инженерные таланты, чтобы сформировать совокупность прорывных проектов и программ, которые обеспечат достижения страной лидерства на новых глобальных рынках. В том числе через поддержку высокотехнологичных компаний, привлечения и развития молодых технологических талантов, введения системы эффективных сервисов содействия бизнесу, обеспечения комфортных условий и первичного спроса для создания и защиты новых технологий, а также посредством создания комфортных институциональных условий ведения бизнеса на рынках НТИ.

4. Цели и задачи НТИ

Цель НТИ, фиксируемая в настоящем Стратегическом плане, — обеспечение прорыва в экономическом развитии страны (выход уровень темпов роста ВВП 4% и выше) путем создания к 2035 году новых рынков товаров и услуг, которые придут на смену значительному числу существующих и станут значимой частью экономики страны (далее — рынки НТИ).

НТИ в достижении данной цели представляет собой партнерство государства, выступающего в качестве регулятора, инвестора и заказчика поставок товаров и услуг для государственных нужд; технологических предпринимателей, разрабатывающих подрывные технологии и выполняющих функции проектировщика и владельца передовых технологий; и производств, исследователей и разработчиков, создающих и внедряющих революционное знание и радикально новые технологические решения; а также общества — ключевого заказчика всех этих новаций и их потребителя.

ЗАДАЧИ НТИ

1. Определение приоритетных рынков НТИ.

Данная задача предусматривает разработку и внедрение механизма приоретизации проектов для включения в НТИ, а также создание формирующих эти рынки эффективных партнерств технологических предпринимателей, государства, исследователей и разработчиков, а также общества как ключевого заказчика и потребителя инноваций. К 2035 году рынки и производства НТИ должны обеспечить вклад в объеме 40–45% в ВВП Российской Федерации.

2. Достижение лидерства Российской Федерации в подрывных технологиях.

Данная задача включает в себя вхождение российских компаний НТИ в группу ТОП 5–10 стран-лидеров в исследованиях и разработках, а также повышение доступности подрывных технологий для российских технологических предпринимателей и компаний.

3. Обеспечение синхронизации НТИ с государственной экономической, научно-технологической, промышленной и инновационной политиками.

НТИ рассматривается как один из механизмов реализации государственной технологической и инновационной политики. В связи с этим Стратегия развития НТИ должна быть взаимно увязана с документами федерального уровня, оказывающими влияние на развитие технологий и инноваций в стране. Среди них: Стратегия инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года, Стратегия научно-технологического развития Российской Федерации на период до 2035 года. Указанные документы и Стратегия развития НТИ не противоречат друг другу, а взаимно дополняют друг друга.

Стратегия развития НТИ также обеспечивает реализацию положения Стратегии национальной безопасности Российской Федерации до 2020 года, в том числе в части стимулирования и поддержки развития рынка инноваций, наукоемкой продукции и продукции с высокой добавочной стоимостью, развития перспективных технологий общего, двойного и специального назначения.

Национальная технологическая инициатива обеспечивает реализацию положений Концепции долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации до 2020 года, в том числе в части реализации направлений перехода к инновационному социально ориентированному типу экономического развития.

4. Обеспечение первичного спроса на продукцию и услуги компаний НТИ (технологий, товаров, услуг) и поддержка их проникновения на глобальные рынки с занятием на них российскими компаниями существенной доли.

В части реализации данной задачи НТИ создает особенные условия для развития российских производителей товаров и услуг на международных рынках.

5. Привлечение в сферу НТИ талантов.

Это включает в себя привлечение мобильных и мотивированных кадров, обладающих необходимыми компетенциями и стремящихся к самореализации с пользой для страны. Ключевое значение имеет раннее вовлечение российской молодежи в научное и инновационно-технологическое творчество. В центре внимания системы управления талантами стратегии НТИ должны находиться молодые люди в возрасте 12–16 лет.

Задачи НТИ реализуются в рамках отдельных направлений Национальной технологической инициативы, направленных на формирование новых передовых рынков, создание широких коалиций НТИ, а потому выступающими в качестве сетей — «нетов».

5. Эффекты реализации НТИ

В течение ближайших 10 лет НТИ должна задать импульс и сформировать основные подходы, ценности, пилотные проекты и истории успеха, с опорой на которые государство, общество и бизнес выстроят систему управления изменениями, обеспечивающую достижение образа будущего к 2035 году.

В реализации НТИ выделяются следующие этапы и эффекты от их реализации (также см. раздел «Показатели реализации Стратегического плана НТИ»):

1. Подготовительный этап — 2016–2018 годы. Определение приоритетных рынков и направлений НТИ, формирование системы управления национальной технологической инициативой, создание системы сервисов НТИ с необходимой для этого инфраструктурой, создание потока защищенной интеллектуальной собственности с потенциалом капитализации на международных рынках НТИ, создание общероссийского молодежного движения технологических лидеров и талантов НТИ, разработка плана действий на 2019–2024 годы, реализация экспериментальных проектов и утверждение комплекса университетов и университетских кластеров НТИ, а также регионов (территорий) НТИ.

2. Этап развертывания — 2019–2024 годы.

Коррекция государственных политик в интересах НТИ (инновационной, научной, образовательной, международной, региональной, по изменению общественной среды), масштабирование отработанных в подготовительный период в экспериментальном режиме проектов и программ НТИ, возникновение сотен стартапов и десятков средних фирм на рынках НТИ, получение первых системных результатов проектов и программ.

3. Этап роста — 2025–2035 годы.

Получение системных экономических результатов, по всем рынкам НТИ. Успешная реализация стратегии НТИ сможет в первые 10 лет сформировать условия, при которых к 2035 году по накопленным макропоказателям высокотехнологичный бизнес РФ будет составлять половину российской экономики, что обеспечит присутствие РФ в числе 10 крупнейших технологических держав (обладание патентами в сфере передовых технологий; научное лидерство в исследованиях по тематике НТИ; появление более 10 российских технологических компаний-лидеров в своих сегментах мирового рынка; около 50 быстрорастущих технологических компаний-лидеров на внутреннем рынке; около 500 быстрорастущих малых и средних технологических компаний с потенциалом лидерства на национальном и международном рынках и высокой долей экспорта в выручке; несколько десятков тысяч технологических компаний, находящихся на ранних стадиях развития, с потенциалом быстрого роста и глобальными амбициями). Количество высокопрофессиональных специалистов, занятых на новых рынках, составит более 10 млн человек.

6. Принципы НТИ

Стратегический план должен реализовывать следующие принципы НТИ, выступающие руководящими идеями и концепциями для вовлекаемых технологических лидеров и талантов, реализующих проекты и программы НТИ, а также отражающие фундаментальные ценности, лежащие в основании Национальной технологической инициативы, вокруг которых и формируется сообщество НТИ:

1. Сетевая организация НТИ как целевая архитектура рынка НТИ, так и способ формирования широких коалиций, реализующих отдельные направления НТИ. Приоритетные направления НТИ в этом отношении выступают формированием сетей и сами, по сути, являются таковыми — «нетами».

2. Использование «матрицы НТИ» в качестве схемы / модели сборки проектов и программ НТИ. Основными элементами, которые должны быть выделены в рамках данных проектов и программ, согласно «матрице НТИ» являются: приоритетные рынки, подрывные технологии, таланты (образование) и сервисы (как инфраструктуры поддержки проектов и программ, существующие в обществе и государстве).

3. Ставка на подрывные технологии как способ достижения исключительной производительности, скорости и качества производственно-технологических процессов и систем, а также основания для смены архитектуры рынков, переходу их к платформенной организации, основанной на тотальной цифровизации данных процессов и систем, их интеллектуализации. Названная ставка на подрывные технологии, экономическую эффективность которых трудно оценить, обусловливает поддержку в рамках НТИ в первую очередь поисковых исследований, а также экспериментальных и высокорискованных проектов, направленных на смену принятой научной и технологической парадигмы.

4. Комплексность стратегии НТИ как совокупности проектов и программ, направленных на быстрое формирование новых рынков в целом: разработку технологий и создание революционных продуктов; формирование спроса на инновационные продукты; изменение нормативной базы соответствующих рынков; быстрое формирование новых компаний, профессий и компетенций.

5. «Люди, а не структуры»: формирование НТИ как широкого коалиционного действия представителей государства, малый и средний бизнес и технологических предпринимателей, исследователей и разработчиков, представителей ключевых групп потребителей и профессиональных сообществ, крупных деловых объединений страны.

6. Стремление к лидерству на новых глобальных высокотехнологичных рынках, борьба за которые развернется на горизонте ближайших 20 лет в процессе раскрытия потенциала новой технологической революции.

7. Ставка на компании, университеты, регионы и проектные группы, отдельных профессионалов — обладателей «гена НТИ» как способности к созданию новых технологических и управленческих решений и их успешному масштабированию, способности отвечать на глобальные технологические вызовы.

8. Формирование коалиций НТИ на базе общего видения будущего, совместно формируемого участниками коалиций в ходе форсайт-процедур.

9. Широкая международная кооперация российских компаний, исследователей и разработчиков в рамках приоритетных направлений НТИ с мировыми инновационно-технологическими и рыночными лидерами.

10. Конкурсность или адресность поддержки проектов и программ НТИ.

11. Доступность сервисов НТИ для ее участников.

12. Максимальное использование конкурентных преимуществ России, связанных с разнообразием культур, обычаев, территорий и творческого потенциала населения.

7. Приоритетные рынки и направления («неты») НТИ

Выбор рынков НТИ осуществляется в случае выполнения всех следующих критериев одновременно.

1. Рынок к 2035 году достигнет объема более 100 млрд долларов в год.

2. На текущий момент рынка либо нет, либо на нем отсутствуют общепринятые / устоявшиеся технологические стандарты.

3. Рынок ориентирован преимущественно на потребности людей как конечных потребителей (приоритет B2C над B2В).

4. Рынок будет представлять собой сеть, в которой посредники заменяются на управляющее программное обеспечение.

5. Рынок важен для РФ с точки зрения обеспечения базовых потребностей и безопасности.

6. В РФ есть условия для достижения конкурентных преимуществ и занятия значимой доли рынка.

7. В РФ сформировалась группа технологических предпринимателей, имеющих амбициозные планы по созданию компаний — лидеров на данном высокотехнологичном новом рынке, готовая к коалиционному действию с государством, исследователями и разработчиками, а также прошедших процедуры формирования общего видения будущего (форсайта).

В качестве приоритетных рынков НТИ, на базе которых широкими частно-государственными коалициями заявлены отдельные инициативы («неты»), в настоящий момент выступают следующие: Автонет, Нейронет, Энерджинет, Аэронет, Хелснет, Финнет, Маринет, Фуднет, Сейфнет (см. таблицу 1).

Перечень приоритетных рынков и направлений НТИ нельзя считать закрытым. Он будет меняться по мере развития НТИ. Перспективными рынками-кандидатами являются, в частности, рынки строительства, образования, социальных услуг и прочее.

8. Механизмы реализации

Стратегии НТИ

Реализация традиционных механизмов научно-технологической и инновационной политики не способно обеспечить достижение основной цели НТИ, поскольку они направлены на решение текущих проблем развития экономики и общества. НТИ направлена на формирование рынков на период до 2035 года, соответственно, нужны другие механизмы.

В связи с этим необходимо сформировать специальные механизмы реализации цели и задач НТИ в соответствии с организацией «матрицы НТИ». Такими механизмами являются инструменты поддержки и мобилизации технологических лидеров и талантов, нацеленных на продвижение проектов и программ, объединяющиеся в отдельные «неты».

8.1. Механизмы определения, структурирования и развития приоритетных рынков НТИ

Развитие НТИ направлено на формирование новых рынков, что включает в себя не только создание благоприятной институциональной среды на национальном уровне и в сотрудничестве со странами-партнерами, но и внедрение специальных правовых режимов, которые позволяют в экспериментальном режиме и без нарушения законодательства проводить эксперименты в нормативно-правовой сфере.

1. Регулярный технологический форсайт для уточнения направлений развития НТИ и коррекции планов дорожных карт.

2. Разработка стандартов, способствующих становлению в Российской Федерации рынков НТИ.

3. Программа изменения имиджа России как высокотехнологичной державы, включая поддержку инициатив компаний НТИ по созданию зонтичных брендов, изменению отношения потребителей к российской продукции, включению компаний НТИ в ведущие государственные, наднациональные и корпоративные международные консорциумы по развитию новых технологий.

4. Институционализация работы с рынками НТИ, включая разработку методик определения приоритетных проектов НТИ, регламентацию деятельности рабочих групп НТИ и др.

5. Развитие продуктов / сервисов НТИ и «зон пилотирования» (тестовых полигонов НТИ) для тестирования, демонстрации, верификации и сертификации продуктов / сервисов НТИ в целях отработки перспективных сценариев их применения и формирования проектов нормативных документов, регламентирующих их применение. Совершенствование сопутствующей нормативной правовой базы.

6. Формирование и синхронизация правил и стандартов развития рынков на международном уровне, в том числе в кооперации со странами-партнерами в рамках ЕврАзЭС, ШОС, БРИКС и др.

7. Создание особых институциональных условий для компаний НТИ каждого из рынков НТИ, развитие судебного и таможенного законодательства.

8. Содействие доступности кредитных ресурсов для компаний НТИ на условиях, соответствующих лучшим мировым практикам.

9. Меры налогового стимулирования компаний НТИ и создания необходимых нормативных и правовых условий, которые в рамках действующего российского законодательства обеспечивают преодоление компаниями НТИ барьеров для внедрения подрывных технологий и выхода на международные рынки.

10. Формирование программ закупки товаров, работ и услуг для государственных нужд, созданных в рамках реализации проектов и программ НТИ. Внесение изменений в государственную контрактную систему в части учета и требований к организации закупочной деятельности государства, направленной на получение системных эффектов по формированию рынков НТИ в Российской Федерации.

8.2. Механизмы поддержки развития подрывных технологий

НТИ должна обеспечить первоочередную поддержку тех технологических решений, которые позволят российским компаниям путем реализации радикальных изменений в производстве товаров и предоставлении услуг достичь лидирующих позиций на новых формирующихся высокотехнологичных рынках.

1. Формирование и регулярное обновление перечня «сквозных технологий НТИ», значимых для нескольких или всех рынков НТИ и являющихся прорывными / подрывными и обеспечивающих выпуск товаров и услуг для рынков НТИ.

2. Поддержка создания и функционирования центров компетенций в сквозных технологиях, ориентированных на развитие и обеспечение доступности последних для российских компаний и созданных для продвижения данных центров стратегических исследовательских консорциумов. Особым форматом центров компетенций выступают тестовые полигоны, используемые консорциумом заинтересованных лиц в целях тестирования готовности и совместимости подрывных, в том числе «сквозных» технологий, значимых для НТИ.

3. Формирование ресурсной базы развития сквозных технологий НТИ путем выделения соответствующей тематики в программах финансирования исследований и разработок научных фондов, программах государственных заданий для вузов и иных исследовательских организаций.

4. Внесение изменений в нормативную базу для снижения и перераспределения рисков между государством, бизнесом и наукой, возникающих в ходе реализации исследований и разработок. Закрепление юридических норм и практик «прощения ошибок» при реализации проектов исследований и разработок, выполняемых за счет бюджетных средств, изменения нормативных практик в области внепатентной защиты технологий, развития системы защиты от недружественных поглощений быстро растущих технологических компаний.

5. Разработка нормативной базы и организационных процессов, ускоряющих и облегчающих экспертизу и принятие решений в области развития новых технологий, а также позволяющих повысить гибкость планирования и обеспечить контроль реализации исследовательских проектов по достигнутому результату.

6. Привлечение частного бизнеса (в том числе передовых технологических компаний) к формированию «опережающих стандартов», совершенствованию системы оценки деятельности исследовательских организаций и государственных ведомств, поддерживающих технологическое развитие.

7. Формирование специальных доступных баз передовых материалов, элементной базы, промышленных компонентов, сервисов и их аналогов в форме открытых программных платформ, обеспечивающих развитие и распространение значимых для НТИ технологий.

Поддержка развития сквозных технологий НТИ и рынков НТИ в виде конкурсов (в формате X-Prize).

8.3. Механизмы привлечения талантов в НТИ, развития

НТИ направлена на создание привлекательных условий в стране для талантов, ориентированных на поиск и развитие прорывных / подрывных технологий российскими компаниями и трансформацию с их помощью глобальных рынков, а также улучшение качества социального развития страны.

1. Программы поддержки микроинституциональной среды НТИ: условий для проращивания и продвижения талантов (кружки, университеты, олимпиады, наставничество и пр.); механизмов селекции и коммерциализации новых идей и проектов, сформированных людьми с «геном НТИ» (конкурсы); набора различных инструментов обеспечения автономности инновационных групп («виртуализация» групп, «зоны особого благоприятствования»). Развитие системы предоставления микрогрантов, используемых для апробации идей и создания прототипов, технологическим кружкам.

2. Программы формирования самостоятельных, саморазвивающихся и расширяющихся сообществ, объединенных близкими НТИ ценностями и деятельностью, поддержки форсайт-движения с массовыми доступными форматами проектирования общего будущего.

3. Институт наставничества, способный к взаимодействию с «Талантами НТИ» в логике неформального менторства.

4. Программы популяризации новых технологий и технологического предпринимательства, а также истории развития российских технологий в масштабе страны, сфокусированные на популяризации людей / групп с ценностями НТИ.

5. Программы развития мейкерского движения.

6. Университеты НТИ: образовательные экспериментальные программы НТИ по новым специальностям для рынков НТИ; научно-внедренческие лаборатории по приоритетным технологическим направлениям НТИ; ориентированные на проекты и программы НТИ центры трансфера технологий; посевные и венчурные фонды; центры компетенций по технологиям, значимым для НТИ. Университеты НТИ должны стать субъектами инновационной экономики, добавив к традиционным образовательным и научным функциям активную внедренческую работу, объединив вокруг себя.

8.4. Механизмы специализированных сервисов для участников НТИ

НТИ направлена на развитие сервисной модели государственной поддержки компаний НТИ. Сервисы НТИ — это различные механизмы прямой и непрямой поддержки высокотехнологичных компаний НТИ со стороны государственных органов и институтов развития, а также иных, содействующих реализации цели задач НТИ организаций:

1. Формирование единого национального реестра компаний (организаций) — участников НТИ, имеющих право воспользоваться сервисами НТИ.

2. Консьерж-сервис как единая «точка входа» в систему сервисов НТИ.

3. Приоритизация поддержки институтами развития проектов, программ и компаний НТИ. Закрепление данного приоритета в документах стратегического планирования, а также документах, регламентирующих миссию и функции институтов развития.

4. Развитие частных грантовых и венчурных операторов, в том числе путем софинансирования FFF, создания отраслевых, университетских и корпоративных венчурных фондов.

5. Программа поддержки деятельности в сфере НТИ по защите и капитализации интеллектуальной собственности, акселераторов, технопарков и бизнес-инкубаторов, ориентированных на поддержку имеющих большой потенциал роста на национальном и глобальном рынке стартапов. Содействие формированию краудфандинговых платформ, привлекающих денежные средства для финансирования проектов и компаний (в том числе стартапов ранних стадий) НТИ.

6. Создание условий по поддержке пилотных проектов НТИ в режиме максимального благоприятствования в сфере совершенствования нормативно-правовой базы, оказания финансовой поддержки, содействия развитию деятельности на российском и международном рынках.

7. Специальные консалтинговые программы для компаний НТИ при их выходе на глобальные рынки.

a. Разработка и реализация программ поддержки компаний НТИ по экспорту продукции на международные рынки с участием Российского экспортного общества и других государственных организаций, министерств и ведомств.

b. Организация консультационной площадки по развитию рынков НТИ в рамках международных объединений, включая ЕАЭС, БРИКС, ШОС.

c. Содействие компаниям НТИ в участии в международных конференциях и форумах по направлениям развития рынков НТИ.

d. Содействие в сборе и актуализации данных о существующих отечественных и иностранных технологиях и компетенциях, востребованных компаниями НТИ, а также трансфер этих технологий для использования компаниями НТИ, в том числе в рамках установленных направлений деятельности Агентства по технологическому развитию.

8.5. Механизмы развития НТИ в субъектах Российской Федерации

1. Программы мер, обеспечивающие решение значимых социальных, экономических, экологических, инфраструктурных и иных проблем развития субъектов Российской Федерации за счет использования компетенций компаний НТИ.

2. Стратегии социально-экономического развития субъектов Российской Федерации в части выделения приоритетов реализации НТИ.

3. Включение университетов НТИ в стратегии социально-экономического развития и в государственные программы субъектов Российской Федерации.

4. Организация зон «пилотирования» (тестовых полигонов НТИ) в субъектах Российской Федерации.

5. Реализация политики управления талантами в субъектах Российской Федерации в целях развития НТИ.

6. Разработка механизмов отбора и поддержки проектов территориального развития в интересах НТИ.

7. Разработка механизмов отбора и поддержки проектов субъектов Российской Федерации по тиражированию «Точек кипения», а также иных мероприятий, обеспечивающих повышение качества взаимодействия государства, общества и бизнеса, включая встраивание инновационных территориальных и промышленных кластеров в программы НТИ.

8.6. Механизмы организации взаимодействия НТИ с общественной средой

1. Развитие новых форматов коммуникации технологического сектора с обществом, наукой и бизнесом.

2 Мониторинг социальных последствий развития НТИ, мониторинг отношения широких слоев общества к НТИ, технологической и инновационной политике государства в целом.

3. Реализация мероприятий, направленных на вовлечение граждан в развитие НТИ.

4. Программы популяризации направлений реализации НТИ, включая изучение истории русской науки и изобретательства, популяризацию новых технологий и технологического предпринимательства.

5. Программы популяризации новых технологий в среднем школьном и дошкольном образовании, направленные на развитие инновационного мышления, повышение изобретательской активности, обучение навыкам предпринимательства и стремлению к самореализации с пользой для страны.

6. Межрегиональные форумы по развитию, конференции поставщиков и иные специализированные общественные мероприятия, направленные на популяризацию НТИ среди граждан, а также на обсуждение вопросов развития общества под влиянием технологического развития.

9. Система управления НТИ и реализации Стратегического плана

Механизм управления НТИ в целом определен «Перечнем поручений по реализации Послания Президента Федеральному Собранию 4 декабря 2014 года» и постановлением Правительства России от 18 апреля 2016 года №317 «О реализации Национальной технологической инициативы». При определении выбора проектных и программных форм реализации НТИ могут быть использованы формы координации действий различных субъектов в рамках экономической, научно-технологической и образовательной политик, установленные решением президиума Совета по модернизации экономики и инновационному развитию при Президенте Российской Федерации (протокол от 16.09.2014 года №5).

10. Показатели реализации Стратегического плана НТИ

10.1. Количественные показатели реализации

Стратегического плана НТИ:

1. Добавленная стоимость, создаваемая в секторах, ориентированных на рынках НТИ, обеспечивает 40–45% вклада в ВВП и не менее 1 п.п. в темпах роста

ВВП к 2035 году.

2. Уровень экспорта продукции НТИ составит 75–

80 млрд долл. к 2035 году. Суммарный эффект от реализации НТИ для экспорта оценивается в 125–130 млрд долл. к 2035 году.

3. 10 российских компаний НТИ войдут в число лидеров мирового технологического развития.

4. Россия войдет в топ-10 мест рейтинга инновационных экономик мира (Global Innovation Index).

5. Положительное сальдо привлечения талантов в области науки, технологий и инноваций в Россию (привлечено не менее 10 000 талантов).

6. Не менее 5 университетов НТИ войдут к 2035 году в число 20 наиболее инновационных университетов в рамках международных рейтингов. Доля внебюджетных источников финансирования для Университетов НТИ превысит уровень 50–70% доходов данных вузов. На базе университетов НТИ должно быть создано минимум три научно-образовательных технологических кластера, занимающих ведущие позиции в международных рейтингах инновационных регионов.

10.2. Качественные показатели реализации

Стратегического плана НТИ:

1. Российские компании смогут при построении своих корпоративных стратегий учитывать длительный временной горизонт (10–20 лет) и более широкий социально-экономический контекст, обеспечиваемый видением будущих рынков.

2. Российское государство в рамках НТИ получит необходимую информацию о параметрах институциональных изменений, приближающих формирование перспективных рынков будущего и обеспечивающих значимое присутствие страны на них.

3. Российское общество в целом, благодаря в том числе и НТИ, должно повысить свою готовность к будущему, которое предстоит стране и миру в ближайшие 10–20 лет.

4. Российские компании смогут, координируя свои действия с государством и принимая деятельное участие в определении актуальных тем для перспективных НИР и НИОКР, получить доступ к результатам финансируемых государством исследований и разработок, сформулировать для них практические задания.

5. Исследователи смогут снизить барьер внедрения для своих разработок, привлекая отвечающих за их коммерциализацию представителей бизнеса к кооперации на самых ранних этапах развертывания НИР и НИОКР.

6. Российский бизнес, исследователи и разработчики получают возможность самостоятельно определять барьеры, препятствующие развитию новых перспективных рынков, созданию и распространению подрывных технологий. Определение данных барьеров может быть доведено до государства в качестве запроса на коррекцию его экономической, научной, технологической и образовательной политики.

1.3. Взгляд Дмитрия Белоусова

Результатом ускоренного развития новейших технологий станет существенное изменение структуры целого ряда рынков, причем отнюдь не только высокотехнологичных. Так, возникнет ряд новых рынков сетевых перевозок — авиационных, автомобильных, морских; при этом роль профессионального посредничества, ключевая на сегодняшний день, резко снизится — вплоть до «уберизации» и электронного управления системой перевозок.

Реализация Стратегии НТИ призвана способствовать позиционированию российских компаний на рынках НТИ.

Рынки НТИ — это формирующиеся рынки, на которых отсутствуют общепринятые технологические стандарты, и есть перспективы развития для российских компаний. Идентификация этих рынков проводилась в несколько этапов участниками НТИ и независимыми консультантами, которые исходили из следующих критериев:

• развитие рынка связано с новыми технологиями;

• в настоящее время рынка не существует или он находится в стадии формирования;

• на рынке отсутствуют общепринятые технологические стандарты;

• объем рынка в 2035 году достигнет не менее 100 млрд долл. США;

• существует критическая масса российских компаний, которые заинтересованы занять долю этого рынка и участвовать в формировании технологических стандартов.

• на сегодняшний день уже идентифицированы 8 таких рынков с ожидаемым к 2035 году общим объемом в 23,3 трлн долл. США (15% глобального ВВП):

• распределенные системы беспилотных летательных аппаратов (Аэронет);

• распределенная сеть управления автотранспортом без водителя (Автонет);

• интеллектуальная система управления морским транспортом и технологии освоения мирового океана (Маринет);

• средства человеко-машинных коммуникаций (Нейронет);

• персонализированные медицинские услуги и лекарственные средства (Хэлснет);

• производство и реализация питательных веществ и конечных видов пищевых продуктов, а также сопутствующих ИТ-решений (Фуднет);

• распределенная энергетика от personal power до smart grid, smart city (Энерджинет);

• новые персональные системы безопасности (Сейфнет).

АВТОНЕТ

Прогнозируется достижение полной автономности автомобильного транспорта к 2035 году. При этом выделяются следующие основные этапы формирования будущего рынка: внедрение помощников водителя (ADAS) к 2018 году; достижение частичной автономности к 2020 году; достижение высокой автономности к 2025 году; достижение полной автономности к 2035 году.

Возникнет масштабный рынок транспортных услуг на базе распределенной сети экологичных беспилотных транспортных средств, шеринговых, опенсорсных, производимых под заказ. К 2035 году он займет 20% от общего рынка перевозок.

АЭРОНЕТ

Возникнет новый глобальный сетевой рынок информационных, логистических и иных услуг, предоставляемых флотом беспилотных аппаратов, постоянно находящихся в воздухе и на низких космических орбитах.

Развитие беспилотных авиационных и космических систем приведет к росту распределенных систем безопасности полетов и обмена информацией. Повышение надежности защищенных сетевых коммуникаций обеспечит массовое безопасное использование беспилотных аппаратов, в том числе и в городских условиях. Над территорией Российской Федерации к 2035 году постоянно (в режиме «24 / 7 / 365») смогут находиться в воздухе не менее 100 000 беспилотных воздушных судов (БВС), объединенных в единую систему предоставления работ и услуг для удовлетворения различных, постоянно возрастающих потребностей экономики.

В результате реализации НТИ возникнут крупные отечественные компании, которые зададут отраслевые стандарты в своих сегментах.

МАРИНЕТ

В ближайшие 10–20 лет в морской отрасли сформируется рынок интеллектуальных систем управления морским транспортом и технологий освоения Мирового океана. На нем Россия займет лидерские позиции в таких областях, как:

• Цифровая навигация — ключевое изменение стандартов и самой модели функционирования отрасли, позволяющее напрямую обмениваться данными и взаимодействовать компьютерным системам судов, портов, судоходных компаний, регуляторов, логистических компаний, систем мониторинга и связи. Это своеобразная революция, обусловленная широким проникновением коммуникаций на борт, которая начинается сейчас и завершится в 30-е годы нашего столетия.

• Освоение ресурсов океана. Существующие задачи освоения ресурсов океана в Арктическом и Дальневосточном регионах выступят полигоном для создания не фрагментарных и единичных, но передовых тиражируемых технологических решений. Разработанные в России продукты, которые первоначально будут использовать страны БРИКС и развивающиеся страны, откроют России мировой рынок.

• Инновационное судостроение. Развитие новых технологий в морском транспорте, а также потребности в развитии инфраструктуры освоения Мирового океана обуславливают рост спроса на сложные специализированные суда — область, в которой российские центры судостроения успешно зарекомендовали себя. Отдельным сегментом инновационного судостроения являются безэкипажные суда, адаптированные к эксплуатации в рамках цифровой навигации и удаленного управления. Россия станет лидером в создании и эксплуатации безэкипажных судов.

НЕЙРОНЕТ

Следующая технологическая революция будет связана с нейротехнологиями и кардинальным увеличением производительности умственного труда за счет интеграции мозга человека и вычислительных машин. Стремительное развитие этого направления начнется после завершения картирования работы мозга. Взаимодействие будет осуществляться с помощью новых нейрокомпьютерных интерфейсов, в дополнение к традиционным методам, а сами компьютеры станут нейроморфными на основе гибридных цифро-аналоговых архитектур.

Прогнозируется появление социальных нейросетей и полноценного гибридного человеко-машинного интеллекта. Продукты и услуги, основанные на знаниях о мозге, охватят все аспекты жизни и расширят возможности человека.

Так, применение нейротехнологий в области образования позволит резко увеличить объем и скорость усвоения новых знаний, при этом развитие таких технологий, как нейрофитнес и модуляция памяти, приведет к возможности многократного усиления когнитивных способностей.

Уже в десятилетней перспективе ожидается появление эффективных таргетных биомаркеров и препаратов, позволяющих лечить различные возрастные деменции, включая болезнь Альцгеймера и болезнь Паркинсона, а через двадцать лет возможно открытие генных и клеточных технологий коррекции мозга.

ФУДНЕТ

Под воздействием роста требований потребителей и расширения возможностей производства высококачественной продукции на основе интеллектуализации, автоматизации и роботизации технологических процессов на всем протяжении цикла от производства до потребления будет сформирован интеллектуальный рынок питательных веществ и пищевых продуктов с индивидуальной логистикой.

ХЕЛСНЕТ

Развитие рынка персонализированных медицинских услуг и лекарственных средств, а также получение новых эффективных средств профилактики и лечения различных заболеваний приведет к значительному улучшению здоровья и качества жизни человека в России и в мире, а также обеспечит рост ожидаемой продолжительности жизни.

ЭНЕРДЖИНЕТ

Развитие энергетических рынков создаст условия для массового внедрения инновационных решений, которые будут способствовать существенному повышению эффективности российской энергетики и, как следствие, повышению конкурентоспособности российской экономики. Будет сформирована экосистема, в которой производители и потребители энергии будут беспрепятственно интегрироваться в общую инфраструктуру и обмениваться энергией. Россия войдет в число лидеров на рынке комплексных систем и сервисов интеллектуальной энергетики.

СЕЙФНЕТ

Развитие в России рынка безопасных и защищенных компьютерных технологий, решений в области передачи данных, безопасности информационных и киберфизических систем обеспечит стране высокий уровень национальной технологической безопасности, а также достижение российскими компаниями значимой доли мирового рынка безопасности.

ФИННЕТ

Рынок децентрализованных финансовых систем, основанный на технологии блокчейн, приведет к радикальному изменению банковской системы, либерализации рынка, повышению эффективности государственного управления. Российские компании займут лидирующие позиции на рынке платежей, инфраструктурных услуг и E-Residency.

1.4. Внутренний взгляд АСИ

Развитие технологий для рынков НТИ Технологические тренды занимают центральное место в числе глобальных трендов, определяя направления и характер трансформации мировой экономики.

Растет сама скорость появления и внедрения новых технологий за счет роста числа и конкуренции научно-исследовательских центров. При этом уже сейчас многие ведущие технологические разработчики делают ставку на open source как способ дальнейшего стимулирования научно-технического прогресса, раскрывая информацию о своих алгоритмах, но защищая их при этом от неавторизованного коммерческого использования. Постоянно увеличивается информационный поток, что повышает точность анализа и позволяет перейти от модели реагирования на события к модели их прогнозирования. Технологии «Интернета вещей» и «промышленного интернета вещей», обработки «больших данных», дополненной реальности, «облачные» и «туманные» компьютерные технологии ускоряют процесс виртуализации с размытием границ между реальным и цифровым миром, устраняют ненужных посредников, а также сокращают транзакционные издержки. Развитие робототехники, мехатроники и искусственного интеллекта, аддитивных технологий и новых материалов приводит к росту распределенности производств. Технологии направленного воздействия на свойства биологических объектов и индивидуальной диагностики, энергетическая автономизация физических объектов существенно повышают качество жизни населения и меняют паттерны потребительского поведения.

Целевой образ системы развития, внедрения и коммерциализации технологий предусматривает появление в России к 2035 году гибкой и мобильной системы финансовой, регуляторной и организационной поддержки развития технологий, обеспечивающей технологический суверенитет России (при необходимости — эффективный трансфер передовых зарубежных технологий), лидерство российских компаний на рынках НТИ, рациональный баланс разработки актуальных и перспективных технологий и тесную связку прикладных и фундаментальных разработок. Крупный и средний частный бизнес принимает активное участие в формировании технического задания на разработку технологий и масштабно инвестирует в исследования и разработки; финансирование разработок с высокой коммерческой ценностью осуществляется также с привлечением накоплений физических лиц. Функционирует распределенная сеть испытательных и сертификационных центров, встроенных в мировую систему гарантий безопасности и качества технологических решений, а все технологические результаты российских исследовательских групп патентуются. Россия входит в топ–5 мирового рейтинга по количеству профессионалов, занимающихся исследованиями и разработками, в расчете на миллион населения страны, согласно The Bloomberg Innovation Index, а также в топ–10 мест мирового рейтинга Global Innovation Index (INSEAD).

Достижение целевого образа системы развития, внедрения и коммерциализации технологий требует следующих решений.

Решение 1.

Ставка на развитие сквозных технологий

Определить приоритетом программ финансирования сквозные технологии НТИ — технологии, имеющие ключевое значение для развития 3 и более перспективных рынков НТИ. При этом необходимо продумать пути решения следующих задач для поддержки развития сквозных технологий:

• запуск прорывных «революционных» проектов по сквозному технологическому направлению (в дополнение к проектам отдельных рынков НТИ) для преодоления технологических барьеров;

• экспертиза технологической составляющей и обсуждение совместного применения различными рынками НТИ сквозных технологий (с привлечением лучших специалистов страны для оценки перспектив и рисков совместной разработки необходимых технологий, мониторинга передовых отечественных и зарубежных достижений);

• координация запуска и реализации близких по своим целям и содержанию проектов по развитию технологий в интересах нескольких рынков НТИ (например, проекта по созданию единой операционной системы для беспилотных автомобилей и летательных аппаратов);

• трансфер зарубежных технологий (при необходимости);

• преодоление законодательных барьеров и невосприимчивости (негативной реакции) общества, препятствующих распространению новых технологий;

• запуск образовательных программ и иные вопросы кадрового обеспечения разработки сквозных технологий.

Ускорение и повышение эффективности экспертизы и принятия решений

Для усиления конкурентных позиций на глобальных рынках повысить скорость и качество экспертизы, принятия решений по вопросам технологического развития, что требует:

• совершенствования законодательного регулирования исследований и разработок для обеспечения большей гибкости планирования и контроля результатов;

• признания за заказчиком работ по развитию технологии права оценивать скорость и качество технологической экспертизы;

• разработки и внедрения специализированных самообучающихся систем для проведения технологических экспертиз;

• повышения прозрачности взаимодействия и уровня доверия между держателем ресурсов (инвестором) и разработчиком технологий.

Решение 3.

Снижение рисков в экономике высоких технологий

Для успешной реализации сложных технологических проектов обеспечить снижение рисков в экономике высоких технологий через:

• изменение подходов к государственному финансированию науки — пересмотр существующей практики установления в исследовательских контрактах обязательности строгого соответствия результатов исследований техническому заданию, как обусловливающей формализацию итогов работы и нередко сокрытие дополнительных результатов;

• расширение ресурсной базы финансирования технологических разработок посредством поддержки развития формата crowd funding, а также налогового и иного стимулирования развития новых инструментов финансирования исследований;

• совершенствование нормативной базы и правоприменения в области внепатентной охраны технологий, защиты от недружественных поглощений быстро растущих технологических компаний, а также регулирования рынка лицензий.

Решение 4.

Прикладные задачи для фундаментальной и поисковой науки

Обеспечить первичный поток научно-технических идей как условие построения успешной высокотехнологичной экономики. Источником таких идей должны стать фундаментальные, поисковые и прикладные исследования, учитывающие необходимость решения акт уальных задач социально-экономического развития. При этом качество фундаментальных исследований должно оцениваться через признание результатов глобальным научным сообществом (например, посредством индекса Хирша), а качество поисковых и прикладных исследований — посредством международного патентования (в том числе в соответствии с Договором о патентной кооперации (PCT)).

Приоритетными научно-технологическими направлениями, которые оказывают наиболее существенное влияние на развитие рынков НТИ, на настоящий момент определены следующие:

• большие данные;

• искусственный интеллект;

• системы распределенного реестра;

• квантовые технологии;

• новые и портативные источники энергии;

• новые производственные технологии;

• сенсорика и компоненты робототехники;

• технологии беспроводной связи;

• технологии управления свойствами биологических объектов;

• нейротехнологии, технологии виртуальной и дополненной реальностей.

Формирование в России научно-технологического задела по выделенным группам технологий позволит создать глобально конкурентоспособные высокотехнологичные продукты и сервисы. Одновременно фокус исследовательской деятельности отечественных университетов и научных институтов на технологических направлениях НТИ позволит им быть востребованными на горизонте ближайших 20 лет со стороны отечественных высокотехнологичных компаний.

Глава 2. Начало организационного проектирования

2.1. НТРГ — основа организационного проекта развития сквозных технологий

СКВОЗНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ НТИ

Состав и ключевые задачи Рабочей группы по запуску ТРГ

Состав рабочей группы: Песков Д. Н., Повалко А. Б., Ковнир Е. В., Хлунов А. В., Алдошин С. М.; Пономарев А. К., Булавин П. В.; Кузнецов Е. Б.; Белов В. М.; Теплов О. В.; Секиринский Д. С.; Шадрин А. Е.; Княгинин В. Н.

Задачи рабочей группы по запуску технологических РГ

1. Уточнение списка технологических направлений / ТРГ.

2. Формирование внутреннего наполнения / разбивки технологических направлений.

3. Согласование плана запуска ТРГ.

4. Формирование состава групп:

• подбор лидеров ТРГ и их утверждение (поэтапно);

• формирование критериев отбора членов ТРГ (цитируемость и авторитет, участие в научных коллаборациях, масштаб бизнеса, активность и готовность уделять время работе в ТРГ и так далее);

• утверждение списков членов ТРГ (поэтапно).

5. Рассмотрение планов деятельности ТРГ и концепций ТДК.

6. Рассмотрение итоговых ТДК для вынесения на МРГ.

7. Рассмотрение концепции создания информационной системы.

8. Рассмотрение ключевых вопросов создания инфраструктуры.

Плановый период деятельности — до конца 2016 года

План первоочередных мероприятий

Организационный центр:

• утверждение целевой модели (РГТР ЭС);

• собрание организационного штаба;

• согласование концепции с блоком развития науки;

• запуск орг. поддержки штаба (АСИ + МОН, ПО + РВК).

Апрель 2016 года

Запуск ТРГ:

• формирование набора приоритетов и заказа на

исследования (форсайт-сессии);

• формирование перспективного плана мероприятий ТРГ (выработка и приемка результатов);

• дизайн орг. площадок, конкурсные документы (сети, хабы и сервисные центры, см. сл. 15–16);

• коррекция мандатов институтов развития для поддержки конкурсов и мероприятий.

Май — октябрь 2016 года

Развертывание:

• интеграция приоритетов в программы конкурсов гос. фондов и инструментов;

• запуск проведения технологических конкурсов;

• запуск проведения мероприятий ТРГ;

• отбор первой очереди орг. площадок

(создание сетей, конкурс хабов).

Ноябрь 2016 –…

Инструменты формирования сквозных технологических направлений НТИ

1. ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ

1.1. Университеты и научные центры:

• научные направления в рамках программы 5–100;

• лаборатории в рамках 220-го постановления;

• центры Сколтеха;

• госзадание институтов РАН.

1.2. Субсидии и гозаказ:

• гранты РНФ;

• гранты РФФИ;

• заказ ФПИ;

• ФЦП «Исследования и разработки»;

• отраслевые ФЦП и госпрограммы.

2. ИНСТИТУЦИОНАЛИЗАЦИЯ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ:

• конференции, семинары;

• издания;

• сети / ассоциации специалистов;

• центры коллективного пользования

оборудования;

• форсайт / стратегическая программа

исследований;

• формирование исследовательских консорциумов.

3. КОММЕРЦИАЛИЗАЦИЯ

3.1. Фокусирование инновационной инфраструктуры:

• бизнес-акселераторы, треки акселератора GenerationS;

• серийные предприниматели (в том числе специализированные наноцентры);

• инжиниринговые центры (субсидии Минобрнауки России, Минпромторга России, Минэкономразвития России, ТИКи ФИОПа);

• поддержка управления интеллектуальной собственностью (картирование IP, патентные пулы, патентный фонд Сколково).

3.2. Финансовая и организационная поддержка:

• программа тематических грантов Фонда Бортника;

• статус резидента Сколково, гранты Сколково.

4. КРУЖКОВОЕ ДВИЖЕНИЕ

5. ПОПУЛЯРИЗАЦИЯ

Приложение
ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ РАБОЧИХ ГРУПП
ЦЕЛИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ РАБОЧИХ ГРУПП НТИ

• развитие критически важных технологий, поддержка рынков НТИ, повышение качества и эффективности рыночных дорожных карт, проектов и портфеля проектов НТИ;

• появление глобально конкурентоспособных научно-инженерных школ, влияющих на глобальную технологическую повестку в интересах рыночных рабочих групп НТИ;

• создание передовых научных результатов и интеллектуальной собственности в интересах рыночных рабочих групп НТИ.

ЗАДАЧИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ РАБОЧИХ ГРУПП НТИ

Анализ и экспертиза технологической составляющей рыночных ДК и проектов:

• технологическая эффективность и риски;

• технологическая неполнота;

• выявление синергии с проектами других ДК.

Технологический форсайт:

• анализ и мониторинг международных трендов;

• информирование рыночных РГ о трендах и технологиях в целях корректировки дорожных карт;

• формирование ТЗ на комплексные исследования.

Картирование IP по данному технологическому направлению. База знаний.

Формирование повестки технологических конкурсов для преодоления технологических барьеров. Научный прорыв.

Поддержка запуска и реализации совместных проектов нескольких рабочих групп НТИ (одна операционная система на БП автомобиль и БПЛА, например).

Менеджмент сквозных проектов.

Участие в трансфере технологий, в том числе через АТР (в случае отсутствия задела в стране). Координация.

Законодательство и общественная этика / мораль (преодоление законодательных барьеров и негативной реакции общества, например, по применению искусственного интеллекта или нейротехнологий).

Менеджмент.

Формирование повестки по образованию по сквозным технологиям и кадровое обеспечение (подготовка исследовательских кадров до этапа их рыночной специализации, возвращение «глобальных русских» в Россию).

Координация.

2.2. Связь сквозных технологий и рынков НТИ

РАБОЧИЕ ГРУППЫ НТИ ПО СКВОЗНЫМ ТЕХНОЛОГИЯМ: ТЕКУЩИЙ СТАТУС. 2016 год

Алексей Константинович Пономарев, вице-президент по стратегии и связям с индустрией, Сколковский институт науки и технологий

РГ СК Новые и портативные источники энергии

Руководитель группы: Добровольский Ю. А., проф., д-р хим. наук, зав. лабораторией Института проблем химической физики РАН.

Состав группы:

Абакумов А. М., проф., Сколковский институт науки и технологий; Дебабов В. Г., проф., чл.-корр. РАН, д-р биол. наук, научный руководитель ФГУП «ГосНИИгенетика»; Попель О. С., д-р тех. наук, заместитель директора Объединенного института высоких температур РАН (ОИВТ РАН) по научной работе; Теруков Е. И., д-р тех. наук, зав. лабораторией физико-химических свойств полупроводников ФТИ им. А. Ф. Иоффе; Устинов А. А. (координатор РГ), проф., Сколковский институт науки и технологий.

Статус работы группы:

29.06.2016 — проведено заседание рабочей группы на базе Института проблем химической физики, г. Черноголовка (Протокол).

По результатам работы рабочей группы решено:

1) в срок до 10 июля подготовить каждому участнику группы краткое видение основных направлений технологического развития (сделано);

2) ознакомить участников группы с Дорожными картами (сделано);

3) попросить участников группы подготовить рекомендации по технологиям после ознакомления с Дорожными картами.

Следующие шаги:

подготовка рекомендаций / предложений участниками группы на основе знакомства с дорожными картами. Срок: до 15.08.2016.

Обсуждение и проработка сквозного инфраструктурного проекта «Модульно-унифицированные энергетические установки на основе электрохимических источников энергии.

Срок: до 01.08.2016

РГ СК Большие данные и искусственный интеллект

Руководитель группы: Кулешов А. П., академик РАН, проф., д-р тех. наук, ректор Сколковского института науки и технологий.

Состав группы:

Бурнаев Е. В., доцент, канд. физ.-мат. наук, зав. лабораторией интеллектуального анализа данных и предсказательного моделирования, ИППИ РАН; Кузнецов С. О., профессор, д-р физ.-мат. наук, руководитель Департамента анализа данных и искусственного интеллекта факультета компьютерных наук, НИУ ВШЭ; Морозов С. М., канд. физ.-мат. наук, директор ООО

«Датадванс»; Рудаков К. В., член-корр. РАН, проф., д-р физ.-мат. наук, зам. директора ФИЦ ИУ РАН; Устюжанин А. Е., руководитель совместных проектов Яндекса и CERN, Яндекс, заведующий лабораторией анализа больших данных, НИУ ВШЭ; Панов М. Е., канд. физ.-мат. наук, научный сотрудник Сколтеха (координатор РГ).

Статус работы группы:

30.06. — проведено заседание рабочей группы на базе Института проблем передачи информации, г. Москва (Протокол).

По результатам работы рабочей группы решено:

1) в срок до 10 июля подготовить каждому участнику группы краткое видение основных направлений технологического развития (сделано);

2) ознакомить участников группы с Дорожными картами (сделано);

3) попросить участников группы подготовить рекомендации по технологиям после ознакомления с Дорожными картами.

Следующие шаги:

подготовка рекомендаций / предложений участниками группы на основе знакомства с Дорожными картами.

Срок: до 15.08.2016.

РГ СК Квантовые технологии

Руководитель группы:

Рязанов В. В., заведующий лабораторией сверхпроводимости ИФТТ РАН, главный научный сотрудник лаборатории «Сверхпроводящие метаматериалы» НИТУ МИСиС, профессор факультета общей и прикладной физики Московского физико-технического института.

Состав группы: Горин Д. А., заместитель директора Научно-образовательного института наноструктур и биосистем Саратовского государственного университета имени Н. Г. Чернышевского; Грязнов Н. А., заместитель директора по научной работе ЦНИИ робототехники и технической кибернетики; Драчев В. П., профессор, Сколковский институт науки и технологий; профессор, Университет северного Техаса, США; Кулик С. П., профессор, заведующий лабораторией квантовых оптических технологий, Московский государственный университет, Москва; Устинов А., профессор, руководитель группы «Сверхпроводящие квантовые цепи», Российский квантовый центр, Москва; Профессор экспериментальной физики, Технологический институт Карлсруэ, Германия; Дорожкин П. С., главный научный сотрудник, Сколковский институт науки и технологий (координатор РГ).

Статус работы группы:

• установочное заседание РГ на базе Межведомственного аналитического центра, г. Москва (выполнено);

• составление матрицы сквозных квантовых технологий и дорожных карт НТИ (выполнено);

• ознакомление участников РГ с материалами дорожных карт (выполнено);

• сбор с участников РГ предварительных материалов для обсуждения и для подготовки Аналитической записки по сквозным квантовым технологиям (частично выполнено).

Следующие шаги:

• уточнение матрицы сквозных квантовых технологий (по материалам членов РГ) — до 10.08;

• подготовка предварительного текста Аналитической записки по сквозным квантовым технологиям (краткий и развернутый варианты) (до 31.08);

• подготовка презентации по материалам Аналитической записки (до 05.09);

• презентация и обсуждение Аналитической записки с членами РГ дорожных карт НТИ (начиная с 05.09).

РГ СК Технологии управления свойствами биологических объектов

Руководитель группы: Попов Владимир Олегович, член-корр. РАН, д-р хим. наук, Институт биохимии им. А. Н. Баха РАН.

Состав группы:

Северинов К. В., проф., Сколковский институт науки и технологий; Томилин А. Н., член-корр., заведующий лабораторией молекулярной биологии стволовых клеток Института цитологии РАН, Санкт-Петербург, экспертный совет РНФ; Деев С. М., член-корр., заведующий лабораторией ИБХ, член НКС НИЦ Курчатовский институт; Шлеев С. В., д-р хим. наук, НИЦ Курчатовский институт, университет Мальме (Швеция); Колбасов Д. В., профессор РАН, директор ГНУ ВНИИ ветеринарной вирусологии и микробиологии; Купраш Д. В., заведующий лабораторией передачи внутриклеточных сигналов в норме и патологии, Институт молекулярной биологии.

Статус работы группы:

14.07. — проведено заседание рабочей группы в Межведомственном аналитическом центре (Протокол).

По результатам работы рабочей группы предлагается в срок до 10 августа 2016 года:

1) каждому участнику рабочей группы ознакомиться с картами НТИ по Хелснету, Нейронету и Фуднету;

2) каждому члену рабочей группы сформулировать свою позицию, в том числе по следующим вопросам:

• основные научно-технологические проблемы, которые могут / должны быть решены в перспективе 5 и 15 лет;

• основные технологии и методологические подходы, которые будут определять научно-технологический ландшафт в ближайшие 5 и 15 лет (в том числе или в первую очередь так называемым disruptive technologies);

• принципиально новые продукты и / или услуги, которые могут появиться в перспективе 5 + и 15 + лет.

Глава 3. Аналитическая работа SKOLTECH

3.1. Обзор развития технологий

ПО НАПРАВЛЕНИЮ «БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ»

Национальная технологическая инициатива

Рабочая группа по сквозным технологиям

Большие данные и искусственный интеллект

Аналитическая записка

Москва, 2016

Экспертный состав рабочей группы

1. Бурнаев Е. В., доцент, канд. физ.-мат. наук, зав. лабораторией интеллектуального анализа данных и предсказательного моделирования, ИППИ РАН;

2. Воронцов К. В., проф., д-р физ.-мат. наук, старший научный сотрудник ФИЦ ИУ РАН;

3. Кузнецов С. О., проф., д-р физ.-мат. наук, руководитель Департамента анализа данных и искусственного интеллекта факультета компьютерных наук, НИУ ВШЭ;

4. Кулешов А. П. (руководитель рабочей группы), академик РАН, проф., д-р тех. наук, ректор Сколковского института науки и технологий;

5. Морозов С. М., канд. физ.-мат. наук, директор, ООО «Датадванс»;

6. Николаев Д. П., канд. физ.-мат. наук, зав. лаб. зрительных систем, ИППИ РАН;

7. Панов М. Е. (координатор рабочей группы), канд. физ.-мат. наук, научный сотрудник Сколковского института науки и технологий;

8. Рудаков К. В., член-корреспондент РАН, проф., д-р физ.-мат. наук, зам. директора ФИЦ ИУ РАН;

9. Стрижов В. В., доцент, д-р физ.-мат. наук, старший научный сотрудник ФИЦ ИУ РАН;

10. Устюжанин А. Е., руководитель совместных проектов Яндекса и CERN, Яндекс; зав. лабораторией анализа больших данных, НИУ ВШЭ.

Интеллектуальный анализ текстовых данных

Краткое описание технологии

Теоретическую основу автоматической обработки текстов составляет компьютерная лингвистика, наиболее востребованы в которой методы машинного обучения, статистического анализа, модели Маркова, логические модели и модификации этих методов с учетом специфики больших данных. Существует несколько подходов к такой модификации: распараллеливание алгоритмов, применение методов снижения размерности, предобработка данных, в ходе которой целостные тексты заменяются их отдельными элементами. Несмотря на различие между национальными языками, лингвистические методы могут быть универсальными — некоторые морфологические и синтаксические модели удается использовать для анализа текстов как на английском, так и на русском языках. Появление компьютеров, на которых можно было целиком хранить, обрабатывать корпусы, содержащие наборы эталонных текстов, и проводить сложные вычисления, позволило активно использовать статистические методы и методы машинного обучения для работы с текстами.

Применимость технологии к задачам рыночных дорожных карт

Обработка текстов представляется важной фактически для всех дорожных карт НТИ.

Состояние технологии в мире

В начале 90-х годов в области компьютерной лингвистики произошел переход к статистическим методам и, затем, методам машинного обучения и анализа данных, которые применяют к уже написанным и существующим текстам.

Задачи обработки текстов можно разбить на две условные категории. К первой относятся типовые задачи: проверка орфографии, фильтрация спама, автоматический перевод небольших фрагментов текста (несколько предложений) и др. На сегодняшний день для этих задач удалось добиться высокого качества решения и сегодня более актуальны задачи из второй категории, требующие обработки больших текстовых массивов: нахождение релевантных ответов на вопросы (задачи «вопрос-ответ»), полноценный машинный перевод целостных текстов, анализ мнений и отзывов, конструирование рекомендательных систем, работающих с большими массивами неструктурированных данных. Отличительная особенность таких задач — сложность и отсутствие формализации, приводящие к тому, что для них пока еще нет полноценного набора решений, а применяются вспомогательные методы выделения ключевых слов и словосочетаний, суммаризации (автоматического реферирования) текстов и классификации текстов.

Примеры использования технологии в практике

Методы и технологии интеллектуального анализа текстов находят широчайшее применение в практических задачах. Они используются для интеллектуального поиска данных, автоматического машинного перевода, диалоговых систем, экспертных систем, систем информационной безопасности, рекомендательных систем, обучающих систем и так далее. Ключевым направлением применения технологий с точки зрения коммерческого интереса является информационный поиск и связанные с ним задачи контекстной рекламы, группировки и рекомендации новостных сообщений, суммаризации и автоматического реферирования информационных источников и пр. Все промышленные поисковые системы (Google, Baidu, Yandex, Yahoo) активным образом используют технологию обработки и анализа текстов. В развитых странах интеллектуальный анализ текстов применяется во всех основных областях промышленности: телекоммуникационной, транспортной, банковской, финансовой, IT и так далее.

Прогнозы развития технологии

Ближайшие перспективы развития связаны с применением нейронных сетей, в частности, методов глубинного обучения для анализа текстовых данных. Так называемые модели word2vec, основанные на глубинном обучении, уже сейчас применяются в ряде прикладных задач, таких как информационный поиск, выдача рекомендаций, анализ мнений потребителей и так далее. Через несколько лет эти модели найдут свое применение и в других важных задачах обработки текста. Более глобальные перспективы заключаются в переходе на принципиально новый уровень анализа текста. В настоящий момент даже самый продвинутый анализ ограничивается простейшими логическими и семантическими связями внутри небольших фрагментов текста. В дальнейшем возможен переход на уровень сюжетов и смысловых концепций, заложенных в текст, переход от механической обработки к пониманию текста. Для этого, безусловно, необходимо крайне высокое и стабильное качество обработки текста на более низких уровнях.

Состояние в РФ

В настоящее время в области автоматической обработки текстов в России значительная часть работ посвящена переносу методов, разработанных для английского языка, на русский, причем оригинальных разработок крайне мало. Основными проблемами являются отсутствие технологической платформы для анализа текстовых данных на русском языке (стека программных средств для анализа текста на нескольких уровнях) и полноценного набора лингвистических ресурсов (тезаурусов, лингвистических баз знаний и так далее). По этим направлениям намечается существенное отставание не только от английского, но и от ряда европейских языков. Инструменты и ресурсы для синтаксического и семантического анализа, в частности, разрабатывают группы в ФИЦ ИУ РАН (под руководством Г. Осипова), в ИППИ РАН (под руководством Ю. Апресяна), НИУ ВШЭ (под руководством Е. Рахилиной), ВЦ МГУ (под руководством Н. Лукашевич). Важно отметить, что решение указанных проблем принципиально возможно, причем в ближайшей перспективе, и лежит в чисто технической плоскости, упираясь в отсутствие достаточного числа ресурсов. Требуются выработка единой стратегии развития технологической платформы и согласованная работа нескольких научных коллективов, включающих в себя как специалистов в области лингвистики, так и специалистов в области современного машинного обучения, майнинга структурированных данных и текстов. Продвижение в этом направлении в сочетании с применением современных методов машинного обучения сулит качественный прорыв в области практического применения методов анализа текстовых данных на русском языке.

Литература

1. Константин Селезнев, Александр Владимиров. Лингвистика и обработка текстов // Открытые системы. — 2013. — №04. — C. 46–49.

2. Cambria Е., White B. Jumping NLP curves: A review of natural language processing research, IEEE Computational Intelligence Magazine 9 (2), 48–57.

3. Jones Karen Sparck. (2001), Natural Language Processing: A Historical Review. Springer, 2001.

4. Mann William, Thompson Sandra. (1988), Rhetorical structure theory: Towards a functional theory of text organization. Text-Interdisciplinary Journal for the Study of Discourse, 8 (3): 243–281.

5. Manning Christopher D. (1999), Schuetze Hinrich. Foundations of Statistical Natural Processing. MIT Press.

6. Manning Christopher D. (2015), Computational Linguistics and Deep Learning. Computational Linguistics.

7. Mikolov Т., Chen Tomas K., Corrado G.S., Dean J. (2015), Computing numeric representations of words in a high-dimensional space. US Patent 9,037,464, Google, Inc.

Анализ данных в медицинской информатике

Краткое описание технологии

Медицина и здравоохранение — огромная и важнейшая область приложения достижений в сфере информационных технологий. Особую роль в современном здравоохранении играют информационные технологии оптимизации и поддержки процессов, накопления и анализа данных, экспертные системы, телекоммуникации и коллаборативные технологии, интеграция инструментальных средств, специальные средства человеко-машинного взаимодействия. Любое продвижение в здравоохранении является социально значимым.

В последние годы оформилась и активно развивается медицинская информатика (МИ) [Medical Informatics / Healthcare Informatics], которую в настоящее время разделяют на управление процессами оказания медицинской помощи [Nursing Informatics [1, 2]] и клиническую информатику [Clinical Informatics [3]], к которым примыкает биоинформатика [Bioinformatics [4]]. Медицинская информатика является одной из опор доказательной медицины [Evidence-based medicine [5]] и выводит на новый уровень развития медицинские информационные системы (МИС). Она является примером тех междисциплинарных областей, которые определяют облик современной прикладной науки. Без нее не могли бы существовать многие виды высокотехнологичной медицинской помощи, активно развивающиеся последние десятилетия.

Роль анализа данных в оптимизации процессов оказания медицинской помощи очевидна. Похожая проблематика давно и плодотворно разрабатывается при развитии корпоративных информационных систем различных классов. Прорывными технологиями клинической информатики являются системы поддержки врачебных решений [Clinical Decision Support Systems — CDSS] [6, 7]. Их внедрение резко повышает качество и эффективность работы клиницистов, а интеграция с другими классами МИС позволяет получить синергетический эффект [8].

Приложения клинической информатики актуализируют развитие интерпретируемых методов машинного обучения, онтологического моделирования, онтологически контролируемого анализа неструктурированных текстовых коллекций, анализа изображений и других мультимедийных данных, робастных методов в статистике, средств визуализации медицинских данных и пр.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Технологии анализа данных в медицинской информатике будут востребованы в рамках проектов «Хелснет» и «Фуднет», поскольку они обеспечивают серьезный синергетический эффект при реальном внедрении. Речь идет о повышении отдачи от практически всех классов МИС и соответствующего медицинского оборудования.

Состояние технологии в мире

В мире технология активно внедряется в клиническую практику. Причем на рубеже 2013 года начался новый виток развития технологии, который многие исследователи назвали революцией. Основные причины:

a. Появление реальных открытых данных [Open Data] в медицинской информатике.

i. Проекты, поменявшие стратегию развития и предоставления данных [9, 10, 11].

b. Интеграция основных медицинских онтологий, начиная со SNOMED и UMLS.

i. См. Nuance LinKBase (http://www.nuance.com/forhealthcare/resources/clinical-language-understanding/ ontology/index.htm).

c. Всплеск интереса к новому поколению систем поддержки принятия врачебных решений (CDSS) на основе современных технологий интеллектуального анализа данных.

i. См. IBM Watson Health (https://www.ibm.com/watson/health/).

d. Появление открытых API для мобильных решений. i. См. новые проекты Microsoft и Apple.

e. Обсуждение изменения законодательства и реальные подвижки в законотворческой деятельности.

f. Пристальное внимание к качеству результатов научных исследований, включая клинические исследования. Отметим резкий всплеск исследований воспроизводимости исследований.

i. См. мечты о воспроизводимости (http://biomolecula.ru/content/1729).

В ближайшие 3 года в мире продолжится внедрение и накопление опыта лучших практик. Это позволит заняться перестройкой многих аспектов медицинской практики, особенно на уровне государства.

Примеры практического использования технологии в мировой практике (в настоящее время или запланированного на ближайшую перспективу) для решения задач, аналогичных задачам дорожных карт.

Кроме уже приводившихся в предыдущем разделе, можно отметить появление первых открытых программных разработок (http://www.opencds.org/и др.), стандартизацию на уровне средств интеграции (HL7).

Прогнозы развития технологии

Исключительно радужные. Текущие обсуждения в сообществах исследователей, занимающихся проблематиками Big Data, Ontology Modelling, Intelligent Data Analysis, MI и др., демонстрируют явные перспективы развития, достаточность технологической базы аппаратных средств вычислительной техники и телекоммуникаций, прорывы в смежных областях, которые будут являться дополнительными драйверами развития (персонализированная медицина, биоинформатика, редактирование генома, создание новых лекарственных препаратов и тому подобное).

Состояние в РФ

В РФ состояние медицинской информатики находится на самом начальном уровне. В ведущих федеральных клинических центрах внедряются в основном зарубежные МИС, причем проприетарные. Отметим предельно малое число клинических исследований, проводимых на уровне, принимаемом международным сообществом. Основные проблемы — недостаточная подготовка кадров по медицинской информатике, отсутствие соответствующих школ, малое финансирование, серьезные недостатки законодательства, особенно связанного с обработкой персональных данных и персонализированной медицинской помощью.

Для преодоления указанных проблем необходим комплексный подход к накоплению данных и оценке их качества, накоплению и распространению опыта внедрения, подготовке специалистов (как аналитиков [Data Scientists], так и клиницистов), стандартизации МИС, мотивации к проведению полноценных клинических исследований.

Наличие собственных методов и средств анализа данных, а также идеологии их применения и внедрения, может существенно облегчить многие из этих инициатив. Основным инфраструктурным проектом должна стать государственная программа по интеграции данных федеральных клинических центров и медицинских университетов на основе новейших технологий хранения и анализа данных с одновременной подготовкой всех используемых МИС для интеграции с перспективными CDSS.

Литература

1. What is Nursing Informatics? (http://www.himss. org/resourcelibrary/TopicList.aspx? MetaDataID=767).

2. Nursing Informatics (http://www.amia.org/programs/working-groups/nursing-informatics).

3. Core content for the subspecialty of clinical informatics. J Am Med Inform Assoc, 16 (2), 2009, 153–7 (http:// www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19074296).

4. Luscombe N.M., Greenbaum D., Gerstein M. (2001), What is bioinformatics? A proposed definition and overview of the field. Methods Inf Med, 40 (4), рр. 346–58 (http:// www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/11552348).

5. Welcome to the Introduction to Evidence-Based Practice tutorial (http://guides.mclibrary.duke.edu/ebmtutorial).

6. Clinical Decision Support (CDS) (https://healthit.ahrq. gov/ahrq-funded-projects/clinical-decision-support-cds).

7. Berner E.S. (2009), Clinical Decision Support Systems: State of the Art. AHRQ Publication No. 09-0069-EF (https:// healthit.ahrq.gov/sites/default/files/docs/page/09—0069EF_1.pdf).

8. Vetter M.J. (2015), The Influence of Clinical Decision Support on Diagnostic Accuracy in Nurse Practitioners. Worldviews Evid Based Nurs, pp. 355–363 (http://www.medscape.com/viewarticle/860614).

9. Project Data Sphere (https://www.projectdatasphere.org).

10. The Cancer Genome Atlas (http://cancergenome.nih.gov).

11. NCI Data Catalog (http://www.cancer.gov/research/resources/data-catalog).

Распознавание активности пользователей мобильных устройств

Краткое описание технологии

Решается задача аналитической обработки и классификации сигналов датчиков мобильных устройств: акселерометра, гироскопа, магнетометра, датчика приближения. В режиме реального времени определяется комплексное состояние носителя устройства: тип активности (ходьба, бег, спуск и подъем по лестнице, положение стоя лежа, сидя), расположение устройства (в руке, в кармане, в сумке), расположение носителя (в лифте, в машине, в метро). При определении состояния может использоваться как встроенный в мобильное устройство процессор, так и процессор удаленного сервера. Для решения задачи строится набор моделей машинного обучения, оптимизируются структура и параметры моделей. Модели удовлетворяют ограничениям по объему памяти и энергопотреблению при эксплуатации в мобильных устройствах. Предварительные эксперименты показали, что задача распознавания активности решается с удовлетворительным для промышленного использования качеством.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Автонет, Аэронет, Маринет — мониторинг и анализ положения и характеристик движения физического тела (транспортного средства). Нейронет, Хелснет — анализ динамического изменения состояния пациента.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время (TLR 5–6).

В настоящее время разработка моделей распознавания активности носителя мобильного устройства только начинается. Эксплуатируемые устройства используют модель «удар каблука» и ориентированы на распознавание небольшого числа базовых движений.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года). В ближайшие три года появятся устройства, позволяющие учитывать более сложные движения (различные типы походок, бега, расположений устройства и носителя).

Примеры практического использования технологии в мировой практике

Мониторинг физической активности для профессионального и массового спорта и отдыха, медицинский и геронтологический мониторинг.

Прогнозы развития технологии

Будут разработаны методы постоянного мониторинга активности с целью получения полной информации о физической активности носителя. Будет разработана иерархическая модель состояния носителя и реакций на отклонение от нормального состояния. Будут введены различные характеристические времена (сделал шаг, идет по дороге, напряженный день).

Состояние в РФ

Разработана методология построения моделей физической активности, построен ряд моделей классификации (6 и 12 состояний). Идет подготовка к эксплуатации и внедрению.

Литература

1. Ignatov A., Strijov V. (2005), Human activity recognition using quasiperiodic time series collected from a single triaxial accelerometer. Multimedia Tools and Applications, 17.05.2015: 1—14.

2. Motrenko A., Strijov V. (2005), Extracting fundamental periods to segment human motion time series. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, PP (99).

Прогнозирование сигналов устройств интернета вещей и обнаружение и прогнозирование разладок и аномалий в их работе

Краткое описание технологии

Решается задача построения прогностических моделей больших наборов разномасштабных сигналов и временных рядов устройств Интернета вещей, а также классификации и прогноза технического состояния устройств (обнаружения аномалий и прогнозирования поломок) с целью их своевременного обслуживания или замены до момента наступления нерабочего состояния (так называемое операционное предсказательное обслуживание).

Модели строятся с учетом структуры сигналов, пространственного расположения датчиков (например, датчики на плоскости), иерархии временных рядов (различное характеристическое время или детализация, требующая согласования прогнозов). При решении задачи используются методы построения универсальных моделей как композиции локальных. Выбирается модель оптимальной структуры. Тестируются эксплуатационные характеристики модели: точность, устойчивость, сложность.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Автонет, аэронет, маринет — мониторинг и анализ технического состояния автоматических устройств, предупреждение поломок. Энерджинет — прогнозирование объемов потребления энергии. Нейронет — классификация сигналов электро- и магнитоэнцефалограмм, кортикограмм.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level))

А. В настоящее время (TLR4, TRL5)

В настоящее время группа технологий Интернета вещей является одной из самых быстро растущих технологических областей, привлекает колоссальные объемы частных и государственных венчурных инвестиций. По оценке аналитического агентства Gartner, количество «вещей», подключенных к глобальной сети, составит 4,9 млрд, в то время как к 2025 году их количество составит уже 50 млрд, в этой оценке солидарны прогнозы Gartner и компании Cisco. Что касается оценки экономического эффекта развития индустрии, то по данным McKinsey, он составит 6,2 трлн долл. к 2025 году. Уже сейчас рынок операционного предсказательного обслуживания является активно развивающейся областью с оборотом в 582 млн долларов в 2015 году, который, как прогнозируется, вырастет в 2020 году до 1,8 млрд долларов.

Тем не менее разработка прогностических моделей осложнена тем, что методы моделирования больших объемов мультикореллированных данных недостаточно разработаны. В то же время существенный спрос на прогнозирование состояния технических устройств стимулирует проведение исследований по данной теме.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года) Произойдет существенное снижение требований к вычислительным мощностям, необходимым для появления подобных прогностических моделей, что обеспечит их распространение в тех устройствах и технических системам, где применение стандартных способов тестирования не представляется возможным в связи со сложностью и большим числом режимов работы.

Будут разработаны программные платформы предиктивной аналитики для анализа и мониторинга состояния устройств Интернета вещей, которые позволят:

• вести более точный и своевременный контроль работоспособности отдельных узлов и всей системы в целом;

• проводить постоянный мониторинг и анализ внутреннего и внешнего состояния оборудования;

• повысить безопасность работы и более оперативно и в некоторых случаях превентивно реагировать на возможные аварии и выходы из строя оборудования (в том числе трудно контролируемого, например, спутников), тем самым, в том числе, и повышая время жизни оборудования;

• значительно сократить затраты на техническое обслуживание благодаря исключению плановых замен технически исправных и надежных компонентов и узлов системы;

• улучшить логистику для обеспечения необходимыми комплектующими;

• более эффективно распределять энергию, совершенствовать управление энергопотребляющими продуктами и снижать энергозатраты и тому подобное.

В конечном итоге все это приведет к созданию новых бизнесов и сервисов, например, вместо продажи газотурбинных установок будут сдавать в аренду время их бесперебойной работы.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

Прогнозирование объемов и цен электроэнергии. Прогнозирование отказов механических устройств и ходовых частей. Многие высокотехнологичные компании достигли значительного снижения затрат и сумели повысить свою прибыль за счет использования методов интеллектуального анализа данных индустриального Интернета вещей [4, 5, 6], например, авиакомпания Finnair в 2012 году сэкономила 10% своей чистой прибыли за счет прогнозирования поломок некоторых подсистем самолета с помощью алгоритмов детектирования деградаций [6].

Прогнозы развития технологии

Развитие Интернета вещей стимулирует появление новых типов источников данных, новых требований прикладных областей, новых технических возможностей сбора и обработки данных. Как следствие, требуются новые математические модели, новые постановки задач и разработка новых методов машинного обучения. Действительно, традиционные математические модели предполагают, что данные математически описываются с помощью независимых и одинаково распределенных (Н.О.Р.) многомерных наблюдений или с помощью многомерных стохастических процессов в непрерывном времени. Однако в настоящее время имеется острая потребность в анализе данных, порождаемых различными сенсорными сетями, распределенными структурами (например, данные «живут» на графе), и тому подобное. Таким образом, возникают новые реальные объекты, анализ которых требует новых методов моделирования, обработки данных и машинного обучения. Существующие методы основаны зачастую на инженерных подходах, эвристиках и тому подобном. Иными словами, эти решения создаются ad hoc и, как следствие, не являются оптимальными и не дают возможности точно оценить, насколько они далеки от оптимальности; эти решения не гарантируют надежности; зачастую нет четкого понимания рамок, в которых эти методы мог ут эффективно работать. Таким образом, будут разработаны технологии и методы предсказательной аналитики, которые позволят эффективно проводить интеллектуальный анализ данных Интернета вещей и решать практически важные задачи обслуживания оборудования на основе автоматического контроля его состояния, обеспечения безопасности сложных технических и информационных систем (самолетов, судов, ракет, ядерных электростанций, различных интернет-сервисов, и так далее), автоматического контроля качества выпускаемой продукции и так далее.

Состояние в РФ

Начаты работы по построению прогностических моделей больших наборов временных рядов. Разрабатываются методы прогнозирования сигналов и обнаружения аномалий в них при нарушении классических предположений (нормальность распределения, длинная память, неточная спецификация модели распределения до и после разладки и тому подобное), см. [7–9]. Разрабатываются модели для обнаружения аномалий в многомерных данных и их приложения для анализа технических систем, см. [4, 5, 10]. Ведутся работы по построению моделей классификации сигналов ЭЭГ, МЭГ.

Литература

1. Журавлев Ю. И., Рудаков К. В., Корчагин А. Д., Кузнецов М. П., Мотренко А. П., Стенина М. М., Стрижов В. В. Методы прогнозирования и согласования временных рядов // Вестник РАН, 2016.

2. Мотренко А. П., Рудаков К. В., Стрижов В. В. Учет влияния экзогенных факторов при непараметрическом прогнозировании временных рядов // Вестник Московского университета. Серия 15. Вычислительная математика и кибернетика, 2016.

3. Katrutsa A.M., Strijov V.V. (2015), Stresstest procedure for feature selection algorithms. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, №142, рр. 172–183.

4. Alestra S., Bordry C., Brand C., Burnaev E., Erofeev P., Silveira-Freixo P.A., C. (2014), Application of rare event anticipation techniques to aircraft health management. In Advanced Materials Research, volume 1016. Trans Tech Publ, рр. 413–417.

5. Alestra S., Bordry C., Brand C., Burnaev E., Erofeev P., Papanov А., Silveira-Freixo С. (2014), Evolution of aircraft maintenance and logistics based on prognostic and health management technology. In Proceedings of the joint WCCM-ECCM-ECFD 2014 Congress, 20–25 July, Barcelona, Spain, р. 12.

6. Tegtmeier L. (2012), Math and maintenance. Aviation Week and Space Technology, 174 (39).

7. Artemov A., Burnaev Е. (2015), Ensembles of detectors for online detection of transient changes. In Proc. SPIE, 9875, Eighth International Conference on Machine Vision, volume 9875.

8. Artemov A., Burnaev Е. (2016), Optimal estimation of a signal, observed in a fractional Gaussian noise. Theory Probab. Appl., 60 (1), рр. 126–134.

9. Artemov A., Burnaev E., Lokot A. (2015), Nonparametric decomposition of quasi-periodic time series for changepoint detection. In Proc. SPIE, 9875, Eighth International Conference on Machine Vision, volume 9875, рр. 2–20.

10. Burnaev Е., Erofeev P., Smolyakov D (2015). Model selection for anomaly detection. In Proc. SPIE, 9875, Eighth International Conference on Machine Vision, volume 9875, рр. 5–20.

Технология построения и использования предсказательных моделей в индустриальном проектировании

Краткое описание технологии

В процессе проектирования и создания сложного технического объекта рассматриваются и сравниваются различные технические решения, касающиеся структуры объекта, механизмов его функционирования, выбора параметров и других элементов объекта. Значительный прогресс в области математического моделирования и возможностей вычислительной техники позволяет провести широкий спектр исследований без проведения натурных экспериментов и делает математическое моделирование (вычислительные эксперименты для исследования аналитических моделей создаваемого объекта и окружающей его среды) одним из самых распространенных методов анализа и оптимизации структуры технических объектов.

Традиционно в моделировании используются математические модели, основанные на «физике процессов» и описывающие физические процессы и явления, происходящие при функционировании объекта, сложными дифференциальными уравнениями в частных производных с граничными условиями (например, краевые задачи для усредненного по Рейнольдсу уравнения Навье-Стокса в аэродинамике). Для таких уравнений зачастую не известны ни теоремы о существовании и единственности решения, ни характер зависимости решения от параметров и граничных условий. Программные пакеты для анализа таких моделей реализуют различные численные методы решения соответствующих уравнений (например, методы вычислительной аэрогидродинамики — Computational Fluid Dynamics, CFD).

Используемые численные методы имеют значительную вычислительную трудоемкость как самих расчетов, так и подготовки исходных данных, описывающих вариант построения объекта, и расчетных сеток. Это существенно сокращает возможности использования моделей, основанных на «физике процессов», особенно на стадии предварительного (концептуального) проектирования, на которой рассматривается очень большое количество вариантов решений и высока цена неправильно выбранного решения.

В последние годы стали развиваться предсказательные математические модели, основанные на данных. Такие модели строятся на основе данных — результатов натурных и / или вычислительных экспериментов, проведенных с различными объектами рассматриваемого класса, с минимальным привлечением знаний из предметной области (физики процессов). Другими словами, модели «обучаются» по множеству прототипов входных и выходных данных.

Модели, построенные «по данным», фактически имитируют (заменяют) как источники получения данных, основанные на некоторой исходной модели, так и сами модели, созданные на основе изучения физики процессов. Поэтому таким образом построенные адаптивные модели иногда называют также суррогатными моделями (Surrogate Models). Обе модели (исходная и суррогатная) должны иметь один и тот же набор входных и выходных данных, а результаты обоих моделей (для одних и тех же входных данных) должны быть близкими.

Технология построения суррогатных моделей и индустриального проектирования на их основе и соответствующие методы основаны на синергии методов предметной области и когнитивных технологий, базирующихся на достижениях общенаучных дисциплин (математики, искусственного интеллекта и анализа данных, информационных технологий), и в значительной степени инвариантны по отношению к предметной области.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Технология найдет применение при решении задач практически всех рыночных дорожных карт, например:

• Аэронет, Маринет, Мувнет: суррогатная оптимизация эффективности инженерной системы (например, повышение эффективности аэродинамики беспилотного летательного аппарата, обтекания корпуса судов, и тому подобное), построение «виртуального сенсора» — специализированной модели, которая позволяет детектировать смену режима работы инженерной системы и выделить часть инженерной системы, в которой потенциально может возникнуть поломка,

• Фуднет: оценка скорости роста биомассы на основе данных аэрои космоснимков, и тому подобное.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

Технологии и методы построения и использования предсказательных моделей в индустриальном проектировании составляют алгоритмическое ядро программных платформ для исследования пространства дизайна (Design Space Exploration Software Platforms). В настоящее время такого рода программные платформы и соответствующие методы активно развиваются как в мире, так и в России, и находятся на уровне TRL 5–6. В мире это, например, программные платформы ModeFrontier компании Esteco, iSight компании Dassault Systems, и тому подобное. В России это программная платформа pSeven, выпускаемая компанией Datadvance. Несмотря на то, что уже сейчас такого рода ПО и соответствующие технологии крайне успешно используются для решения сложных инженерных задач, все еще остаются значительные препятствия, которые существенно ограничивают и тормозят их использование в индустриальном проектировании:

• методы исследования и оптимизации пространства дизайна и соответствующие программные реализации до сих пор не являются официально утвержденной частью стандартного процесса проектирования в инженерно-технических организациях;

• зачастую технология построения и использования предсказательных моделей в индустриальном проектировании реализуется «на коленке» в соответствующей рабочей группе или на уровне департамента, а не на уровне всего предприятия;

• компании ведут разработку соответствующего программного обеспечения в условиях ограниченных ресурсов, которые имеются на разработку, маркетинг и организацию продаж;

• некоторые вендоры, распространяющие программное обеспечение для управления жизненным циклом продукции, недостаточно поддерживают технологии построения и использования предсказательных моделей в индустриальном проектировании, поскольку считают, что они могут значительно усложнить и без того непростой процесс продаж программного обеспечения для САПР.

Есть и ограничения, связанные с недостаточностью проработки соответствующих математических методов. Например, недостаточно проработаны модели построения суррогатных моделей и оптимизации на их основе в случае разноточных данных (данных, порожденных различными источниками, например, полномасштабным натурным экспериментом и компьютерным моделированием).

В ближайшей перспективе (1–3 года) прогнозируется существенный рост потребности в технологиях построения и использования предсказательных моделей в индустриальном проектировании, поскольку проектируемые инженерные системы все больше усложняются, растут требования по их эффективности и необходима автоматизация процесса исследования и оптимизации пространства дизайна.

Примеры практического использования технологии в мировой практике (в настоящее время или запланированного на ближайшую перспективу) для решения задач, аналогичных задачам дорожных карт

В [3] рассмотрен пример применения технологии для моделирования (прогнозирования прочностных характеристик) и оптимизации обшивки пассажирского самолета. В [2] приведены примеры применения для прогнозирования свойств и оптимизации различных технических систем.

В [7, 8] рассмотрены применения для оценки скорости роста биомассы на основе данных аэрои космоснимков.

Прогнозы развития технологии

К 2020–2025 годам технологии и методы построения и использования предсказательных моделей в индустриальном проектировании составят основу алгоритмического ядра САПР в системе цифрового предприятия.

Состояние в РФ

На данный момент в РФ в целом указанная технология развивается на приемлемом уровне. Однако распространению технологии на соответствующих предприятиях могут помешать административные барьеры. Каких-либо других значимых препятствий к развитию и применению соответствующих математических методов в РФ нет.

Литература

1. Kuleshov A.P., Bernstein A.V. (2009), Cognitive technologies in adaptive models of complex plants. Keynote papers of 13th IFAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing (INCOM’09), June 3–5, Moscow, Russia, рp. 70–81.

2. Forrester А., Sobester А., Keane А. (2008), Engineering design via surrogate modelling: a practical guide, John Wiley & Sons.

3. Belyaev М., Burnaev Е., Grihon S., Prikhodko P. (2013), Surrogate modeling of stability constraints for optimization of composite structures, in: S. Koziel, L. Leifsson (Eds.), Surrogate-Based Modeling and Optimization for Engineering applications, Springer, pp. 359–391.

4. Belyaev М., Burnaev Е., Kapushev Е., Panov М., Prikhodko P., Vetrov D., Yrotsky D. (2016), GTApprox: surrogate modeling for industrial design. Accepted for publication in the Journal «Advances in Engineering Software», http://arxiv.org/abs/1609.01088.

5. Jin Y. (2011), Surrogate-assisted evolutionary computation: Recent advances and future challenges. Swarm and Evolutionary Computation, 1 (2):61–70.

6. Бурнаев Е., Губарев Ф., Морозов С., Прохоров А., Хоминич Д. Многодисциплинарная оптимизация, анализ данных и автоматизация инженерных расчетов с помощью программного комплекса pSeven // CAD/ CAM/CAE Observer #4 (88), 2014.

7. Satellite images to characterise agricultural soils http:// www.versailles-grignon.inra.fr/en/All-the-news/201402-Satellite-images-and-agricultural-soils.

8. McRoberts R. (2009), A two-step nearest neighbors algorithm using satellite imagery for predicting forest structure within species composition classes. Remote Sensing of Environment 113, pp. 532–545.

Обучение с подкреплением для автоматического управления инженерными системами

Краткое описание технологии

Обучение с подкреплением (reinforcement learning) — это один из способов машинного обучения, в котором агент обучается, взаимодействуя с окружающей средой, наблюдая результаты этих взаимодействий и получая соответствующее вознаграждение (положительное или отрицательное). Этот вид обучения моделирует то, как происходит обучение людей (и подобных животных).

Обучение с подкреплением отличается от стандартного обучения с учителем тем, что правильные пары вход/выход никогда не наблюдаются. При этом, как правило, фокус направлен на поведение агента в реальном времени, при котором необходимо найти баланс между разведочным поиском (неисследованной области) и эксплуатацией текущего наилучшего решения. На современном уровне развития обучение с подкреплением основывается на продвинутых математических методах машинного обучения, теории оптимального управления и смежных областей.

Одним из наиболее перспективных направлений использования обучения с подкреплением является построение самообучающихся систем управления в технических системах, в частности, в робототехнике. В данной области обучение с подкреплением позволяет обучить системы сложному поведению, которого очень тяжело достигнуть традиционными методами.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Технологии с подкреплением будут в первую очередь востребованы в рамках проектов Автонет, Аэронет и Маринет, поскольку они могут стать основной систем управления автономным движением. Также возможно применение обучения с подкреплением для задач «Финнет» (игра на бирже), «Сейфнет» (адаптивное детектирование кибератак), «Энерджинет» (адаптивное управление энергопотреблением) и других картах.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время

На данный момент методы обучения с подкреплением переживают период бурного развития, в рамках которого удалось достичь впечатляющих результатов. Широкое освещение в прессе получили успехи компании DeepMind, алгоритмы которой научились играть в классические компьютерные игры Атари и в игру го на уровне, превосходящем человеческий. Стоит отметить, что данные успехи основываются на серьезных технологических прорывах. В частности, применение методов глубокого обучения позволило производить обучение компьютерной игре непосредственно по видеоряду, а также эффективно проводить обучение в случае, когда количество состояний системы является очень большим. Отдельно стоит отметить, что такие результаты были достигнуты за счет того, что алгоритм обучения имел доступ к очень большому количеству обучающих прецедентов (имел возможность проводить очень большое количество тренировочных игр).

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года)

Важной тенденцией современных исследований в области обучения с подкрепления является обучение в ситуациях, когда в алгоритм не встроено знание о модели окружающей среды. Последние успехи в этой области позволяют предполагать, что в ближайшем будущем алгоритмы обучения с подкреплением будут все более широко применяться в обучении по «сырым» данным, таким как видеоряд, многомерный временной ряд с данными от большого количества сенсоров и так далее. Важным направлением является разработка алгоритмов, которые имеют меньше параметров, чем текущие решения, что облегчит применение алгоритмов на практике. Также ожидается, что методы обучения с подкреплением будут давать все более хорошие результаты по мере накопления большего объема данных, что является актуальным во многих приложениях (в частности, для автономных транспортных средств).

В целом можно сказать, что большинство технологий, основанных на обучении с подкреплением, несмотря на активное развитие, находятся пока на уровне TRL 3–4.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

Кроме обучения различным играм, обучение с подкреплением на данный момент используется достаточно широко, в частности, в обучении роботов различным действиям, управлении движением автономных транспортных средств (автомобилей, вертолетов…), составлении и оптимизации расписаний, рекомендательных системах, торговле на бирже.

Прогнозы развития технологии

В 2020–2025 годы системы обучения с подкреплением будут использоваться для широкого круга задач обучения технических систем, в частности, в автономных транспортных средствах и робототехнических системах.

Состояние в РФ

На данный момент в России в целом машинное обучение развито на достаточно хорошем уровне, в том числе есть отдельные научные группы, которые проводят исследования мирового уровня. До определенной степени это относится и к глубокому обучению, с применением которого как базового элемента связаны последние успехи обучения с подкреплением. Однако стоит отметить, что непосредственно обучение с подкреплением пока развито относительно слабо. При этом не существует каких-то значимых препятствий к развитию и применению соответствующих математических методов в РФ. Необходимо начинать заниматься применением данной технологии в реальных задачах, поскольку только таким образом можно добиться развития.

Литература

1. Kaelbling L.P., Littman M.L., Moore A.W. (1996)? Reinforcement learning: A survey. Journal of artificial intelligence research, Т. 4, pp. 237–285.

2. Kober J., Bagnell J.A., Peters J. (2013), Reinforcement Learning in Robotics: A survey. International Journal of Robotics Research, July.

3. Silver D. et al. (2016), Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature. Т. 529, №. 7587, pр. 484–489.

4. Ng A.Y., Coates A., Diel M., Ganapathi V., Schulte J., Tse B., Berger E., Liang E. (2004). Autonomous helicopter flight via reinforcement learning. In Advances in Neural Information Processing Systems 2004 (NIPS 2004).

5. Mnih V., Kavukcuoglu K., Silver D., Rusu A.A., Veness J., Bellemare M.G., … & Petersen S. (2015). Human-level control through deep reinforcement learning. Nature, 518 (7540), pр. 529–533.

Самодиагностика и самокалибровка зрительной системы

Краткое описание технологии

Самодиагностика необходима для достижения высокого уровня надежности зрительной системы, не допуская эксплуатацию с некалиброванной, загрязненной либо поврежденной камерой. К основным контролируемым параметрам относятся наличие и достаточная контрастность изображения, резкость изображения, освещенность наблюдаемого объекта, а также положение камеры в пространстве относительно рассматриваемой технической системы и относительно наблюдаемых объектов.

Самокалибровка заключается в коррекции калибровки зрительной системы на основании изображений, наблюдаемых в процессе штатной эксплуатации системы. Разработка и внедрение данной технологии необходимы для увеличения интервала между плановыми обслуживаниями зрительной системы за счет автоматической коррекции отклонений от первоначальной калибровки под влиянием внешних воздействий. Основными контролируемыми параметрами являются расположение системы координат изображения относительно устройства, фокусное расстояние объектива (компенсация люфта трансфокатора), а в мультикамерных системах (в том числе стереопарах) — взаимное расположение видеокамер. Данные параметры могут быть восстановлены путем анализа движения зрительной системы (для мобильных устройств) либо объектов окружающего мира и накопления статистических данных об изменении изображений.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Самодиагностика и самокалибровка зрительной системы востребована в рамках проектов Автонет, Аэронет, Маринет, Сейфнет, Фуднет, Хелснет, поскольку обеспечивает основу эксплуатационной надежности систем технического зрения.

Состояние технологии в мире

А. В настоящее время

Большинство систем технического зрения поддерживают как минимум базовый уровень самодиагностики, проверяя допустимость контраста изображения и освещенности объектов в поле зрения. Для контроля положения камер по большей части используются специальные метки (наподобие QR-кодов).

Самодиагностика: TRL 7–9.

Методы самокалибровки являются темой активных лабораторных исследований, и отдельные результаты были продемонстрированы, например, в приложении к зрительным системам беспилотных автомобилей.

Самокалибровка: TRL 3–5.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года)

Самодиагностика: TRL 7–9.

Самокалибровка: TRL 5–7.

Прогнозы развития технологии

Одним из основных стимулов повышения уровня готовности технологий самокалибровки зрительных систем является их востребованность в беспилотном автотранспорте. В связи с постоянными вибрационными нагрузками необходимы непрерывный контроль и коррекция параметров камеры без прекращения движения, а также обнаружение недостаточного качества наблюдаемого изображения для предотвращения небезопасного управления транспортным средством.

Литература

1. Прун В. Е. Автоматическая калибровка стереопары в дорожных сценах. Сборник Конференции Московского физико-технического университета, 2014.

2. Hansen P. et al. (2012), Online continuous stereo extrinsic parameter estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE Conference on. IEEE, pр. 1059–1066.

Зрительная память и визуальная локализация

Краткое описание технологии

Данная технология заключается в сопоставлении изображения сцены с текущего ракурса (либо пары изображений для случая бинокулярного стереозрения) с изображениями, записанными в память системы, с целью определения текущего положения съемки относительно точек съемки запомненных изображений.

При этом ключевым моментом является возможность хранения в памяти большого количества изображений за счет компактного представления с использованием устойчивых дескрипторов. Под «большим количеством» понимаются миллионы изображений и больше, чтобы обеспечить применимость технологии для локализации мобильных систем на территории масштаба мегаполиса.

Данная технология предполагает применение методов:

• компактного описания изображения устойчивыми признаками;

• быстрого поиска релевантных изображений в

базе данных по компактному описанию;

• геометрического сопоставления устойчивых признаков изображений;

• оценки погрешности и доверительной области

результирующего положения точки съемки.

В зависимости от конкретного используемого метода геометрического сопоставления, технология может применяться для локализации как систем на поверхности Земли и в помещениях, так и летательных аппаратов, где отличительной чертой является работоспособность в условиях сложного рельефа местности.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Зрительная память и визуальная локализация востребованы в проектах Автонет, Аэронет, Маринет, Сейфнет, Хелснет, поскольку обеспечивают возможность локализации в пространстве в отсутствие навигационного поля или иной вспомогательной инфраструктуры.

Состояние технологии в мире

А. В настоящее время

TRL 5: используется как часть системы одновременной локализации и картирования (SLAM) в ряде исследовательских мобильных роботов. Есть публикации, показывающие применимость данной технологии в навигации летательных аппаратов (Karpenko, 2015). По отдельности все элементы данной технологии имеют готовность TRL 7–9, но полноценные комплексные реализации не выходят за рамки исследовательских образцов (Labbé, 2013).

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1—3 года)

TRL 7–9: неизбежно появление реализаций данной технологии в применении к локализации беспилотных автомобилей в условиях ограниченной точности спутниковой навигации.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

Google self-driving car использует подобную технологию для уточнения собственного положения на основании изображений из базы данных Google StreetView.

Прогнозы развития технологии

Очевидная точка роста данной технологии — использование более надежных признаков для описания изображения, инвариантных к условиям наблюдения (в том числе сезонности), а также применение технологии цветоконстантного зрения для более надежного сопоставления изображений.

Литература

1. Karpenko S., Konovalenko I., Miller A., Miller B., Nikolaev D. (2015), UAV Control on the Basis of 3D Landmark Bearing-Only Observations. Sensors 2015; 15 (12): 29802–29820. DOI: 10.3390/s151229768.

2. Labbé M., Michaud F. (2013), Appearance-Based Loop Closure Detection for Online Large-Scale and Long-Term Operation. iIEEE Transactions on Robotics, vol. 29, no. 3, pp. 734–745 (IEEE Xplore).

Цветоконстантное техническое зрение

Краткое описание технологии

Данная технология заключается в оценке окраски объектов произвольной наблюдаемой сцены в условиях неизвестной цветности источника освещения в два этапа. Вначале оценивается цветность доминирующего освещения по статистическим свойствам распределения цвета точек изображения, а затем с использованием этой оценки в рамках мультипликативно замкнутой спектральной модели в каждой точке определяется окраска наблюдаемого объекта. Спектральный состав излучения, принимаемого фотоили видеосенсором, зависит как от окраски объекта, так и от спектральной яркости источника освещения, что приводит к невозможности оценки окраски по спектральному составу излучения в одной точке, а требует анализа всей сцены.

Зрительная система человека достаточно успешно справляется с данной задачей, за исключением отдельных случаев, известных как оптические иллюзии, однако для систем технического зрения создание данной технологии является актуальной задачей.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Цветовое зрение востребовано в рамках проектов Автонет, Аэронет, Маринет, Нейронет, Сейфнет, Фуднет, Хелснет, поскольку обеспечивает систему технического зрения базовой возможностью определения окрасок наблюдаемых объектов.

Литература

1. Forsyth D.A. (1990), A novel algorithm for color constancy. International Journal of Computer Vision 5 (1), рp. 5–35.

2. Buchsbaum G. (1980), A spatial processor model for object colour perception. Journal of the Franklininstitute 310 (1), pp. 1–26.

3. Nikolaev D.P., Nikolaev P.P. (2007), Multiple reflection phenomenon usage for color constansy.

4. Nikolaev D.P., Nikolaev P.P. (2007), On spectral models and colour constancy clues. 21st EuropeanConference on Modelling and Simulation (ECMS 2007), рр. 318–323.

5. Nikolaev D.P., Karpenko S.M., Nikolaev P.P. (2008), Color constancy spectral model: selection rules. Proceedings of ISA (In Russia), рр. 322–335.

6. Funt B.F., Drew M.S., Ho J. (1991), Color constancy from mutual reflection. International Journal of Computer Vision 6 (1).

7. Nikolaev D.P., Nikolaev P.P., Bozhkova V. (2006), Efficiency comparison of analytical gaussian and linearspectral models in the same colour constancy framework. International Journal of Simulation–Systems (IJSSST, Special Issue on: Vision and Visualization), pp. 21–36.

Дескрипторы изображений, инвариантные к освещению, погодным условиям и сезону

Краткое описание технологии

Описываемая технология описания изображений низкоразмерными локальными признаками, инвариантными к освещению, погодным условиям и сезону, является развитием широко применяемой технологии устойчивых точек (локальных особенностей) изображений.

Основной принцип состоит в выделении геометрических и топологических особенностей на изображении, наиболее стабильных при изменении условий наблюдения, в том числе сезонном, с последующим их описанием вектором признаков, позволяющим сопоставить точки, соответствующие одним и тем же объектам в разных условиях наблюдения. Признаки для сопоставления при этом могут строиться на основе нейросетевых технологий, позволяя специализировать технологию для конкретных применений путем обучения функции вычисления и сопоставления признаков на репрезентативных наборах данных.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Востребована в рамках проектов Автонет, Аэронет, Маринет, Сейфнет, Фуднет, Хелснет.

Состояние технологии в мире

А. В настоящее время

TRL 3, есть прототипы, но на практике используются технологии предыдущего поколения (устойчивых точек без явной инвариантности к погодным условиям и сезону — TRL 9).

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1—3 года)

TRL 7.

Детектирование человека на изображениях и в видеопотоках

Краткое описание технологии

Визуальное детектирование человека в видеопотоках, не зависящее от его позы и одежды. Применение методов трехмерного зрения в сочетании с методами машинного обучения.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Визуальное детектирование человека востребовано в рамках проектов Автонет, Аэронет, Маринет, Нейронет, Сейфнет, Хелснет.

Состояние технологии в мире

В зависимости от требований по инвариантности к ракурсу и позе человека, варьируется от TRL 9 (предсказуемые позы, человек стоит прямо либо видно лицо) до TRL 3 для случаев обнаружения неподвижного человека в неизвестной позе (что особенно актуально в задачах обнаружения нарушителей либо поиска пострадавших при ЧС).

Детектирование объектов на изображениях и в видеопотоках с обучением по малому количеству примеров

Краткое описание технологии

Технология обучения детектора объектов, позволяющая по единственному или малому числу примеров объекта детектировать аналогичные объекты.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Востребована в рамках проектов Аэронет, Нейронет, Сейфнет, Фуднет, Хелснет, поскольку создает возможность для простого (одним или несколькими примерами) задания вида объекта, который в дальнейшем будет детектироваться системой технического зрения.

Состояние технологии в мире

Существует технология детектирования объекта по одному примеру на основе сопоставления изображений по устойчивым признакам. Ее готовность TRL 5—7. Поскольку она требует высокой детализации изображения объекта как при обучении, так и при распознавании, практическая применимость ее ограничена. Так что технология распознавания по малому числу примеров имеет уровень готовности TRL 3, поскольку академические публикации на эту тему многочисленны при отсутствии рабочих реализаций.

Восстановление формы динамическим панорамированием трехмерного объекта

Краткое описание технологии

В настоящее время мобильные устройства (телефоны, планшеты и так далее) приобретают практически повсеместное распространение. Эти устройства имеют большие перспективы как инструмент решения задачи фотои видеофиксации трехмерных объектов окружающего мира (например, автомашин на улице или товаров на полках магазинов). Как правило, используется фотофиксация, при которой пользователь выполняет разовую фотос ъемку каждого объекта. Однако информация о трехмерном объекте, которая может быть извлечена из единственного фотоснимка, существенно ограничена, поэтому более перспективным является вариант видеофиксации с динамическим панорамированием. Ее суть заключается в видеос ъемке объекта с одновременным движением устройства (например, обход объекта со всех сторон с непрерывной видеос ъемкой). Важно отметить, что современные мобильные устройства обычно снабжены не только видеокамерой, но и инерциальными датчиками. Комбинация полученного видеосигнала и показаний инерциальных датчиков в процессе с ъемки теоретически позволяет определять трехмерную структуру объекта с ъемки.

Данная технология заключается в восстановлении формы жесткого трехмерного объекта на основании обработки полученного видеопотока и показаний инерциальных датчиков.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Востребована в рамках проектов Автонет, Аэронет, Сейфнет, Фуднет, Хелснет.

3.2. Обзор развития технологий
по направлению «Квантовые технологии»

Национальная технологическая инициатива

Рабочая группа по сквозным технологиям

Квантовые технологии для рыночных дорожных карт НТИ

Расширенная аналитическая записка

Москва, 2016

Экспертный состав:

Акимов А. В., Российский квантовый центр, Texas A&M University (США); Воденеев В. А., Институт прикладной физики РАН; Габитов И. Р., Сколковский институт науки и технологий; Горин Д. А., Саратовский национальный исследовательский государственный университет; Грязнов Н. А., ЦНИИ робототехники и технической кибернетики; Дорожкин П. С. (научный координатор), Сколковский институт науки и технологий; Драчев В. П., Сколковский институт науки и технологий, Университет северного Техаса (США); Загоскин А. М., Loughborough University (Великобритания); Кленов Н. В., Московский государственный университет; Козлов С. А., Университет ИТМО; Колачевский Н. Н., Физический институт им. П. Н. Лебедева (ФИАН); Кукушкин И. В., Институт физики твердого тела РАН; Курочкин Ю. В., Российский квантовый центр; Львовский А., Российский квантовый центр, Университет Калгари (Канада); Перебейнос В. В., Сколковский институт науки и технологий; Рязанов В. В. (руководитель), Институт физики твердого тела, Московский институт стали и сплавов; Турчин И. В., Институт прикладной физики РАН; Тучин В. В., Саратовский национальный исследовательский государственный университет; Устинов А., Российский квантовый центр, Технический университет Карлсруе (Германия); Харинцев С. С., Казанский федеральный университет.

Оптическое энергоснабжение распределенных сетей сенсоров

Краткое описание технологии

Данная технология заключается в передаче энергии на удаленные блоки малопотребляющей электроники лазерным излучением по волокну для питания систем, чувствительных к наводкам. Особый интерес представляет для сложных мобильных технических систем, требующих наличия большого количества помехоустойчивых датчиков и не имеющих возможностей организации заземления.

Энергетические потери при преобразовании электрической энергии в оптическую и обратно компенсируются не только нечувствительностью к электромагнитным возмущениям. Малые удельные массогабаритные параметры волокна определяют существенный выигрыш при формировании сильно разветвленных сетей, что особенно важно в аэрокосмической отрасли.

Отсутствие разности потенциалов между проводниками при оптическом энергоснабжении позволяет существенно уменьшить риск инициации реакции горения при нарушении проводки во взрывоопасных условиях, что повышает актуальность его применения на шахтах, а также в системах доставки и переработки различных видов топлива или на химических предприятиях.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Будет востребована во всех платформах проектов Автонет, Аэронет, Маринет при решении задач контроля состояния исполнительных механизмов для обеспечения управляемости транспортных средств. Плотная упаковка электроники и электропитания в современном двигателестроении повышает требования к помехозащищенности датчиковой аппаратуры. Рост числа распределенных датчиков делает актуальной задачу плотной упаковки проводки и снижения ее массы.

Представляет безусловный интерес для проектов Сейфнет, Нейронет и Энерджинет в части обеспечения питания миниатюрных датчиков скрытного или защищенного размещения с прокладкой проводки в произвольных средах.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время

Простота технологии не требует проведения серьезных научных или даже технических исследований. Возможность ее использования была уже многократно продемонстрирована в различных экспериментах, поэтому можно смело утверждать, что сама технология в настоящее время в зависимости от области применения находится между 4-м и 6-м уровнями технологической готовности. Дальнейшее ее развитие сдерживается только отсутствием удобных в практическом применении компонент, представленных на рынке. В первую очередь, это касается миниатюрных и надежных по фиксации оптических разъемов, выдерживающих достаточные плотности мощности (при мощности оптического излучения в единицы Ватт).

Вероятным сдерживающим фактором является высокая динамика в повышении эффективности преобразователей электрической энергии в оптическую и обратно. В ожидании сверхвысокой эффективности удаленного оптического энергоснабжения отработка самой технологии в силу ее простоты происходит относительно неспешно. Вместе с тем одиночные оптические излучатели уже сегодня способны обеспечить потребную мощность (единицы Ватт), а приемники — высокую эффективность в узком спектральном диапазоне.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года)

Появление принципиально новых типов чувствительных элементов (фотонных кольцевых резонаторов) в самое ближайшее время приведет к созданию датчиков нового типа с малыми габаритами и высокой чувствительностью. Учитывая тот факт, что для зондирования резонатора в них используется оптическое (или близкое к оптическому диапазону) излучение, подобная технологическая революция востребует и оптическое энергоснабжение систем обработки сигнала.

Как следствие, датчики другого типа либо очень быстро утратят конкурентоспособность, либо также воспользуются технологиями оптического энергоснабжения, поскольку эффективность энергоснабжения при малой величине потребления не играет никакой роли в общем балансе мощности.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

Как ни удивительно, но примеров представленного на рынке применения оптического энергоснабжения сети распределенных датчиков по волоконным линиям сбора сигналов найти не удалось, хотя эксперименты в этой области проводятся уже давно (см., например, ссылки на литературу).

Прогнозы развития технологии

Можно уверенно утверждать, что в 2020–2025 годах произойдет вывод на рынок систем и комплексов, управление которыми базируется на сетях распределенных датчиков с оптическим энергоснабжением.

К 2030–2035 годам фотонная технология питания датчиков станет доминирующей на рынке сенсорики благодаря простоте и дешевизне оптических волокон и других компонент ее обеспечения, так же как оптоволоконные информационные сети стали доминирующими на рынке телекоммуникаций.

Состояние в РФ

Данное направление не требует сложного технологического оборудования, разработка или закупка которого стоят очень дорого. При концентрации кадровых и финансовых ресурсов в данном направлении Россия вполне может занять если не лидерские, то хотя бы конкурентные позиции на мировом рынке. Дело в том, что проектирование сети распределенных датчиков в любом комплексе (будь то автомобиль, корабль или самолет) осуществляется в жесткой привязке к конструкции и условиям функционирования. Поэтому для захвата позиций в отрасли необходимо не только освоить гибко перестраиваемую технологию производства датчиков с оптическим энергоснабжением, но и разработать программное обеспечение для быстрого проектирования сетей.

Литература

1. Yan Zhang, Yi Ma, Fenghua Xing. (2016), A prototype optical fibre direct current sensor for HVDC system, Transactions of the Institute of Measurement and Control, January 2016, 38: 55–61, doi:10.1177/0142331215575420.

2. Santos J.L., Frazãoa O., Baptista J.M., Jorge P.A.S., Dias I., Araújo F.M., Ferreira L.A. (2009), Optical Fibre Sensing Networks. In: SBMO/IEEE MTT-S International Microwave and Optoelectronics Conference, IMOC, Belem, Brazil, November 3–6, pp. 290–298.

3. www.microtec-suedwest.de/fileadmin/Clusterkonferenz_2016/Vortraege/Clusterkonferenzbeitrag_Helmers_ ISE. pdf.

4. Worms K., Klamouris C., Wegh F., Meder L., Volkmer D., Philipps S.P., Reichmuth S. K., Helmers H., Kunadt A., Vourvoulakis J., Bett A.W., Koos C., Freude W., Leuthold J., Stork W. (2016), Reliable and lightning-safe monitoring of wind turbine rotor blades using optically powered sensors. Wind Energ., doi: 10.1002/we.2009.

Активное техническое зрение

Краткое описание технологии

В отличие от телевизионных камер, активная лазерная локация позволяет определять расстояние до наблюдаемых объектов. Высокое угловое разрешение при этом позволяет детально прописывать не только рельеф, но и формы удаленных объектов.

Анализ разрывов первого и второго рода в двумерной функции дальности позволяет эффективно осуществлять декомпозицию наблюдаемой сцены на объекты с последующим векторным представлением собранной информации. Комбинирование телевизионных и локационных средств при автономном функционировании мобильных комплексов позволяет обеспечить необходимую полноту координатной информации для принятия управляющих решений. Технологии идентификации объектов также существенно упрощаются при совместном функционировании локационных и телевизионных средств за счет того, что процедура распознавания производится в отношении заранее оконтуренных предметов. Еще одним немаловажным достоинством активных локационных оптических средств является слабая чувствительность к рассеянному в аэрозольных образованиях излучению. Это обеспечивает увеличение дальности обнаружения препятствий в тумане, дымке, облаке, в том числе пылевом.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Технологии активного технического зрения будут востребованы в рамках проектов Автонет, Аэронет и Маринет, поскольку они обеспечивают системы обеспечения безопасности автономного движения легко интерпретируемой координатной информацией, в том числе и о наклонах подстилающей поверхности для наземной техники или форме волны для морской. Соответственно, требования для наземных мобильных средств по дальности составляют сотни метров, а для морских и воздушных мобильных комплексов — единицы километров.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время

Некоторое время развитие активных средств оптической локации шло по пути систем, не требующих механического сканирования. В результате на рынке в очень ограниченном количестве появились флэш-лидары, сложность технологии и высокая стоимость которых не позволяют надеяться на заметное расширение области применения за пределы космической отрасли. Более того, технологические ограничения определяют конечные размеры матричного приемника флэш-лидара, что не позволяет обеспечить эффективный сбор отраженного сигнала в широком поле зрения. Кроме того, требование концентрации оптической энергии в короткий, но мощный импульс подсветки не дает возможности серьезно продвинуться в оптимизации излучателя. Как следствие, подобные системы не в состоянии обеспечить требования по дальности функционирования даже для стандартных полей зрения (30–40 градусов).

Тем не менее развитие систем с угловым сканированием и матричным приемом излучения также не стояло на месте как в России, так и в мире. В результате на рынке появился лазерный локатор углового обзора компании «Velodyne» с 16 и 64 приемниками, расположенными в вертикальной плоскости. Хотя разрешение указанных приборов и их рабочая дальность относительно невелики, перспективы применения данной технологии трудно переоценить. Появление рыночного предложения позволяет разработчикам комплексов осознать новые возможности, чем формирует нарастание спроса. Кроме того, получается, что все компоненты предлагаемой технологии уже находятся либо на 8-м, либо на 9-м уровнях готовности технологий.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года)

Комбинирование активных оптических локационных средств с телевизионными в едином устройстве с собственным контроллером, осуществляющим декомпозицию изображения на объекты и его векторизацию, в ближайшее время выйдет на уровень экспериментальной отработки. К 2019–2020 году следует ожидать появления первых рыночных устройств, предназначенных для автоматизации процессов управления автономными мобильными средствами.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

Самым ярким примером, доступным на рынке, являются уже приведенные выше лазерные локаторы кругового обзора компании Velodyne. Отсутствие экспериментов по комбинированию указанного прибора с телевизионными средствами обусловлено лишь несогласованностью полей зрения. Тем не менее переход от локатора кругового обзора к локатору переднего обзора едва ли составляет серьезную техническую трудность. По крайней мере, в области средств сканирования незначительное усложнение оптической схемы едва ли остановит разработчиков. Скорее, в данном случае сдерживающим фактором является относительное невысокое разрешение, недостаточное для локатора переднего обзора, однако принципиальных ограничений на его увеличение нет.

Прогнозы развития технологии

В 2020–2025 годах активные системы технического зрения станут стандартным оборудованием мобильных транспортных средств, реализующих режим автономного функционирования.

К 2030–2035 годам технология активного технического зрения станет стандартом оборудования самолетов и морских судов, поскольку она обеспечивает улучшение видимости в условиях тумана и облачности.

Состояние в РФ

Как минимум, необходимо, чтобы в России это направление развивалось независимо, поскольку оно обеспечивает системы автономного управления робототехническими средствами векторной информацией, позволяющей производить обработку сигнала в реальном времени. В настоящее время в России ведется несколько проектов, направленных на создание лазерных локационных средств с матричным приемом излучения. Теоретически проанализированы вопросы векторизации изображения, разрабатываются алгоритмы обработки сигналов и методы представления информации. В случае формирования кооперации разработчиков лазерного оборудования со специалистами, занимающимися обработкой видеоизображения, которых в России тоже достаточно много, можно надеяться, что как минимум в области математической теории систем активного технического зрения Россия способна занять лидирующие позиции. В случае организации государственной поддержки в области разработки и внедрения соответствующего оборудования, существуют шансы России занять лидирующие позиции и в области производства рыночной продукции указанного типа.

Литература

1. Gryaznov N., Lopota A. (2015), Computer vision for mobile on-ground robotics, Energy Procedia 25th, рр. 1376–1380.

2. Zhao Guanyi. (2015), Fusion of Ladybug3 omnidirectional camera and Velodyne Lidar, Master of Science thesis in Geodesy, №3138. August 2015, Reports in Geodesy and Geographic Information Technology, The TRITA-GIT Series, ISSN 1653–5227.

3. Грязнов Н. А., Купренюк В. И., Соснов Е. Н. (2015), Лазерная информационная система обеспечения сближения и стыковки космических аппаратов. // Оптический журнал, 82, 5, 2015. С. 27.

4. Velupillai S., Guvenc L. (2009), Laser Scanners for Driver-Assistance Systems in Intelligent Vehicles, IEEE Control Systems Magazine, April 2009, pр. 17–19.

5. Грязнов Н. А., Панталеев С. М., Иванов А. Е., Куликов Д. С. Высокопроизводительный метод измерений координат объектов в условиях космического пространства

// Научно-технические ведомости СПбГПУ. Математические методы. Моделирование. Экспериментальные исследования. 2013, №2 (171). С. 197–202.

Мобильная оптическая связь

Краткое описание технологии

В настоящее время возможности мобильной связи ограничены радиочастотным диапазоном, обладающим всенаправленностью и полосовой ограниченностью. Атмосферная оптическая связь реализована в режиме стационарных каналов с жестко фиксированными положением и направленностью терминалов. Одним из важных достоинств оптической связи благодаря узкой диаграмме направленности луча является экологичность (она не засоряет эфир помехами). При дальности связи в единицы километров на одном квадратном километре и в одном спектральном диапазоне могут одновременно работать сотни тысяч терминалов, не создавая помех друг для друга.

Это же достоинство является и недостатком при попытке реализации мобильных каналов связи. Оптические оси выходных антенн терминалов должны быть все время направлены друг на друга с погрешностью не более пятой доли расходимости излучения, что требует использования систем наведения с маяками и контурами быстрой обратной связи.

Сложность решения взаимного наведения и ограничение зоной прямой видимости компенсируется таким достоинством, как широкополосность, поскольку оптический канал способен передать в сотни раз большие объемы информации, чем радиоканал, за выбранный интервал времени. Кроме того, с его использованием можно строить криптографические системы, которые будут использовать оптические каналы для передачи кода. Дело в том, что мобильные оптические атмосферные каналы обладают повышенной конфиденциальностью, поскольку умышленный перехват информации возможен только при наличии у злоумышленника всей полноты информации о траектории абонентов.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Технологии мобильной оптической связи будут востребованы в рамках проектов Автонет, Аэронет и Маринет. Наличие нескольких терминалов (не менее 4-х) на каждом из участников движения позволяет сформировать динамическую сеть с широкополосными каналами, обеспечивающими быструю передачу больших объемов информации. Фактически подобный подход позволяет от группового управления мобильными робототехническими транспортными средствами перейти к глобальному управлению всем трафиком.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время

Информация о разработках в данной области в открытых источниках практически отсутствует, хотя эксперименты по космическим линиям оптической связи, где хоть и слабая, но все-таки динамика, терминалов имеет место быть, проводились неоднократно. Скорее всего, работы в этом направлении проводятся, но планируемая область применения не способствует распространению информации. Готовность технологии мобильной оптической связи находится где-то между 4-м и 6-м уровнями.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года).

В ближайшей перспективе следует ожидать проведения экспериментов по отработке технологии в полевых условиях, изготовления первых пилотных терминалов мобильной оптической связи, размеры и масса которых будут определяться не потребностями будущих пользователей, но возможностями современных технологий изготовления используемых компонентов.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

Кроме космических систем оптической связи все остальные известные комплексы для обеспечения лазерной связи в открытом пространстве (атмосферные) являются стационарными. Космические системы связи к мобильным могут быть отнесены только условно, поскольку угловая скорость смещения направления на абонента является величиной медленно меняющейся и легко прогнозируемой, а в условиях экспериментов все второстепенные факторы, влияющие на точность наведения (типа вибраций при работе двигателя), подлежат устранению.

Прогнозы развития технологии

В 2020–2025 годах средства мобильной оптической связи будут активно внедряться на тяжелые грузовики для обеспечения безопасности управления наиболее потенциально опасными объектами дорожного движения.

К 2030–2035 годам снижение размеров компонентов приведет к тому, что технология мобильной оптической связи станет стандартом оборудования грузовиков и начнет внедряться на легковом транспорте с целью замыкания сети глобального управления движением.

Состояние в РФ

В настоящее время ни одна из стран не претендует на лидерство в указанной области рынка. С этой точки зрения, разработка идеологии и средств оптической динамической сети позволит России занять лидирующие позиции на старте процесса. Дальнейшие успехи будут зависеть исключительно от усилий по развитию передовых технологий мобильной оптической связи.

Литература

1. Kaushal H. and Kaddoum G. (2015), Free Space Optical Communication: Challenges and Mitigation Techniques, arXiv:1506.04836v1 [cs.IT] 16 Jun.

2. Horwath J., Knapek M., Epple B., Brechtelsbauer M., Wilkerson B. (2006), Broadband backhaul communication for stratospheric platforms: The stratospheric optical payload experiment (STROPEX), in Proc. SPIE, FreeSpace Laser Comm. VI, vol. 6304, (San Diego, California, USA), Sept.

3. Laser communications relay demonstration: The next step in optical communications. (2013), Goddard Space Flight Center, (NASA), Tech. Report: Weblink: http://www.nasa.gov/pdf/742122main_LCRDFactSheet3.pdf.

4. Vuong V.M., Truong C.T., Anh T.P. (2013), Performance analysis of TCP over free-space optical links with ARQ-SR, in 18th European Conf. on Netw. and Opt. Comm. & 8th Conf. on Opt. Cabling and Infrastruc., pp. 105–112.

5. Aminian M.S. (2014), Routing in Terrestrial Free Space Optical AdHoc Networks, PhD thesis, Linköping University Institute of Technology, Norrköping.

Квантовая криптография / квантовое распределение ключа

Краткое описание технологии

Новое поколение вычислительных устройств, называемых квантовыми компьютерами, позволит взламывать криптографические ключи, генерируемые с помощью асимметричных схем. Однако квантовая физика предлагает нам и принципиально новый способ защиты информации, надежность которой основана не на сложности решения какой-либо математической задачи, а на фундаментальных законах природы.

В квантовой криптографии информация передается посредством элементарных частиц света — фотонов. Ее защита обеспечивается тем, что даже прибор с идеальной чувствительностью неизбежно изменит состояние фотона при попытке получения информации. Поэтому если кто-то попытается «подслушать» информацию, передаваемую по квантовому каналу, он неизбежно «испортит» передаваемое сообщение — и таким образом будет замечен. Надежность квантовой криптографии математически строго доказана.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Квантовая криптография является важной составляющей SafeNet.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology readiness level)

А. В настоящее время

Рынки высоконадежной защиты информации преимущественно национальны

Китай выделил 560 млн юаней на построение квантовой сети протяженностью 2000 км, состоящей из цепочки в 32 пролета с промежуточными защищенными серверами. В США компании Battelle и ID Quantique построят квантовую сеть с промежуточными серверами на 650 км с перспективой до 10 000 км. Устройства квантовой криптографии приобретаются коммерческими банками Швейцарии. В России пока не создано коммерчески доступных устройств квантовой криптографии.

Летом 2016 года Китай запустил спутник, задачей которого будет демонстрация квантовой криптографии спутник-земля для глобального распределения квантового ключа. Данный запуск должен продемонстрировать переход Китая на уровень TRL 9 в спутниковом исполнении.

До недавнего времени в России распределение квантового ключа демонстрировалось только в лабораторных условиях. Так, Университетом ИТМО совместно с Московским педагогическим государственным университетом и ЗАО «Сверхпроводниковые нанотехнологии» в 2013 году на основе сверхпроводниковых детекторов, охлаждаемых до температуры 2,5 К, была продемонстрирована передача битовых последовательностей на расстояние до 200 км со скоростью 180 бит/с [1]. В совместной работе научных сотрудников из Международного центра квантовой оптики и квантовых технологий (Российский квантовый центр) и Московского педагогического государственного университета в 2013 году была продемонстрирована принципиальная возможность передачи квантового ключа на расстояние 300 км [2] и 327 км в 2014 году, что на тот момент являлось рекордной дальностью. Разработки в данной области также ведутся специалистами Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова и Института физики полупроводников Сибирского отделения РАН.

Практически все российские лаборатории, работающие в данном направлении, находятся на стадии TRL 5–6. В нескольких организациях проекты в области квантовой криптографии и коммуникации перешли на стадию TRL 7.

В Университете ИТМО была разработана система квантовой коммуникации на боковых частотах, реализующая рассылку просеянных ключей со скоростью более 1 Мбит / с (1 км) и на расстояния до 160 км (42 дБ) [3]. В 2014 году были проведены ее успешные испытания по подземному кабелю в городской сетевой инфраструктуре протяженностью 1 км в г. Санкт-Петербурге [4]. Летом 2016 года совместно с Казанским квантовым центром КНИТУ-КАИ на ее основе запущен первый (2,5 км) сегмент многоузловой квантовой сети в г. Казань. Устройство прошло несколько лабораторных и сетевых испытаний, что свидетельствует о переходе проекта на уровень TRL 7.

В Российском квантовом центре при поддержке АО «Газпромбанк» и Министерства образования и науки РФ разрабатывается промышленное устройство для квантовой криптографии. На данный момент (2016 г.) уже продемонстрирован прототип квантового распределения ключа на протяженных городских сетях общего пользования (30 км). Данная демонстрация также показала переход проекта на уровень TRL 7. Одновременно разрабатывается технология квантовых повторителей, которая позволит передавать квантовые ключи на большие расстояния без промежуточных защищенных серверов. При создании квантового повторителя необходимо совместить две технологии: квантовой телепортации и квантовой памяти. Работы в этом направлении ведутся во многих международных научных центрах, в том числе в Российском квантовом центре есть экспертиза международного класса по этому вопросу. В число мировых лидеров в области создания квантовой памяти входит Казанский квантовый центр КНИТУ-КАИ. Данная технология находится на уровне TRL 3–4, и прорывная работа в этом направлении позволит стать лидером любой из групп.

Кроме того, в Российском квантовом центре разработана система классической постобработки квантовых ключей [5]. Разработанные алгоритмические решения (в частности, алгоритм исправления ошибок) превосходят существующие методы. Классическая постобработка является ключевым этапом для практического применения квантовых ключей. Достигнуты результаты в создании гибридных систем шифрования, сочетающих квантовое распределение ключа с высокоскоростными поточными шифраторами для телекоммуникационных приложений.

Также ряд групп, в том числе в Российском квантовом центре, работает над перспективными приложениями квантовой криптографии на непрерывных переменных, которая позволит работать на малых расстояниях (10–50 км), но с большей производительностью и меньшей стоимостью устройства. Данное направление в мире находится на уровне TRL 7.

На уровне TRL 4–5 в зарубежных лабораториях находится направление многопользовательской квантовой криптографии, когда реализуется сетевая архитектура с высокопроизводительным приемным сервером и недорогими устройствами пользователей, что обещает быть востребованным для больших организаций. В России проекты в области квантовых сетевых технологий реализует Университет ИТМО при поддержке Министерства образования и науки РФ. Помимо развертывания упомянутых выше квантовых сетей разработки ведутся в области динамического управления квантовыми сетями с помощью технологии программно-конфиг урируемых сетей.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года) В ближайшее время в мире будут начаты тестирование крупных сетей с использованием квантовой криптографии и ее спутниковая реализация. В Российском квантовом центре и Университете ИТМО к концу 2017 года должны быть готовы к серийному производству устройства квантовой криптографии, реализующие протоколы с доказанной секретностью. В 2016–2018 годах планируется построение и опытная эксплуатация разветвленных сетей квантовой криптографии и коммуникации.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

На данный момент известно о том, что Швейцарская компания ID Quantique успешно продает свои решения для банковского сектора, и один из производителей в Китае установил свои решения для 12-местных банков и компании Alibaba. Данных о продажах в США нет, несмотря на то что в США данная технология была продемонстрирована в сетевом исполнении в середине 2000-х.

Прогнозы развития технологии

2020–2025 годы. Ожидается внедрение сетей квантовой криптографии национального масштаба и подготовка к появлению квантового компьютера.

2030–2035 годы. Появление квантового компьютера будет катализатором для взрывного роста рынка квантовой криптографии. Появление квантовых повторителей и отработка космических решений сделают квантовые сети глобальными.

Состояние в РФ

В каких областях и/или нишах применения технологии Россия может занять конкурентные (и даже лидерские) позиции на мировом рынке? Какие барьеры могут этому помешать? Что требуется для их преодоления? Какие инфраструктурные проекты (отраслевой значимости) можно предложить, чтобы решить эти проблемы?

При решительном развитии данной технологии Россия может занять лидирующие позиции на рынке компонентов для космической квантовой криптографии (в модели, когда заказчик получает готовый спутник с возможностью установить собственный цифровой модуль для криптографии) и запуска соответствующих спутников. Также возможно выйти на рынок квантовых повторителей и корпоративных решений. Инициативная разработка по подобному проекту ведется в Российском квантовом центре. Рынок оптоволоконных устройств для госнужд скорее всего будет локальным и политизированным.

Литература

1. Глейм А. В., Анисимов А. А., Аснис Л. Н., Вахтомин Ю. Б., Дивочий А. Б., Егоров Б. И., Ковалюк В. В., Корнеев А. А., Кынев С. М., Назаров Ю. В., Ожегов Р. В., Рупасов А. В., Смирнов К. В., Смирнов М. А., Гольцман Г. Н., Козлов С. А. Квантовая рассылка криптографического ключа по оптическому волокну на расстояние 200 км со скоростью 180 бит/с // Известия РАН. Серия Физическая, 2014, том 78, №3. С. 266–270.

2. Ozhegov R., Elezov M., Kurochkin Y., Kurochkin V., Divochiy A., Kovalyuk V., Vachtomin Y., Smirnov K., Goltsman G. (2014), Quantum key distribution over 300km, Proceedings of SPIE — The International Society for Optical Engineering, 9440, 94401F.

3. Gleim V., Egorov V.I., Nazarov Y.V., Smirnov S.V., Chistyakov V.V., Bannik O.I, Anisimov A.A., Kynev S.M., Ivanova A.E., Collins R.J., Kozlov S.A., Buller G.S. (2016), Secure polarization-independent subcarrier quantum key distribution in optical fiber channel using BB84 protocol with a strong reference, OPTICS EXPRESS Vol. 24, No. 3, P. 2619.

4. Глейм А. В., Назаров Ю. В., Егоров В. И., Чистяков В.В, Смирнов С. В., Банник О. И., Кынев С. М., Иванова А. Е., Дубровская В. Д., Тарасов М. Г., Булдаков Н. В., Кузьмина Т. Б., Чивилихин С. А., Анисимов А. А., Рощупкин С. В., Рогачев К. С., Хоружников С. Э., Козлов С. А., Васильев В. Н. Создание квантовой сети Университета ИТМО // Сборник трудов VIII международной конференции «Фундаментальные проблемы оптики — 2014». СПб: ИТМО, 2014. С. 3–4.

5. Kiktenko E.O., Trushechkin A.S., Kurochkin Y.V., Fedorov A.K. (2016), Post-processing procedure for industrial quantum key distribution systems, Journal of Physics: Conference Series, arXiv:1603.08387.

Атомные сенсоры

Краткое описание технологии

Атомы, несмотря на свои малые размеры, имеют структуру. Эта структура абсолютно одинакова для всех атомов, поэтому атомы являются прекрасным объектом для сверхточных измерений: на их основе, например, определено время и расстояние. Однако внешние поля способны ее изменить. Учет внешних полей является основной проблемой сверхточных измерений. Однако обратной стороной этой проблемы является возможность измерять внешние поля — измерять изменение структуры атома. Так же как и в стандартах частоты, в этом случае поля можно измерять исключительно точно — благодаря одинаковости атомов. Атомные сенсоры мог ут быть самых разных типов: магнитометры, измерители электрических полей, измерители вращения, гравитометры. Точность таких систем зависит от исполнения, но как правило, более высокая точность ведет к большему размеру, и компактификация высокочувствительных атомных сенсоров по-прежнему остается довольно сложной задачей. Наиболее продвинутыми в этом направлении оказались сенсоры магнитных полей, которые достигают сантиметровых размеров при чувствительности, сопоставимой и даже превосходящей сверхпроводниковые детекторы.

Дальнейшее уменьшение размеров возможно за счет использования искусственных атомов, реализованных в твердом теле. Одним из наиболее перспективных искусственных атомов можно назвать NV центр окраски в алмазе, которые уже сегодня начинают активно использоваться в качестве чувствительных сенсоров. Такой дефект возникает, если в кристалле алмаза, состоящего из атомов углерода, удалить два атома в соседних узлах решетки, а на место одного из них поместить азот (NV-центр, то есть nitrogen-vacancy center, азото-замещенная вакансия). Алмаз обладает не только уникальной оптической чистотой, но и также уникальной чистотой с точки зрения имеющихся в нем спинов — элементарных магнитиков, связанных с отдельными атомами. Сам NV центр позволяет оптическими методами считывать его внутреннее состояние, тем самым измеряя магнитные или электрические поля. Всего в нескольких кубических миллиметрах алмаза можно разместить достаточно NV центров, чтобы реализовать чувствительность, сопоставимую с лучшими существующими магнитометрами. Кроме того, благодаря тому, что NV центр можно локализовать в пределах нескольких нанометров, на базе этого центра может быть реализован магнитометр сверхвысокого разрешения, способный видеть спины отдельных частиц. Такие высокие разрешения найдут свое применение прежде всего в анализе чистоты полупроводниковых материалов, а также в задачах биологии и медицины на клеточном и субклеточном уровне. Огромным преимуществом алмаза является его инертность — наноалмазы можно внедрять в клетки без какого-либо вреда для последних и производить измерения напрямую в живой материи. С помощью этой технологии становится возможным проведение магнитно-резонансной томографии отдельных клеток, их частей и даже отдельных молекул. Это открывает совершенно новые горизонты для биологии и медицины. Становится доступным колоссальный объем знаний о жизнедеятельности частей клеток, развитии болезней, механизмов функционирования лекарств. Квантовые датчики помогут разобраться и в структуре синаптических связей головного мозга человека, сделав возможным лечение его болезней.

NV центры позволяют также реализовать твердотельные датчики, не требующие охлаждения, но сравнимые по чувствительности с используемыми в настоящее время в Магнитно-резонансной томографии головного мозга. Здесь открывается возможность для замещения существующих дорогих в обслуживании сверхпроводящих датчиков существенно более дешевыми аналогами без потери разрешения. Также интерес к этим датчикам представляется в связи с построением машино-мозговых интерфейсов.

Отдельную область представляет собой возможность построения магнитных изображений в основном биологических структур, таких как нейронные цепи. Здесь за счет некоторой потери разрешения можно реализовать построение магнитных карт исследуемого образца в режиме реального времени без использования зондового микроскопа, что открывает широкие возможности для биологических применимей.

Тот же центр окраски позволяет реализовать и другие сенсоры. В дополнение к уже названным стоит упомянуть биосовместимый датчик температуры высокого разрешения, который уже сегодня используется в биологических исследованиях на клеточном уровне.

NV центр является наиболее развитым, но не единственным центром окраски, претендующим на использование в сенсорах. Большое внимание привлекают центры окраски в карбиде кремния, исследуются другие центры окраски в алмазах и проч. Помимо уже упомянутых типов сенсоров ведутся разработка сенсоров натяжения, вращения, силы.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Медицина: исследование головного мозга — магнитно-резонансная томография.

Биология: магнитные изображения нейронных сетей реального времени, диагностика внутриклеточных процессов, зондовая микроскопия биологических объектов.

Материаловедение: зондовая микроскопия и диагностика магнитных примесей высокочистых материалов.

Технология попадает под дорожную карту «Производственные наносистемы» (США), раздел технологий атомарной точности. В технологии заинтересованы компании — производители зондовой микроскопии, такие как NT-MDT, Bruker, Nanonics Imaging и др. Прямой интерес к данным технологиям в связи с разработкой интерфейса мозг-машина проявляют крупные корпорации, такие как LG и Samsung.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время

В настоящее время в мире ведутся активные исследования возможностей создания сенсоров магнитного поля и температуры высокого разращения. Создан ряд Start-Up компаний, ставящих своей целью коммерческую реализацию подобных сенсоров.

В настоящее время технология сенсоров магнитного поля сверхвысокого разрешения находится на уровне TRL 5–7 и быстро развивается. Технология построения магнитных изображений микронного разрешения и термометрии находится на уровне TRL 3–5, технологии высокочувствительной магнитометрии, применимой в магнитно-резонансной томографии, находятся на уровне TRL 1–3.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года)

Ряд крупных компаний, осуществляющих продажу сканирующих зондовых микроскопов, проявляют прямой интерес к алмазной технологии магнитометрии, имеется ряд Start-Up компаний. Через 3 года появление на рынке коммерческих вариантов таких микроскопов является вполне вероятным. Можно ожидать создания Start-Up компаний в направлении быстрого построения магнитных изображений микронного разрешения, а также высокочувствительной магнитометрии для магнитно-резонансной томографии.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

В настоящее время, несмотря на отсутствие на рынке коммерческих приборов, ведется использование разработанной технологии магнитои термометрии в биологических исследованиях внутриклеточного и многоклеточного уровня. При этом используются лабораторные образцы технологии, сделанные в единичных экземплярах. Медицинские широкомасштабные исследования пока невозможны из-за отсутствия на рынке легкодоступных приборов.

Состояние в РФ

В России разработку твердотельных вариантов атомных сенсоров ведут целый ряд институтов, включая Российский квантовый центр, Физический институт им. Лебедева РАН, Физико-технический институт имени А. Ф. Иоффе РАН, Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики, Московский государственный университет. В настоящее время уровень российских исследований не многим уступает мировому и при надлежащей активности российские исследования могут перейти в реальные устройства. Международно признанный российский производитель зондовых микроскопов NT–MDT также проявляет интерес к исследованиям в данной области.

Атомные часы

Краткое описание технологии

В атомных часах для измерения времени в качестве периодического процесса используются колебания на собственных частотах атомов. Благодаря абсолютной одинаковости атомов их собственные частоты одинаковы в любой точке пространства (с точностью до очень малых поправок на гравитацию) и не зависят от того, какой конкретно атом взят для данного конкретного стандарта. Это свойство одинаковости и позволяет сделать высокоточные часы. Из всех методов прецизионных измерений измерение времени или частоты является на сегодня наиболее точным, и поэтому измерение многих величин, которые нужно знать точно, сводят к измерению времени. Так, например, стандарт расстояния определяется как время, за которое свет преодолевает измеряемое расстояние, умноженное на мировую константу — скорость света. Поскольку часы определяют и расстояния, и время, они чрезвычайно важны в навигации для определения положения спутников, баллистических ракет, самолетов, подводных лодок, а также для передвижения автомобилей в автоматическом режиме по спутниковой связи (с использованием систем GPS, ГЛОНАСС, Galileo). Точность хода часов напрямую отражается в точности определения координат объекта на поверхности Земли. Атомные часы используются также в системах спутниковой и наземной телекоммуникации, а также в базовых станциях мобильной связи. В настоящее время для обеспечения работы системы космической навигации используют сверхточные атомные часы, находящиеся на Земле. Синхронизация атомных часов на борту спутников GPS или ГЛОНАС с наземными часами происходит посредством радиосигнала универсального времени, который содержит усредненный сигнал всех наземных стандартов частоты. Спутники транслируют свое время на землю, и приемник на земле, сравнивая время, полученное от разных спутников, может определить свои координаты.

В настоящее время, однако, бортовые часы существенно уступают наземным по точности, что заметно ограничивает возможности позиционирования. Также скорость обработки сигналов спутников и инерциальная навигация в отсутствие сигнала спутника оказываются существенно завязаны на часы в приемнике сигнала навигации, которые в настоящее время крайне неточны. Создание переносных, компактных квантовых часов для использования в приемниках GPS и повышение точности бортовых часов — дело ближайшего будущего. Это одно из важнейших направлений применения квантовых технологий.

Применение часов, однако, не ограничивается системами навигации. В последнее время все большее значение приобретает точность синхронизации систем хранения и передачи данных, а также прецизионное измерение задержек в таких сетях. Компактные точные часы, безусловно, найдут широкое применение и в этой области.

Также одной из напрямую связанных со стандартами частоты задач является создание гравиметров, акселерометров и гироскопов, основывающихся на технологиях, близких к технологии часов и превосходящих по точности все действующие аналоги.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Технологии применимы и востребованы в глобальной навигационной спутниковой системе ГЛОНАСС, проектах Сейфнет, Нейронет, Аэронет, Маринет.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время

В последние годы в мире в области как прецизионного измерения времени, так и в разработке компактных квантовых часов, достигнут существенный прогресс. Используя методы квантовой логики и идеи из области квантовых симуляторов, в мире реализованы часы со стабильностью около 10—18, что почти на три порядка точнее самого определения секунды. Эти разработки находятся на уровне TRL 1–4. В то же время менее точные атомные часы на основе цезиевого фонтана являются базой универсального времени, которая используется в коммерческих навигационных систем, использующих GPS, GLONAS, в различного рода часах и системах синхронизации. Компаниями Symmetricom и Honneywell реализованы компактные варианты квантовых часов, которые, хотя и существенно уступают по точности фундаментальным установкам, вполне достаточны для использования в военных системах навигации. Продажа таких микросхем на открытом рынке не осуществляется.

В России в разработке также имеются действующие атомные часы, входящие в систему GPS, однако разработки прецизионных часов находятся на уровне TRL 1–2. Разработки компактных часов имеются на уровне TRL 6–7, однако в рамках одной или двух групп.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года) В ближайшее время в мире будет осуществиться продажа на закрытых рынках компактных часов, будет продолжаться расширение рынка навигационных приборов, часов и проч. Будет вестись внедрение точных атомных часов для повышения точности сигналов универсального времени.

В России имеется существенное отставание от зарубежных разработок, которое может быть преодолено за счет разработки имеющихся технологий как в части открытых, так и в части закрытых рынков.

Подробнее на РБК: http://www.rbc.ru/economics/24/04/2013/5704076b9a7947fcbd4483a1

Примеры практического использования технологии в мировой практике

Компания Symmetricom ведет продажу компактных атомных часов на закрытом рынке США, объем продаж, к сожалению, сложно оценить из-за закрытого характера информации. Ожидается, что только рост рынка GPS/GLONAS удвоится и составит около 160 миллиардов евро к 2020 году.

Прогнозы развития технологии

2020–2025 годы. Ожидаются вывод имеющихся технологий по высокопрецизионным часам на уровень TRL 9 и реализация коммерческой продажи компактных часов как отдельно, так и в рамках навигационных систем.

2030–2035 годы. Ожидаются полное внедрение разработанных технологий и реализация навигационных систем сантиметрового диапазона разрешения, а также внедрение систем прецизионной синхронизации потоков данных.

Состояние в РФ

В России активные исследования атомных часов ведутся в ФГУП Всероссийский научно-исследовательский институт физико-технических и радиотехнических измерений (ВНИИФТРИ), который во многом координирует эту активность в России, а также в Институте лазерной физики (ИЛФ) СО РАН и Физическом институте им. Лебедева (ФИАН) РАН. Связанные исследования, направленные на прецизионные измерения с помощью холодных атомов и ионов, также ведутся в Институте физики полупроводников СО РАН, Институте физики высоких энергий (ИФВЭ) РАН, Институте прикладной физики (ИПФ) РАН, Российском квантовом центре (г. Москва) и ряде других институтов. Исследования носят пока, в основном, фундаментальный характер. При решительном развитии Россия вполне способна ликвидировать имеющееся отставание в области и выйти на рынок как внутренний, так и внешний.

Элементы оптоэлектронных устройств на основе новых двухмерных материалов

Краткое описание технологии

Современные оптоэлектронные устройства используют материалы типа A3B5, производство которых является затратным. В то же время оптические и электрические свойства этих систем невозможно изменять в процессе эксплуатации.

Новые двухмерные материалы на основе слоистых ван дер Вальсовских структур, такие как графен, MoS2 и другие, мог ут быть произведены методом химического осаждения, что существенно снижает затраты на их производство. Электрические и оптические свойства этих материалов мог ут существенно варьироваться в процессе эксплуатации в зависимости от приложенного электрического поля. Особый интерес представляет их применение в дальнем ИК и терацерцовом диапазонах. Наиболее перспективным является применение в биофотонике, так как графен, состоящий из углерода, наиболее совместим с биологическими объектами.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время

Ван дер Вальсовские материалы исследуются во многих лабораториях мира с 2004 года, когда графен был впервые изучен в Манчестере. В настоящее время появилось множество графено-подобных материалов, комбинации которых усиленно исследуются во всем мире для применения в электронике, оптоэлектронике, солнечных батареях и других направлениях.

В 2013 году Европейский союз выделил 1 млрд евро на 10 лет для данных исследований в виде программы Graphene Flagship. Военные агентства в США, такие как DARPA и AirForce, также щедро финансируют такие исследования.

В настоящее время коммерциализация 2-мерных структур представлена порядка 20 стартап-компаниями во всем мире, которые синтезируют и продают двухмерные материалы, в основном научно-исследовательским группам.

В целом состояние в области можно оценить как TRL 3–5.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года)

В ближайшее время ожидается демонстрация большего разнообразия опто-электронных устройств на основе 2-мерных материалов, включая источники излучения с линейным размером, много меньшим длины волны, плазмонные сенсоры, массивы фотодетекторов и др.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

На данный момент известно использование графена для дисплеев в Азии, однако экономическая целесообразность остается коммерческой тайной.

Прогнозы развития технологии

2020–2025 годы. Ожидаются осуществление синтеза большего числа 2-мерных материалов и улучшение характеристик опто-электрических устройств на их основе.

2030–2035 годы. К этому времени компьютеры на основе кремния не смогут быть усовершенствованы путем масштабирования, что приведет к сильному обесцениванию кремниевых технологий. Последнее откроет возможности для интегрирования 2-мерных материалов с кремнием для получения приборов и устройств с новыми функциями, например, мобильных биосенсоров.

Состояние в РФ

Достаточно сложно будет вырваться на рынок электроники, где ниша занята такими гигантами, как Intel, IBM, Samsung. Однако имеется потенциал в области оптоэлектроники. Основной барьер — это отсутствие экспериментальной базы, стандартной для полупроводниковой индустрии, и наличие партнера по производству кремниевых устройств для интегрирования их с двухмерными материалами.

Полупроводниковые нанопроволоки для транзисторов, сенсоров одиночных молекул, лазеров и фотодетекторов

Краткое описание технологии

Полупроводниковые нанопроволоки в течение последних двух десятилетий являются одним из ключевых направлений исследований благодаря их уникальным электронным, оптическим, тепловым и механическим свойствам. Стремительный рост их применений главным образом связан с возможностью интегрирования нанопроволок в электронные устройства, биосовместимостью, высокой устойчивостью к механическим деформациям, а также с обнаруженными в них новыми оптическими ближнеполевыми эффектами. Нанопроволоки могут выступать в качестве основных компонентов интегральных цепей — полевых транзисторов. Стремление к миниатюризации нанопроволок (поперечный размер вплоть до нескольких нанометров) приводит к увеличению плотности дефектов на границе с подложкой, что негативно влияет на производительность. Для предотвращения этого разрабатываются специальные методы пассивации. Другой важной задачей является поиск новых материалов нанопроволок и разработка геометрий транзисторов для увеличения их эффективности. Полупроводниковые нанопроволоки также могут использоваться как высокочувствительные сенсоры реального времени биологических объектов, одиночных молекул, газов и примесей в жидкостях. В области лазеров на основе полупроводниковых проволок, изза малого объема вещества, удается уменьшить мощность накачки (либо уровень тока), необходимой для возбуждения эмиссии, в несколько раз, по сравнению с макроскопическим аналогом. Помещение нанопроволок в резонаторы, к примеру, фотонные кристаллы, еще больше увеличивает эффективность перекачки энергии. Более того, частота излучения может настраиваться за счет композитного состава. В основе фотодетектирования лежит пьезо-фототронный эффект, где при облучении светом возникает механическая деформация нанопроволоки, что влияет на ее проводимость. Благодаря этой технике удается значительно увеличить чувствительность детекторов излучения.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Общие технологические тенденции предполагают уменьшение характерных размеров элементов электроники при сохранении и даже улучшении их рабочих характеристик. Поэтому создание рентабельных технологий с применением наноструктур позволит значительно повысить характеристики современных электронно-вычислительных устройств.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время

В настоящий момент рынок исследований и разработок с применением нанотехнологий приближается к отметке 1 триллион долларов и продолжает расти.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года)

В ближайшем будущем расширяющийся рынок технологий и исследований в области создания и применения полупроводниковых нанопроволок, по оценкам экспертов, составит 1,52 трлн долларов и продолжит рост в среднем на 20 процентов.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

Основными производителями нанопроволок в мире являются: Blue Nano, Cambrios, Minnesota Wire, Novarials, Nanostructured and Amorphous materials Inc, US Nano, Kemix, ACS Material, Blue Nano, Nano Composix, RAS Materials, Sea Shell Technology. Полупроводниковые нанопроволоки могут быть использованы для повышения эффективности солнечных батарей. Стартап Solar Voltaics собрал инвестиции в размере 9,4 млн долларов для создания прототипов новых солнечных элементов.

Состояние в РФ

Основными направлениями исследований в данной области являются поиск новых альтернативных материалов для одномерных наноструктур; моделирование явлений (магнитных, электронных, оптических, термальных), происходящих на суб 10-нм масштабе, для их учета при дизайне устройств; разработка интегральных схем на гибких подложках из полимера или пластика.

Одной из технологических проблем является разработка технологии синтеза монокристаллических ультратонких (несколько нанометров) нанопроволок, обладающих высокой стойкостью к процессам окисления. Среди научных барьеров можно отметить отсутствие теоретических моделей описания процессов, происходящих в ультратонких нанопроволоках.

Ведущая научная группа в России: под руководством профессора В. Г. Добровского (университет ИТМО) — 16 публикаций в Scopus.

Литература

1. Dasgupta N. P. et al. (2014), Adv. Mater., 26, pp. 2127–2184.

2. McAlpine M. C. et al. (2007), Nat. mater., 6, 2, pp. 379–387.

3. Portney N.G., Ozkan M. (2006), Anal Bional Chem., 384, 2, pp. 620–630.

4. Yan R., Gargas D., Yang P. (2009), Nat. photon., 3, 21, pp. 569–578.

Оптические интерконнекты внутри чипов

Краткое описание технологии

Электрические характеристики полупроводников делают возможным создание настоящих наноэлементов для осуществления вычислений и хранения информации. Высокая прозрачность оптических материалов упрощает передачу данных на большие расстояния с высокими скоростями. Однако полупроводниковая электроника ограничена в скорости из-за времени реакции RC-цепей. Физические ограничения в скорости, вызванные задержкой соединений, проявляются на частотах порядка 10 ГГц.

Все более уверенно звучит мысль о том, что с ростом скоростей передачи данных оптические подходы уверенно распространяются из сектора протяженных линий связи на сектор гораздо более коротких соединений. Детали оптических линий передачи данных проработаны вплоть до уровня микросхем, однако технологии оптических межсоединений на внутрисхемном уровне находятся по-прежнему в зачаточном состоянии. Есть обоснованное мнение, что полностью оптические вычислительные системы с оптическими транзисторами вряд ли могут состязаться со схемами на электронных транзисторах. Действительно, с перспективами применения оптической логики связаны значительные трудности. Транзисторы будущего будут иметь емкости порядка десятков аттофарад, и следовательно, при напряжении ~1 В будут тратить на операцию энергию порядка десятков аттоджоулей. Такие энергии соответствуют всего-навсего нескольким сотням фотонов, а значит, нам потребуются оптические устройства, эффективно работающие при таких уровнях энергии. Авторы этих работ предлагают комбинации электронных транзисторов с оптическими соединениями. Таким образом, развиваемая в мире технология предполагает смешанный подход, в котором оптические межсоединения рассматриваются как набор компонентов, необходимых для того, чтобы снять сигнал с выхода одного транзистора и передать на вход другого с использованием оптического источника света, световода и детектора, сравнимых по размеру с электронными транзисторами.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Технология предполагает завоевать передовые позиции в мире по компонентам микроэлектроники и быть встроенной в мировую цепочку технологий для микро / наноэлектроники.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время

Уровень готовности технологии оценивается как ТRL–3. Наиболее подходящее состояние для активизации усилий.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года)

Оптическая передача данных между микрочипами и внутри КМОП чипов находится на стадии интенсивных разработок внутри компаний в сотрудничестве с университетами и национальными лабораториями. Рыночные продукты ожидаются, по оценкам экспертов, не ранее 2020 года. Несколько устройств, анонсированных в публикациях и на конференциях, все еще находятся в стадии доработки: Corona (HP) Holey Optochip (IBM); Angstrom (MIT); Runnemed (Intel); Echelon (NVIDIA); X-Calibur (Sandia); DarpaUNIC (Sun/Oracle, Luxtera, Kotura).

На ближайшее время (3–5 лет) кремнивые фотонные чипы ориентированы на применение в системах высокоскоростной передачи данных, которые намного превосходят возможности медных соединителей для дата-центров и высокопроизводительных компьютеров.

Энергонезависимая полупроводниковая память

Краткое описание технологии

Последние достижения в области увеличения емкости записываемой информации неразрывно связаны с такими фундаментальными ограничениями, как супермагнитный предел в термоассистируемой памяти, неустойчивость заряда при масштабировании ячейки памяти в твердотельной зарядовой памяти (NAND, Flash) и дифракционный предел Аббе в оптической памяти. Существенный прорыв был достигнут благодаря фазовой памяти на халькогенидных стеклах (например, Ge2Sb2Te5), которая имеет сегодня самый высокий рыночный потенциал. Этот вид памяти имеет значительно более низкую себестоимость хранения единицы информации, легко масштабируется «сверху вниз» и демонстрирует лучшие показатели по скорости и емкости записи информации по сравнению обычными флеш-технологиями. По этим причинам фазовая память на халькогенидах с высокой вероятностью может вытеснить с рынка записывающих устройств уже активно используемую на практике резистивную флеш-память, и поэтому этот вид памяти может быть основным драйвером рынка в ближайшие 2–4 года.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время

Ведущими компаниями являются Micron Technology, Samsung, Intel, Western Digital, Hitachi и SK Hynix. По данным агентства Stratistics MRC, глобальный рынок фазовой памяти достиг 687 млн долл. в 2015 году.

Б. В ближайшей перспективе

По прогнозам Stratistics MRC и Yole Developpement, рынок вырастет до 2,3 млрд долл. к 2022 году.

Быстродействующая и энергонезависимая фазовая резистивная память на основе халькогенидов имеет значительно более низкую себестоимость хранения единицы информации, легко масштабируется: в перспективе до 2–5 нм, и демонстрирует лучшие показатели по скорости и емкости записи информации по сравнению обычными флеш-технологиями. Этот вид памяти является перспективным для военной и аэрокосмической областей, где радиация делает бессмысленным использование стандартной энергонезависимой памяти, например, флеш-памяти. В частности, военная корпорация BAE systems заявила о выдерживании порядка 108 циклов перезаписи, что делает эту разработку претендентом на замену PROMи EEPROM-чипов в космических системах. По этим причинам PCM-ячейка и ее аналоги с высокой вероятностью могут вытеснить с рынка записывающих устройств уже активно используемую на практике зарядовую энергонезависимую флеш-память. Эта технология может быть основным драйвером рынка в ближайшие 2–4 года.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

На практике фазовая память на халькогенидах используется как в оптических DVD-дисках, так и в энергонезависимой электронной памяти случайного доступа. С 2010 года наблюдается резкое падение публикационной активности в области энергонезависимой резистивной фазовой памяти. Это свидетельствует о массовом выходе ряда коммерческих устройств хранения информации, построенных на этих принципах. В декабре 2006 года в лаборатории IBM был изготовлен прототип PCM-ячейки с размером активной области 3×20 нм. В феврале 2008 года, после 8 лет разработок (инвестиции в которые составили

2,5 млрд долл.), корпорация Intel совместно с компанией ST Microelectronics впервые объявили о начале серийного производства элементов фазовой памяти. Представленное устройство было выполнено по 90нм технологии и имело 128 Мб памяти. В 2010 году стартап-компания Numonyx начала выпуск элементов памяти объемом 1 Гб. В 2011 году Samsung начала производство смартфонов с использованием фазовой памяти, это позволило значительно снизить энергопотребление и увеличить время работы устройства. Как было отмечено выше, большую роль в развитии первых прототипов фазовой памяти сыграл инновационный стартап Ovonyx Inc.

Состояние в РФ

Несмотря на тот факт, что халькогенидные стеклообразные полупроводники были впервые открыты Б. Т. Коломийцем и Н. А. Горюновой в середине 1950-х годов в Физико-техническом институте им. А. Ф. Иоффе (г. Санкт-Петербург), в Российской Федерации нет компаний, специализирующихся на разработках и выпуске устройств записи и хранения информации на основе неупорядоченных полупроводников. Однако теоретические и экспериментальные исследования в этом направлении активно продолжаются в группах: 1) проф. Н. А. Богословского, Физико-технический институт им. А. Ф. Иоффе РАН; 2) проф. А. А. Шерченкова, ФГБОУ ВПО «Национальный исследовательский университет «МИЭТ»; 3) проф. Н. В. Вишнякова, Рязанский государственный радиотехнический университет; 4) проф. С. А. Козюхина, Институт общей и неорганической химии им. Н. С. Курнакова РАН; 5) проф. А. Г. Казанского, Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова.

Недавно группой А. Зенкевича (МФТИ) была впервые эпитаксиально выращена пленка Hf0.5Zr0.5O2 толщиной 2,5 нм на кремниевой подложке, которая может лечь в основу энергонезависимой и быстродействующей памяти нового поколения на основе сегнетоэлектрического эффекта. Эта память объединяет принципы динамической памяти свободного доступа и архивной памяти.

Технологии цифровой и квантовой сверхпроводниковой электроники

1. Когнитивные широкополосные сверхпроводниковые комплексы для приема и обработки информации

Краткое описание технологии

Прогресс беспроводных и спутниковых средств связи, телекоммуникационных и радарных систем диктует использование программно-определяемых когнитивных комплексов, способных работать с «динамической» частотой (и типом кодировки) сигнала в широком диапазоне от условного «нуля» (несколько герц) до сотен ГГц с использованием прямой оцифровки принимаемых данных. Такая задача может быть успешно решена с помощью сверхпроводниковых малошумящих аналого-цифровых преобразователей (АЦП), обеспечивающих в требуемой широкой полосе высоколинейное преобразование аналогового сигнала с динамическим диапазоном до 120 дБ и выше.

Сверхпроводниковая технология, основанная на туннельных (джозефсоновских) структурах, позволяет также создавать элементы активных принимающих систем с предельно высокой чувствительностью к магнитным сигналам: энергетическое разрешение таких элементов достигает 10–30…10–32 Дж/Гц.

На базе сверхпроводниковой технологии уже реализованы быстродействующие процессоры с тактовыми частотами 20–40 ГГц: речь идет о 8-битном процессоре с сокращенным набором команд CORE1Beta в Японии и 8и 16-битных процессорах FLUX в США. В области развития методов цифровой обработки сигнала взяты следующие рекордные высоты:

• частота работы цифрового делителя частоты на базе логического элемента Т-флип-флоп доведена до 750 ГГц, что почти в 8 раз выше этого показателя для современного полупроводникового аналога;

• продемонстрированы вычисления с диссипацией энергии менее 1 аДж на операцию, что на три порядка меньше характерных для «полупроводникового репера» значений.

Сверхпроводниковая электроника — один из кандидатов в лидеры грядущей «пост-кремниевой эпохи». Одним из серьезнейших препятствий на пути дальнейшего прогресса в развитии сверхмощных вычислительных комплексов и комплексов приема/обработки сигналов является проблема энергоэффективности, тесно сопряженная с проблемами дальнейшего увеличения степени интеграции микросхем. Низкая энергоэффективность современных полупроводниковых процессоров обуславливает не только большие затраты энергии, но также ограничивает их тактовую частоту на уровне 4–5 ГГц. Таким образом, проблема теплоотвода является одним из важнейших препятствий на пути дальнейшего масштабирования и увеличения производительности полупроводниковых цепей. Сверхпроводниковая технология на основе «быстрой одноквантовой логики» является одной из наиболее перспективных «посткремниевых» энергоэффективных технологий. Она использует ряд макроскопических квантовых эффектов, свойственных только сверхпроводникам:

• передача электромагнитных сигналов по цепям практически без потерь вплоть до СВЧ-диапазона,

• нелинейные свойства (эффекты Джозефсона), устанавливающие связь между макроскопически большими токами, протекающими через сверхпроводниковые гетероструктуры, с изменением фазы «микроскопической» функции, описывающей корреляции между электронами,

• квантование магнитного потока в сверхпроводящих цепях, прежде всего, в сверхпроводящих интерферометрах (СКВИДах) различной конфигурации.

Это обеспечивает принципиальные преимущества «джозефсоновских» информационных комплексов: быстродействие, энергоэффективность и «макроквантовость».

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Фэронет, Маринет: новый уровень автономности беспилотных (наземных, морских, воздушных, космических) транспортных средств за счет большей скорости обработки информации и использования новых рабочих частотных диапазонов, а также уменьшения энергопотребления в процессе такой обработки.

Сейфнет, Аэронет, Маринет: адаптивно перестраиваемые (реконфигурированные) комплексы приема, интегрированные в информационные сети (рои, кластеры устройств).

Аэронет, Автонет, Маринет: быстрые защищенные каналы связи и обработки информации между беспилотными наземными, морскими, воздушными и космическими аппаратами, наземными станциями, использующие возможности интеграции сверхпроводящих детекторов и логических цепей с квантовыми каналами и квантовыми вычислителями.

Cостояние технологии в мире

А. В настоящее время

• Активно используются сверхчувствительные магнитометры (чувствительность до 3 фТ/Гц1/2), вольтметры (чувствительность лучше 10–12 В), сквид-усилители (шумовая температура 1,5 К на частоте 1 ГГц). TRL 9.

• Реализованы и используются в институтах стандартов первичные эталоны Вольта на основе джозефсоновских структур. TRL 9.

• Реализованы достаточно сложные цифровые устройства: например, полностью цифровая приемная система спутниковой связи, с помощью которой возможны прямая оцифровка и обработка сигнала вплоть до частоты 20 ГГц. TRL 7.

• В схемах энергоэффективной одноквантовой логики достигнут уровень энергии переключения Ebit ≤ 1 аДж, что на три порядка меньше аналогичного показателя современных полупроводниковых схем. Для 8-битного сумматора на основе RQL (Reciprocal-Quantum-Logic) и ERSFQ (energy-efficient Rapid Single-Flux-Quantum) логик был экспериментально продемонстрирован уровень энерговыделения соответственно 82 и 360 аДж на такт. TRL 5.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1—3 года)

• Результатом государственной (IARPA) программы США должно стать создание в ближайшие три года прототипа сверхпроводящего вычислителя.

• Развитие и использование сверхпроводящих спиновых вентилей и других принципиально новых быстродействующих переключателей и элементов памяти.

• Реализация и использование простейших квантовых симуляторов на основе сверхпроводящих кубитов.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

• Использование элементов активных принимающих систем с предельно высокой чувствительностью к магнитным сигналам: энергетическое разрешение таких элементов достигает 10–30…10–32 Дж/Гц. Реализация и использование усилителей, работающих по схеме «модулятор-демодулятор» с шумовыми характеристиками на уровне квантового шума на частотах до 8 ГГц, шумовой температурой ниже 1 К и температурой насыщения всего около 150 К.

• Реализация цифровой приемной системы спутниковой связи, с прямой оцифровкой и обработкой сигналов вплоть до частоты 20 ГГц.

Прогнозы развития технологии

Разработка сверхмощных вычислительных комплексов и комплексов приема/обработки сигналов на основе сверхбыстрой (с тактовой частотой 100 ГГц и выше) энергоэффективной сверхпроводниковой логики.

• Развитие адиабатической (обратимой) и нейросетевой сверхпроводящей логики.

Для адиабатических и обратимых сверхпроводниковых схем была теоретически и экспериментально показана возможность функционирования с уровнем энерговыделения порядка и ниже термодинамического предела Ландауэра. Последние исследование показали, что адиабатическая сверхпроводниковая логика является практически единственной на сегодняшний день технологией, в которой произведение выделяемой энергии на время операции может приближаться к квантовому пределу при использовании вполне реализуемых параметров схем и стандартных процессов их изготовления.

На базе сверхпроводниковой технологии реализованы нейронные сети, которые могут позволить качественно более эффективно решать определенный круг задач, связанных с распознаванием образов или поиском в больших неупорядоченных базах данных.

• Развитие квантовой логики на основе сверхпроводящих кубитов в сочетании с системами считывания на основе сверхпроводниковой цифровой логики.

Используемая при создании сверхпроводящих кубитов на основе эффекта Джозефсона тонкопленочная технология позволяет создавать искусственные атомы с заданными параметрами (например, с заданным энергетическим расстоянием между базисными уровнями системы). Характерная частота квантовых когерентных осцилляций, (определяемая, в частности, упомянутым энергетическим расстоянием) может составлять от нескольких сотен МГц до десятков ГГц, что позволяет считать здесь «ультракороткими» даже пикосекундные управляющие импульсы поля. Современные квантовые технологии и методы создания и контроля квантовых состояний отдельно взятых квантовых систем открывают перспективу для создания принципиально новых приборов и устройств. Квантовые вычисления представляют собой одну из наиболее бурно развивающихся перспективных областей развития науки и техники.

Состояние в РФ

В области теоретических и экспериментальных исследований электронного транспорта в джозефсоновских контактах, являющихся основой сверхпроводящей электроники, нужно отметить следующие организации, имеющие признанные на мировом уровне фундаментальные результаты: ИТФ им. Л. Д. Ландау РАН, Московский государственный университет, ИФТТ РАН, ИФМ РАН, ФИ РАН, Казанский государственный университет.

В области создания сверхпроводящих квантовых битов: НИТУ МИСиС (проф. А. В. Устинов), МФТИ (ГУ) (проф. О. В. Астафьев), ИФТТ РАН (проф. В. В. Рязанов), ННГУ им. Н. И. Лобачевского (проф. А. М. Сатанин), НГТУ (проф. Е. В. Ильичев, Я. С. Гринберг).

Серьезных успехов в практическом воплощении существующих фундаментальных и экспериментальных наработок в области прикладной сверхпроводимости добились: ЗАО Сконтел (http://www.scontel. ru/?setlang=en), ООО Криотон, корпорация «Русский сверхпроводник», компания СуперОкс 32.

Литература

1. Ball Р. (2012), Computer engineering: Feeling the heat, Nature 492, 174.

2. Service R.F. (2012), Computer science. What it’ll take to go exascale, Science 335, 394.

3. Markov I.L. (2014), Limits on fundamental limits to computation, Nature 512, 147.

4. http://top500.org/lists/2015/06/.Top500 List. June 2015.

5. MIT, The Next Way 20 (3), 1 (2014) [Online]. Available: https://www.nsa.gov/research/tnw/tnw203/article2.shtml

6. Geist A., SciDAC Review 16 (2010) [Online]. Available: http://www.scidacreview.org

7. http://top500.org/lists/2015/06/highlights/

8. Mukhanov O.A., Energy-Efficient Single Flux Quantum Technology, IEEE Trans. Appl. Supercond. 21, 760 (2011).

9. Zhirnov V.V., Cavin R.K., Hutchby J.A., Bourianoff G.I. (2003), Limits to binary logic switch scaling — a gedanken model, Proc. IEEE, 91, 1934.

10. Holmes D.S., Ripple A.L., Mannheimer M.A. (2013), Energy-efficient superconducting computing — Power budgets and requirements, IEEE Trans. Appl. Supercond. 23, 1701610.

11. Mukhanov O.A., Kirichenko D.†, Vernik I.V.†, Filippov T.V., Kirichenko A., Webber R., Dotsenko V., Talalaevskii A., Tang J.C., Sahu A., Shevchenko P., Miller R., Kaplan S.B., Sarwana S., Gupta D. (2008), Superconductor digital-RF receiver systems, IEICE Trans. Electron., E91–C, 306.

12. Mukhanov O.A. (2011), Energy-efficient single flux quantum technology, IEEE Trans. Appl. Supercond. 21, 760.

13. Herr Q.P., Herr A.Y., Oberg O.T., Ioannedis A.G. (2011), Ultra-low-power superconductor logic, J. Appl. Phys. 109, 103903.

14. Tanaka M., Ito M., Kitayama A., Kouketsu T., Fujimaki A. (2012), 18-GHz, 4.0-aJ/bit operation of ultra-low-energy rapid single-flux-quantum shift registers, Jpn. J. Appl. Phys., Part I 51, 053102.

15. Herr A.Y., Herr Q.P., Oberg O.T., Naaman O., Przybysz Y.X., Borodulin P., Shauck S.B. (2013), An 8 bit carry lookahead adder with 150 ps latency and sub-microwatt power dissipation at 10 GHz, J. Appl. Phys. 113, 033911.

16. Kirichenko A.F., Vernik I.V., Vivalda J.A., Hunt R.T., Yohannes D.T. (2015), ERSFQ 8-bit parallel adders as a process benchmark, IEEE Trans. Appl. Supercond. 25, 1300505.

17. http://www.iarpa.gov/Programs/sso/C3/solicitation_c3.html — C3,IARPA Program.

18. Golubov A.A., Kupriyanov M. Yu., Il’ichev E. (2004), The current-phase relation in Josephson junctions, Rev. Mod. Phys. 76, 411.

19. Соловьев И. И., Кленов Н. В., Щеголев А. Е., Бакурский С. В., Панкратов А. Л., Ильичев Е. В., Куприянов М. Ю., тезисы XVIII Международного симпозиума «Нанофизика и наноэлектроника», Нижний Новгород, 10–14 марта 2014. С. 93.

20. Bakurskiy S.V., Klenov N.V., Soloviev I.I., Bol’ginov V.V., Ryazanov V.V., Vernik I.V., Mukhanov O.A., Kupriyanov M. Yu., Golubov A. A. (2013), Theoretical model of superconducting spintronic SIsFS devices, Appl. Phys. Lett. 102, 192603.

21. Goldobin E., Sickinger H., Weides M., Ruppelt N., Kohlstedt H., Kleiner R., Koelle D. (2013), Memory cell based on a Josephson junction, Appl. Phys. Lett. 102, 242602.

22. Soloviev I.I., Klenov N.V., Bakurskiy S.V., Bol’ginov V.V., Ryazanov V.V., Kupriyanov M. Yu., Golubov A. A. (2014), Josephson magnetic rotary valve, Appl. Phys. Lett. 105, 242601.

23. Ustinov A.V., Kaplunenko V. K. (2003), Rapid single-flux quantum logic using π-shifters, J. Appl. Phys. 94, 5405.

24. Khabipov M.I., Balashov D.V., Maibaum F., Zorin A.B., Oboznov V.A., Bolginov V. V., Rossolenko A.N., Ryazanov V.N. (2010), A single flux quantum circuit with a ferromagnet-based Josephson π-junction, Supercond. Sci. Technol. 23, 045032.

25. Narayana S., Semenov V.K. (2007), ISEC’07: Extended Abstracts of 11th Int. Supercond. Electron. Conf. (O-A01, Washington, DC, June 2007).

26. Mielke O., Ortlepp T., Febvre P., Uhlmann F. (2009), Reduced probability of noise introduced malfunction in RSFQ circuits by implementing intrinsic π-phase shifter, IEEE Trans. Appl. Supercond. 19, 621.

27. Wetzstein O., Ortlepp T., Stolz T., Kunert J., Meyer H.-G., Toepfer H. (2011), Comparison of RSFQ logic cells with and without phase shifting elements by means of BER measurements, IEEE Trans. Appl. Supercond. 21, 814.

28. Ortlepp T., Mielke O., Kunert J., Toepfer H. (2010), Improved operation range of digital superconductive electronics by implementing passive phase shifters, Physica C. 470, 1955.

29. Feofanov A.K., Oboznov V.A., Bol’ginov V.V., Lisenfeld J., Poletto S., Ryazanov V.V., Rossolenko A.N., Khabipov M., Balashov D., Zorin A.B., Dmitriev P.N, Koshelets V.P. and Ustinov A.V. (2010), Implementation of superconductor/ferromagnet/superconductor π-shifters in superconducting digital and quantum circuits, Nat. Phys. 6, 593.

30. Ioffe L.B., Geshkenbein V.B., Feigelman M.V., Fauchère A.L., Blatter G. (1999), Environmentally decoupled sds-wave Josephson junctions for quantum computing, Nature 398, 679.

31. Blatter G., Geshkenbein V.B., Ioffe L.B. (2011), Design aspects of superconducting-phase quantum bits, Phys. Rev. B 63, 174511.

32. Takeuchi N., Ozawa D., Yamanashi Y., Yoshikawa N. (2013), An adiabatic quantum flux parametron as an ultra-low-power logic device, Supercond. Sci. Technol. 26, 035010.

2. Квантовые симуляторы

Краткое описание технологии

Квантовый симулятор — это специально сконструированное, контролируемое квантовое устройство, поведение которого достаточно близко воспроизводит поведение интересующей нас квантовой системы, непосредственное измерение которой на эксперименте или эффективное моделирование с помощью численных расчетов на обычных компьютерах невозможно в силу ее сложности. Исследование поведения квантового симулятора в различных режимах позволяет предсказать поведение моделируемой системы и тем самым обойти вышеуказанные трудности. Примеры применения: моделирование сложных химических реакций биомолекул; сложных материалов (магнетиков, высокотемпературных сверхпроводников и тому подобное); внутриядерных процессов и так далее. Впервые подход был предложен в [1, 2, 3].

Метод квантового симулирования может быть реализован c использованием как естественных микрочастиц (например, ионов бериллия (4)), так и искусственных квантовых объектов (кубитов, квантовых битов (5, 6)). В последнем случае может быть достигнута большая гибкость в моделировании, поскольку параметры естественных структур жестко заданы. Благодаря тому, что квантовые симуляторы могут работать при существенно менее жестких ограничениях, чем универсальные квантовые компьютеры, в них могут использоваться уже разработанные и реализованные к настоящему моменту разные типы кубитов.

Одним из перспективных подходов является использование сверхпроводящих кубитов (6), где достигнут большой прогресс. Квантовые вычислительные устройства канадской компании D-WAVE SYSTEMS, которые можно рассматривать как частный случай квантового симулятора, содержат более тысячи сверхпроводящих кубитов (7).

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Энерджинет, Нейронет, Сейфнет, Хелснет, Технет.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале

TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время

В мире: TRL 5–6 (D-WAVE SYSTEMS), TRL 3–4 (другие подходы и группы)

В России: TRL 3 (сверхпроводящие кубиты)

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года)

D-WAVE SYSTEMS достигнет уровня TRL 7. Другие группы (Япония — AIST/RIKEN; США — NIST, NASA, Google; UK и т. д.) достигнут уровня TRL 4–5. Россия, при немедленном вложении и концентрации сил и средств и использовании существующей экспертизы, полученной при работе с D-WAVE SYSTEMS на ранних стадиях, может достичь уровня TRL 4–5.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

Ожидается, что квантовые симуляторы позволят моделировать структуры химических соединений и новых материалов гораздо точнее и быстрее, чем это могут проделать классические компьютеры с использованием наиболее совершенных численных алгоритмов. Квантовые симуляторы откроют дорогу к принципиально новым методам инженерии новых материалов. Кроме того, квантовые симуляторы могут быть использованы в различных областях науки и техники, в частности для задач оптимизации, расчетов квантовой химии и ускоренного поиска в больших базах данных. Ожидается, что квантовые симуляторы смогут моделировать динамику очень сложных многокомпонентных квантовых систем, таких как, например, новые материалы для энергетики, лекарственные средства, высокотемпературные сверхпроводники, природные материалы фотосинтеза и многих других.

Прогнозы развития технологии

Единственная компания, которая уже сейчас продает квантовые компьютеры-симуляторы, — это канадская D-Wave Systems. Их продукты были недавно закуплены компаниями Google и Lockheed-Martin, NASA, а также Лос-Аламосской национальной лабораторией США. Компания Google сообщила в конце 2015 года о выполнении ими алгоритма квантового отжига на квантовом симуляторе D-Wave Systems. По утверждению Google, для выбранной ими специально подобранной задачи выигрыш по эффективности расчета в сравнении с классическим алгоритмом неквантового отжига составил 108 раз.

Состояние в РФ

Среди новых лабораторий в России, которые уже начали активные экспериментальные исследования в этой области, несомненно, нужно отметить МИСиС (лаборатория сверхпроводящих метаматериалов под руководством проф. А. В. Устинова), МФТИ (Центр коллективного пользования и лаборатория искусственных квантовых систем под руководством проф. О. В. Астафьева), лаборатория Российского квантового центра в ИФТТ РАН (группа проф. В. В. Рязанова), НГТУ (группа проф. Е. В. Ильичева). Эти лаборатории возглавляют ученые с опытом работы в этой области в ведущих мировых центрах. Отметим, что в лаборатории А. В. Устинова в МИСиС 2013 году были проведены первые в России измерения спектров сверхпроводниковых кубитов, а в 2015 году под руководством О. В. Астафьева в МФТИ были изготовлены первые кубиты в России, тестирование которых было успешно проведено в лаборатории В. В. Рязанова в РКЦ/ИФТТ. Современный технологический центр, начинающий работы в этой области, создан по инициативе ВНИИА (Госкорпорация «Росатом») совместно с МГТУ им. Баумана. Активные теоретические исследования систем сверхпроводниковых кубитов ведет группа теоретиков Центра фундаментальных и прикладных исследований ВНИИА.

Россия может занять лидерские позиции, особенно в области разработки сверхпроводниковых квантовых симуляторов, благодаря наличию уникальной экспертизы и адекватной экспериментальной базы. Помешать мог ут дефицит кадров, недостаток финансирования для расширения экспериментальной базы и медленное реагирование на быстро развивающуюся обстановку. Можно предложить создание целевой компании или центра для разработки этого направления.

Литература

1. Feynman R. (1982), Int. J. Theor. Phys. 21, 467488.

2. Deutsch D. (1985), Proc. Roy. Soc. A 400, 97.

3. Lloyd S. (1996), Science 273, 1073.

4. Britton J.W. et al. (2012), Nature 484, 489–492.

5. Lanyon B.P. et al (2011), Science. 334, 57.

6. Paraoanu S. (2014), J. Low Temp. Phys. 175, 633.

7. King J. et al., https://arxiv.org/abs/1508.05087; see also https://en.wikipedia.org/wiki/D-Wave_Systems

3. Квантовая метрология и сенсоры

Нужно также отметить, что интерес к области сверхпроводниковой электроники не ограничивается цифровыми и квантовыми компьютерами. Сверхпроводниковые квантовые системы перспективны также в области сверхчувствительных сенсоров, усилителей с предельными (квантовыми) характеристиками, метрологии, разработки принципиально новых приборов квантовой электроники. Важность и перспективность этих направлений также подтверждается большой активностью научных групп и объемом публикаций, в том числе в самых цитируемых научных журналах.

3а. Квантовая метрология

Квантовая метрология уже активно применяется, например, в стандартах частоты-времени (в качестве периодического процесса используются собственные квантовые колебания в атомах), стандарте сопротивления (на квантовом эффекте Холла), стандарте напряжения (на сверхпроводящих джозефсоновских переходах). Квантовые устройства позволяют добиться «абсолютной» точности, более высокой по сравнению с любым классическим устройством, так как основываются на фундаментальных физических законах. Среди возможных новых применений перспективными являются также квантовые стандарты тока, которые необходимы для того чтобы замкнуть так называемый метрологический треугольник, включающий в себя стандарты сопротивления, напряжения и тока. Стандарт тока с метрологической точностью до сих пор не продемонстрирован, и так называемый эффект проскальзывания фазы в сверхпроводниковых нанопроволочках является перспективным для его реализации. Этот эффект, предсказанный теоретически в 2006 году, был впервые продемонстрирован экспериментально в 2012 году.

3б. Квантовые сенсоры и квантовая электроника на чипе

Сверхпроводниковые квантовые системы представляют собой полностью контролируемые квантовые устройства, которые также называются искусственными атомами. Поскольку такие системы являются электрическими цепями нанометрового размера, на их основе можно делать приборы квантовой электроники, управляемые электрическими сигналами. Среди возможных перспективных приборов можно выделить следующие:

• приборы квантовой оптики и квантовой электроники на чипе на основе искусственных атомов;

• компактные (на чипе) источники микроволнового излучения;

• усилители с предельными шумовыми характеристиками;

• детекторы фотонов в микроволновом диапазоне.

К настоящему времени уже продемонстрирован ряд фундаментальных эффектов на чипе, ранее недостижимых, среди них:

• лазерный эффект на одиночном искусственном атоме;

• резонансная флуоресценция на одиночном искусственном атоме;

• квантовый усилитель на одиночном искусственном атоме;

• индуцированная прозрачность на одиночном искусственном атоме;

• источник одиночных фотонов по требованию.

Все это закладывает базу для дальнейшей построения в недалеком будущем принципиально новых приборов квантовой электроники на чипе.

В России в области технологий цифровой и квантовой сверхпроводниковой электроники ведутся успешные фундаментальные и прикладные исследования в МГУ, МФТИ, МИСиС, ИФТТ РАН, Российском квантовом центре. В рамках экспериментальных и теоретических исследований найден целый ряд перспективных фундаментальных и технических решений, обеспечивающих надежный фундамент для начинающегося перехода в стадию конструкторских разработок с опорой на отечественное производство.

Терагерцовые системы визуализации и сенсоры

Краткое описание технологии

Терагерцовый (ТГц) частотный диапазон (0,1 ТГц — 3 ТГц) является последним технологически и коммерчески неосвоенным диапазоном в шкале электромагнитных волн. Вследствие этого терагерцовый частотный диапазон в мировой литературе иногда даже называется terahertz gap. Вместе с тем, хорошо известно, что именно этот диапазон частот имеет замечательные перспективы для многих приложений. ТГц-излучение обладает тремя уникальными свойствами, которые стимулируют развитие всей терагерцовой индустрии. Основным преимуществом терагерцовых волн (субтерагерцового частотного диапазона 0,1 ТГц — 0,3 ТГц) является то, что множество материалов, которые блокируют видимый и ИК-свет, являются для них прозрачными.

При этом по сравнению с СВЧ-излучением в терагерцовом частотном диапазоне возможно получить хорошее пространственное разрешение для построения качественного изображения. Вторым уникальным свойством ТГц-излучения является его безопасность для биологических объектов. В отличие от рентгена (X-лучей), терагерцовые волны не обладают ионизирующим воздействием. Кроме того, многие химические вещества имеют характеристические спектральные линии в дальнем терагерцовом диапазоне (1–3 ТГц), что дает уникальную информацию об их строении и позволяет проводить химический анализ.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

В настоящее время прослеживается пять направлений применения технологии ТГц-систем визуализации.

• Сейфнет, Фуднет. Неразрушающий анализ внутренней структуры объектов (контроль качества продукции). ТГц-камеры позволяют увидеть внутреннее содержимое запечатанных коробок или пищевой продукции в различных оболочках.

• Сейфнет. В системах безопасности для сканирования людей и багажа. Здесь в основном используется то, что в отличие от рентгеновского, ТГц изучение не наносит вреда организму. ТГц-сканеры позволяют обнаружить с расстояния в несколько метров спрятанные под одеждой человека металлические, керамические, пластиковые и др. предметы.

• Маринет, Аэронет, Автонет, Сейфнет. Построение высокочастотных беспроводных телекоммуникационных систем нового поколения (до 100 Гбит / с). Данное применение сулит большие перспективы для высокоскоростной передачи информации между электронными устройствами, построения беспроводных локальных (Wireless local area network, WLAN) и персональных (Wireless personal area network, WPAN) сетей нового поколения, а также создания абсолютно защищенных направленных каналов беспроводной связи.

• Хелснет. ТГц-томография в медицине позволяет проводить анализ верхних слоев тела — кожи, сосудов, суставов, мышц. Известны положительные результаты применения ТГц-томографии для обнаружения на ранних стадиях рака кожи и груди. Также интерес представляет визуализация состояния ран под слоями гипса / бинта.

• Научные приложения ТГц-излучения включают в себя спектроскопию длинноволновых колебаний решеток кристаллов, изгибных колебаний молекул. Частоты мягких мод в сегнетоэлектриках и частоты, соответствующие энергии щелей в сверхпроводниках, также находятся в ТГц-диапазоне. Терагерцовый частотный диапазон является удобным для создания и изучения метаматериалов и плазмонных эффектов.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

В настоящее время в мире существует несколько компаний, которые производят коммерческие решения терагерцовых систем визуализации.

Ниже приводится их сравнительный анализ в терминах TRL (Technology readiness level).

TRL 7

(NEC, Japan) терагерцовая болометрическая камера на частотный диапазон 0,5 ТГц — 3 ТГц.

(INO National Optics Institute, Canada) терагерцовая болометрическая камера на частотный диапазон 0,5 ТГц — 3 ТГц.

(TeraSense, USA-Russia) полупроводниковые камеры и генераторы на частотный диапазон 0,1 ТГц — 1 ТГц.

TRL 6

(Traycer, USA) терагерцовая линейная камера 0,1 ТГц — 1 ТГц.

(TicWave, Germany) терагерцовые CMOS-камеры 0,3 ТГц — 1,3 ТГц.

TRL 5

(Институт физики микроструктур РАН, Россия) прототипы матричных приемников терагерцового излучения.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

Можно выделить две области, где уже имеется реальный опыт использования терагерцовых систем в мировой практике. Первая область включает в себя скоростные конвейерные системы ТГц-визуализации для почты (конверты, коробки, бандероли). Вторая область включает в себя идентификацию химических веществ по характерным особенностям их терагерцового спектра в портативных рамановских спектрометрах.

Прогнозы развития технологии на среднесрочную (2020–2025 годы) и дальнесрочную (2030–2035 годы) перспективы.

Современные темпы развития терагерцовых технологий визуализации и детектирования позволяют предположить, что в среднесрочной перспективе (2020–2025) ТГц-системы будут успешно интегрированы в большинство производств и технологических циклов. Объем рынка терагерцовых устройств на этой стадии можно оценить примерно в 5 млрд $.

В дальнесрочной перспективе (2030–2035) ТГц-системы выйдут на массовый рынок. По аналогии с современным рынком СВЧ-устройств и компонентов объем ТГц-рынка в дальнесрочной перспективе можно оценить примерно в 10 трлн $.

Состояние в РФ

Россия является одной из передовых стран по развитию и освоению терагерцовых технологий. В России активно работает целый ряд всемирно известных в ТГц индустрии компаний: ООО «Терасенс Девелопмент Лабз» (производство дешевых и компактных терагерцовых камер и генераторов). АО «НПП „Исток“ им. Шокина» (производство электровакуумных терагерцовых источников). ООО «Тидекс» (производство терагерцовых оптических компонент). ELVA-1 г. Санкт-Петербург (производство различных терагерцовых генераторов и смесителей). ООО «Гиком» (производство мощных электровакуумных терагерцовых источников). ООО «Сконтел» (изготовление низкотемпературных приемников, основанных на тонкопленочных сверхпроводниковых наноструктурах). Также в России во многих научных лабораториях ведется активная исследовательская деятельность.

Литература

1. Zhang X.C., Xu J. (2010), Introduction to THz Wave Photonics, Springer, London.

2. TEMATYS, Terahertz Components and Systems: Technology and Market trend UPDATE 2016 (tematys.fr).

3. ВСС Research, Terahertz Radiation Systems: Technologies and Global Markets (2015).

Дистанционное зондирование сельскохозяйственных полей на основе активной флуоресценции

Краткое описание технологии

Измерение связанной с фотосинтезом флуоресценции хлорофилла является широко используемым подходом к оценке продуктивности и устойчивости растений (Maxwell, Johnson, 2000; Murchie, Lawson, 2013; PorcarCastell et al., 2014). Методы регистрации флуоресценции могут быть разделены на пассивные, при которых флуоресценция возбуждается солнечным светом, и активные, при которых флуоресценция индуцируется искусственным светом заданной интенсивности, длительности и длины волны (Porcar-Castell et al., 2014).

В сельском хозяйстве особое значение имеют методы дистанционного мониторинга состояния полей. В частности, активно развиваются системы дистанционного измерения флуоресценции хлорофилла с аэрокосмических измерительных платформ (спутники, самолеты, беспилотные летательные аппараты) (Meroni et al., 2009; Porcar-Castell et al., 2014). Такие системы, регистрирующие пассивную флуоресценцию, характеризуются масштабностью и быстротой получения данных (Meroni et al., 2009; Murchie, Lawson, 2013; Porcar-Castell et al., 2014), что, однако, сочетается с относительно низкой информативностью. Так, метод не позволяет однозначно оценить эффективность потребления света растениями, выявить повреждение растительных организмов при действии неблагоприятных факторов среды и зарегистрировать формирование адаптивного ответа в этих условиях. Кроме того, значения индуцированной солнечным светом флуоресценции очень существенно зависят от состояния среды между исследуемым объектом и измеряющей платформой (Porcar-Castell et al., 2014), что также затрудняет их анализ. Активная регистрация флуоресценции хлорофилла является значительно более информативным методом и позволяет оценить все эти показатели.

В основе активной флуоресценции лежит периодическое возбуждение хлорофилла вспышками света различной интенсивности и длины волны с последующей ее регистрацией (Maxwell, Johnson, 2000). Благодаря использованию относительных показателей, точность такого метода слабо зависит от состояния среды. Метод активной флуоресценции широко используется для изучения фотосинтеза растений в лабораторных условиях, однако существующие на данный момент измерительные системы не предназначены для дистанционного мониторинга состояния сельскохозяйственных растений.

В рамках разрабатываемой технологии в качестве мобильной платформы будет использован беспилотный летательный аппарат (квадрокоптер), на который будет помещена система для регистрации активной флуоресценции. Использование квадрокоптера в качестве мобильной платформы имеет такие преимущества, как быстрота мониторинга, возможность формирования заданной траектории сканирования, точная регуляция расстояния до растительного покрова. В то же время разработка подобной системы требует решения ряда технических задач. В первую очередь, это создание локализованной на мобильной платформе системы освещения, обеспечивающей действие света заданной интенсивности и длины волны на растения. Другой задачей является создание системы регистрации флуоресценции, которая также будет локализована на летательном аппарате и будет обладать достаточной чувствительностью. Отдельной задачей является разработка программного обеспечения, координирующего работу системы мониторинга флуоресценции и перемещения беспилотного летающего аппарата, осуществляющего первичную обработку получаемых данных и их более детальный анализ, на основании математической модели фотосинтетических процессов.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Дистанционное зондирование сельскохозяйственных полей на основе активной флуоресценции является важной составляющей FoodNet. Предлагаемая технология релятивна двум ключевым сегментам рынка — «Точное земледелие» и «Современная селекция».

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level).

Одним из перспективных подходов для сплошной (площадной) оценки состояния растений является комплекс средств и методов дистанционного зондирования. Широко применяются методы, использующие спектральный анализ и измеряющие различия в отражении и абсорбции солнечного света. Используются различные подходы, в частности, определение вегетационного индекса (NDVI), основанного на анализе спектральных полос поглощения в красной и дальнекрасной областях спектра. В качестве платформ преимущественно используются космические спутники, а также пилотируемые или беспилотные летательные аппараты. В частности, в России функционирует сервис ВЕГА-РRO — проект Института космических исследований Российской академии наук — ИКИ РАН, который предоставляет спутниковые данные по NDVI. Также представлены фирмы, использующие беспилотные летательные аппараты (БПЛА), в частности, компания ПРОМаэро (Самара). Дистанционный мониторинг с использованием регистрации NDVI находится на уровне TRL 9.

Для дистанционного зондирования также используется альтернативный подход, основанный на регистрации пассивной флуоресценции хлорофилла, индуцированной солнечным светом (SIF — Solarinduced fluorescence). Метод используется в сочетании с управляемыми и беспилотными летательными аппаратами (уровень технологии TRL 8–9). Европейским космическим агентством в 2015 году был запланирован запуск космического спутника для регистрации SIF.

Описанные подходы характеризуются относительно низкой информативностью в сравнении с предлагаемой активной регистрацией флуоресценции. Технология дистанционного зондирования, основанная на активной регистрации флуоресценции, находится на уровне TRL 2–4. В частности, реализуется исследовательский проект CALSIF (CAnopy Laser and Sun Induced Fluorescence) (Франция), направленный на разработку подхода, сочетающего активную и пассивную регистрацию флуоресценции.

Прогнозы развития технологии

Европейское космическое агентство планирует до 2022 года запустить спутник для регистрации SIF с целью картирования состояния мировой растительности. Предполагается, что системы регистрации активной флуоресценции с использованием БПЛА будут созданы до 2025 года.

В дальнесрочной перспективе будут созданы интегрированные разномасштабные системы оценки состояния сельскохозяйственных полей, включающие космические спутники и БПЛА. Данные, получаемые системой, будут комплексно анализироваться, и на их основе будут приниматься оптимальные решения аграрными предприятиями.

Состояние в РФ

Основными потребителями разрабатываемой технологии являются аграрные предприятия, реализующие методы точного земледелия, и семеноводческие хозяйства. Технология будет иметь большое значение для аграрных предприятий, локализованных в зоне рискованного земледелия, так как быстрый и точный мониторинг состояния растений будет иметь ключевое значение для выбора оптимальных методов защиты растений с целью сохранения урожая.

Литература

1. Maxwell K., Johnson G.N. (2000), Chlorophyll fluorescence — a practical guide. J. Exp. Bot. 51, рр. 659–668.

2. Porcar-Castell A., Tyystjärvi E., Atherton J., van der Tol C., Flexas J., Pfündel E.E., Moreno J., Frankenberg C., Berry J.A. (2014), Linking chlorophyll a fluorescence to photosynthesis for remote sensing applications: mechanisms and challenges. J. Exp. Bot. 65:4065—4095.

3. Murchie E.H., Lawson T. (2013), Chlorophyll fluorescence analysis: a guide to good practice and understanding some new applications. J. Exp. Bot. 64: 3983—3998.

4. Meroni M., Rossini M., Guanter L., Alonso L., Rascher U., Colombo R, Moreno J. (2009), Remote sensing of solar-induced chlorophyll fluorescence: Review of methods and applications. Remote Sensing of Environment 113: 2037–2051.

Селективная молекулярная сенсорика

Краткое описание технологии

Разнообразные современные методы оптической спектроскопии (спектроскопия поглощения, автофлуоресцентная спектроскопия, спектроскопия рассеяния света, спектроскопия комбинационного рассеяния) позволяют детектировать естественный химический и молекулярный состав материалов, клеток, тканей. Для увеличения молекулярной чувствительности спектральных методик применяются различные методы — в частности, связанные с использованием плазмонов в металлах.

Метод гигантского комбинационного рассеяния (в зарубежной литературе SERS, Surface Enhanced Raman Scattering) использует эффект гигантского усиления сигнала рассеяния вблизи металлических наночастиц, поддерживающих коллективные осциляции электронов, так называемые плазмоны, или плазмонные моды. Возбуждение резонансных плазмонных мод локализует электромагнитное излучение на масштабах существенно меньших, чем длина волны света, создавая локально большие поля и увеличивая на много порядков молекулярную чувствительность спектральных методов (см. Приложение). Измеряемый при этом усиленный спектр комбинационного рассеяния дает прямую информацию о химическом и молекулярном составе исследуемого вещества. Современные SERS-методики претендуют на достижение чувствительности вплоть до отдельной молекулы. То есть в пределе SERS-методика теоретически потенциально способна детектировать одиночную молекулу на поверхности и точно (по спектру рассеяния) определить ее структуру.

Другим методом сверхчувствительной молекулярной сенсорики, использующим коллективные моды электронов благородных металлов (плазмоны), является метод поверхностного плазмонного резонанса (ППР) — см. Приложение. В методике реализуется детектирование тонких (порядка монослоя) молекулярных слоев, селективно адсорбированных на поверхность металла. Молекулярная селективность обеспечивается предварительной химической активацией поверхности металла, обеспечивающей адсорбцию на поверхности строго определенных молекул. В частности, биомедицинские сенсоры обладают селективностью благодаря лиганд-рецептор взаимодействию или реакции гибридизации ДНК.

Наиболее перспективная технология молекулярных сенсоров предполагает, во-первых, объединение подходов ППР и SERS и, во-вторых, соединение источника поверхностных плазмонов и границы метал/диэлектрик на одном кристалле. Второй подход предлагает использование нанорешетки вместо призмы Кретчмана для возбуждения ППР и не требует измерения угловой зависимости для детектирования малых изменений показателя преломления. Излучение, падающее на поверхность металлических нанорешеток, очень чувствительно к локальным изменениям показателя преломления в непосредственной близости от металлической поверхности нанорешетки.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Находит применение во всех направлениях, где необходима селективная молекулярная сенсорика. В частности:

Нейронет: новые органы чувств; дистанционный мониторинг пациентов; мобильные биометрические системы и др.

Хелснет: анализ выдыхаемого воздуха; химический анализ крови и других биологических жидкостей; детектирование раковых клеток; контроль состава и подлинности лекарственных аппаратов и др.

Фуднет: детектирование малых концентраций вредных примесей.

Сейфнет: сверхчувс твительное детек тирование и идентификация наркотиков, взрывчатых и отравляющих веществ; криминалистическая экспертиза и др.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время

Технология селективного молекулярного детектирования на основе стандартного ППР широко используется в биомедицинских исследованиях (TRL 8–9).

Технология SERS с определением молекулярного состава находится, в целом, в стадии TRL 5–6. Проблема изготовления самих SERS-чипов (подложек) с высоким коэффициентом усиления сигнала практически решена (TRL 8–9). Основным ограничением практического применения SERS являются не подложки, а методики подготовки биологического образца к SERS-измерениям, статистическая воспроизводимость и правильная интерпретация данных, разработка протоколов измерений и анализа данных для решения конкретных задач.

Технология комбинирования ППР с микроканалами (микрофлюидика) на размере чипа имеет ТРЛ-5.

Б. В ближайшие 3–5 лет ожидается постепенное развитие методик и протоколов использования ППР и SERS сенсоров для решения конкретных задач и, соответственно, проникновение технологий во всевозможные области медицинской диагностики, биологических исследований, криминалистики и др.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

Хорошим примером является in vivo функционирование в течение 12 дней SERS-сенсора глюкозы, который сохранял свою эффективность в течение 17 дней после имплантации. [Ma K., Yuen J.M., Shah N.C., Walsh J.T. Jr., Glucksberg M.R., Van Duyne R.P.: In vivo, transcutaneous glucose sensing using surface-enhanced spatially offset Raman spectroscopy: multiple rats, improved hypoglycemic accuracy. Low incident power, and continuous monitoring for greater than 17 days. Anal Chem 2011, 83:9146—9152]. Показана возможность получения сигнала от SERS платформ через 3–8 мм костной ткани. Этот результат, в частности, имеет хорошие перспективы применения имплантированных систем для изучения биохимических реакций, протекающих в мозге [Sharma B., Ma K., Glucksberg M.R., Van Duyne R.P.: Seeing through bone with surface-enhanced spatially offset Raman spectroscopy. J Am Chem Soc 2013, 135:17290—17293].

Прогнозы развития технологии

В целом объем рынка биосенсоров в 2015 году должен составить 15 млрд долларов [2.35]. Размер рынка медицинской лазерной техники в 2011 году составлял 1117 млн долларов в год, причем доля РФ составляла 2,1%, прогноз размера рынка на 2016 год составляет 1737 млн долларов, и доля РФ ожидается в размере 3,2% [BCC-market research report «Global Markets for Laser Systems, Components and Materials». 2012 г.]. Ежегодный прирост рынка составляет примерно 9%. Более 90% оборудования, используемого в России, произведено за рубежом.

Состояние в РФ

В России традиционно хорошо развиты теоретические и экспериментальные исследования плазмонных материалов и сенсорики на их базе (ФИАН, ИТПЭ, СГУ, МГУ, Сколтех, МФТИ, ИБФРМ РАН, ИПТМУ РАН и др.). Исследования на протяжении долгого времени носили главным образом фундаментальный характер (TRL 3–4). В последние несколько лет на базе институтов образовались стартап-компании (в частности, Enspectr — коммерческий продукт, SERS-подложки, успешно реализуемые на мировом рынке). Фондом перспективных исследований инициирован и поддерживается (ВНИИА, ФИАН) крупный проект по разработке и реализации (создается технология производства) различных типов ППР-сенсоров для практических применений. Можно с уверенностью утверждать, что в РФ на базе имеющегося задела возможна разработка молекулярных сенсоров с характеристиками, как минимум, не уступающими лучшим мировым.

Кроме того, учитывая относительную (по сравнению с Европейским союзом и США) юридическую и практическую доступность в РФ проведения клинических исследований совместно с медицинскими учреждениями, потенциально возможны разработка и внедрение новых поколений биологических сенсоров для медицинских применений темпами, опережающими мировые.

Литература

1. Tepanov A.A. (2015), Ag electrode modified with polyhexamethylene biguanide stabilized silver nanoparticles: a new type of SERS substrates for detection of enzymatically generated thiocholine / A.A. Tepanov, N.L. Nechaeva, T.A. Prokopkina, A.A. Kudrinskiy, I.N. Kurochkin, G.V. Lisichkin. Materials Science and Engineering. Vol. 98, №1, pp. 012002.

2. Khlebtsov B.N. (2015), Gold Nanoisland Films as Reproducible SERS Substrates for Highly Sensitive Detection of Fungicides / B.N. Khlebtsov, V.A. Khanadeev, E.V. Panfilova, D.N. Bratashov, N.G. Khlebtsov. ACS Appl. Mater. Interfaces. Vol. 7, №12, pp. 6518–6529.

3. Khlebtsov B.N. (2013), Analytical and Theranostic Applications of Gold Nanoparticles and Multifunctional Nanocomposites / N. Khlebtsov, V. Bogatyrev, L. Dykman, B. Khlebtsov, S. Staroverov, A. Shirokov, L. Matora, V. Khanadeev, T. Pylaev, G. Terentyuk, N. Tsyganova. Theranostics. Т. 3. №3, pp. 167–180.

4. Severyukhina A.N. (2015), Nanoplasmonic Chitosan Nanofibers as Effective SERS Substrate for Detection of Small Molecules / A.N. Severyukhina, B.V. Parakhonskiy, E.S. Prikhozhdenko, D.A. Gorin, G.B. Sukhorukov, H. Möhwald, A.M. Yashchenok. ACS Appl. Mater. Interfaces. №7, pp. 15466−15473.

5. Stetciura I.Y. (2014), Nanoencapsulated and microencapsulated SERS platforms for biomedical analysis / I.Y. Stetciura, A.V. Markin, D.N. Bratashov, G.B. Sukhorukov, D.A. Gorin. Current Opinion in Pharmacology. №18, pp. 149–158.

6. Drachev V.P. (2014), Surface-Enhanced Raman Difference between Human Insulin and Insulin Lispro Detected with Adaptive Nanostructures / V.P. Drachev, M.D. Thoreson, E.N. Khaliullin, V.J. Davisson, V.M. Shalaev. J.Physical Chemistry. №108, pp. 18046–18052.

7. Drachev V.P. (2005), Adaptive Silver Films for Detection of Antibody-Antigen Binding / V.P. Drachev, V. Nashine, M.D. Thoreson, D. Ben-Amotz, V.J. Davisson, V.M. Shalaev. Langmuir. №21, pp. 8368–8373.

8. Drachev V.P. (2005), Surface-enhanced Raman scattering of biomolecules with adaptive nanostructures / V.P. Drachev, V.C. Nashine, M.D. Thoreson, D. Ben-Amotz, V.J. Davisson, V.M. Shalaev. J. of Raman Spectroscopy. №36, special issue on SERS, pp. 648–656.

Приложение

В методике гигантского комбинационного рассеяния используется эффект локализации света в нанометровых областях в непосредственной близости от металлических наночастиц при генерации в них локализованных плазмонов.

Значимость идеи локализации света проще всего объяснить, рассмотрев плазмонный резонатор с модовым объемом VM. Взаимодействие света с молекулами в таких нанорезонаторах значительно усиливает оптический отклик. Разумеется, интенсивность такого взаимодействия в плазмонных резонаторах снижается за счет оптических потерь, которые могут сократить время жизни фотона в подобной полости. Для количественного описания времени жизни фотона зачастую используют показатель добротности резонатора Q. Эффективность многих оптических процессов находится в степенной зависимости от отношения Q/VM. Хотя для наноразмерных металлических резонаторов характерны умеренные значения Q (обычно между 10 и 1000), значения VM у них могут оказаться столь малыми, что по эффективности процессов эти полости заметно превосходят полости в диэлектриках, имеющие на несколько порядков более высокие значения Q. Малым размерам и низким значениям Q у плазмонных структур сопутствуют сверхвысокая скорость процессов (<100 фемтосекунд) и широкий диапазон оптического отклика.

Методика поверхностного плазмонного резонанса (ППР). Световая волна резонансной частоты может распространяться вдоль границы металла и диэлектрика в условиях сильного взаимодействия с коллективными осцилляциями свободных электронов металла. Это взаимодействие приводит к сильному уменьшению интенсивности отраженной световой волны в очень узком диапазоне углов падения. Узкий диапазон углов падения и частот задает условие плазмонного резонанса и является наиболее чувствительным к изменению показателя преломления в тончайшем слое на границе металла и диэлектрика. Именно эта сверхчувствительность ППР используется для измерения малых изменений показателя преломления, вызванных биохимическими реакциями.

3D-биопринтинг

Краткое описание технологии

Технология 3D-биопринтинга основана на использовании действия импульсного лазерного излучения для создания клеточных структур из набора отдельных клеток путем управления их взаимным расположением.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Ожидается, что данная технология будет наиболее востребованной в проекте «Хелсинет», особенно в части регенеративной медицины для создания имплантов, а также тканей с кровеносными сосудами, и в дальнесрочной перспективе — искусственных органов. Совмещение лазерной технологии создания каркасов для роста клеток и имплантов с биосенсорными системами (системы и устройства по сбору и анализу био-данных) позволит реализовать концепцию «умного» импланта, т.е. собирать информацию о состоянии границы «имплант — живая ткань» и дистанционно с помощью внешних воздействий корректировать состояние данного интерфейса. Кроме того, данная технология может быть использована для нахождения терапевтических мишеней для профилактики возрастных патологических изменений и процессов. Важным применением данных технологий являются доклинические исследования.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время данные технологии и в мире, и в России находятся на уровне TRL 5 и TRL 6.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года). Эта область интенсивно развивается и за три года дойдет до уровня TRL 7.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

В 2015 году заметно увеличилось число групп, исследования которых направлены на биопринтинг имплантов, органов и реконструкцию биотканей. В качестве примера, сотрудники университета Хериот-Ватт Шотландии создали 3D-биопринтер, способный осуществлять принтинг плюрипотентных стволовых клеток, которые могут применяться для тестирования лекарств.

Другой пример достижения заместительной хирургии связан с недавно успешно завершенной операцией по трансплантации мыши щитовидной железы, выращенной с помощью 3D-биопринтинга для лечения гипотиреоидизма. В настоящее время Владимир Миронов является научным руководителем лаборатории биотехнологических исследований «3D Bioprinting Solutions» в Москве, в которой была проведена первая успешная трансплантация напечатанной на 3D-биопринтере щитовидной железы на мышах. Согласно информации, размещенной на сайте фирмы, щитовидная железа мышей перед трансплантацией была разрушена радиоактивным йодом. Операция прошла успешно, и как результат операции, железа оказалась полностью функциональной. Биопечать может в будущем предложить новые подходы к лечению миллионов людей с нарушениями щитовидной железы. По статистике, только в России и только от онкозаболеваний щитовидной железы ежегодно страдают до 5 тысяч человек. В мире же более 665 миллионов человек имеют патологии этого органа. Если результаты доклинических исследований будут обнадеживающими, компания намеревается начать тестирование на людях в течение следующих двух лет [http://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/3d-bioprinting-market].

Повысить эффективность и качество печати могут помочь технологии 3D-лазерного принтинга. Проф. Борис Чичков одним из первых в мире предложил и реализовал технологию лазерной печати клеток и тканей [http://www.lzh.de/en/profiles/boris-chichkov], и несмотря на большое количество трудностей, не вызывает сомнений, что данная технология будет использоваться для заместительной терапии, в косметологии, а в долгосрочной перспективе — и для трансплантационной медицины. Огромное количество ресурсов было потрачено на нахождение оптимальной мощности и длительности импульса для реализации безопасного перемещения клетки или капсул (содержащей несколько инкапсулированных клеток-сфероид), для последующего применения [1–5].

https://3dprint.com/403/gartner-report-suggests-that-3d-printing-and-medicine-are-about-to-change-the-world/

Сейчас уже существует две компании Organova в США и Regenovo в Китае, которые имеют машины, способные печатать трехмерные структуры клетками, как животных, так и человека. Organova обещает в конце года создать с помощью технологий 3D-принтинга печень человека. Эта технология прогрессирует очень быстро, и это происходит, несмотря на интенсивные моральные и этические споры. Одной из тем оживленных споров является возможность использования клеток животных для печати человеческих органов. Большие ожидания от применения 3D-принтинга характерны также для рынка протезирования. Уже к настоящему времени получены 3D напечатанные конечности и лицевые структуры. С развитием рынка ожидается их интеграция с различными терапевтическими системами.

Прогнозы развития технологии

Оценка глобального рынка 3D-принтинга соответствует 487 млн долларов в 2014 года, причем ожидается непрерывный рост данного рынка, который связан увеличением среднего возраста населения высокоразвитых стран и ростом хронических заболеваний. Оба перечисленных фактора обеспечивают увеличение потребности в донорских органах. В среднесрочной перспективе технологии будут играть, несомненно, важную роль в заместительной терапии, особенно при лечении ожогов, а также при лечении кожных заболеваний, при клеточной терапии и репродуктивной медицине.

Комбинация технологии лазерного принтинга с достижениями молекулярной биологии, использование стволовых клеток и так далее позволяют в дальнесрочной перспективе ожидать создания искусственных органов и, как следствие, применения данной технологии в трансляционной медицине.

Состояние в РФ

Есть хорошие перспективы занять лидерские позиции на мировом рынке. Серьезный научный задел есть в ИПЛИТ в лаборатории под руководством В. Баграташвили и Б. Чичкова.

Какие барьеры могут этому помешать?

Основные трудности при решении задач связаны:

• с созданием эффективных каркасов для тканевого инжиниринга, которые должны обеспечивать оптимальные условия для роста клеток с одновременной управляемостью топологии ткани с помощью фотонных технологий;

• с обеспечением дистанционного мониторинга процессов метаболизма с помощью фотонных технологий при выращивании тканей и в перспективе органов;

• с реализацией пространственного перемещения клеток и их группирования в ткани с помощью фотонных технологий (например, аналог лазерной печати);

• с печатанием кровеносных сосудов.

Существуют этические и моральные вопросы, связанные с использованием клеточных технологий.

Что требуется для их преодоления?

Необходимо обеспечить устойчивое финансирование новых разработок, используя уникальную ситуацию научного приоритета российских ученых в этом направлении, причем необходимо реализовать не только развитие технологий принтинга тканей и органов, в том числе используя достижения фотоники и биофотоники, но и развитие методов получения каркасов с дистанционно управляемыми свойствами и инкорпорированными сенсорными системами для управления ростом тканей и органов.

Какие инфраструктурные проекты (отраслевой значимости) можно предложить, чтобы решить эти проблемы?

Организация большого проекта, который бы концентрировал усилия специалистов в области фотонных технологий, создания биодеградируемых каркасов с функциями биореакторов для ижиниринга тканей, молекулярной биологии, биофизики и биофотоники.

Разработка и совершенствование законодательства в сфере клеточных технологий.

Литература

1. Michael S., Sorg H., Peck C.-T., Koch L., Deiwick A., Chichkov B., Vogt P., Reimers K. (2013), Tissue Engineered Skin Substitutes Created by Laser-Assisted Bioprinting Form Skin-Like Structures in the Dorsal Skin Fold Chamber in Mice. PLoS ONE 3 (8), e57741.

2. Koch L., Grüne M., Unger C., Chichkov B. (2013), Laser Assisted Cell Printing. Current Pharmaceutical Biotechnology 1 (14), pp. 91–97.

3. Reich U., Fadeeva E., Warnecke A., Paasche G., Müller P., Chichkov B., Stöver T., Lenarz T., Reuter G. (2012), Directing neuronal cell growth on implant material surfaces by microstructuring. Journal of Biomedical Materials Research Part B — Applied Biomaterials 4 (100 B), pp. 940–947.

4. Aliuos P., Fadeeva E., Badar M., Winkel A., Müller P., Warnecke A., Chichkov B., Lenarz T., Reich U., Reuter G. (2012), Evaluation of single-cell force spectroscopy and fluorescence microscopy to determine cell interactions with femtosecond-laser microstructured titanium surfaces. Journal of Biomedical Materials Research Part A 4 (101A), pp. 981–990.

5. Kiyan Y., Limbourg A., Kiyan R., Tkachuk S., Limbourg F., Ovsianikov A., Chichkov B., Haller H., Dumler I. (2012), Urokinase Receptor Associates With Myocardin to Control Vascular Smooth Muscle Cells Phenotype in Vascular Disease. Arteriosclerosis, thrombosis, and vascular biology 1 (32), pp. 110–122.

6. Koch L., Deiwick A., Schlie S., Michael S., Grüne M., Coger V., Zychlinski D., Schambach A., Reimers K., Vogt P., Chichkov B. (2012), Skin tissue generation by laser cell printing. Biotechnology and Bioengineering 7 (109), pp. 1855–1863.

Оптическая биомедицинская визуализация

Краткое описание технологии

Традиционные методы визуализации биологических тканей, такие как ультразвуковые, рентгеновские и магнитно-резонансные, в ряде случаев не позволяют обеспечить достаточную диагностическую эффективность проводимого клинического исследования. В настоящее время огромное внимание уделяется разработке оптических технологий визуализации биотканей, обладающих неоспоримыми преимуществами — отсутствием ионизирующего излучения, компактностью, высоким пространственным разрешением, высоким контрастом и скоростью получаемых изображений и относительной дешевизной элементной базы.

Наиболее перспективными оптическими технологиями, разрабатываемыми для клинической диагностики, являются оптическая когерентная томография (ОКТ — получение высокоразрешающих изображений тканей глазного яблока, кожи, слизистых и серозных оболочек внутренних органов), оптическая диффузионная спектроскопия (ОДС позволяет определять компонентный состав биоткани, основными приложениями являются диагностика заболеваний молочной железы и функциональной активности головного мозга), флуоресцентная микрои макроскопия (ФМ обладает рекордной чувствительностью благодаря использованию эндогенных и экзогенных фуорофоров в качестве контраста получения изображения), оптоакустическая визуализация (ОА, сочетающая преимущества акустических и оптических методов исследования биотканей, позволяет визуализировать структуру сосудистой сети, лимфоузлы и др.).

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время

Оптические технологии для биомедицинской визуализации имеют разный уровень TRL в зависимости от самой технологи и клинического приложения, а также в мире и в РФ.

Так, например, технология ОКТ для диагностики сетчатки глаза в мире вышла на 9-й уровень согласно указанной классификации. ОКТ-системами компании Optovue (США), Zeiss (Германия), Topcon (Нидерланды) и др. снабжены многие офтальмологические клиники мира, а процедура ОКТ-диагностики сетчатки входит в стандарты обследования пациентов в США. Другие приложения ОКТ (например, эндоскопические) находятся ближе к 6–7-му уровню TRL из-за отсутствия коммерчески доступных приборов.

ОДС для изучения функциональной активности головного мозга, как и для диагностики заболеваний молочной железы, по степени проработки находится на 6–7-м уровне — существует несколько коммерчески доступных систем (Hamamatsu, Shimadzu и др.), однако широкого применения данная технология пока не нашла. Примерно такой же уровень TRL у оптоакустической визуализации. Например, аппарат для ОА диагностики молочной железы TomoWave (США) также пока не нашел широкого клинического применения, а использование ОА-приборов Visual Sonics (Канада) и iThera Medical (Германия) пока в основном ограничивается доклиническими исследованиями. Аналогично обстоит ситуация с флуоресцентными многофотонными микроскопами компании JenLab (Германия).

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года) По мере накопления клинического материала и совершенствования приборной базы данные технологии будут более уверенно проникать на мировой рынок и входить в стандарты обследования. Ожидается, что в ближайшие 1–3 года ряд оптических технологий увеличит свой уровень TRL.

Состояние в РФ

Ряд оптических технологий для биомедицинской визуализации развивается в РФ. В частности, существует коммерчески доступная ОКТ-система широкого назначения (ООО «БиоМедТех»), прорабатываются коммерческие офтальмологическая и эндоскопическая ОКТ-системы (ИПФ РАН совместно с ПАО КМЗ и ОАО ЛОМО). Существуют коммерчески доступные системы для флуоресцентной макроскопической визуализации с использованием фотосенсибилизаторов (ООО «БИОСПЕК», ООО «Аткус»), однако широкого клинического применения эти приборы пока не нашли. Несмотря на существенный научно-технический задел по данным направлениям (так, например, ОКТ развивается в РФ с 1995 года), отсутствие целевого финансирования на разработки и внедрение в производство, отсутствие отечественной элементной базы (практически все комплектующие поставляются из-за рубежа) затрудняют коммерциализацию данных разработок в РФ.

Развитие систем и устройств по сбору и анализу биоданных

Данные системы, особенно в части бесконтактного определения маркеров, в том числе метаболических, могут быть созданы на основе последних достижений квантовых технологий, а именно плазмоники (включая сенсоры на основе эффекта гигантского комбинационного рассеяния) и метаматериалов (например, фотонокристаллические волокна). В данных областях отечественные научные школы находятся на мировом уровне и способны конкурировать с зарубежными коллегами, а по некоторым направлениям работы отечественных ученых являются пионерскими. Попутной задачей будет являться интеграция данных сенсорных систем со всеми имеющимися видами гаджетов, что, несомненно, актуально и для проекта Нейронет. Связь с проектом Нейронет также прослеживается при решении задачи организации интерфейса «человек — машина». Кроме того, цель бесконтактного считывания информации о биохимических маркерах in vivo ставит задачи снижения потерь тестирующего излучения при прохождении биологической ткани, то есть решения задач просветления биологической ткани, где в РФ также имеется серьезный научный задел. Без наличия систем и устройств по сбору и анализу данных невозможно развитие персонализированной медицины, в рамках концепции которой биоактивные вещества должны высвобождаться в соответствии со значениями соответствующих биологических маркеров, например, пара «глюкоза-инсулин». Кроме того, сенсорные системы необходимы и для развития превентивной медицины, поскольку необходимо подробно исследовать переход «норма-патология». Эта задача не имеет решения без мониторинга огромного числа биохимических параметров и их анализа.

Очевидной является связь развития сенсорных систем на основе квантовых технологий в части сегмента Сейфнет, сформулированного, как устройства для обеспечения безопасности — датчики. Наработки, полученные в области создания систем и устройств по сбору и анализу биоданных, могут быть использованы для создания датчиков на взрывчатые вещества, а также сильнодействующие ядовитые вещества и так далее.

Особую роль сенсорные системы будут играть и для проекта Фуднет, в частности, для решения задачи доступности для каждого гражданина страны безопасных пищевых продуктов в соответствии с нормами, необходимыми для введения активного и здорового образа жизни. Здесь предполагается наличие спектра простых и надежных датчиков, которые могут быть интегрированы в том числе и в бытовую технику — холодильники, СВЧ-печи и так далее — и сообщать о качестве данных продуктов и их сохранности.

Не вызывает сомнений, что данные системы будут востребованы во всех платформах проектов Аэронет, Маринет, Автонет.

Имеющийся в РФ научный и технологический потенциал соответствует мировому уровню и дает надежду на решение задач создания систем и устройств по сбору и анализу биоданных.

Квантовые точки для адресной доставки лекарств

Краткое описание технологии

Квантовая точка — это малый фрагмент проводника или полупроводника, носители заряда которого ограничены в пространстве по всем трем направлениям. Квантовые точки на основе кремния являются хорошей заменой многих органических и неорганических люминофоров. Квантовые точки имеют множество различных технологических приложений в силу их уникальных свойств, таких как фотостабильность и яркая флуоресценция, они также используются в качестве биосенсоров и реагентов для адресной доставки лекарств при лечении раковых опухолей.

В перспективе, исследования и развитие технологий в данной области позволят создать новый класс лекарственных препаратов. Препараты этого класса смогут бороться с онкологическими и вирусными заболеваниями.

Состояние технологии в мире

А. В настоящее время

Наномедицина является развивающейся отраслью. На данный момент она уже обладает набором методов визуализации, регенеративной медицины, доставки лекарств на клеточном уровне и инструментарием для медицинских манипуляций [6]. Об экономических аспектах исследований в области направленной доставки лекарственных веществ можно судить по ряду фактов. Известно, что подобные препараты сейчас составляют 86% оборота в мировой наномедицине, а их разработкой и внедрением занимаются 50% фармацевтических компаний-производителей. В целом, объемы рынка наномедицины в 2015 году достигли 16 млрд долларов и продолжают расти. В последние годы объем финансирования новых технологий вырос на 45%.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года) Большая часть инвестиций в отрасли приходится на США, ЕС, Японию и Китай. Существуют прогнозы создания уже к 2018 году товаров и услуг на $1 трлн, включая и образование до 2 млн рабочих мест.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

Некоторые препараты, использующие технологию адресной доставки, уже доступны на рынке. Например, Abraxane, одобренный Управлением по санитарному надзору за качеством продуктов и медикаментов (англ. Food and Drug Administration, FDA, USFDA), для лечения рака груди, легких и поджелудочной железы. Но лекарственные средства с адресной доставкой посредством квантовых точек пока находятся в стадии клинических и доклинических испытаний.

Состояние в РФ

В России разработки систем адресной доставки ведутся по двум направлениям: пассивный направленный транспорт (облегченное проникновение естественных барьеров) и специфическая доставка («узнавание» патологической ткани), что отвечает мировому уровню развития исследований в этой области. Практические результаты уже в ближайшее время могут быть достигнуты в области использования фосфолипидных частиц, липосом и фуллеренов в качестве контейнеров для доставки препаратов (в том числе вакцин).

В долгосрочной перспективе существующий в России научный задел позволяет довести до коммерческих прототипов специфические системы доставки на основе антител или аптамеров, способных избирательно связываться с патологически измененными клетками.

Литература

1. Kumar P., Singh S., Gupta B. K. (2016), Nanoscale, 8, pр. 14297–14340.

2. Ruedas-Rama M.J., Walters J.D., Orte A., Hall E.A. (2012), Analit. Chimic Acta 751, pр. 1–23.

3. Zhao M.-X., Zhu B.-J. (2016), Nanoscale Research Letters, 11, 1, 207.

4 Wen C.-Y. et al. (2016), Nanoscale, 8, 25, pр. 12406–12429.

5. Singh J. et al. (2015), Drug Delivery, 23, 5, pр. 1676–1698.

6. Freitas R.A. (2005), Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, 2, pр. 1–25.

7. https://www.fda.gov/Drugs/InformationOnDrugs/ApprovedDrugs/ucm323668.ht

8. www.fiercepharma.com/rd/cornell-nanosized- dots-for-diagnostics-may-now-deliver-drugs

9. https://www.nsf.gov/news/news_summ.jsp?cntn_id=130586

3.3. Обзор развития технологий по направлению «Мобильные источники энергии»

НОВЫЕ ПОРТАТИВНЫЕ ИСТОЧНИКИ ЭНЕРГИИ

Источник: www.nanonewsnet.ru

Аналитическая записка

Москва 2016

Экспертный состав Рабочей группы:

Абакумов А. М., канд. хим. наук, профессор, Сколковский институт науки и технологий; Дебабов В. Г., д-р биол. наук, профессор, академик РАН, научный руководитель ФГУП «ГосНИИгенетика»; Добровольский Ю. А. (руководитель РГ), д-р хим. наук, профессор, ИПХФ РАН; Попель О. С., д-р тех. наук, профессор ОИВТ РАН; Теруков Е. И., д-р тех. наук, ФТИ им. А. Ф. Иоффе РАН; Устинов А. А. (координатор РГ), канд. тех. наук, Ph. D., Сколковский институт науки и технологий.

Введение

Развитие портативных и автономных малогабаритных электрогенераторов и накопителей, безусловно, должно стать одной из основных составляющих реализации большинства карт НТИ. Рассматриваемые источники энергии можно разделить на несколько групп:

• электрохимические источники энергии (суперконденсаторы, первичные элементы, аккумуляторы, редокс-батареи, топливные элементы);

• возобновляемые источники (фотовольтаика, ветровые, гидротермальные, приливные и другие генераторы);

• биологические источники тока.

Наибольшее влияние развитие портативных источников энергии будет оказывать на направления и рынки, обозначенные в следующих направлениях НТИ: Автонет, Аэронет, Маринет, Энерджинет, Сейфнет, Фуднет, Нейронет и Хелснет.

В области транспортных применений (Автонет, Аэронет, Маринет) в ближайшей перспективе работы сосредоточатся в области химических источников тока и фотовольтаических преобразователей. Для Хелснет и Нейронет наряду с химическими источниками тока работы будут включать разработки биологических, биохимических и биоэлектрохимических источников энергии. Для Энерджинет, Сейфнет и Фуднет будут рассматриваться всевозможные варианты сочетания различных источников энергии в зависимости от условий применения. Целесообразнее рассмотреть различные источники энергии по их характеристикам и сферам применения. В настоящее время можно выделить несколько основных типов «чистых» источников электрической энергии, устройств для накопления и хранения электроэнергии.

Суперконденсаторы

Основная отличительная особенность суперконденсаторов в том, что в них не происходит химической реакции, а накопление энергии происходит за счет образования заряженных двойных слоев на электроде. И энергия, и мощность таких систем зависит от состава электролита (вид носителей заряда, проводимость, максимально допустимая разность потенциалов между электродами) и удельной поверхностью электрода.

Энергия в современных промышленных суперконденсаторах приблизительно 10 Вт×ч/кг, они отличаются высокими скоростями заряда и разряда (от микросекунд до минут).

Основные компоненты суперконденсаторов имеют низкую стоимость (активированные угли с удельной поверхностью> 1500 м2/г и водные или неводные электролиты). Основное применение найдут в Автонет, Аэронет, Маринет и Энерджинет в качестве буферных накопителей электрической энергии для компенсации скачков энергии высокой мощности.

Основные тенденции:

1) замена простых электролитов на обладающие более высокой ионной проводимостью и более электрохимически устойчивые, например, аналоги электролитов для Li+-ионных батарей;

2) переход от инертных, чисто двойнослойных электродов к электродам, на поверхности которых могут протекать электрохимические процессы (гибрид конденсатора с аккумулятором).

Гальванические элементы

В первичных источниках энергии (батарейках) вся энергия выделяется в результате протекания необратимой электрохимической реакции. Энергия, запасаемая в таких системах, зачастую значительна (достигает 500–800 Вт×ч/кг), но обладает высокой себестоимостью и невозможностью перезаряда, а соответственно, имеются проблемы их утилизации. Могут найти применение в Сейфнет, Фуднет, и Хелснет в качестве разовых источников энергии для устройств и систем с малым сроком службы.

Тенденции развития:

1) поиск более дешевых и экологически безопасных компонентов электродов и электролитов;

2) разработки возможности замены одного из электродов при сохранении остальных компонентов.

(Mg, Zn и Al-воздушные гальванические элементы — гибрид топливного элемента и первичного источника).

Средние скорости заряда (аналогичные аккумуляторам).

Аккумуляторы

Вторичные источники энергии, в которых энергия вырабатывается за счет обратимых электрохимических процессов.

Достигнутые характеристики: энергия до 200 Вт×ч кг, минимальное время разряда — десятки минут. Существуют различные типы аккумуляторов с существенно различающимися характеристиками. Наиболее часто применяемыми являются следующие:

• свинцовые (сернокислые) — до 40 Вт×ч/кг;

• Ni-Cd (никель-кадмиевый), Ni-MH (никель-металл-гидридный) — до 60–100 Вт×ч/кг;

• Li+-ионные — 100–250 Вт×ч/кг.

Аккумуляторы в настоящее время и в ближайшей перспективе будут наиболее часто используемыми химическими источниками тока в портативной и подвижной технике. Они будут использоваться во всех направлениях НТИ: Автонет, Аэронет, Маринет, Энерджинет, Сейфнет, Фуднет, NeuroNet и Хелснет как в качестве основных источников электрической энергии, так и в качестве буферных накопителей в системах с топливными элементами и возобновляемыми источника энергии.

Тенденции развития.

1. Li+-ионных:

a) переход от жидких электролитов к полимерным и твердым (расширяется температурный диапазон и повышается безопасность);

b) повышение емкости катодных материалов (интеркаляционные электроды) при сохранении ЭДС на уровне 3–4 В;

с) создание высоковольтных катодов (ЭДС порядка 4–6 В).

2. Разработка высокоэффективных и высокоемких аккумуляторов с другими основными ионами проводимости:

• возврат к МН-аккумуляторам на новом витке развития науки;

• возврат к Na/S и Na/O2 аккумуляторам;

• разработка Mg2+ (и Al3+);

• попытки использования К+-систем.

Редокс-батареи

В таких батареях энергия вырабатывается в результате обратимых электрохимических процессов, протекающих на инертных (или электрокаталитически активных) электродах между окислителем и восстановителем в приэлектродном пространстве (как правило, в виде раствора). Низкая энергоемкость и сложность эксплуатации в настоящий момент затрудняют использование редокс-батарей в составе портативных источников энергии.

Промышленного выпуска нет, пока испытываются отдельные экземпляры, уступающие по своим характеристикам другим электрохимическим устройствам. Достигнутые в настоящий момент показатели энергоемкости соответствуют показателям свинцовых аккумуляторов. Исследования говорят о возможном резком улучшению свойств, в частности удельной энергоемкости, что может привести к существенному расширению сферы применения таких источников энергии.

Топливные элементы

Основной особенностью топливных элементов является разделение хранения энергии и ее преобразования. В самом топливном элементе производится только преобразование химической энергии в электрическую, а используемое топливо и, при необходимости, окислитель хранятся отдельно. В настоящий момент разрабатывается 5 основных видов топливных элементов: щелочные, фосфорнокислые, карбонатрасплавные, твердооксидные, твердополимерные. Сфера применения топливных элементов близка в сфере применения аккумуляторов, они могут быть использованы в качестве основных источников энергии для устройств Автонет, Аэронет, Маринет, Энерджинет и Сейфнет. Комбинация топливных элементов с высокоэффективными хранилищами топлива позволит достичь удельных значений энергоемкости до 1000×Вт ч/кг.

Щелочные топливные элементы

Содержат жидкую фазу и карбонизируются на воздухе, поэтому практически не используются для продажи.

Достоинства: могут иметь низкую себестоимость и не содержать платиновые металлы. Рабочие температуры (-40 ÷ +40° C).

Перспективы: переход от жидкого электролита к полимерному поможет резко улучшить характеристики. Во многих организациях ведутся НИР по этой теме, но до использования еще далеко.

Фосфорнокислые топливные элементы

В классическом виде содержат жидкую фазу и поэтому неудобны. Последние 20–25 лет ведутся работы по переходу к полимерным (полибензимидазол + фосфорная кислота), однако, несмотря на множество рекламных заявлений, до практического применения пока не дошли. Рабочие температуры: +100 ÷ +250° C, возможно использование грязного водорода.

Перспективы: при нахождении устойчивого электролита могут стать наиболее перспективными для транспортных применений, так как появляется возможность замены водорода на продукты риформинга органических топлив.

Расплав-карбонатные

Рабочие температуры: +400 ÷ +600° C; электролит — расплав. Очевидные достоинства не ясны. Для транспорта не применяются.

Два наиболее распространенных для транспортного применения типа: твердооксидные и твердополимерные. Существующие системы уже достигают уровней энергии порядка 750–1000 Вт×ч/кг, в перспективе можно ожидать уровней порядка 2–3 КВт×ч/кг, что будет превосходить уровни существующих источников энергии на основе тепловых машин за счет более высоких КПД (до 80%).

Твердооксидные

Рабочие температуры +600 ÷ +1200° C, в качестве топлива могут использоваться продукты конверсии органических топлив, а в перспективе возможно прямое использование таких видов топлива.

Недостатки: долгое время запуска устройств (от десятков минут до десятка часов), что связано с разницей коэффициентов термического расширения материалов и их низкой теплопроводностью.

Перспективы: могут в будущем занять лидирующую позицию. Пути преодоления недостатков: переход к очень тонким и малоразмерным ячейкам, например, использование их в микротрубчатом исполнении.

Твердополимерные

Рабочие температуры -40 ÷ +90° C, в качестве топлива используется только особо чистый водород. Разрабатываются спиртовые топливные элементы, однако, их мало — габаритные характеристики тока слишком низки для транспортных применений.

Основной недостаток: водород как топливо, не решены вопросы источников водорода с высоким массовым содержанием водорода.

Перспективы:

• разработка электролитов с более высокой рабочей температурой (см. фосфорнокислые топливные элементы);

• разработка новых катализаторов, толерантных к продуктам конверсии углеводородных топлив;

• разработка химических источников водорода

с высоким содержанием водорода.

Отдельно стоит упомянуть топливные элементы на основе протонных проводников (CsHSO4, CsH2PO4 и родственные соединения). Рабочая температура +150 ÷ +250° C и, соответственно, возможность использования продуктов конверсии.

Недостатки: неустойчивость электролита и его быстрая деградация в контакте с восстановителями. Если проблемы будут решены, это даст возможность получать эффективные элементы малой мощности с характеристиками, недоступными другим топливным элементам.

Биологические топливные элементы

Построены с использованием биологических объектов, микроорганизмов или ферментов. В них микроорганизмы (или ферменты) на электродах или в приэлектродном пространстве усваивают органические продукты (в том числе загрязнители окружающей среды), вырабатывая электрический ток. Пока характеристики таких устройств слишком низки, а результаты слишком невоспроизводимы, но в горизонте 20–30 лет такие топливные элеменнты могут стать перспективным источником энергии.

Общие тенденции:

1) переход от «индивидуальных» электрохимических устройств к гибридным;

2) переход к более дешевым и экологически чистым, но менее долгоживущим (циркулируемым) системам;

3) переход к новым видам топлива, в основном, органическим, биологического происхождения. Отдельным интересным направлением здесь является создание топливных элементов на глюкозе для энергопитания внутри живого существа, в том числе человека;

4) переход от «неживых» систем к «живым» (чисто биологическим) системам, например, к ферментативным и микробным топливным элементам.

Фотоэлектрохимические преобразователи

Отдельно стоит рассмотреть фотоэлектрохимические системы как для прямого получения электроэнергии (ячейки Гретцеля), так и для получения топлива (например, фотовольтаическое разложение воды для получения водорода). Этот вопрос подробно необходимо проговорить со специалистами по фотовольтаике.

Возобновляемые источники энергии

Для ряда задач портативного электроснабжения, например подзарядки аккумуляторов или выработки водорода для топливных элементов, могут быть использованы различные типы возобновляемых источников энергии. В частности, фотовольтаические преобразователи, ветровые, гидротермальные, приливные и другие генераторы. Могут использоваться практически во всех направлениях НТИ: Автонет, Аэронет, Маринет, Энерджинет, Сейфнет, Фуднет, Нейронет и Хелснет в качестве дополнительных источников энергии или устройств для зарядки аккумуляторных батарей.

3.4 Обзор развития технологий по направлению «Управление свойствами биологических объектов»

ТЕХНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ СВОЙСТВАМИ БИОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ

Аналитическая записка

«Перспективные направления развития»

Москва 2016

Биотехнологии, наряду с информационными и нанотехнологиями, являются основными движущими силами научно-технического прогресса на современном этапе. Ожидается, что наиболее интересные прорывные и перспективные разработки будут возникать на стыке именно этих дисциплин.

Технологической рабочей группой сделана попытка выявить наиболее перспективные области научных исследований, которые будут оказывать влияние на направления и рынки, обозначенные в Нейронет, Хелснет и Фуднет, в частности, выявить направления, которые являются общими для двух или более тематических областей.

Хелснет

Персональная неинвазивная непрерывная диагностика направлена на оздоровление нации, продление работоспособного периода человека и оптимизацию затрат на государственное здравоохранение. Включает в себя (1) разработку высокотехнологичных неинвазивных user friendly персонально носимых устройств для мониторинга индивидуальных физиологических параметров организма в режиме реального времени; (2) создание разветвленной сети их обслуживания и анализа полученных данных, в том числе подготовку соответствующих специалистов биомедицинского профиля; (3) создание аналитических защищенных баз данных с персональным доступом в формате социальных сетей; (4) построение сети высокотехнологичных фитнес-услуг.

Основана на комбинации нано-, биои информационных технологий. Ориентирована на конечного потребителя — среднестатистического здорового индивидуума. Напрямую связана с такими направлениями, как персонализированная медицина и здоровое старение (Хелс), интерфейс человек-машина и связь с соцсетями (Нейро), а также персонализированное питание (Фуд).

Персонализированная медицина

Профилактика заболеваний, мониторинг, диагностика и подбор индивидуальных схем терапии пациентов на основании исчерпывающих генетических и биохимических данных, полученных с использованием высокопроизводительных технологий геномного скрининга и секвенирования, белкового профилирования и других «омиксных» технологий. Доимплантационная и пренатальная диагностика (в перспективе — коррекция в зародышевой линии) генетических заболеваний.

Дистанционная медицина (телемедицина), что отчасти перекликается с направлением непрерывной диагностики.

Геномная терапия

Развитие методов геномного редактирования и использование их для лечения простых (моногенных) и сложных генетических болезней и различных форм рака. Создание противовирусных лекарств на основе методов геномного редактирования. Использование совмещенных технологий геномного редактирования и генетического дрейфа для борьбы с переносчиками опасных инфекций человека в природе.

Клеточная терапия и регенеративная медицина

Создание биобанков клеток человека для целей регенеративной медицины, моделирования заболеваний и поиска новых лекарственных препаратов. Создание банков универсальных редактированных стволовых клеток, позволяющих преодолеть проблемы иммуносовместимости для большинства людей при заместительной / трансплантационной терапии различных заболеваний.

Для регенерации поврежденных тканей — создание эквивалентов тканей и органов на основе, в первую очередь, стволовых клеток человека (как с применением синтетических материалов и биопринтинга, так и выращенных в организмах животных) с применением новейших технологий редактирования геномов и клеточных технологий, в том числе основанных на плюрипотентных стволовых клетках, стимулирование регенеративных процессов непосредственно в теле пациента. Для конкурентной терапии иммунодефицитов, аутоиммунных, онкологических и неврологических заболеваний — технологии и препараты на основе модифицированных клеточных систем, в том числе иммунологически универсальные клеточные линии с заранее заданными свойствами.

Здоровое старение

Сердечно-сосудистые заболевания, рак и диабет по-прежнему являются основными причинами преждевременной смертности. Существующий объем знаний об этих заболеваниях уже позволяет двигаться в направлении здорового старения, с постепенным смещением акцента от лечения к ранней диагностике и профилактике на основе внедрения здорового образа жизни. Дополнительные прорывные возможности по продлению активного долголетия населения могут возникать благодаря получению новых знаний о генетических и биохимических механизмах старения.

Имеет ярко выраженную социальную значимость. См. также Непрерывная диагностика.

Микробиом

Изучение всей совокупности микроорганизмов, населяющих кожные покровы, легкие, пищеварительный тракт и другие слизистые поверхности тела человека при помощи «омиксных» технологий. Ассоциация определенных видов микроорганизмов с возникновением социально значимых заболеваний и индивидуальных генетических особенностей. Увеличение точности диагностики, разработка препаратов и методов для воздействия на состав микробиома с целью лечения заболеваний.

Преодоление устойчивости к антибиотикам

Комплекс мер, включающий улучшение диагностики бактериальных и вирусных инфекций и более целенаправленное применение нишевых антибиотиков. Разработка препаратов, содержащих бактериофаги в качестве антибактериальных агентов, дополняющих и заменяющих антибиотики в практической медицине. Создание баз данных по микробиому и использование их для выработки персонализации антибиотикотерапии.

Применение робототехники в медицине

Увеличение точности диагностики и лечения, миниатюризация устройств, повышение их автономности. Широкое применение роботов в хирургии и для реабилитации больных.

Нейронет

Лечение заболеваний нервной системы (включая заболевания, вызванные возрастными факторами)

Разработка средств восстановления нейрокогнитивных функций у неврологических пациентов. Поиск решений, направленных на усиление возможностей по ранней диагностике, предотвращению и лечению широкого круга нейродегенеративных заболеваний (включая болезни Альцгеймера и Паркинсона, возрастные деменции, рассеянный склероз и тому подобное).

Нейропротезирование

Разработка и имплантация устройств для восстановления нарушенных функций нервной системы (нейронные импланты / нейропротезы).

Расширение возможностей существующих органов чувств (УФ и ИК зрение, например). Новые органы чувств типа «химического зрения».

Интерфейс мозг-компьютер (ИМК, «нейроинтерфейс» на основе инвазивных и неинвазивных методов)

Работы по усовершенствованию специализированного программно-аппаратного комплекса для обработки электрических сигналов с коры головного мозга, позволяющего осуществлять обмен информацией с любым управляющим устройством или компьютерным приложением, в том числе социальными сетями. Область применения нейроинтерфейсов — от создания современных средств протезирования и систем, позволяющих облегчить жизнь людей с ограниченными физическими способностями (например, «умные» инвалидные коляски, роботизированные коляски, экзоскелеты и тому подобное) до программ, позволяющих управлять любыми техническими средствами (промышленными роботами-манипуляторами, системами управления окружающей средой («умный дом») и тому подобное).

Оптический контроль метаболических и регуляторных процессов в клетках глубоких структур головного мозга.

Биомониторинг

Мониторинг психофизиологического состояния человека на основе механизмов биологической обратной связи. Перспективные направления — развитие (миниатюризация) электронных компонентов для технологий считывания и стимуляции нервных клеток. Клеточные и тканевые процессоры, а также соответствующие им интерфейсы (биоэлектроника).

См. также Непрерывная диагностика

Расширение когнитивных способностей здорового человека

Например, в обучении для снижении информационных перегрузок, усиления внимания и концентрации, улучшения памяти, борьбы со стрессом и тому подобное. На практике — совокупность лекарственных, программных и технологических решений для усиления и развития различных когнитивных способностей человека.

Фуднет

Редактирование геномов

Систематическое описание биоразнообразия пород с / х животных и сортов растений на генном уровне, включая российские породы, применение методов анализа больших данных, направленной селекции и геномного редактирования для ускоренной селекции организмов с желаемыми свойствами. Использование технологий генетического дрейфа для борьбы с сорняками и насекомыми-вредителями.

Создание методами генного редактирования модифицированных организмов, которые в перспективе, по мере решения вопросов безопасности, могут быть использованы в экономическом обороте.

Микробиом

Комплекс мер, включающий систематическое определение состава микробиальных сообществ различных почв и экосистем при различных схемах землепользования в различных климатических зонах, а также микробиома различных пород с / х животных, и использование полученной информации для рационального интенсивного земледелия и животноводства с ограниченным использованием химических удобрений и стимуляторов роста.

Персонализированное питание

По аналогии с персонализированной медициной. Будет заимствовать подходы и технологии, разрабатываемые в Health-секторе. Особое внимание будет уделено изучению влияния микробиома человека.

Экспресс-диагностика

Широкое развитие и массовое применение быстрых (внелабораторных) тестов в области ветеринарии, растениеводства, качества продуктов питания с возможностью передачи информации в специализированные базы данных непосредственно с места проведения анализа.

Развитие данной группы технологий позволило бы существенно сократить затраты на оснащение специализированных лабораторий, обучение специалистов, в экстренных случаях ускорить принятие решений за счет снижения временных затрат на транспортировку проб, вовлечь в процесс значительное количество пользователей, а также собирать и проанализировать большой массив данных в привязке к географии их получения.

Трассировка

Технологии идентификации, маркировки и отслеживания перемещения компонентов продукции пищевой промышленности на всех этапах производства — от выращивания и переработки до доставки и реализации. Основой данной системы являются технологии идентификации, сбора и анализа данных о перемещении всех компонентов товарной цепи.

Заключение

Большие данные (Big Data)

Важнейшим трендом, который является общим для всех трех нетов, является необходимость накопления и анализа больших объемов данных (Big Data).

Для накопления, хранения и организации оперативного доступа к данным необходимо создавать отечественные IT-платформы с различными данными (медицинскими — геном, ЭКГ, МРТ, биохимические данные, а также истории болезней и лечения; ветеринарными, сельскохозяйственными и тому подобное). На базе подобных платформ будут развиваться технологии непрерывной диагностики, телемедицина, персонализированные медицина и питание, совершенствоваться разнообразные агротехнологии.

IT-платформы больших данных будут иметь кросс-отраслевое значение. Это не только фундамент для системы общественного здравоохранения и фармацевтики, повышения продуктивности сельскохозяйственного производства и качества продуктов питания, но и для развития рынка страхования (переход к индивидуально таргетированному страхованию здоровья и жизни), IT-медицинских услуг (развитие IT-услуг в области медицинской аналитики, например, в разработке специализированных программных средств для анализа данных, интеграции с клиническими IT-системами и тому подобное).

Рабочая группа считает, что особое значение для будущего страны будут иметь создание, поддержание и развитие общенациональной базы геномных данных (в виде, например, национального проекта по геномной паспортизации населения).

Общие тенденции

Проведенный анализ основных направлений технологического развития, в первую очередь, в областях Хелснет и Фуднет, указывает на несколько общих критически важных направлений и технологий, которые будут обеспечивать прогресс в среднесрочной перспективе. К таковым относятся:

• технологии редактирования геномов;

• исследование микробиомов («омиксные» технологии, Big Data);

• персонификация в области медицины и питания;

• преодоление устойчивости к антибиотикам.

Риски и ограничения

Прогресс во многих направлениях исследований, связанных с медициной и нейробиологией, будет зависеть от успехов в области создания малогабаритных, эффективных, энергоемких источников автономного электропитания для разрабатываемых электронных компонентов (носимые и имплантируемые сенсоры, нейромашинные интерфейсы, нейропротезирование и тому подобное).

Принципиальным вопросом является возможность выпуска в окружающую среду и безопасность генетически модифицированных организмов, а также трактовка и правоприменительная практика соответствующих федеральных законов в отношении новых и перспективных технологий геномного редактирования.

Глава 4. Форсайт-Флот 2016

4.1. Группа «Сквозные технологии»

Группа «Сквозные технологии» предлагает основные принципы организации работы технологических рабочих групп и разработки технологических дорожных карт.

Стейкхолдеры (за / против)

За:

• субъекты рынка, заинтересованные в более целевых поступлениях результатов от фундаментальной и прикладной науки;

• государство, заинтересованное в эффективном расходовании средств на фундаментальные исследования;

• научные сообщества: получат более прозрачный и понятный механизм финансирования и оценки работ;

• университеты: получают более отчетливое представление о потребностях в кадрах (направления подготовки).

Против:

• «вчерашние» научные организации, принципиально не выходящие на коммерциализируемые результаты;

• (возможно) действующие сегодня государственные институты, обеспечивающие распределение средств господдержки науки.

Партнеры и связи с другими участниками / проектами / системами

1. Исследователи и профессионалы: получают возможность входа в рабочие группы и смежные сообщества.

2. Исследовательские коллективы: получают возможность выполнения востребованных исследований.

3. Компании, выполняющие исследования и получающие их результаты для коммерциализации.

4. Рыночные рабочие группы («неты»): НТИ — источник потребностей в результатах исследований и прогноза развития отраслей на перспективу.

5. ФОИВы экономического блока: обеспечивают сопряжение нашей деятельности с целевыми программами и национальными регламентами (стартап-планирование, бюджетирование…).

6. Институты финансирования науки (фонды, ФАНО / РАН, ведомства, поддерживающие отраслевую науку): совместно поддерживают как проекты, так и учреждения плюс получают от нас ценностные суждения по проектам.

7. Институты развития: получают дополнительного индустриального партнера.

8 Научные организации: исполнители работ и получатели (в ряде случаев) статуса Национальных лабораторий.

9. Университеты: как исследовательские и образовательные организации в контексте НТИ.

10. Эксперты и визионеры.

Состав рабочей группы: Павел Дорожкин (Сколтех), Виталий Дунин-Барковский (МФТИ, РАН), Алина Осьмакова (техплатформа Биотех), Дмитрий Пайсон (ОРКК), Александр Панов (РАН, ВШЭ), Александр Устинов (Сколтех), Евгений Фролов (Сколтех), Константин Яковлев (РАН), Леонид Горенбург (РВК).

4.2. Группа «Колыбель технологий»

Создание сетевого Центра трансляционных исследований и разработок Университета НТИ (2016–2018 годы)

ПАСПОРТ ПРОЕКТА

Цели: создание Сервисной платформы управления развитием технологий Университета НТИ; предоставление сервисов для системного трансфера технологий Университета НТИ в бизнес; отработка запросов бизнесов НТИ в университетах.

Команда проекта: 7 человек из МИРЭА, ТГУ, ТУСУР, МФТИ, ФинУниверситет, НГУ, Медико-биологический союз.

Бюджет проекта: 73 млн руб., в том числе 40 млн руб. бюджет (из них 30 млн рублей акселераторы РВК), 33 млн руб. — внебюджет проекта (из них 30 млн рублей — акселераторы РВК).

Срок реализации: 2016–2018 годы.

Работа с трендами: создается межплатформенная коммуникация рынков НТИ, проводится «уберизация».

Проект работает с трендами:

• уменьшение времени передачи прав на ИС в бизнесы в мире;

• увеличение числа открытых технологий в мире (раскрытие патентов, коммерческой тайны и так далее);

• повышение числа стартапов как результат обучения в Университете в мировом сообществе;

• рост университетских посевных фондов в мире;

• рост спроса транснациональных компаний на инжиниринговые услуги.

Создается Сервисная платформа управления развитием технологий Университета НТИ:

• сервис для сборки технологий Университетов, механизмов финансирования разработок под запросы бизнесов НТИ (микрокомпаний, транснациональных компаний), запросов с рынков НТИ;

• сервис для «доращивания» и упаковки технических решений для создания и выведения продуктов на рынки НТИ.

Стейкхолдеры (за / против):

• технологические компании рынков НТИ;

• университеты, исследовательские центры;

• венчурные и посевные фонды;

• разработчики (ппс, студенты);

• институты развития;

• потребители;

• ФОИВы;

• объекты инновационной инфраструктуры и другие.

Участники-партнеры:

Минобрнауки РФ; АСИ; РВК; Сколтех; Фонд Сколково; «Регионы НТИ»; «Университеты НТИ».

Связанные проекты:

• проект ScienceNet: дает понимание, почему наука «не взлетает», и дает смычку с проектом по трансферу технологий;

• проект с выявлением и развитием талантов-предпринимателей;

• проект «Сервисы МСП».

Ближайшие шаги:

• май — июнь 2016: создание рабочей группы, детализация проекта (разработка Концепции и проекта ДК);

• июль — август 2016: публичное представление проекта, в том числе на площадке Форума стратегических инициатив. Получение обратной связи от стейкхолдеров;

• сентябрь 2016: доработка Концепции, согласование мероприятий с проектным офисом НТИ;

• сентябрь — декабрь 2016: включение в Дорожные карты развития Университетов проекта создания Сервисной платформы управления развитием технологий Университета НТИ (Проект), отработка тактических шагов.

• декабрь 2016: утверждение ДК проекта;

• январь — декабрь 2017: работа по проекту — проработка электронной платформы Супермаркета технологий и реализация мероприятий по созданию сетевого акселератора, БД проектов и объектов инновационной инфраструктуры;

• январь — июнь 2018: разработка и бета-тестирование системы;

• июль — декабрь 2018: внесение проектов в Супермаркет технологий;

• с января 2019: полноценный запуск сервисов в Университетах и бизнесах НТИ.

Бюджет и финансовая модель проекта

Планируемый бюджет проекта: 73 млн рублей

Команда проекта

Лидер проекта: Томорадзе Илья, МИРЭА.

Состав рабочей группы:

Бабкина Ольга, ТГУ; Бобылев Георгий, НГУ; Гомер Дмитрий, МФТИ; Гриценко Юрий, ТУСУР; Лосев Михаил, Медико-биологический союз, Новосибирск; Федотов Владислав, Финансовый университет.

Пункты канона и проект

Нужные пункты канона:

• п. 16 В новом технологическом укладе не останется места живым посредникам. Программные агенты уберут стоимость транзакций и критично снизят стоимость для конечных пользователей.

• п. 22 Ключевая добавленная стоимость создается на сетевом принципе организации взаимодействия участников рынка.

• п. 24 Раньше инфраструктура рынка и сеть взаимодействия участников рынка жили отдельно друг от друга. В НТИ они должны существовать вместе, быть одним целым.

• п. 45 Профиль компетенций НТИ — это союз предпринимателя и инженера.

Вредные пункты канона: не обнаружены.

Безразличные пункты канона: все остальные.

Глава 5. Подведение итогов 2016 и планы на 2017 год

СПРАВКА

По вопросу организации работы по сквозным технологиям Национальной технологической инициативы.

Основные результаты

В рамках проработки вопроса организации работы по сквозным технологиям Национальной технологической инициативы (далее — НТИ) были достигнуты следующие результаты.

Сформированы 4 научно-технологические рабочие группы (далее — НТРГ) по следующим направлениям:

• большие данные и искусственный интеллект;

• квантовые технологии;

• новые портативные источники энергии;

• технологии управления свойствами биологических объектов.

Указанными НТРГ подготовлены аналитические записки с описанием состояния развития соответствующих научно-технологических направлений в мире, а также предложены соответствующие приоритетные тематики и направления научно-технологических исследований.

Разработан методический шаблон для сбора потребностей «рыночных» рабочих групп (далее — РРГ) для реализации проектов в целях реализации соответствующих дорожных карт (далее — ДК) в технологических решениях, который направлен для заполнения во все РРГ. По ДК Нейронет, Хелснет НТИ представлены заполненные методические шаблоны.

Проведены семинары указанных НТРГ для всех РРГ (по разработке и реализации ДК: Аэронет, Маринет, Автонет, Нейронет, Энерджинет, Фуднет, Сейфнет, Финнет НТИ), в рамках которых сделаны соответствующие доклады.

Со стороны РРГ сформирован и передан в Фонд содействия инновациям (Фонд Бортника) перечень технологических барьеров в целях отбора проектов для поддержки. НТРГ проводится верификация барьеров.

НТРГ «Большие данные и искусственный интеллект» провела первую научно-технологическую экспертизу проекта «3D-модель Татарстана» в целях реализации ДК Аэронет.

Видение роли НТРГ

Сформирована совместная позиция Сколковского института науки и технологий, Агентства стратегических инициатив, Проектного офиса НТИ (далее — ПО НТИ) относительно роли и деятельности НТРГ в текущем и целевом состояниях:

Текущее состояние

Консультирование сообщества НТИ по вопросам существующих трендов в науке и технологиях, подготовка соответствующих аналитических материалов.

Определение и описание технологических барьеров, проработка подходов к их преодолению.

Открытые профессиональные обсуждения ДК, проектов и выдача рекомендаций по применению передовых научно-технологических решений.

Разработка предложений по формулированию научно-технологических программ (далее — НТП).

Поиск и вовлечение лучших мировых экспертов в реализацию НТП.

Участие в обсуждении других вопросов, в том числе законодательства, морально-этических аспектов и прочих направлений.

Целевое состояние

Основные цели и задачи НТРГ — разработка и мониторинг выполнения НТП, нацеленных на преодоление актуальных технологических барьеров, и создание сквозных технологий в целях реализации рыночных ДК НТИ в среднесрочной и долгосрочной перспективе.

Организация исполнения НТП потребует перераспределения и фокусировки направлений расходования финансовых ресурсов и привлечения научных, рыночных и управленческих компетенций, включая широкую международную кооперацию.

Реализацию НТП целесообразно производить через существующие механизмы финансирования с привлечением научных организаций и университетов.

Принципы взаимодействия НТРГ и РРГ

НТРГ проводят анализ на предмет наличия технологической составляющей в ключевых проектах РРГ, начиная со стадии отбора проектов (с момента официального внесения проектов в ПО НТИ), и формируют свои рекомендации. НТП, разрабатываемые НТРГ, согласовываются РРГ.

Результатом анализа технологической составляющей проекта является заверенная экспертом соответствующей НТРГ информационно-аналитическая записка (далее — Записка), представляющая собой документ объемом в 5–8 страниц с кратким описанием предлагаемой в проекте технологии, включая ее сопоставление с мировыми аналогами, краткосрочными и долгосрочными трендами технологического развития и, при необходимости, рекомендациями по технологической проработке проекта.

Записка носит рекомендательный характер и является доступным документом для всех последующих экспертиз, проводимых Фондом Сколково и Экспертным советом НТИ, которые при формировании своих заключений могут учитывать указанные в Записке рекомендации.

НТРГ должны описывать научно-технологические барьеры, в том числе по тематикам, связанным с фундаментальными исследованиями, и верифицировать их на Совете лидеров.

НТРГ готовят список приоритетных тематик и направлений научно-исследовательской деятельности, нуждающихся в поддержке через традиционные механизмы финансирования НИР/НИОКР, и совместно с ПО НТИ прорабатывают возможность включения данных тематик в качестве приоритетных направлений в традиционные механизмы поддержки (интеграция с Минобрнауки России, Российским научным фондом, Минпромторгом России и так далее).

НТРГ участвует в решении вопросов, связанных с интеллектуальной собственностью (IP) и реализацией образовательных программ.

Задачи ближайшего периода

Создать условия для работы НТРГ путем обеспечения на базе ПО НТИ организационно-технической и экспертно-аналитической поддержки, информационного обеспечения разработки и реализации НТП, проведения мероприятий в целях реализации НТП.

Создать механизм мотивации деятельности НТРГ. Понимание текущей мотивации НТРГ — обеспечивать возможность:

• корректировать научно-технологическую политику в соответствии с намеченными НТРГ и подтвержденными РРГ приоритетами;

• обосновывать необходимость реализации прорывных/важных с научно-исследовательской точки зрения проектов, способных усилить научно-технологический потенциал в Российской Федерации;

• запускать и реализовать эти проекты, в том числе с учетом возможностей финансовой поддержки НТИ;

• коммерциализации научно-технологических заделов и разработок НТРГ.

Создать формат описания научно-технологических барьеров, методику описания научно-технологических барьеров для постановки задания НТРГ и проведения технологических конкурсов.

Отобрать несколько приоритетных научно-технологических барьеров для пилотных технологических конкурсов. Подготовить систему отбора научно-технологических барьеров и проведения технологических конкурсов на рег улярной основе, включая проведение открытых профессиональных обсуждений, вовлекая РАН и вузы в обсуждение перечня наиболее актуальных научно-технологических барьеров для развития перспективных рынков.

Разработать предложения по разработке НТП под управлением НТРГ.

Перечень открытых вопросов

Кем утверждаются лидеры НТРГ?

Вариант: Совет лидеров.

На каком уровне утверждаются НТП?

Варианты: МРГ, Президиум, одобрение научным сообществом.

К протоколу заседания Межведомственной рабочей группы по разработке и реализации Национальной технологической инициативы при президиуме Совета при Президенте Российской Федерации по модернизации экономики и инновационному развитию России.

Глава 6. Внутренняя реорганизация (АСИ + ПО НТИ) и корректировка плана реализации НТИ на 2017 год

6.1. Весна 2017. Виртуальные сетевые команды

6.2. Лето 2017. Готовим форсайт науки

Составы НТРГ утверждаются МРГ и работают по утвержденному плану подготовки проектов государственных заданий, нацеленных на преодоление технологических барьеров.

6.3. Согласование перечня сквозных технологий

Доклад по исполнению п. 14 и 15 Плана реализации Национальной технологической инициативы на 2017 год

Пунктом 14 Плана реализации Национальной технологической инициативы на 2017 год, одобренного президиумом Совета при Президенте Российской Федерации по модернизации экономики и инновационному развитию России, предусмотрено определение перечня приоритетных «сквозных» / «прорывных» технологий Национальной технологической инициативы (далее — НТИ), радикально меняющих ситуацию на существующих рынках или способствующих формированию новых рынков (далее — сквозные технологии, перечень сквозных технологий); пунктом 15 Плана реализации НТИ на 2017 год — создание научно-технологических рабочих групп по сквозным технологиям и формирование плана работы каждой из них на 2017–2018 годы. Автономная некоммерческая организация «Агентство стратегических инициатив по продвижению новых проектов» (далее — АНО «АСИ») и Проектный офис НТИ провели работу по определению перечня сквозных технологий совместно с Минобрнауки России, ФАНО России, иными заинтересованными федеральными органами исполнительной власти, Российской академией наук, Сколковским институтом науки и технологий, РНФ, иными экспертными организациями и сообщают следующее.

Определение перечня сквозных технологий связано с решением следующих задач, предусмотренных Планом реализации НТИ на 2017 год:

• создание научно-технологических рабочих групп по «сквозным» технологиям НТИ и формирование плана работ каждой из них на 2017–2018 годы, в том числе формирование научно-технологических программ по развитию сквозных технологий;

• внесение изменений в действующие программы поддержки исследовательской деятельности в части приоритизации сквозных технологий НТИ и внедрения подхода, основанного на преодолении «технологических барьеров» НТИ;

• проведение конкурса по созданию и организации функционирования Центров компетенций по сквозным технологиям на базе ведущих университетов в кооперации с научно-исследовательскими организациями;

• создание Центров компетенций по сквозным технологиям;

• разработка и запуск новых программ поддержки исследовательской деятельности в интересах развития сквозных технологий и приоритетных рынков НТИ, учитывающих лучшие мировые практики (например, формат x-prize и др.);

• дальнейшее расширение перечня сформулированных технологических барьеров по сквозным технологиям и подготовка технических заданий по их преодолению для научно-исследовательских коллективов;

• создание цифровых платформ в области исследований и разработок по сквозным технологиям.

Решение этих задач будет способствовать формированию в Российской Федерации научно-технологического задела по «сквозным» технологиям для создания глобально конкурентоспособных высокотехнологичных продуктов и сервисов. При этом фокусирование исследовательской деятельности отечественных университетов и научных институтов на «сквозных» технологических направлениях НТИ позволит им быть востребованными на горизонте ближайших 20 лет со стороны новых секторов отечественной экономики.

Значимость определения специального перечня приоритетных сквозных / прорывных технологий обусловлена высокой амбициозностью целей НТИ по достижению российскими компаниями лидерства на новых высокотехнологичных рынках к 2035 году и необходимостью преодоления технологических барьеров, открывающих новые рынки. Это предполагает выстраивание эффективного сотрудничества между бизнесом и рыночно ориентированной наукой. При этом приоритетность научных направлений именно в области сквозных технологий связана с тем, что они имеют ключевое значение для развития сразу нескольких перспективных рынков НТИ.

Включение технологического направления или группы технологических решений в перечень сквозных технологий осуществляется в случае выполнения следующих условий:

• технологическое направление или группа технологических решений оказывают влияние на развитие нескольких рынков НТИ;

• применительно к технологическому направлению или группе технологических решений сформулирован перечень технологических барьеров, преодоление которых может быть положено в основу технического задания для научных организаций;

• в Российской Федерации существует заинтересованный бенефициар, в первую очередь — в бизнес-сообществе, который готов взять на себя обязательства по созданию новых продуктов для развития рынков НТИ в результате применения решений по сквозной технологии;

• в Российской Федерации есть исследовательский коллектив, работающий по соответствующему технологическому направлению и признанный на международном уровне, который может обеспечить развитие данной сквозной технологии и защиту создаваемой интеллектуальной собственности;

• реализация технологического направления или группы технологических решений будет способствовать преодолению научно-технологических вызовов, сформулированных в Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации.

С учетом перечисленных принципов экспертным сообществом НТИ к настоящему времени сформирован следующий перечень сквозных технологий:

• технологии хранения и анализа больших данных;

• искусственный интеллект;

• технологии распределенных реестров;

• квантовые технологии;

• технологии создания новых и портативных источников энергии;

• новые производственные технологии TechNet;

• технологии сенсорики и производства компонентов робототехники;

• технологии беспроводной связи и Интернета вещей;

• технологии управления свойствами биологических объектов;

• нейротехнологии, технологии виртуальной и дополненной реальностей.

В Приложении к докладу №1 представлен перечень групп приоритетных сквозных технологий НТИ с кратким описанием, информацией о рынках НТИ, на которые они влияют, а также с примерами технологий, входящих в состав группы.

При подготовке представленного перечня сквозных технологий проведены обсуждения с представителями научного сообщества, предпринимателями и экспертами в рамках «Форсайт-флота 2015» и «Форсайт-флота 2016», где были организованы специальные группы

«Сквозные технологии» и «Передовые производственные технологии». Дополнительная верификация практической применимости перечня сквозных технологий состоялась в 2016–2017 годах в рамках формирования перечня технологических барьеров по всем сквозным технологиям в интересах проведения первой и второй очереди конкурса «Развитие — НТИ» Фонда содействия инновациям (www.fasie.ru/press/fund/razvitie-nti–2/). Вместе с этим важно отметить, что Перечень в дальнейшем может быть расширен с учетом соблюдения сформулированных критериев.

В ходе выполнения Плана реализации НТИ на 2017 год дополнительно проведено согласование перечня сквозных технологий с соисполнителями по п. 14 Плана (см. Приложение к докладу №2), в рамках которого получен ряд предложений по расширению перечня за счет выделения следующих групп технологий:

1) облачные вычисления;

2) суперкомпьютерные и грид-технологии;

3) мультимодальная биометрия;

4) антропоморфная робототехника;

5) новые материалы.

В настоящее время данные технологии представлены в рамках выше сформулированного перечня.

В целях развития сквозных технологий и формирования соответствующего научно-технологического задела пунктом 15 Плана реализации НТИ на 2017 год предусмотрено создание научно-технологических рабочих групп (далее — НТРГ) по сквозным технологиям и формирование плана работы каждой из них на 2017–2018 годы.

Цель НТРГ — разработка и мониторинг выполнения научно-технологических программ, нацеленных на преодоление актуальных технологических барьеров по сквозным технологиям в целях реализации рыночных ДК НТИ в среднесрочной и долгосрочной перспективе.

Задачи НТРГ:

• консультирование сообщества НТИ по вопросам существующих трендов в науке и технологиях, подготовка соответствующих аналитических материалов и рекомендаций по применению передовых научно-технологических решений;

• определение и описание технологических барьеров, проработка подходов к их преодолению и разработка соответствующих ТЗ на проведение научно-технологических исследований;

• разработка предложений по подготовке научно-технологических программ (далее — НТП);

• поиск и вовлечение лучших мировых экспертов в реализацию НТП;

• участие в обсуждении других вопросов, в том числе законодательства, морально-этических аспектов и прочих направлений.

В настоящее время при поддержке Сколковского института науки и технологий сформированы 4 научно-технологические рабочие группы (см. Приложение к докладу №3) (далее — НТРГ) по следующим направлениям:

• большие данные и искусственный интеллект;

• квантовые технологии;

• новые портативные источники энергии;

• технологии управления свойствами биологических объектов.

Указанными НТРГ подготовлены аналитические записки с описанием состояния развития соответствующих научно-технологических направлений в мире, а также предложены соответствующие приоритетные тематики и направления научно-технологических исследований. Также проведена серия семинаров c участием научных экспертов НТРГ для рыночных рабочих групп НТИ по разработке и реализации дорожных карт Аэронет, Маринет, Автонет, Нейронет, Энерджинет, Фуднет, Сейфнет, Финнет, в рамках которых состоялись соответствующие консультации. В мае 2017 года члены научно-технологических рабочих групп оказали поддержку проведения 4-го форума молодых ученых U-NOVUS, приняв участие в качестве менторов научно-технологической проектной сессии Форума по вопросам Стратегии научно-технологического развития. Дальнейшая деятельность научно-технологических рабочих групп предусматривает работу по следующим направлениям:

• формирование НТРГ по всем сквозным технологиям (целевая модель предполагает формирование 10 научно-технологических рабочих групп, включающих «ядро» из 10 российских ученых с мировым именем;

• отработка форматов международной кооперации в рамках деятельности НТРГ;

• разработка и утверждение методологии определения «технологических барьеров» при участии научно-технологических рабочих групп и процедуры согласования их перечня в целях обеспечения высокого качества постановки научно-технологических задач по развитию сквозных технологий;

• проработка механизмов включения сквозных технологий в качестве тематических направлений инструментов государственной поддержки исследований и разработок (как механизм формирования научно-технологического задела);

• формирование новой модели научно-исследовательской деятельности, предполагающей рост результативности в виде увеличения количества защищенных научно-технологических разработок по сквозным технологиям при сохранении текущего уровня бюджетного финансирования.

ПРИЛОЖЕНИЕ К ДОКЛАДУ №1

ПЕРЕЧЕНЬ ГРУПП ПРИОРИТЕТНЫХ «СКВОЗНЫХ» ТЕХНОЛОГИЙ НТИ

ПРИЛОЖЕНИЕ К ДОКЛАДУ №2

РЕЗУЛЬТАТЫ СОГЛАСОВАНИЯ ПЕРЕЧНЯ «СКВОЗНЫХ» / «ПРОРЫВНЫХ» ТЕХНОЛОГИЙ НТИ В СООТВЕТСТВИИ С ПИСЬМОМ АГЕНТСТВА СТРАТЕГИЧЕСКИХ ИНИЦИАТИВ №2604–04–34 / АСИ ОТ «26» МАЯ 2017 г.

ПРИЛОЖЕНИЕ К ДОКЛАДУ №3

Состав научно-технологических рабочих групп

НТРГ «Большие данные и искусственный интеллект» Руководитель НТРГ:

• Кулешов А. П., академик РАН, профессор, ректор Сколтеха.

Члены НТРГ:

• Белкин М. А., профессор, The Ohio State University, USA;

• Гаммерман А.М, профессор, Royal Holloway, University of London, UK; Рудаков К. В., чл.-корр. РАН, Вычислительный центр РАН;

• Бурнаев Е. В., канд. физ.-мат. наук, доцент, Институт проблем передачи информации РАН;

• Устюжанин А. Е., канд. физ.-мат. наук, доцент, Высшая школа экономики, Яндекс;

• Аржанцев И. В., профессор, член ученого совета, Высшая школа экономики;

• Панов М. П., профессор, научный координатор от Сколтеха.

НТРГ «Квантовые технологии» Руководитель НТРГ:

• Рязанов В. В., д-р физ.-мат. наук, заведущий лабораторией Института физики твердого тела РАН.

Члены НТРГ:

• Устинов А. В., профессор, руководитель группы «Сверхпроводящие квантовые цепи», Российский квантовый центр, Москва; профессор экспериментальной физики, Технологический институт Карлсруэ, Германия;

• Кулик С. П., профессор, заведующий лабораторией квантовых оптических технологий, Московский государственный университет, Москва;

• Козлов С. А., профессор, декан факультета фотоники и оптоинформатики, Университет ИТМО, Санкт-Петербург;

• Сергеев А. М., чл.-корр. РАН, профессор, директор Института прикладной физики РАН, Нижний Новгород;

• Принц В. Я., профессор, заведующий лабораторией физики и технологии трехмерных наноструктур, Институт физики полупроводников им. А. В. Ржанова, Новосибирск;

• Драчев В. Н., профессор, Сколтех;

• Пудалов В. М., заведующий лабораторией сильно коррелированных электронных систем, ФИАН им. П. Н. Лебедева, Москва;

• Дорожкин П. С., профессор, научный координатор от Сколтеха.

НТРГ «Технологии управления свойствами биологических объектов»

Руководитель НТРГ: Попов В. О., чл.-корр., директор

ФИЦ Биотехнологии РАН.

Члены НТРГ:

• Северинов К. В., профессор Сколтеха, Ратгерского университета (США), НТС Роснано;

• Томилин А. Н., чл.-корр., заведующий лабораторией молекулярной биологии стволовых клеток Института цитологии РАН, Санкт-Петербург, экспертный совет РНФ;

• Деев С. М., чл.-корр., заведующий лабораторией ИБХ, член НКС НИЦ Курчатовский институт;

• Шлеев С. В., д-р хим. наук, НИЦ Курчатовский институт, Университет Мальме (Швеция);

• Купраш Д. В., д-р биол. наук, заведующий лабораторией ИМБ РАН;

• Колбасов Д. В., профессор РАН, директор ГНУ ВНИИ ветеринарной вирусологии и микробиологии;

• Каталевский Д. Ю., канд. техн. наук, научный координатор от Сколтеха.

НТРГ «Новые и портативные источники энергии»

Руководитель НТРГ: Добровольский Ю. А., д-р хим. наук, профессор, ИПХФ РАН.

Члены НТРГ:

• Тереков Е. И., профессор, Физико-технический институт РАН;

• Попель О. С., профессор, Объединенный институт высоких температур РАН;

• Дебабов В. Г., академик РАН, ФГУП Государственный научно-исследовательский институт генетики селекции промышленных микроорганизмов;

• Абакумов А. М., профессор, Сколтех;

• Устинов А.А, профессор, научный координатор от Сколтеха.

Глава 7. Технологические барьеры НТИ

7.1. Значение постановки технологических барьеров

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ БАРЬЕРЫ КАК ИНСТРУМЕНТ НТИ

Значение технологических барьеров для НТИ

Технологический барьер — нерешенная технологическая проблема, препятствующая появлению нового продукта на новом рынке; никем в мире не достигнутый, но желаемый уровень возможностей (характеристик) технологии, при достижении которых происходит резкий рост спроса на данную технологию.

• Технологический барьер формулируется рыночной Рабочей группой (Нетом) для реализации его Дорожной карты в привязке к целям этой Дорожной карты и сквозной технологии (или нескольким сквозным технологиям).

• Подключение различных механизмов преодоления технологического барьера (включение в соответствующие программы ФОИВов, в тематики Технологических конкурсов НТИ и так далее) сконцентрируют научно-технологические разработки в направлениях, которые позволят рыночным рабочим группам эффективнее достигать целей своих Дорожных карт.

• Формирование и публикации перечня актуальных технологических барьеров позволяет дать ориентиры для научно-технических коллективов, тем самым мобилизовать их потенциал и активизировать научную и изобретательскую деятельность в нужном направлении.

Текущий статус работы с технологическими барьерами:

• перечень технологических барьеров был сформулирован для конкурса Фонда содействия инновациям «Развитие НТИ–1», а также доработан для конкурса «Развитие НТИ–22», текущая версия размещена на сайте Фонда www.fasie.ru/competitions/fond-sodeystviya-innovatsiyamobyavlyaeto -nachalevtoroy-ocheredi-konkursa-razvitie-nti-/;

• разработана методика определения технологических барьеров;

• на основании перечня технологических барьеров определены тематики двух технологических конкурсов НТИ, организуемых в настоящее время («Водородная энергетика на топливных элементах» и «Зимний город»).

ПРИМЕРЫ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ БАРЬЕРОВ

Перечень сквозных технологий

Большие данные, искусственный интеллект, системы распределенного реестра, квантовые технологии, новые и портативные источники энергии, новые производственные технологии, сенсорика и компоненты робототехники, технологии беспроводной связи, технологии управления свойствами биологических объектов, нейротехнологии и технологии виртуальной и дополненной реальности.

7.2. Примеры технологических барьеров для конкурса «Развитие НТИ 1.0» (ФСИ)

Технологические барьеры НТИ 03.10.2016

Преодоление технологических барьеров на пути создания новых продуктов является ключевой задачей как для российских, так и для зарубежных высокотехнологичных компаний, решение которой определяет конкурентоспособность на перспективных рынках. В связи с этим в рамках НТИ инициирована работа по формулированию перечня технологических барьеров по различным направлениям сквозных технологий и рынкам НТИ.

Приведенные ниже перечни технологических барьеров представляют собой первую версию научно-технологических задач и направлений прикладного характера, подготовленную экспертами НТИ из рыночных и научно-технологических рабочих групп по сквозным технологиям.

Аэронет

A. Большие данные

1. Системы для автоматической координации полетов роев БВС (беспилотное воздушное судно) численностью более 300 шт. над площадью 5000 м2 с максимальным расстоянием между двумя любыми дронами не более 100 м в любой момент времени.

2. Система машинного зрения, позволяющая оценить пригодность неподготовленной площадки для приземления БВС с линейным размером не менее 1 м.

3. Система цифровых карт высот местности, предназначенной для оценки площадки для посадки БВС (параметры уточняются).

4. Система передачи HD-видео площадки, предназначенной для приземления, с борта БВС наземному оператору вне прямой видимости.

B. Искусственный интеллект

1. Навигационный комплекс для обеспечения автономного маловысотного полета с достоверностью 0,9999.

2. Средства технического зрения для обнаружения препятствий/людей/транспорта по курсу движения на расстоянии до 100–200 м с достоверностью 0,9999.

3. Система принятия решения при вертикальной/ короткой посадке на неровную площадку, с углом наклона усредненной поверхности до 30 градусов.

4. Система принятия решения при посадке на качающуюся поверхность.

5. Система оценки пригодности площадки для посадки (твердая поверхность, зыбучая, вода, болото и тому подобное).

6. Адаптивный автопилот для квадракоптеров до 1000 кг для управления при возникновении неожиданных препятствий (100×100×100 м3) и изменении погодных условий (ветер до 20 м/с).

7. Система принятия решения при вертикальной/ короткой посадке на неровную площадку, с углом наклона усредненной поверхности до 30 градусов.

8. Алгоритмы аварийного интеллектуального управления аппаратным и энергетическими ресурсами аппарата в целях обеспечения живучести (требуется уточнение параметров барьера).

C. Системы распределенного реестра

Технологические барьеры по данному направлению находятся на стадии формулирования рабочими группами НТИ.

D. Квантовые технологии

1. Системы навигации субдециметрового уровня.

2. Квантовый высотомер, LIDAR для оценки пригодности площадки для посадки, управления системой посадки, компенсирующей неровность и уклон поверхности (требуется уточнение параметров барьера).

3. Анализ состава почвы по основным микрои макроэлементам (не менее чем по 15 показателям) на основе ДЗЗ с применением методов активной флуоресценции.

4. Разработка устойчивой технологии космической связи с малыми космическими аппаратами в оптическом диапазоне на скорости 100 Гбит/с.

E. Новые и портативные источники энергии

1. Аккумуляторы для БАС с энергоемкостью до 1000 Вт×ч/кг и скоростью заряда 250 с.

2. Суперконденсаторы (скорость заряда 1000 с, энергоемкость 80–100 Вт×ч/кг)

3. Топливные элементы для БАС с энергоемкостью до 2000 Вт×ч/кг.

4. Компактный турбогенератор, в том числе с гибридным термодинамическим циклом, удельной мощностью от 6 до 12 кВт/кг.

5. Турбогенератор, сочетающий газотурбинный и роторно-поршневой двигатель.

6. Электрогенератор с удельной мощностью от 10 до 25 кВт/кг.

7. Электрогенератор с охлаждаемыми обмотками.

8. Электрогенератор с криогенными обмотками на принципах высокотемпературной сверхпроводимости.

9. Электрореактивные двигатели малой тяги с удельным импульсом 20000–50000 с.

10. Гибридные силовые установки для сверхмалых ракет-носителей.

F. Новые производственные технологии

1. Снижение удельной массы двигателя БПЛА в 2 раза при сохранении мощности.

2. Аддитивные технологии для изготовления корпуса, камеры сгорания, сопел компактного турбогенератора.

3. МЭМС актуаторы для управления обтеканием планера БВС.

4. Керамические матричные композиты для элементов турбогенератора.

5. Снижение шумности квадкоптера до 50 дБ.

6. Разработка конструкционных материалов «легче» воздуха (менее 20 мг/см3).

7. Аддитивные технологии для изготовления корпуса, камеры сгорания, сопел компактного турбогенератора.

8. Обеспечение полной радиационной стойкости на уровне технологии изготовления СБИС.

G. Сенсорика и компоненты робототехники

1. Манипуляторы для объектов различных размеров с точностью перемещения менее 0,1 мм и тактильной обратной связью с чувствительностью человеческой кожи (около 10–100 нм). Стоимость конечного изделия не превышает $1 000.

2. Сенсорные системы с распознаванием окружающего мира во всех пяти чувствах человека (зрение, слух, осязание, обоняние, вкус) с точностью не менее 50% в доменах (вкус, обоняние, осязание) и 99% (зрение, слух).

3. Методы измерения и сенсоры для NDVI мониторинга состояния посевов, виноградников, садовых и парковых насаждений с помощью БАС без необходимости предварительной радиометрической калибровки с точностью более 90%.

4. Датчики угловой скорости стратегического класса (уход не более 0,01 градуса в час) в габарите 1 см3.

5. Датчики линейного ускорения стратегического класса (стабильность нуля 10—5 g) в габарите 1 см3.

6. Беспроводные датчики состояния двигателя, датчики обледенения, датчики положения органов управления, датчики вибрации.

7. Датчики касания поверхности для манипуляторов системы посадки.

8. Интеллектуальная роботизированная система манипуляторов, обеспечивающая посадку на неровную поверхность, на наклонную или качающуюся поверхность.

9. Компактная гидравлическая система с центральным гидромотором для привода роботизированной системы.

H. Технологии беспроводной связи

1. Беспроводной канал связи, использующий отличную от радиочастотной коммуникационную среду (оптическую, акустическую, квантовую и пр.) с уровнем вероятности нарушения работы в результате радиопротиводействия 10Е-10.

2. Системы связи множественного доступа с комплексированными методами канального разделения: временным, частотными, кодовыми, пространственными.

3. Технологии синтеза активных фазированных антенных решеток в элементах конструкции ЛА Технологии радикального удешевления создания АФАР.

4. Беспроводная система мониторинга систем и узлов БВС.

5. Беспроводная система накопления и анализа телеметрической информации.

6. Беспроводная (спутниковая) система передачи накопленной информации наземному оператору для обработки и выработки сигналов управления БВС (требуется уточнение параметров барьера)

I. Технологии управления свойствами биологических объектов

Технологические барьеры по данному направлению находятся на стадии формулирования рабочими группами НТИ.

J. Нейротехнологии и технологии виртуальной и дополненной реальности

1. Электронно-оптическая система «улучшенного видения» для улучшения изображения в условиях тумана, плохой видимости, при наличии препятствий.

2. Генетические обучающие алгоритмы для системы обеспечения посадки БВС на неровную, наклонную или качающуюся площадку.

K. Другие

1. Методы создания 3D моделей поверхности Земли с субметровой абсолютной точностью без использования опорных точек и дифференциальных поправок (то есть без привязки к какой-либо наземной инфраструктуре), в том числе протяженных (сотни и тысячи километров) объектов.

2. Технологии оперативного (в режиме, приближенном к реальному времени) обновления съемки природных и антропогенных объектов с субметровым разрешением.

3. Технологии многократной (в течение суток) съемки всей территории ЧС в видимом, ИК и РЛ диапазоне с разрешением не менее 1,5 и 2 м соответственно.

Маринет

A. Большие данные

1. Автоматическое распознавание текстов на растровых навигационных картах, включая 100% текстовых меток (надписи, отметки глубин и тому подобное), и их конвертация в машиночитаемые объекты типа текст.

B. Искусственный интеллект

1. Средства автономной навигации, способные обеспечить безэкипажное судовождение в круглосуточном режиме (24/7), в том числе в условиях интенсивной навигации в прибрежных акваториях.

2. Технология создания отказоустойчивых и реконфигурируемых систем управления техническими средствами для управления системами при освоении Мирового океана, способных обеспечить круглосуточное управление (24/7) без присутствия человека.

3. Средства, в том числе с применением технологий нейронных сетей, обработки и анализа радарных изображений, позволяющих повысить идентификацию объектов и подавление шумовых эффектов (погодных, боковых лепестков, вторичных эхосигналов) в автоматическом режиме не менее чем в 3 раза по сравнению с существующими серийными образцами.

C. Системы распределенного реестра

Технологические барьеры по данному направлению находятся на стадии формулирования рабочими группами НТИ.

D. Квантовые технологии

1. Лазерные телевизионные системы для подводной робототехники с дальностью действия более 500 метров.

E. Новые и портативные источники энергии

1. Эффективные установки преобразования энергии морских и океанических волн, энергии подводных течений. Разработка и создание на основе этих установок энергетических модулей для прибрежных электростанций с КПД выше 50%, уровнем генерации более 5 КВт/м2, источников энергии для автономных объектов морской инфраструктуры и морских автономных необитаемых аппаратов и зондов свыше 40 КВт и периодом работы без обслуживания более 24 месяцев.

2. Принципиально новые эффективные источники питания оборудования для освоения Мирового океана, обеспечивающие снижение выбросов вредных веществ в окружающую среду не менее чем в 10 раз по сравнению с существующими двигателями внутреннего сгорания, и требующие в 5 раз меньших трудозатрат на обслуживание по сравнению с существующими судовыми энергоустановками.

F. Новые производственные технологии

1. Цифровые инструменты и компоновочные схемы оптимальных с точки зрения гидродинамики форм глубоководных аппаратов для решения широкого круга задач.

2. Новые нанокомпозитные материалы, применимые при освоении ресурсов Мирового океана.

G. Сенсорика и компоненты робототехники

1. Малогабаритные датчики состояния оборудования и процессов, способные устойчиво работать длительное время в условиях судна, комплексов добычи на шельфе, в иных объектах морской деятельности (например, экологические сенсоры мониторинга химического состава выбросов, выхлопных газов, любых субстанций, сбрасываемых с судна в море).

2. Средства сбора оперативных данных об экологической и гидрофизической обстановке в Мировом океане, оснащенные системой оперативной передачи данных с автономным периодом работы не менее 18 месяцев и с частотой передачи данных от 3 мин и выше. В том числе дрейфующие буи для работы в ледовых условиях, автономные ныряющие зонды на дрейфующих платформах (не менее 100 циклов зондирования на глубинах до 2000 м) и глайдеры повышенной автономности (автономное плавание без обслуживания не менее 12 месяцев, дальность действия не менее 1000 км).

3. Технологии и средства обнаружения и мониторинга морских биоресурсов, в том числе систем технического зрения, средств визуализации для освоения ресурсов Мирового океана, способных обнаруживать одиночные объекты промысла на глубинах от 1 до 100 м на дальности не менее 1 км.

4. Средства геолого-геофизической разведки на морском дне, обеспечивающие точность прогнозов не менее 90% при одновременном снижении негативного акустического воздействия на окружающую среду не менее чем в 10 раз по сравнению с существующими средствами сейсморазведки.

5. Новые образцы глубоководной беспилотной робототехники для разведки и добычи полезных ископаемых на глубине свыше 5 км.

6. Технические решения для обеспечения устойчивости динамики системы подводного необитаемого аппарата с отсоединяемыми аппаратами-дочками, составляющих свыше 50% от массы носителя. Разработка активных компенсаторов/успокоителей качки для различных систем.

7. Средства автономной навигации в Мировом океане, включая навигационные, радиолокационные и оптические программно-аппаратные комплексы, способные обеспечить безэкипажное судовождение в круглосуточном режиме (24/7).

H. Технологии беспроводной связи

1. Средства радиоэлектронной передачи данных «судно — берег» (навигационная информация, состояние оборудования судна), учитывающие условия судов, в том числе средства создания локальных сетей на основе беспроводных технологий передачи и хранения данных, способные обеспечить высокоскоростную передачу данных (свыше 5 Мбит/с) с ценой для потребителя, не превышающей более чем в 2 раза цену передачи данных в сетях наземных операторов сотовой связи. Адаптация технологий Интернета вещей для передачи данных на судне и «судно — берег».

2. Средства подводной беспроводной связи со скоростью обмена информации свыше 10 КБит/с на расстоянии не менее 10 тыс. м, в том числе на основе малогабаритных устройств (весом до 1 кг), функционирующих на глубинах до 500 м, и корпусных устройств, функционирующих на глубинах свыше 5000 м.

I. Технологии управления свойствами биологических объектов

1. Экологичные биотехнологии переработки мусора, обработки балластных вод в целях обеззараживания, переработки нефтесодержащих отходов на судах и в акваториях.

J. Нейротехнологии и технологии виртуальной и дополненной реальности

1. Средства, в том числе с применением технологий нейронных сетей, обработки и анализа радарных изображений, позволяющих повысить идентификацию объектов и подавление шумовых эффектов (погодных, боковых лепестков, вторичных эхосигналов) в автоматическом режиме не менее чем в 3 раза по сравнению с существующими серийными образцами.

Автонет

A. Большие данные

1. Безопасное и эффективное управление роем роботизированных автомобилей в режиме жесткого реального времени.

B. Искусственный интеллект

1. Системы принятия решений уровня ASIL D ISO 26262.

2. Системы компьютерного зрения уровня не ниже ASIL B ISO 26262 с допустимыми ошибками первого и второго рода 10Е-11 и 10Е-9 соответственно с доверительной вероятностью в 95% для основного контура.

C. Системы распределенного реестра

Технологические барьеры по данному направлению находятся на стадии формулирования рабочими группами НТИ.

D. Квантовые технологии

Технологические барьеры по данному направлению находятся на стадии формулирования рабочими группами НТИ.

E. Новые и портативные источники энергии

Технологические барьеры по данному направлению находятся на стадии формулирования рабочими группами НТИ.

F. Новые производственные технологии

Технологические барьеры по данному направлению находятся на стадии формулирования рабочими группами НТИ.

G. Сенсорика и компоненты робототехники

1. Мобильные системы непрерывного контроля психофизиологического состояния водителя уровня не ниже ASIL B ISO 26262, соответствующие стандарту безопасности CЕNELEC.

2. Датчики уровня не ниже ASIL B ISO 26262: (1) ДД камеры> 140 дБ; (2) реализация итоговых положений MOSARIM в разрешенный диапазонах частот на уровнях 24, 77 и 140 ГГц.

H. Технологии беспроводной связи

1. Создание системы гарантированной связи на расстояниях до 200 м и относительных скоростях до 120 м/с уровня не ниже ASIL B ISO 26262, степени защиты не ниже IP45 ГОСТ 14254—96 и латентностью не более 1 мс.

I. Технологии управления свойствами биологических объектов

Технологические барьеры по данному направлению находятся на стадии формулирования рабочими группами НТИ.

J. Нейротехнологии и технологии виртуальной и дополненной реальности

Технологические барьеры по данному направлению находятся на стадии формулирования рабочими группами НТИ.

Нейронет

A. Большие данные

1. Технологии виртуального скрининга на основе нейросетевых алгоритмов, позволяющие находить кандидаты в новые лекарственные препараты, которые в дальнейшем подтверждаются в экспериментах in vitro и in vivo не реже чем в 25% случаев.

2. Алгоритм поиска новых индикаций в ЦНС для известных биомишеней, биомаркеров и биоактивных веществ.

3. Алгоритм анализа сигнала ЭЭГ, различающий сигналы управления движения конечностями с чувствительностью не менее 90%.

4. Алгоритмы диагностики и контроля эффективности терапии заболеваний, сопровождающихся нейровоспалительными процессами, с чувствительностью и специфичностью не менее 90%.

5. Алгоритмы для поиска новых независимых биомаркеров для диагностики заболеваний мозга и нервной системы и разработка на их основе тест-систем, способных улучшить качество диагностики не менее чем на 30%.

6. Технологии обработки больших данных, повышающие эффективность по сравнению с существующими подходами на 50% и более по направлениям: качественная оценка эмоционального состояния пользователя или группы пользователей, качественные системы поддержки принятия решений с применением технологий нейромаркетинга.

7. Технологии распознавания речи группы (с наложением голосов) с автоматической расшифровкой.

8. Создание самообучаемой системы по работе с массивами биоданных по выявлению корреляций между ними, с оперативной автоматизированной выдачей результатов в единых протоколах для быстрого использования в устройствах, программах и прочих решениях на потребительском рынке, позволяющей реализовать автономные (более 24 часов) носимые устройства (размером не более спичечного коробка).

9. Обучающиеся алгоритмы на нейронных сетях для анализа больших данных в целях оптимизации процессов на 40% и более (требуется уточнение параметров барьера).

B. Искусственный интеллект

1. Нейросетевые алгоритмы поиска наилучшего протокола лечения на основе диагностических данных пациента и «Больших данных» лучших методик лечения в мире, приводящие к улучшению диагностики и терапии не менее чем на 30%.

2. Технологии машинного обучения, включая нейросетевые алгоритмы по распознаванию данных при высокопроизводительных испытаниях, позволяющие создавать новые методы испытаний с использованием имеющихся научных инструментов и приборов.

3. Система анализа ЭЭГ-сигнала с обратной связью по двигательной моторике с возможностью самообучения и настройки на конкретного пациента.

4. Система персонификации нейрореабилитации пациентов.

5. Нейросетевые агенты поддержки онлайн-образования, повышающие его эффективность не менее чем на 25%.

6. Интеллектуальный систематизатор данных, который самостоятельно выделяет приоритет для генерации решения, а затем самостоятельно подбирает и анализирует данные, на основе которых можно установить корреляции, формирует алгоритм и возвращает в систему, в которой ИИ самостоятельно определил данный запрос. Должен быть способен повысить эффективность работы оператора не менее чем на 50%.

7. Повышение эффективности процессов по сравнению с существующими стандартами не менее чем на 30% по следующим направлениям: технологии распознавания видеоизображений и речи.

8. Перевод зашумленной сенсорной видеои аудиоинформации в символьную форму (текстовое описание сцен, тексты речевых сообщений).

9. Разговорный искусственный интеллект (15 минут беседы без возможности отличить ИИ от человека). Технологии голосовой связи для участия БПЛА в радиообмене с гражданскими судами.

10. «Распознавание/Синтез русской речи» on-chip. Реализация процессорной архитектуры, позволяющей аппаратно реализовать распознавание и синтез русской речи с точностью 99% (99% точность распознавания и 99% приближение к естественной речи).

11. Распознавание объектов в режиме реального времени (не более 10 мс) на процессорах с низким потреблением энергии, точность 99,9%.

C. Системы распределенного реестра

1. Гибридные технологии на основе нейросетей и технологий распределенного реестра, позволяющие реализовать управляющее программное обеспечение для «уберизации» управления в корпоративных иерархиях и сетях смежников и подрядчиков («бирюзовые организации». См книгу Ф. Лалу).

D. Квантовые технологии

1. Использование квантовых компьютеров для компьютерного скрининга лекарственных препаратов на потенциальные биомишени. Компьютерное моделирование биологических процессов, в том числе распространение нервных импульсов, с помощью квантовых компьютеров.

2. Разработка устройств оптической локации для мониторинга состояний головного мозга в инфракрасном спектре с точностью определения необходимых параметров не менее 70%.

3. Создание квантовых чипов нового поколения с поддержкой технологии FPGA+ на основе потребительского ПО для их программирования, задания характеристик.

E. Новые и портативные источники энергии

1. Портативные источники энергии, способные обеспечивать работу носимых телеметрических и биометрических устройств с потреблением не менее 200 мА/ час на протяжении 24 часов при весе не более 60 г.

2. Портативные источники энергии, способные обеспечивать работу носимых телеметрических и биометрических устройств (в том числе беспроводных сенсоров) с потреблением не менее 10 мА/час на основе альтернативных источников энергии, таких как электрические потенциалы человеческого тела, разница температуры тела и окружающей среды, солнечного и светового излучения, атмосферных и техногенных радиоизлучений и так далее.

3. Создание систем питания для инвазивных решений на основе токов человеческого тела, химических реакций с жидкостями человеческого тела, на основе «чистого» радиоактивного распада и так далее.

F. Новые производственные технологии

1. Биосовместимые материалы, решающие проблемы отторжения нейроимплантов.

2. Создание доступных средств прототипирования на основе технологий 3D печати, которые позволят прототипировать устройства и их элементы на высоком качественном уровне, включая печать электронных схем, в том числе с реализацией PLD технологий и их программной поддержкой.

3. Создание доступных средств прототипирования ASIC решений на потребительском уровне и на уровне стартапов с ограниченным бюджетом.

4. Создание электронных схем, способных к нанесению на тело пользователя с дальнейшим «растворением», в том числе с элементами питания, включая и такие органы, как глаза.

G. Сенсорика и компоненты робототехники

1. Системы получения сенсорной и внесенсорной (на основе ТМС) обратной связи для контуров нейроинтерфейсов нового поколения с использованием алгоритмов адаптивной классификации ЭЭГ паттернов (для индивидуальной самонастройки нейроинтерфейсов в процессе эксплуатации).

2. Системы пропорционального управления в контурах интерфейсов «мозг — компьютер» на основе выделения и классификации градаций ЭЭГ паттернов (для максимального приближения динамики управления исполнительными устройствами в контурах ИМК к темпам естественного (антропоморфного) управления с помощью мышечных усилий).

3. Системы автоматизации навыка работы оператора в контуре ИМК (для работы оператора в контуре ИМК с минимальным отвлечением внимания оператора от других видов деятельности).

4. Протезы и искусственные части тела, интегрированные с нервной системой человека.

5. Технологии медицинской и ассистивной робототехники, мониторинга пациентов для нейрохирургии и нейрофизиологии.

6. Безгелевые электроды для получения ЭЭГ сигналов от 0,5 µV (неинвазивно).

7. Новый подход и оборудование для получения в реальном времени данных по локализации потенциалов и об уровнях самих потенциалов с потенциальной возможностью реализации в портативном устройстве без использования методов с задержкой, например, по кровотоку (неинвазивно).

8. Аппаратные средства для получения данных о химическом составе крови и подкожных жидкостей в реальном времени (неинвазивно). Использование методов с задержкой, например, по кровотоку.

9. Сенсорные элементы в форме неинвазивных и полуинвазивных аппликаторов (временные татуировки, наклейки, растворяемые подкожные и прочие инвазивные сенсорные элементы, вводимые в виде таблеток, инъекций, спреев и так далее.

10. Манипуляторы для объектов различных размеров с точностью перемещения менее 0,1 мм и тактильной обратной связью с чувствительностью человеческой кожи (около 10–100 нм). Стоимость конечного изделия не превышает 1 000 долл.

11. Сенсорные системы с распознаванием окружающего мира во всех пяти чувствах человека (зрение, слух, осязание, обоняние, вкус) с точностью не менее 50% в доменах (вкус, обоняние, осязание) и 99% (зрение, слух).

H. Технологии беспроводной связи

1. Технологии разноканальной беспроводной связи, позволяющие интегрировать носимые и стационарные приборы в пределах одного квартала.

2. Технологии связи на коротких импульсах, позволяющие создать систему компактных передатчиков, обеспечивающих автономную работу более года и передачу информации в условиях города более чем на 3 км.

I. Технологии управления свойствами биологических объектов

1. Разработка технологий введения и доставки лекарственных препаратов и медицинских изделий для диагностики и лечения заболеваний нервной системы, повышающих эффективность и или снижающих токсичность не менее чем на 25%.

2. Поиск новых индикаций для фармпрепаратов и биологически активных веществ, действующих на биомишени, связанные с заболеваниями ЦНС, позволяющих создавать препараты с терапевтическим окном не менее 100.

3. Поиск новых биомаркеров для профилактики, диагностики и лечения ЦНС заболеваний, повышающих эффективность не менее чем на 30%.

4. Персонализированные вакцины и лекарственные средства для лечения заболеваний ЦНС, позволяющие увеличить эффективность и/или уменьшить токсичность по сравнению со стандартными протоколами не менее чем на 25%.

5. Технологии клеточной терапии болезней ЦНС.

6. Технологии генной коррекции болезней ЦНС.

7. Нейротехнологии стимуляции головного мозга для лечения резистентных к фармакотерапии заболеваний ЦНС.

8. Технологии доставки лекарственных препаратов через гемато-энцефалический барьер.

9. Компоненты и устройства реабилитации, обслуживания и восстановления, в том числе с управлением посредством нейроинтерфейса и миограммы, способные ускорить процесс реабилитации не менее чем на 30%.

10. Технологии нейрореабилитации с использованием функциональной электрической стимуляции мышц, способные ускорить процесс реабилитации не менее чем на 25%.

11. Инструментальная диагностика, реабилитация при СДВГ, аутизме с точностью более 70%.

12. Технологии нейрореабилитации с использованием транскраниальной электрической стимуляции мозга, повышающие эффективность более чем на 25%.

13. Биоактивные нейротрансплантаты для регенеративной медицины мозга с эффективностью более 25%.

14. Формирование искусственных сенсорных сигналов (искусственная кожа) с чувствительностью, сравнимой с натуральной.

15. Качественный мониторинг мышечной активности и обучения новым движениям человека с помощью вибротактильной стимуляции, повышающей эффективность реабилитации не менее 25%.

16. Технологии реабилитации или развития когнитивных способностей, превышающие имеющиеся стандарты не менее чем на 30%.

17. Технологии формирования многоуровневого навыка биоуправления (аналога функциональной системы по П. К. Анохину или многоуровневой системы управления действием по Бернштейну) (решение — технология).

18. Создание синтетического биоматериала, способного соединяться с нервными тканями и окончаниями и передавать частицы передачи импульсов (ион, электрон, протон) с возможностью соединения с неорганическими элементами.

J. Нейротехнологии и технологии виртуальной и дополненной реальности

1. Технологии диагностики и лечения заболеваний нервной системы, таких как фобии, депрессии, деменции, с помощью виртуальной и дополненной реальности с эффективностью не менее 25%.

2. Системы передачи информации от парализованных пациентов с помощью нейрогарнитур со скоростью не менее 5 символов в минуту.

3. Самообучающийся нейроинтерфейс, способный распознавать 10 команд от неподготовленного оператора после обучения в течение 5 минут.

4. Виртуальные тренажеры для нейрохирургии, визуализирующие операции ЦНС, сокращающие или удешевляющие процессы обучения не менее чем в два раза.

5. Новые диагностические медицинские приборы для диагностики патологий мозга и нервной системы на основе технологий lab on the chip, позволяющие определять не менее 50% критических параметров на месте (не в больнице или специализированной лаборатории).

6. Повышение эффективности процессов по сравнению с существующими стандартами не менее чем на 30% по следующим направлениям.

7. Технологии неинвазивной стимуляции головного мозга.

8. Технологии определения и улучшения потенциала учащихся.

9. Технологии ускоренного образования с применением нейротехнологий и технологий дополненной и виртуальной реальности.

10. Разработка систем стимуляции головного мозга в целях трансферта сенсорных ощущений пользователю виртуальной среды.

K. Другие

1. Технологии воздействия на актуальные биомишени болезней ЦНС.

2. Технологии ранней диагностики болезней ЦНС.

3. Технологии массовой высокоэффективной и точной диагностики болезней ЦНС.

4. Технологии игровой психофизиологической диагностики метакомпетенций (возможное решение — игровой конструктор-тренажер с оценкой успешности выполнения и когнитивной нагрузки по объективным данным (ЭЭГ, например) во время выполнения.

5. Технологии групповой игровой психофизиологической диагностики метакомпетенций (возможное решение — игровой конструктор-тренажер с оценкой успешности выполнения и когнитивной нагрузки по объективным данным (ЭЭГ, например) во время выполнения.

6. Технологии групповой комплексной биологической и поведенческой обратной связи для управления ресурсными состояниями рабочих групп (решение — создание технологии на базе VCA).

Энерджинет

A. Большие данные

См. следующий раздел, барьеры общие для направлений «Большие данные» и «Искусственный интеллект».

B. Искусственный интеллект

1. Мультиагентная система управления энергетическими системами с совокупной мощностью потребления от 0,5 до 25 МВт и объектами этих энергетических систем.

2. Система управления виртуальными агрегированными объектами генерации, хранения и потребления энергии (мощность генерации> 5 МВт).

3. Единая система автоматического управления инфраструктурой жилища в масштабах от квартиры до домохозяйства и здания (электроэнергия, тепловая энергия, горячее и холодное водоснабжение, газоснабжение, кондиционирование) в режиме реального времени на основе технологий Интернета вещей (требуется уточнение параметров барьера).

4. Система управления энергосистемой microgrid (энергетический баланс, качество электроэнергии, системы релейной защиты и автоматики) на основе технологий слабого ИИ (мультиагентные системы, нейронные сети) (требуется уточнение параметров барьера).

5. Тестовые площадки и полигоны для апробации и обучения систем управления энергосистемой microgrid на основе технологий слабого ИИ (требуется уточнение параметров барьера).

6. Система прогнозирования потребления энергии на основе пользовательских данных в режиме реального времени (требуется уточнение параметров барьера).

7. Совмещенное управление оперативным функционированием и изменением технических параметров оборудования и активов энергетических систем и рисков их выхода из строя в режиме реального времени для оптимизации стоимости владения в течение жизненного цикла (требуется уточнение параметров барьера).

8. Многопараметрическое инвестиционное моделирование энергосистем (требуется уточнение параметров барьера).

C. Системы распределенного реестра

Технологические барьеры по данному направлению находятся на стадии формулирования рабочими группами НТИ.

D. Квантовые технологии

Технологические барьеры по данному направлению находятся на стадии формулирования рабочими группами НТИ.

E. Новые и портативные источники энергии

1. Твердополимерные топливные элементы мощностью 10 кВт — 1 МВт, КПД> 70% и содержанием платиновых металлов в каталитических слоях <8 мг/см2.

2. Твердооксидные топливные элементы мощностью> 1 МВт, КПД> 70%, температурой выхода на рабочую мощность <650 °С.

3. Технологии хранения и транспортировки водорода с высокими удельными показателями (для крупнотоннажного хранения и транспортировки водорода — массовое содержание водорода> 7%, объемное содержание водорода> 50 г/л; для хранения на транспортных средствах, содержание водорода> 10–12%).

4. Преобразовательная техника для интеграции системами хранения энергии, объектов генерации на ВИЭ с электрическими сетями (Uвх> 10 кВ).

5. Твердотельные трансформаторы для распределительных электрических сетей и энергетических роутеров с малыми массогабаритными параметрами на напряжение 10 кВ и более.

6. Электрохимические накопители энергии с высокими удельными техническими характеристиками и низкими стоимостными характеристиками для сфер применения: электрический транспорт (удельная энергоемкость 400–600 Вт×ч/кг); промышленные предприятия, сетевые организации, централизованная генерация (удельная энергоемкость 300–400 Вт×ч/кг); частные потребители, домохозяйства, коммерческая недвижимость и малые промышленные предприятия (удельная энергоемкость> 200 Вт×ч/кг).

7. Накопители энергии на сверхпроводниках с энергоемкостью 0,1–1 МВт×ч.

8. Высокоскоростные кинетические накопители энергии с энергоемкостью 10–20 МВт×ч.

9. Высокомощные проточные батареи с энергоемкостью> 100 МВт×ч.

10. Суперконденсаторы с энергоемкостью 0,01–1 МВт×ч.

11. Накопители энергии на адиабатическом сжатом воздухе с энергоемкостью 100–1000 МВт×ч.

F. Новые производственные технологии

1. Элементная база силовой электроники для построения высоковольтной преобразовательной техники (Uпроб> 10 кВ).

2. Высоковольтные и высокочастотные магнитные материалы для применения в преобразовательной технике (при параметрах Uном> 10 кВ, ¦раб> 200 кГц не должно достигаться магнитного насыщения материала).

3. Органические фотоэлементы с КПД> 40%.

4. Фотоэлементы на основе кремния с КПД> 70%.

5. Композиционные материалы с низкими массовыми и высокими прочностными характеристиками для ветроэнергетики и способы изготовления аэродинамических поверхностей из них.

6. Эффективные ветрогенераторы (КИЭВ> 0,52) в условиях слабых (v <2 м/с) и штормовых потоков ветра (v> 50 м/с).

G. Сенсорика и компоненты робототехники

Технологические барьеры по данному направлению находятся на стадии формулирования рабочими группами НТИ.

H. Технологии беспроводной связи

Технологические барьеры по данному направлению находятся на стадии формулирования рабочими группами НТИ.

I. Технологии управления свойствами биологических объектов

Технологические барьеры по данному направлению находятся на стадии формулирования рабочими группами НТИ.

J. Нейротехнологии и технологии виртуальной и дополненной реальности

Технологические барьеры по данному направлению находятся на стадии формулирования рабочими группами НТИ.

7.3. Примеры технологических барьеров для конкурса «Развитие НТИ 2.0» (ФСИ)

Перечень тематических направлений для проведения конкурса и технологические барьеры, преодоление которых необходимо для достижения целей каждой дорожной карты.

7.4. Методика постановки технологических барьеров

Проект

Доклад о разработке и утверждении методических рекомендаций по определению технологических барьеров

В целях развития сквозных / прорывных технологий, радикально меняющих ситуацию на существующих рынках или способствующих формированию новых рынков, пунктом 16 Плана реализации Национальной технологической инициативы на 2017 год, одобренного Президиумом Совета при Президенте Российской Федерации по модернизации экономики и инновационному развитию России, предусмотрена разработка и утверждение методических рекомендаций определения технологических барьеров (далее — методические рекомендации) и процедуры согласования их перечня.

Актуальность разработки методических рекомендаций определения технологических барьеров связана с необходимостью повышения эффективности исследований и разработок перспективных технологий в интересах Национальной технологической инициативы (далее — НТИ), в том числе определения приоритетов и постановки конкретных, измеримых и обоснованных задач, факт решения которых может быть наглядно продемонстрирован.

Необходимость формализации соответствующего подхода была выявлена по итогам двух конкурсов «Развитие — НТИ», организованных совместно с Фондом содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере. Положениями этих конкурсов к участникам предъявлялись обязательные требования по нацеливанию предлагаемых работ на преодоление технологических барьеров при реализации дорожных карт НТИ. Технологические барьеры предварительно формулировались рабочими группами по реализации соответствующих дорожных карт НТИ. Анализ проделанной работы позволил сделать вывод о существенном различии в представлениях экспертов о формате, масштабности и способе постановки технологических барьеров. Как следствие, необходимы формализованные методические рекомендации, разработка которых позволит повысить эффективность решения ряда последующих задач, предусмотренных Планом НТИ в части развития сквозных / прорывных технологий:

• дальнейшее расширение перечня сформулированных технологических барьеров по сквозным технологиям и подготовка технических заданий по их преодолению для научно-исследовательских коллективов;

• формирование научно-технологических программ по развитию «сквозных» технологий;

• внесение изменений в действующие программы поддержки исследовательской деятельности в части приоритизации сквозных технологий НТИ и внедрения подхода, основанного на преодолении технологических барьеров НТИ;

• разработка и запуск новых программ поддержки исследовательской деятельности в интересах развития «сквозных» технологий и приоритетных рынков НТИ, учитывающие лучшие мировые практики (например, формат x-prize и другие с явно выраженными технологическими барьерами).

Методические рекомендации, разработанные в 2017 году и приведенные в Приложении №1 к настоящему докладу, основаны на наработках, сделанных представителями научного сообщества, предпринимателями и экспертами при формировании перечня технологических барьеров по всем сквозным технологиям в интересах проведения первой и второй очереди конкурса «Развитие — НТИ» Фонда содействия инновациям (www.fasie.ru/press/fund/razvitie-nti-2/).Также планируется обсуждение данных методических рекомендаций в рамках экспертно-аналитической сессии «Будущее исследований и разработок по сквозным технологиям НТИ и Цифровой экономики», которая состоится с 14 по 15 сентября в Технопарке Новосибирского Академгородка и с 7 по 8 ноября в «Точке кипения: Санкт-Петербург».

Приложение 1 к проекту доклада о разработке и утверждении методических рекомендаций определения технологических барьеров

Методические рекомендации определения технологических барьеров и процедура согласования их перечня

Общие положения

Цель методических рекомендаций — повышение эффективности исследований и разработок в области сквозных технологий НТИ в интересах развития перспективных рынков, в том числе определение приоритетов в формате конкретных, измеримых и обоснованных задач.

Область применения методических рекомендаций — формулирование технологических барьеров по сквозным технологиям и подготовка технических заданий по их преодолению для научно-исследовательских коллективов; формирование научно-технологических программ по развитию сквозных технологий; внесение изменений в действующие программы поддержки исследовательской деятельности в части приоритизации сквозных технологий НТИ и внедрения подхода, основанного на преодолении технологических барьеров НТИ.

Определение технологических барьеров в соответствии с настоящими методическими рекомендациями осуществляется квалифицированным экспертами, определенными рыночными и научно-технологическими рабочими группами НТИ, заинтересованными в формировании научно-технологических программ по развитию сквозных технологий; внесении изменений в действующие программы поддержки исследовательской деятельности в части приоритизации сквозных технологий НТИ и внедрении подхода, основанного на преодолении технологических барьеров НТИ.

Данные методические указания следует рассматривать как дополнение к сложившимся в научном сообществе методикам постановки научных проблем на основе выявления противоречий между имеющимися на данный момент знаниями об объектах исследований и знаниями необходимыми для практического решения задач, востребованных обществом и рынком, а также методик в области обоснования актуальности и практической применимости искомого научного знания для создания новых продуктов.

Основные определения

Технологический барьер — значимая нерешенная научно-технологическая проблема, заключающаяся в отсутствии той или иной технологии или продукта (компонента, не являющегося конечным продуктов рынка НТИ, но необходимого для производства продуктов рынков НТИ), препятствующая появлению нового продукта на новом рынке, никем в мире не достигнутый, но желаемый уровень возможностей (характеристик) технологии, при достижении которых происходит резкий рост спроса на данную технологию.

Сквозная технология — перспективная технология, радикально меняющая ситуацию на нескольких существующих рынках или способствующих формированию нескольких новых рынков.

Рабочая группа НТИ — сформированное объединение, состав которого утвержден межведомственной рабочей группой по разработке и реализации Национальной технологической инициативы при президиуме Совета при Президенте Российской Федерации по модернизации экономики и инновационному развитию России.

Образ будущего рынка — целевое состояние рынка НТИ в 2035 году, характеризующееся объемом рынка (более 100 млрд долл. к 2035 году); новыми технологическими стандартами; высокой развитостью сетевых технологий; российскими компания-лидерами, выпускающими новые высокотехнологичные продукты.

Определение перечня технологических барьеров

Процедура определения перечня технологических барьеров включает следующие виды работ:

• анализ рыночных дорожных карт НТИ;

• определение перечня перспективных рыночных продуктов, разработка которых невозможна без нового технологического решения в рамках одной из «сквозных» технологий НТИ;

• анализ международных научных публикаций и патентных заявок соответствующего технологического направления для определения передового технологического уровня существующих решений, доступных для разработки новых продуктов;

• определение целевых технологических и потребительских параметров рыночных продуктов, соответствующих образу будущего рынка, имеющих неоспоримое конкурентное преимущество и недостигнутых никем в мире;

• декомпозиция целевых параметров рыночных продуктов в формат перечня отдельных трудно решаемых технологических задач (технологических барьеров) по направлениям «сквозных» технологий НТИ, решение которых необходимо для создания перспективных продуктов на новых рынках;

• верификация полученного перечня технологических барьеров, в том числе проверка конкретности, измеримости и существенности для создания нового конкурентоспособного продукта;

• согласование перечня технологических барьеров. Определение перечня технологических барьеров проводят соответствующие научно-технологические рабочие группы по сквозным технологиям.

Оформление перечня технологических барьеров

Оформление перечня технологических барьеров проводится в соответствии с формой, представленной в Приложении 1 к настоящим методическим рекомендациям.

Каждый технологический барьер, включенный в перечень должен соответствовать следующим требованиям:

• измеримость: по каждому технологическому барьеру должна быть установлена метрика, используя которую можно однозначно сказать, преодолен барьер или нет;

• масштабность: технологический барьер должен быть сложным с точки зрения возможности его преодоления и, возможно, требующим проведения широкого комплекса скоординированных исследований;

• рыночная ориентированность: каждый технологический барьер должен иметь значение с точки зрения создания новых конкурентоспособных продуктов на перспективных рынках НТИ в соответствии с утвержденной дорожной картой;

• кросс-рыночность: преодоление технологического барьера по сквозной технологии позволит создать продукты не менее чем на двух рынках НТИ.

Примеры технологических барьеров

(подготовлены представителями научного сообщества, предпринимателями и экспертами при формировании перечня технологических барьеров по сквозным технологиям в интересах проведения первой и второй очереди конкурса «Развитие-НТИ» Фонда содействия инновациям (www.fasie.ru/press/fund/razvitie-nti-2/)

Процедура согласования технологических барьеров

Участниками согласования перечня технологических барьеров являются:

• научно-технологические рабочие группы НТИ c участием экспертов РНФ, ФАНО, Минобрнауки России;

• рыночные рабочие группы НТИ;

• экспертный совет НТИ;

• проектный офис НТИ;

• Агентство стратегических инициатив.

Многоэтапная и разносторонняя экспертная оценка перечня технологических барьеров обеспечивает их качество, релевантный уровень амбициозности и достижимости, а также соответствия технологических барьеров целям и задачам развития рынков НТИ в рамках реализации дорожных карт.

Приложение 1 к «Методическим рекомендациям определения технологических барьеров и процедуре согласования их перечня»

Форма перечня технологических барьеров

Заполните таблицу:

Правила заполнения

Значимый контрольный результат ДК — заполните значимый контрольный результата в соответствии с утвержденной Дорожной картой.

Продукт — сформулируйте название продукта, который планируется создать для достижения значимого контрольного результата в соответствии с утвержденной Дорожной картой. Под продуктом понимается конкретное техническое, медицинское или биотехнологическое изделие, программное обеспечение, аппаратно-программный комплекс, отдельный модуль, предназначенные для реализации конечному потребителю или для реализации в качестве комплектующей (составной части) иного продукта и имеющие план по выручке.

Сквозная технология — выберите соответствующую технологию из перечня согласно Приложению №2.

Технологический барьер — сформулируйте значимую нерешенную научно-технологическую проблему, заключающуюся в отсутствии той или иной технологии или продукта (компонента, не являющегося конечным продуктов рынка НТИ, но необходимого для производства продуктов рынков НТИ), препятствующую появлению нового продукта на новом рынке. Никем в мире не достигнутый, но желаемый уровень возможностей (характеристик) технологии, при достижении которого происходит резкий рост спроса на данную технологию.

В ячейках таблицы необходимо указывать техникоэкономические характеристики (включая количественные, качественные и стоимостные характеристики) продуктов, достижение которых будет подтверждать преодоление технологических барьеров.

Методика отбора идей пилотного техконкурса НТИ

ШАГ 1: ПРОЦЕДУРА ОЦЕНКИ ИДЕЙ

1. Идеи поступают от Рабочих групп НТИ в Проектный офис НТИ (ПО НТИ) в формате шаблона «Описание Технологического конкурса Национальной технологической инициативы».

2. На основании описаний, полученных от Рабочих групп НТИ, заполняется лист «Оценка» по критериям, указанным на листе «Критерии оценки»:

• представитель АСИ (С. Наквасин) заполняет оценки по критериям 2, 5, 6;

• представитель ПО НТИ (М. Петров) заполняет оценки по критериям 4, 7;

• представитель Сколтеха (Д. Каталевский) заполняет оценки по критериям 1, 3.

3. ПО НТИ преставляет «Оценку» вместе с описаниями, полученными от Рабочих групп НТИ, на Совет лидеров для утверждения.

4. Совет лидеров голосованием утверждает «Оценку» либо корректирует баллы по критериям, после чего утверждает «Оценку».

5. Идея технологического конкурса, получившая самую высокую оценку, считается утвержденной Советом лидеров в целях проведения первого пилотного конкурса. Вторая по числу набранных баллов идея считается утвержденной в целях проведения второго конкурса.

Глава 8. Дорожные карты по технологиям

8.1. Передовые производственные технологии Технет

8.1.1. ПЛАН МЕРОПРИЯТИЙ (ДОРОЖНАЯ КАРТА») «ТЕХНЕТ» (ПЕРЕДОВЫЕ ПРОИЗВОДСТВЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ) НАЦИОНАЛЬНОЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ИНИЦИАТИВЫ

ОБОСНОВЫВАЮЩИЕ МАТЕРИАЛЫ

План мероприятий (дорожная карта) «Технет» Национальной технологической инициативы (далее — ДК «Технет») разработан для координации действий органов исполнительной власти, государственных и частных компаний, общественных организаций по реализации инициатив, направленных на обеспечение глобальной конкурентоспособности отечественных компаний — лидеров на рынках НТИ и в высокотехнологичных отраслях промышленности.

ГЛОССАРИЙ

«Фабрика будущего» — современное производство нового поколения для изготовления глобально конкурентоспособной и кастомизированной продукции, а также для решения актуальных задач по импортозамещению и развитию высокотехнологического экспорта российской продукции на основе применения передовых производственных технологий с эффективным применением концепции открытых инноваций и трансфера передовых наукоемких технологий.

Модельная архитектура — документ, регламентирующий требования и стандарты организации и работы

«Фабрик будущего» согласно основным элементам и технологиям, составляющим современное производство (проектирование и моделирование, процесс изготовления, управления производством и логистикой, управление безопасностью, инфраструктурное обеспечение).

Совокупность взаимосвязанных компонентов, характеристик, требований к ней и требований к проектам по созданию «Фабрики будущего» отражает общую точку зрения членов рабочей группы «Технет» НТИ и задает рамочные условия в ходе разработки и реализации плана мероприятий по направлению «Технет». Для целей поддержки развития различных типов «Фабрики будущего» введено несколько классов комплексных решений («Цифровая фабрика», «Виртуальная фабрика», «Умная фабрика»), решающих различные типы задач обеспечения производственного процесса.

Элемент модельной архитектуры — компьютерные, высокоточные и информационные компоненты, интегрированные с высокопроизводительной рабочей силой, которые создают систему, сочетающую в себе преимущества массового производства и, в то же время, гибко настроенную на необходимый в данный момент объем выпуска, и обладающую высокой степенью кастомизации с целью быстрого реагирования на потребности клиентов.

Передовые производственные технологии (ППТ) — Комплекс процессов проектирования и изготовления на современном технологическом уровне кастомизированных (индивидуализированных) материальных объектов (товаров) различной сложности — основанных на комплексе мультидисциплинарных знаний, наукоемких технологий и системы интеллектуальных ноу-хау — в первую очередь цифрового моделирования и проектирования, новых материалов и аддитивных технологий с последующим добавлением к этой цепочке новых технологических элементов — робототехники, сенсорики, Big Data, индустриального Интернета, прочих ППТ, обеспечивающих переход от цифрового (Digital Factory) к «умному» (Smart Factory) и / или виртуальному (Virtual Factory) уровню «Фабрики будущего».

Ключевыми технологическими направлениями, способствующими обновлению производства, являются передовые материалы; цифровое моделирование и проектирование, включая бионический дизайн, суперкомпьютерный инжиниринг и оптимизацию; аддитивные и гибридные технологии.

Компетенции — способности применять знания, навыки и технологии, успешно действовать на основе практического опыта при решении задач широкого плана или в отдельно узкоспециализированной области. Реализуются на базе образовательных программ, программ подготовки и переподготовки на базе центров компетенций и других организационных форм.

«Цифровая фабрика» (Digital Factory) — производство, основанное на использовании технологий цифрового моделирования и проектирования глобально конкурентоспособной и кастомизированной продукции нового поколения и производственных процессов на всем протяжении жизненного цикла, что позволяет радикально сократить сроки вывода на рынок и повысить интеллектуалоемкость продуктов (машин, конструкций, агрегатов, приборов, установок и так далее).

«Умная фабрика» (Smart Factory) — Производство, оснащенное высокотехнологичным оборудованием: 3D-принтерами, ЧПУ-станками, робототехническими комплексами, датчиками, сенсорами, а также автоматизированными системами управления технологическими процессами и системами оперативного управления производственными процессами на уровне цеха, которые позволяют осуществлять быструю и гибкую («автоматизированную») переналадку оборудования (в том числе межмашинное взаимодействие). Такой подход предоставляет возможность радикально повысить производительность, экологичность и энергоэффективность производства как массовой, так и кастомизированной продукции, удовлетворяющей требованиям рынка и потребителей. «Умная фабрика» формируется, как правило, на основе «Цифровой фабрики»

«Виртуальная фабрика» (Virtual Factory) — распределенная сеть цифровых и «умных» фабрик, а также поставщиков услуг / компонентов. «Виртуальная фабрика» призвана сократить издержки и расширить конкурентные предложения на рынке за счет использования технологий управления глобальными цепочками поставок и распределенными производственными активами.

Гибкая производственная ячейка (ГПЯ) — Совокупность нескольких гибких производственных модулей, а также информационная система управления, обеспечивающая функционирование ГПЯ. В некоторых разновидностях ГПЯ оборудование с ЧПУ может отсутствовать, а сама ячейка в таком случае состоит только из роботов, устройств автоматической сборки и конвейерных систем. Обычно такие системы обслуживают станки с ЧПУ (загружают и разгружают их, перемещают материалы и компоненты по заданному маршруту). ГПЯ является менее гибкой системой, чем ГПМ.

Гибкий производственный модуль (ГПМ) — Единица технологического оборудования, включающая в себя станок с ЧПУ, а также устройства автоматической сборки. Модуль способен функционировать автономно, а также в составе гибких производственных ячеек и гибких производственных систем.

Гибкая производственная система (ГПС) — Совокупность технологического оборудования, объединяющая некоторое количество ГПЯ и ГПМ и характеризующаяся наличием информационной системы управления. Особенностями ГПС являются: возможность автоматической переналадки, широкое использование роботов, безлюдное производство. Как правило, различают два типа гибкости ГПС:

• Гибкость станочного парка (гибкость машины): способность машин адаптироваться под производство новых продуктов, а также менять порядок операций, выполняемых на детали.

• Операционная гибкость: возможность использовать разные машины для выполнения одной и той же операции, а также приспосабливаться к значительным изменениям (в объемах производства, загруженности, производственной мощности).

Testbeds — испытательные площадки (полигоны) для разработки и тестирования совместимости технологий, стандартов и других элементов модельной архитектуры в среде, напоминающей реальные условия, и оценки потенциала их интеграции в производство.

Проектный консорциум в цифровых производствах — временное добровольное объединение российских технологических компаний, промышленных предприятий, инжиниринговых и инновационных центров, университетов и «Фабрик мысли» по продвижению проектов государственно-частного партнерства в цифровом производстве, сформированное в рамках Рабочей группы «Передовые производственные технологии» Национальной технологической инициативы с целью:

• поддержки конкурентных позиций российских производственных компаний и научных организаций и возможностей их включения в международные технологические цепочки;

• разработки отечественной производственной и сервисной инфраструктуры для развития реального сектора экономики.

Деятельность проектного консорциума по цифровому производству направлена на:

• создание испытательных площадок / «полигонов» (testbeds);

• реализацию проектов НИР и НИОКР;

• разработку стандартов и проведение сертификации;

• реализацию кадровых и образовательных проектов.

Промышленный стандарт — документ, в котором устанавливаются характеристики продукции, эксплуатации, хранения, перевозки, реализации и утилизации, выполнения работ или оказания услуг.

Центры компетенций, включая Learning factories — учебный (обучающий) завод для профессиональной подготовки кадров, включающий систему мероприятий по организации центров компетенций и развитию образовательных программ, проекты по формированию профессионального сообщества и развитию кадрового потенциала в области передовых технологий.

Экосистема — система физической и сервисной инфраструктуры поддержки инноваций, финансирования инновационных технологических проектов, обеспечивающая результативное взаимодействие между организациями и людьми.

МОДЕЛЬНАЯ АРХИТЕКТУРА

Общие положения

Модельная архитектура — это принципиальная организация «Фабрики будущего», представляющая собой совокупность взаимосвязанных компонентов, характеристик, требований к ней и требований к проектам по ее созданию, которая отражает общую точку зрения членов рабочей группы «Технет» (далее — РГ «Технет») Национальной технологической инициативы (далее — НТИ) и задает рамочные условия в ходе разработки и реализации дорожной карты по направлению «Технет».

Модельная архитектура «Фабрики будущего» опирается на опыт внедрения передовых производственных технологий промышленными компаниями — мировыми лидерами — General Electric («Brilliant Factory»), Siemens («Digital Enterprise»), «SmartFactoryKL» и государствами в рамках соответствующих программ: «Advanced Manufacturing Partnership» и «The Open Manufacturing program» (DARPA) в США, «Factories of the Future» в Европейском союзе, «Reference Architecture Model RAMI 4.0» в рамках Industrie 4.0 в Германии, «Made in China 2025» в КНР и другие.

Модельная архитектура «Фабрики будущего» ориентирована на обеспечение технологического лидерства национальных компаний в постоянно меняющихся / усложняющихся условиях глобальной конкуренции.

Основные тренды, определяющие возникновение и развитие кросс-рыночной области «Фабрики будущего»

1. Экономические тренды:

• ужесточение глобальной конкуренции между развитыми и развивающимися странами (emerging markets) в рамках глобальных цепочек добавленной стоимости (Global Value Chains, GVC): конкурентное преимущество развивающихся стран в части дешевой рабочей силы становится менее значимым; замедляется делокализация трудоемких производств (offshoring); начинается релокализация (re-shoring); развивающиеся страны движутся в направлении высокомаржинальных позиций в GVC (upstream) — дизайн/ проектирование, НИОКР, инновации;

• реиндустриализация США и повышение роли производственного сектора в развитых странах. Производственный сектор — главный источник НИОКР и инноваций, ему принадлежит ключевая роль в оформлении глобальных цепочек добавленной стоимости и в росте производительности труда в экономике, а значит, в обеспечении долгосрочного экономического роста и высоких доходов на душу населения;

• усиление поддержки развития передовых производственных технологий со стороны государств и их объединений, а также промышленных компаний — мировых лидеров: a) инициатива Advanced Manufacturing Partnership в США с 2011 года и создание в ее рамках институтов производственных инноваций в области аддитивных технологий (America Makes, 2012 г.), цифрового производства и проектирования (DMDII, 2014 г.), передовых композитов (IACMI, 2015 г.), легких материалов (LM3I, 2014 г.); б) государственно-частное партнерство (Public-Private Partnership, PPP) для создания «Фабрик будущего» в Европейском союзе (2008 г., перезапущено в рамках программы Horizon 2020 в 2014 г.) и стратегия по развитию ключевых перспективных технологий (2009 г.); в) проект Industrie 4.0 в рамках немецкой стратегии High-Tech Strategy 2020 Action Plan (2012 г.); г) план Made in China 2025 в Китае (2015 г.); д) модели Digital Enterprise и Digital Factory компании Siemens, Brilliant Factory компании General Electric и другие.

2. Технологические тренды:

• комплексирование м ульт идисциплинарных и кросс-отраслевых технологий. Ни одна технология, какой бы передовой она ни была, взятая в отдельности, не дает конкурентного преимущества на рынке; в современном мире новые знания, ноу-хау и технологии возникают исключительно на пересечении дисциплин и уже существующих технологий. Вследствие этого происходит постоянное выстраивание технологических цепочек, которые, постоянно усложняясь как с точки зрения количества, так и с точки зрения качества вовлеченных технологий, позволяют добиваться ведущих позиций для компаний, способных аккумулировать и эффективно использовать лучшие в мире технологии. При этом такие цепочки носят принципиально кросс-отраслевой характер, поскольку если обычно внутри отраслей трансфер новых знаний и технологий затруднен в силу конкуренции на рынке, то между отраслями, в силу возникновения перед наукой и промышленностью сложных и комплексных проблем (мегапроблем), которые не могут быть решены на основе традиционных («узкоспециализированных» подходов) и без привлечения огромных ресурсов, такой трансфер чрезвычайно эффективен, особенно в части инвариантных технологий (таковыми выступают, например, компьютерные технологии). Это означает, что технологии, методики, решения, отработанные в одной отрасли, переносятся в другую (например, из автомобилестроения и авиастроения в судостроение, нефтегазовое машиностроение, энергетику и т. д.);

• достижение передовыми производственными технологиями того уровня развития, когда они представляют собой уже не открытия, изобретения или научное знание, а способы решения производственных задач, доведенные до промышленного прототипа, а экономический кризис конца 2000-х — начала 2010-х годов, обесценив капиталовложения в старые основные промышленные фонды, позволяет отказаться от традиционных технологий и создает предпосылки для их замены на новый пакет неконвенциональных технологий, дающих их обладателям бесспорные конкурентные преимущества;

• появление прорывных технологий (disruptive technologies), демонстрирующих стремительных рост: например, аддитивных технологий (совокупный среднегодовой темп роста в 1988–2015 гг. составил 26,2%, а в 2012–2015 гг. — 31,5%) и индустриального Интернета (среднегодовой темп роста в 2014–2019 гг. ожидается на уровне 26,56%).

Требования к современным производствам — «Фабрикам будущего»

Современное производство — «Фабрика будущего» — должно соответствовать следующим требованиям:

• создавать best in class, в том числе принципиально новую, продукцию, глобально конкурентоспособную и кастомизированную/персонализированную продукцию нового поколения, обладающую экспортным потенциалом, а также призванную обеспечить импортозамещение по ключевым обрабатывающим секторам промышленности РФ;

• обладать комплексом передовых производственных технологий (согласно утвержденному перечню ДК «Технет», это цифровое проектирование и моделирование; аддитивные технологии; CNC-технологии и гибридные технологии; новые материалы; промышленная сенсорика; технологии организации и управления производством (ICS, MES, ERP); технологии робототехники; Big Data и индустриальный Интернет).

Требования к проектам по созданию и развитию «Фабрик будущего»

Проекты должны быть направлены, в зависимости от направления и задачи реализации фабрики будущего, на:

• использование цепочки создания стоимости вида «технологии — компетенции — TestBeds — продукт» в рамках каждой решаемой задачи;

• создание, развитие и применение передовых производственных технологий;

• использование испытательных площадок (полигонов) для разработки и тестирования совместимости технологий до уровня TRL-7 в среде, напоминающей реальные условия, и оценки потенциала их интеграции в производство — TestBeds;

• формирование новой системы тестирования, стандартизации и сертификации новых материалов, продуктов, технологий и оборудования (законодательные и институциональные инициативы).

Общие требования к проектам

• Соответствие положениям модельной архитектуры «Фабрики будущего».

• Соответствие целям ДК «Технет» и достижению целевых показателей реализации ДК «Технет».

• Участие в консорциуме, заинтересованном в реализации проекта, с указанием поименованного перечня стейкхолдеров и их целей. Обязательными участниками консорциума должны стать:

— организация (или несколько организаций), принимающая (-их) участие в проекте;

— не менее одной организации, выступающей в качестве потенциального заказчика проекта.

• Наличие исследования рынков, на развитие которых направлена реализация проекта, окупаемость проекта — до 10 лет.

• Отсутствие прямой конкуренции с ранее одобренными проектами (кроме случаев очевидного технологического превосходства).

В рамках дорожной карты укрупненно можно выделить четыре типа проектов, к каждому из которых есть свои специфические требования.

1. Требования к проектам по созданию и развитию передовых производственных технологий

• Наличие существенных конкурентных преимуществ технологии по сравнению с международными аналогами.

• Интеграция с одним из проектов по формированию испытательных площадок (TestBeds).

• Использование технологий и технологических решений, которые имеют подтвержденный уровень готовности не ниже TRL7 (согласно международной метрике «Technology readiness level» по оценке уровня готовности/зрелости технологий).

2. Требования к проектам по созданию испытательных полигонов (TestBeds)

• Для испытательных полигонов на базе промышленного предприятия необходимо наличие опыта создания и реализации продуктов и услуг на глобальных рынках по заказу компаний, входящих в Fortune500, в течение последних 5 лет, или не менее трех соглашений о намерениях или договоров о поставке продукции на глобальные рынки с компаниями с оборотом не менее 1 млрд руб. в год.

• Наличие потребности и готовности участвовать в разработке и реализации пакета технологий по как минимум одному из направлений «Фабрики будущего» или элементов двух разных направлений (Digital / Smart / Virtual–Factory — D / S / V–F).

Совместимость интерфейсов обмена данными с установленными рабочей группой (по готовности участников к обсуждению данных деталей сотрудничества и на основе стандартов и интерфейсов обмена данными в оборудовании).

Результатом деятельности TestBed может являться конкурентоспособный на глобальном рынке продукт (изделие/конструкция), созданный с помощью передовых производственных технологий, и/или комплекс отработанных технологий, применимый для создания конкурентоспособной продукции на различных рынках.

Организация, выступающая в качестве потенциального заказчика на проект TestBed, может совпадать с организацией, на площадке которой планируется размещение TestBed, только при выполнении двух условий:

• наличие регламента предоставления услуг TestBed сторонним организациям, утвержденного руководителем организации, на площадке которой планируется размещение TestBed;

• наличие соглашения с третьим юридическим лицом о его готовности закупать услуги создаваемого TestBed.

3. Требования к проектам по формированию законодательных и институциональных инициатив

• Проекты должны включать готовность в участии, а также подготовке всех необходимых материалов для проведения слушаний, обсуждения и принятия соответствующих стандартов, сертификатов и других документов в российских и международных организациях.

• Работа с сертификационными центрами и испытательными полигонами — на предмет экспертного консультирования и трансляции позиции в ФОИВ.

• Учет требований модельной архитектуры «Фабрик будущего», внесение соответствующих изменений в документы управления и планирования государственной в области развития ППТ в стране.

• Проекты должны обладать описанием процесса координации действий органов государственной власти, которые задействованы в реализации положений ДК «Технет».

• Проекты должны включать положения об улучшении или создания законодательных, институциональных, технологических и кадровых условий, которые будут способствовать повышению эффективности процесса реализации ДК «Технет».

• Проекты должны включать предложения о мерах поддержки по стимулированию процесса внедрения ППТ на существующих и создаваемых производственных цепочках, которые могут включать в себя налоговые льготы, льготные кредиты и другие формы поддержки.

• Проекты должны содержать или учитывать положения о разработке технологий, стандартов и регламентов, в случае если проект включает в себя рекомендации по развитию ППТ в стране.

• Проекты, содержащие описания процессов встраивания проектов «Технет» в ПИРы, должны содержать обновленный перечень требований к ПИРам, учитывающий положения, определяющие порядок реализации проектов «Технет» в соответствии с положениями ДК «Технет».

• Проекты, содержащие положения по формированию консорциумных объединений для решения отдельных задач в рамках законодательных и институциональных инициатив, должны содержать нормативно-правовое обеспечение деятельности для консорциумов.

• Проекты, связанные с формированием законодательных и институциональных инициатив в рамках БРИКС, должны содержать положения по продвижению российских стандартов внедрения ППТ в БРИКС.

• Проекты по формированию законодательных и институциональных инициатив в части определения технологической и производственной готовности должны использовать общепринятую методологию установления степени готовности технологий.

4. Требования к образовательным и просветительским проектам

• Включают готовность к участию в разработке профессиональных стандартов, образовательных программ, программ повышения квалификации, к участию в реализации проектов центров компетенций и других мероприятиях, значимых для реализации ДК «Технет».

• Партнерства и тематическая связанность с направлениями работы и технологическими профилями испытательных полигонов.

• В рамках образовательных и просветительских проектов должны учитывать деятельность по разворачиванию центров компетенций в рамках реализации ДК «Технет» для целей использования их функционала в рамках реализации проектов.

• Образовательные и просветительские проекты должны продвигать распространение лучших практик путем организационного оформления профсообщества.

• Проекты в рамках создания систем аккредитации экспертов в конкурсах ППТ должны содержать требования к формированию такого рода систем, а также нормативно-правовое сопровождение данных проектов.

• Образовательные проекты должны содержать положения по совершенствованию образовательных стандартов в профессиональном образовании в соответствии с мировым опытом подготовки специалистов в области ППТ.

• Образовательные и просветительские проекты должны учитывать положения обучающих фабрик (learning factories) в рамках реализации ДК «Технет» в рамках формата взаимодействия по типу сообществ практик в вузах.

• Образовательные и просветительские проекты должны учитывать опыт и положения и стандарты World skills (Future skills) и программ профессиональной ориентации для продвижения новых стандартов в профессиональном образовании.

• Проекты, содержащие предложения по совершенствованию среднего образования, должны содержать описания и процессы внедрения новых образовательных стандартов для средних школ.

• Просветительские проекты должны заниматься продвижением формата «Фабрик будущего», например, разворачиванием современных, интерактивных информационных узлов (форум «Фабрик будущего»).

• Образовательные и просветительские проекты могут содержать предложения по поддержке инженерных конкурсов и профильных конкурсов, принципов акселерации проектов в данной сфере в рамках популяризации ППТ образования в стране.

• Просветительские проекты должны содержать положения, определяющие процесс PR российских ППТ и фабрик будущего на глобальных рынках.

Испытательные полигоны

Испытательный полигон (англ. Testbed) — организационный формат проведения перечня испытания и тестирования технологий на совместимость, целью которого является выявление пакета технологий и технологических решений, гарантирующих достижение конкурентных показателей по эффективности, себестоимости и скорости производственных операций, их масштабируемости по сравнению с существующими устоявшимися решениями.

TestBed — локализованная производственная площадка, обеспечивающая тестирование на совместимость и потенциал масштабируемости пакета конкретных передовых производственных технологий, реализуемых специально созданными консорциумами компаний, научных и образовательных организаций. Результатом деятельности TestBed является изготовление прототипов, опытных образцов и/или серийное производство конкурентоспособного на глобальном рынке продукта с помощью передовых производственных технологий.

Задача создания испытательных полигонов университетского и промышленного типа — отработка совместимости технологических решений на разных этапах жизненного цикла и повышение уровня технологической и производственной готовности проектов, снятие ограничений и подготовка проектов к серийному производству.

В Российской Федерации отсутствует целый пласт механизмов поддержки передовых производственных технологий, соответствующих новой промышленной революции. Создание сети испытательных полигонов (TestBeds) и выход в новую парадигму сертификации обеспечат устранение этого разрыва (см. рисунок 1).

Требования к поддержке испытательных полигонов (TestBeds)

• TestBeds реализуют три основные функции: конструирование и инжиниринг, образование и сертификация.

• TestBeds обеспечивают тестирование, верификацию, валидацию и демонстрацию ППТ технологий.

• TestBeds призваны устранять дефициты компетенций в ППТ в Российской Федерации.

• Каждый создаваемый TestBed может покрывать как один комплекс технологий для одного рынка, так и несколько комплексов для одного или нескольких рынков.

• Главное требование к TestBeds — задача распространения только «best-in-class» решений.

Испытательный полигон на базе университета

Основным стейкхолдером работы данного типа полигона является база компетенций с использованием имеющейся инновационной инфраструктуры, которую имеют университет и ответственное подразделение за развитие ППТ.

На примере испытательного полигона «Цифровой фабрики» на базе ИППТ СПбПУ можно следующим образом описать цель его работы — цифровое проектирование изделий/конструкций и цифровое производство нового поколения (бионический дизайн, суперкомпьютерный инжиниринг, аддитивное производство и другие) за счет комплексирования мультидисциплинарных и кросс-отраслевых компьютерных технологий мирового уровня. Задача — создание, отладка и развитие производственной цепочки добавленной стоимости, начиная от стадии планирования, когда закладываются базовые принципы глобально конкурентоспособного продукта, и заканчивая созданием опытного образца/ прототипа (Digital Mock-up).

Испытательный полигон на базе промышленного предприятия

Основным стейкхолдером работы данного типа полигона является промышленное предприятие или группа предприятий, перед которыми стоит задача радикального роста производительности труда (производственного процесса) с использованием ППТ.

На примере испытательного полигона «Умной фабрики» на базе ОАО «НПО «Сатурн» — формирование единой производственной архитектуры, состоящей из общей системы управления и логистической системы отдельных технологических модулей, позволяющих реализовать весь технологический процесс создания продукта — от заготовки до готового изделия.

Испытательный полигон на базе образовательного формата

Основным стейкхолдером работы данного типа полигона является организация, группа участников, которые развивают спектр компетенций на основе конкурсной процедуры с использованием ППТ, площадкой для чего могут выступать образовательные и профессиональные инструменты повышения уровня инженерного знания: FabLab, World Skills -Hi-Tech, STEM, CDIO и другие.

Подробнее на примере развития образовательных площадок (learning factories) и образовательных программ, интегрирующих онлайни офлайн-форматы обучения:

• Образовательные программы призваны перевести практический опыт, полученный действующими специалистами в области передовых производственных технологий, в образовательные методики.

• Образовательные площадки представляют собой оборудованные полигоны, где учащиеся смогут применить полученные знания на практике.

• Центры компетенций в перспективе будут расположены в разных регионах России.

• В процессе их создания будут не только проектироваться получаемые «на выходе» образовательные результаты, но и делаться фокус на промышленности региона.

Для разработки требований к специалистам и для формулирования образовательных результатов программ ЦК будет создан пул экспертных сообществ, участниками которого являются российские и зарубежные профессионалы международного уровня. Одна из функций экспертных сообществ заключается в разработке перечня профессий, в которых проявляются новые компетенции, и требований к квалификации персонала, что будет способствовать поиску малораспространенных, но перспективных компетенций.

Подробнее о центрах компетенций можно прочитать в разделе 11.2. «Образование» в рамках целей и задач развития кадрового потенциала страны в области передовых производственных технологий.

Востребованность испытательных полигонов и план по их разворачиванию

Распространение деятельности испытательных полигонов (TestBeds) на рынках НТИ и в высокотехнологичных отраслях промышленности и будущих рынках НТИ может быть оценено следующим образом (см. рисунок 2).

Статус модельной архитектуры «Фабрики будущего» Вопросы, не освещенные в настоящей модельной архитектуре «Фабрики будущего», в случае реализации проектов, вошедших в ДК «Технет», должны быть согласованы с руководителями РГ «Технет».

Допущения:

• представленная модельная архитектура «Фабрики будущего» отражает текущее понимание членов рабочей группы «Технет» НТИ и может меняться, но не чаще 2 раз в год;

• положения модельной архитектуры «Фабрики будущего» подлежат обязательной ревизии на соответствие изменяющимся условиям, прогнозам и понимание рабочей группой «Технет» НТИ направлений развития передовых производственных технологий и современных производств (1 раз в год).

СФЕРА РЕАЛИЗАЦИИ ДОРОЖНОЙ КАРТЫ

Предметная область «Технет» — комплекс ключевых компетенций, обеспечивающих интеграцию ППТ и связанных бизнес-моделей для создания «Фабрик будущего» в Российской Федерации. Реализация ДК «Технет» исходит из работы с целыми компонентами («цифровая», «умная» и «виртуальная» фабрики) и соответствующими технологическими направлениями в рамках модельной архитектуры «Фабрики будущего».

ТАБЛИЦА 1. КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ «ЦИФРОВОЙ ФАБРИКИ» «ТЕХНЕТ»

В настоящий момент ощутимые результаты применения передовых производственных технологий наблюдаются в наиболее наукоемких отраслях промышленности, характеризующихся передовым в научно-техническом плане производственным аппаратом, высококвалифицированным кадровым потенциалом исследователей и работников, относительно высокими затратами на научные исследования. Наукоемкие отрасли оказывают комплексное влияние на развитие традиционных отраслей и сферы услуг в части трансфера технологий.

Данные отрасли производят сложную продукцию, которая создается на основе самых современных достижений науки и техники, обладает высокой конкурентоспособностью и возможностью адаптации (конфигурации) под нужды конкретного потребителя.

К таким отраслям можно отнести автомобилестроение и производство авиационной и космической техники, мировым лидерам (Engineering +Design AG, Mercedes, Airbus, Lockheed Martin и другим) которых критически важно достичь таких характеристик, как минимальный вес, при удовлетворении высоких показателей механических свойств (по жесткости, прочности, устойчивости, вибрациям, усталости, долговечности и так далее), а также экономической эффективности.

Учитывая это, наиболее полно реализовать потенциал ППТ представляется возможным именно в отраслях машиностроения. В прочих отраслях на сегодняшний день он может применяться лишь в усеченном виде (аддитивные технологии, ЧПУ, а также значительная доля робототехники, в химической промышленности практически не представлены).

Если обратиться к опыту зарубежных стран-лидеров, то можно отметить, что создание «Фабрик будущего» ведется в первую очередь на базе машиностроительных компаний (Siemens, GE, Airbus, Boeing, Volkswagen, Wittenstein AG и так далее).

Например, согласно опросу KPMG, представители компаний — производителей летательных аппаратов установили следующие приоритеты сохранения конкурентоспособности: 50% опрошенных указали, что ключевой аспект — внедрение ППТ, 46% указали рост расходов на R&D.

При изготовлении космических аппаратов применение 3D-печати (одна из важнейших передовых производственных технологий) позволяет на 43% сократить сроки производственных циклов и на 48% сократить издержки. По данным Wohlers, в 2015 году доля моторных транспортных средств на рынке 3D-печати составляла 13,8%, авиакосмической отрасли — 16% машиностроения (промышленного оборудования) — 19,9%. Прирост устройств индустриального Интернета на рынке к 2025 году составит 13 млн устройств, а совокупный рост рынка в год — 17,6%. Индустриальный Интернет окажет также существенное влияние на развитие автомобилестроения, особенно дистанционной диагностики, повышение безопасности пассажиров. Совокупный темп годового роста IIoT в данном секторе промышленности составит 25,8% в промежутке с 2011 по 2025 год. К 2025 году ожидается, что число подключенных устройств превысит 1 миллиард (шт.).

Мировое автомобилестроение является основным потребителем промышленной робототехники — в 2013 году автоконцернами было установлено 69 400 единиц оборудования, что составляет примерно 40% от всех промышленных роботов в мире.

Наибольший приоритет в дорожной карте отдается в первую очередь наукоемким отраслям, но это совсем не исключает распространения ППТ на среднетехнологичные отрасли.

План мероприятий «Технет» следует считать одним из инструментов целеполагания социально-экономического развития РФ в глобальной повестке, план мероприятий сопоставим и с инициативами «Industry 4.0» в Германии, «Advanced. Manufacturing Initiative» в США, «Factories of the Future» в ЕС, «Made in China 2025» в КНР, национальными программами цифровизации, международными программами развития Интернета вещей (IoT) и индустриального Интернета (IIC), и другими.

ТАБЛИЦА 2. КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ «УМНОЙ ФАБРИКИ» «ТЕХНЕТ»

ТАБЛИЦА 3. КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ «ВИРТУАЛЬНОЙ ФАБРИКИ» «ТЕХНЕТ»

«Фабрика будущего» как совокупность технологий, инструментов, стандартов, программ и систем решает задачи по «трансляции» и обеспечению всехнеобходимых условий для создания, поддержки и распространения нового поколения современных производств, модернизации существующих с учетом специфики заказа каждой из индустрий, секторов и рынков. «Цифровая», «Умная» и «Виртуальная» фабрики — 3 компонента модельной архитектуры «Фабрики будущего» — каждая из них представляет собой интегрированную технологическую и производственную цепочку, построенную на основе комплекса.

1. «Цифровая фабрика» ориентирована на проектирование и производство продукции нового поколения, как правило, от стадии исследования и планирования, когда закладываются базовые принципы изделия, до стадии создания цифрового макета продукта (Digital Mock-Up, DMU) и (или) опытного образца / мелкой серии. Оценка общих эффектов от внедрения «Цифровой фабрики» в сравнении с традиционными моделями производства и проектирования: снижение затрат — 10–50%; сокращение времени производства — 20–70%; рост прибыли — 10–50% (установлено эмпирическим способом при реализации сопоставимого проекта — GE Brilliant Factory).

В результате внедрения технологий «Цифровой фабрики» заказчик получит современную производственную цепочку, объединяющую большие программные пакеты в единую систему с цифровизацией производственных процессов на уровне до 95%.

2. «Умная фабрика» — ориентирована на производство продукции нового поколения от заготовки до готового изделия по цене серийного производства текущего индустриального уклада. В качестве входного продукта «Умной фабрики» используется результат работы «Цифровой фабрики». Отсутствие зависимости цены от признака серийности обеспечивается за счет увязанных общей системой управления и логистической системой отдельных модулей, обеспечивающих реализацию всех технологических переделов без участия человека (23 часа в сутки, 7 дней в неделю, 365 дней в году). Оценка общих эффектов от внедрения «Умной фабрики» в сравнении с традиционными моделями производства и проектирования: 2–4-кратное сокращение времени производства; рост вводов 50–70%; рост прибыли до 2 раз (установлено эмпирическим способом при реализации сопоставимого проекта — GE Brilliant Factory).

В результате внедрения технологий «Умной фабрики» заказчик получит автоматизированный «умный» завод с безлюдным интеллектуальным производством не менее 100% технологических операций.

3. «Виртуальная фабрика» — объединение цифровых и (или) «умных» фабрик в единую сеть либо как части глобальных цепочек поставок (поставки → производство → дистрибьюция и логистика → сбыт), либо как распределенных производственных активов. Продукт «Виртуальной фабрики» — это виртуальная модель всех организационных, технологических, логистических процессов территориально распределенных «цифровых» и «умных» производств, представленных для пользователя как единый объект. Оценка общих эффектов от внедрения «Виртуальной фабрики» в сравнении с традиционными моделями производства и проектирования: 2–4-кратный рост предсказуемости; 40%-е снижение затрат; сокращение числа единиц оборудования — 7–15% (установлено эмпирическим способом при реализации сопоставимого проекта — GE Brilliant Factory).

В результате внедрения технологий «Виртуальной фабрики» заказчик получит пакет решений для виртуального управления цепочками поставок на предприятии.

Цифровые и виртуальные фабрики покрывают все уровни готовности технологий и производства (TRL1– TRL9, MRL1–MRL10), «Умная фабрика» покрывает уровни готовности технологий и производства с TRL4–TRL9, MRL4–MRL10.

Результаты внедрения пакетных технологических решений «Фабрик будущего» мог ут существенно повысить производительность и ресурсоэффективность производственного процесса клиента, однако наибольший эффект достигается от последовательного и поэтапного внедрения всех трех пакетов для достижения максимального эффекта на производстве. Соединение всех трех элементов «Фабрики будущего» позволит произвести процесс трансформации из традиционного производства в современное, трансформируя все элементы промышленной цепочки, начиная с процессов контроля логистики и поставщиков, до организации и планирования сервисного обслуживания готовой продукции. Увязку пакетных решений виртуальной, «умной» и цифровой фабрик можно увидеть на рисунке ниже по материалам НПО «Сатурн».

В сравнении с традиционными производственными цепочками современные объекты промышленной инфраструктуры, использующие решения «Фабрик будущего», будут обладать следующими преимуществами, снимающими основные ограничения и барьеры развития производств в России:

• сниженные затраты (до 50%) на производство за счет внедрения технологий цифрового проектирования и моделирования, а также систем организации и управления предприятием в совокупности с промышленной сенсорикой;

• сниженное время производства за счет цифровизации, автоматизации, интеллектуализации и виртуализации промышленных цепочек;

• цифровизация производственных процессов;

• возможность прототипирования, проектирования новых процессов производства;

• повышенная предсказуемость производственных процессов, позволяющая легче прогнозировать и управлять деятельностью предприятия;

• безлюдное интеллектуальное производство: не менее 50% технологических операций;

• переход к виртуальному управлению цепочками поставок (вовлечение Big data и предикативной аналитики);

• соединение больших программных пакетов в единую систему, обеспечивающую управление производством (CAD, CAM, ERP, MES, PLM, PDM);

• снижение количества дефектной продукции на производстве;

• повышенная кастомизация производственного процесса, использование новых типов материалов, которое приведет к облегчению конструкций (до 50% легче).

Все названные передовые производственные технологии, которые входят в различные пакеты решений «Фабрик будущего», имеют быстро растущие рынки, но различную структуру, стадию развития и уровень зрелости, количество и мощность игроков, стран-лидеров и так далее. Средние прогнозируемые темпы роста по направлениям составляют от 4–5% до 25–30% в год. Объем рынка «Фабрик будущего» (комплекса передовых производственных технологий и решений на их основе) к 2035 году составит более 1,5 трлн долл.

Рынок «Фабрик будущего» представляет собой двухуровневый процесс трансформации технологий в пакетные решения для обновления или создания новых производственных мощностей в различных отраслях промышленности. На основе технологических решений в областях, представленных выше, участники «Технета» будут предоставлять сервисы своим клиентам, которые можно разделить на 3 части:

• услуги конструирования и инжиниринга;

• услуги ускоренной сертификации и стандартизации;

• образовательные услуги.

Данный спектр предоставляемых услуг основывается на процессе внедрения комплекса передовых производственных технологий. Для участников «а» спектр предоставляемых услуг задан, но не ограничен сферами применения технологий, он может быть расширен на новые области применения за счет процесса кастомизации технологических решений под отдельные задачи производства клиента. Технологии трансформируются в сервисы и услуги по конструированию и инжинирингу, услуги по сертификации (включая услуги по тестированию, сертификации), а также услуги по подготовке и переподготовке кадров, которые будут работать с ППТ, на их основе, которые и представляют собой потенциальный рынок участников «Технета». Ниже представлена приблизительная оценка данного рынка (см. таблицу 4).

Потенциал группы технологий ППТ проявляется для реальных производственных задач за счет использования на всех этапах жизненного цикла идеи / продукта цепочки добавленной стоимости: в ходе цифрового проектирования и моделирования, изготовления, эксплуатации и обслуживания конечных изделий, работы производственного оборудования, поставок необходимых комплектующих и так далее, эксплуатации, обслуживания, а также вывода из эксплуатации. Такой цикл обеспечивается скоординированной работой трех направлений «Фабрик будущего», указанных выше (цифровой, «умной», виртуальной).

Предметная область «Технета» — передовые производственные технологии, которые позволяют модернизировать традиционные либо создавать новые производственные процессы. В данной дорожной карте рассматриваются следующие технологические направления:

• цифровое проектирование и моделирование — совокупность технологий компьютерного проектирования (Computer-Aided Design, CAD); математического моделирования, компьютерного и суперкомпьютерного инжиниринга (Computer-Aided Engineering, CAE и High Performance Computing, HPC); технологической подготовки производства (Computer-Aided Manufacturing, CAM), в том числе нового поколения, ориентированной на аддитивное производство (Computer-Aided Additive Manufacturing, CAAM); технологий управления данными о продукте (Product Data Management, PDM) и технологий управления жизненным циклом изделий (Product Lifecycle Management, PLM);

• новые материалы, в том числе передовые сплавы (суперсплавы), передовые полимеры, передовые композиционные материалы, передовые керамические материалы, металлопорошки и металлопорошковые композиции, метаматериалы;

• аддитивные технологии — включая 3D-принтеры, технологии, подходы и способы работ с исходными материалами, разработку и эксплуатацию расходных материалов и набор услуг по 3D-печати;

• CNC-технологии и гибридные технологии;

• промышленная сенсорика — внедрение «умных» сенсоров и инструментов управления (контроллеров) в производственное оборудование, в помещение на уровне цеха или фабрики в целом (включает: 1) соединение: проводные и беспроводные сети, глобальные сети (WAN), локальные сети (LAN), сети «машины-машины»; 2) сбор: сенсоры, цифровые измерительные приборы, автоиндефикационное оборудование; 3) анализ: базы данных, доклады (отчеты), комплексные событийные процессы, предсказательные алгоритмы;

4) контроль: силовые привода, программируемые алгоритмические контроллеры, «умная» робототехника, аддитивное производственное оборудование, SCADA, DCS, MES, HMI);

• технологии робототехники — прежде всего промышленные роботы (по процессам, по мехобработке, сборке и монтажу, транспортировке деталей в зону работы технологического оборудования, складским операциям и другим);

• технологии организации и управления производством (Industrial Control System — ICS, Manufacturing Execution System — MES, Enterprise Resource Planning — ERP, Enterprise Application Software — EAS);

• большие данные — сбор, хранение, управление и обработка больших данных;

• индустриальный Интернет, позволяющий связать в единую цепочку различные ИТ-системы, оборудование, датчики на предприятии.

Мировая оценка технологических направлений «Технета» по каждому сегменту в отдельности на 2015 и 2035 годы, включая параметр среднегодового валового прироста (CAGR), представлена в таблице 5.

Комментарии к таблице 5:

• передовые (супер) сплавы — для «Фабрик будущего» используются данные, касающиеся advanced (super) alloys;

• передовые полимеры — для «Фабрик будущего» используются данные, касающиеся advanced engineering polymers;

• передовые композиты — для «Фабрик будущего» используются данные, касающиеся advanced composites;

• передовые керамические материалы — для «Фабрик будущего» используются данные, касающиеся advanced ceramics;

• PLM-системы — для «Фабрик будущего» используются данные только по сегменту mainstream PLM market. Этот сегмент включает: Comprehensive cPDm, Systems Integrators/VARs/Resellers, Digital Manufacturing, Multi-Discipline MCAD, Design-Focused MCAD, Simulation and Analysis, and Non-Bundled Numerical Control (NC). Сегмент mainstream PLM market не включает Electronic Design Automation (EDA), Architecture-Engineering-Construction (AEC), Focused Applications, and Other Tools;

• аппаратное обеспечение — для «Фабрик будущего» используются скорректированные данные компании IDC по Broader HPC Market, состоящему из двух сегментов — Servers и Storage, Middleware, Applications, Service;

• из сегмента Servers (они также называются Technical Computing Server Systems и Technical Computer Market) взяты следующие отрасли применения — CAE, Chemical Engineering, Mechanical Design и Defense, а остальные (BioSciences, DCC & Distribution, Economics/Financial, EDA/IT/ ISV, Geosciences, Government Lab, University/Academic, Weather, Other) не учтены при расчетах;

• к полученной цифре из пункта 1 добавлено 23% от объема сегмента Storage, Middleware, Applications, Service (23% — столько приходится на CAE, Chemical Engineering, Mechanical Design и Defense от общего объема блока Servers; делается допущение, что примерно столько же на них придется и в блоке Storage, Middleware, Applications, Service). При расчете объема рынка 2019 года делается допущение, что CAE, Chemical Engineering, Mechanical Design и Defense будет также составлять 23% от блока Servers, и те же 23% закладываются при расчете блока Storage, Middleware, Applications, Service;

• аддитивные технологии — для «Фабрик будущего» используются данные Wohlers Report 2016, но за вычетом следующих секторов применения аддитивных технологий: Academic Institutions, Architectural и Others. Для расчета объема рынка в 2020 году применяется та же структура по отраслям, что и в 2014 году;

• станки с ЧПУ — для «Фабрик будущего» используются данные Евразийской экономической комиссии о доле станков с ЧПУ в общем объеме экспорта станков. Для ЕС (CECIMO) этот показатель равен 80%, США — 61%, Китая — 44%. По Корее, Тайваню и Японии из других источников используются данные о 80%, 65% и 90% соответственно. В качестве базы для расчета объема рынка станков с ЧПУ в мире используются данные по производству станков за 2014 год из World Machine-Tool Output & Consumption Survey 2015. Тогда получается, что в 2014 году объем мирового рынка станков с ЧПУ равен 54,5 млрд долл. (учтены все основные производители в мире — CECIMO, Китай, США, Япония, Корея, Тайвань). По CAGR роста объема мирового рынка станков с ЧПУ делается допущение, что он равен CAGR рынка всех станков (от 81,3 млрд в 2014 г. до 140,5 млрд в 2020 г., то есть 8,6%);

• Enterprise Application Software — Для «Фабрик будущего» используются данные Allied Market Research (график Global Enterprise Application Market by Verticals): по Manufacturing & Services объем рынка в 2020 году принимается за 22,5 млрд долл., а по Aerospace and defense — 16,8 млрд долл. Manufacturing & Services и Aerospace and defense таким образом составляют 18,5% от 213,43 млрд долл. (или 39,3 млрд долл.). По CAGR для определения объема рынка делается допущение, что он равен CAGR всего рынка Enterprise Application Software — 6,9% с 2014 по 2020 год.

Оценка на 2014–2015 годы осуществлялась методом комплексирования, то есть сложения имеющихся данных об объемах вышеуказанных рынков. По некоторым рынкам имеющиеся данные подлежали корректировке в сторону уменьшения, исходя из целесообразности учета при оценке лишь отдельных сегментов рынков, необходимых для направления «Цифровая фабрика». Это касается рынка PLM-систем, аддитивных технологий, аппаратного обеспечения, станков с ЧПУ.

Используя скорректированные и адаптированные данные об объемах рынков отдельных передовых производственных технологий, являющихся основой для направления «Цифровая фабрика», а также экстраполяцию данных о CAGR, рабочей группой «Технет» была произведена оценка направления на 2015 и 2035 годы на уровне 150,1 и 742,3 млрд долл. соответственно.

Направление «Умная фабрика»

Основой для оценки направления служат данные об объемах и среднегодовых темпах роста рынков передовых производственных технологий, использованных для оценки направления «Цифровая фабрика», а также рынков промышленных роботов и MESи ICS-систем.

Это касается рынка PLM-систем, аддитивных технологий, аппаратного обеспечения, станков с ЧПУ. Используя скорректированные и адаптированные данные об объемах рынков отдельных передовых производственных технологий, являющихся основой для направления «Умная фабрика», а также экстраполяцию данных о CAGR, рабочей группой «Технет» была произведена оценка направления в 2015 и 2035 годах на уровне 298,6 и 1350 млрд долл. соответственно.

Направление «Виртуальная фабрика»

Основой для оценки направления служат данные об объемах и среднегодовых темпах роста рынков передовых производственных технологий, использованных для оценки направления «Цифровая фабрика» или «Умная фабрика», а также рынка информационных систем управления предприятием (Enterprise Application Software).

Это касается рынка PLM-систем, аддитивных технологий, аппаратного обеспечения, станков с ЧПУ, информационных систем управления предприятием (Enterprise Application Software). Используя скорректированные и адаптированные данные об объемах рынков отдельных передовых производственных технологий, являющихся основой для направления «Виртуальная фабрика», а также экстраполяцию данных о CAGR, рабочей группой «Технет» была произведена оценка направления на 2015 и 2035 годы на уровне 175,7 и 835 млрд долл. соответственно («Виртуальная фабрика» на базе «Цифровой фабрики») и на уровне 324,2 и 1442,6 млрд долл. соответственно («Виртуальная фабрика» на базе «Умной фабрики»).

Спрос на технологии «Технет» будет формироваться прежде всего на перспективных рынках в растущих секторах экономики за счет формирования дополнительных ресурсов для их внедрения, а также необходимости в сохранении темпов наращивания производственных мощностей, в том числе и создании новых. По оценке Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (ЦМАКП), ряд секторов экономики будет демонстрировать существенный рост темпов выпуска продукции до 2035 года (см. рисунок 4).

Следует считать, что основные затраты в объеме фондов амортизации производственных фондов в части закупки технологий и модернизации оборудования начнутся в России в период 2018–2023 годов, включая пилотные проекты модернизации производств по направлениям транспортного машиностроения, нефтегазового оборудования, приборои станкостроения, химической и других видов перерабатывающей промышленности. По итогам отработки и тестирования пакетов технологий на испытательных полигонах, создание первых «Фабрик будущего» в России начнется в 2018 году.

Техническое перевооружение промышленных предприятий и реализация инициатив, направленных на формирование лидерских позиций российских технологических бизнесов на современных рынках проектирования, строительства, производства и эксплуатации систем с высокими требованиями включает в себя решение задач по проведению технологического аудита проектов модернизации и перспектив конкретных производственных и технологических систем для наращивания производства импортозамещающей продукции, экспорто-ориентированной конкурентной продукции, вопросов внедрения международных стандартов менеджмента качества, а также вопросов создания привлекательных экономических условий для новых производств по основным направлениям «Технет».

Таким образом, можно определить сектора наибольшей благоприятности с точки зрения условий внедрения ППТ, которые будут лидерами роста в долгосрочной перспективе, например, производство электрооборудования, химическое производство, производство машин и оборудования и так далее. В данных областях будут в первую очередь востребованы технологические решения «Технет» в области цифрового моделирования и проектирования, промышленной сенсорики, системах автоматизации производства за счет возможностей снижения затрат на технологические процессы и повышения общей производительности труда на производстве. Например, объем российского рынка радиоэлектроники составляет 2,9 трлн рублей, из них 31% — бытовая электроника. Все сегменты радиоэлектроники за прошедший год показали рост от 2% до 15%. В отрасль вкладываются беспрецедентные для российской экономики ресурсы. Размеры вложений превышают четверть триллиона рублей. Так, объем развития целевой федеральной программы «Развитие КБ и радиоэлектроники» на 2008–2015 годы составлял 172 млрд рублей, а в рамках госпрограммы «Развитие электронной и радиоэлектронной промышленности» в следующие пять лет планируется инвестировать почти 125 млрд рублей. В совокупности с прогнозируемым ростом к 2035 году, представленным выше, данный сектор экономики может стать крупным заказчиком на модернизацию и создание новых производственных мощностей.

Другим методом оценки перспективности внедрения ППТ в секторах экономики может служить динамика производительности труда, которая является одним из наиболее существенных факторов результативности от использования ППТ на предприятии. Потребность отдельных секторов в повышении производительности труда в целях усиления собственной конкурентоспособности может обусловить спрос на технологические решения «Технета». По оценке ЦМАКП, на 18.01.2016 ряд секторов отечественной промышленности показывает положительную самостоятельную динамику роста производительности труда за счет внедрения отдельных технологических элементов современного производственного процесса, несмотря на снижение объемов выпуска, однако ряд отраслей демонстрируют существенную потребность в разворачивании отрицательного тренда производительности труда (см. рисунок 5).

Таким образом, можно определить потребность во внедрении ППТ в секторах производства транспортных средств и оборудования (-20%), строительства (-2,8%), легкой промышленности. Внедрение ППТ в данных секторах позволяет существенно повысить конкурентоспособность отраслей за счет разворачивания эффективных систем производства на базе решений «Технета».

Спрос на компетенции участников «Технета» прежде всего будет формироваться в секторах ускоренного импортозамещения, где потребность в создании новых производственных мощностей позволит в краткосрочной и среднесрочной перспективе реализовывать пилотные проекты «Технета», а в долгосрочной — масштабировать накопленные знания и приложения в части создания современных производственных цепочек. Объем рынка импортозамещения, выраженного в объемах потенциально замещаемого импорта в ближне-долгосрочной перспективе составит около 80 млрд долл., 68,9% которого будет находиться в следующих отраслях (см. рисунок 6).

Наиболее перспективным рынком внедрения ППТ в части наращивания производственных мощностей является сектор производства автомобилей, прицепов и полуприцепов с объемом потенциального для замещения импорта, в среднесрочной перспективе равного 13,8 млрд долл. Общий спектр отраслей промышленности с большим потенциалом замещения импортной продукции показывает, что востребованность в имплементации ППТ существенно расширится в среднесрочной перспективе в целом ряде секторов производства.

Отдельно стоит отметить важность конкретных пакетных технологических решений «Технета» для ряда областей авиационного и машиностроения, отдельных направлений оборонно-промышленного комплекса за счет внедрения современных композитных материалов, которые усложняют процессы проектирования и моделирования благодаря появлению задач в пространствах все большой размерности. Современные системы проектирования и моделирования должны учитывать характеристики новых материалов, конструктивно-силовых схем конструкции, способы укладки и реализации требований к адаптивным конструкциям, технологическим процессам и другим. Однако внедрение таких систем зачастую может привести к существенным результатам, например, уменьшению расхода топлива до 55%, которое, в свою очередь, окажет положительное влияние на ряд других важных показателей, таких как себестоимость перевозок, уровень вредных выбросов в атмосферу и другие.

Таким образом, заказ на технологические решения «Технета» будет формироваться:

• в отраслях с большим потенциалом роста производственных мощностей (производство электрооборудования, химическое производство, производство резиновых и пластмассовых изделий, производство машин и оборудования и так далее);

• в отраслях с потребностью в повышении эффективности производственных процессов, производительности труда (производство транспортных средств и оборудования, легкая промышленность, строительство и так далее);

• в отраслях, обладающих большим потенциалом для импортозамещения (производство автомобилей, прицепов и полуприцепов, производство машин и оборудования для добычи п/и и строительства, производства прочего оборудования общего назначения и так далее);

• в отраслях, требующих комплексных решений в процессах проектирования и моделирования производственных цепочек для создания сложных элементов конструкции (авиастроение и ракетно-космический сектор, автомобилестроение и так далее).

Спрос на технологические решения «Технета» будет формироваться и на рынках НТИ. На данный момент невозможно представить точные данные по объемам сотрудничества (некоторые дорожные карты рынков НТИ одобрены, остальные находятся на стадии разработки), однако работа по налаживанию взаимодействия между РГ «Технет» и представителями других рынков НТИ уже начата. Обозначены области и предмет взаимодействия (см. таблицу 6).

Реализацию ДК «Технет» планируется осуществить в 3 этапа, каждый из которых будет характеризоваться индивидуальными задачами, решение которых будет означать переход на новый уровень развития ППТ в стране (см. таблицу 7).

Таким образом, первый этап реализации ДК «Технет» (2017—2019 гг.) будет концентрироваться на заложении фундаментальных основ для развития успешного высокотехнологичного рынка, прежде всего фокусируясь:

• на развитии институциональных условий, определяющих основные принципы и направления деятельности в части продвижения ППТ в стране;

• на создании первичной инфраструктуры для реализации мероприятий ДК «Технет»;

• на интеграции положений ДК «Технет» в документы государственного планирования, а также в контексты госпрограмм развития;

• на организации процесса подготовки будущих специалистов в области ППТ.

Второй этап реализации ДК «Технет» (2020–2025 гг.) определяет действия:

• по расширению научно-исследовательской повестки группы для приобретений компетенций будущих поколений с целью повышения конкурентоспособности направления в целом;

• по наращиванию оборотов в развитии инфраструктурной базы;

• по улучшению сопутствующих видов деятельности, включая сертификацию и стандартизацию;

• по выходу на глобальные рынки предоставления услуг на базе технологических решений «Технета».

Третий этап реализации ДК «Технет» (2026–2035 гг.) направлен на закрепление результатов предыдущих периодов и характеризуется, в основном, деятельностью по масштабированию и тиражированию решений «Технета» в стране и за рубежом в целях расширения рынка промышленных услуг и инжиниринга, образовательных услуг, а также услуг по сертификации и стандартизации решений в области ППТ на базе модели «Фабрик будущего».

ИНИЦИАТИВЫ «ФАБРИК БУДУЩЕГО» В МИРЕ

Определение

«Фабрика будущего» «Технет» — условное название подходов по организации современных производств и производству современных интеллектуальных продуктов, созданных или создаваемых на основе передовых производственных технологий на территории Российской Федерации.

«Фабрика будущего» «Технет» по замыслу является аналогом системы решений, заложенных в инициативах Industrie 4.0 (Германия), Future Factory (Великобритания), America Makes (США), а также комплексных решений Brilliance factory (компании General Electric), Digital Factory (Siemens) и других.

«Фабрика будущего» «Технет» включает 3 функциональных взаимосвязанных направления:

• цифровые фабрики (Digital Factory): создание цифровой копии продукта, технологии его производства на протяжении всего его изготовления со стадии проектирования материала до утилизации с целью оптимизации жизненного цикла;

• виртуальные фабрики (Virtual Factory): виртуальное отображение всех процессов, от технологических до экономических, происходящих в реальном производстве. В совокупности с цифровой фабрикой позволяет осуществлять моделирование всех этапов производственного цикла цифрового продукта, от заготовки до готовой детали (продукта), с виртуальной оптимизацией всех процессов, влияющих на себестоимость продукта.

• «умные» фабрики (Smart Factory): производство на уровне цеха (shop floor level), автоматизация оборудования, использование роботов, сбор и управление данными с целью развития гибкого (быстро переналаживаемого) производства и кастомизации продукции.

«Фабрики будущего» в Европейском союзе

В рамках инициативы Европейского союза Advancing Manufacturing — Advancing Europe под передовым производством понимается совокупность технологий, которые способствуют:

• повышению производительности и эффективности производства (скорость производства, операционная точность, потребление энергии и использование материалов);

• улучшению управления процессом переработки отходов и уменьшению загрязнения окружающей среды на предприятиях в традиционных и новых отраслях промышленности;

• интеграции цифровых технологий в производственный процесс (Smart Factories) и высокопроизводительному производству, сочетающему гибкость, точность и бездефектное изготовление изделий (высокоточные станки, сенсоры, 3D-принтеры).

В ЕС существует несколько десятков проектов, направленных на развитие и внедрение цифрового производства. Присутствуют как глобальные инициативы, объединяющие весь Евросоюз (Factories of the Future), так и локальные, которые предпринимают отдельные страны (например, Industrie 4.0 в Германии, Usine du Futur во Франции). В некоторых странах параллельно функционируют сразу несколько программ.

В 2008 году в рамках Европейского плана восстановления экономики было запущено государственно-частное партнерство (Public-Private Partnership, PPP) для создания «Фабрик будущего». Партнерство финансировалось в рамках 7-й Рамочной программы ЕС научных исследований и технологического развития (2007—2013 гг.) и включало в себя 150 передовых проектов с участием ведущих промышленных компаний и исследовательских институтов Европы. Предполагалось, что «Фабрики будущего», создаваемые на реальных производственных площадках таких компаний, как Airbus, Daimler, Festo, Gorenje, Siemens, Philips, станут полигоном для постепенного внедрения передовых производственных технологий.

Позже программа создания «Фабрик будущего», уже зарекомендовавшая себя как успешная, вошла в программу Horizon 2020 и с 2014 года функционирует в ее рамках. В период с 2014 до 2020 года на создание «Фабрик будущего» планируется выделить 1,15 млрд евро. На сегодняшний день программа объединяет уже 180 проектов.

Партнерство FoF охватывает все производственные сферы и подразумевает мероприятия по модернизации в следующих областях: логистика, виртуальные фабрики, обработка и перемещение материалов, программирование и планирование, клиенто-ориентированный дизайн, энергоэффективность, сокращение вредных выбросов, новые технологии обработки, новые материалы, усовершенствование существующего оборудования и производственных технологий.

Проект Industrie 4.0 был запущен под эгидой Федеральной государственной высокотехнологичной национальной инновационной стратегии (German Federal Government’s High-Tech National Innovation Strategy) и нацелен на развитие информационно-коммуникационных технологий. Бюджет проекта составляет 200 млн евро.

Проект является «наследником» программы The High-Tech Strategy, принятой в 2006 года, подтвержденной в 2009 году и расширенной в 2010 году до High-Tech Strategy 2020 Initiative. Финальный отчет по рабочей группе был выпущен в 2012 году.

Ключевыми технологиями для развития определены динамичные самоорганизующиеся системы, доступ к информации в режиме реального времени, оптимизация и управление большими данными (Big Data).

Инициатива «Индустрия 4.0» в Германии

Инициатива Industrie 4.0 была запущена под эгидой Федеральной государственной высокотехнологичной национальной инновационной стратегии (German Federal Government’s High-Tech National Innovation Strategy) и нацелена на развитие информационно-коммуникационных технологий. Бюджет проекта составляет 200 млн евро.

Проект является «наследником» программы The High-Tech Strategy, принятой в 2006 году, подтвержденной в 2009 году и расширенной в 2010 году до HighTech Strategy 2020 Initiative35. Финальный отчет по рабочей группе был выпущен в 2012 году.

Ключевыми технологиями для развития определены динамичные самоорганизующиеся системы, доступ к информации в режиме реального времени, оптимизация и управление большими данными (Big Data).

Цель проекта — увязать разрозненные на сегодняшний день цифровые технологии на производстве в единую информационную систему и воплотить на реальной производственной площадке Industriy 4.0 Platform, которая является объединением трех организаций: BITKOM (Federal Association for Information Technology, Telecommunications and New Media), VDMA (German Engineering Federation) и ZVEI (Electrical and Electronic Manufacturers’ Association).

В проекте задействованы ведущие научно-исследовательские и промышленные организации Германии: Национальная академия технических наук (Acatech), Общество имени Фраунгофера, Немецкий исследовательский центр по искусственному интеллекту (DFKI), компании Bosch, Festo, SAP, Trumph, Wittenstein AG37.

Программа также объединяет несколько технологических инициатив. Одной из них является объединение из 176 компаний, университетов и исследовательских центров, вовлеченных в 46 проектов по разработке интеллектуальных технических систем для воплощения в реальность программы Industry 4.0. Также при исследовательском центре по искусственному интеллекту создана пилотная «умная» фабрика Smart Factory KL в Кайзерслаутерне. Партнерами являются исследовательские и промышленные компании Cisco, Huawei, Siemens и так далее.

Координаторами проекта Industrie 4.0 выступают Федеральное министерство образования и научных исследований и Федеральное министерство экономики и технологии. Также в проекте принимает участие Министерство внутренних дел.

Великобритания

Инициатива «Future of Making Things» (FoMT) запущена в Великобритании в 2016 году и объединяет усилия, с одной стороны, уже развернутой инновационной инфраструктуры и организаций, поддерживающих коммерциализацию технологий, с другой стороны — специальных испытательных полигонов и центров превосходства, которые развернуты на базе университетов. Инициатива является программой национального уровня и заявлена как конкурентная немецкой «Industrie 4.0».

Примером данного типа активности по поддержке ППТ в Великобритании следует назвать развернутый недавно проект AMRC (Advanced Manufacturing Research Centre) Factory 2050, который начинался как центр превосходства по передовому производству (centre of excellence for advanced manufacturing) в бизнес-парке университета Шеффилда (the University of Sheffield). Целью работы полигона «Фабрика 2050» является отработка нового поколения технологий для авиационной промышленности, а также в сфере энергетики в аэрокосмической отрасли и других высокотехнологических профилей. Цель проекта — создание и тестирование цифровой площадки с гибкой, полностью переконфигурируемой сборочной цепочкой и производством компонентов. Из 43 млн фунтов стерлингов, вложенных на данный момент в проект, 10 млн — это средства европейского фонда European Regional Development Fund, 10 млн — средства национального фонда Research Partnership Investment Fund (под управлением национального офиса HEFCE), остальные средства — от якорного партнера корпорации Boeing. Проект «Фабрика 2050» увязана с региональной программой Advanced Manufacturing Innovation District. Проект реализуется в контексте более широкого партнерства с «Боингом» (www.amrc.co.uk/about/facilities/)и партнерства с государственным агентством по поддержке инноваций Innovate UK (www.amrc.co.uk/about/resources/).Технологические направления работы включают следующие: advanced robotics, гибкая автоматика (flexible automation), безлюдные производства (unmanned workspace), «виртуальная фабрика» (off-line programming in virtual environments linked to plug-and-play robotics), новые способы печати (3D printing from flexible automated systems), человеко-машинные интерфейсы, новые средства программирования и тестирования.

США

В США отсутствует выделенная программа по развитию «Фабрик будущего». Однако в американских инициативах по развитию передовых производственных технологий направления, реализуемые в рамках «Фабрик будущего» в Европе, нашли отражение. Главной инициативой в этой сфере является Advanced Manufacturing Partnership, реализация которой началась в 2011 году.

Главная идея инициативы заключается в том, чтобы преодолеть разрыв между стадией фундаментальных исследований (финансируются государством и осуществляются университетами и национальными лабораториями) и разработкой инновационных продуктов, основанных на прорывных научных открытиях (финансируется промышленными компаниями).

Главным средством преодоления этого разрыва призваны стать так называемые институты производственных инноваций (Institute of Manufacturing Innovation, I PI) — государственно-частные партнерства по критически важным направлениям технологического развития, создающиеся между компаниями, университетами, муниципальными колледжами (community college) и федеральными органами власти.

Их главная цель — собрать воедино фундаментальные и прикладные исследования; образование студентов и обучение рабочих; передовое оборудование для проектирования, проведения испытаний, создания прототипов, масштабирования и вывода на рынок новых продуктов; разработку и массовое внедрение инновационных производственных процессов.

В инициативе Advanced Manufacturing Partnership тематика цифрового производства фиг урирует в виде профильного инстит ута производственных инноваций (Digital Manufacturing and Design Institute, DMDII), созданного в феврале 2014 года на базе консорциума университетов и промышленных компаний UI — Labs в Чикаго и курируемого Министерством обороны США.

Цель института — разработка, демонстрация, коммерциализация и распространение наиболее передовых и прорывных цифровых технологий в производстве для снижения временных и финансовых затрат, оптимизации цепочек поставок и удешевления конечных продуктов.

Свою деятельность DMDII структурирует вокруг трех направлений.

• Передовое производственное предприятие (Advanced Manufacturing Enterprise, AME): интеграция информационных систем на протяжении всего жизненного цикла продукта, образование цифровых связей между фазами проектирования и изготовления, а также внедрение принципов «умного» производства как на самой фабрике, так и в логистической цепочке.

• «Умное» оборудование (Intelligent Machines, IM): внедрение «умных» сенсоров и инструментов управления (контроллеров) в производственное оборудование, а также «интеллекта станка» на уровне оборудования и производственной ячейки.

• Передовая аналитика (Advanced Analysis, AA): анализ данных, алгоритмы и вычислительные технологии, которые используются для обработки потока данных, образующихся в первых двух направлениях (AME и IM).

Сопоставление направления реализации ДК «Технет» с аналогичными инициативами в странах мира представлено в таблице 8.

ЗАДАЧИ И ЗНАЧИМЫЕ КОНТРОЛЬНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

Значимые контрольные результаты реализации мероприятий ДК «Технет» приведены ниже поэтапно. Планируется развернуть все пилотные проекты, а также мероприятия по институциональной, программно-целевой, нормативной и иным формам поддержки реализации ДК, преодолеть ограничения низкого спроса на ППТ-решения в России.

Первому этапу (2017–2019 гг.) соответствуют следующие мероприятия:

• разворачивание первичной инфраструктуры и запуск первых испытательных полигонов и реализация пилотных проектов, имеющих высокую степень готовности и перспективы по внедрению тестируемых решений в промышленность;

• совершенствование институциональных условий в области стандартизации и сертификации;

• оформление пилотных исследовательских проектных консорциумов;

• подготовка изменений в существующие программы подготовки кадров;

• внесение изменений в госпрограммы в части планов ОКР, а также развитие промышленного дизайна программ развития отраслевых партнеров.

Для второго и третьего этапа реализации план выглядит следующим образом. Второму этапу (2020–2025 гг.) соответствуют следующие мероприятия:

• разработка и тестирование новых технологических решений под запросы промышленности;

• выявление новых направлений НИОКР для обеспечения создания компетенций следующего поколения;

• развитие инфраструктуры испытательных полигонов, центров сертификации и образовательных центров (learning factories) по развитию компетенций мирового класса, базовых для цифровых, «умных» и виртуальных фабрик;

• выход на глобальные рынки;

• внедрение новой системы сертификации и стандартизации.

Третьему этапу (2026–2035 гг.) соответствуют следующие мероприятия:

• тиражирование и кастомизация технологических решений для классических высокотехнологических и для новых секторов;

• создание глобальной сети «Фабрик будущего»;

• масштабирование присутствия на глобальных рынках высокотехнологической продукции;

• гармонизация и развитие институциональной базы. Все значимые контрольные результаты по итогам реализации ДК «Технет» выглядят схематично следующим образом (таблица 9).

СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ЭФФЕКТЫ РЕАЛИЗАЦИИ ДК

В случае успеха в достижении заявленных контрольных результатов деятельности по развитию рынка «Технет» страна получит ряд существенных положительных эффектов в социально-экономической сфере, прежде всего в следующих областях:

• рынок труда и человеческий капитал:

• рост производительности труда на предприятиях, внедряющих ППТ;

• рост притока иностранных студентов в российские вузы, реализующие программы подготовки по передовым производственным технологиям, экспорт программ подготовки специалистов в ППТ (в том числе посредством конкурсов WorldSkills и других);

• увеличение трудовой мобильности персонала за счет изменения методик обучения, роста междисциплинарной составляющей обучающих процессов. Это позволит работникам повысить свою востребованность в промышленных секторах, производящих модернизацию производственных процессов;

• макроэкономические и рыночные эффекты:

• значительный рост экспорта российской высокотехнологической продукции, произведенной на основе разработок по направлениям ППТ (0,3–1,0 трлн руб. в 2035 г. в ценах 2014 г.);

• выход России на мировые высокотехнологичные рынки услуг, оказываемых на основе применения передовых производственных технологий, который позволит диверсифицировать денежные потоки лидирующих российских организаций в данной сфере, а также повысить конкурентоспособность производимой ими продукции;

• развитие несырьевого экспорта и повышение устойчивости бюджетных доходов, в том числе за счет роста отчислений от экспорта высокотехнологической продукции, платежей по НДФЛ от занятых в секторах, внедривших ППТ;

• снижение структурной зависимости от технологического импорта и повышение национальной безопасности и обороноспособности Российской Федерации за счет значимого замещения импортируемых технологических решений (в долевом отношении) по основным производственным комплексам в автомобильной, авиационной, судостроительной, станкостроительной и других секторах промышленности. Рост доли российского оборудования +10% в общем парке предприятий, использующих ППТ;

• обновление основных фондов ряда высокотехнологических секторов с учетом ведущих требований по цифровизации и интеллектуализации производств (по данным Росстата, на 2014 год совокупная стоимость основных фондов в обрабатывающей промышленности составляет 13,4 млн руб., а износ — 46,9%);

• рост экологичности (зеленые производства) и ресурсоэффективности производств.

Научные и технологические эффекты

• Снижение технологической зависимости по ключевым направлениям НИОКР в сфере ППТ (достижение паритета по 3–10 ключевым технологиям, включая ПО и средства производства).

• Освоение новых компетенций, рост уровня готовности к участию на рынках новых передовых производственных технологий в России в период 2025–2035 годов.

• Рост патентной активности, работ и прибыльности лицензируемых технологий и решений.

Рынок труда и человеческий капитал

1. «Рост производительности труда на предприятиях, внедряющих ППТ».

Производительность труда определяется количеством

продукции (объемом работ), произведенной работником в единицу времени (час, смену, квартал, год), или количеством времени, затраченным на производство единицы продукции (на выполнение определенной работы).

Производительность труда исчисляется через систему показателей выработки и трудоемкости:

• выработка рассчитывается как частное от деления объема выполненных работ (выпущенной продукции) на численность работников (затраты труда);

• трудоемкость — делением затрат труда (численности работников) на объем работ (продукции).

Показатели выработки и трудоемкости могут исчисляться в стоимостном выражении, в нормо-часах, в натуральном выражении и в условно-натуральном. Выработка характеризует объем работ (продукции) на единицу численности, а трудоемкость — затраты труда на единицу продукции (работы).

Факторы, влияющие на производительность труда, можно классифицировать по двум группам:

• экстенсивные факторы, т.е. использование рабочего времени;

• интенсивные факторы, т.е. снижение трудоемкости изготовления продукции за счет внедрения новой техники, механизации и автоматизации производственных процессов, совершенствования технологии и организации производства, осуществление организационно-технических мероприятий, направленных на снижение трудоемкости изготовления продукции.

Методы расчета производительности труда

Метод прямого счета предоставляет возможность рассчитать уменьшение численности персонала под влиянием конкретных организационных мероприятий и соответствующий рост производительности труда.

Определяется плановая численность персонала по отдельным категориям с учетом ее возможного сокращения в результате запланированных мероприятий.

На основании рассчитанной плановой численности персонала и планового выпуска продукции определяются уровень производительности труда и темпы ее роста по сравнению с базовым периодом.

Пофакторный метод предполагает выделение факторов, оказывающих влияние на уровень и рост производительности труда, и оценку их воздействия.

Первоначально определяется базовая численность персонала на планируемый период при условии сохранения базовой производительности труда.

Рассчитывается ожидаемое изменение численности персонала под влиянием каждого из выделенных факторов посредством сопоставления затрат труда на запланированный объем продукции при планируемых и базовых условиях.

Суммарное изменение базисной численности и прирост производительности труда в планируемом периоде.

Деятельность «Технета» направлена на внедрение новой техники и оказывает влияние (увеличивает или уменьшает) на скорость работы оборудования, на длительность его работы (коэффициент полезного времени работы оборудования) и на число станков, обслуживаемых одним рабочим. При определении роста производительности труда необходимо учитывать все факторы, которые оказывают влияние на повышение производительности труда.

С 2010 года индекс производительности труда показывает положительную динамику в обрабатывающей промышленности (в 2011 — 5,6%, в 2012 — 5,7%, в 2013 — 6,0%, в 2014 — 2,3%), которые рассчитывается как частное от деления индексов физического объема добавленной стоимости и изменения совокупных затрат труда по «хозяйственным» видам деятельности. Внедрение технологических решений «Технета» в секторах обрабатывающей промышленности позволит сохранить положительную динамику данного показателя в целом. На основе схожего кейса внедрения ППТ на производстве (GE brilliant factory) можно в среднем оценивать рост повышения производительности труда на 3—10% от непосредственного перевооружения производственной цепочки.

1. «Рост притока иностранных студентов в российские вузы, реализующие программы подготовки по передовым производственным технологиям, экспорт программ подготовки специалистов в ППТ (в том числе посредством конкурсов WorldSkills и других)».

По данным ЮНЕСКО, в настоящее время образовательные услуги иностранным гражданам предоставляют 129 государств мира. Россия занимает 8-е место по численности обучающихся иностранных граждан после США (586 тысяч человек), Великобритании (233), Германии (200), Франции (160), Австралии (157), Испании (124) и Канады (100 тысяч человек). В настоящее время в вузах Российской Федерации обучается около 90 тысяч иностранных граждан, в том числе около 70 тысяч на контрактной основе и свыше 30 тысяч за счет федерального бюджета. Наибольшее количество обучающихся составляют граждане стран Азии, Африки и Латинской Америки (55%) и государств — участников СНГ (33%), далее следуют представители стран Европы и других стран. Среди специальностей, по которым иностранные граждане получают образование в России, преобладают:

• медицина (19,2%);

• экономика, финансы и менеджмент (17,5%);

• гуманитарно-социальные (15,6%);

• инженерно-технические специальности (12,1%);

• право (8%);

• естественные и точные науки (6,8%);

• информатика и вычислительная техника (3,8%);

• культура и искусство (3%);

• сельское хозяйство (2,4%);

• педагогика (0,9%);

• другие специальности (3,2%).

Направления деятельности ДК «Технет» в области совершенствовании системы образования для обеспечения перспективных кадровых потребностей динамично развивающихся компаний, научных и творческих коллективов, участвующих в создании новых глобальных рынков, включают в себя развитие существующих и создание новых образовательных модулей под целевые требования и типовые траектории, необходимые для развития специалистов в области ППТ в стране, собирающие образовательные модули в программы.

2. «Рост притока иностранных студентов в российские вузы, реализующие программы подготовки по передовым производственным технологиям, экспорт программ подготовки специалистов в ППТ (в том числе посредством конкурсов WorldSkills и других)».

По данным ЮНЕСКО, в настоящее время образовательные услуги иностранным гражданам предоставляют 129 государств мира. Россия занимает 8-е место по численности обучающихся иностранных граждан после США (586 тысяч человек), Великобритании (233), Германии (200), Франции (160), Австралии (157), Испании (124) и Канады (100 тысяч человек). В настоящее время в вузах Российской Федерации обучается около 90 тысяч иностранных граждан, в том числе около 70 тысяч на контрактной основе и свыше 30 тысяч за счет федерального бюджета. Наибольшее количество обучающихся составляют граждане стран Азии, Африки и Латинской Америки (55%) и государств — участников СНГ (33%), далее следуют представители стран Европы и других стран. Среди специальностей, по которым иностранные граждане получают образование в России, преобладают:

• медицина (19,2%);

• экономика, финансы и менеджмент (17,5%);

• гуманитарно-социальные (15,6%);

• инженерно-технические специальности (12,1%);

• право (8%);

• естественные и точные науки (6,8%);

• информатика и вычислительная техника (3,8%);

• культура и искусство (3%);

• сельское хозяйство (2,4%);

• педагогика (0,9%);

• другие специальности (3,2%).

Направления деятельности ДК «Технет» в области совершенствовании системы образования для обеспечения перспективных кадровых потребностей динамично развивающихся компаний, научных и творческих коллективов, участвующих в создании новых глобальных рынков, включают в себя развитие существующих и создание новых образовательных модулей под целевые требования и типовые траектории, необходимые для развития специалистов в области ППТ в стране, собирающие образовательные модули в программы.

Также в деятельность «Технета» по развитию образовательной системы страны в области ППТ входит создание learning factories на площадке испытательных полигонов, которые будут отвечать за подготовку современных специалистов в области ППТ, а также за апробирование новых подходов к подготовке специалистов, опираясь на накопленный опыт компаний — партнеров «Технета», а также на накопленные компетенции в области разработки и внедрения ППТ на предприятиях страны.

В совокупности работы по подготовке и привлечению новых специалистов в области ППТ, а также разработке стандартов образования в данной сфере, которые будут направлены на подготовку специалистов, готовых работать с последними технологическими решениями в области ППТ, помогут повысить конкурентоспособность российского образования в сфере ППТ и привлечь новых студентов в отрасль: как отечественных, так и иностранных.

3. «Увеличение трудовой мобильности персонала за счет изменения методик обучения, роста междисциплинарной составляющей обучающих процессов. Это позволит работникам повысить свою востребованность в промышленных секторах, производящих модернизацию производственных процессов».

В докладе «The Future of Jobs — Employment, Skills and Workforce Strategy for the Fourth Industrial Revolution», World Economic Forum, сектора ППТ (аддитивное производство, робототехника, интернет вещей, Big Data, новые материалы) будут определять тренды, развивающиеся в сфере трудовой политики большинства европейских стран. Данный процесс будет обусловлен повышением трудовой мобильности (более 39% респондентов в докладе считают, что трудовая мобильность персонала будет определяющим фактором успешного развития ППТ на Западе) кадровых ресурсов стран за счет внедрения программ переподготовки, а также внедрению новых образовательных программ, направленных на подготовку специалистов в междисциплинарных областях знаний и компетенций. К наименее востребованным профессиям в соответствии с докладом относятся офисный и административный персонал (потери востребованности оцениваются на период 2015–2020 гг. и составляет — 4 759 тыс. чел.), к наиболее востребованным (компьютеры и математика — +405 тыс. чел.). Трудовая мобильность в данных секторах будет обеспечена процессом переподготовки специалистов, спрос на направление трудовой деятельности которых в ближайшие годы будет только снижаться.

Деятельность ДК «Технет» в области улучшения трудовой мобильности неразрывно связана с образовательной деятельностью и направлена на изменение как внешних факторов, влияющих на трудовую мобильность персонала промышленных предприятий (в основном инновационные факторы, которые отражают формирование инновационной программы как составной части стратегии модернизации промышленных предприятий), так и на внутренних факторов (технико-технологические и инновационно-коммуникационные, которые включают в себя освоение персоналом ППТ и представляют собой совокупность отношений субъектов инновации при реализации новшеств в производстве, соединение экономических интересов на всех этапах жизненного цикла инновации). Таким образом, данная деятельность направлена, в том числе, на повышение инновационного потенциала промышленных предприятий, который обеспечивает продуцирование, распространение и внедрение новых идей, знаний и технологий.

Макроэкономические и рыночные эффекты

4. «Значительный рост экспорта российской высокотехнологической продукции, произведенной на основе разработок по направлениям ППТ (0,3–1,0 трлн руб. в 2035 г. в ценах 2014 г.)».

Показатель экспорта российской высокотехнологичной продукции берется на основе данных таможенной службы по категории 84 ТН ВЭД и 61 ТН ВЭД на уровне до 4 знаков кода (реакторы ядерные, котлы, оборудование и механические устройства, их части и так далее) в качестве аккумулированной суммы отгруженной продукции на экспорт по данной категории. В 2014 году данный показатель составил 19 млрд долл. США, или 772 млрд рублей по среднегодовому курсу рубля к доллару за 2014 год.

Допущения при расчете показателя:

• вся высокотехнологичная продукция производится с использованием современной промышленной инфраструктуры, которая минимум в части операций использует ППТ, а значит, продукция, произведенная на таких цепочках, становится предметом учета показателя экспорта высокотехнологичной продукции (данные ТС категория 84 ТН ВЭД и 61 ТН ВЭД на уровне 4 знаков).

Для достижения данного показателя экспорт высокотехнологичной продукции (772 млрд руб. за 2014 год) должен повыситься на 38,505% к 2035 году для достижения показателя в 1 трлн рублей в 2035 году по среднегодовому курсу рубля к доллару США за 2014 год при условии, что категория 84 ТН ВЭД 6 ТН ВЭД на уровне до 4 знака кода останется без изменений.

Для определения доли компаний-участников или клиентов «Технета» в общем объеме экспорта высокотехнологичной продукции необходимо организовать и вести самостоятельный учет деятельности данных компаний в части экспорта своей высокотехнологичной продукции, чтобы далее делить совокупный экспорт высокотехнологичной продукции компаний «Технет» на общий экспорт высокотехнологичной продукции России за учетный период.

5. «Выход России на мировые высокотехнологичные рынки услуг, оказываемых на основе применения передовых производственных технологий, который позволит диверсифицировать денежные потоки лидирующих российских организаций в данной сфере, а также повысить конкурентоспособность производимой ими продукции. Рост инвестиционной привлекательности России, появление в мире брендов новых высокотехнологических отечественных компаний».

В результате успешной деятельности по внедрению технологических решений в секторах спроса, представленных в главе 3 данных материалов, будут сформированы компетенции компаний — участников «Технета», которые позволят им конкурировать на международном рынке продуктов (компонентов, технологий, материалов) и услуг для высокотехнологичных отраслей промышленности.

6. «Развитие несырьевого экспорта и повышение устойчивости бюджетных доходов, в том числе за счет роста отчислений от экспорта высокотехнологической продукции, платежей по НДФЛ от занятых в секторах, внедривших ППТ».

Объемы несырьевого экспорта в 2014 году выросли на 10,7%, а в первом полугодии 2015 года — на 11% по сравнению с аналогичным периодом в 2014 году. За 8 месяцев 2015 года объем несырьевого экспорта составил 125 млрд долл. США, сырьевого — 107,5 млрд долл. США. 47,8% несырьевого экспорта идет в страны ЕС, 8,6% в страны ЕАЭС — 8,6%, БРИКС — 7,6%. Главным покупателем российского несырьевого экспорта являются Нидерланды (13,4 млрд долл. США). Основными кластерами несырьевого экспорта являются ТЭК (34,5%), металлургический комплекс (12%), АПК (8%), транспортные услуги (6,2%). Более трети промышленных кластеров — это наукоемкая продукция.

Таким образом, экспортный баланс смещается в сторону несырьевого экспорта, значимой частью которого является наукоемкая продукция. Реализация направлений деятельности ДК «Технет» позволит еще больше сместить экспортный баланс страны в сторону экспорта наукоемкой продукции и сервисов, основанных на использовании решений в области ППТ. Данный эффект будет получен за счет внедрения технологический решений Технет на производстве клиентов и партнеров группы, которые позволят производить конкурентоспособную высокотехнологичную продукцию, востребованную на международном рынке, а также за счет предоставления сервисов по разворачиванию современных производственных цепочек представителями «Технета» за рубежом.

Данный эффект можно рассчитать, получив данные по заплаченным пошлинам, сборам и другим отчислениям (обязательная продажа части валюты при осуществлении экспортной деятельности) компаний-экспортеров несырьевой продукции по данным ТС (категория 84 ТН ВЭД) и Росстат.

Расчет по НДФЛ требует определения критериев фильтрации совокупных поступлений от НДФЛ на основе идентификатора профессиональной квалификации предприятий, которые являются агентами по перечислению налога в бюджет. В частности, необходимо уточнить сектора промышленности, которые активно внедряют ППТ на производстве.

7. «Снижение структурной зависимости от технологического импорта и повышение национальной безопасности и обороноспособности Российской Федерации за счет значимого замещения импортируемых технологических решений (в долевом отношении) по основным производственным комплексам в автомобильном, авиационном, судостроительном, станкостроительном и других секторах промышленности. Рост доли российского оборудования +10% в общем парке предприятий, использующих ППТ».

Проведение работ по импортозамещению оборудования и средств производства за счет разработка, внедрения и поддержки решений и комплексов собственной разработки. В случае реализации проектов испытательных полигонов (testbeds) по классам компетенций в соответствие с компонентами «Фабрики будущего» «Технет» позволяет утверждать возможность радикального повышения количества оригинальных разработок под задачу, которые по итогам тестирования и проверки возможностей масштабирования становятся российскими ноу-хау, лицензиями и патентами. Это в перспективе 10–15 лет создаст основу для постепенного снижения структурной зависимости от технологического импорта и повышения национальной безопасности и обороноспособности Российской Федерации по направлениям всех видов транспортного машиностроения, энергетического и сервисного оборудования, производств оборонно-промышленного комплекса.

Расчетный показатель +10% к текущему уровню основан на процедуре сопоставления доли средств из амортизации основных фондов, направляемых на закупку нового и/или модернизацию оборудования (технологических комплексов, программного обеспечения и сопутствующих услуг) на российских высокотехнологических предприятиях российскими ППТ разработками.

8. «Обновление основных фондов ряда высокотехнологических секторов с учетом ведущих требований по цифровизации и интеллектуализации производств».

К основным фондам относятся здания, сооружения, машины и оборудование (рабочие, силовые, информационные), передаточные устройства, транспортные средства (тепловозы, автомобили и тому подобное), скот, многолетние насаждения и другие. Это основная и важнейшая часть национального богатства государства.

В период с 2000 по 2014 годы стоимость основных фондов (в рублях) в России стабильно росла и в обрабатывающих производствах в 2014 году составила более 13,5 трлн руб. Степень износа основных фондов страны в 2014 году составила 49,4% (на 1,2% больше, чем в 2013 году), в обрабатывающем производстве данный показатель достиг отметки в 46,9% (на 0,1% больше, чем в 2013 году). Доля полностью изношенных основных фондов в обрабатывающих производствах составляет 14% в 2014 году (на 0,7% больше, чем в 2013 году), из них машины и оборудования — 18,9%.

Реализация положений ДК «Технет» подразумевает деятельность по модернизации и вводу новых основных фондов на предприятиях-клиентах и партнерах, в частности, машин и оборудования, в рамках развития и внедрения ППТ в стране. Данное оборудование будет отвечать ключевым требованиям в части цифровизации и автоматизации производственного процесса. Основные требования к данным процессам сейчас хорошо отражены в ключевых документах Industrie 4.0, которые определяются в качестве ожидаемых результатов от внедрения ППТ на производстве:

• возможность создания более сложных продуктов;

• сокращение времени на проведение R&D в организации;

• индивидуализация массового производства (возможность производить персонализированные продукты конвейерным способом);

• повышение гибкости производственного процесса;

• сокращение времени выхода продукта на рынок сбыта (начиная с процесса проектирования до процесса выпуска продукции):

• повышение качества производимой продукции;

• повышение ресурсоэффективности и экологичности производственного процесса.

Осуществление цифровизации производства само по себе не принесет всех заявленных результатов. Необходим комплексный подход к интеллектуализации всего производственного процесса (системы PLM, MES, TIA), который будет делиться на следующие этапы:

• продуктовый дизайн (решения в области проектирования и модулирования сложных объектов, включая использования композитных материалов);

• производственное планирование (решения в области организации и управлении предприятием, интегрирующие процессы продуктового инжиниринга, включая симуляцию процесса и инжиниринга, производственного управления и организации);

• производственный инжиниринг (решения в области планирования процессов автоматизированного производства, управление жизненным циклом всего завода);

• процесс компоновки и сборки (решения в области улучшения непосредственного производственного процесса, включая анализ и управление качеством, оптимизация последовательности действий системы и так далее);

• сервисная поддержка (решения в области управления активами предприятия, а также увязка систем логистики, сервисной поддержки продукции и инжиниринга в единый формат управления организацией).

Технологические пакетные решения «Фабрик будущего» «Технет» будут соответствовать данным требованиям и будут способствовать обновлению и созданию новых основных фондов на рынках спроса, которые отражены в п. 2.1.2 ДК «Технет» «Характеристика сферы реализации „дорожной карты“», а также и во всей обрабатывающей промышленности страны в целом.

9. «Рост экологичности (зеленые производства) и ресурсоэффективности производств».

По объему выбросов СО2 Россия занимала 12-е место в мире в 2012 году с показателем 12,65 (метрических тонн на душу населения), по выбросам метана — 35-е место с 545 818,58 (килотонн эквивалента СО2), по общим объемам выбросов парниковых газов — 41-е место с 2 803 398,49 (килотонн эквивалента СО2) по данным World Bank. В данном направлении предстоит еще много работы по «озеленению» промышленности в стране. Уже реализуются правительственные инициативы по стимулированию перехода российских предприятий к внедрению инновационных экологически чистых способов производства, за счет которых организации смогут снизить издержки и объемы вредных выбросов и отходов, повысить экологичность производства. Вносятся поправки в ФЗ «Об охране окружающей среды» и отдельные законодательные акты.

Одними из главных эффектов от внедрения ППТ на производстве является использование ресурсоэффективных технологий, которые также являются более экологичными решениями, чем применяемые в традиционной промышленности решения. К ресурсоэффективным и «зеленым» технологиями ППТ можно отнести:

• дисплеи, в том числе с органическими светодиодами;

• маломощную электронику;

• литий-ионные и тонкие покрытия (пленка) для батарей;

• фотоэлементы;

• новые материалы для «зеленых» производственных процессов;

• технологии топливных элементов.

Данные технологии входят в список технологических направлений, заявленных для реализации в ДК «Технет». Внедрение данных технологий на производствах компаний-партнеров или клиентов «Технет» положительным образом окажет влияние на динамику роста экологичности и ресурсоэффективности производств в стране.

Для оценки экологичности и эффективности производства необходимо разделить производственный процесс на фазы, каждая из которых анализируется на предмет соответствия стандартам экологичности производства, утвержденным в стране, а также на предмет количественной оценки уровня снижения отходов в части использованных материалов и времени, затраченного на производственный процесс, не нанося вреда другим производственным процессам.

По данным доклада Европейской Комиссии от 19.03.2014 «Advancing Manufacturing — Advancing Europe» — Report of the Task Force on Advanced Manufacturing for Clean Production, в среднем уровень экологичности производственных цепочек после внедрения ППТ повышается на 20% (в зависимости от сектора и внедренных технологий на производстве).

10. «Вовлечение широкого круга малых и средних предприятий в область новых производственных технологий и создание продукции нового качества, стимулирование рыночных механизмов развития экономики, в том числе за счет формирования сети центров прототипирования, центров тестирования и иной инфраструктуры, обеспечивающей ускоренное внедрение ППТ в российской промышленности».

Развитие комплекса компетенций и использования ППТ в производственных и технологических операциях, и развитие цепочек создания стоимости крупных компаний открывает путь многим малым и средним технологическим компаниями, малым инновационным компаниям активнее участвовать в решении задач модернизации производств, создании новых продуктов и услуг. Контекст развития сети «Фабрик будущего», испытательных полигонов, центров компетенций, центров сертификации и акселераторов и других — открывает возможности и преследует целью развития пояса партнерств, рост доли МСП в контрактации по новым задачам развития как самих производств, так и продуктов, услуг и решений на базе ППТ в широком спектре направлений. Открытые конкурсы и конкурентный отбор решений, представляемых МСП, призваны далее стимулировать рынки НТИ.

Научные и технологические эффекты

11. «Снижение технологической зависимости по ключевым направлениям НИОКР в сфере ППТ (достижение паритета по 3–10 ключевым технологиям, включая ПО и средства производства) — повышение актуальности исследовательской повестки научных организаций».

Поддержка за счет средств компаний и внебюджетных источников разработки отечественных решений по производственным комплексам, а также в ситуации активного заказа со стороны российского бизнеса на импортозамещающую продукцию, в том числе в части производства средств производства, программного обеспечения — в транспортном машиностроении, точном машиностроении, приборои станкостроении, энергосетевом и транспортно-логистическом комплексе, нефтегазосервисном оборудовании, авиапроме и ракетно-космическом комплексе, ОПК. Актуализация исследовательской повестки будет обеспечена за счет заказа на прикладные исследования в рамках развернутых испытательных полигонов по технологическим направлениям и отраслевым задачам повышения конкурентоспособности российских высокотехнологических производств.

12. «Освоение новых компетенций, рост уровня готовности к участию на рынках новых передовых производственных технологий в России на период 2025–2035 годов».

Получение опыта, закрепление и подтверждение навыков работы с ППТ технологиями и решениями при реализации проектов развития производственных и технологических комплексов на базе модельной архитектуры «Фабрика будущего» «Технет» является значимой задачей для российских предприятий и разработчиков, которая решается путем тестирования технологий на испытательных полигонах и внедрения их на пилотных площадках по всем направлениям работы «Технета»: цифрового моделирования и проектирования, новых материалов и аддитивных технологий, CNC (станки с числовым программным управлением) и технологий гибридизации, промышленной робототехники, сенсорики, Big Data, индустриального Интернета, других. Для периода 2025–2035 годов данный эффект является ключевым с точки зрения способности вести работы по всему спектру задач и вызовов развития промышленности Российской Федерации.

13. «Рост патентной активности, работ и прибыльности лицензируемых технологий и решений».

Обеспечение российскими разработками, ноу-хау и патентами процессов модернизации и развития производственного комплекса обеспечивается, с одной стороны, за счет активизации НИОКР и НИКОТР разработок на поздних стадиях ЖЦ продуктов и услуг, с другой стороны — за счет радикального сокращения сроков проведения операций и обеспечения готовности решений от идеи до работающего серийного продукта. Широкий спектр передовых и востребованных направлений «Технета» гарантирует возможность серьезного роста прибыльности работ МСП и крупных компаний за счет внедрения российских ноу-хау в отечественной промышленности, роста количества и абсолютных объемов экспорта решений, созданных на основе российской интеллектуальной собственности, а также получении отчислений от использования российских патентов и лицензионных соглашений, работы проектных консорциумов и инвестиционных товариществ, а также форм государственно-частных и иных партнерств.

ЦЕЛЕВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ РЕАЛИЗАЦИИ ДК «ТЕХНЕТ» И МЕТОДИКИ ИХ РАСЧЕТА

План мероприятий отвечает на вызов необходимости замещения выбывающих мощностей, созданных в России за предыдущий период, в контексте того, что к 2035 году цифровое и интеллектуальное производство станет в мире массовым, произойдут полное изменение архитектуры рынков, цепочек поставок и переход к «виртуальным» распределенным производствам. Таким образом, следует прогнозировать, что к 2035 году мировой рынок «Фабрик будущего» вырастет до 8 трлн долл., а доля России составит 3%.

На данный момент перечень показателей включает такие характеристики развития «Фабрик будущего» в Российской Федерации, которые позволяют давать однозначную оценку, с одной стороны, глобальной конкурентоспособности российских производств, с другой стороны, темп и масштабы модернизации производств в контексте российской экономики:

• доля России на рынках услуг «Фабрик будущего»;

• количество компаний поставщиков услуг по созданию «Фабрик будущего» в рейтинге топ-50 технологических газелей РФ;

• позиция России в Global Manufacturing Competitiveness Index (или сопоставимых)

• объем экспорта ППТ продукции и решений;

• число созданных «Фабрик будущего» «Технет»;

• число созданных испытательных полигонов (Testbeds) «Фабрик будущего»;

• количество экспериментально-цифровых центров сертификации в Российской Федерации;

• число специалистов, прошедших программы переподготовки по передовым производственным технологиям.

Методики расчета показателей

1. «Доля России на рынках услуг «Фабрик будущего»

На данный момент показатель составляет 0,28% по данным отчета «Global Engineering Services Market Research». Ожидается, что в ходе реализации мероприятий ДК «Технет» доля России к 2035 году увеличится до 1,5% за счет внедрения технологических решений «Технета» на рынки слуг конструирования и инжиниринга с последующим масштабированием результатов. По оценкам IBISWorld, рынок услуг конструирования и инжиниринга в мире составляет 773 млрд долл. США, при среднегодовом валовом росте рынка в 3% данный рынок вырастет до 1 479,74 млрд долл. США к 2035 году. Рынок услуг конструирования и инжиниринга в России на данный момент составляет 2,2 млрд долл. США, рост данного рынка в России прогнозируется на уровне 12% годовых вплоть до 2035 года (по оценке экспертов рабочей группы «Технета»). Таким образом, при росте отечественного рынка в 12% годовых его объем к 2035 году составит 21,22 млрд долл. США, или 1,5% от мирового рынка.

Учет данного показателя будет производиться на основе публично размещенных данных отчета IBISWorld, «Global Engineering Services Market Research». Показатель рассчитывается как доля услуг, продуктов и решений российских предприятий на мировом рынке конструирования и инжиниринга. Показатель в динамике с 2016 по 2035 годы представлен в таблице 10.

ТАБЛИЦА 10

2. «Количество компаний поставщиков услуг по созданию „Фабрик будущего“ в рейтинге топ-50 технологических газелей РФ»

Данный показатель будет мониториться по данным рейтинга технологических газелей РФ, который обновляется ежегодно. К 2035 году планируется, что 20 компаний-поставщиков услуг по созданию «Фабрик будущего» появятся в рейтинге за счет выполнения положений ДК «Технет» в части развития технологического предпринимательства (например, создание акселераторов, испытательных полигонов, поддержка развития трудовых кадров в области ППТ в стране). Выбор пал на данный рейтинг по нескольким причинам:

• рейтинг охватывает российские технологические компании, которые растут опережающими темпами выше средних показателей по рынку, позволяя мониторить деятельность участников «Технета» по развитию высокотехнологичных секторов отечественной экономики, а также динамику становления отечественных чемпионов в данных областях экономической деятельности;

• Международные рейтинги не учитывают региональную специфику деятельности участников «Технета», а также не подходят по требованиям в оценке (рейтинг Юникорнов Fortune учитывает компании с капитализацией свыше 1 млрд долл. США).

Показатели в динамике с 2016 по 2035 годы представлены в таблице 11.

ТАБЛИЦА 11

3. «Позиция России в Global Manufacturing Competitiveness Index (или сопоставимых)»

Ежегодно компания Deloitte публикует мировой рейтинг стран по конкурентоспособности промышленности, который учитывает ряд факторов, влияющих на эффективность секторов промышленности стран мира, включающий фактор внедрения ППТ. (См. таблицу 12).

ТАБЛИЦА 12

4. «Объем экспорта ППТ продукции и решений»

На данный момент подсчет показателя невозможен по причине отсутствия классификатора ППТ продукции и решений в рамках учета экспорта по данным Таможенной службы РФ. К 2035 году планируется, что показатель будет составлять около 800 млрд руб. Данный уровень был выбран на следующих допущениях:

• на основе данных General Electric по кейсам внедрения технологий Brilliant Factory (на данный момент работают 2 фабрики, на стадии реализации находятся еще 3 фабрики данного формата) средний уровень ежегодной отгрузки продукции одной фабрики находится на уровне 500 млн долл. США, 70% которого идет на экспорт;

• Технологические компоненты «Фабрики будущего» «Технет» используют схожие решения в области модернизации и создании новых производственных мощностей. Данные технологические пакеты потребуют существенных капитальных вложений со стороны клиентов «Технета», что обуславливает фильтрацию рынка спроса на услуги «Технета» в сторону крупных производств до тех пор, пока технологии не пройдут фазу адаптации и удешевления в части внедрения.

Исходя из показателя 5 ДК «Технет», к 2035 году ожидается создание 40 «Фабрик будущего», которые будут схожи по характеристикам объема выпуска с GE Brilliant Factory ввиду условий повышенных капитальных затрат на модернизацию или создание новой. Таким образом, расчет данного показателя исходит из допущения, что 40 «Фабрик будущего» будут выпускать до 500 млн долл. США продукции в год с 70% отгрузкой товаров на экспорт при среднем курсе рубля к доллару в 61. Расчет примет вид:

экспорт ППТ продукции и решений «Фабрики будущего» = 40 фабрик×500×0,7×61= ~800 млрд руб.

Расчет данного показателя можно модифицировать для определения доли продукции «Фабрик будущего» в общем объеме экспорта высокотехнологичной продукции России, который может производиться двухступенчатым способом:

• показатель рассчитывается на основе данных кодов ТН ВЭД направления 84 компаний — партнеров

«Технета» (данных по «Фабрикам будущего»), которые учитывают объем экспорта продукции российскими организациями (учет производится на основе идентичных показателей учета Таможенной службы для целей ускорения объема вычислений);

• расчет производится за счет деления аккумулированной суммы экспорта компаниями — партнерами «Технета» (на основе данных компаний — партнеров «Технета») по кодам группы 84 на общую сумму экспорта кодов группы 84 ТН ВЭД (учет Таможенной службы).

Показатель в динамике с 2016 по 2035 год представлен в таблице 13.

5. «Число созданных «Фабрик будущего» «Технета» Данный показатель показывает число «Фабрик будущего», созданных участниками группы «Технет», которые включают в себя компоненты и блоки технологических решений «цифровой», «умной» и «виртуальной» фабрик «Технета». К 2035 году планируется построить или модернизировать до 40 заводов. Данный уровень был выбран экспертно на основе оценки участников группы «Технет».

Учет данного показателя будет вестись накопительным итогом на основе собственного обособленного учета проектного офиса «Технета» на проектной основе. Показатели в динамике с 2016 по 2035 годы представлены в таблице 14.

ТАБЛИЦА 14

6. «Число созданных испытательных полигонов (Testbeds) «Фабрик будущего»

Данный показатель показывает число испытательных полигонов «Фабрик будущего», созданных участниками группы «Технет». К 2035 году планируется построить до 25 испытательных полигонов. Данный уровень был выбран экспертно на основе оценки участников группы «Технет».

Учет данного показателя будет вестись накопительным итогом на основе собственного обособленного учета проектного офиса «Технета» на проектной основе. Количество планируемых к созданию полигонов основано на допущении, что необходим минимум один полигон для апробации и тестирования приложений в рамках одного технологического направления «Технет», например, аддитивных технологий. В 2017 году планируется организовать 3 полигона на базе НПО «Сатурн», СПбПУ, а также желание создать совместный полигон уже выразило ПАО «Ростелеком». Показатели в динамике с 2016 по 2035 годы представлены в таблице 15.

ТАБЛИЦА 15

7. «Количество экспериментально-цифровых центров сертификации в Российской Федерации»

Данный показатель показывает число экспериментально-цифровых центров сертификации в Российской Федерации, созданных участниками группы «Технет». К 2035 году планируется создать до 15 экспериментально-цифровых центров сертификации в стране. Данный уровень был выбран экспертно на основе оценки участников группы «Технет».

Учет данного показателя будет вестись накопительным итогом на основе собственного обособленного учета проектного офиса «Технет» на проектной основе. Количество планируемых к созданию центров сертификации основано на допущении, что необходим минимум один центр для реализации процесса ускоренной сертификации в рамках одного технологического направления «Технет». К 2018 году планируется организовать 1 экспериментально-цифровой центр сертификации продукции нового качества, участие в создании которого примут Сколтех и МГУ имени М. В. Ломоносова. Успешный опыт реализации данного проекта планируется масштабировать и на другие технологические направления ДК «Технет». Показатели в динамике с 2016 по 2035 годы представлены в таблице 16.

ТАБЛИЦА 16

8. «Число специалистов, прошедших программы переподготовки по передовым производственным технологиям»

Показатель согласуется с ежегодным мониторингом, осуществляемым Рособрнадзором России и публикуемым на портале Главного информационно-вычислительного центра Минобрнауки России (http://indicators.miccedu.ru/monitoring/). Показатель суммируется из числа выпускников данного года по направлениям подготовки (в части использования ППТ). На данный момент учет специалистов, подготовленных по направлению передовых производственных технологий, никто в стране не ведет. Однако, по данным Росстата, в 2014 году по направлениям, связанным с ППТ (которые потенциально могут пройти переобучение уже в следующем году), было выпущено:

• физико-математические науки — 15 400 человек;

• естественные науки — 17 600 человек;

• энергетика, энергетическое машиностроение и электроника — 29 300 человек;

• металлургия, машиностроение и материалообработка — 23 300 человек;

• авиационная и ракетно-космическая техника — 5 400 человек;

• приборостроение и оптотехника — 7 700 человек;

• электронная техника, радиотехника и связь — 15 200 человек;

• автоматика и управление — 16 500 человек;

• информатика и вычислительная техника — 27 000 человек;

• морская техника — 4 200 человек;

• геология, разведка и разработка полезных ископаемых — 17 500 человек;

• транспортные средства — 33 800 человек;

• архитектура и строительство — 43 000 человек;

• химические технологии и биотехнологии — 10 200 человек;

• воспроизводство и переработка лесных ресурсов — 5 500 человек;

• информационная безопасность — 3 500 человек;

• оружие и системы вооружения — 400 человек;

• геодезия и землеустройство — 6 400 человек.

В этом году по специальности «Передовые производственные технологии» в ИППТ собираются набрать от 30 до 50 студентов. Также набор на данную специальность собираются осуществить СПбПУ и другие вузы страны.

Таким образом, данный показатель прогнозно имеет следующий объем (см. таблицу 17).

ТАБЛИЦА 17

Выбор приведенных выше целевых показателей реализации ДК «Технет» позволит вести наиболее эффективный учет деятельности группы «Технет» по выполнению заявленных положений дорожной карты. Учет показателей будет осуществляться тремя способами:

• собственный обособленный учет проектного офиса «Технета» для учета уникальных для деятельности «Технета»» показателей;

• учет показателя по внешним публичным базам данных (отечественные рейтинги, аналитические отчеты);

• комбинированный учет на основе внешних публичных данных, данных собственного обособленного учета с применением вычислений для уточнения показателя в рамках деятельности «Технета».

Данная комбинация учета целевых показателей результативности позволит вести объективный учет эффективности реализации положений ДК «Технет» участниками и партнерами группы. Список показателей реализации ДК «Технет» представлен в таблице 18.

ТАБЛИЦА 18. ПОКАЗАТЕЛИ РЕАЛИЗАЦИИ ДК «ТЕХНЕТ»

9. Сведения о документах стратегического планирования, относящихся к категории разрабатываемых на федеральном уровне, по отраслевому и территориальному принципу, а также в рамках прогнозирования, положения которых учтены при разработке плана мероприятий (дорожной карты)

Дорожная карта была подготовлена рабочей группой по разработке и реализации ДК НТИ «Технет» при участии ОАО «РВК», Агентства стратегических инициатив по продвижению новых проектов, Министерства промышленности и торговли Российской Федерации. Данная дорожная карта разработана на основании следующих документов:

• Концепция долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации до 2020 года (утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 17.11.2008 №1662-р);

• Указ Президента Российской Федерации от 07.05.2012 №596 «О долгосрочной государственной экономической политике»;

• Федеральная целевая программа «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014–2020 годы» (утверждена Постановлением Правительства Российской Федерации от 21.05.2013 №426);

• Прогноз научно-технологического развития на долгосрочную перспективу до 2030 года (утвержден Президентом Российской Федерации В. В. Путиным 1 сентября 2013 года);

• Постановление Правительства Российской Федерации от 15 апреля 2014 года №328 «Об утверждении государственной программы Российской Федерации „Развитие промышленности и повышение ее конкурентоспособности“».

• Федеральный закон от 28 июня 2014 года №172-ФЗ «О стратегическом планировании в Российской Федерации»;

• Решения Президиума Совета при Президенте Российской Федерации по модернизации экономики и инновационному развитию России (протокол от 16 сентября 2014 года №5);

• Принципы участия субъектов малого и среднего предпринимательства в закупках товаров, работ, услуг отдельными видами юридических лиц, в т.ч. закупок госкорпораций и компаний и госучастием (утв. Постановлением Правительства РФ от 11 декабря 2014 года №1352);

• Основные направления деятельности правительства РФ (например, Основные направления деятельности Правительства Российской Федерации на период до 2018 года (утверждены Правительством Российской Федерации 14.02.2015);

• Отраслевые планы мероприятий по импортозамещению (приказы Минпромторга России от 31.03.2015 №645–663);

• Стратегия национальной безопасности Российской Федерации (Указ Президента Российской Федерации от 31 декабря 2015 года N 683);

• Протокол заседания Межведомственной рабочей группы по разработке и реализации Национальной технологической инициативы при президиуме Совета при Президенте Российской Федерации по модернизации экономики и инновационному развитию России №1 от 20 января 2016 года;

• Постановление Правительства Российской Федерации от 18 апреля 2016 года №317 «О реализации Национальной технологической инициативы»;

• Стратегия научно-технологического развития Российской Федерации до 2035 года (проект);

• Программы инновационного развития государственных корпораций и акционерных обществ с государственным участием (ОДК, ОАК, ОСК, ФСК, ОАО КАМАЗ, РКК Энергия, Автоваз, Оборонпром, и другие), программы НИОКР институтов РАН/ФАНО;

• ОТРАСЛЕВЫЕ СТРАТЕГИИ И ПРОГРАММЫ (Стратегия развития автомобильной промышленности на период до 2020 года; Стратегия развития судостроительной промышленности на период до 2020 года и на дальнейшую перспективу; Стратегия развития металлургической промышленности на период до 2020 года; Стратегия развития энергомашиностроения на 2010–2020 годы и на перспективу до 2030 года; Стратегия развития химической и нефтехимической промышленности на период до 2015 года; Стратегия развития электронной промышленности на период до 2025 года, Энергетическая стратегия Российской Федерации на период до 2030 года, Транспортная стратегия Российской Федерации на период до 2030 года и другие).

Указ Президента Российской Федерации от 07.05.2012 №596 «О долгосрочной государственной экономической политике». При разработке дорожной карты учтены следующие задачи и указания. Содействие Правительству и ответственным органам исполнительной власти в достижении технологического лидерства российской экономики, повышении темпов и обеспечении устойчивости экономического роста, увеличения реальных доходов граждан Российской Федерации за счет:

• увеличения доли продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей экономики в валовом внутреннем продукте;

• увеличения производительности труда, в том числе путем создания и модернизации высокопроизводительных рабочих мест;

• обеспечения организации публичного технологического и ценового аудита всех крупных инвестиционных проектов с государственным участием;

• разработки и обновления государственных программ Российской Федерации, в том числе в части мероприятий по развитию национальной инновационной системы.

Прогноз научно-технологического развития на долгосрочную перспективу до 2030 года (новые материалы и нанотехнологии, информационно-телекоммуникационные технологии) использовался в опоре на следующие основные тезисы. Изменение сложившегося облика экономики и общества во многом связывают с широким распространением новых материалов и нанотехнологий в производственных процессах и секторе услуг. Как и в сфере ИКТ, инновационные рынки нанотехнологических продуктов и новых материалов становятся неотъемлемой частью более крупных отраслевых рынков, в ряде которых значимая доля продукции базируется на нанотехнологиях и новых материалах.

Новые принципы организации вычислений связаны с появлением следующих поколений классических архитектур на чипах для массовых изделий; гибридных устройств, соединяющих классические и инновационные решения; поиском новых рыночных ниш, где можно ожидать появления разрушающих технологий. Прорывы возможны в области решения задач криптографии, моделирования, интеллектуальных и коммуникационных систем нового поколения, выявления механизмов целенаправленного взаимодействия людей в сообществах посредством виртуального общения; разработки новых поколений интерфейсов «человек — машина», гибридных моделей когнитивных механизмов; «Интернета вещей».

Решения Президиума Совета при Президенте Российской Федерации по модернизации экономики и инновационному развитию России (протокол от 16 сентября 2014 года №5). План мероприятий «Технет» решает по ряду направлений задачи национальной технологической инициативы «Новые производственные технологии», в том числе в области разработки средств автоматизации и роботизации, отечественного программного обеспечения в сфере сопровождения жизненного цикла создания промышленных продуктов, аддитивных технологий, иных направлений по развитию новых промышленных технологий и обеспечения их материалами, а также совершенствования регуляторной среды для указанных видов деятельности. Также «дорожная карта» подразумевает формирование и реализацию новой модели внедрения перспективных производственных технологий. Как показывает мировая практика, наиболее эффективны здесь консорциумы организаций из разных секторов. Они, как правило, создаются под конкретные проекты. В их составе могут быть представлены как производители, так и потребители технологических решений, в том числе крупные компании с госучастием, инжиниринговые компании, малые и средние предприятия, ведущие вузы и научные организации».

Стратегия национальной безопасности Российской Федерации (Указ Президента Российской Федерации от 31 декабря 2015 года N 683), как и проект Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации до 2035 года в ДК «Технет», получили отражение через меры и направления работы с угрозами национальной безопасности в области экономики, вызовами научно-технологического и инновационного развития, среди которых низкая конкурентоспособность, сохранение экспортно-сырьевой модели развития и высокая зависимость от внешнеэкономической конъюнктуры, отставание в разработке и внедрении перспективных технологий, прогрессирующая трудонедостаточность, неравномерное развитие регионов и другое. Работа с ними планируется путем развития промышленно-технологической базы и национальной инновационной системы, модернизации и развития приоритетных секторов национальной экономики, повышения инвестиционной привлекательности Российской Федерации, улучшения делового климата и создания благоприятной деловой среды, а также за счет формирования новой географии экономического роста, новых отраслей экономики, центров промышленности, науки и образования, активизации фундаментальных и прикладных научных исследований, повышения качества общего, профессионального и высшего образования, совершенствования национальных инвестиционных и финансовых институтов, стимулирования миграции производства из других стран в Россию.

Постановление Правительства Российской Федерации от 15 апреля 2014 года №328 «Об утверждении государственной программы Российской Федерации «Развитие промышленности и повышение ее конкурентоспособности» позволило уточнить основные цели плана мероприятий «Технета» по работе с рядом секторов промышленности по вопросам: обновления технологической базы соответствующих отраслей промышленности; стимулирования научных исследований и разработок, направленных на создание новых технологий и материалов; обеспечения для российских компаний равных условий конкуренции на российском и мировом рынках; стимулирования экспорта продукции с высокой добавленной стоимостью с учетом ограничений, предусмотренных правилами Всемирной торговой организации; координации программ технологического развития отраслей промышленности с тенденциями спроса на технологическую продукцию в потребляющих отраслях энергетического и сырьевого сектора экономики.

СФОРМИРОВАННЫЙ В РОССИИ НАУЧНОТЕХНИЧЕСКИЙ ЗАДЕЛ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ ДК

Научно-технологический задел — совокупность имеющихся в наличии новых результатов интеллектуальной деятельности в сфере науки и техники, критических и прорывных технологий, освоение и реализация которых в промышленном производстве (в том числе в результате коммерческой реализации на рынках научно-технологической продукции) ведет к повышению эффективности отраслей промышленности и освоению в производстве новых технических систем (изделий).

Компании и организации Российской Федерации имеют значимый научно-технический задел для реализации плана мероприятий ДК «Технет», который для ряда направлений может быть описан следующим образом.

Цифровое проектирование и моделирование

На данный момент рынок PLM является перспективным рынком для входа новых игроков по следующим причинам: небольшое количество компаний-провайдеров технологий и решений занимают большую часть рынка, а также диктуют тренды в данном сегменте, ограничения по входу на рынок стали меньше и благоприятны для небольших компаний, которые способны разработать и внедрить новые продукты и услуги на рын ке быстрее, чем крупные организации. Ведущими компаниями в мире в области цифрового проектирования и моделирования являются: Autodesk, Dassault Systemes, IBM, Oracle, IBM, PTC, SAP, Siemens PLM Software.

Российские предприятия и организации имеют задел по всему спектру технологий и технологических решений в цифровом моделировании и проектировании:

• проведение серии первичных расчетов с целью определения общих принципов проектирования и создания оптимальной конструкции на основе современной концепции (Simulation & Optimization) — Driven Design&Additive Manufacturing;

• конструкторские работы (CAD); компьютерный/ суперкомпьютерный инжиниринг (CAE, HPC), все виды оптимизаций (CAO; многокритериальная, многопараметрическая, многодисциплинарная, топологическая, топографическая, оптимизация размеров и формы, робастная);

• цифровой макет (Digital Mock-Up, DMU) — цифровая 3D-модель изделия и всех его компонентов, позволяющая исключить из процесса разработки создание дорогостоящих натурных прототипов, позволяющая «измерять» и моделировать любые характеристики объекта в любых условиях эксплуатации;

• выбор технологии производства и подготовка к изготовлению опытного образца / мелкой серии (Computer-Aided Manufacturing, CAM; Computer-Aided Additive Manufacturing, CAAM).

В настоящее время разработка систем CAD/CAE сконцентрирована в небольшом количестве крупных компаний, которые за последние 10–15 лет постепенно образовались путем поглощения конкурентов. PTC — каждая в настоящее время, путем разработки новых продуктов и поглощения других компаний, имеет полную линейку продуктов для CAD, CAE & PDM, поддерживающих PLM-концепцию.

Российские компании обладают высоким уровнем компетенции благодаря долгому опыту работы, в том числе в качестве поставщиков программных компонент для мировых лидеров. Россия — одна из немногих стран с конкурентоспособными производителями CAD. К наиболее успешным российским компаниям сектора можно отнести следующие (см. таблицу 19).

ТАБЛИЦА 19. РОССИЙСКИЕ КОМПАНИИ В ОБЛАСТИ ЦИФРОВОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЯ

Конкурентоспособны российские компании для предприятий-заказчиков оборонно-промышленного и ядерного комплекса, строительного комплекса, для заказов дочерних компаний российских госкорпораций (по направлению конструирования и инжиниринга), для предприятий среднего и малого бизнеса. Большое число российских компаний производит специализированные программные продукты для проектирования и расчета в узких областях, например, трубопроводов, проектирования мебели и т. п. Однако ведущие западные компании, прежде всего Siemens PLM, Autodesk и Dassault Solidworks, занимают прочные позиции на российском рынке — прежде всего среди госкорпораций (ОАК, КАМАЗ, Ростех, Уралвагонзавод и другие).

Примерами лучших практик по данному направлению в России следует назвать:

• проект «Кортеж» (конструкция и прототип серии автомобилей специального назначения);

• проект разработки РГЯ (российского геометрического ядра);

• запуск интернет-магазина модулей для САПР для российских и международных заказчиков.

Новые материалы

Рынок новых материалов представляет собой достаточно зрелый рынок поставщиков жидких фотополимеров, порошковых материалов, волоконных материалов, гранул, листовых материалов, композитных материалов, наноматериалов и так далее, которые используются, в том числе, рынком аддитивных технологий с общим объемом на 2015 год в 63,7 млрд долларов США. Наиболее востребованным на данный момент рынком является рынок фотополимеров (45,5%), затем идут порошковые материалы (24,9%), рынок волоконных материалов (15,1%), металлические сплавы (11,5%) и другие (3,1%). Лидерами продаж новых материалов в мире являются: 3D Systems, Stratasys, DSM Somos, Envisiontec, CMET.

С учетом наличия в России материаловедческих центров, выполняющих исследования разработки в области порошковых материалов, нанотехнологий обработки и модификации поверхности материалов, синтеза композиционных материалов, а также наличия сырьевой базы, необходимо создание интегрированной научно-производственной структуры, ориентированной на исследования в области материалов для батарей, разработки и выпуска экспериментальных и серийных партий литий-ионных батарей. Список центров, занимающимися исследованиями в областях порошковых материалов, нанотехнологий, синтеза композиционных материалов, представлен в таблице 20.

ТАБЛИЦА 20. ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЕ ЦЕНТРЫ РОССИИ В СФЕРЕ НОВЫХ МАТЕРИАЛОВ

Синергетический эффект применения решений в областях новых материалов может быть достигнут за счет интеграции с аддитивными технологиями производства. Развитие данного направления имеет стратегическое значение как для России, так и для всего мира с учетом определяющего значения материалов для создания энергоносителей (химических накопителей и источников тока) и их определяющего (долгосрочного) влияния на развитие транспортной отрасли, возобновляемой энергетики. Наличие внутреннего рынка потребления, а также наличия кадровых и сырьевых ресурсов, научно-технологического задела в направлениях приоритетного развития является первостепенной задачей концентрации внимания для развития данных технологических направлений.

Наиболее успешными компаниями, занимающимися производством аккумуляторов и батарей (в том числе литий-ионных батарей), являются следующие заводы: «Курский аккумулятор», «ИСТОК», «Пилот», «Электроситочник», «Selenius», «Atom», «Tuymen Battery», «Лидер», «Подольские аккумуляторы». В 2011 году в совокупности данные предприятия произвели около 6,5 миллионов единиц продукции. На данный момент импорт батареи составляет ¾ отечественного рынка, позволяя рассчитывать, что за счет сформированных производственных мощностей программы импортозамещения при должной поддержке это сможет коренным образом изменить данный расклад сил.

В России осуществляют свою деятельность по поддержке МСП в областях материаловедения различные институты развития, включая Фонд «Сколково» и Фонд инфраструктурных и образовательных программ, активно инвестируют в развитие предприятий, осуществляющих свою деятельность в сфере нанотехнологий и новых материалов, ОАО «Роснано» и УК «Роснано». Данные организации обладают компетенциями в развитии высокотехнологичных рынков будущего, которые четко расписаны и закреплены в Уставе данных институтов. Пул компаний, получивших материальную и нематериальную поддержку группы компаний «Роснано» для своего развития, насчитывает более 80 единиц, из которых более 50 обладают либо действующим заводом по производству материалов, либо R&D центрами по разработке новых материалов. К наиболее успешных из них можно отнести следующие компании (см. таблицу 21).

ТАБЛИЦА 21. ВЕДУЩИЕ КОМПАНИИ В ОБЛАСТИ МАТЕРИАЛОВЕДЕНИЯ

Формирование заделов в области новых материалов в стране зависит от осуществления деятельности по материальной и нематериальной поддержке развития МСП, которые способны эффективно решать задачи по разработке и внедрению новых продуктов и сервисов на рынки сбыта за счет своей гибкой структуры и повышенной мобильности в части адаптации к изменениям рыночной конъюнктуры.

Ключевыми технологиями, которые целесообразно развивать, исходя из существующих в стране возможностей и заделов, перспектив получения высоких технико-экономических результатов, исходя из анализа деятельности компаний и исследовательских центров, представленных выше, являются:

• разработка методов и эффективных технологических процессов органического синтеза новых высокоэнергетических материалов;

• разработка новых высокоэнергетических систем для нового поколения ракетно-космической техники;

• разработка экологических («зеленых») высокоэнергетических материалов.

• нанотехнологии для высокоэнергетических материалов (например, применение и технологии введения нанометаллов);

• суперкомпьютерные технологии моделирования процессов в высокоэнергетических системах для снижения количества чрезвычайно дорогостоящих огневых испытаний;

• использование высокоэнергетических материалов в технологиях производства металлов и сплавов со специальными свойствами, используемых при производстве вооружения и военной техники;

• технологии использования высокоэнергетических материалов для превращения химической энергии в электромагнитную;

• технологии утилизации высокоэнергетических материалов;

• технологии образования для подготовки специалистов в области высокоэнергетических материалов.

Наравне с представленными выше ключевыми технологиями Прогноз научно-технологического развития Российской Федерации на период до 2030 года выделяет следующие технологические направления для перспективного развития на основе анализа существующей в стране компетентной базы и созданных заделов:

• конструкционные и функциональные материалы: высокопрочные материалы, износостойкие материалы, антикоррозионные материалы, термостойкие материалы, радиационностойкие материалы, интеллектуальные и настраиваемые конструкционные материалы, связующие материалы, сенсорные материалы и другие;

• гибридные материалы, конвергентные технологии, биомиметические материалы и материалы медицинского назначения.

На основе хорошо развитого в России металлургического производства целесообразно осваивать новые перспективные технологии обработки легких сплавов и получения полуфабрикатов и изделий для авиационной и автомобильной промышленности. В этой связи наиболее перспективным представляется развитие аддитивных технологий, поскольку это направление имеет ряд преимуществ, не требует больших капиталовложений и может быстро стать конкурентоспособным. Кроме того, целесообразно разрабатывать новые технологии сварки и утилизации (переработки) элементов машин и конструкций из легких сплавов по завершению их жизненного цикла.

Хотим акцентировать внимание не только на важности разработки новых материалов, но и на необходимости создания материалов с технологическими свойствами, позволяющими применять новые материалы для совмещенных технологий. Современное производство требует возможности реализовать один и тот же материал на различных технологических переделах производственного процесса. Так, например, современные технологии производства полимерных композиционных материалов могут объединять экструдерно-инжекционную технологию на одном этапе производства с пултрузионным процессом на следующем этапе. Новые материалы должны обеспечить возможность работы с ними в едином непрерывном процессе совмещенных технологий. Помимо прочностных свойств, это предъявляет дополнительные требования к новым материалам по универсальности их применения в различных технологиях единого производственного процесса.

Аддитивные технологии

Рынок аддитивных технологий активно развивается в мире, однако темп роста в последние годы сократился, но, несмотря на это, рынок производителей промышленных систем и рынок предоставления сервисов и услуг на базе аддитивных технологий остается одним из наиболее перспективных инновационных рынков современности, который начинает достигать высокой степени зрелости. Барьеры для входа на рынок с каждым годом растут за счет укрепившегося тренда экспансий больших корпораций на данном рынке, например, такие компании, как Hewlett Packard и Carbon3D, уже в следующем году готовы представить свои решения в области аддитивных технологий. На данный момент существуют два больших сегмента рынка аддитивных технологий:

• поставщики промышленных систем (оборудования). По данным на 2015 год, основными игроками в мире в данном сегменте являются: Stratasys (41,1%), 3D Systems (15,3%), Envisiontec (10%), Mcor (5,6%), EOS (2,9%);

• провайдеры услуг и сервисов на базе промышленных систем. Данный сегмент наполнен мелкими предпринимателями, которые выступают в основном в качестве сервисных бюро, кадровых холдингов по подбору персонала, подрядчиков по установке отдельных промышленных систем. Явных лидеров в данном сегменте нет.

В России использованием и внедрением технологий аддитивного производства занимается ограниченное количество промышленных компаний, в основном представителей МСП, и исследовательских центров. При этом значительная доля российских компаний в этом рынке выступают в качестве посредников, продающих оборудование и/или занимающихся быстрым прототипированием. Малое количество компаний располагает мощностями для производства функциональных комплектующих из материалов с хорошими эксплуатационными характеристиками, еще меньшее количество компаний способно производить эти детали в промышленных количествах.

Наиболее успешными в области аддитивного производства в России являются следующие компании и исследовательские центры1 (см. таблицу 22).

ТАБЛИЦА 22. КОМПАНИИ И ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЕ ЦЕНТРЫ РОССИИ В ОБЛАСТИ АДДИТИВНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Исследовательская деятельность в области аддитивных технологий развита слабо по сравнению с мировыми лидерами в данной области. За последние 15 лет в России был выдан 131 патент по различным аспектам аддитивного производства (0,14% от мирового количества), причем 14 из них получены российскими заявителями, а 117 — иностранными. Для сравнения, Южная Корея, США, Япония и Китай совместно владеют 90% патентов в этой сфере.

Ключевыми факторами для расширения технологий аддитивного производства в России, на которых стоит сконцентрировать внимание, являются:

• инфраструктуры для аддитивного производства (например, инструменты управления жизненным циклом продукции, стандартов и тому подобное);

• квалификация рабочей силы;

• доступное оборудование для высокого класса процессов аддитивного производства;

• материалы для аддитивного производства, разработка которых сама по себе является сложной междисциплинарной задачей.

На российском рынке существуют организации, обладающие компетенциями для решения данных проблем, которые уже ведут свою деятельность по данным направлениям (см. таблицу выше). Активное их вовлечение в рамках реализации мероприятий ДК «Технет» позволит вести развитие аддитивных технологий в России опережающими темпами.

По данным компании Wheelers, среди компаний, обладающих технологиями, конкурентоспособными на мировых рынках (задельных), являются следующие:

• московская компания «Коллаборация 3D» разработала и коммерциализировала 3D-принтер «Зверь», обладающий расширенной областью печати с размерами 450×530×750 мм. Это значительно упрощает печать больших объектов. Данный принтер работает по технологии FDM-печати и может использовать ABS, PLA, PVA и HIPS материалы. «Зверь» является аналогом заграничных 3D-принтеров, ничем не отличаясь по качеству печати от зарубежных аналогов, но его цена на порядок меньше;

• ростовская компания «Спецавиа» коммерциализировала первый в России строительный 3D-принтер. На данный компания способна производить 6 видов строительных 3D-принтеров, например, модель S-1160 может печатать детали со строительной поверхностью в 10×11×2,7 мм, используя цемент серии 500, т. е. тот, что есть в свободной продаже на любом строительном рынке.

Что касается индустрии аддитивного производства как таковой, то разработка в России нового для нее оборудования промышленного уровня на текущий момент может оказаться нецелесообразной, если только его стоимость (при сравнимом качестве) не окажется значительно ниже стоимости оборудования существующих поставщиков, или же новое оборудование не будет обладать принципиально новыми возможностями, делающими его привлекательным для российского рынка. В то же время разработка программных инструментов и создание АП-материалов, в том числе подходящих металлических порошков, могут стать многообещающими направлениями, по крайней мере, для внутреннего рынка, и в этом качестве заслуживают пристального внимания. Однако подобная деловая активность, тесно связанная с созданием инфраструктуры для аддитивного производства, вряд ли способна стать прибыльной сама по себе, без включения в общенациональную программу вывода аддитивного производства на широкий, хотя бы и внутренний, рынок для последующего распространения на региональных и мировых рынках.

Примером лучшей практики следует назвать Центр быстрого прототипирования и изготовления малых серий при институте НАМИ, который занимается быстрым прототипированием с использованием процессов SLS и SLA и различных полимеров, и Центр прототипирования и дизайна МГТУ МАМИ, который занимается обучением специалистов в области аддитивного производства, изготовлением образцов деталей для целей обучения.

В настоящее время около 40 металлических систем 3D-принтинга созданы в России в основном за счет компаний «Электронные Офисные Системы» (ЭОС), Concept Laser (Германия) и SLM Solutions (Германия).

Среди перспективных направлений использования процессов аддитивного производства в мире выделяют следующие:

• медицина (биомоделирование, проектирование и изготовление персонализированных имплантатов, производство имплантатов с пористой структурой, тканевая инженерия, изготовление специализированных хирургических инструментов и приспособлений, доставка лекарственных средств и изготовление микронных медицинских устройств);

• авиационно-космическая промышленность (мелкосерийное производство высококачественных деталей и другие применения);

• автомобилестроение (изготовление прототипов и инструментальной оснастки и другие);

• производство товаров потребления.

По ряду данных направлений в стране существуют конкурентоспособные производственные цепочки, которые будут формировать спрос на решения в области аддитивного производства.

Big Data и индустриальный Интернет

В мировом масштабе российский рынок услуг и технологий Big Data исчезающе мал. В 2014 году американская компания IDC оценивала его в 340 млн долл. Зато растет он значительно быстрее глобального — как минимум на 40% в год. По некоторым данным, по итогам 2015 года он увеличится до 500 млн долл.

В мировой практике участников рынка Big Data принято делить на следующие категории:

• поставщики инфраструктуры, которые решают задачи хранения и предобработки данных;

• датамайнеры — разработчики алгоритмов, которые помогают клиентам извлекать ценность из больших данных;

• системные интеграторы, которые разворачивают системы анализа больших данных на стороне клиента;

• разработчики готовых сервисов на базе больших данных (в основном цифровой маркетинг), которые открывают возможности Big Data для широкого круга пользователей, в том числе для малого и среднего бизнеса.

Ключевыми игроками на рынке поставщиков инфраструктуры выступают иностранные компании, такие как Sap, Oracle, IBM, EMC, Microsoft и другие Для качественного изменения положения на данном рынке необходимо развивать инфраструктурные решения в области хранения и первичной обработки данных, используя разработки ведущих отечественных исследовательских центров и вузов страны (например, МИФИ, ИТМО, ФизТех, НГУ, ННГУ, НИУ ВШЭ).

На рынке датамайнеров ситуация иная. В данном секторе существует достаточное присутствие российских игроков, обладающих компетенциями в области обработки данных по моделям Bid Data as a service (BDaaS), облачных технологиях, налаживании инфраструктуры обработки информации для качественной оценки деятельности компании-клиента. Наиболее успешные российские компании на данном рынке представлены в таблице 23.

ТАБЛИЦА 23. ВЕДУЩИЕ ОТЕЧЕСТВЕННЫЕ КОМПАНИИ В СФЕРЕ BIG DATA

На рынке системных интеграторов, которые разворачивают систему анализа больших данных на стороне клиента и выступают посредниками между технологиями и бизнесом, можно выделить следующие отечественные компании (см. таблицу 24).

ТАБЛИЦА 24. ВЕДУЩИЕ КОМПАНИИ-ИНТЕГРАТОРЫ НА ОТЕЧЕСТВЕННОМ РЫНКЕ BIG DATA

На технологиях анализа больших данных построены привычные нам антиспам, антифрод, programmatic-реклама и товарные рекомендации. Для использования готовых сервисов не нужны ни дополнительные сервера, ни консультанты, ни data scientists. Данные эти системы берут из открытых источников — соцсетей, сайтов, форумов и СМИ. Это открывает клиентам широкие возможности для цифрового маркетинга без затрат на инфраструктуру. На рынке готовых сервисов на основе Big Data можно выделить следующие российские компании (см. таблицу 25).

ТАБЛИЦА 25. УЧАСТНИКИ РЫНКА ГОТОВЫХ СЕРВИСОВ НА ОСНОВЕ BIG DATA РОССИИ

Среди примеров лучших практик внедрения технологий обработки данных можно выделить следующие кейсы компаний (см. таблицу 26).

ТАБЛИЦА 26. ПРИМЕРЫ ЛУЧШИХ ПРАКТИК ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ BIG DATA В РОССИИ

Суть индустриального Интернета вещей — бесшовная интегрированная автоматизация всей цепочки взаимодействующих между собой производственных предприятий, исключение человека и связанных с человеческим фактором рисков из процесса промышленного производства.

Потенциально перспективные рынки развития интернета в России можно разбить на две группы:

• Интернет вещей в промышленности;

• Интернет вещей в городах.

В России необходимо сформировать технологическую и техническую стратегию реализации проектов в сфере Интернета вещей, в том числе определить основные параметры и критерии выбора (либо технических требований к разработке) IoT-платформы, план развития технологий и стандартов передачи данных.

Первые подобные проекты в России при участии Ростелекома могут появиться в области энергетики (точнее, электрогенерации), авиакосмического машиностроения. Энергетика сейчас в России развивается достаточно активно, много интересных проектов реализуется, поэтому там существуют определенные предпосылки для внедрения интернета вещей. Авиакосмическое машиностроение — это одна из наших наиболее конкурентоспособных отраслей, поэтому там наибольший интерес вызовут передовые интернет-технологии, которые сейчас начинают внедряться по всему миру.

Некоторое количество проектов, связанных с разработкой программных решений, в нашей стране уже существует. В частности, компания PTS разрабатывает ПО, позволяющее промышленным предприятиям удаленно следить за работой своей продукции. К примеру, корпорация «Иркут» заказала у них решение, дающее возможность после каждого полета МС 21 удаленно получать с него информацию обо всех системах, работавших во время полета не так, как надо. А это уже шаг к тому, что делает сейчас General Electric.

Для обеспечения лидерства России в сфере IoT участники группы «Технет» должны использовать лучшие мировые технологические и бизнес-практики в сфере IoT.

Наиболее быстрый доступ к таким наработкам возможен путем их участия в профильных международных консорциумах, объединениях по разработке единых стандартов Индустриального интернета, создания тестовых зон Индустриального интернета (testbed), реализации «пилотных» проектов, распространения лучших практик и занятия лидирующей позиции в сфере внедрения технологий Интернета вещей и промышленного Интернета в различных отраслях.

CNC-технологии, гибридные технологии

Технологии CNC (Computer numerical control), или ЧПУ (Числовое программное управление) — это рынок приложений для систем управления движением промышленного оборудования, в первую очередь ориентированный на самый большой сегмент станочного оборудования — металлообработку. Другие области применения включают сектора деревообработки, работы с пластмассой, стеклом и так далее Данные сектора являются точками роста рынка ЧПУ в будущем. По оценкам ARC Advisory Group, в ближайшие 5 лет ожидается рост в данном секторе в основном благодаря азиатскому региону, который будет выступать в качестве локомотива роста обрабатывающих секторов промышленности. Мировыми лидерами рынка CNC технологий являются: GSK CNC EQUIPMENT Co. Ltd, Bosch Rexroth AG, Fagor Automation, Fanuc Corporation, Heidenhain GmbH, Mitsubishi Electric Corp., Sieb & Meyer AG, Siemens AG, and Soft Servo Systems.

По данным Ассоциации «Станкоинструмент», парк механообрабатывающего оборудования, состоящий преимущественно из отечественных станков, за последние 15 лет практически не обновлялся, сократился на 1 миллион единиц и составляет сегодня около полутора миллиона единиц. Более 70% станочного парка эксплуатируется свыше 15–20 лет и находится на грани полного физического износа. Отрасль производства станков с ЧПУ требует повышенного внимания, динамика выпуска станков с ЧПУ с 1970-х по 2013-е годы представлена на рисунке ниже:

Из рисунка видно, что пик активности производства станков с ЧПУ наблюдался в 1990-х годах и с тех пор неуклонно снижался, дойдя до скромных показателей в 135 шт. в 2013 году.

Несмотря на это, в ряде компаний страны были сформированы компетенции в области производства оборудования, оперативных систем управления, автоматизированного проектирования. Это позволяет рассчитывать на то, что при должной поддержке данные компетенции и заделы могут быть использованы для перелома падающего тренда в области производства станков с ЧПУ. Наилучшие кейсы в области разработки и производства станков с ЧПУ представлены ниже.

Так, по уровню качества и технологичности к мировым стандартам приближаются разработки ОАО «Стерлитамакский станкостроительный завод» (универсальные станки для комплексной обработки); рязанского станкозавода ОАО «САСТА» (разработки токарного прецизионного оборудования; производство высокоточных станков с ЧПУ и с оперативной системой управления с направляющими качения).

Станкостроительные заводы внедряют прогрессивные инновационные разработки, используют модульный принцип, автоматизированное проектирование, обновляют свои продуктовые линейки техники, пользующейся повышенным спросом у потребителей.

Холдинг «Станкопром» был создан в 2013 году под эгидой госкорпорации «Ростех» в качестве системного интегратора российских станкостроительных предприятий. Он контролирует импорт оборудования, комбинирует зарубежные разработки с российской сборкой, развивает российские НИОКР и внедряет их.

Холдинг был создан на базе ОАО «РТ-Станкоинструмент» и ОАО «РТ-Машиностроение» и является их правопреемником. «Станкопром» имеет статус головной организации госкорпорации «Ростех» в области станкостроения и инструментального производства.

На 2014 год консолидированные активы холдинга оценивались в 15 млрд рублей. Планируемые инвестиции — около 30 млрд рублей, из которых собственные финансовые ресурсы — 5,5 млрд рублей, а 11 млрд рублей — частные инвестиции и банковские кредиты в соотношении 50 на 50. Стратегической задачей холдинга

«Станкопром» является долгосрочное обеспечение технологической независимости и конкурентоспособности российского машиностроения за счет создания конкурентоспособных отечественных средств машиностроительного производства. Холдингом ставится цель достичь к 2020 году доли отечественных металлорежущих станков с ЧПУ в 70% (при пессимистичном сценарии их доля составит 13%), при этом холдинг может стать единственным поставщиком станков для оборонных предприятий.

Существенные заделы для производства сложных видов станкостроительной продукции имеются на ряде отечественных заводов. К примеру, многооперационные обрабатывающие центры и гибкие производственные модули создаются и осваиваются на уже указанном «Стерлитамакском станкозаводе» и «Савеловском машзаводе», заводах «Красный пролетарий», «Саста», «РСЗ», МАО «Седин», «ИЗТС». Современные внутришлифовальные автоматы и круглошлифовальные прецизионные станки производятся на Владимирском станкозаводе «Техника», зубообрабатывающие станки с ЧПУ — на Саратовском и Рязанском станкозаводах.

За 2014 год в Центре перспективных технологий разработана серия фрезерно-гравировальных станков с числовым программным управлением: ATC 1200, ATC 3000, ATC 8000 и было продано более 30 станков новых модификаций. Используя имеющуюся программно-аппаратную платформу обрабатывающего центра, проведена разработка систем перемещения и управления для ряда других высокотехнологичных приложений. Два их них — биодозатор для 2Dи 3D-печати, а также станок с ЧПУ для обработки корундовой керамики.

Ряд исследовательских институтов ведет НИОКР в области внедрения новых видов инструментов. Одним из характерных примеров может выступать «ВНИИИНСТРУМЕНТ», который ведет активную работу в области разработки и изготовления опытных образцов инструмента, оказывает помощь в освоении выпуска дереворежущего инструмента на инструментальных заводах (Томском, Белгородском, Свердловском, Серпуховском, на малых предприятиях России в городах Пермь, Волгоград, Санкт-Петербург, Йошкар-Ола и другие), выполняет сертификационные испытания на безопасность. В последние годы разрабатываются и изготавливаются новые флюсы, созданы малогабаритные установки для электроконтактной пайки инструмента и других изделий, разрабатываются технологические процессы получения паяного инструмента для применения в различных отраслях промышленности.

Анализ результатов технологического аудита отрасли, который произвел МГТУ им. Н. Э. Баумана в партнерстве с АО «Станкопром», позволил определить перспективные системы ЧПУ Flex NC (разработчик — ООО «Станкоцентр», г. Москва). ЧПУ Flex NC — это сложный программно-аппаратный комплекс, работающий в жестком реальном времени, включая обработку больших объемов информации. Это позволяет эффективно использовать данную систему для повышения точности станка на 1–3 класса и увеличения скорости рабочих подач в несколько раз относительно паспортных.

Система ЧПУ прошла испытания в самых тяжелых условиях, в том числе в непрерывном режиме работы станков в производственных условиях: три смены более месяца без выключений станков. Система ЧПУ Flex NC успешно эксплуатируется на таких предприятиях, как Роствертол, РСК МИГ, Гидропресс, ТАНТК им. Г. М. Бериева (г. Таганрог), ГПЗ-1 (ЕПК) и другие, а также на модификациях станков, которые выпускал Савеловский машиностроительный завод (СМЗ, г. Кимры) с системой ЧПУ Flex NC (более 30 моделей станков). Данная система ЧПУ была успешно использована при модернизации различных отечественных металлорежущих станков с ЧПУ на четырех кафедрах научно-учебного комплекса «Машиностроительные технологии» МГТУ им. Н. Э. Баумана. Сейчас на этих станках, в рамках созданной совместной научно-исследовательской лаборатории, проводятся как научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы, так и учебный процесс.

Для дальнейшего развития отрасли на основе имеющихся заделов и компетенций представителями МГТУ им. Н. Э. Баумана совместно с представителями ОА «Станкопром» предлагается сосредоточить внимание на следующих направлениях:

• организовать технологический аудит существующих отечественных систем ЧПУ. В дальнейшем осуществлять его регулярно (например, раз в два года) с целью выявления и поощрения наиболее перспективных разработок;

• создать при ведущих технических вузах страны специализированные инжиниринговые центры и лаборатории по разработке, апробации и внедрению перспективных систем ЧПУ, также обеспечивающие подготовку и переподготовку кадров по эксплуатации и сервисному обслуживанию отечественных систем ЧПУ;

• разработать и осуществить программу модернизации технологического оборудования с применением перспективных отечественных разработок систем ЧПУ, отдавая предпочтение комплексным решениям, обеспечивающим повышение точности и производительности модернизированного оборудования;

• разработать и осуществить программу, стимулирующую оснащение вновь выпускаемых отечественных металлорежущих станков и другого технологического оборудования перспективными и зарекомендовавшими себя отечественными системами ЧПУ;

• дополнительно к запретительным мерам по применению импортных систем ЧПУ разработать меры поддержки совместных проектов по оснащению импортного технологического оборудования лучшими отечественными системами ЧПУ.

ТАБЛИЦА 27. КОМПАНИИ-ИНТЕГРАТОРЫ НА РЫНКЕ РОБОТОТЕХНИКИ В РОССИИ

Робототехника (промышленные роботы)

С 2010 года спрос на промышленные роботы значительно ускорился из-за продолжающейся тенденции к автоматизации и продолжения инновационно-технических усовершенствований промышленных роботов. В период с 2010 по 2014 годы средний рост продаж был на уровне 17% в год. Основным регионом — драйвером роста является Азия, где в 2014 году было продано более 139 тыс. промышленных роботов. Спрос на промышленную робототехнику в основном складывается в следующих секторах промышленности: машиностроение, электроника, металлообработка, химическая промышленность. Основными факторами роста сектора выделяются:

• государственная поддержка таких инициатив, как Industry 4.0;

• глобальная конкуренция, которая требует постоянной модернизации производственных мощностей;

• рост потребительских рынков мира, формирующий потребность в росте производственных мощностей;

• роботы, улучшающие условия труда рабочих на производстве, беря на себя наиболее опасные участки технологических и производственных цепочек.

Рынок делится на производителей промышленных роботов и на поставщиков сервисов и услуг, разработчиков программного обеспечения. Мировыми лидерами на рынке производителей промышленных роботов являются: Yaskawa (~23%), Fanuc (~22%), KUKA (~15%), Kawasaki (~8%), Fujikoshi (~8%). Лидера на рынке сервисов, услуг и разработки программного обеспечения являются: Siemens (~20%), Mitsubishi Electric (~18%), General Electric (~14%).

По данным International Federation of Robotics, общее число инсталлированных промышленных роботов в Российской Федерации к 2015 году — около 2 740 шт. На рисунке ниже показана динамика изменения продаж промышленных роботов в России с 2005 по 2014 год. С 2010 по 2013 год наблюдался стабильный рост продаж промышленных роботов — в среднем около 20% в год. В 2013 году продажи достигли своего максимума — 615 роботов (увеличение на 34% по сравнению с 2012 г.), но в 2014 году произошло резкое падение продаж на 56% — до около 340 роботов. Причиной этого является сильное изменение валютного курса.

В 2013 году плотность роботизации промышленности в РФ составила 2 РТК на 10 000 занятых в сфере работников, когда средняя плотность роботизации промышленности во всем мире в 2013 году составила 62 РТК, а в 2014 году — 66. Мировыми лидерами в плотности роботизации являются Республика Корея (478 РТК), Япония (314 РТК), Германия (292 РТК), США (164 РТК). Плотность роботизации Китая ниже среднего уровня — 36 РТК, что указывает на высокий потенциал роботизации производства Китая.

В настоящий момент в России промышленных роботов производят ООО «Волжский машиностроительный завод» (ООО «ВМЗ») и ОАО «Башкирская машиноиспытательная станция». В 2016 году планируется строительство в Башкирии нового предприятия для производства роботов и их комплектующих. В декабре 2015 года в новостях появилась информация об угрозе ликвидации ООО «ВМЗ». Также существует достаточно много малых и средних компаний, проводящих исследования и разработки в области робототехники, всего, по данным Сколковского института науки и техники, около 127.

ТАБЛИЦА 28. ОТЕЧЕСТВЕННЫЕ НАУЧНЫЕ ЦЕНТРЫ, РАБОТАЮЩИЕ В ОБЛАСТИ РОБОТОТЕХНИКИ

Также на рынке России работают отечественные компании-интеграторы. Интеграторы — инженерные фирмы, которые проектируют, строят и устанавливают робототехнические системы, но не осуществляют перепродажу или дистрибуцию для других компаний. Некоторые из этих компаний выступают партнерами для производителей промышленных роботов и выступают как дистрибьюторы, другие компании консультируют и предлагают робототехнические решения после сравнения различных роботов от разных производителей и выбора наиболее подходящего для требуемого решения. Ниже приведен список российских компаний-интеграторов, занимающихся внедрением робототехнических комплексов в российское производство. Список отечественных компаний-интеграторов, осуществляющих проектирование и изготовление устройств, машин, механизмов на основе собственных разработок, представлен в таблице 27.

В 2015-м было аккредитовано рекордное количество ресурсных центров, на базе которых проходят обучение и тренировки юных робототехников. Общее количество центров по итогам 2015 года достигло 66. Данные центры в основном открывались на базе вузов страны.

Научная деятельность осуществляется как в специализированных научных центрах и высших учебных заведениях, так и в различных компаниях. На данный момент Национальной Ассоциации участников рынка робототехники известно о 28 научно-исследовательских организациях, где осуществляются робототехнические разработки. В таблице 28 представлен список из 5 наиболее крупных российских научных центров и их разработок.

ТАБЛИЦА 29. ОТЕЧЕСТВЕННЫЕ КОМПАНИИ, РАБОТАЮЩИЕ НА РЫНКЕ ТЕХНОЛОГИЙ ОРГАНИЗАЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИ

Технологии организации и управления производством

За последние десятилетия в мировой практике организации и управления производством (ОУП) произошли существенные изменения, кардинально повысившие эффективность производства в целом и его элементов. Эти изменения позволили решить проблемы обеспечения качества конечных изделий/объектов (и комплектующих), соблюдения сроков, контроля себестоимости изделий/объектов.

Международная практика показывает, что для успешного решения этих проблем в управлении производством в последние десятилетия реализуется концепция «расширенного предприятия», применяются системно-инженерные подходы и специальные методологии (например, Defense Acquisition System, [DoD] — управление заказом и приобретением).

Осуществляется переход к «облачному производству» и «производству как сервису». Концепция «облака» предполагает, что пользователи переносят/ передают в «облако» функции для последующего использования по принципу «когда необходимо, плачу/пользуюсь» (pay-to-play architecture). Первоначально эта архитектура была отработана в ИТ-области, сейчас делаются попытки реализовать «облачное» производство [MC] и производство-как-сервис (MaaS) [MaaS].

Технологии ОУП являются существенно важными для промышленности в целом и для всех ее индустрий без исключений, потому что именно технологии ОУП обеспечивают возможность создавать новые изделия в адекватные сроки и с гибким учетом потребностей клиентов, контролировать себестоимость, сроки и качество работ. Действительно, потребительские/функциональные свойства изделий обеспечиваются использованием новых материалов, технологий обработки и так далее, но соблюдение сроков, качества и себестоимости зависит, прежде всего, от адекватного управления.

По данным Research and Markets, рынок ОУП будет расти стремительными темпами со среднегодовым ростом в 7% до 2021 года за счет следующих видов технологических решений: Database Activity Monitoring (DAM), Data Loss Prevention (DLP), приложения в области кибербезопасности систем управления предприятием и Event Management (SIEM). Лидерами в мире в сегменте технологий ОУП являются: ABB Group, Check Point Software Technologies Ltd., Cisco Systems Inc., Honeywell International Inc., International Business Machines Corporation, Juniper Networks Inc., Lockheed Martin Corporation, Rockwell Automation Inc., Siemens AG, Tofino Security, Trend Micro.

ТАБЛИЦА 31. ЛИМИТЫ ФИНАНСОВОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ И СТРУКТУРА ФИНАНСИРОВАНИЯ ПО НАПРАВЛЕНИЯМ РЕАЛИЗАЦИИ ПЛАНА МЕРОПРИЯТИЙ (ДОРОЖНОЙ КАРТЫ)

Перспективные технологии ОУП в России находятся на самом начальном уровне, что показывает наличие резервов эффективности и создает значительные перспективы развития: эти технологии имеет смысл внедрять практически на всех промышленных предприятиях.

Несмотря на ранний уровень развития отрасли в России, ряд организаций и институтов уже демонстрируют достойный уровень развитых компетенций и наработанных заделов в ряде областей ОУП, например:

• системно-инженерные подходы:

• концепции PLM, полной стоимости жизненного цикла, управления сроками эксплуатации;

• управление требованиями, конфигурацией, изменениями, параллельное проектирование;

• модульность, платформы, крупноблочная сборка и монтаж;

• управление проектными программами и проектами EVM и IPD;

• расширенное предприятие, интеграция данных и процессов;

• стандарты представления данных и информационного обмена OWL, STEP NC, ISO 15926;

• безбумажный документооборот, управление «on-line».

В таблице 29 представлен список отечественных организаций, которые работают в приведенных выше областях.

За последние десятилетия на подавляющем большинстве российских предприятий внедрено большое количество различных информационных систем (например, ERP-системы в различном составе внедрены практически на всех значимых предприятиях, также практически на всех рабочих местах проектировщиков и конструкторов большинства предприятий установлены CAx-системы и так далее). Российские предприятия широко используют те же самые программные и технические средства, что и зарубежные предприятия. Большинство сегментов информационно-технологических рынков Российской Федерации на 100% обеспечиваются поставками общемировых вендоров, например:

• CAD, CAM, CAE, PDM — платформы уровня крупного предприятия и другие;

• ERP-системы уровня средних и крупных предприятий;

• BI-системы;

• системы управления документооборотом уровня крупного предприятия;

• вычислительные системы уровня крупного предприятия;

• высокопроизводительное сетевое оборудование. Таким образом, промышленные предприятия могут выступать как площадки для внедрения современных ОУП, так и в качестве разработчиков технологий, как самостоятельно, так и в составе альянсов и консорциумов друг с другом, с вузами, академическими институтами или консалтинговыми фирмами.

РИСКИ РЕАЛИЗАЦИИ ДК И СВЕДЕНИЯ ОБ ИНСТРУМЕНТАХ ИХ МИНИМИЗАЦИИ

Реализация плана мероприятий ДК «Технет» в краткои среднесрочной перспективе столкнется с целым рядом рисков и угроз различного типа, которые в таблице 30 классифицированы, описаны и по отношению к которым предложен набор мер.

ФИНАНСОВЫЙ ПЛАН РЕАЛИЗАЦИИ ДК НА 2014–2019 годы

Подробные данные по срокам и бюджетированию проектов, заявленным участниками группы в рамках реализации мероприятий ДК «Технет», представлены в таблице 32.

ДРУГИЕ НАПРАВЛЕНИЯ ДОРОЖНОЙ КАРТЫ

Ключевым принципом реализации ДК «Технет» является снятие разрыва между имеющимся заделом по производству целого ряда best-in-class продукции по ряду ППТ технологических комплексов и требованием к масштабируемости и серийности изготовления кастомизируемых продуктов, изделий и решений. Реализация мероприятий ДК «Технет» обеспечит устранение дефицита мер поддержки с TRL4 по TRL7.

Стандарты и сертификация

План мероприятий ДК «Технет» в части поддержки стандартизации и сертификации как одного из ключевых направлений развития ППТ в Российской Федерации планирует развернуть сеть экспериментально-цифровых центров сертификации для создания нового поколения систем сертификации, валидации и стандартных интерфейсов для «Фабрики будущего»: включая методологию цифровых материалов и математического моделирования, стандартов взаимодействия отдельных компонентов и процессов, методологической системы обоснования безопасности при сертификации изделий, обоснования критериев надежности и методик установления им соответствия.

Такие центры сертификации продукции передовых производственных технологий и ее апробация на примере пилотных центров сертификации продукции цифровых фабрик будущего позволяют решить следующие задачи:

• прогнозная оценка и анализ перспектив развития отрасли в период реализации программных мероприятий (за счет разработки модели центра сертификации на основе стратегических прогнозных исследований в рамках концепции дорожной карты «Технет»);

• разработка моделей общедоступных центров сертификации (за счет разработки и апробации функционирования модели пилотного центра сертификации продукции передовых производственных технологий);

• рекомендации по обоснованию безопасности при сертификации изделий с применением методов математического и расчетно-экспериментального моделирования, включая обоснование новых критериев надежности и методик установления им соответствия (анализ передового опыта; примеры по результатам отработки методики в рамках проектов «Пултрузионный профиль», «Композитная накладка», «Контейнер-цистерна», «Транспортный отсек многоразового использования для новой космической системы»);

• рекомендации по верификации и валидации математических моделей материалов, технологических процессов и продукции передовых производственных технологий (в формате временного регламента на процедуры с примерами реализации на пилотных проектах);

• рекомендации по верификации и валидации средств технического и программного обеспечения моделирования (отработка на примере пилотных проектов);

• сетевая экспериментально-цифровая лаборатория сертификации изделий, полученных с применением передовых производственных технологий (решение организационных вопросов по инфраструктуре лаборатории, заключение договоров с заинтересованными организациями на использование объектов инфраструктуры, кадровых ресурсов);

• опытная эксплуатация экспериментально-цифровых центров на пилотных проектах сертификации материалов и изделий, полученных с применением передовых производственных технологий (планирование опытной эксплуатации и анализ результатов по отработке на примере композитных накладок рельсовых стыков, производстве пултрузионных профилей);

• система электронного документооборота пилотных центров сертификации (описание модели функционирования экспериментально-цифровых центров сертификации и комплект документации управления качеством при производстве работ по сертификации и организация системы электронного документооборота лаборатории).

В рамках предлагаемого проекта предусмотрено выполнение работ в обеспечение инфраструктурного компонента реализации новой парадигмы сертификации продукции передовых производственных технологий, основанной на концепции оценки соответствия и безопасности путем непрерывного мониторинга состояния материала и моделирования изделия с целью оценки его качества на всех стадиях жизненного цикла изделия.

Развитие новых производств в логике «Фабрики будущего» влечет за собой изменение базы стандартов в целом комплексе секторов промышленного производства.

Для достижения стратегической цели ДК «Технет» в части формирования комплекса ключевых компетенций в Российской Федерации, обеспечивающих интеграцию передовых производственных технологий, необходимо своевременно обновлять нормативно-правовую базу, регламентирующую деятельность по внедрению и использованию передовых производственных технологий в стране. Данное направление деятельности позволит улучшить законодательные и институциональные условия для развития ППТ в соответствии с 5-й задачей реализации ДК «Технет».

Традиционно в развитии «Фабрики будущего» принято выделять 12 предметных областей, в которых требуется разработка стандартов: системная архитектура, использованные кейсы, фундаментальные элементы (ключевые модели, условия, техники моделирования и описания), нефункциональные свойства, референтные модели технических систем и процессов, референтные модели приборов и контрольных функций, референтные модели функций и ролей в Индустрии 4.0, развитие, инжиниринг, библиотеки стандартов, технологии и решения. В рамках реализации ДК «Технет» необходимо развернуть работу по разработке стандартов по каждой из перечисленных областей (см. таблицу 33).

Зачастую процесс разработки стандартов может сводиться к адаптации уже принятых на международном уровне регламентов и стандартов с целью повышения эффективности данной деятельности. Деятельность по разработке и внедрению, а также обновлению нормативно-правовой базы и стандартов, включает в себя решения таких задач, как:

• обеспечение условий для осуществления процесса исследований и разработок инновационных решений в областях: индустриальный Интернет, аддитивные технологии, робототехника и сенсорика, новые материалы, цифровое проектирование и моделирование;

• формирование системы анализа и тестирования инновационных разработок в соответствии с международными требованиями к инновационным приложениям в выбранных областях новых технологий;

• разработка принципов классификации и регистрации новых приложений в вышеперечисленных областях в соответствии с международными принципами систем ускоренной сертификации;

• выработка критериев безопасного применения инновационных приложений в соответствии с существующими регламентами и требованиями к экологичности продуктов и сервисов, а также внесения их в существующие законодательные документы, регламентирующие деятельность по эксплуатации оборудования (Трудовой Кодекс РФ);

• выявление ключевых международных документов, определяющих требования к существующим приложениям в технологических областях «Технета» для обеспечения принципа соответствия принятых к регистрации стандартов и регламентов существующим требованиям в международной практике;

• обеспечение эффективного процесса внедрения новых стандартов и регламентов для оперативного использования, а также внесения изменений при необходимости, который включает в себя:

— разработку плана работ по испытаниям образцов;

— разработку плана работ по испытаниям натурных конструкций и программного обеспечения;

— разработку программы опытной эксплуатации;

— разработку комплексной программы работ по подготовке предложений и пакета доказательных документов для внесения изменений или дополнений в существующие регламентирующие документы.

Таким образом, процесс внесения изменений в существующие нормативно-правовые базы и стандарты является комплексной задачей, которая требует наличия компетенций в данной сфере, необходимых для эффективного решения задач. С целью повышения эффективности данного процесса представителям

«Технета» необходимо определить для себя ключевых игроков в данной сфере как на национальном уровне, так и на мировом.

Существует ряд организаций в стране, которые занимаются решением задач в данной области и которые могут стать партнерами для реализации ДК «Технет», а именно: Фонд инфраструктурных и образовательных программ (ФИОП), а также Сколтех. Ключевыми преимуществами кооперации с данными участниками рынка являются:

• схожие технологические приоритеты в рамках развития передовых производственных технологий с участниками «Технета»;

• данные организации определяют участников НТИ как своих стратегических партнеров в долгосрочном развитии;

• наличие компетенций в институциональном развитии рынков новых технологий в стране, а также обеспечение внедрения инновационной продукции на рынки сбыта.

Также необходимо обеспечить эффективную коммуникацию с ведущими организациями в стране и в мире, которые отвечают за регистрацию новых технологических стандартов и регламентов, а также обеспечивают обширную экспертизу благодаря накопленному пулу экспертов в области автоматизации производства, регистрации и внедрению новых стандартов, а именно:

• Росстандарт;

• European Committee for Standardization;

• Institute of Electrical and Electronics Engineers Standards Association (IEEE-SA);

• International Society of Automation Standards (ISA Standards);

• International Organization for Standardization (ISO);

• International Electrotechnical Commission (IEC).

В рамках одной страны реализация новой парадигмы сертификации является трудно решаемой задачей. Именно поэтому пилотные проекты ДК в области сертификации реализуются международным консорциумом «Advanced Materials and Structures», включающим

• Federal Aviation Administration (США),

• Wichita State University (США),

• Delft University of Technology (Нидерланды),

• University of Texas at Arlington Research Institute (UTARI, США),

• University of Dayton Research Institute (США),

• University of South Carolina (США),

• MIT Massachusetts Institute of Technology (США).

Работа будет вестись при участии одного из наиболее цитируемых ученых профессора Ломова С. В. (Университет г. Левен), профессора Kenneth Reifsnider — Presidential Distinguished Professor, директора Institute for Predictive Performance Methodologies (University of Texas Research Institute Arlington (UTARI, США)), Joe Soderquist — уполномоченного инженерного представителя Federal Aviation Administration (FAA) по сертификации ВС.

В программе планируется реализовать такие пилотные проекты, как:

• «Разработка дополнений к Рекомендациям экспертов ООН по перевозке опасных грузов (ООН/UN) и Международному морскому кодексу по опасным грузам (кодекс ММОГ / IMDG Code) определяющих правила международных контейнерных морских перевозок химически агрессивных и особо опасных жидкостей»;

• «Разработка для включения в Composite Material Handbook (MIL-HDBK-17) сертификационных правил и требований к высокоответственным конструкциям из композиционных материалов не аэрокосмического назначения».

Кроме того, следуя мировым трендам развития, участники группы «Технет» создадут международную группу по исследованию проницаемости и пористости композиционных материалов, включающей Университет г. Левен, Университет Дэйтона, Башкирский университет, МГУ имени М. В. Ломоносова.

Рабочая группа проекта дорожной карты «Технет», ответственная за направление по сертификации продукции передовых производственных технологий, организовала и провела в период с 27 апреля по 20 мая 2016 года 4 семинара-презентации концепции «Формирование новой парадигмы сертификации продукции цифровых фабрик будущего», предполагаемой к реализации в составе мероприятий, предусмотренных проектом дорожной карты. На презентациях новой парадигмы присутствовали 116 человек, представители 39 научных и образовательных организаций, в том числе Российского морского регистра судоходства, Авиационного регистра Межгосударственного авиационного комитета (АР МАК), научных и образовательных организаций, инжиниринговых и производственных компаний.

Также концепция ускоренной сертификации была представлена на Международном форуме технологического развития «ТЕХНОПРОМ — 2016» (более 1100 участников), на крупнейшей стартап-конференции для технологических предпринимателей в России и странах СНГ Startup Village 2016 (20 тыс. участников).

Участники семинаров одобрили предложенную к обсуждению концепцию. Проект концепции поддержан международным консорциумом «Advanced Materials and Structures», получено согласие членов консорциума на участие в реализации концепции. С 15 организациями заключены предварительные соглашения о сотрудничестве при реализации новой парадигмы сертификации, в том числе в качестве соисполнителей запланированных работ.

Образование

План мероприятий ДК «Технет» включает целый перечень мероприятий и проектов по развитию образования, прежде всего за счет создания центров компетенций, создания образовательных программ и программ переподготовки, запуска формата learning factories на базе развернутых испытательных полигонов.

Это сеть образовательных площадок (learning factories) и образовательных программ, интегрирующих онлайни офлайн-форматы обучения. Образовательные программы призваны перевести практический опыт, полученный действующими специалистами в области передовых производственных технологий, в образовательные методики. В свою очередь, образовательные площадки представляют собой оборудованные полигоны, где учащиеся смог ут применить полученные знания на практике. Центры компетенций в перспективе будут расположены в разных регионах России. В процессе их создания будут не только проектироваться получаемые «на выходе» образовательные результаты, но и делаться фокус на промышленности региона.

Для разработки требований к специалистам и для формулирования образовательных результатов программ ЦК будет создан пул экспертных сообществ, участниками которого являются российские и зарубежные профессионалы международного уровня, а также представители Министерства образования и науки Российской Федерации, представители Российской академии наук и другие заинтересованные органы государственной власти. Одна из функций экспертных сообществ заключается в разработке перечня профессий, в которых проявляются новые компетенции и требования к квалификации персонала, что будет способствовать поиску малораспространенных, но перспективных компетенций.

Важным элементом является место применения новых компетенций в существующих отраслях промышленности, корпорациях, компаниях малого и среднего бизнеса с целью внедрения передовых производственных технологий в производственную практику. К реализации программ ЦК должны быть привлечены промышленные компании (корпорации и МСБ). Их задачи должны сводиться к созданию дополнительных рабочих мест в организациях, а также являться одними из полигонов применения компетенций в «новой промышленности». Участие промышленных предприятий станет основанием формирования системы подготовки кадров «под потребности заказчика» и трудоустройства лучших специалистов.

Центры компетенций будут интегрироваться между собой, создавать совместные образовательные программы и обмениваться опытом между собой. Примерами таких организаций являются Открытая технологическая академия, Институт передовых производственных технологий Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого, детские технопарки «Кванториум», Межрегиональные центры компетенций WorldSkills, программы Фонда Олега Дерипаски «Вольное дело», корпоративные треки акселератора GenetrationS, организованные в тесном сотрудничестве с крупными российскими корпорациями.

Одним из звеньев деятельности ЦК является интеграция с вузами и образовательными площадками регионов, с институтами развития, организующими в настоящее время программы по созданию кадров для «новой промышленности», программ популяризации инженерной деятельности и проведения олимпиад НТИ. Подобное взаимодействие обеспечит создание образовательных траекторий для молодого поколения, ликвидирует минимальный разрыв в профессиональной подготовке.

Ключевые компетенции, которые имеют приоритетное значение для России в рамках создания «Фабрик будущего»

Стремительное развитие новых отраслевых направлений становится фактором появления востребованных компетенций для инженерных кадров, таких как:

1. Знания и практические навыки, позволяющие специалистам применять передовые технологии в деятельности предприятий:

a) перспективы развития передовых производственных технологий;

b) промышленный дизайн;

c) компьютерный инжиниринг;

d) аддитивные технологии;

e) технологии автоматизации и роботизации производств;

f) цифровое производство и промышленный Интернет;

g) мультиагентные технологии;

h) оптоэлектронные технологии;

i) суперкомпьютерные технологии;

j) новые материалы;

k) автоматизация производства

l) программное обеспечение MES

m) методологии повышения эффективности.

2. Компетенции для осуществления трансфера технологий с целью их коммерциализации и внедрения с существующие производственно-технологические цепочки:

a) технологическое брокерство и трансфер технологий;

b) технологический маркетинг;

c) интеллектуальная собственность;

d) открытые инновации;

e) разработка продукта и жизненный цикл;

f) маркетинг продукта;

g) ТРИЗ;

h) инженерная экономика.

3. Компетенции, позволяющие управлять жизненным циклом и цепочками поставок:

a) управление цепочками поставщиков;

b) операционный менеджмент;

c) бережливое производство;

d) управление качеством;

e) управление программами;

f) управление требованиями;

g) управление конфигурацией;

h) управление жизненным циклом. Перечень функций центров компетенций:

• развитие ключевых, новых компетенций;

• разработка и реализация образовательных blended

программ;

• сохранение и поддержание SoftSkills, реализация офлайн-программ, направленных на интеграцию SoftSkills и HardSkills;

• массовая популяризация инженерной деятельности;

• аналитическая работа и выявление малораспространенных, перспективных компетенций. Участие в подготовке и проведении соревнований Future Skills в рамках World Skills Hi-Tech.

Необходимые мероприятия

Для разворачивания образовательного блока в рамках ДК «Технет» необходимо реализовать перечень мероприятий, указанный на рисунке 10.

Запуск соревнований по рынку «Технет» планируется по компетенциям:

• технологическим: промышленный дизайн, лазерные технологии, аддитивные технологии, промышленная робототехника;

• рыночным: подводная робототехника, судостроение, системы навигации;

• интегрированным: реверсивный инжиниринг, управление жизненным циклом, композитные материалы.

Future Skills — это соревнования по малораспространенным, но перспективным компетенциям, которые пока не стандартизированы. Ожидается, что в ближайшее время на эти профессии будет высокий спрос и потребуется массовая подготовка кадров.

В 2015 году в компетенции Future Skills вошли: промышленный дизайн, промышленная робототехника, реверсивный инжиниринг, лазерные технологии, управление жизненным циклом. Прорывной компетенцией, включенной во Future Skills, стало нейропилотирование.

Участие российских и международных экспертов, представителей промышленных предприятий в организации блока Future Skills позволило сформулировать требования к кадрам по перспективным профессиям и компетенциям с дальнейшей разработкой соответствующих образовательных программ в рамках Открытой технологической академии.

Поддержка и развитие инициативы Future Skills позволит встроить блок как приоритетное направление в движение WorldSkills в России, затем в мире, настроить взаимодействие с отраслевыми ассоциациями по сквозным компетенциям и разработать критерии входа компетенции в блок перспективных.

Экосистема

Реализация плана мероприятий «Технет» предполагает развитие экосистемы формирования и развития технологий и комплексных решений, включая акселерационную сеть для поддержки предпринимателей, исследователей, малых и средних технологических компаний, которые призваны обеспечить наполнение системы «готовых» решений для поставщиков и заказчиков; системы технологических конкурсов, направленных на привлечение студентов, аспирантов, научных работников, представителей мейкерских сообществ к участию в реализации дорожной карты; поддержку технопарков и кластеров при создании новых высокотехнологических компаний и производств; разработку метрик для региональной технологической инфраструктуры, поиска и формирование реестра технологических проблем для сообществ разработчиков, мейкерских сообществ и кружкового движения.

Географический спектр мероприятий ДК «Технет» впоследствии будет охватывать всю страну, разворачивая испытательные полигоны, модернизируя старые и создавая новые производственные мощности, которые будут использовать технологические решения «Фабрик будущего» «Технет». На данный момент уже запланированы к реализации 3 испытательных полигона, а 4-й (на базе Ростелекома) находится на стадии обсуждения:

• испытательный полигон (testbed) «Цифровой фабрики» на базе ИППТ СПбПУ;

• испытательный полигон (testbed) «Умной фабрики» на базе НПО «Сатурн»;

• виртуальный полигон систем искусственного интеллекта при участии компании «Cognitive Technologies» и НИТУ «МИСиС».

Также планируется создать сеть экспериментально-цифровых центров сертификации на базе Сколтех, целью которых является обеспечение нормативно-правовой базы для сокращения сроков и издержек на внедрение новых технологических процессов за счет реализации адаптивности и гибкости цифровых фабрик.

Данные проекты входят в смету планируемых мероприятий для реализации с 2017 по 2019 год. Работы по ним уже начаты в части согласования участников и ответственных за их реализацию. Проекты по разворачиванию сети акселераторов и центров компетенций на данный момент находятся на стадии обсуждения и будут реализованы в среднесрочной перспективе. Географический охват запланированных к реализации проектов «Технет» представлен на рисунке 11.

В таблице 34 представлены пилотные проекты «Технета» в промышленности и ожидаемые результаты от реализации проектов, на площадке которых предполагается реализация подходов и мероприятий ДК «Технет» в период с 2017 по 2019 год.

8.1.2 ПЛАН МЕРОПРИЯТИЙ (ДОРОЖНАЯ КАРТА) ТЕХНЕТ

(ПЕРЕДОВЫЕ ПРОИЗВОДСТВЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ) НАЦИОНАЛЬНОЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ИНИЦИАТИВЫ

I. ПАСПОРТ плана мероприятий (дорожной карты)

Наименование рабочей группы (руководитель и (или) соруководители рабочей группы)

Рабочая группа по разработке и реализации дорожной карты Технет (передовые производственные технологии) Национальной технологической инициативы. Боровков Алексей Иванович, проректор по перспективным проектам, научный руководитель Института передовых производственных технологий (ИППТ), руководитель Инжинирингового центра СПбПУ Петра Великого. Осьмаков Василий Сергеевич, заместитель министра промышленности и торговли Российской Федерации.

Ответственный федеральный орган исполнительной власти: Министерство промышленности и торговли Российской Федерации.

Заинтересованные федеральные органы исполнительной власти: Министерство образования и науки Российской Федерации, Федеральное агентство научных организаций, Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии, Федеральная служба государственной статистики.

Цели плана мероприятий (дорожной карты)

1. Формирование комплекса ключевых компетенций в Российской Федерации, обеспечивающих интеграцию передовых производственных технологий (ППТ) и бизнес-моделей для их распространения в качестве «Фабрик Будущего» первого и последующего поколений.

2. Создание глобально конкурентоспособной кастомизированной / персонализированной продукции нового поколения для рынков НТИ и высокотехнологичных отраслей промышленности.

Перечень целевых показателей плана мероприятий (дорожной карты)

Доля России на рынках услуг «Фабрик будущего».

Количество компаний — поставщиков услуг по созданию «Фабрик будущего» в рейтинге топ–50 технологических газелей РФ.

Позиция России в Global Manufacturing Competitiveness Index (или сопоставимых).

Объем экспорта продукции, полученной с использованием ППТ.

Число созданных «Фабрик будущего».

Число созданных испытательных полигонов (TestBeds) «Фабрик будущего» (определения терминов приведены в обосновывающих материалах).

Количество экспериментально-цифровых центров (органов или лабораторий) сертификации продукции, созданной с использованием передовых производственных технологий, в Российской Федерации.

Число специалистов, прошедших программы подготовки и переподготовки по передовым производственным технологиям.

Этапы и сроки реализации

1. Первый этап (2017–2019 гг.)

Создание первичной инфраструктуры и запуск первых испытательных полигонов (TestBeds), реализация пилотных проектов, имеющих высокую степень готовности и перспективы по внедрению от тестированных решений в промышленность (определения терминов приведены в обосновывающих материалах).

Создание «Фабрик будущего» первого поколения. Выявление новых направлений НИОКР для обеспечения создания компетенций следующего поколения.

Совершенствование институциональных условий в области стандартизации и сертификации.

Формирование проектных консорциумов, состоящих из малых, средних и крупных компаний различных отраслей высокотехнологичной промышленности: автомобилестроение, двигателестроение, авиастроение, вертолетостроение, судостроение и кораблестроение, энергетическое, транспортное и сельскохозяйственное машиностроения и так далее).

Подготовка изменений в существующие программы подготовки кадров.

Внесение изменений в госпрограммы в части планов НИОКР.

2. Второй этап (2020–2025 гг.)

Разработка, тестирование и комплексирование новых технологических решений для обеспечения глобальной конкурентоспособности отечественных компаний в высокотехнологичных отраслях промышленности и на рынках будущего (рынках НТИ).

Развитие инфраструктуры испытательных полигонов (TestBeds), центров (органов или лабораторий) сертификации и образовательных центров (learning factories) по развитию компетенций мирового уровня, базовых для цифровых, «умных» и виртуальных фабрик. Создание инфраструктуры метрологического обеспечения ППТ.

Выход на глобальные рынки продукции.

Создание «Фабрик будущего» второго поколения. Внедрение новых подходов сертификации и стандартизации.

3. Третий этап (2026–2035 гг. и далее)

Тиражирование и кастомизация технологических решений для высокотехнологичных отраслей и рынков будущего.

Создание «Фабрик будущего» третьего поколения. Создание глобальной распределенной сети «Фабрик будущего» (цифровых, «умных», виртуальных).

Масштабирование присутствия на глобальных рынках высокотехнологичной продукции.

Направления реализации плана мероприятий (дорожной карты)

1. Создание, развитие и продвижение передовых технологий, продуктов и услуг, обеспечивающих приоритетные позиции российских компаний на формируемых глобальных рынках (2017–2019 гг.):

Формирование требований и запуск пилотных проектов испытательных полигонов (TestBeds) различных типов.

Создание партнерств — совместных центров компетенций (государственных научных центров, инжиниринговых центров, созданных на базе ведущих вузов, отдельных компаний и др.) по приоритетным направлениям НИОКР в областях: цифровое проектирование и моделирование, новые материалы, аддитивные технологии, промышленная сенсорика, робототехника, Big Data и индустриальный Интернет.

Разворачивание инфраструктуры испытаний технологий «Фабрик будущего» (в том числе испытательных полигонов университетского и производственного типа).

Организация системы пилотных акселерационных программ в области «Фабрик будущего». Привлечение государственных и частных компаний к работе на формирующихся рынках «Фабрик будущего».

2. Совершенствование нормативной правовой базы в целях устранения барьеров для использования передовых технологических решений и создания системы стимулов для их внедрения (2017–2019 гг.):

Редакция государственных программ по механизмам поддержки формирования рынка «Фабрик будущего».

Организация разработки стандартов «Фабрик будущего» и внедрение современных подходов в сертификацию, включая создание пилотных центров (объектов или лабораторий) сертификации. Список государственных программ, которые необходимо скорректировать: «Развитие промышленности и повышение ее конкурентоспособности», «Развитие авиационной промышленности на 2013–2025 годы», «Развитие судостроения и техники для освоения шельфовых месторождений на 2013–2030 годы», Федеральная космическая программа России на 2016–2025 годы. «Развитие электронной и радиоэлектронной промышленности на 2013–2025 годы» — внести в список мероприятий государственных программ мероприятия по внедрению передовых производственных технологий «Фабрик будущего» в существующие и вновь создаваемые производственные цепочки. «Развитие науки и технологий» — запуск процессов НИОКР по технологическим направлениям «Фабрик будущего» в рамках основных мероприятий государственной программы.

«Развитие образования на 2013–2020 годы», «Развитие науки и технологий» — запустить программы подготовки кадров в области передовых производственных технологий по направлениям «Технет» в рамках основных мероприятий государственной программы. Участие в разработке и реализации новой подпрограммы государственной программы «Развитие промышленности и повышение ее конкурентоспособности» по разработке отечественного инженерного программного обеспечения, в особенности в части создания Национального центра тестирования, верификации и валидации отечественного и зарубежного программного обеспечения в области компьютерного и суперкомпьютерного инжиниринга. Отраслевые планы по импортозамещению, разработанные Минпромторгом России (Приказы Минпромторга России), — участие в реализации планов путем формирования проектных консорциумов и создания Национального сетевого центра реверсивного инжиниринга и прототипирования.

3. Совершенствование системы образования для обеспечения перспективных кадровых потребностей динамично развивающихся компаний, научных и творческих коллективов, участвующих в создании новых глобальных рынков (2017—2019 гг.):

Внедрение новых моделей подготовки специалистов для рынка «Фабрик будущего», включая цифровые, «умные», виртуальные и learning factories. Формирование системы прогнозирования потребности в специалистах и компетенций, востребованных на рынках «Фабрики будущего». Подготовка кадров по приоритетным технологическим направлениям, сотрудничество с высокотехнологичными промышленными компаниями при подготовке специалистов для рынка «Фабрик Будущего».

4. Развитие системы профессиональных сообществ и популяризация Национальной технологической инициативы (2017–2019 гг.):

Популяризация передовых производственных технологий для внутреннего и внешнего рынка. Организация системы кооперации по взаимодействию с академическими и отраслевыми научными центрами, научно-исследовательскими институтами и институтами развития. Разворачивание региональной технологической инфраструктуры. Популяризация рынков

«Фабрик Будущего» и передовых производственных технологий. Системная поддержка профессиональных сообществ в передовых производственных технологиях для высокотехнологичных отраслей промышленности и рынков будущего.

5. Организационно-техническая и экспертно-аналитическая поддержка, информационное обеспечение Национальной технологической инициативы (2017—2035 гг.): Формирование организационных структур по координации участников рынков «Фабрик будущего» на начальных стадиях развития «Технет». Организация экспертно-аналитической работы по поддержке проектов передовых производственных технологий на рынках «Фабрик будущего».

Значимые контрольные результаты реализации

1. Создание, развитие и продвижение передовых технологий, продуктов и услуг, обеспечивающих приоритетные позиции российских компаний на формируемых глобальных рынках.

I квартал 2017 года — запущен виртуальный испытательный полигон для автомобилестроения.

I квартал 2017 года — запущен испытательный полигон для экспериментально-цифрового центра сертификации (в виде органа или лаборатории сертификации — формат будет определен в процессе реализации при координации с Минпромторгом России).

II квартал 2017 года — запущена система акселерации с участием НПО «Сатурн», СПбПУ, Сколтех-МГУ, РВК, Фонда Сколково, Фонда содействия инновациям, других институтов развития и университетов для создания и продвижения компаний, бизнес которых основан на ППТ, или компаний, создающих новые технологические направления: промышленная cенсорика, технологии робототехники, аддитивные технологии, индустриальный Интернет и др.

II квартал 2017 года — разработаны административные регламенты Виртуального полигона систем искусственного интеллекта.

III квартал 2017 года — запуск работы по созданию TestBed «Умная фабрика» (разработка проектной документации) в области двигателестроения.

III квартал 2017 года — проведен первый конкурсный отбор для поддержки перспективных исследований и разработок в сфере передовых производственных технологий, не менее 1 в год (далее — ежегодно).

IV квартал 2017 года — запущены 3 универсальных полигона первой очереди (университетского типа).

IV квартал 2017 года — разработан и согласован с Минпромторгом России регламент проведения тестирования, верификации и валидации инженерного программного обеспечения.

IV квартал 2017 года — начата работа по созданию инфраструктуры виртуального полигона систем искусственного интеллекта на базе НИТУ МИСиС.

IV квартал 2017 года — запущены 2 акселератора по развитию и продвижению глобально конкурентоспособных бизнесов на базе ППТ.

I квартал 2018 года — создан Национальный центр тестирования, верификации и валидации (TVV) отечественного и зарубежного программного обеспечения в области компьютерного и суперкомпьютерного инжиниринга.

I квартал 2018 года — разработаны форматы, требования к протоколам взаимодействия узлов производственной сети «Фабрик будущего».

I квартал 2018 года — итоги акселерационных программ участия МИП и МСП в реализации задач и участия в работе по проектам ДК.

II квартал 2018 года — запущена цифровая фабрика технологических решений или компетенций в сфере ППТ.

II квартал 2017 года — сформированы требования, подготовлены для утверждения Минпромторгом России стандарты финансирования, аудита и отчетности испытательных полигонов (TestBeds).

II квартал 2017 года — созданы партнерства, запущена работа по формированию консорциумов по реализации проектов по приоритетным направлениям НИОКР (элементов «Технет»), направленных на преодоление научно-технологических барьеров: цифровое проектирование и моделирование, новые материалы, аддитивные технологии, промышленная сенсорика, робототехника, Big Data и индустриальный Интернет.

II квартал 2017 года (далее, как правило, ежегодно) — проведение конкурсного отбора TestBeds для отработки и пилотирования компонентов «Фабрики будущего» для автомобилестроения (ЦФ-Авто-1).

II квартал 2018 года — проведение конкурсного отбора TestBeds для отработки и пилотирования компонентов «Фабрики будущего» по технологическим направлениям: промышленная робототехника (advanced robotics), новые материалы, Big Data.

II квартал 2018 года — запуск Центра трансфера передовых производственных технологий, исследований, обучения и поддержки экспорта «Технет» НТИ (в Китае).

II квартал 2018 года — проведена технологическая подготовка гибкой производственной ячейки («Умная фабрика») в области двигателестроения.

II квартал 2018 года — начало проведения международных конкурсов в рамках виртуального полигона систем искусственного интеллекта на базе НИТУ МИСиС.

III квартал 2018 года — представлены рекомендации и предложения в инвестиционные программы компаний с государственным участием.

III квартал 2018 года — запущена «виртуальная» фабрика с использованием технологий индустриального Интернета.

II квартал 2018 года — создан Национальный сетевой центр реверсивного инжиниринга и прототипирования.

III квартал 2018 года — выявлены новые направления НИОКР для обеспечения создания компетенций следующего поколения.

III квартал 2018 года — получение виртуальным полигоном Института ИИ МИСиС статуса международного дата-сета, совместные программы с The Rawseeds Project, Oxford New College Dataset, MIT Grand Challenge Dataset. IV квартал 2018 года — запущен 1 акселератор по развитию и продвижению глобально конкурентоспособных бизнесов на базе ППТ.

IV квартал 2018 года — проведен второй конкурсный отбор на софинансирование создания испытательных полигонов, проведена оценка промежуточных итогов работы пилотных испытательных полигонов, профинансированных в 2017 году, подготовлены рекомендации по модели и показателям результативности их работы.

IV квартал 2018 года — запущена цифровая фабрика для автомобилестроения (ЦФ-Авто-2).

I квартал 2019 года — запущен виртуальный испытательный полигон для судостроения, кораблестроения и судового машиностроения.

I квартал 2019 года — первые коммерческие образцы продуктов и услуг, созданных на базе Виртуального полигона систем искусственного интеллекта.

II квартал 2019 года — запуск полигона «Умной фабрики» первой очереди (производственного типа).

II квартал 2019 года — запущена цифровая фабрика для автомобилестроения (ЦФ-Авто-3).

III квартал 2019 года — создана ИТ-платформа (по типу marketplace) размещения и конкурса заказов для подключения большого числа разнотипных игроков рынка к развитию, коммерциализации и широкому использованию ППТ.

IV квартал 2019 года — проведение конкурсного отбора TestBeds для отработки и пилотирования компонентов «Фабрики будущего» по технологическим направлениям (третья очередь).

IV квартал 2019 года — запущена цифровая фабрика для автомобилестроения (ЦФ-Авто-4).

IV квартал 2019 года — запуск Центра трансфера передовых производственных технологий, исследований, обучения и поддержки экспорта «Технет» НТИ (в Европе).

IV квартал 2019 года — запущен 1 акселератор по развитию и продвижению глобально конкурентоспособных бизнесов на базе ППТ.

II квартал 2020 года — проведение конкурсного отбора TestBeds для отработки и пилотирования компонентов «Фабрики будущего» по технологическим направлениям.

III квартал 2020 года — разработаны технологии проектирования и производства оптимизированных конструкций для высокотехнологичных отраслей и рынков НТИ.

IV квартал 2020 года — проведение конкурсного отбора на софинансирование создания испытательных полигонов (четвертая очередь).

II квартал 2021 года — проведение конкурсного отбора TestBeds для отработки и пилотирования компонентов «Фабрики будущего» для рынков НТИ и высокотехнологичных отраслей промышленности РФ.

III квартал 2021 года — уточнены и выявлены новые направления НИОКР для обеспечения создания компетенций следующего поколения.

IV квартал 2021 года — подведены итоги деятельности испытательных полигонов (TestBeds), созданных для испытания и масштабирования элементов и компонентов «Фабрики будущего „Технет“», с учетом востребованности пакетов технологий и лицензий со стороны промышленности.

2. Поэтапное совершенствование нормативной правовой базы в целях устранения барьеров для использования передовых технологических решений и создания системы стимулов для их внедрения.

II квартал 2017 года — запущено формирование международного консорциума в области сертификации.

II квартал 2017 года — выполнен комплекс НИОКР в обеспечение реализации пилотных проектов демонстраторов эффективности и результативности внедрения современных подходов в проведении сертификации продукции, полученной с использованием ППТ.

II квартал 2017 года — разработана архитектура банка натурных и виртуальных моделей, нормативно-методическая документация в обеспечение обращения с моделями.

II квартал 2017 года (далее — ежегодно) — подготовлен перечень рекомендаций по уточнению мероприятий государственных программ, влияющих на развитие рынка ППТ.

IV квартал 2017 года — разработан пакет нормативно-методической документации на обеспечение деятельности центров сертификации (TestBeds — в виде органа или лаборатории сертификации; формат будет определен в процессе реализации при координации с Министерством промышленности и торговли Российской Федерации).

IV квартал 2017 года — подготовлен перечень рекомендаций и изменений нормативно-технической документации, стандартов российских и международных НПА, регламентирующих разработку, реализацию и внедрение ППТ в России.

IV квартал 2017 года — разработан модуль базы данных материалов для автомобилестроения.

I квартал 2018 года — принят план по поддержке проектов нормативно-технической документации и стандартизации российских разработок за рубежом на период до 2020 года.

II квартал 2018 года — разработан модуль базы данных материалов для авиастроения.

IV квартал 2018 года — разработана программа подготовки научно-технических обоснований для обеспечения создания законодательной и нормативно-регуляторной базы внедрения материалов и конструкций нового качества.

IV квартал 2018 года — принято не менее 20 стандартов в сфере сертификации ППТ.

IV квартал 2018 года — сформирован пакет нормативно-технических документов, обосновывающих внедрение «цифровых» методов для обоснования «зрелости» новых технологических процессов.

IV квартал 2018 года — созданы объединенный экспериментально-цифровой центр сертификации (TestBed) и сетевой промышленный экспериментально-цифровой центр сертификации (TestBed).

IV квартал 2018 года — созданы и введены в опытную эксплуатацию на производстве композиционных материалов экспериментальные технические средства определения состояния полимерных конструкционных материалов (ПКМ) в процессе производства продукции.

IV квартал 2018 года — разработаны сертификационные правила и требования к высокоответственным композитным конструкциям.

IV квартал 2018 года — создан пилотный банк данных натурных и виртуальных стандартов качества для сертификации продукции, получаемой с помощью различных технологий.

I квартал 2019 года — сформированы уточненные описания передовых производственных технологий (ППТ) и методик расчета их использования в России, а также объема производства, отгрузки и экспорта продукции, полученной с использованием ППТ, — для внесения изменений в формы федерального статистического наблюдения и указания по их заполнению.

III квартал 2019 года — сформирована «комфортная» юрисдикция для российских компаний в партнерских странах (таможенное и лицензионное сопровождение и поддержка, субсидирование работ технологического аудита и подготовки планов НИОКР по перспективным направлениям ППТ, система мер поддержки МИП/МСП, работы с государственным заказом, а также заказом инновационных программ крупных компаний, др.).

IV квартал 2019 года — принято не менее 50 стандартов в сфере сертификации ППТ.

IV квартал 2020 года — создана электронная система интерактивного справочника — поля характеристик материалов, элементов конструкций и конструкций, а также технологических процессов их получения.

IV квартал 2020 года — создана сеть региональных пилотных центров (органов или лабораторий) сертификации продукции, полученной с использованием ППТ (в составе сети не менее 3-х центров).

IV квартал 2020 года — внесены изменения и дополнения в основные документы международного регулирования использования новых материалов (при ООН, ЮНИДО, др.), в правила международных регистров в части нормативно-методических указаний по проектированию, изготовлению, эксплуатации изделий из новых материалов и др.

IV квартал 2020 года — сертифицирована продукция, полученная с использованием ППТ, в рамках реализации пилотных проектов демонстраторов современных подходов в проведении сертификации.

IV квартал 2025 года — сеть экспериментально-цифровых центров (органов или лабораторий) сертификации интегрирована в международную систему сертификации продукции, полученной с использованием ППТ.

IV квартал 2025 года — интегрированная система математического моделирования и проектирования материалов, конструкций и технологических процессов их производства.

IV квартал 2025 года — создан банк данных натурных и виртуальных стандартов качества, охватывающий широкий спектр материалов, процессов, изделий, парка изделий, получаемых с помощью передовых производственных технологий.

IV квартал 2025 года — разработаны модули базы данных материалов для высокотехнологичных отраслей промышленности.

3. Совершенствование системы образования для обеспечения перспективных кадровых потребностей динамично развивающихся компаний, научных и творческих коллективов, участвующих в создании новых глобальных рынков.

I квартал 2017 года — выбраны пилотные регионы для внедрения модели learning factories, проведен конкурсный отбор, выбраны площадки.

II квартал 2017 года — апробированы модели learning factories на площадке создаваемого испытательного полигона.

IV квартал 2017 года — проведено обучение по приоритетным программам, разработаны рекомендации по их улучшению.

I квартал 2018 года — начало подготовки кадров по приоритетным технологическим направлениям, первая волна тиражирования программ в вузы.

IV квартал 2018 года — разработаны образовательные модули под целевые требования и типовые траектории, собирающие образовательные модули в программы.

IV квартал 2018 года — проведено обучение по программам, разработаны рекомендации по их улучшению.

IV квартал 2018 года — организовано сотрудничество с промышленными компаниями, обучены сотрудники данных компаний, внедрены в их деятельность передовые производственные технологии и созданы дополнительные рабочие места.

IV квартал 2018 года — создана сеть learning factories в федеральных округах Российской Федерации.

I квартал 2019 года — подготовлена и пилотирована методика прогноза и оценки трудовых ресурсов для обеспечения потребностей партнеров и заказчиков рынков применений «Технет».

I квартал 2019 года — образовательные программы масштабированы в вузы России.

IV квартал 2020 года — разработана образовательная программа по сертификации продукции, полученной с использованием ППТ для инженерных специальностей вузов.

III квартал 2023 года — внедрены образовательные программы подготовки специалистов в области сертификации продукции, полученной с использованием ППТ.

IV квартал 2030 года — разработаны и внедрены в образовательный процесс специализированные по уровню подготовки курсы, в том числе программ повышения квалификации специалистов производственных предприятий.

4. Развитие системы профессиональных сообществ и популяризация НТИ.

IV квартал 2016 года — проведены соревнования по перспективным профессиям Future Skills в рамках World Skills Hi-Tech (ежегодно: 2016 г. — соревнования по 5 компетенциям, 2017 г. — соревнования по 10 компетенциям, с 2018 г. — соревнования по 15 компетенциям).

I квартал 2017 года — сформирована общая повестка продвижения ДК «Технет» на профильных форумах и конференциях промышленного, инновационного и технологического развития в России и за рубежом (не менее 3 форумов ежегодно).

II квартал 2017 года — разработана стратегия популяризации передовых производственных технологий для внутреннего и внешнего рынка.

II квартал 2017 года — запущен интернет-портал с информацией о «Технете».

II квартал 2017 года — выстроена система кооперации по взаимодействию с институтами развития, учреждениями дополнительного образования, представителями дорожной карты «Кружковое движение» для реализации проектов по вовлечению молодого поколения в инженерную сферу, популяризации инженерных профессий.

III квартал 2018 года — разработаны метрики для оценки региональной технологической инфраструктуры, поиска и формирования реестра технологических проблем для мейкерских сообществ.

IV квартал 2018 года — разработаны и запущены программы по развитию отраслевой журналистики и коммуникаций с участием не менее 50 журналистов из разных регионов России.

IV квартал 2020 года — разработана программа формирования научно-технических основ и законодательно-регуляторной базы для мотивации ученых и инженеров в создании предприятий малого и среднего бизнеса в области передовых производственных технологий и выпуска конструкций нового качества.

IV квартал 2020 года — создана публичная электронная площадка участников работ по формированию и внедрению современных подходов в проведении сертификации и система управления доступом к документации и публикациям на страницах ресурса.

IV квартал 2020 года — проведены мероприятия по поиску проектов и команд, обладающих потенциалом для развития рынка (стартапы, бизнес-ассоциации, профессиональные ассоциации) для участия в развитии инженерно-технического творчества для целей реализации ДК «Технет».

5. Организационно-техническая и экспертно-аналитическая поддержка, информационное обеспечение НТИ.

I квартал 2017 года — утверждена организация, на которую возложены обязанности по сопровождению дорожной карты «Технет».

II квартал 2017 года — создана Ассоциация «Технет».

II квартал 2017 года — утверждена модельная архитектура «Фабрики будущего» (при необходимости — обновление каждые полгода), подготовлены доклад и план действий «Цифровая повестка — 2025».

III квартал 2017 года (далее ежегодно) — проведены экспертно-аналитические исследования для формирования проектов (актуализация перечня «best-in-class» продуктов, разработка технических заданий) в рамках реализации ДК «Технет» (ежегодно).

I квартал 2018 года — подготовлен доклад и согласован план действий «Проектирование, моделирование, инжиниринг — 2030».

III квартал 2018 года — подготовлен доклад и план действий «Гибкие, сетевые, умные производства России — 2035».

IV квартал 2019 года — создано не менее 15 консорциумов для реализации проектов ДК «Технет», тестирования и пилотирования технологических решений, запуска «Фабрик будущего».

IV квартал 2020 года — создан международный консорциум по сертификации и экспертизе в области безопасности и качества продукции, полученной с использованием ППТ.\

II. ЦЕЛЕВЫЕ ОРИЕНТИРЫ И ПОКАЗАТЕЛИ ДОРОЖНОЙ КАРТЫ

1. Краткое описание сферы реализации дорожной карты

1.1. Цели и задачи дорожной карты

План мероприятий (дорожная карта) «Технет» (передовые производственные технологии) Национальной технологической инициативы (далее — ДК «Технет», НТИ) разработан для координации действий органов исполнительной власти, государственных и частных компаний, общественных организаций по реализации инициатив, направленных на обеспечение глобальной конкурентоспособности отечественных компаний-лидеров на рынках НТИ и в высокотехнологичных отраслях промышленности в долгосрочной перспективе (горизонт планирования дорожных карт НТИ — 2035 год). Цели ДК «Технет»:

1) формирование комплекса ключевых компетенций в Российской Федерации, обеспечивающих интеграцию передовых производственных технологий (ППТ) и бизнес-моделей для их распространения в качестве «Фабрик будущего»;

2) создание глобально конкурентоспособной кастомизированной / персонализированной продукции нового поколения для рынков НТИ и высокотехнологичных отраслей промышленности. «Фабрики будущего» (Factories of the Future) — системы комплексных технологических решений (интегрированные технологические цепочки), обеспечивающие в кратчайшие сроки проектирование и производство глобально конкурентоспособной продукции нового поколения, которые, как правило, генерируются на основе испытательных полигонов (TestBeds). ДК «Технет» обеспечивает удовлетворение спроса технологических потребностей рынков НТИ и высокотехнологичных отраслей промышленности на передовые производственные технологии и модели их внедрения. Спрос на ППТ и на продукцию, производимую с помощью ППТ, обусловлен, главным образом, жесткой конкурентной средой, конъюнктурой рынка и, в случае машиностроения, во многом геополитической и экономической обстановкой.

В рамках данной деятельности и для реализации поставленных целей ДК «Технет» в качестве основных задач ДК «Технет» зафиксированы следующие:

1) создание инфраструктуры для развития комплекса ключевых компетенций для «Фабрик будущего»;

2) реализация комплекса ключевых компетенций путем создания глобально конкурентоспособных компаний на рынках НТИ и в высокотехнологичных отраслях промышленности;

3) долгосрочное планирование развития передовых производственных технологий и связанных с ними бизнес-моделей;

4) формирование экосистемы создания, привлечения, развития и передачи лучших в своем классе технологий;

5) создание законодательных и институциональных условий для развития передовых производственных технологий. Задачи были учтены при определении ключевых направлений реализации плана мероприятий ДК «Технет», который представлен ниже в таблице 1.

ТАБЛИЦА 1

1.2 Характеристика сферы реализации дорожной карты

Российская Федерация входит в группу 20 стран-лидеров по количеству технологических заделов в области передовых производственных технологий (далее — ППТ), по количеству первых патентных заявок по ряду технологических направлений, среди которых: 3D-печать, нанотехнологии и робототехника1. К 2020–2030 годам глобальная индустрия перейдет к масштабированию использования передовых производственных технологий, которые сегодня еще относятся к неконвенциональным. К 2035 году цифровое и интеллектуальное производство станет массовым, произойдет изменение архитектуры рынков, цепочек поставок и переход к «виртуальным» распределенным производствам. При условии реализации дорожной карты к 2035 году Российская Федерация будет входить в топ-10 стран мира в рейтингах, учитывающих внедрение ППТ в производстве в качестве фактора роста промышленного потенциала страны (например, Global Manufacturing Competitiveness Index). В указанный период ряд российских компаний (с капитализацией более $10 млн) — будущих национальных чемпионов — станут поставщиками ППТ и комплексных технологических решений для производств нового поколения на глобальном рынке. Доля России на целевом рынке услуг конструирования и инжиниринга «Фабрик будущего» к 2035 году может достигнуть 1,5% (> $10 млрд). Это будет обеспечено в том числе за счет формирования технологических цепочек, отработки пилотов на базе лучших технологий мирового уровня из различных секторов.

Основные тенденции, определяющие возникновение и развитие «Фабрик будущего» в мире, которые окажут существенное влияние на развитие российской промышленности.

1. Технологические тренды:

А. Комплексирование м ульт идисциплинарных и кросс-отраслевых передовых технологий. Рост числа, количественной и качественной сложности технологических цепочек, развитие кросс-отраслевых бизнес-моделей и моделей организации исследований, разработок, передового производства.

Б. Распространение универсальных межотраслевых платформенных решений, повсеместное проникновение модульного принципа. Это касается как процесса производства (внедрение общих платформ, стандартов и требований к проектированию), так и подготовки кадров для новой промышленности.

В. Широкое распространение передовых производственных технологий и формирование нового неконвенционального пакета в развитых странах мира, дающего уникальные конкурентные преимущества их обладателям.

Г. Радикальное удешевление и ускорение циклов разработки и производства, повышение гибкости и всего процесса создания продукта за счет повышения наукоемкости изделия, повсеместного внедрения систем управления производственными объектами, интернета вещей, самоуправляемых сред.

Д. Развитие систем распределенного производства, рост участия малого бизнеса в глобальных технологических цепочках.

2. Рыночные тренды:

А. Ужесточение глобальной конкуренции между развитыми и развивающимися странами в рамках глобальных цепочек добавленной стоимости (Global Value Chains, GVC).

Б. Реиндустриализация США и повышение роли производственного сектора в развитых странах.

В. Локализация производств, дальнейшее углубление разделения труда и рост количества узкоспециализированных на отдельных элементах технологического процесса компаний, размещенных в непосредственной близости от потребителей, увеличивается разделение производственных и конструкторско-дизайнерских мощностей.

Г. Усиление поддержки развития передовых производственных технологий со стороны государств и их объединений, а также промышленных компаний — мировых лидеров: a) инициатива Advanced Manufacturing Partnership в США с 2011 года и создание в ее рамках институтов производственных инноваций в области аддитивных технологий (America Makes, 2012 г.), цифрового производства и проектирования (DMDII, 2014 г.), передовых композитов (IACMI, 2015 г.), легких материалов (LM3I, 2014 г.); б) государственно-частное партнерство (Public-Private Partnership, PPP) для создания «Фабрик будущего» в Европейском союзе (2008 г., перезапущено в рамках программы «Horizon 2020» в 2014 г.) и стратегия по развитию ключевых перспективных технологий (2009 г.); в) проект Industrie 4.0 в рамках немецкой стратегии «High-Tech Strategy 2020 Action Plan» (2012 г.); г) план Made in China 2025 в Китае (2015 г.); д) модели Digital Enterprise и Digital Factory компании Siemens, Brilliant Factory компании General Electric и другие.

Предметная область «Технета» — комплекс ключевых компетенций, обеспечивающих интеграцию ППТ и связанных бизнес-моделей для создания «Фабрик будущего» в Российской Федерации. Реализация ДК «Технет» исходит из работы с целыми компонентами («цифровая», «умная» и «виртуальная» фабрики) и соответствующими технологическими направлениями в рамках модельной архитектуры «Фабрики будущего».

ДК «Технет» следует считать одним из инструментов целеполагания социально-экономического развития РФ в глобальной повестке, план мероприятий опирается на опыт внедрения передовых производственных технологий государствами в рамках соответствующих инициатив «Industry 4.0» в Германии, «Advanced Manufacturing Initiative» в США, «Factories of the Future» в ЕС, «Made in China 2025» в КНР, национальных программ цифровизации, международных программ развития Интернета вещей (IoT) и индустриального Интернета (IIC), и другие.

ТАБЛИЦА 2

Ключевым принципом реализации ДК «Технет» является преодоление разрыва между имеющимся заделом по производству целого ряда «best-inclass» продукции по ряду технологических комплексов ППТ и требованием к масштабируемости и серийности изготовления кастомизированных продуктов, изделий и решений. Реализация мероприятий ДК «Технет» обеспечит устранение дефицита мер поддержки с TRL 4 по TRL 7. Для реализации данного принципа в план ме роприятий ДК «Технет» были включены мероприятия, направленные на преодоление технологических барьеров, которые существуют на данный момент в промышленных секторах российской экономики, прежде всего связанных с устаревшими форматами организации технологических и производственных цепочек, которые в свою очередь не позволяют производить конкурентные на мировом рынке наукоемкие продукты в областях машиностроения, электроники и электронного оборудования и другие.

Описание существующих ограничений в области реализации ДК «Технет»

Законодательные ограничения обусловлены особенностями законодательных систем различных стран, которые являются первопроходцами в области разработки и интеграции технологических решений в сфере передовых производственных технологий. Опыт таких стран, как США, Германия, Великобритания, Нидерланды, Япония, Южная Корея, КНР, и других должен быть учтен при построении эффективной нормативно-правовой основы для развития ППТ в России. К основным ограничениям в области законодательства, с которыми сталкиваются ведущие страны в области ППТ, можно отнести:

• законы и стандарты, регулирующие процесс взаимоотношения человека и киберфизических систем нового поколения (включая человеко-машинные интерфейсы взаимодействия);

• регулирование деятельности ключевых субъектов отрасли в лице компаний-агрегаторов, которые выступают на рынке от лица множества мелких субъектов, представляя их как единое целое. Их деятельность на данный момент во многих аспектах остается за пределами нормативного поля;

• нормативно-правовое поле в сфере разработки, прототипирования и интеграции пакетных решений, включающих в себя технологии, стандарты, программы и системы, между поставщиком пакета решений и потребителем.

Финансовые ограничения обусловлены следующими факторами:

• сложная экономическая обстановка в стране, влияющая на инвестиционные возможности как частного сектора, так и государственного;

• в условиях экономической неопределенности субъекты финансовой деятельности не склонны обеспечивать финансирование высокорискованных активов, к которым зачастую относятся инновационные проекты;

• недостаточное количество успешных проектов в области пилотного внедрения новых или комплексных технологических решений на базе существующих производств обуславливает общую консервативную точку зрения со стороны бизнеса и государства в части финансирования новых проектов в данной сфере.

Инфраструктурные ограничения в стране связаны с имеющимися разрывами инновационного цикла (фундаментальные и прикладные исследования — опытно-конструкторские разработки — испытание и внедрение комплексных технических решений), а также с отсутствием или дефицитом ряда компетенций мирового уровня для реализации технологического пакета, необходимого для осуществления мероприятий ДК «Технет». Несмотря на наличие многих элементов инновационной инфраструктуры, необходимо создать механизмы их координации для обеспечения перехода инноваций с этапа на этап, тематической фокусировки и сопряжения результатов, обеспечения практического применения разработанных решений на российских и зарубежных рынках.

Реализацию ДК «Технет» планируется осуществить в 3 этапа, каждый из которых будет характеризоваться набором конкретных задач, решение которых будет означать переход на новый уровень развития ППТ в стране (см. таблицу 2).

Конкурентный анализ

В части рынка предоставления услуг конструирования и инжиниринга среди рыночных игроков уже наблюдается четкое разделение на технологических лидеров (компании из США, Европы, в основном Германии, Японии и Кореи) и лидеров рынков производителей оборудования — главным образом, компании азиатского региона: КНР и Индии за счет быстро растущих темпов наращивания производственных мощностей. Перспективы области «Технета» до 2035 года, которая складывается не только из предоставления услуг конструирования и инжиниринга, но и образовательных услуг, услуг сертификации, определены стремлением ведущих промышленных держав мира в повышении конкурентоспособности своего индустриального сектора, выделяя следующие приоритетные направления развития в данной области1:

• обеспечение промышленных секторов высококвалифицированными трудовыми кадрами;

• разработку и внедрение ППТ в качестве основного драйвера роста конкурентоспособности промышленности;

• развитие международного сотрудничества, делая

ориентир на локальных и региональных рынках сбыта;

• оптимизацию и сбалансирование основных принципов организации и управления производственными процессами на предприятиях;

• формирование и продвижение государственно-частных партнерств в качестве основных площадок роста эффективности взаимодействия государства, бизнеса и институтов науки и технологий.

Положения ДК «Технет» охватывают данные направления деятельности, обеспечивая актуальность мер поддержки развития ППТ в России в рамках реализации НТИ.

Стоит отметить, что приоритетные рынки «Фабрик будущего» (услуги конструирования и инжиниринга) прежде всего опираются на рынки технологий и приложений, на основе которых предполагается организовать деятельность по их внедрению в промышленные сектора экономики. Анализ рынков технологий показал, что перспективы в данных областях сохраняются на высоком уровне на долгосрочную перспективу вплоть до 2035 года. С точки зрения накопленных компетенций в данных технологических областях, следует отметить, что национальные конкурентные преимущества сконцентрированы прежде всего в сфере ИТ (цифровое моделирование и проектирование, технологии организации и управления предприятиями, программные приложения, сервисы и услуги для оборудования в сфере ЧПУ, аддитивного производства), где на российском рынке существуют компании и исследовательские институты, занимающееся разработками в данных областях, а также оперируют компании-интеграторы решений как национальных, так и зарубежных, которые умеют внедрять данные разработки в реальные сектора экономики. По направлениям робототехники, CNC-оборудования, новых материалов в России существуют исследовательские институты и организации, занимающиеся исследованиями в данных областях, интегрированием, в основном, зарубежных решений.

В целом определение национальных конкурентных преимуществ в области ППТ лежит в следующих областях: трудовые ресурсы, инновационная политика государства и исследовательская инфраструктура, уровень затрат, законодательная политика.

В рамках отчета Deloitte «Global Competitiveness Index 2016» была произведена оценка лидеров в области внедрения ППТ в мире на основе опросов ведущих экспертов. Данные по России взяты из отчета World Economic Forum «Global Competitiveness Report 2016» по схожим показателям с Deloitte «Global Competitiveness Index 2016». В общем виде это можно представить в виде следующей таблицы индексов (см. таблицу 3).

ТАБЛИЦА 3

Таким образом, по оценке ведущих мировых организаций, у России сильные позиции складываются в основном в трудовых ресурсах и затратах на производство, которые отразились в следующих областях:

• затратах на трудовые ресурсы;

• затратах, связанных с покупкой и арендой земли;

• сравнительно дешевой стоимости энергоресурсов. Такое положение дел прежде всего связано с произошедшей в 2014–2015 годы девальвацией рубля по отношению к иностранным валютам, а также с сохраняющимся ресурсоориентированным укладом российской экономики. Данные национальные преимущества будут способствовать повышению конкурентоспособности наукоемких продуктов в мире, созданных отечественными производителями, с помощью внедрения технологических решений «Фабрик будущего».

Стоит отметить и усилия государства в области поддержки инновационной политики, которая была выделена в качестве ключевого приоритета государственной политики наравне с социальной сферой и госбезопасностью. В последние годы активно разрабатываются документы стратегического планирования в сфере науки, технологий и инноваций, а также реализуются инициативы, направленные на повышение конкурентоспособности российской экономики на мировой арене за счет развития образовательного и исследовательского секторов, такие как: Национальная технологическая инициатива, Программа повышения конкурентоспособности ведущих российских университетов среди ведущих мировых научно-образовательных центров (Программа «5–100») и другие.

Другим способом оценки конкурентных преимуществ, который учитывает специфичные факторы, не вошедшие в отчет Deloitte «Global Competitiveness Index 2016», может быть оценка по модели Michael E. Porter «The Four Elements of Competitive Context», которая выделяет 4 фактора в качестве основы для развития рынков в стране: институциональные условия и конкурентное поле, условия развития факторов производств, характеристику спроса, наличие компетентных организаций по направлению. Данные общие условия являются ключевыми для развития рынков в любой стране и отдаленно напоминают условия кластерного развития по Michael E. Porter. В контексте реализации мероприятий ДК «Технет» можно провести анализ конкурентных преимуществ развития рынка ППТ в стране на основе данной модели (см. таблицу 4).

ТАБЛИЦА 4

Таким образом, Россия обладает достаточным уровнем конкурентных преимуществ для развития рынка ППТ в стране, в основном сконцентрированных в условиях развития факторов производств и характеристики спроса на решения в сфере ППТ. Данные преимущества позволяют определить условия для реализации положений ДК «Технет» в стране как благоприятные с точки зрения развития рынков предоставления услуг конструирования и инжиниринга, образовательных услуг в сфере ППТ, а также услуг сертификации, о которых подробнее будет рассказано в следующем разделе.

Описание «Фабрики будущего»

«Фабрики будущего» понимаются как системы комплексных технологических решений (интегрированные технологические цепочки), обеспечивающие в кратчайшие сроки проектирование и производство глобально конкурентоспособной продукции нового поколения.

«Фабрики будущего», как правило, генерируются на испытательных полигонах (TestBeds).

Сейчас перед промышленностью России стоит новый вызов — Time to Market — минимальное время вывода конкурентоспособной продукции нового поколения на рынок (конкурентное преимущество — преимущество продукта над конкурентами, обеспечиваемое за счет предоставления потребителю более высокой ценности). Ответом на этот вызов должны стать «Фабрики будущего» — «цифровые» — «умные» — «виртуальные», которые за счет:

• принципиально новых подходов к цифровому проектированию на основе полного математического моделирования и технологий оптимизации;

• виртуальных испытаний, которые, к тому же, значительно снижают объемы дорогостоящих натурных испытаний;

• передовых производственных технологий и цифрового умного производства обеспечат выпуск высокотехнологичной продукции лучше и быстрее, чем в настоящий момент в экономике России.

«Цифровая фабрика» ориентирована на проектирование и производство продукции нового поколения, как правило, от стадии исследования и планирования, когда закладываются базовые принципы изделия, до стадии создания цифрового макета продукта (Digital Mock-Up, DMU), «цифрового двойника» (Digital Twin) и опытного образца или мелкой серии. Оценка общих эффектов от внедрения «Цифровой фабрики» в сравнении с традиционными моделями производства и проектирования: снижение затрат — 10–50%; сокращение времени производства — 20–70%; рост прибыли — 10–50% (установлено эмпирическим способом при реализации сопоставимого передового проекта — GE Brilliant Factory).

В результате внедрения технологий «Цифровой фабрики» заказчик получит современную высокотехнологичную производственную цепочку, объединяющую передовые программные системы в единую систему с цифровизацией производственных процессов на уровне до 95%.

«Умная фабрика» ориентирована на производство продукции нового поколения от заготовки до готового изделия по цене серийного производства текущего индустриального уклада. В качестве входного продукта «Умной фабрики» используется результат работы «Цифровой фабрики». Отсутствие зависимости цены от признака серийности обеспечивается за счет увязанных общей системой управления и логистической системой отдельных модулей, обеспечивающих реализацию всех технологических переделов без участия человека (24 часа в сутки, 7 дней в неделю, 365 дней в году). Оценка общих эффектов от внедрения «Умной фабрики» в сравнении с традиционными моделями производства и проектирования: 2–4-кратное сокращение времени производства; рост вводов — 50–70%; рост прибыли — до 2 раз (установлено эмпирическим способом при реализации сопоставимого передового проекта — GE Brilliant Factory).

В результате внедрения технологий «Умной фабрики» заказчик получит автоматизированный «умный» завод с безлюдным интеллектуальным производством не менее 100% основных технологических операций.

«Виртуальная фабрика» — объединение «цифровых» и (или) «мных» фабрик в единую сеть либо как части глобальных цепочек поставок (поставки → производство → дистрибьюция и логистика → сбыт и сервисное обслуживание), либо как распределенных производственных активов. Продукт «Виртуальной фабрики» — это виртуальная модель всех организационных, технологических, логистических процессов территориально распределенных «цифровых» и «умных» производств, представленных для пользователя как единый объект. Оценка общих эффектов от внедрения «Виртуальной фабрики» в сравнении с традиционными моделями производства и проектирования: 2–4-кратный рост предсказуемости; 40% снижение затрат; сокращение числа единиц оборудования — 7–15% (установлено эмпирическим способом при реализации сопоставимого передового проекта — GE Brilliant Factory).

В результате внедрения технологий «Виртуальной фабрики» заказчик получит пакет решений для виртуального управления цепочками поставок на предприятии.

«Цифровые» и «виртуальные» фабрики покрывают все уровни готовности технологий и производства (TRL 1 — TRL 9, MRL–1 — MRL–10), «умные» фабрики покрывают уровни готовности технологий и производства с TRL 4 — TRL 9, MRL–4 — MRL–10.

Результаты внедрения систем комплексных технологических решений могут существенно повысить производительность и ресурсоэффективность производственного процесса. Соединение всех трех типов «Фабрики будущего» позволит произвести процесс трансформации из традиционного производства в передовое, трансформируя все элементы цепочки добавленной стоимости.

Все названные передовые производственные технологии имеют быстрорастущие рынки, но различные структуру, стадию развития и уровень зрелости, количество и мощность игроков, стран-лидеров и т. д. Средние прогнозируемые темпы роста по направлениям составляют от 4–5% до 25–30% в год. Объем рынка «Фабрик будущего» (передовых производственных технологий, систем комплексных технологических решений на их основе, а также продукции, выпускаемой предприятиями, внедрившими технологии «Фабрик будущего») к 2035 году составит более $3 трлн.

В ДК «Технет» были названы следующие технологические направления, составляющие компоненты «Фабрики будущего», которые включают:

• цифровое проектирование и моделирование как совокупность технологий компьютерного проектирования (Computer-Aided Design, CAD), математического моделирования, компьютерного и суперкомпьютерного инжиниринга (Computer-Aided Engineering, CAE, и High Performance Computing, HPC) и оптимизации (ComputerAided Optimization, CAO) — многопараметрической, многокритериальной, многодисциплинарной, топологической, топографической, оптимизации размеров и формы и так далее технологической подготовки производства (Computer-Aided Manufacturing, CAM), в том числе нового поколения, ориентированной на аддитивное производство (Computer-Aided Additive Manufacturing, CAAM), технологий управления данными о продукте (Product Data Management, PDM) и технологий управления жизненным циклом изделий (Product Lifecycle Management, PLM);

• новые материалы, в том числе передовые сплавы (суперсплавы), передовые полимеры, передовые композиционные материалы, передовые керамические материалы, металлопорошки и металлопорошковые композиции, метаматериалы;

• аддитивные технологии, включая 3D-принтеры, технологии, подходы и способы работ с исходными материалами, разработку и эксплуатацию расходных материалов и набор услуг по 3D-печати;

• CNC-технологии и гибридные технологии — включая станки и технологии оборудования с числовым программным управлением, приводную технику, гибридные многофункциональные технологии обработки;

• промышленную сенсорику — внедрение «умных» сенсоров и инструментов управления (контроллеров) в производственное оборудование, в помещение на уровне цеха или фабрики в целом (включает: 1) соединение: проводные и беспроводные сети, глобальные сети (WAN), локальные сети (LAN), сети «машины-машины»;

2) сбор: сенсоры, цифровые измерительные приборы, автоидентификационное оборудование; 3) анализ: базы данных, доклады (отчеты), комплексные событийные процессы, предсказательные алгоритмы; 4) контроль: силовые приводы, программируемые алгоритмические контроллеры, «умная» робототехника, аддитивное производственное оборудование, SCADA, DCS, MES, HMI);

• технологии робототехники — прежде всего промышленные роботы (по процессам, по механообработке, сборке и монтажу, транспортировке деталей в зону работы технологического оборудования, складским операциям. и др.);

• информационные системы управления предприятием (Industrial Control System — ICS, Manufacturing Execution System — MES, Enterprise Resource Planning — ERP, Enterprise Application Software — EAS);

• Big Data — генерация, сбор, хранение, управление, обработка и передача больших данных.

Значимым интегральным технологическим направлением является индустриальный Интернет, позволяющий связать в единую цепочку различные ИТ-системы, оборудование, датчики на предприятии.

В сравнении с традиционными производственными цепочками современные объекты промышленной инфраструктуры, использующие решения «Фабрик будущего», будут обладать следующими преимуществами, снимающими основные ограничения и барьеры развития производств в России:

• сокращение затрат (до 50%) на производство за счет внедрения передовых технологий цифрового проектирования и моделирования, а также систем организации и управления предприятием в совокупности с промышленной сенсорикой и робототехникой;

• сокращение времени производства за счет цифровизации, автоматизации, интеллектуализации и виртуализации промышленных цепочек (в среднем в 2–3 раза, в зависимости от типа, специализации производства);

• цифровизация производственных процессов на уровне ~ 95%;

• возможность прототипирования, проектирования новых процессов производства, существенно снижающая T2M (time to market) готовой продукции;

• повышенная предсказуемость производственных процессов, позволяющая легче прогнозировать и управлять деятельностью предприятия;

• безлюдное интеллектуальное производство: не менее 50% технологических операций;

• переход к виртуальному управлению цепочками поставок (использование Big Data и предикативной аналитики);

• соединение больших программных пакетов в единую систему, обеспечивающую управление производством (CAD, CAE, CAO, CAM, ERP, MES, PLM, PDM, HPC);

• снижение количества дефектной продукции на производстве;

• повышенная кастомизация производственного процесса, использование новых типов материалов, которое приведет к облегчению конструкций (до 50% и более).

Таким образом, рынок «Фабрик будущего» представляет собой совокупность услуг по отбору, тестированию, комплексированию и использованию передовых производственных технологий как систем комплексных технологических решений для обновления или создания новых производственных мощностей в различных секторах и отраслях промышленности. На основе указанных технологических решений и с учетом отмеченных эффектов организации — участники «Технета» будут предоставлять сервисы и услуги клиентам по блокам:

• услуг конструирования и инжиниринга;

• услуг ускоренной сертификации и стандартизации;

• образовательных и консультационных услуг.

Данный спектр предоставляемых услуг основывается на процессе внедрения комплекса ППТ. Для участников РГ

«Технет» спектр предоставляемых услуг задан, но не ограничен сферами применения технологий, он может быть расширен на новые области применения за счет процесса кастомизации технологических решений под отдельные задачи производства клиента. В таблице 5 представлены совокупный рынок «Фабрик будущего» в мире, а также оценка рынков технологий, на которых будут базироваться сервисы и услуги компаний — участников «Технета». Приоритетным рынком в данном контексте выделяется рынок услуг конструирования и инжиниринга.

ТАБЛИЦА 5

Оценка потенциального спроса по секторам

Спрос на комплексные технологические решения «Технета» будет складываться прежде всего на перспективных рынках в растущих секторах экономики за счет формирования дополнительных ресурсов для их внедрения, а также необходимости в сохранении темпов наращивания производственных мощностей, в том числе и создании новых. По оценке Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования, (ЦМАКП) ряд секторов экономики будет демонстрировать существенный рост темпов выпуска продукции до 2035 года.

Следует считать, что основные затраты в объеме фондов амортизации производственных фондов в части закупки технологий и модернизации оборудования начнутся в России в период 2018–2023 годов, включая пилотные проекты модернизации производств по направлениям транспортного машиностроения, нефтегазового оборудования, приборо- и станкостроения, химической и других видов перерабатывающей промышленности. По итогам отработки и тестирования пакетов технологий на испытательных полигонах создание первых «Фабрик будущего» в России начнется в 2018 году.

К секторам наибольшей благоприятности с точки зрения условий внедрения ППТ, которые будут определять спрос на технологии «Фабрики будущего», относятся: производство машин и оборудования (226%), производство электрооборудования (233% роста к 2035 г. согласно данным ЦМАКП), химическое производство (230%) и так далее. В этих секторах будут в первую очередь востребованы технологические решения «Технет». Например, объем российского рынка радиоэлектроники составляет 2,9 трлн рублей, из них 31% — бытовая электроника. Все сегменты радиоэлектроники за прошедший год показали рост от 2% до 15%. Размеры вложений превышают четверть триллиона рублей. Так, объем развития целевой федеральной программы «Развитие КБ и радиоэлектроники» на 2008–2015 годы составлял 172 млрд рублей, а в рамках госпрограммы «Развитие электронной и радиоэлектронной промышленности» в следующие пять лет планируется инвестировать почти 125 млрд рублей. Указанные объемы финансирования в той или иной степени смогут стать источником финансирования проектов «Фабрик будущего».

Другим методом оценки перспективности внедрения ППТ в секторах экономики может служить динамика производительности труда, которая является одним из наиболее существенных факторов результативности от использования ППТ на предприятии. Потребность отдельных секторов в повышении производительности труда в целях усиления собственной конкурентоспособности может обусловить спрос на технологические решения РГ «Технет». По оценке ЦМАКП, на 18.01.2016 ряд секторов отечественной промышленности показывает положительную самостоятельную динамику роста производительности труда за счет внедрения отдельных технологических элементов современного производственного процесса, несмотря на снижения объемов выпуска, однако ряд отраслей демонстрирует существенную потребность в разворачивании отрицательного тренда производительности труда. Определенная потребность во внедрении ППТ есть в секторах производства транспортных средств и оборудования (-20%), строительства (-2,8%), легкой промышленности. Внедрение ППТ существенно повысит конкурентоспособность данных отраслей за счет разворачивания эффективных систем производства на базе решений «Технета».

Спрос на компетенции участников «Технета» прежде всего будет формироваться в секторах ускоренного импортозамещения, где потребность в создании новых производственных мощностей позволит в краткосрочной и среднесрочной перспективе реализовывать пилотные проекты ДК «Технет», а в долгосрочной — масштабировать накопленные знания и приложения в части создания современных производственных цепочек. Объем рынка импортозамещения, выраженного в объемах потенциально замещаемого импорта, в перспективе составит около $80 млрд, 68,9% которого будет находиться в целом ряде отраслей.

Наиболее перспективным рынком внедрения ППТ в части наращивания производственных мощностей является сектор производства автомобилей, прицепов и полуприцепов с объемом потенциального для замещения импорта, в среднесрочной перспективе равным $13,8 млрд. Анализ отраслей промышленности с большим потенциалом замещения импортной продукции показывает потенциал роста востребованности внедрения ППТ в целом ряде секторов производства в среднесрочной перспективе.

Отдельно стоит отметить важность конкретных технологических решений «Технета» для ряда областей авиастроения и машиностроения, отдельных направлений оборонно-промышленного комплекса за счет внедрения современных композитных материалов. Современные системы проектирования и моделирования должны учитывать характеристики новых материалов, конструктивно-силовых схем конструкции, способы укладки и реализации требований к адаптивным конструкциям, технологическим процессам и др. Однако внедрение таких систем зачастую может привести к существенным результатам, например, уменьшению расхода топлива до 55%, которое в свою очередь окажет положительное влияние на ряд других важных показателей, таких как себестоимость перевозок, уровень вредных выбросов в атмосферу и др.

Таким образом, заказ на технологические решения «Технета» будет формироваться:

• в отраслях, требующих комплексных решений в процессах проектирования и моделирования производственных цепочек для создания сложных элементов конструкции (авиастроение и ракетно-космический сектор, автомобилестроение, судостроение и другие);

• в отраслях с большим потенциалом роста производственных мощностей (производство машин и оборудования, производство электрооборудования, химическое производство, производство резиновых и пластмассовых изделий и так далее);

• в отраслях с потребностью в повышении эффективности производственных процессов, производительности труда (производство транспортных средств и оборудования, легкая промышленность, строительство и так далее);

• в отраслях, обладающих большим потенциалом для импортозамещения (производство автомобилей, прицепов и полуприцепов, производство машин и оборудования для добычи полезных ископаемых и строительства, производства прочего оборудования общего назначения и так далее).

Спрос на технологические решения «Технета» будет формироваться и на рынках НТИ. В рамках встреч представителей «Технета» и других рынков НТИ были обозначены области и предмет взаимодействия (см. таблицу 6).

ТАБЛИЦА 6

2.1. Оценка ожидаемой социально-экономической эффективности реализации дорожной карты

Реализация ДК «Технет» обеспечит получение ряда эффектов в среднесрочном и долгосрочном периодах, в том числе за счет разворачивания комплекса передовых производственных технологий и современных производств «Фабрик будущего», повышения объемов экспорта продукции, произведенных «Фабриками будущего», создания новых рабочих мест.

Рынок труда и человеческий капитал:

• Рост производительности труда на предприятиях, внедряющих ППТ.

• Рост притока иностранных студентов в российские вузы, реализующие программы подготовки по передовым производственным технологиям, экспорт программ подготовки специалистов в области ППТ (в том числе посредством конкурсов WorldSkills и других).

• Увеличение трудовой мобильности персонала за счет изменения методик обучения, роста междисциплинарной составляющей обучающих процессов. Это позволит работникам повысить свою востребованность в промышленных секторах, производящих модернизацию производственных процессов.

Макроэкономические и рыночные эффекты:

• Значительный рост экспорта российской высокотехнологической продукции, произведенной на основе разработок по направлениям ППТ (0,31,0 трлн руб. в 2035 г. в ценах 2014 г.).

• Выход России на мировые высокотехнологичные рынки услуг, оказываемых на основе применения передовых производственных технологий, который позволит диверсифицировать денежные потоки лидирующих российских организаций в данной сфере, а также повысить конкурентоспособность производимой ими продукции.

• Развитие несырьевого экспорта и повышение устойчивости бюджетных доходов, в том числе за счет роста отчислений от экспорта высокотехнологичной продукции, платежей по НДФЛ от занятых в секторах, внедривших ППТ.

• Снижение структурной зависимости от технологического импорта и повышение национальной безопасности и обороноспособности Российской Федерации за счет значимого замещения импортируемых технологических решений (в долевом отношении) по основным производственным комплексам в автомобильном, авиационном, судостроительном, станкостроительном и других секторах промышленности. Рост доли российского оборудования +10% в общем парке предприятий, использующих ППТ.

• Обновление основных фондов ряда высокотехнологичных секторов с учетом ведущих требований по цифровизации и интеллектуализации производств.

• Рост экологичности (зеленые производства) и ресурсоэффективности производств.

• Вовлечение широкого круга малых и средних предприятий в область новых производственных технологий и создание продукции нового качества, стимулирование рыночных механизмов развития экономики.

Научные и технологические эффекты:

• Снижение технологической зависимости по ключевым направлениям НИОКР в сфере ППТ (достижение паритета по 3—10 ключевым технологиям, включая ПО и средства производства) — повышение актуальности исследовательской повестки научных организаций.

• Освоение новых компетенций, рост уровня готовности к участию на рынках новых передовых производственных технологий в России в период 2025–2035 годов.

• Рост патентной активности, работ и прибыльности лицензируемых технологий и решений.

2.2. Сведения о документах стратегического планирования, относящихся к категории разрабатываемых на федеральном уровне, по отраслевому и территориальному принципу, а также в рамках прогнозирования, положения которых учтены при разработке плана мероприятий (дорожной карты)

Дорожная карта была подготовлена рабочей группой по разработке и реализации ДК «Технет» при участии ОАО «РВК», Агентства стратегических инициатив по продвижению новых проектов, Министерства промышленности и торговли Российской Федерации. ДК «Технет» разработана на основании следующих документов:

• Концепции долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации до 2020 года (утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 17.11.2008 №1662-р);

• Указа Президента Российской Федерации от 07.05.2012 №596 «О долгосрочной государственной экономической политике»;

• Федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014—2020 годы» (утверждена Постановлением Правительства Российской Федерации от 21.05.2013 №426);

• Прогноза научно-технологического развития на долгосрочную перспективу до 2030 года (утвержден Президентом Российской Федерации В. В. Путиным 1 сентября 2013 года);

• Постановления Правительства Российской Федерации от 15 апреля 2014 года №328 «Об утверждении государственной программы Российской Федерации «Развитие промышленности и повышение ее конкурентоспособности»;

• Федерального закона от 28 июня 2014 года №172ФЗ «О стратегическом планировании в Российской Федерации»;

• Решения Президиума Совета при Президенте Российской Федерации по модернизации экономики и инновационному развитию России (протокол от 16 сентября 2014 года №5);

• Принципов участия субъектов малого и среднего предпринимательства в закупках товаров, работ, услуг отдельными видами юридических лиц, в том числе закупок госкорпораций и компаний с госучастием (утв. Постановлением Правительства РФ от 11 декабря 2014 года №1352);

• Основных направлений деятельности правительства РФ (например, Основных направлений деятельности Правительства Российской Федерации на период до 2018 года (утверждены Правительством Российской Федерации 14.02.2015);

• Отраслевых планов мероприятий по импортозамещению (приказы Минпромторга России от 31.03.2015 №645–663);

• Стратегии национальной безопасности Российской Федерации (Указ Президента Российской Федерации от 31 декабря 2015 года №683);

• Протокола заседания Межведомственной рабочей группы по разработке и реализации Национальной технологической инициативы при президиуме Совета при Президенте Российской Федерации по модернизации экономики и инновационному развитию России №1 от 20 января 2016 года;

• Постановления Правительства Российской Федерации от 18 апреля 2016 года №317 «О реализации Национальной технологической инициативы»;

• Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации до 2035 года (проект);

• Программ инновационного развития государственных корпораций и акционерных обществ с государственным участием (ОДК, ОАК, ОСК, КАМАЗ, РКК Энергия, АВТОВАЗ, Вертолеты России и др.), программ НИОКР институтов РАН/ФАНО;

• Отраслевых стратегий и программ: Стратегии развития автомобильной промышленности на период до 2020 года, Стратегии развития судостроительной промышленности на период до 2020 года и на дальнейшую перспективу, Стратегии развития металлургической промышленности на период до 2020 года, Стратегии развития энергомашиностроения на 2010–2020 годы и на перспективу до 2030 года, Стратегии развития химической и нефтехимической промышленности на период до 2015 года, Стратегии развития электронной промышленности на период до 2025 года, Энергетической стратегии Российской Федерации на период до 2030 года, Транспортной стратегии Российской Федерации на период до 2030 года, Стратегии обеспечения единства измерений в Российской Федерации до 2025 года (проект) и другие.

2.3. Перечень целевых показателей дорожной карты и их значений (см. таблицу 7)

ТАБЛИЦА 7

2.4. Сведения о сформированном в Российской Федерации научно-техническом заделе для реализации плана мероприятий (дорожной карты)

Компании и организации Российской Федерации имеют значимый научно-технический задел для реализации плана мероприятий ДК «Технет», который для ряда направлений может быть описан в рамках технологических направлений. При этом стоит отметить, что прежде всего представленные ниже компетенции организаций анализировались с точки зрения приоритетного рынка «Фабрик будущего» — услуги конструирования и инжиниринга.

Цифровое проектирование и моделирование

Российские предприятия и организации имеют задел по всему спектру технологий и технологических решений в цифровом моделировании и проектировании.

• Применение передовых цифровых технологий проектирования жизненного цикла продукта и приведение его в соответствие с многоуровневой матрицей целевых показателей и ограничений (требования / ограничения: технологические, технические, экономические и так далее) на его разработку.

• Проектирование best-in-class оптимизированных конструкций на основе современной концепции (Simulation & Optimization) — Driven Advanced Design & Advanced Manufacturing.

• Конструкторские работы (CAD). компьютерный/ суперкомпьютерный инжиниринг (CAE, HPC), все виды оптимизаций (CAO, многокритериальная, многопараметрическая, многодисциплинарная, топологическая, топографическая, оптимизация размеров и формы, робастная).

• Цифровой макет (Digital Mock-Up, DMU), цифровой двойник (Digital Twin) — полномасштабная цифровая 3D-модель изделия и всех его компонентов, позволяющая исключить из процесса разработки создание дорогостоящих натурных прототипов, позволяющая «измерять» и моделировать любые характеристики объекта в любых условиях эксплуатации.

• Выбор технологии производства и подготовка к изготовлению опытного образца / мелкой серии (Computer-Aided Manufacturing, CAM. Computer-Aided Additive Manufacturing, CAAM).

Высокотехнологичными компаниями, оказывающими услуги в области цифрового проектирования и моделирования, являются Инжиниринговый центр «Центр компьютерного инжиниринга» Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого и ООО Лаборатория «Вычислительная механика» (CompMechLab®), ФГУП «РФЯЦ-ВНИИЭФ», ООО «Саровский инженерный центр», ООО «Прогресстех», инжиниринговые компании «Фидесис» и «Тесис», Научно-технический центр «АПМ», компании Datadvance и другие.

Примером успешных практик в данном направлении является проект по разработке Единой модульной платформы (ЕМП-проект, широко известный как проект «Кортеж», головной исполнитель — ФГУП НАМИ) и на ее основе — всей линейки автомобилей (лимузин, седан, внедорожники и микроавтобус), выполняемый при участии Инжинирингового центра СПбПУ и ГК CompMechLab. В 2014 году сотрудники Центра компьютерного инжиниринга отвечали за разработку отдельных элементов кузова. С 2015 года Центру передан полный комплекс работ по разработке элементов и сборок каркаса кузовов с учетом модульной структуры автомобилей, объединенных единой модульной платформой с базисом унифицированных деталей и виртуальных испытаний. В июне 2016 года прототипы автомобилей, разработанные в рамках ЕМП-проекта, успешно прошли натурные испытания на безопасность по программе Euro NCAP и с первой попытки получили максимальные 5 звезд рейтинга (краш-тесты проводились на независимом полигоне в Германии).

В настоящее время разработка систем CAD / CAE сконцентрирована в небольшом количестве крупных высокотехнологичных компаний, которые за последние 10–15 лет постепенно образовались путем поглощения конкурентов.

Российские компании обладают высоким уровнем компетенции благодаря долгому опыту работы, в том числе в качестве поставщиков программных компонентов для мировых лидеров. Россия — одна из немногих стран с конкурентоспособными производителями CAD / CAE. К наиболее успешным российским компаниям сектора можно отнести следующие (см. таблицу 8).

ТАБЛИЦА 8

Конкурентоспособны российские компании для предприятий — заказчиков оборонно-промышленного и ядерного комплекса, строительного комплекса, для выполнения заказов высокотехнологичных компаний российских госкорпораций (по направлению конструирования и инжиниринга), для предприятий среднего и малого бизнеса. Большое число российских компаний производит специализированные программные продукты для проектирования и расчета в узких областях, например, трубопроводов и тому подобное. Частично эти компетенции могут быть использованы в реализации проектов для формирования рынков «Фабрик будущего».

Аддитивные технологии

Рынок аддитивных технологий активно развивается в мире, однако темп роста в последние годы сократился, но, несмотря на это, рынок производителей промышленных систем и рынок предоставления сервисов и услуг на базе аддитивных технологий остается одним из наиболее перспективных инновационных рынков современности, который начинает достигать высокой степени зрелости.

Барьеры для входа на рынок с каждым годом растут за счет укрепившегося тренда экспансий больших корпораций на данном рынке, например, такие компании, как Hewlett Packard и Carbon3D, уже в следующем году готовы представить свои решения в области аддитивных технологий. На данный момент существует два больших сегмента рынка аддитивных технологий.

• Поставщики промышленных систем (оборудования). По данным на 2015 год, основными игроками в мире в данном сегменте являются: Stratasys (41,1%), 3D Systems (15,3%), Envisiontec (10%), Mcor (5,6%), EOS (2,9%).

• Провайдеры услуг и сервисов на базе промышленных систем. Данный сегмент наполнен мелкими предпринимателями, которые выступают в основном в качестве сервисных бюро, кадровых холдингов по подбору персонала, подрядчиков по установке отдельных промышленных систем. Явных лидеров в данном сегменте нет.

В России использованием и внедрением технологий аддитивного производства занимается ограниченное количество промышленных компаний, в основном представителей МСП, и исследовательских центров. При этом значительная доля российских компаний на этом рынке представляет посредников, продающих оборудование и/или занимающихся быстрым прототипированием. Малое количество компаний располагает мощностями для производства функциональных комплектующих из материалов с хорошими эксплуатационными характеристиками, еще меньшее количество компаний способно производить эти детали в промышленных количествах.

Наиболее успешными в области аддитивного производства в России являются следующие компании и исследовательские центры (см. таблицу 9).

ТАБЛИЦА 9

Отметим успешный опыт по развитию аддитивных технологий Инжинирингового центра «Центр компьютерного инжиниринга» Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого. На базе Инжинирингового центра в 2015 году в Институте передовых производственных технологий открыта магистерская программа «Компьютерный инжиниринг и цифровое производство», в рамках которого студенты проектируют и разрабатывают двухэкструзионные 3D-принтеры, изготавливают опытные образцы / прототипы спроектированных и оптимизированных «best-in-class» изделий / элементов конструкций с применением принципов бионического дизайна. В рамках направления ведется разработка нескольких видов 3D-принтеров для производства изделий из пластмассы, полиамида, композитов, выплавляемых фотополимеров и других материалов с возможностью использования результатов аддитивного производства как в виде конечного продукта, так и в качестве мастер-моделей для последующего изготовления изделий из металла («гибридные» технологии).

Исследовательская деятельность в области аддитивных технологий развита слабо по сравнению с мировыми лидерами в данной области. За последние 15 лет в России был выдан 131 патент по различным аспектам аддитивного производства (0,14% от мирового количества), причем 14 из них получены российскими заявителями, а 117 — иностранными. Для сравнения, Южная Корея, США, Япония и Китай совместно владеют 90% патентов в этой сфере.

На российском рынке существуют организации, обладающие компетенциями для решения данных проблем, которые уже ведут свою деятельность по данным направлениям (см. таблицу 9). Активное их вовлечение в рамках реализации мероприятий ДК «Технет» позволит вести развитие аддитивных технологий в России опережающими темпами. Региональный инжиниринговый центр Уральского федерального университета им. первого президента России Б. Н. Ельцина выполняет работы по изготовлению изделий с применением аддитивных технологий, а также совместно с «Росатом» (НПО «ЦНИИТМАШ») разработал 3D-принтер «MeltMaster–550», позволяющий изготавливать изделия из меди, алюминия, железа и титана с областью печати 550×450×450 мм.

НПО Сатурн (г. Рыбинск) и Всероссийский институт авиационных материалов (ВИАМ, г. Москва) используют аддитивные технологии для опытного производства изделий в двигателестроении.

Научно-технологический комплекс «Лазерные и сварочные технологии» СПбПУ ведет разработку роботизированного комплекса прямого лазерного выращивания по технологии гетерофазной лазерной порошковой металлургии. Производительность процесса в 10 раз выше производительности технологий послойного синтеза. Механические свойства получаемых изделий на уровне горячего проката, отсутствуют поры, трещины и несплавления. С помощью данной технологии возможно выращивание крупногабаритных изделий диаметром до 2 метров. В качестве наплавляемых материалов можно использовать различные порошки: сплавы на основе железа, никеля, кобальта, титана, в том числе жаропрочные и корозионостойкие, интерметаллидные сплавы, композитные металлокерамические материалы.

Московская компания «Коллаборация 3D» разработала и коммерциализировала 3D-принтер «Зверь», обладающий расширенной областью печати с размерами 450×530×750 мм. Это значительно упрощает печать больших объектов. Данный принтер работает по технологии FDM-печати и может использовать ABS, PLA, PVA и HIPS материалы. «Зверь» является аналогом заграничных 3D-принтеров, ничем не отличаясь по качеству печати от зарубежных аналогов, но его цена на порядок меньше.

Ростовская компания «Спецавиа» коммерциализировала первый в России строительный 3D-принтер. На данный момент компания способна производить 6 видов строительных 3D-принтеров, например, модель S-1160 может печатать детали со строительной поверхностью в 10×11×2,7 мм, используя цемент серии 500, то есть тем, что есть в свободной продаже на любом строительном рынке.

Примером лучшей практики следует назвать Центр быстрого прототипирования и изготовления малых серий при институте НАМИ, который занимается быстрым прототипированием с использованием процессов SLS и SLA. В настоящее время в России используется около 40 металлических систем 3D-принтинга в основном с оборудованием компаний EOS (Германия), SLM Solutions (Германия), Arcam (Германия), Concept Laser (Германия).

Перспективными направлениями использования процессов аддитивного производства в мире называют:

• медицину (биомоделирование, проектирование и изготовление персонализированных имплантатов, производство имплантатов с пористой структурой, тканевая инженерия, изготовление специализированных хирургических инструментов и приспособлений, доставка лекарственных средств и изготовление микронных медицинских устройств);

• авиационно-космическую промышленность (мелкосерийное производство высококачественных деталей и другие применения);

• автомобилестроение (изготовление прототипов и инструментальной оснастки и другие);

• производство товаров потребления.

По ряду данных направлений в стране существуют конкурентоспособные производственные цепочки, которые будут формировать спрос на решения в области аддитивного производства.

Новые материалы

Рынок новых материалов представляет собой достаточно зрелый рынок поставщиков жидких фотополимеров, порошковых материалов, волоконных материалов, гранул, листовых материалов, композитных материалов, наноматериалов и т. д., которые используются в том числе рынком аддитивных технологий, с общим объемом на 2015 год в 63,7 млрд долларов США. Наиболее востребованными материалами на данный момент являются фотополимеры (45,5%), порошковые материалы (24,9%), волоконные материалы (15,1%), металлические сплавы (11,5%) и другие (3,1%). Задел в области новых материалов для рынка «Фабрик будущего» определяется перечнем центров, занимающихся исследованиями в областях порошковых материалов, нанотехнологий, синтеза композиционных материалов. Среди них выделяются следующие (см. таблицу 10).

ТАБЛИЦА 10

В России осуществляют свою деятельность по поддержке МСП в областях материаловедения различные институты развития, включая Фонд «Сколково» и Фонд инфраструктурных и образовательных программ, ОАО «Роснано» и УК «Роснано». Данные организации обладают компетенциями в развитии высокотехнологичных рынков будущего. Пул компаний, получивших материальную и нематериальную поддержку группы компаний «Роснано» для своего развития, насчитывает более 80 единиц, из которых более 50 обладают либо действующим заводом по производству материалов, либо R&D центрами по разработке новых материалов. К наиболее успешным из них можно отнести следующие компании (см. таблицу 11).

ТАБЛИЦА 11

Существует ряд экспертных оценок, которые указывают на то, что при имеющемся уровне научно-технологических заделов в России возможно развивать следующие направления рынка новых материалов:

• разработку методов и эффективных технологических процессов органического синтеза новых высокоэнергетических материалов;

• разработку новых высокоэнергетических систем для нового поколения ракетно-космической техники;

• разработку экологических («зеленых») высокоэнергетических материалов;

• нанотехнологии для высокоэнергетических материалов (например, применение и технологии введения нанометаллов);

• суперкомпьютерные технологии моделирования процессов в высокоэнергетических системах для снижения количества чрезвычайно дорогостоящих огневых испытаний;

• использование высокоэнергетических материалов в технологиях производства металлов и сплавов со специальными свойствами, используемых при производстве вооружения и военной техники;

• технологии использования высокоэнергетических материалов для превращения химической энергии в электромагнитную;

• технологии утилизации высокоэнергетических материалов;

• технологии образования для подготовки специалистов в области высокоэнергетических материалов.

Стоит отметить, что в России существуют научно-технические заделы в цифровом проектировании новых материалов с заданными свойствами, когда параллельно с процессом проектирования конструкции закладываются свойства, эксплуатационные характеристики и другие требования к материалу, из которого будет изготовлено изделие. Компьютерное проектирование материалов («цифровизация материалов») осуществляется на нано-, микрои макроуровне, то есть на масштабах, превышающих атомы и кристаллы.

Big Data и индустриальный Интернет

В мировой практике участников рынка Big Data принято делить на следующие категории:

• поставщики инфраструктуры, которые решают задачи хранения и предобработки данных;\

• датамайнеры — разработчики алгоритмов, которые помогают клиентам извлекать ценность из больших данных;

• системные интеграторы, которые разворачивают системы анализа больших данных на стороне клиента;

• разработчики готовых сервисов на базе больших данных (в основном цифровой маркетинг), которые открывают возможности Big Data для широкого круга пользователей, в том числе для малого и среднего бизнеса.

Ключевыми игроками на рынке поставщиков инфраструктуры по сгенерированной выручке на 2015 год в мире являются такие компании, как: IDM ($2 104 млрд), SAP ($890 млн), Oracle ($745 млн), HPE ($680 млн), Palantir ($672), Splunk ($644 млн), Accenture ($507 млн), Dell ($489 млн), Teradata ($432 млн), Microsoft ($396 млн).

В России также имеется ряд компаний и институтов, способных сделать существенный вклад в развитие технологий Big Data для рынков «Фабрик будущего». Среди них: МИФИ (реализуемые проекты создания единой гетерогенной среды для больших расчетов в экспериментах ЦЕРНа), ИТМО (реализуемые проекты в области киберфизических систем и одноименный факультет), ФизТех, НГУ, ННГУ, НИУ ВШЭ.

Наиболее успешными российскими компаниями на данном рынке являются следующие (см. таблицу 12).

ТАБЛИЦА 12

На рынке системных интеграторов, которые разворачивают систему анализа больших данных на стороне клиента и выступают посредниками между технологиями и бизнесом, можно выделить следующие отечественные компании (см. таблицу 13).

ТАБЛИЦА 13

На технологиях анализа больших данных построены привычные нам антиспам, антифрод, programmatic-реклама и товарные рекомендации. Для использования готовых сервисов не нужны ни дополнительные серверы, ни консультанты, ни data scientists. Данные эти системы берут из открытых источников — соцсетей, сайтов, форумов и СМИ. Это открывает клиентам широкие возможности для цифрового маркетинга без затрат на инфраструктуру. На рынке готовых сервисов на основе Big Data можно выделить следующие российские компании (см. таблицу 14).

ТАБЛИЦА 14

Примерами лучших практик внедрения технологий обработки данных можно назвать следующие кейсы компаний (см. таблицу 15).

ТАБЛИЦА 15

Суть индустриального Интернета вещей — бесшовная интегрированная автоматизация всей цепочки взаимодействующих между собой производственных предприятий, исключение человека и связанных с человеческим фактором рисков из процесса промышленного производства.

Совокупный объем рынка индустриального Интернета вещей на 2015 год составляет 12,4 млрд долларов США. Данный рынок является перспективным с точки зрения выхода новых игроков за счет слабой концентрации крупных корпораций и доминирования малых игроков. Барьеры для входа новых игроков на рынок на данном этапе развития сектора ниже за счет большого интереса к сфере со стороны инвесторов, готовых вложить деньги в небольшие компании, способные достаточно быстро разработать приложения или железо для последующего внедрения на предприятиях. Ключевыми игроками на рынке индустриального Интернета в мире являются: General Electric (США), Cisco Inc. (США), IBM (США) Intel Corporation (США), Rockwell Automation (США), ARM Holdings plc. (Великобритания), ABB Ltd. (Швейцария), Siemens AG (Германия), Honeywell International Inc. (США), Dassault Systèmes SA (Франция), Huawei Technology Co., Ltd. (Китай), Zebra Technologies (США) и Robert Bosch GmbH (Германия).

Потенциально перспективные рынки развития Интернета в России можно разбить на две группы:

• Интернет вещей в промышленности;

• Интернет вещей в городах.

Некоторое количество проектов, связанных с разработкой программных решений, в нашей стране уже существует. В частности, компания PTS разрабатывает ПО, позволяющее промышленным предприятиям удаленно следить за работой своей продукции. К примеру, корпорация «Иркут» заказала у них решение, дающее возможность после каждого полета МС 21 удаленно получать с него информацию обо всех системах, работавших во время полета не так, как надо. Этот шаг делает сейчас General Electric.

CNC-технологии, гибридные технологии

По данным Ассоциации «Станкоинструмент», в России парк механообрабатывающего оборудования, состоящий преимущественно из отечественных станков, за последние 15 лет практически не обновлялся, сократился на 1 миллион единиц и составляет сегодня около полутора миллиона единиц. Более 70% станочного парка эксплуатируется свыше 15–20 лет и находится на грани полного физического износа. Отрасль производства станков с ЧПУ развита слабо.

Несмотря на это, в ряде компаний страны были сформированы компетенции в области производства оборудования, оперативных систем управления, автоматизированного проектирования. Это позволяет рассчитывать на то, что при должной поддержке данные компетенции и заделы могут быть использованы для перелома падающего тренда в области производства станков с ЧПУ. Наилучшие кейсы в области разработки и производства станков с ЧПУ представлены ниже.

Станкостроительные заводы внедряют прогрессивные инновационные разработки, используют модульный принцип, автоматизированное проектирование, обновляют свои продуктовые линейки, пользующиеся повышенным спросом у потребителей.

Холдинг «Станкопром» был создан в 2013 году под эгидой Госкорпорации Ростех в качестве системного интегратора российский станкостроительных предприятий. Он контролирует импорт оборудования, комбинирует зарубежные разработки с российской сборкой, развивает российские НИОКР и внедряет их.

Холдинг был создан на базе ОАО «РТ–Станкоинструмент» и ОАО «РТМашиностроение» и является их правопреемником. «Станкопром» имеет статус головной организации Госкорпорации Ростех в области станкостроения и инструментального производства.

На 2014 консолидированные активы холдинга оценивались в 5 млрд руб. Планируемые инвестиции — около 30 млрд руб., из которых собственные финансовые ресурсы 5,5 млрд руб., а 11 млрд руб. — частные инвестиции и банковские кредиты в соотношении 50 на 50. Стратегической задачей холдинга «Станкопром» является долгосрочное обеспечение технологической независимости и конкурентоспособности российского машиностроения за счет создания конкурентоспособных отечественных средств машиностроительного производства. Холдингом ставится цель достичь к 2020 году доли отечественных металлорежущих станков с ЧПУ в 70% (при пессимистичном сценарии их доля составит 13%), при этом холдинг может стать единственным поставщиком станков для оборонных предприятий.

Существенные заделы для производства сложных видов станкостроительной продукции имеются на ряде отечественных заводов. К примеру, многооперационные обрабатывающие центры и гибкие производственные модули создаются и осваиваются на уже указанном «Стерлитамакском станкозаводе» и «Савеловском машзаводе», заводах «Красный пролетарий», «Саста», «РСЗ», МАО «Седин», «ИЗТС». Современные внутришлифовальные автоматы и круглошлифовальные прецизионные станки производятся на Владимирском станкозаводе «Техника», зубообрабатывающие станки с ЧПУ — на Саратовском и Рязанском станкозаводах.

За 2014 г. в Центре перспективных технологий разработана серия фрезерно-гравировальных станков с числовым программным управлением: ATC 1200, ATC 3000, ATC 8000 и было продано более 30 станков новых модификаций. Используя имеющуюся программно-аппаратную платформу обрабатывающего центра, проведена разработка систем перемещения и управления для ряда других высокотехнологичных приложений. Два их них — биодозатор для 2Dи 3D-печати, а также станок с ЧПУ для обработки корундовой керамики.

Ряд исследовательских институтов ведет НИОКР в области внедрения новых видов инструментов. Одним из характерных примеров может выступать «ВНИИИНСТРУМЕНТ», который ведет активную работу в области разработки и изготовления опытных образцов инструмента, оказывает помощь в освоении выпуска дереворежущего инструмента на инструментальных заводах (Томском, Белгородском, Свердловском, Серпуховском, на малых предприятиях России в городах Пермь, Волгоград, Санкт-Петербург, Йошкар-Ола и др.), выполняет сертификационные испытания на безопасность. В последние годы разрабатываются и изготавливаются новые флюсы, созданы малогабаритные установки для электроконтактной пайки инструмента и других изделий, разрабатываются технологические процессы получения паяного инструмента для применения в различных отраслях промышленности.

Анализ результатов технологического аудита отрасли, который произвел МГТУ им. Н. Э. Баумана в партнерстве с АО «Станкопром», позволил определить перспективные системы ЧПУ Flex NC (разработчик — ООО «Станкоцентр», г. Москва). ЧПУ Flex NC — это сложный программно-аппаратный комплекс, работающий в жестком реальном времени, включая обработку больших объемов информации. Это позволяет эффективно использовать данную систему для повышения точности станка на 1–3 класса и увеличения скорости рабочих подач в несколько раз относительно паспортных. Система ЧПУ прошла испытания в самых тяжелых условиях, в том числе в непрерывном режиме работы станков в производственных условиях: три смены более месяца без выключений станков.

Система ЧПУ Flex NC успешно эксплуатируется на таких предприятиях, как Роствертол, РСК МИГ, Гидропресс, ТАНТК им. Г. М. Бериева (г. Таганрог), ГПЗ-1 (ЕПК) и др., а также на модификациях станков, которые выпускал Савеловский машиностроительный завод (СМЗ, г. Кимры) с системой ЧПУ Flex NC (более 30 моделей станков). На 55-м Всемирном салоне инноваций, научных исследований и новых технологий «Эврика–2006», проходившем в Брюсселе (Бельгия), система ЧПУ Flex NC под маркой Integral/Интеграл получила золотую медаль.

Робототехника (промышленные роботы)

С 2010 года спрос на промышленные роботы увеличился из-за продолжающейся тенденции к автоматизации и инновационно-техническим усовершенствованиям промышленных роботов. В период с 2010 по 2014 годы средний рост продаж был на уровне 17% в год. Основным регионом — драйвером роста является Азия, где в 2014 году было продано более 139 тыс. промышленных роботов. Спрос на промышленную робототехнику в основном складывается в следующих секторах промышленности: машиностроение, электроника, металлообработка, химическая промышленность. Среди основных факторов роста сектора выделяются следующие:

• государственная поддержка таких инициатив;

• глобальная конкуренция требует постоянной модернизации производственных мощностей;

• рост потребительских рынков мира формирует потребность в росте производственных мощностей;

• роботы улучшают условия труда рабочих на производстве, беря на себя наиболее опасные участки технологических и производственных цепочек.

Рынок делится на производителей промышленных роботов и на поставщиков сервисов и услуг, разработчиков программного обеспечения. Мировыми лидерами на рынке производителей промышленных роботов являются: Yaskawa (~ 23%), Fanuc (~ 22%), KUKA (~ 15%), Kawasaki (~ 8%), Fujikoshi (~ 8%). Лидерами на рынке сервисов, услуг и разработки программного обеспечения являются: Siemens (~ 20%), Mitsubishi Electric (~ 18%), General Electric (~ 14%).

По данным International Federation of Robotics, общее число инсталлированных промышленных роботов в Российской Федерации к 2015 году — около 2740 шт. С 2010 по 2013 год наблюдался стабильный рост продаж промышленных роботов — в среднем около 20% в год. В 2013 году продажи достигли своего максимума — 615 роботов (увеличение на 34% по сравнению с 2012 г.), но в 2014 году произошло резкое падение продаж на 56% — до около 340 роботов. Причиной этого является сильное изменение валютного курса.

В 2013 году плотность роботизации промышленности в РФ составила 2 РТК на 10 000 занятых в сфере работников, когда средняя плотность роботизации промышленности во всем мире в 2013 году составила 62 РТК, а в 2014 году — 66. Мировыми лидерами в плотности роботизации являются Республика Корея (478 РТК), Япония (314 РТК), Германия (292 РТК), США (164 РТК). Плотность роботизации Китая ниже среднего уровня — 36 РТК, что указывает на высокий потенциал роботизации производства Китая.

В настоящий момент в России промышленных роботов производят ООО «Волжский машиностроительный завод» (ООО «ВМЗ») и ОАО «Башкирская машиноиспытательная станция». В 2016 году планируется строительство в Башкирии нового предприятия для производства роботов и их комплектующих. В декабре 2015 года в новостях появилась информация об угрозе ликвидации ООО «ВМЗ». Также существует достаточно много малых и средних компаний, проводящих исследования и разработки в области робототехники, всего, по данным Сколковского института науки и техники, около 127.

Также на рынке России работают отечественные компании-интеграторы. Интеграторы — инженерные фирмы, которые проектируют, строят и устанавливают робототехнические системы, но не осуществляют перепродажу или дистрибуцию для других компаний. Некоторые из этих компаний выступают партнерами для производителей промышленных роботов и выступают как дистрибьюторы, другие компании консультируют и предлагают робототехнические решения после сравнения различных роботов от разных производителей и выбора наиболее подходящего для требуемого решения. Ниже приведен список российских компаний-интеграторов, занимающихся внедрением робототехнических комплексов в российское производство. Список отечественных компаний-интеграторов, осуществляющих проектирование и изготовление устройств, машин, механизмов на основе собственных разработок, представлен в таблице 16.

ТАБЛИЦА 16

В 2015 году было аккредитовано рекордное количество ресурсных центров, на базе которых проходят обучение и тренировки юных робототехников. Общее количество центров по итогам 2015 года достигло 66. Данные центры в основном открывались на базе вузов страны.

Научная деятельность осуществляется как в специализированных научных центрах и высших учебных заведениях, так и в различных компаниях. На данный момент Национальной ассоциации участников рынка робототехники известно о 28 научно-исследовательских организациях, где осуществляются робототехнические разработки. Ниже представлен список из 5 наиболее крупных российских научных центров и направлений их разработок (см. таблицу 17).

Технологии организации и управления производством

За последние десятилетия в мировой практике организации и управления производством (ОУП) произошли существенные изменения, кардинально повысившие эффективность производства в целом и его элементов. Эти изменения позволили решить проблемы обеспечения качества конечных изделий / объектов (и комплектующих), соблюдения сроков, контроля себестоимости изделий / объектов.

Международная практика показывает, что для успешного решения этих проблем в управлении производством в последние десятилетия реализуется концепция «расширенного предприятия», применяются системно-инженерные подходы и специальные методологии (например, Defense Acquisition System, [DoD] — управление заказом и приобретением).

Осуществляется переход к «облачному производству» и «производству как сервису». Концепция «облака» предполагает, что пользователи переносят / передают в «облако» функции для последующего использования по принципу «когда необходимо, плачу / пользуюсь» (pay-to-play architecture). Первоначально эта архитектура была отработана в ИТ-области, сейчас делаются попытки реализовать «облачное» производство [MC] и производство-как-сервис (MaaS) [MaaS].

Технологии ОУП являются существенно важными для промышленности в целом и для всех ее секторов индустрий без исключений, потому что именно технологии ОУП обеспечивают возможность создавать новые изделия в адекватные сроки и с гибким учетом потребностей клиентов, контролировать себестоимость, сроки и качество работ. Действительно, потребительские / функциональные свойства изделий обеспечиваются использованием новых материалов, технологий обработки и так далее, но соблюдение сроков, качества и себестоимости зависят, прежде всего, от адекватного управления.

По данным Research and Markets, рынок ОУП будет расти стремительными темпами со среднегодовым ростом в 7% до 2021 года за счет следующих видов технологических решений: Database Activity Monitoring (DAM), Data Loss Prevention (DLP), приложения в области кибербезопасности систем управления предприятием и Event Management (SIEM). Лидерами в мире в сегменте технологий ОУП являются: ABB Group, Check Point Software Technologies Ltd., Cisco Systems Inc., Honeywell International Inc., International Business Machines Corporation, Juniper Networks Inc., Lockheed Martin Corporation, Rockwell Automation Inc., Siemens AG, Tofino Security, Trend Micro.

Перспективные технологии ОУП в России находятся на самом начальном уровне, что показывает наличие резервов эффективности и создает значительные перспективы развития: эти технологии имеет смысл внедрять практически на всех промышленных предприятиях.

Несмотря на ранний уровень развития отрасли в России, ряд организаций и институтов уже демонстрируют высокий уровень развитых компетенций и наработанных заделов в ряде областей ОУП (согласно оценке Сколтех), например:

• системно-инженерные подходы;

• концепции PLM, полной стоимости жизненного цикла, управления сроками эксплуатации;

• управление требованиями, конфигурацией, изменениями, параллельное проектирование;

• модульность, платформы, крупноблочная сборка и монтаж;

• управление проектными программами и проектами EVM и IPD;

• расширенное предприятие, интеграция данных и процессов;

• стандарты представления данных и информационного обмена OWL, STEP NC, ISO 15926;

• безбумажный документооборот, управление «online».

Далее представлен список отечественных организаций, которые работают в приведенных выше областях (см. таблицу 18).

ТАБЛИЦА 18

За последние десятилетия на подавляющем большинстве российских предприятий внедрено большое количество различных информационных систем (например, ERP-системы в различном составе внедрены практически на всех значимых предприятиях, также практически на всех рабочих местах проектировщиков и конструкторов большинства предприятий установлены CAx-системы и так далее). Российские предприятия широко используют те же самые программные и технические средства, что и зарубежные предприятия. Большинство сегментов информационно-технологических рынков Российской Федерации на 100% обеспечиваются поставками общемировых вендоров, например:

• CAD, CAM, CAE, PDM — платформы уровня крупного предприятия и другие;

• ERP-системы уровня средних и крупных предприятий;

• BI-системы;

• системы управления документооборотом уровня крупного предприятия;

• вычислительные системы уровня крупного предприятия;

• высокопроизводительное сетевое оборудование.

2.5. Оценка рисков реализации плана мероприятий (дорожной карты) и сведения об инструментах их минимизации

Технологические риски

1. Неподготовленность российских компаний к применению цифровых технологий, отсутствие соответствующих технологических и управленческих компетенций.

2. Неисполнение в срок обязательств по освоению технологических норм и процессов по договорам и партнерским проектов российских производителей, а также предприятий, участвующих в международных технологических цепочках, моральное устаревание производственного оборудования и продукции.

3. Отставание технологической базы и неготовность нормативно-правовой базы (сертификация, ГОСТы) для быстрого разворачивания испытательных полигонов по тестированию перспективных пакетов технологий на совместимость и масштабируемость.

4. Недостаточное качество математических моделей для предсказания характеристик материала и изделия с заданной точностью.

5. Недостаточность вычислительных ресурсов для создания, хранения и обработки массивов данных.

Снизить негативные последствия существующих рисков можно за счет следующих мероприятий:

• осуществление технологического аудита в организациях — участниках реализации ДК «Технет», перспективных партнерах для определения технологических проблем и наладки механизма создания испытательных полигонов для их решения;

• согласование дорожной карты со стратегиями и планами развития инфраструктурных объектов, в том числе с государственными и ведомственными целевыми программами, программами развития госкорпораций и компаний с государственным участием, университетов, исследовательских институтов и других значимых компаний по приоритетным технологическим направлениям ДК «Технет»;

• создание экспериментальных стендов для исследования технологических процессов обработки материалов и определения специальных параметров виртуальных моделей материалов, полуфабрикатов и изделий;

• формирование внедренческой среды для координации и взаимодействия представителей бизнеса и науки на постоянной основе с целью преодоления технологических барьеров;

• расширение объема хранилищ данных за счет сбора средств от клиентов за доступ к данным, в том числе заинтересованных зарубежных участников, кооперации с организациями, имеющими доступ к свободным ресурсам для хранения и обработки данных.

Рыночные риски

1. Конкуренция стандартов, необходимость опережающей гармонизации новых стандартов в ЕС и США по всему спектру применения передовых производственных технологий.

2. Неразвитый рынок труда специалистов, обладающих компетенциями для рынка «Фабрик будущего».

3. Реорганизация глобальных цепочек создания стоимости, сопровождающаяся реиндустриализацией развитых стран и возвратом производства из развивающихся стран.

4. Низкое качество деловой среды и риски снижения уровня предпринимательской активности.

5. Усиление структурных диспропорций в экономике в пользу сырьевых секторов и сопутствующее снижение инвестиционной привлекательности обрабатывающей промышленности.

6. Неразвитая корпоративная среда: отсутствие компаний-интеграторов, управляющих глобальных технологическими цепочками или создающих глобальные технологические платформы, отсутствие института корпоративной медиации, отсутствие развитого сектора малого высокотехнологичного бизнеса и другие.

Снизить негативные последствия существующих рисков можно за счет следующих мероприятий:

• реализации опережающей стратегии внедрения стандартов по всему спектру ППТ в России, участия в международных комитетах и консорциумах по разработке и апробации мер по стандартизации и сертификации;

• определения перспективных ниш в РФ для внедрения пакетов технологий по итогам тестирования их на испытательных полигонах;

• продвижения образовательных программ (в части курсов повышения квалификации), работы с промышленными предприятиями на целевую подготовку специалистов в области ППТ.

Макроэкономические и геополитические риски

1. Нарастающие негативные последствия санкций и иных административных препятствий к международной кооперации.

2. Ухудшение внутренней и внешней конъюнктуры, снижение темпов роста экономики и уровня инвестиционной активности, кризис банковской системы, спад в промышленности и так далее.

3. Введение законодательных ограничений в режиме санкций в отношении экспорта и (или) импорта программного обеспечения.

Снизить негативные последствия существующих рисков можно за счет следующих мероприятий:

• переориентации кооперации на рынки стран, лежащих в зоне геополитической устойчивости интересов по отношению к РФ;

• ориентации кооперации на малоподверженные влиянию геополитических факторов отрасли: космическую, атомную;

• расширения международного сотрудничества и увеличения базы зарубежных заказчиков, наращивания компетенций по применению всей линейки передового программного обеспечения.

Финансовые риски

1. Потребность в значительном объеме средств при лицензировании, тестировании и подготовке стандартизированных пакетов технологических решений (с использованием импортируемого оборудования, ПО и ноу-хау) к внедрению на реальные производственные площадки.

2. Волатильность курса рубля по отношению к ряду ведущих мировых валют, сокращение участия финансовых средств федерального бюджета, предусмотренных на реализацию государственных программ и др. целевых мероприятий, которые могут быть использованы в части государственного финансирования проектов дорожной карты.

Снизить негативные последствия существующих рисков можно за счет следующих мероприятий:

• ориентации компаний на работу и создание партнерств в рамках проектных консорциумов, для разделения рисков и расходов, использование специального кредитного финансирования и инвестиций (ВЭБ, Роснано, РВК, др.);

• заключения соглашений с иностранными поставщиками и партнерами о хеджировании валютных рисков;

• привлечения ресурсного потенциала РАН и государственных корпораций.

Управленческие риски

1. Срыв плановых дат достижения контрольных результатов реализации ДК «Технет» по ключевым направлениям деятельности, связанный с отсутствием понимания или опыта в управлении сложными технологическими процессами среди управленческого персонала.

2. Возникновение «Агентской проблемы» несовпадения взглядов стейкхолдеров и управленческого персонала на решение проблем, связанных с реализацией направлений ДК «Технет».

3. Нехватка квалифицированных специалистов в технологических областях управления процессами реализации мероприятий ДК «Технет».

4. Недобросовестность в исполнении обязанностей по управлению процессами реализации ДК «Технет» со стороны представителей управленческого персонала.

Снизить негативные последствия существующих рисков можно за счет следующих мероприятий:

• проведение курсов подготовки и обучения управленческих кадров для целей более качественной интеграции нового персонала в системы управления процессами реализаций положений ДК «Технет»;

• проведения совещаний между стейкхолдерами и представителями управленческого персонала для обеспечения координации в процессе принятия ключевых решений по вопросам реализации положений ДК «Технет»;

• установления мер персональной ответственности за нарушение обязательств перед нанимателем в рамках трудового договора для представителей руководящего персонала.

Прочие риски

1. Установление монопольного сговора между представителями крупных компаний — участников «Технета» на предоставление услуг и использование ППТ, а также утаивание результатов разработок и апробации критических важных технологий от других участников группы.

2. Отсутствие работ с нормативно-правовыми актами в части, касающейся реализации продуктов и услуг, создаваемых в сегментах рынка «Технет», которые могут повлечь к созданию административных и институциональных проблем для процесса развития ППТ в стране.

Снизить негативные последствия существующих рисков можно за счет следующих мероприятий:

• осуществления процесса мониторинга в части создания и использования интеллектуальных прав в рамках реализации мероприятий ДК «Технет»;

• обеспечения комплексного подхода реализации положений ДК «Технет», предусматривающего увязывание процессов внедрения технологий на рынок и обеспечение нормативно-правовой поддержки данных процессов во избежание возникновения институциональных и административных барьеров в данной области.

III. ПЛАН РЕАЛИЗАЦИИ ПЛАНА МЕРОПРИЯТИЙ (ДОРОЖНОЙ КАРТЫ)

1. Создание, развитие и продвижение передовых технологий, продуктов и услуг, обеспечивающих приоритетные позиции российских компаний на формируемых глобальных рынках

1.1 Разворачивание и работа сети испытательных полигонов (TestBeds)

Сроки: I квартал 2017 года — IV квартал 2021 года.

Значимые контрольные результаты реализации плана мероприятий

I квартал 2017 года — запущен виртуальный испытательный полигон для автомобилестроения.

I квартал 2017 года — запущен испытательный полигон для экспериментально-цифрового центра сертификации (в виде органа или лаборатории сертификации — формат будет определен в процессе реализации при координации с Минпромторгом России).

II квартал 2017 года — сформированы требования, подготовлены для утверждения Минпромторга России стандарты финансирования, аудита и отчетности испытательных полигонов (TestBeds).

II квартал 2017 года — созданы партнерства, запущена работа по формированию консорциумов по реализации проектов по приоритетным направлениям НИОКР (элементов «Технета»), направленных на преодоление научно-технологических барьеров: цифровое проектирование и моделирование, новые материалы, аддитивные технологии, промышленная сенсорика, робототехника, Big Data и индустриальный Интернет.

II квартал 2017 года (далее, как правило, ежегодно) — проведение конкурсного отбора TestBeds для отработки и пилотирования компонентов «Фабрики будущего» по технологическим направлениям: cенсорика, аддитивные технологии, индустриальный Интернет.

II квартал 2017 года — разработаны административные регламенты Виртуального полигона систем искусственного интеллекта.

III квартал 2017 года — запуск работы по созданию TestBed «Умная фабрика» (разработка проектной документации) в области двигателестроения.

IV квартал 2017 года — запущены 3 универсальных полигона первой очереди (университетского типа).

IV квартал 2017 года — разработан и согласован с Минпромторгом России регламент проведения тестирования, верификации и валидации инженерного программного обеспечения.

IV квартал 2017 года — начата работа по созданию инфраструктуры виртуального полигона систем искусственного интеллекта на базе НИТУ МИСиС.

I квартал 2018 года — создан Национальный центр тестирования, верификации и валидации (TVV) отечественного и зарубежного программного обеспечения в области компьютерного и суперкомпьютерного инжиниринга.

II квартал 2018 года — проведена технологическая подготовка гибкой производственной ячейки («Умная фабрика») в области двигателестроения.

II квартал 2018 года — запущена «Цифровая фабрика» для автомобилестроения (ЦФАвто–1).

II квартал 2018 года — создан Национальный сетевой Центр реверсивного инжиниринга и прототипирования.

II квартал 2018 года — запуск Центра трансфера передовых производственных технологий, исследований, обучения и поддержки экспорта «Технета» НТИ (в Китае).

II квартал 2018 года — проведение конкурсного отбора TestBeds для отработки и пилотирования компонентов «Фабрики будущего» по технологическим направлениям производственная робототехника (advanced robotics), новые материалы, Big Data.

II квартал 2018 года — начало проведения международных конкурсов в рамках виртуального полигона систем искусственного интеллекта на базе НИТУ МИСиС.

III квартал 2018 года — получение виртуальным полигоном Института ИИ МИСиС статуса международного дата-сета, совместные программы с The Rawseeds Project, Oxford New College Dataset, MIT Grand Challenge Dataset.

IV квартал 2018 года — открыты испытательные полигоны второй очереди, проведен ежегодный аудит TestBeds первой очереди, подготовлены рекомендации по модели и показателям результативности их работы.

IV квартал 2018 года — проведен второй конкурсный отбор на софинансирование создания испытательных полигонов, проведена оценка промежуточных итогов работы пилотных испытательных полигонов, профинансированных в 2017 году, подготовлены рекомендации по модели и показателям результативности их работы.

IV квартал 2018 года — запущена цифровая фабрика для автомобилестроения (ЦФАвто–2).

I квартал 2019 года — запущен виртуальный испытательный полигон для судостроения, кораблестроения и судового машиностроения.

I квартал 2019 года — первые коммерческие образцы продуктов и услуг, созданных на базе Виртуального полигона систем искусственного интеллекта.

II квартал 2019 года — запущена «Цифровая фабрика» для автомобилестроения (ЦФАвто–3).

III квартал 2019 года — создана ИТ-платформа (по типу marketplace) размещения и конкурса заказов для подключения большого числа разнотипных игроков рынка к развитию, коммерциализации и широкому использованию ППТ.

IV квартал 2019 года — проведение конкурсного отбора Testbeds для отработки и пилотирования компонентов «Фабрики будущего» по технологическим направлениям (третья очередь).

IV квартал 2019 года — запущена «Цифровая фабрика» для автомобилестроения (ЦФАвто–4).

IV квартал 2019 года — запуск Центра трансфера передовых производственных технологий, исследований, обучения и поддержки экспорта «Технета» НТИ (в Европе).

II квартал 2020 года — проведение конкурса для отбора TestBeds для отработки и пилотирования компонентов «Фабрики будущего» по технологическим направлениям.

III квартал 2020 года — разработаны технологии проектирования и производства оптимизированных конструкций для высокотехнологичных отраслей и рынков НТИ.

IV квартал 2020 года — проведение четвертого конкурсного отбора на софинансирование создания испытательных полигонов (четвертая очередь).

IV квартал 2020 года — открыты испытательные полигоны четвертой очереди.

II квартал 2021 года — проведение конкурсного отбора TestBeds для отработки и пилотирования компонентов «Фабрики будущего» для рынков НТИ и высокотехнологичных секторов РФ.

III квартал 2021 года — выявлены новые направления НИОКР для обеспечения создания компетенций следующего поколения.

IV квартал 2021 года — подведены итоги деятельности испытательных полигонов (TestBeds), созданных для испытания и масштабирования элементов и компонентов «Фабрики будущего „Технет“», с учетом востребованности пакетов технологий и лицензий со стороны промышленности.

Ожидаемый результат

Развернута инфраструктура обеспечения технологического и производственного лидерства России в технологических цепочках по ряду секторов (проектирование, производство, сервисы — на базе испытательных полигонов и консорциумов).

Сформированы пакеты технологических решений и услуг для компаний высокотехнологичных отраслей промышленности и рынков НТИ.

Распространение на высокотехнологичные компании парадигмы проектирования на основе компьютерного инжиниринга и оптимизации изделий (Simulation & Optimization) — Driven Design, позволяющей выпустить конкурентоспособную продукцию на рынок в кратчайшие сроки. Достижение конкурентных операционных показателей результативности и эффективности разработок и пакетов технологий в ряде производственных задач по итогам тестирования на испытательных полигонах (TestBeds).

Формирование заказа на НИОКР, индустриального заказа российских исследовательских и производственных организаций с точки зрения учета вызовов цифровизации и интеллектуализации всех экономических процессов.

Исполнители

Ответственные: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Министерство промышленности и торговли Российской Федерации, Федеральное бюджетное учреждение «Российское технологическое агентство», «Сколковский институт науки и технологий», «Банк развития и внешнеэкономической деятельности (Внешэкономбанк)», Институт новых углеродных материалов и технологий (ИНУМиТ), НТИЦ «АпАТэК-Дубна», НПО «Сатурн», компании — участники направления «Технет».

1.2. Развитие экосистемы формирования, привлечения развития и передачи компетенций и лучших в своем классе технологий.

Сроки: II квартал 2017 года — IV квартал 2019 года.

Значимые контрольные результаты реализации плана мероприятий

II квартал 2017 года — запущена система акселерации с участием НПО «Сатурн», СПбПУ, Сколтех-МГУ, РВК, Фонда Сколково, Фонда содействия инновациям для создания и продвижения компаний, бизнес которых основан на ППТ, или компаний, создающих новые технологические решения или компетенции в сфере ППТ.

III квартал 2017 года — проведен первый конкурсный отбор для поддержки перспективных исследований и разработок в сфере передовых производственных технологий.

IV квартал 2017 года — запущены 2 акселератора по развитию и продвижению глобально конкурентоспособных бизнесов на базе ППТ.

I квартал 2018 года — итоги акселерационных программ участия МИП и МСП в реализации задач и участия в работе по проектам.

III квартал 2018 года — представлены рекомендации и предложения в инвестиционные программы компаний с государственным участием.

IV квартал 2018 года — запущен 1 акселератор по развитию глобально конкурентоспособных бизнесов на базе ППТ.

IV квартал 2019 года — запущен 1 акселератор по развитию глобально конкурентоспособных бизнесов на базе ППТ.

Ожидаемый результат

Сформирована экосистема, обеспечивающая инициативное участие любых организаций, компаний (в том числе малых и средних) и экспертов в развитии рынка «Технета».

Исполнители

Ответственные: Ассоциация «Технет», Федеральное бюджетное учреждение «Российское технологическое агентство», Министерство промышленности и торговли Российской Федерации, АО «РВК», Фонд Сколково, Фонд содействия инновациям, компании — участники направления «Технет».

1.3 Создание глобальной сети российских «Фабрик будущего»

Сроки: I квартал 2018 года — IV квартал 2021 года.

Значимые контрольные результаты реализации плана мероприятий:

I квартал 2018 года — разработаны форматы, требования к протоколам взаимодействия узлов производственной сети «Фабрик будущего». III квартал 2018 года — запущена «виртуальная фабрика» с использованием технологий индустриального Интернета.

II квартал 2019 года — запуск полигона «умной» фабрики первой очереди (производственного типа).

IV квартал 2021 года — открыта первая полноценная российская «Фабрика будущего» (полный пакет технологических решений по классу «Цифровая фабрика») в одной из стран БРИКС/ШОС.

Ожидаемый результат

Сформировано полномасштабное обеспечение технологического и производственного лидерства России по направлению передовых производственных технологий на глобальном рынке.

Сформированы условия для создания глобально конкурентоспособной и кастомизированной / персонализированной продукции нового поколения в России.

Сокращено время вывода на рынок технологических решений, в том числе за счет сокращения сроков разработки и проектирования продукции.

Исполнители

Министерство промышленности и торговли Российской Федерации, Федеральное бюджетное учреждение

«Российское технологическое агентство», АО «Российский экспортный центр» (РЭЦ), НПО «Сатурн», компании — участники направления «Технет».

2. Поэтапное совершенствование нормативной правовой базы в целях устранения барьеров для использования передовых технологических решений и создания системы стимулов для их внедрения

2.1 Проекты развития сертификации новых материалов, аддитивных технологий и конструкций нового поколения (университетско-промышленные сертификационные TestBeds)

Сроки: II квартал 2017 года — IV квартал 2025 года.

Значимые контрольные результаты реализации плана мероприятий

I квартал 2017 года — проведены консультации с министерствами, ведомствами и заинтересованными подведомственными организациями, посвященные изучению международного опыта современной сертификации, а также выработке предложений по внедрению подходов сертификации, основанных на оценке риска и направленных на внедрение ускоренного выпуска в обращение производственной продукции, созданной с использованием передовых производственных технологий.

II квартал 2017 года — запущено формирование международного консорциума в области сертификации.

II квартал 2017 года — выполнен комплекс НИОКР в обеспечение реализации пилотных проектов демонстраторов эффективности и результативности внедрения современных подходов в проведении сертификации продукции, полученной с использованием ППТ.

IV квартал 2017 года — разработан пакет нормативно-методической документации на обеспечение деятельности центров сертификации (TestBeds — в виде органа или лаборатории сертификации. формат будет определен в процессе реализации при координации с Министерством промышленности и торговли Российской Федерации).

IV квартал 2018 года — созданы объединенный экспериментально-цифровой центр сертификации (TestBed) и сетевой промышленный экспериментально-цифровой центр сертификации (TestBed).

IV квартал 2018 года — созданы и введены в опытную эксплуатацию на производстве композиционных материалов экспериментальные технические средства определения состояния полимерных конструкционных материалов (ПКМ) в процессе производства продукции IV квартал 2018 года — разработаны сертификационные правила и требования к высокоответственным композитным конструкциям.

IV квартал 2020 года — создана сеть региональных пилотных центров (органов или лабораторий) сертификации продукции, полученной с использованием ППТ (в составе сети не менее 3 центров).

IV квартал 2020 года — внесены изменения и дополнения в основные документы международного регулирования использования новых материалов (при ООН, ЮНИДО, др.), в правила международных регистров в части нормативно-методических указаний по проектированию, изготовлению, эксплуатации изделий из новых материалов и др.

IV квартал 2020 года — сертифицирована продукция, полученная с использованием ППТ, в рамках реализации пилотных проектов демонстраторов современных подходов в проведении сертификации.

IV квартал 2025 года — сеть экспериментально-цифровых центров (органов или лабораторий) сертификации интегрирована в международную систему сертификации продукции, полученной с использованием ППТ.

IV квартал 2025 года — интегрированная система математического моделирования и проектирования материалов, конструкций и технологических процессов их производства внедрена на производстве продукции, полученной с использованием ППТ.

Ожидаемый результат

Внедрена новая парадигма экспериментально-цифровой сертификации, позволяющая сократить сроки сертификации продукции в 5–10 раз. Сформирована сеть региональных центров (органов и лабораторий) сертификации продукции, полученной с использованием ППТ.

Исполнители

Ответственные: АНО «Сколковский институт науки и технологий», Министерство промышленности и торговли Российской Федерации, Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, компании — участники направления «Технет».

2.2. Нормативно-правовая поддержка законодательных инициатив в области передовых производственных технологий

Сроки: II квартал 2017 года — IV квартал 2025 года

Значимые контрольные результаты реализации плана мероприятий

II квартал 2017 года (далее — ежегодно) — подготовлен перечень рекомендаций по уточнению мероприятий государственных программ, влияющих на развитие рынка ППТ.

II квартал 2017 года — подготовлен перечень рекомендаций и изменений нормативно-технической документации, стандартов российских и международных НПА, регламентирующих разработку, реализацию и внедрение ППТ в России.

IV квартал 2017 года — участие в формировании основных документов международного регулирования использования автономных транспортных средств передвижения (NHTSA, NCAP, UNECE).

I квартал 2018 года — принят план по поддержке проектов нормативно-технической документации и стандартизации российских разработок за рубежом на период до 2020 года.

IV квартал 2018 года — разработана программа подготовки научно-технических обоснований для обеспечения создания законодательной и нормативно-регуляторной базы внедрения материалов и конструкций нового качества.

IV квартал 2018 года — принято не менее 20 стандартов в сфере сертификации ППТ.

IV квартал 2018 года — сформирован пакет нормативно-технических документов, обосновывающих внедрение «цифровых» методов для обоснования «зрелости» новых технологических процессов.

I квартал 2019 года — сформированы уточненные описания передовых производственных технологий (ППТ) и методик расчета их использования в России, а также объема производства, отгрузки и экспорта продукции, полученной с использованием ППТ, для внесения изменений в формы федерального статистического наблюдения и указания по их заполнению.

III квартал 2019 года — сформирована «комфортная» юрисдикция для российских компаний в партнерских странах (таможенное и лицензионное сопровождение и поддержка, субсидирование работ технологического аудита и подготовки планов НИОКР по перспективным направлениям ППТ, система мер поддержки МИП/МСП, работы с государственным, а также заказом инновационных программ крупных компаний, др.).

IV квартал 2019 года — принято не менее 50 стандартов в сфере сертификации ППТ.

IV квартал 2020 года — разработана программа формирования научно-технических основ и законодательно-регуляторной базы для мотивации ученых и инженеров в создании предприятий малого и среднего бизнеса в области передовых производственных технологий и выпуска конструкций нового качества.

IV квартал 2020 года — разработаны унифицированные межотраслевые правила по обоснованию соответствия требованиям безопасности (сертификации) изделий, произведенных на цифровых фабриках.

IV квартал 2025 года — принято законодательное требование при проведении конкурсных торгов на поставку многоэлементных высокоответственных конструкций со сроком службы> 20 лет делать выбор на основе цифрового моделирования их жизненного цикла.

IV квартал 2025 года — принято не менее 100 стандартов в сфере сертификации ППТ.

IV квартал 2025 — принято не менее 125 стандартов в сфере сертификации ППТ.

Ожидаемый результат

Обеспечена нормативно-правовая база для сокращения сроков и издержек на внедрение новых технологических процессов за счет реализации адаптивности и гибкости цифровых фабрик, (малое/крупносерийное производство). Российские предприятия эффективно конкурируют на глобальных рынках, имеют экспертные, юридические и финансовые рычаги поддержки для масштабирования своей деятельности, защиты интересов российских разработчиков и отечественных производственно-технологических компаний

Исполнители

Ответственные: АНО «Сколковский институт науки и технологий», Министерство промышленности и торговли Российской Федерации, Федеральное агентство по техническому рег улированию и метрологии (Росстандарт), Федеральная служба государственной статистики (Росстат), Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, Институт новых углеродных материалов и технологий (ИНУМиТ), НТИЦ «АпАТэК-Дубна», АО «Российский экспортный центр» (РЭЦ), компании — участники направления «Технет».

2.3. ИТ-обеспечение деятельности по развитию сертификации продукции, полученной с использованием ППТ

Сроки: II квартал 2017 года — IV квартал 2025 года.

Значимые контрольные результаты реализации плана мероприятий

II квартал 2017 года — разработана архитектура банка натурных и виртуальных моделей, нормативно-методическая документация в обеспечение обращения с моделями.

IV квартал 2017 года — разработан модуль базы данных материалов для автомобилестроения.

II квартал 2018 года — разработан модуль базы данных материалов для авиастроения.

IV квартал 2018 года — создан пилотный банк данных натурных и виртуальных стандартов качества для сертификации продукции, получаемой с помощью различных технологий.

IV квартал 2020 года — создана электронная система интерактивного справочника поля характеристик материалов, элементов конструкций и конструкций, а также технологических процессов их получения.

IV квартал 2025 года — создан банк данных натурных и виртуальных стандартов качества, охватывающий широкий спектр материалов, процессов, изделий, парка изделий, получаемых с помощью передовых производственных технологий.

IV квартал 2025 года — разработаны модули базы данных материалов для высокотехнологичных отраслей промышленности.

Ожидаемый результат

Создана цифровая база данных новых материалов для создания и производства оптимизированных конструкций. Система информационной и организационно-технической поддержки в сфере сертификации утверждена и гармонизирована с действующими системами обязательной и добровольной сертификации. Обеспечено снижение затрат на разработку и сертификацию продукции, стимулирование спроса на рынке продукции, полученной с использованием ППТ.

Исполнители

Ответственные: АНО «Сколковский институт науки и технологий», Министерство промышленности и торговли Российской Федерации, компании — участники направления «Технет».

3. Совершенствование системы образования для обеспечения перспективных кадровых потребностей динамично развивающихся компаний, научных и творческих коллективов, участвующих в создании новых глобальных рынков

3.1. Совершенствование системы профессионального образования для подготовки кадров рынка «Технет»

Сроки: IV квартал 2017 года — IV квартал 2030 года.

Значимые контрольные результаты реализации плана мероприятий

IV квартал 2017 года — проведено обучение по приоритетным программам, разработаны рекомендации по их улучшению.

I квартал 2018 года — начало подготовки кадров по приоритетным технологическим направлениям, первая волна тиражирования программ в вузы.

IV квартал 2018 г. — разработаны образовательные модули под целевые требования и типовые траектории, собирающие образовательные модули в программы.

IV квартал 2018 года — проведено обучение по программам, разработаны рекомендации по их улучшению.

I квартал 2019 года — образовательные программы масштабированы в вузы России.

IV квартал 2020 года — разработана образовательная программа по сертификации продукции, полученной с использованием ППТ для инженерных специальностей вузов.

III квартал 2023 года — внедрены образовательные программы подготовки специалистов в области сертификации продукции, полученной с использованием ППТ.

IV квартал 2030 года — разработаны и внедрены в образовательный процесс специализированные по уровню подготовки курсы, в том числе программ повышения квалификации специалистов производственных предприятий.

Ожидаемый результат

Подготовлены квалифицированные инженерные кадры для рынка «Технет».

Исполнители

Ответственные: Министерство образования и науки Российской Федерации, Министерство промышленности и торговли Российской Федерации, компании — участники направления «Технет».

3.2 Совершенствование инфраструктуры (создание сети образовательных площадок — learning factories)

Сроки: II квартал 2017 года — IV квартал 2018 года. Значимые контрольные результаты реализации

плана мероприятий

II квартал 2017 года — апробированы модели learning factories на площадке создаваемого испытательного полигона.

I квартал 2017 года — выбраны пилотные регионы для внедрения модели learning factories, проведен конкурсный отбор, выбраны площадки.

IV квартал 2018 года — организовано сотрудничество с промышленными компаниями, обучены сотрудники данных компаний, внедрены в их деятельность передовые производственные технологии и созданы дополнительные рабочие места.

IV квартал 2018 года — создана сеть learning factories в федеральных округах Российской Федерации.

Ожидаемый результат

Сформирована сеть образовательных площадок (learning factories), направленных на формирование перспективных компетенций путем реализации и масштабирования смешанных (blended) и сетевых программ.

Исполнители

Ответственные: Министерство образования и науки Российской Федерации, Министерство промышленности и торговли Российской Федерации, компании — участники направления «Технет».

4. Развитие системы профессиональных сообществ и популяризация Национальной технологической инициативы

4.1 Развитие инженерно-технического творчества

Сроки: I квартал 2017 года — IV квартал 2020 года.

Значимые контрольные результаты реализации плана мероприятий.

II квартал 2017 года — выстроена система кооперации по взаимодействию с институтами развития, учреждениями дополнительного образования, представителями дорожной карты «Кружковое движение» для реализации проектов по вовлечению молодого поколения в инженерную сферу, популяризации инженерных профессий.

II квартал 2017 года — проведены соревнования по перспективным профессиям Future Skills в рамках World Skills Hi-Tech (ежегодно: 2016 г. — соревнования по 5 компетенциям, 2017 г. — соревнования по 10 компетенциям, с 2018 г. — соревнования по 15 компетенциям).

III квартал 2018 года — разработаны метрики для оценки региональной технологической инфраструктуры, поиска и формирования реестра технологических проблем для мейкерских сообществ.

IV квартал 2020 года — проведены мероприятия по поиску проектов и команд, обладающих потенциалом для развития рынка (стартапы, бизнес-ассоциации, профессиональные ассоциации) для участия в развитии инженерно-технического творчества для целей реализации ДК «Технет».

Ожидаемый результат

Повышена привлекательность инженерных профессий среди молодого поколения.

Талантливые кадры привлечены в профессии по специализациям предприятий, реализующих комплекс ППТ «Фабрики будущего».

Исполнители

Ответственные: АНО «Агентство стратегических инициатив по продвижению новых проектов», Министерство промышленности и торговли Российской Федерации, АО «РВК», Союз «Ворлдскиллс Россия», компании — участники направления «Технет».

4.2 Демонстрация передовых российских технологий, популяризация инженерной деятельности в России и за рубежом

Сроки: II квартал 2017 года — II квартал 2017 года.

Значимые контрольные результаты реализации плана мероприятий

II квартал 2017 года — разработана стратегия популяризации передовых производственных технологий для внутреннего и внешнего рынка.

II квартал 2017 года — сформирована общая повестка продвижения ДК «Технет» на профильных форумах и конференциях промышленного, инновационного и технологического развития в России и за рубежом (не менее 3 форумов ежегодно).

II квартал 2017 года — запущен интернет-портал с информацией о «Технете».

IV квартал 2018 года — разработаны и запущены программы по развитию отраслевой журналистики и коммуникаций с участием не менее 50 журналистов из разных регионов России.

IV квартал 2020 года — разработана программа формирования научно-технических основ и законодательно-регуляторной базы для мотивации ученых и инженеров в создании предприятий малого и среднего бизнеса в области передовых производственных технологий и выпуска конструкций нового качества.

IV квартал 2020 года — создана публичная электронная площадка участников работ по формированию и внедрению современных подходов в проведении сертификации и система управления доступом к документации и публикациям на страницах ресурса.

Ожидаемый результат

Создана платформа для проведения на регулярной основе мероприятий по популяризации результатов работ в области передовых производственных технологий.

Исполнители

Ответственные: АНО «Агентство стратегических инициатив по продвижению новых проектов», Министерство промышленности и торговли Российской Федерации, АО «РВК», компании — участники направления «Технет».

5. Организационно-техническая и экспертно-аналитическая поддержка, информационное обеспечение Национальной технологической инициативы

5.1 Координация и управление реализацией ДК «Технет»

Сроки: I квартал 2017 года — IV квартал 2035 года.

Значимые контрольные результаты реализации плана мероприятий

I квартал 2017 года — утверждена организация, на которую возложены обязанности по сопровождению дорожной карты «Технет».

II квартал 2017 года — создана Ассоциация «Технет». IV квартал 2019 года — создано не менее 15 консорциумов для реализации проектов «Технет», тестирования и пилотирования технологический решений, запуска «Фабрик будущего» «Технет».

IV квартал 2020 года — создан международный консорциум по сертификации и экспертизе в области безопасности и качества продукции, полученной с использованием ППТ.

Ожидаемый результат

Сформирована организационная архитектура стратегического планирования, координации и мониторинга реализации ДК «Технет», обеспечено согласованное взаимодействие участников рынка на всем периоде реализации ДК. Обеспечена ведущая роль России на международном рынке сертификации продукции, полученной с использованием ППТ.

Исполнители

Ответственные: Федеральное бюджетное учреждение «Российское технологическое агентство», АНО «Агентство стратегических инициатив по продвижению новых проектов», Министерство промышленности и торговли Российской Федерации, компании — участники направления «Технет».

5.2 Экспертно-аналитическая поддержка тематических и предметных направлений реализации ДК «Технет»

Сроки: II квартал 2017 года — III квартал 2035 года.

Значимые контрольные результаты реализации плана мероприятий

II квартал 2017 года — утверждена модельная архитектура «Фабрики будущего» (при необходимости: обновление каждые полгода), подготовлены доклад и план действий «Цифровая повестка — 2025».

III квартал 2017 года (далее ежегодно) — проведены экспертно-аналитические исследования для формирования проектов (актуализация перечня «best in-class» продуктов, разработка технических заданий) в рамках реализации ДК «Технет» (ежегодно).

I квартал 2018 года — подготовлен доклад и согласован план действий «Проектирование, моделирование, инжиниринг — 2030».

III квартал 2018 года — подготовлены доклад и план действий «Гибкие, сетевые, умные производства России — 2035».

III квартал 2017 года (далее ежегодно) — проведены экспертно-аналитические исследования для формирования проектов (актуализация перечня «bestin-class» продуктов, разработка технических заданий) в рамках реализации ДК «Технет».

Ожидаемый результат

Утверждены ключевые институциональные принципы и подходы организации и развития «Фабрик будущего» в России, проведены ежегодные экспертно-аналитические исследования.

Исполнители

Ответственные: Федеральное бюджетное учреждение «Российское технологическое агентство», экспертные организации, аналитические организации, компании — участники направления «Технет».

8.1.3 ЦИФРОВАЯ ФАБРИКА (DIGITAL FACTORY) ИНСТИТУТА ПЕРЕДОВЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО ПОЛИТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА ПЕТРА ВЕЛИКОГО

Авторы: А. И. Боровков, соруководитель рабочей группы Технет Национальной технологической инициативы, проректор по перспективным проектам, научный руководитель Института передовых производственных технологий, руководитель Инжинирингового центра «Центр компьютерного инжиниринга» СПбПУ; О. И. Клявин, заместитель директора Инжинирингового центра «Центр компьютерного инжиниринга» СПбПУ.

В рамках дорожной карты рабочей группы Технет (Передовые производственные технологии) Национальной технологической инициативы будет создана первая в России демонстрационная площадка (полигон, TestBed) Фабрики будущего — Цифровая фабрика (Digital Factory), предназначенная для:

• отработки взаимодействия всего спектра технологий цифрового проектирования и моделирования CAD /CAE / FEA / MBD / CFD / FSI / EMA / CAO / … / HPC / P DM / PLM & MBSE & (MES & ERP) разработки глобально конкурентоспособной и кастомизированной / персонализированной продукции нового поколения, в частности, best-in-class оптимизированных конструкций;

• обеспечения импортозамещения / экспортоо риентированного импортоопережения зарубежной продукции для высокотехнологичных отраслей промышленности и рынков Будущего, формируемых в рамках Национальной технологической инициативы.

Цифровая фабрика будет сформирована на базе Инжинирингового центра «Центр компьютерного инжиниринга» (CompMechLab®) и Института передовых производственных технологий Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (ИППТ СПбПУ), подразделения которых обладают уникальным опытом реализации масштабных инженерных проектов по заказам ведущих российских и зарубежных высокотехнологичных компаний-лидеров на современных рынках.

Цифровая фабрика ИППТ СПбПУ создается с целью достижения качественно нового уровня процесса проектирования продуктов/конструкций и подходов к производству за счет эффективного применения всего комплекса мультии трансдисциплинарных компьютерных технологий мирового уровня, которые носят принципиально кросс-отраслевой / кросс-рыночный характер:

• новая парадигма (Simulation & Optimization) -Driven Design как основа проектирования глобально конкурентоспособных продуктов нового поколения, предназначенных для высокотехнологичных рынков настоящего и будущего;

• принципы бионического дизайна, позволяющие радикально улучшить характеристики продуктов / конструкций (вес, стоимость, оптимальные размеры и форма и другие) при сохранении всех необходимых технический требований (жесткость, прочность, устойчивость, первая собственная частота, концентрация напряжений и другие), когда получаемые оптимальные решения могут напоминать структуры, встречающиеся в живой природе;

• конвергенция и синергия цифрового моделирования и проектирования, компьютерного / суперкомпьютерного инжиниринга, компьютерных технологий оптимизации и аддитивных технологий, что позволит создавать принципиально новые и глобально конкурентоспособные «best-in-class» оптимизированные продукты / детали / изделия / конструкции.

Применение передовых компьютерных технологий CAD (Computer-Aided Design) и CAE (Computer-Aided Engineering), включая FEA (Finite Element Analysis), MBD (MultiBody Dynamics), CFD (Computational Fluid Dynamics), FSI (Fluid-Structure Interaction), EMA (ElectroMagnetic Analysis), CAO (Computer-Aided Optimization) позволяет значительно сократить сроки разработки и вывода на глобальный рынок сложной продукции. Применение суперкомпьютерных технологий (HPC, High-Performance Computing) предоставляет возможность еще больше ускорить этот процесс, особенно, для сверхсложных наукоемких и ресурсоемких мульти-дисциплинарных проблем.

Внедрение PDMи особенно SPDM-систем (Product Data Management, Simulation Process and Data Management) помогает упорядочить информационные потоки (для которых, как правило, характерно наличие больших массивов данных (BigData), которые генерируются в процессе многовариантного предсказательного моделирования, проектирования / разработки продукта), систематизирует информацию и облегчает доступ к ней. Каждая из перечисленных выше технологий сама по себе оказывает положительное влияние на оптимизацию производственных процессов, а использование их в комплексе обеспечивает мощный синергетический эффект.

Инициативы по созданию Фабрик Будущего поддержаны, в частности, в странах Европейского Союза. В рамках программы технологического развития Horizon 2020 пилотные проекты Цифровых фабрик создаются на базе таких компаний, как: Volkswagen (автомобилестроение; Германия), Siemens (электроника, Siemens Electronics Works Amberg; Германия) AgustaWestland (вертолетостроение; Англия, Италия), Consulgal (строительство; Португалия) и др. Цифровые фабрики являются, с точки зрения общей архитектуры Фабрик Будущего, основой (неотъемлемой частью) для развития «Умных» (Smart) и Виртуальных (Virtual) фабрик.

Цифровая фабрика ИППТ СПбПУ предполагает создание и отладку технологических и производственной цепочек до уровней готовности TRL6 — TRL 7 / MRL6 (Technology / Manufacturing Readiness Levels), начиная от стадий исследования и планирования, когда закладываются базовые принципы конкурентоспособного продукта, и заканчивая созданием опытного прототипа изделия:

• «оцифровка» жизненного цикла продукта и приведение его в соответствие с матрицей целей (требования / ограничения: технологические, технические, экономические и так далее) на его разработку;

• формирование базы поставщиков и требований к ним при создании best-in-class продуктов (для разных отраслей) — неотъемлемый элемент Виртуальной фабрики;

• проведение серии первичных расчетов с целью определения общих принципов проектирования и создания оптимальной конструкции на основе современной концепции (Simulation & Optimization) -Driven Design & Additive Manufacturing;

• конструкторские работы (CAD); компьютерный / суперкомпьютерный инжиниринг (CAE, HPC), все виды оптимизаций (CAO; многокритериальная, многопараметрическая, многодисциплинарная, топологическая, топографическая, оптимизация размеров и формы, наконец, робастная оптимизация);

• выбор технологии производства и подготовка к изготовлению прототипа (Computer-Aided Manufacturing, CAM; Computer-Aided Additive Manufacturing, CAAM);

• изготовление прототипа (аддитивное производство, многофункциональные обрабатывающие центры на базе станков с ЧПУ и другие).

Кроме того, в рамках деятельности Цифровой фабрики ИППТ СПбПУ предполагается создание Центра тестирования, верификации / валидации (TVV) отечественного и зарубежного программного обеспечения (ПО), виртуальных полигонов по валидации разработанных продуктов и сети испытательно-диагностических лабораторий. Данные направления, как и сама Цифровая фабрика, будут реализованы, в первую очередь, сотрудниками Инжинирингового центра «Центр компьютерного инжиниринга» (CompMechLab®) СПбПУ (ИЦ «ЦКИ» СПбПУ) на базе Суперкомпьютерного центра «Политехнический» (СКЦ СПбПУ), пиковая производительность которого составляет ~ 1 ПетаФлопс.

Уникальные компетенции и опыт сотрудников ИЦ ЦКИ СПбПУ позволят проводить анализ конкурентоспособности и готовности к промышленной эксплуатации отечественного программного обеспечения в сравнении с передовыми зарубежными компьютерными технологиями. В условиях санкций в отношении России, курса государства на импортозамещение, и возрастающего спроса российских компаний на разработку отечественного инженерного программного обеспечения, создание независимого экспертного Центра тестирования инженерного ПО становится чрезвычайно актуальным.

Имеющиеся в ИЦ «ЦКИ» СПбПУ заделы для создания Цифровой Фабрики, созданные в процессе успешной реализации десятков проектов в интересах:

• ведущих зарубежных высокотехнологичных компаний (Airbus Group, Boeing, General Electric, General Motors, Daimler / Mercedes, BMW, Rolls-Royce, Audi, Porsche, Volkswagen, Schlumberger, Weatherford, Siemens, LG Electronics и другие);

• ведущих российских высокотехнологичных корпораций («Ростех», «Газпром», Роскосмос / ОРКК, ОАК, ОДК, ОСК, «Силовые машины», «Северсталь» и др.), а также в рамках Проекта по разработке первой в России единой модульной платформы (ЕМП) линейки отечественных автомобилей премиум-класса для первых лиц государства, позволят уже в 2016 году запустить в тестовом режиме Цифровую фабрику в области автомобилестроения, где одним из важнейших блоков будет виртуальный полигон по валидации конструкций.

Отработанные в рамках Цифровой фабрики ИППТ СПбПУ решения и технологии будут тиражированы и масштабированы на многие высокотехнологичные отрасли промышленности России, а в рамках Национальной технологической инициативы — будут способствовать развитию рынков будущего и формированию экономики будущего — цифровой экономики.

8.2. Мобильные источники энергии

Карта по сквозным технологиям «Новые мобильные источники энергии»

Рабочая группа по сквозным технологиям «новые и мобильные источники энергии»

Председатель: Добровольский Юрий Анатольевич, д.х.н., проф. (ИПФХ РАН)

Фотохимия: Теруков Евгений Иванович, д-р тех. наук, проф. (Физико-технический институт им. А. Ф. Иоффе)

Механика-Термика: Попель Олег Сергеевич, д-р тех. наук, проф (Объединенный Ивтан)

Электрохимия: Абакумов Артем Михайлович, д-р тех. наук, проф. (Сколковский институт науки и технологий)

Биология: Дебабов Владимир Георгиевич, д-р тех. наук, проф. (ГосНИИгенетика)

Рынки, Электрохимия: Кашин Алексей Михайлович (Группа компаний Инэнерджи)

Координация и поддержка: Пономарев Алексей Константинович (Сколковский институт науки и технологий); Симачев Юрий Вячеславович (Российский научный фонд)

ЗРЕЛОСТЬ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ МОБИЛЬНЫХ И ТРАНСПОРТНЫХ ПРИМЕНЕНИЙ

? — не оценена принципиальная возможность использования в данной среде

На сегодня лучшие достигнутые показатели и тренды по энергоемкости в химических источниках электроэнергии:

• Li-ion АКБ → до 250 Вт×ч/кг; достижимый предел — 800 Вт×ч/кг

• топливные элементы → от 200 Вт×ч/кг до 6000 Вт×ч/кг, что превосходит любые ДВС, в которых (с учетом КПД) в автомобилях достигается от 1000 до 3000 Вт×ч/кг;

• тионил-хлоридные литиевые батареи → до 800 Вт×ч/кг;

• другие типы АКБ и первичные источники.

МОЩНОСТНЫЙ РЯД И СФЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ — РАЗДЕЛЕНИЕ ПО ТИПОВЫМ ИСТОЧНИКАМ

Системы малого потребления (до 5 Вт)

• Биоэнергетические источники

Портативные генераторы электроэнергии для индивидуальных медицинских средств, стимуляторов, вживляемой электроники

Портативные системы (5–100 Вт)

• Топливные элементы

• Аккумуляторы

• Фотовольтаика

• Биоэнергетические источники

Портативные носимые генераторы электроэнергии для индивидуальных электронныхсредств и гаджетов

Системы электропитания (5–100 кВт)

• Топливные элементы

• Аккумуляторы

Основные силовые установки для индивидуального, а также беспилотного и роботизированного транспорта. Вспомогательные силовые установки для транспорта.

Автономные энергоустановки малой мощности (100–5000 Вт):

• Топливные элементы

• Аккумуляторы

• Фотовольтаика

• Биоэнергетические источники

Автономные энергоустановки малой мощности для электропитания БЛА, роботов и других целевых средств различных сред применения. Телекоммуникационные системы (ретрансляторы, сотовая связь и тому подобное)

Комбинирование различных перспективных источников электроэнергии позволит обеспечить системы с улучшенными характеристиками, что приведет к ускоренному развитию существующих и формированию новых рынков и ниш применения. Только комбинирование генераторов с накопителями энергии позволит эффективно и рационально использовать энергию. Коэффициент использования установленной мощности (КИУМ) реально приблизить к 1 (против 0,4 в среднем сейчас)

СВЯЗЬ С РЫНОЧНЫМИ КАРТАМИ

General Motors прогнозирует удельную стоимость портативных источников электроэнергии $145/кВт×ч в 2017 г. с последующим уменьшением до $100/кВт×ч к 2022 г. В 2017 г. агентство McKinsey отмечало, что стоимость источников тока для электромобилей составит $100/кВт×ч только к 2030 г., и, соответственно, $190/ кВт×ч к 2020 г.

1. Необходимо развивать технологии, которые позволяют независимо в широком диапазоне значений менять и мощность, и энергоемкость систем генерации электричества без существенного изменения технологии серийного производства.

2. В настоящее время средства автономной генерации электроэнергии в диапазоне до 10 кВт не эффективны (проблема масштабирования ДВС и ГТД)

Сферы применения

• Муниципальный транспорт и спецтранспорт,

в том числе аэропортовый и судовой

• Микрокогенерация для домохозяйств

• Беспилотные летательные аппараты и другая робототехника

• Установка в составе гибридных систем ВИЭ вместо ДГУ на удаленных объектах

• Вспомогательные силовые установки

• Малая генерация до 100 кВт

• Портативные источники питания

ПЛАН ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ «НОВЫЕ И МОБИЛЬНЫЕ ИСТОЧНИКИ ЭНЕРГИИ»

Autonet. Рынок электромобилей (EV)

В 2015 году в мире продано более 550 000 электромобилей, а общее кол-во на дорогах достигло 1 260 000 шт. Кол-во зарегистрированный в 2015 году автомобилей увеличилось на 70% по сравнению с 2014 года.

Гибридные электромобили

(помимо АКБ используют ДВС)

+ универсальность

— сложность системы, запас хода на АКБ

Электромобили на аккумуляторах

+ экологичность, стоимость заправки (1/3 стоимости топлива для ДВС)

— время зарядки аккумулятора, необходимость создания инфраструктуры

Электромобили на топливных элементах

+ экологичность, время заправки, запас хода

— необходимость создания водородной инфраструктуры ($ 1200—2400 на авто)

Факторы роста

• Снижение стоимости АКБ с 1000 $/кВт×ч в 2008 году до 250 $/кВт×ч в 2015

• Снижение стоимости топливных элементов до 20 $ за кВт мощности к 2020 году

• Ограниченные возможности роста эффективности и экологичности традиционных ДВС (~ +30%)

Стоп факторы

Необходимость создания инфраструктуры зарядных станций и водородных заправок ($1200—2400 на один автомобиль)

Ни одна из технологий не удовлетворяет полностью текущим потребностям рынка. На основании данных «A portfolio of power-trains for Europe fact-based analysis, McKinsey»:

• До 2025 года наибольшее развитие получат гибридные электромобили как наиболее универсальная и развитая технология

• После 2025 в связи с развитием и удешевлением технологий на рынке начнут превалировать электромобили на аккумуляторах в сегменте малоразмерных городских и электромобили на топливных элементах в сегменте крупноразмерных автомобилей.

Водородный союз. ДАВОС 2017

Тринадцать глобальных корпораций в том числе известные автопроизводители — Toyota, Daimler, BMW, Honda и Hyundai, с совокупным годовым доходом более 1 трлн € объединились в «Водородный союз» (Hydrogen Council) и в ближайшие 5 лет компании планируют инвестировать в разработку водородных технологий для автомобилестроения более 10 миллиардов долларов.

Описание плана

«НОВЫЕ И МОБИЛЬНЫЕ ИСТОЧНИКИ ЭНЕРГИИ» Комплексная межотраслевая технологическая программаразвитияисточниковэнергиидлямобильных и портативных применений в рамках технологических направлений Агентства стратегических инициатив.

Обеспечение лидерских позиций Российской Федерации на формирующемся мировом рынке мобильных источников энергии совокупным объемом 54 млрд долл. к 2021 году и более 400 млрд долл. к 2035 году.

КЛЮЧЕВЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РЕАЛИЗАЦИИ ПЛАНА

Реализация плана обеспечит отрасли источниками электропитания с постоянным увеличением локализации и импорто опережения и позволит в течение 20 лет постоянно улучшать нашу позицию на глобальном рынке.

План отличается от других дорожных карт (от дорожных карт по другим направлениям НТИ) тем, что это работа по созданию конкретных платформ электропитания и устройств на их основе с понятными характеристиками и каждый этап формирует фундамент для следующего этапа.

Общая стоимость

Предварительная оценка суммы финансированияпрограммы составляет — 10 млрд руб.

Горизонты реализации: 2017–2035 гг.

Этапы реализации

Реализация плана включается себя:

1. Формирование Рабочей группы по реализации Программы. Разработка и согласование графика проведения работ по Проекту. Сформирована Рабочая группа в составе участников из ИПХФ, Сколтех, МГУ, «ИнЭнерджи».

2. Проведение анализа рынка и оценка существующих технологий, включая ТЭ, PV, АКБ и Био источники с привлечением экспертов по выбранным направлениям.

3. Выбор наиболее перспективных технологий, позволяющих эффективно достичь цели Программы. Сделано

4. Анализ существующих Российских и международных инструментов государственной поддержки (лучшие практики).

5. Формирование требований и разработка условий отбора участников Программы технологического развития. Определение ролей институтов развития.

6. Проведение конкурса. Определение списка компаний, участвующих в реализации Программы.

7. Выбор и создание наиболее эффективных инструментов государственной поддержки с привязкой к участникам.

8. Разработка и согласование «Дорожной карты» реализации Программы. Разработка критериев оценки эффективности реализации каждого этапа Программы

9. Реализация Плана. Оценка эффективности.

ПРИЛОЖЕНИЯ

ПОКАЗАТЕЛИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ. ПРИМЕР ДЛЯ СИСТЕМ НА ТОПЛИВНЫХ ЭЛЕМЕНТАХ

Целевые показатели на 2020 год:

Мобильные носимые источники мощностью 5–200 Вт (PEMFC), топливо: химические источники водорода Удельная мощность: 40–50 Вт/кг, 50–60 Вт/л;

При этом, удельная энергоемкость: 600–700 Вт×ч/кг,

600–800 Вт×ч/л (для полной системы, включая систему хранения)

КПД: от 35%

Наработка на отказ: 2000 часов

Стоимость: 5–30 $/Вт

(при производстве 30–40 тыс. систем в год)

Транспорт, ВСУ 50–100 кВт (PEMFC), топливо: водород

Удельная мощность: 500 Вт/кг, 500 Вт/л (для энергетической установки без системы хранения)

КПД: 45–60%

Наработка на отказ: 5000–8000 часов

Стоимость: 1000 $/кВт

(при производстве 30 000 тыс. систем в год)

Системы автономной генерации (SOFC), топливо: углеводороды

Мощность 1–10 кВт

Удельная мощность: 40–70 Вт/кг, 45–80 Вт/л (для энергетической установки без системы хранения)

Электрический КПД: 40–65% Стоимость: 2500 $/кВт

(при производстве 2 тыс. систем в год) Наработка на отказ: 10 000–30 000 часов

Энергетические установки для БВС

Мощность: 500–5000 Вт

Удельная мощность: 1 кВт/кг, 1 кВт/л

КПД: 50%

Наработка на отказ: 3000 часов

Стоимость: 3000–5000 $/кВт

Показатели на 2035 год при промышленных объемах производства:

Мобильные носимые источники мощностью 5–200 Вт (PEMFC), топливо: химические источники водорода

Удельная мощность: 50–60 Вт/кг, 60–70 Вт/л;

Удельная энергоемкость: 700–800 Вт×ч/кг, 700–1000 Вт×ч/л для полной системы, включая систему хранения топлива КПД: от 40%

Наработка на отказ: 6000 часов

Стоимость: 5–10 $/Вт

Транспорт, ВСУ 50–100 кВт (PEMFC), топливо: углеводороды

Удельная мощность: 1,5–2 кВт/кг, 2 кВт/л (для энергетической установки без системы хранения топлива)

КПД: 50–60%

Наработка на отказ: 8000–15 000 часов

Стоимость: 50 $/кВт

Системы автономной генерации (SOFC),

топливо: углеводороды/синтетическое/биотопливо

Мощность 1–100 кВт

Удельная мощность: 50–100 Вт/кг, 50–100 Вт/л

Электрический КПД: 50–60% Наработка на отказ: до 60 000 часов;

Стоимость: 1000–1500 $/кВт

(при производстве 20 тыс. систем в год)

Энергетические установки для БВС

Мощность: 5–50 кВт

Удельная мощность: 1,5–2 кВт/кг, 2 кВт/л

КПД: 50–60%

Наработка на отказ: от 10 000 часов; Стоимость: 1000–1500 $/кВт

ИНСТРУМЕНТЫ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПОДДЕРЖКИ

ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ ПРОГРАММЫ

1. Создание серий выпускаемых новых и мобильных источников энергии.

2. Формирование нормативно-правового поля и технических регламентов, регулирующих требования по безопасности и производству мобильных источников энергии, их эксплуатации.

3. Выявление и уптранение рисков и барьеров развития

4. Популяризация рынка мобильных источников энергии, формирование и развитие в нем профессиональных сообществ, повышение их связности

5. Разработка стратегии экспорта и продвижения технологий и решений рынка на зарубежных рынках

ПОКАЗАТЕЛИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЕКТА

1. Доля Российской Федерации на мировом рынке специализированного примерения.

2. Количество Российских компаний на мировом рынке, реализующих коммерческие решения в рамках рынка.

3. Доля Российской федерации на мировом рынке мобильных источников энергии.

4. Количество технологий, внедренных в производство в результате НИОКР, наростающим итогом

5. Количество патентов и других документов, удостоверяющих новизну технологических решений.

6. Количество созданных высокотехнологических рабочих мест (наростающим итогом).

ВЫВОД ПРОДУКТОВ НА РЫНОК РФ ПО СЕГМЕНТАМ

ТВЕРДООКСИДНЫЕ ТОПЛИВНЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ

Твердо-оксидные топлевные элементы — ТОТЭ (англ. Solid-Oxide Fuel Cells — SOFC).

Одна из наиболее перспективных технологий на рынке топливных элементов.

• Используют углеводородное топливо.

• Имеют высокий электрический КПД до 60%, общий КПД (когенерация) до 90%.

• Мощности от 100 ВТ до десятков МВТ.

Спрос на ТОТЭ в мире устойчиво растет. Так по данным консалтингового агентства MARKETSANDMARKET рынок ТОТЭ к 2018 году вырастет до $3,3 млрд

КЛЮЧЕВЫЕ РАЗРАБОТЧИКИ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ПЕРЕЧЕНЬ НАПРАВЛЕНИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ СИСТЕМ НА ТОПЛИВНЫХ ЭЛЕМЕНТАХ

1. Новое производство

— Топливные элементы и протонобменной мембраной (PEMFC)

— Твердооксидные топливные элементы (SOFC)

— Модули управления гибридными энергосистемами с топливными элементами и АКБ

+ разработка / адаптация законодательной базы, ГОСТов, регламентов, сертификация и др.

2. НИОКР

— Улучшенные катализаторы для РЕМFC

— Новая протон-проводящая мембрана для РЕМFC (расширенная климатика)

— Микротрубчатые ТОТЭ (портативные источники с высокой энергоемкостью)

— Отечественные риформеры топлива (метан, пропан, дизельное топливо, ПНГ)

— Мощные системы (5 кВт–100 кВт) с жидкостным и испарительным охлаждением для транспорта

— Образовательные продукты, демонстраторы.

ПРОГНОЗЫ РАЗВИТИЯ ПРОИЗВОДСТВА ТОПЛИВНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ В РОССИИ

Глава 9. Сколтех. Публичный аналитический доклад по направлению «Новые производственные технологии». 2015 год

ВВЕДЕНИЕ

1.1. Цели и задачи доклада

Целями публичного аналитического доклада по новым производственным технологиям (НПТ) являются анализ ситуации в России и мире, формирование комплексного видения перспектив развития данных технологий в России и разработка предложений по мерам их государственной поддержки.

Задачи доклада состоят в следующем:

• определение понятия, структуры и содержания НПТ;

• анализ состояния и основных направлений развития отдельных сегментов НПТ в мире и России;

• оценка мирового опыта использования различных мер стимулирования развития НПТ на государственном уровне;

• анализ эффективности и достаточности существующих мер государственной политики, релевантных для поддержки развития НПТ;

• разработка предложений по мерам адресной государственной поддержки развития НПТ в России.

1.2. Целевая аудитория доклада

Целевая аудитория доклада может включать:

• федеральные и региональные ведомства, ответственные за формирование мер государственной политики в области развития науки, технологий, инноваций, промышленности, малого и среднего бизнеса и т. д.;

• институты развития, осуществляющие целевую поддержку инновационной деятельности и стимулирующие технологическое развитие;

• представителей компаний-потребителей и компаний-производителей продукции НПТ;

• исследовательские организации, работающие по

тематике НПТ;

• высшие учебные заведения, занимающиеся подготовкой кадров по тематическим направлениям новых производственных технологий.

1.3. Определение и структура новых производственных технологий

Выдвижение НПТ (как единого комплекса технологий) в качестве одного из ключевых технологических приоритетов в ряде развитых стран произошло в 2010–2012 гг. и способствовало появлению новых исследований по изучению причин, содержания и перспектив развития новых технологий. Тем не менее до настоящего времени не выработано общепринятого определения НПТ [1].

Наиболее широко используется понятие «передовое производство» (advanced manufacturing), введенное Национальной ассоциацией перспективных производственных технологий США (National Association of Advanced Manufacturing, NACFAM): «Передовое производство — это производство, в котором широко используются компьютерные, высокоточные и информационные компоненты, интегрированные с высокопроизводительной рабочей силой, которое создает систему, сочетающую преимущества массового производства, гибко настроенную на необходимый в данный момент объем выпуска и в то же время обладающую высокой степенью кастомизации с целью быстрого реагирования на потребности клиентов».

Помимо этого определения используются и другие. Можно привести следующие интерпретации понятия передового производства.

Передовое производство — это совокупность усилий, каждое из которых основывается на глубоком внедрении информационных технологий и передового программного обеспечения, автоматизации производственных процессов, высокоточных датчиков и сетей и/или использует новые материалы и те возможности, которые открываются благодаря научным достижениям в области физики, биологии, химии (Совет консультантов президента США по науке и технологиям — PCAST, 2011) [2].

Передовое производство — это производство, основанное на улучшенных существующих и/или специально создаваемых новых материалах, изделиях и процессах, полученных посредством внедрения достижений науки, техники, высокоточных и информационных технологий, интегрированных с рабочей силой высокой производительности, инновационным бизнесом или организационными моделями (Институт анализа военных проблем США — Institute for Defense Analyses) [3].

В рамках данного исследования предлагается использовать следующее определение:

Новые производственные технологии — это комплекс процессов проектирования и изготовления на современном технологическом уровне кастомизированных (индивидуализированных) материальных объектов (товаров) различной сложности, стоимость которых сопоставима со стоимостью товаров массового производства [1].

В настоящее время нет устоявшейся точки зрения и на то, какие виды технологий объединяет синтетическое понятие НПТ. В докладе мы используем следующую сегментацию НПТ (таблица 1).

ТАБЛИЦА 1. ОСНОВНЫЕ СЕГМЕНТЫ И ПРИМЕРЫ ТЕХНОЛОГИЙ, ВХОДЯЩИХ В НПТ

Источник: составлено авторами.

1.4. Мировые и российские рынки новых производственных технологий

Мировые рынки НПТ

Мировые рынки, связанные с развитием НПТ, существенно различаются как по масштабам, так и по темпам роста. Так, рынок аддитивных технологий характеризуется достаточно малыми объемами (2,2 млрд долл.), но быстрыми темпами прироста (более 27%), в то время как рынок программных продуктов для разработки предметов производства по объемам составляет около 22 млрд долл., но в последние годы демонстрирует средние темпы прироста на уровне 6,7%. Краткий обзор мировых рынков НПТ приводится ниже.

Аддитивные технологии

Рынок аддитивных технологий в мире в 2012 г. Оценивался в 2,2 млрд долл., из которых основной объем выручки — 54% — приходился на услуги, 26% — на оборудование, 19% — на материалы (рис. 1). Среднегодовой темп прироста рынка за 2010–2012 гг. составил более 27%.

На рынке оборудования наблюдался взрывной рост продаж персональных 3D-принтеров, темп их роста в 2008–2011 гг. измерялся трехзначными цифрами. Продажи промышленных 3D-принтеров также растут, хотя и не столь быстрыми темпами.

На рынке материалов в 2012 г. более половины занимают продажи фотополимеров, еще почти четверть рынка — полимеры для лазерного спекания. Доля металлов в 2012 г. составляла только около 6% продаж материалов для 3D-печати в мире.

Согласно прогнозам Wohlers Associates, к 2021 г. Мировой рынок 3D-печати может достигнуть размера 10,8 млрд долл., что соответствует среднегодовому темпу роста в 2013–2021 гг. 19,3%.

В обзоре компаний-производителей промышленных 3D-принтеров, приведенном в Wohlers Report 2013, российские компании не отражены. В то же время, по данным Wohlers Associates, на Россию приходится около 1,9% общего количества 3D-принтеров, установленных за период 1988–2012 гг. [4].

Робототехника

В 2013 г. объем мирового рынка промышленной робототехники оценивался в 9,5 млрд долл. А если учитывать смежные рынки (рынки ПО для робототехники, периферийное оборудование и др.), то объем мирового рынка робототехнических систем в 2013 г. составлял порядка 29 млрд долл. [5].

Динамика производства промышленных роботов в мире на протяжении последнего десятилетия была неустойчивой — во второй половине 2000-х гг. рост практически отсутствовал, в первые посткризисные годы на рынке наблюдался быстрый рост (с небольшой корректировкой в 2012 г.), в 2013 г. и, по прогнозам, в 2014 г. рынок промышленной робототехники продолжит быстрый рост (рис. 2).

С точки зрения отраслевой структуры потребления промышленных роботов на первом месте с большим отрывом идет автомобилестроительная отрасль, за ней — отрасль по производству электроники/электротехники.

Согласно оценкам McKinsey, к 2025 г. 15–25% рабочих мест в промышленности и сельском хозяйстве в развитых странах могут быть экономически эффективно замещены роботами [7]. По оценкам BCG, мировой рынок промышленных роботов может достичь к 2025 г. 24,4 млрд долл. [8], что соответствует среднегодовому темпу прироста рынка примерно на 8,3%.

Композиционные материалы

Мировой рынок композиционных материалов в 2011 г. оценивался примерно в 19,6 млрд долл., причем рынок конечной продукции из композиционных материалов — в 55,6 млрд долл. [9].

В 2011 г. основной объем использования композитов приходился на такие отрасли, как электроника и электротехника (19%), строительство (17%), транспорт (14%) (рис. 3).

В то же время, если анализировать структуру выручки по наиболее передовым композитам — на основе углеводородных волокон, получается, что около 40% выручки приходится на аэрокосмическую отрасль, 13% — на ветроэнергетику, а на автомобилестроение только 3% [10]. По прогнозам, мировой рынок композиционных материалов вырастет к 2017 г. до 29,9 млрд долл., показав среднегодовые темпы роста в 7% [9].

Рынок программных продуктов для разработки предметов производства

Мировой рынок программных продуктов для разработки предметов производства (в структуре, представленной компанией CIMdata) оценивался в 2013 г. приблизительно в 22 млрд долл. Основная часть рынка приходилась на различные инженерные ПО (CAD/ CAM/CAE). Наиболее быстро росли CAM, CAE и PDM сегменты рынка PLM. Несмотря на то что рынок PLM в 2008–2013 гг. демонстрировал средние темпы прироста — 6,7%, темпы прироста в сегментах CAM и CAE были существенно выше — 13–14% (рис. 4). По прогнозам CIMdata, общий рынок к 2017 г. Превысит 50 млрд долл., а среднегодовые темпы роста составят 8,7% [12].

ТАБЛИЦА 2. ОБЪЕМ РОССИЙСКИХ РЫНКОВ, СВЯЗАННЫХ С ПРОИЗВОДСТВОМ НПТ, И ОЦЕНКА ДОЛЕЙ ОТЕЧЕСТВЕННЫХ КОМПАНИЙ НА НИХ В 2012 г.

Рынки НПТ в России

В настоящее время в России в большинстве отраслей, которые являются разработчиками НПТ, сложилась достаточно тяжелая ситуация, характеризующаяся, с одной стороны, доминированием иностранных компаний на рынках НПТ, с другой — существенными проблемами отечественных компаний, препятствующими увеличению их конкурентоспособности (дорогие финансовые ресурсы, дефицит высококвалифицированных инженерных кадров, устаревшие основные фонды и т. п.).

Так, например, в станкостроении в последние годы доля отечественных производителей на внутреннем рынке составляла 5–10% (для сравнения: в СССР в 1985 г. доля отечественных производителей в потреблении станков составляла около 92%).

В то же время в ряде отраслей (прежде всего это отрасли, связанные с разработкой инженерного ПО, композиционных материалов и изделий из них, лазерного оборудования) отечественные компании сумели занять определенные рыночные ниши и сохранить технологический уровень, близкий к мировому. В области выпуска промышленной робототехники и 3D-принтеров российские производители только начинают формироваться и пока не претендуют на существенную долю рынка. Точные оценки как объема рынков, связанных с НПТ, так и долей отечественных компаний на них затруднены из-за проблем с доступностью статистической информации. Имеющиеся оценки ситуации на российских рынках НПТ отражены в таблице 2.

Проблемы доступности статистической информации по рынкам НПТ

Анализ ситуации в отраслях — производителях НПТ в России затрудняется отсутствием общедоступной статистики по многим рынкам, связанным с НПТ. Так, практически отсутствуют данные по рынкам оборудования для промышленной автоматизации, оборудования для обработки пластиков и т. д.

Более детализированную информацию удается получить по данным таможенной статистики (табл. 3).

Однако даже по данным ТНВЭД зачастую трудно четко выделить статистику, относящуюся именно к НПТ.

Так, данные по внешней торговле 3D-принтерами включены в код ТНВЭД 847759 (прочие машины для литья и формования), однако получить статистику отдельно по 3D-принтерам на основе открытых данных ТНВЭД (данные доступны максимально в 6-значном коде) невозможно, так как 3D-принтеры отражаются по 10-значному коду (8477598000). Аналогичная ситуация с углеродным волокном и изделиями из него (углеродные волокна проходят по 10-значному коду 6815101000).

Также из общего объема электромеханического оборудования (отраженного, например, по кодам 8535–8537, 9541 и др.) не удается выделить оборудование, используемое для нужд промышленной автоматизации (реле, переключатели и проч.). То же самое относится и к приборам для контроля и управления (коды 9024–9032).

Данные Росстата по производству частично доступны только для станкостроительной отрасли, выделение объемов производства по другим отраслям, связанным с НПТ, затруднено.

Использование статистики баз данных предприятий (например, СПАРК) также представляется затруднительным, так как зачастую в выручке предприятий, связанных с НПТ, значительная доля приходится не на оборудование (или материалы, услуги) связанное с НПТ, а на прочие доходы, что не позволяет корректно оценить размеры рынков НПТ.

ТАБЛИЦА 3. ОБЪЕМ ЭКСПОРТА И ИМПОРТА ПО ОТДЕЛЬНЫМ РЫНКАМ, СВЯЗАННЫМ С НПТ, В 2013 г., млн долл.

Представляется, что наиболее релевантным источником информации являются различные отраслевые или некоммерческие организации, однако по многим рынкам, связанным с НПТ, подобных организаций или нет, или они не раскрывают необходимую информацию, в результате чего зачастую оценка рынков опирается на мнения или экспертов, или отдельных участников рынков.

В развитых странах и на мировом уровне оценка рынков, связанных с НПТ, ведется в основном или различными отраслевыми объединениями, или специализирующимися на этих рынках консалтинговыми компаниями (Gardner, CIMdata, Wohlers Associates, IFR и др.), собирающими и представляющими информацию по данным рынкам в открытом доступе или за плату.

Таким образом, для повышения информационной прозрачности российских рынков НПТ необходим существенный рост роли отраслевых организаций и открытости их данных.

1.5. Изменения в обрабатывающей промышленности Изменение облика обрабатывающей промышленности происходит на трех основных взаимосвязанных уровнях:

• на макроуровне (глобализация, регионализация, локализация производственных цепочек);

• на микроуровне (изменение бизнес-моделей: опорана эффект масштаба, «бережливое» производство, модель жизненного цикла изделия, кастомизация продукции и проч.);

• на уровне технологий (автоматизация и роботизация производства, использование новых материалов и прочие).

Внедрение новых методов и подходов к управлению производством, развитие информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) параллельно с процессами глобализации производственных цепочек в 1970–2000-х гг. существенно изменили облик обрабатывающей промышленности. Широкое применение на практике концепций жизненного цикла, «расширенных предприятий», системно-инженерных методов фактически изменило парадигму разделения труда (разделы 2.1.2 и 2.1.3). Началось формирование распределенных производственных цепочек сложной конфигурации, ориентированных на «бережливое» производство, использование дешевых ресурсов по всему миру и выполнение жестких стандартов качества [22]. Вследствие процесса глобализации происходил перенос из развитых стран в развивающиеся производственных мощностей, технологий, компетенций и определенного слоя технологических компаний, занимавшихся обслуживанием непосредственно производства.

Мировой экономический кризис 2008–2009 гг. резко обострил сформировавшиеся в предыдущие десятилетия противоречия, связанные с происшедшим переформатированием обрабатывающей промышленности, в рамках которого основные производственные мощности оказались сконцентрированы в развивающихся странах (прежде всего в странах Юго-Восточной Азии, в частности в Китае), а технологии, ключевые компетенции и соответственно основная часть прибыли — в развитых странах. Постепенно компании новых индустриальных стран стали вытеснять с рынков традиционных лидеров, и как следствие в начале 2010-х гг. в США и ЕС на первый план вышла идея о необходимости реиндустриализации национальных экономик на основе новых производственных технологий с целью повышения их конкурентоспособности.

Мотивации стран к развитию новых производственных технологий тем не менее разные. Для США это необходимость укреплять лидерские позиции, понимание того, что политика вывода производств за пределы страны не оправдала себя и могут быть потеряны важные компетенции. Поэтому для США одно из ключевых направлений действий — это решоризация, или возврат, производственных мощностей в страну, размещение их вблизи центров НИОКР.

Для стран Западной Европы основной целью является сохранение лидерских позиций по ряду сегментов на высокотехнологичных рынках в условиях активного развития производственных технологий в США и Китае. Китай, в свою очередь, ставит задачу развития новой индустрии для того, чтобы в большей мере опираться на собственные силы.

Важным фактором, способствующим процессу реиндустриализации развитых экономик, становится развитие НПТ, позволяющих перейти на новые бизнес-модели, основанные на кастомизации продукции. Кастомизация обеспечивается за счет ускорения и удешевления разработки новых моделей и типов продукции на базе новых технологий (например, технологий 3D-печати), а также организации гибких производственных систем, оперативно реагирующих на изменение рыночных потребностей. Она повышает роль аутсорсинга и потому малых и средних инновационных компаний в производственных цепочках. Средние компании становятся важными узлами кастомизированного производства.

С инфраструктурной точки зрения подобные измененияв производственных цепочках находят отражение в том, что растет число компаний, оснащенных высокотехнологичным оборудованием и ориентированных на выполнение мелкосерийных заказов (так называемые фаб-лабы, джоб-шопы, воркшопы), в том числе для инновационных фирм, которым требуется быстро и недорого изготавливать пробные партии продукции. Так, в США на долю подобных компаний в настоящее время приходится около 30% всего рынка металлорежущего оборудования [23]. Такие компании формируют своеобразную технологическую инфраструктуру для малого и среднего инновационного бизнеса. Создание сети оказывающих услуги компаний позволяет снизить инвестиции со стороны инновационных малых и средних предприятий и повысить загрузку технологического оборудования за счет заказов со стороны внешнего рынка.

2. КЛЮЧЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ФОРМИРУЮЩИЕ ОБЛИК ПЕРСПЕКТИВНОГО ПРОИЗВОДСТВА

2.1. Перспективные технологии организации производства и управления им

2.1.1. Определения

Технологии организации производства и управления им (ОУП) — это подходы, методы, стандарты, инструменты организации взаимодействия между производственными единицами и управления ими в ходе производственного процесса. Под производственными единицами понимают (оборудованные) рабочие места, производственные участки, цеха, комплексы, заводы, производственные фирмы и объединения, а также проекты и проектные программы, постоянные или временные организации.

В силу сложности современных изделий/объектов/систем определение производственного процесса невозможно сузить до процесса выпуска конкретных деталей. Необходимо рассматривать также проектирование / конструирование, подготовку производства, модернизацию, поддержку эксплуатации и утилизацию результатов производства.

В составе технологий ОУП целесообразно выделять методическую часть (подходы, методы и методики, стандарты, модели) и инструментальную часть (регламентирующие документы и информационно-технологические средства).

Современные информационно-технологические (ИТ) средства являются важнейшим компонентом перспективных технологий ОУП, в существенной степени реализующим эти технологии на практике. В ряде случаев именно развитие ИТ-средств позволило создать и внедрить соответствующие перспективные технологии ОУП.

Технологии организации производства и управления им, в том числе перспективные, непосредственно реализуются в виде производственных и бизнес-процессов, выполняющихся в соответствии с регламентирующими документами и с использованием информационно-технологических средств. Эти документы и средства составляют инструментальную часть технологий ОУП и отражают все особенности конкретных организаций, производства, кооперации и результатов производства — изделия / объекта / системы. Специфика конкретных организаций не является предметом данного доклада, поэтому ниже описываются методические аспекты ОУП — подходы, методы и методики, стандарты, модели.

2.1.2. Мотивация

За последние десятилетия в мировой практике организации производства и управления им произошли существенные изменения, кардинально повысившие эффективность производства в целом и его элементов. Они позволили решить проблемы обеспечения качества конечных изделий / объектов (и комплектующих), соблюдения сроков, контроля себестоимости изделий / объектов.

На практике был создан и внедрен целый ряд современных подходов и методов управления. Важно отметить, что эти методы носят надиндустриальный характер — несмотря на существенные отраслевые различия между производством высокотехнологичной продукции различных видов, а также сложных инфраструктурных объектов и комплексов (например, создание и эксплуатация изделий авиационно-космической техники, с одной стороны, и атомных энергоблоков — с другой), упомянутые методы базируются на единых системных подходах: результаты производства — сложные изделия /объекты / комплексы — рассматриваются как сложные системы, и учитывается весь их жизненный цикл.

Эти методы задали принципиально новые отношения между предприятиями внутри производственных коопераций разработчиков-производителей и организациями заказчика. Фактически они сформировали новый уклад в разделении труда: произошел переход от управления предприятием к управлению кооперацией, связанной с изделием / объектом / системой, и от выпуска изделий/сооружения объекта к управлению жизненным циклом изделий / объектов / систем.

Показателем развития технологий ОУП является движение к «облачному производству», «производству как сервису», «виртуальным предприятиям» и тому подобные в рамках таких программ, как, например, Industry 4.0 [24], Smart Manufacturing [25], Manufacturing Cloud [26]. Эти инициативы были приняты практически во всех индустриальных странах в последние несколько лет. Они направлены на переход от массового производства к гибкому кастомизированному при сохранении экономической эффективности массового производства и достижении высокой экологической эффективности.

2.1.3. Современные направления и результаты развития технологий организации производства и управления им

Международная практика показывает, что для успешного решения проблем в управлении производством в последние десятилетия реализуется концепция расширенного предприятия, применяются системно-инженерные подходы и специальные методологии (например, Defense Acquisition System [27] — управление заказом и приобретением).

Все эти концепции и подходы рассматривают изделия/объекты как единую сложную систему, а предприятия-кооперации — как единый производственный комплекс, обеспечивающий весь жизненный цикл изделия / объекта / системы (разработку, производство, поддержку эксплуатации и утилизацию) в тесном взаимодействии с организациями заказчика.

Во-первых, такая логика создает производственно-технологическую основу интеграции предприятий в кооперацию и управления ими на новых принципах. Именно использование этих принципов обеспечивает эффективность разработки и производства. Это аналогично тому, как финансовая и акционерная основы используются для объединения предприятий в холдинговые структуры (или другие типы юридического оформления) и для корпоративного управления.

Во-вторых, системно-инженерные подходы предполагают применение ряда правил или регламентов, повышающих эффективность производственных процессов. Эти приемы многократно проверены на практике и описаны в соответствующих стандартах. Они касаются прежде всего систематизации всех требований к характеристикам изделий / объектов со стороны заказчика, постоянного доведения этих требований до всех участников кооперации, регулярного контроля реализации требований в проектных решениях, процедур внесения изменений в проектные решения по изделию / объекту / системе, контроля структуры, основных и альтернативных проектных решений, рисков и себестоимости изделия / объекта / системы, широкого использования междисциплинарного моделирования.

В-третьих, специальные методологии управления заказом (например, Defense Acquisition System [27]) обеспечивают эффективный контроль над реализацией сложных технологических программ в условиях высокой технологической неопределенности. Проектные программы создания новых образцов изделий/ объектов не могут быть «куплены готовыми» — в них всегда присутствует большая доля НИР, следовательно, большие технологические риски и ни один подрядчик не сможет реализовывать такую программу как многократно повторенную с известными проблемами и рисками. Это затрудняет управление стоимостью таких программ: на практике невозможно использовать контракты с фиксированной ценой. Несмотря на различные юридические форматы взаимоотношений между заказчиком и кооперацией исполнителей, практически всегда реализуется принцип «затраты+» (часто путем обоснованного пересмотра контрактных обязательств), что отражает объективную экономико-технологическую основу таких программ. Однако при таких условиях исполнители не заинтересованы в повышении эффективности своей работы, что приводит к необоснованным расходам. Поэтому контроль «результат против затрат» со стороны заказчика приобретает ключевое значение. Фактически заказчик в такой программе вынужден нести наиболее существенные технологические и проектные риски. Специальные методологии управления заказом как раз и разработаны для решения этих задач.

В-четвертых, все большее значение приобретает сочетание инженерных и экономических подходов прежде всего в части анализа затрат и оценивания эффектов на всем жизненном цикле сложного изделия или объекта. Современные зарубежные практики интегрируют отдельные предприятия — юридические лица в расширенные предприятия «вдоль жизненного цикла изделия / объекта», а также сосредотачивают в одном «центре» и технические, и экономические, и организационные способы управления. При этом особое внимание уделяется максимально возможной унификации и стандартизации производственных процессов как основы обеспечения высокого стабильного качества, контролируемых сроков и себестоимости. Регламентируются не только рутинные процессы массового производства, но и процедуры создания новых изделий, материалов, технологий (стандарты и подходы Product Development Process широко обсуждаются в специальной литературе и внедряются в ведущих компаниях).

В-пятых, информационно-технологические системы заняли особое место в производственном управлении: они стали совершенно необходимым инструментом, который обеспечивает и быстрый и удобный информационный обмен, и объединение участников кооперации, находящихся на существенном географическом удалении, и возможность хранения больших массивов информации об изделиях (объектах) с вариантами и возможностью удобного доступа, и многое другое. Развитие ИТ обеспечило существенный прогресс в следующих трех направлениях:

1. Замена кульмана и рейсшины. CAD-, CAM-, CAPP-системы кардинально облегчили и ускорили проектные и конструкторские работы прежде всего за счет массовой автоматизации рутинных, относительно простых, но трудоемких операций.

2. Замена логарифмической линейки. Появилась возможность получения «тотальных дешевых инженерных расчетов и моделирования»: стало возможным моделировать суперсложные объекты, например свойства веществ и материалов (direct numeric simulation и аналогичные подходы), «дешево» моделировать массовые предметы, «сначала все проверить на модели, а потом отлить в металле», или «сам нарисовал — сам быстро сделал». Развитие технологий быстрого прототипирования (аддитивных и аналогичных им) ускорило этот тренд.

3. Слом организационных границ внутри кооперации. В результате глубокой интеграции рабочих мест и производственных единиц путем внедрения сквозных производственных процессов и единых стандартов представления данных возникли географически распределенные «расширенные предприятия» и виртуальные рабочие группы, внутри которых практически отсутствуют границы между организационными единицами. Дальнейшим развитием таких форм кооперации и организации производства являются «облачное производство», «производство как сервис» и тому подобные.

Целевая интегрированная архитектура ИТ-средств, поддерживающих процессы начальных стадий жизненного цикла изделий (объектов) от концепции до запуска изделия в производство (передачи объекта в эксплуатацию), может быть представлена в следующем виде (рис. 5, 6).

Интегрированные таким образом ИТ-средства вместе с производственными процессами, данными об изделии (объекте) и эксплуатирующими их сотрудниками образуют систему управления проектированием / конструированием. Ядром такой системы является полная электронная структура и модель изделия (объекта) (ГОСТ-2053), (ГОСТ-2052). ИТ-средства обеспечивают для работающих с ней сотрудников возможности создания проектных и технологических решений, формирования системной архитектуры изделия (объекта), управления требованиями, конфигурацией изделия (объекта), изменениями, параллельного проектирования, работы в виртуальных рабочих группах и их совместной работы, использования опыта и наработок, планирования и контроля ресурсов, затрат, финансовых результатов, рисков на всех стадиях жизненного цикла изделия / объекта / системы, управления сроками эксплуатации изделий / объектов / систем.

Аналогичные архитектурные представления (непринципиально отличающиеся от вышеприведенных) существуют и для стадий эксплуатации (в том числе для текущих ремонтов и сервиса), модернизации (в том числе капитальных ремонтов), вывода из эксплуатации и утилизации.

Важно отметить, что на российских предприятиях современные ИТ-средства внедрены достаточно широко и замена кульмана и рейсшины, как и логарифмической линейки, во многих случаях произошла. Однако из-за массовой фрагментарности бизнес-процессов организационные барьеры сохранились не только в рамках кооперации, но и внутри отдельных предприятий, что и приводит к потерям эффективности производства в целом.

В результате развития современные системы ОУП компаний — индустриальных лидеров, таких как Boeing, Lockheed-Martin, BAE, General Dynamics, Raytheon, BMW, Toshiba, реализуют и используют:

1) системно-инженерные подходы:

• концепции жизненного цикла (ЖЦ) [28] и управления жизненным циклом продукта / объекта / системы (Product Lifecycle Management, PLM, [29]), в том числе «ворот принятия решений» (Decision Gates); планирования и контроля ресурсов, затрат, финансовых результатов, рисков на всех стадиях ЖЦ изделия / объекта / системы, например Total Ownership Cost, Total Cost Management [30]; управления сроками эксплуатации изделий / объектов / систем;

• управление требованиями [31], конфигурацией [32], [33], изменениями, параллельное проектирование, виртуальные рабочие группы и их совместную работу, накопленный опыт и наработки;

2) модульность, платформы, крупноблочную сборку и монтаж;

3) моделеи датацентричность;

4) управление проектными программами и проектами в целом [34], а также различные расширения, такие как [35] и [36];

5) концепции расширенного предприятия, интеграцию данных и процессов [37];

6) универсальные формализмы представления данных, такие как язык представления сетевых онтологий OWL [38], стандарт представления CAD-данных STEP NC [39] и [40], средства описания объектов стандарта ISO 15926 [41]; 7) концепции «непрерывных улучшений» — TQM, LEAN [42] и др.;

8 принципы безбумажного документооборота (текстовой оборот исключен);

9) управление online: отчетность, перепланирование, формирование производственного задания, закрытие периода и другие операции выполняются нажатием одной кнопки, почти автоматически, без привлечения сотрудников; выполнение операций регистрируется в системе online.

Как итог современные системы ОУП обеспечивают следующие ключевые возможности:

• прогнозирование и контроль сроков и стоимости разработки и выпуска изделий / объектов / систем, а также проектов и проектных программ;

• обеспечение требуемого качества изделий / объектов / систем в целом, отдельных компонентов и работ;

• создание новых изделий / объектов / систем в заданные сроки, прогнозирование и максимальный учет потребностей заказчиков;

• переход к контрактам жизненного цикла, к «продаже (боевых) возможностей» вместо продажи изделий, к осуществлению сервиса в соответствии с соглашениями об уровне сервиса.

2.1.4. Новые тренды развития технологий организации производства и управления им

Дальнейшее развитие тенденций, описанных в предыдущем разделе, происходит в форме следующих трендов.

1. Инициативы развития производственных интеллектуальных систем и подходов (manufacturing intelligence), таких как Industry 4.0 [24] и Smart Manufacturing Leadership Coalition [25].

2. Дальнейшая глобализация кооперации (Global Product Development) [43].

3. Новые формы кооперации и межорганизационного взаимодействия, такие как Virtual Enterprise [44], и альянсы [45].

4. Переход к «производству как сервису» [46] и «облачному производству» [26].

5. Создание инфраструктуры «облачного производства» — Industrial Internet [47], [48], [49].

6. Отделение и аккумулирование невещественных функций: маркетинг, концепт / требования, архитектура, кооперация, сертификация, продажи, сервис.

Инициативы развития производственных интеллектуальных систем и подходов

Специалисты практически всех развитых стран считают, что экономика находится на пороге четвертой промышленной революции в основном под влиянием развивающихся информационных технологий, сближающих и интегрирующих реальный, вещественный, и виртуальный, информационный, мир.

Промышленность будущего будет характеризоваться:

• существенной индивидуализацией продукции при условии высокой гибкости крупносерийного производства;

• глубокой интеграцией потребителей и производителей в рамках сквозных процессов всего жизненного цикла и всей цепочки создания стоимости / потребительской ценности (value adding chain);

• связью процессов выпуска и сервиса продукции и формированием таким образом гибридных продуктов.

Осознавая эти тенденции, правительственные организации и промышленность различных стран инициируют создание таких систем, как Industry 4.0, Германия [24], и Smart Manufacturing Leadership Coalition [25], США, а также организации технологического развития National Network for Manufacturing Innovation [50], American Lightweight Materials Manufacturing Innovation Institute [51], National Center for Defense Manufacturing and Machining [52].

Проект Industry 4.0 охватывает как промышленные технологические, так и социальные аспекты развития. Это проект, направленный на опережающее развитие информационных и компьютерных технологий. Ведущую роль в этом проекте играет Siemens. Некоторые компоненты Industry 4.0 уже появляются и используются сейчас, в частности производственный Интернет, стандарты обмена промышленными данными, моделирующее программное обеспечение, что придает участникам и экспертам уверенность в реализуемости проекта в целом.

Проект Smart Manufacturing, инициированный рядом американских правительственных агентств и ведущих промышленных компаний, направлен на интегрирование в реальном времени и в рамках производственных сетей информации и данных, отражающих все аспекты требований, концепций, конструирования, проектирования, производства, логистики, эксплуатации, сервиса продукции, т. е. на создание производственного интеллекта». Это достигается путем внедрения большого количества измерительных датчиков, объединения их сетями, сбора и обработки информации от них совместно с моделированием производственных и других процессов для выработки решений в режиме реального времени.

Внедрение проекта Smart Manufacturing предполагает:

• разработать референтную SM-архитектуру (Smart Manufacturing), основанную на стандартах, инициируемую промышленными компаниями и поддерживаемую ИТ-разработчиками;

• создать SM-платформу разработки, включающую среду разработки с открытой архитектурой;

• реализовать R&D-проекты в области SM-систем;

• способствовать привлечению финансирования для таких проектов;

• создать пилотные зоны для внедрения SM-систем;

• аккумулировать и гармонизировать требования к SM-системам от малых, средних и крупных компаний;

• создать и облегчить доступ к новым дешевым датчикам и сетевым технологиям.

Дальнейшая глобализация кооперации

Если в течение последних нескольких десятилетий наблюдалась глобализация цепочек производителей с целью объединения функций производства, то сейчас возникает тенденция глобализации команд разработчиков продуктов [43]. Сложность продуктов требует разнообразных компетенций разработчиков, что приводит к необходимости объединения интернациональных, географически распределенных групп в рамках одной команды. Кроме того, включение региональных разработчиков позволяет оперативно и более точно реагировать на потребности локальных рынков. Следующие области выделяются как ключевые для обеспечения глобальной интеграции процесса разработки продуктов.

1. Управление CAD-данными о продукте, сформированными в различных исходных CAD-системах.

2. Управление данными о составе продукта (Bill of Material data).

3. Управление множеством конфигураций одновременно.

4. Управление глобальным распределенным процессом внесения изменений.

5. Управление совместной работой распределенных групп (collaboration capabilities).

6. Управление классификаторами состава изделия.

7. Управление поставщиками / субподрядчиками. Первые четыре области связаны с формированием данных о продукте и управлением ими. Пятая область является критичной для обеспечения эффективной совместной работы заинтересованных лиц внутри компании, членов аутсорсинговых команд разработчиков и большого числа географически удаленных зарубежных поставщиков/субподрядчиков. Сбор и накопление исторических и актуальных данных об изделии, включая данные механических, электрических и других CAD-систем, совершенно необходимы для выполнения разработок в срок и в рамках бюджета. Заключительные области (6-я и 7-я) являются ключевыми для управления рисками и стоимостью разработки и производства продукта.

Появляются новые формы кооперации и межорганизационного взаимодействия, такие как альянсы Virtual Enterprise.

Концепция «виртуального предприятия» (Virtual Enterprise) интенсивно развивается в последние годы. Существует много определений «виртуального предприятия» (ВП), например: ВП — это временная сеть независимых организационных образований, в том числе бизнесов и специалистов, которые работают на самопроизвольном основании для развития конкурентных преимуществ. Они вертикально интегрируются для объединения основных компетенций и функций в одну организацию.

В рамках общеевропейской программы исследований и технологических разработок выполняется целый ряд проектов, направленных на развитие концепции ВП, в рамках которых разрабатывается широкий круг тем — от законодательных основ ВП до поддерживающих программных продуктов.

Европейская промышленность характеризуется большой долей малого и среднего бизнеса. Соответственно для того чтобы развивать новые технологии и инновации, необходима сетевая «экосистема», объединяющая малый и средний бизнес для консолидации ресурсов и создания «критической массы».

Другой новой формой совместной работы выступают промышленные альянсы. Эта форма реализуется в рамках программы разработки перспективного эсминца «ЗУРО» (Air Warfare Destroyer) для ВМС Австралии [45].

Участниками альянса являются австралийское правительственное агентство Defence Materiel Organisation (DMO), австралийские промышленные компании ASC и Raytheon Australia, а также партнеры — испанская кораблестроительная фирма Navantia и Lockheed Martin из США.

Цель такой формы организации — улучшение работы кооперации (сроки, бюджет, управление рисками и боевыми возможностями корабля) за счет слома барьеров между промышленностью и заказчиком, а также между организациями промышленности на основе принципа «разделяем проблемы и заслуги» (pain-share and gain-share). Альянс основан на специальном договоре Alliance Based Target Incentive Agreement (ABTIA), определяющем кооперацию и совместное принятие решений, а также управление внутри альянса с целью защиты интересов заказчика.

Основные преимущества альянса как формы организации:

• все участники фокусируются на общем результате и избегают неконструктивного соперничества, что характерно для контрактов с фиксированной ценой;

• риски и ответственность несут совместно, что снижает конфронтацию между участниками;

• участники от промышленности могут улучшать свой финансовый результат только за счет эффективности, так как незапланированные работы не дают прибыли;

• прибыль и проблемы разделяются между правительственным участником и промышленностью эквивалентно;

• ориентация на бизнес-результат стимулирует участников при принятии решений, реализуется подход «делать как можно лучше для проекта»;

• слом перегородок между основными участниками уничтожает долгие и затратные дискуссии между ними.

Эти преимущества достигаются за счет следующих организационных особенностей альянса:

1) участия заказчика в процессе разработки и производства (агентство DMO), делающего проектную программу абсолютно прозрачной для заказчика, что соответствует идеологии [27], являющейся обязательной для применения в заказах Министерства обороны США;

2) «сквозных» производственных процессов в рамках кооперации, закрепленных через договор альянса и непосредственно обеспечивающих тот самый слом перегородок между всеми участниками;

3) специфических экономических условий договора, задающих правила ценообразования от объема работ. Основной объективной экономической проблемой таких проектных программ выступает именно ценообразование (раздел 2.1.3, про «затраты+»). Эта проблема решается применением идеи ценообразования опционов исходя из ожидаемой волатильности базового актива. Аналогом волатильности признаны колебания отклонений сроков/стоимостей подобных проектов, взятые из исторических данных. Известно, что подобные долгосрочные договоры, реализующие идею risk/profit sharing, заключает крупнейшая авиастроительная корпорация с поставщиками заготовок и деталей из металла для снижения рисков колебаний цен на сырье в долгосрочном периоде.

Участники альянса сформировали устойчивую структуру управления, включающую:

• управляющий совет с независимым председателем во главе и представителями всех участников и заказчика;

• комитет проекта во главе с руководителем проекта от DMO в составе управляющих директоров ASC, Raytheon, а также управляющего директора альянса;

• управляющую оперативную команду, состоящую из директоров и менеджеров организаций альянса.

Ответственность участников альянса:

• DMO несет ответственность перед государством за выполнение проекта в целом в срок и с требуемыми боевыми возможностями;

• ASC как крупнейшая кораблестроительная корпорация Австралии отвечает за проектирование и постройку корабля в целом: постройку блоков (применен метод крупноблочной сборки, поставщики отвечают за отсеки корабля в целом), за интеграцию блоков, оружия и других систем, сборку на заводе; контрактацию по отдельным блокам; проектирование в целом; управление поставщиками основного оборудования и оружия; планирование и контроль; испытания и передачу в состав флота;

• Raytheon Australia отвечает за разработку и интеграцию всех систем — управления, оружия, связи и т. д.;

• Navantia считается разработчиком эсминца, выбранного в качестве аналога для создаваемого корабля, поэтому отвечает за разработку корабельной платформы и поставляет отдельные блоки;

• Lockheed Martin выступает разработчиком единой (для НАТО, США и союзников) корабельной ракетной системы Aegis и поэтому отвечает за интеграцию этой системы в проект.

Переход к «облачному производству»и «производству как сервису»

Концепция «облака» предполагает, что пользователи переносят / передают в «облако» функции для последующего их использования по принципу «когда необходимо, плачу-пользуюсь» (pay-to-play architecture). Первоначально эта архитектура была отработана в ИТ-области, сейчас делаются попытки реализовать «облачное производство» [26] и «производство как сервис» (MaaS) [46].

Идея MaaS не сводится к аутсорсингу производственной функции, она рассматривается как путь реализации кастомизированного производства по заказу и тесно связана с организацией взаимодействия между производственными единицами и виртуальными предприятиями.

Проект The ManuCloud выполняется консорциумом европейских промышленных компаний и университетов также в рамках общеевропейской программы исследований с целью тестирования концепции сервис-ориентированных ИТ-средств в качестве платформы для сетей производственных предприятий, реализуя, таким образом, видение «облачного производства».

Результаты проекта позволят потребителю использовать возможности реконфигурируемых виртуальных производственных сетей на основе объединенных площадок, поддерживаемых специализированным программным обеспечением.

Один из образцов разрабатываемого в рамках проекта программного обеспечения предназначен для создания библиотеки «инкапсулированных» производственных сервисов с возможностями удаленного доступа. Основой станет высокоскоростная сеть передачи данных, соединяющая «микрофабрики» под управлением ИТ-средств моделирования, проектирования, планирования, технологической подготовки производства и т. д.

Интеграция цифровых производственных технологий с очень гибким операционным менеджментом обеспечит оперативный контроль над процессами проектирования, изготовления, контроля качества во всей глобальной производственной сети.

Переход к кастомизированному гибкому производству, как уже отмечалось, составляет главное направление развития производства, основным предпосылками для этого считаются готовность гибких ИТ-систем, поддерживающих «облачное» производство, с одной стороны, производственные процессы и физические производственные единицы — с другой. Проект ManuCloud был запущен именно для исследования ИТ-производственных аспектов такого перехода и для разработки и проверки тестовых образцов ИТ-инфраструктуры. Пилотирование проекта осуществлялось в трех индустриях — фотовольтаика, органические светодиоды и поставщики автоиндустрии.

Важно отметить, что современные станки/обрабатывающие центры «готовы для включения в производственное облако»: практически стандартом стало использование роботов-манипуляторов (для смены инструмента, головок, держателей, обрабатываемых деталей), контроллеров и средств коммуникации для включения в сеть. Также оборудование порождает большое количество производственных данных, интенсивно развиваются протоколы обмена, общие многоплатформенные информационные среды и т. д. Информационная часть производства также готова к «облаку».

Создание инфраструктуры «облачного производства»

Несколько современных направлений развития ИТ не относятся к технологиям ОУП, но создают инфраструктуру развития ОУП, в частности «облачного производства». К этим направлениям относятся Интернет вещей (internet of things), межмашинное взаимодействие (M2M), промышленный Интернет (industrial internet), большие данные (Big Data). Эти области пересекаются, их границы не являются точно определенными, но для целей данного отчета важно их влияние на «облачное производство». Это влияние и будет рассмотрено.

Интернет вещей (internet of things, IoT) — область, охватывающая уникально идентифицируемые объекты, их виртуальное представление в интернет-подобной среде и информационный обмен (взаимодействие) через эту среду. IoT формирует сеть приборов (датчиков, исполнительных механизмов, «микрофабрик») путем их горизонтальной интеграции. Применительно к ОУП IoT обеспечивает сбор данных/знаний о функционировании «производственного облака», контроль производственной и внешней среды, сравнивает приборы в рамках всей сети, позволяет предугадывать проблемы в такой сети и выявлять шаблоны поведения.

Межмашинное взаимодействие (М2М) — широкая область, охватывающая любые технологии, обеспечивающие проводное или беспроводное автоматическое взаимодействие между механическими или электрическими приборами. Эта область очень близка предыдущей, различия в том, что М2М рассматривает в большей степени именно взаимодействие, а не сеть. Как правило, взаимодействующие приборы имеют уникальные идентификаторы, состоят из датчиков, исполнительных механизмов, коммуникационных средств, автономного управляющего программного обеспечения. М2М обеспечивает именно информационный обмен — мониторинг состояния приборов, выявляет ошибки и сбои приборов, позволяет удаленно администрировать и реконфигурировать приборы и так далее.

Промышленный Интернет (industrial internet) обычно подразумевает интеграцию сложных физических машинных комплексов с сетевыми датчиками и программным обеспечением, обычно реализуется на параллельной Интернету инфраструктуре, на общих или частных каналах, является более защищенным за счет дополнительных средств.

Большие данные (Big Data, BD) часто понимают как область методов и инструментов обработки больших и сложных (за счет разнородности, неизвестности взаимосвязей и скорости появления) массивов данных. Методы BD обеспечивают анализ и исследование возникающего неизвестного поведения сложных систем, облегчение, удешевление, ускорение принятия решений, более точное исследование предпочтений пользователей, за счет этого экономию ресурсов при разработке, производстве, сервисе и т. д.

Большинство из вышерассмотренных областей имеют не только промышленное применение, поэтому они и рассматриваются как инфраструктура ОУП, все вместе они также обеспечивают следующие возможности:

• многоаспектный анализ производственной и окружающей среды;

• самообучение на основе собираемой информации;

• проактивное принятие бизнес-решений;

• интегрированный человеко-машинный анализ данных;

• использование предсказывающих алгоритмов и подходов;

• интеграцию с бизнес-системами.

В качестве примера информационных инструментов, реализующих перечисленные технологии, можно упомянуть создание интегрирующих программных продуктов (для всех платформ — Win, iOS, Andr) для «легкого» объединения через «облако» автоматических обрабатывающих центров и рабочих мест конструкторов, технологов и т. д [53].

Отделение и аккумулирование невещественных функций: маркетинг, концепт/требования, архитектура, кооперация, сертификация, продажи, сервис

Существенным трендом в области ОУП является обособление и аккумулирование невещественных производственных функций, происходящие по двум причинам. С одной стороны, продукты производства становятся все сложнее и дизайн и другие невещественные составляющие продукта занимают все большую долю в себестоимости и цене, соответственно невещественные функции становятся все более и более маржинальными. С другой стороны, сложность конечных продуктов требует усложнения процессов заказа и приобретения новых типов изделий/объектов / систем, особенно в военно-промышленном комплексе [27] и капитальной индустрии [54].

В результате компании, выпускающие конечный продукт (автопроизводители, производители авиационной техники и др.), выполняют функции исследования и прогнозирования рынка и спроса, формирования концепта продукта, технических требований, проектирования/конструирования продукта, проводят конечную сборку, сертификацию, организуют продажи, послепродажный сервис. Непосредственное изготовление компонентов все чаще передается специализирующимся на этом поставщикам. Происходит естественное разделение ниш: изготовители компонентов получают прибыль от технологической специализации и от объема выпуска, производители конечного продукта — от дизайна, интеграции и сервиса.

В качестве примера можно привести компанию Cross Rail [54], учрежденную правительством Великобритании для строительства новой высокоскоростной железнодорожной системы в Лондоне (в дополнение существующей). Этот крупнейший в Европе инфраструктурный проект с бюджетом 14.8bn стартовал в 2009 г., первый поезд должен пройти в 2018 г. Ко II кварталу 2014 г. была практически завершена подземная проходка под центральной частью Лондона (около 35 км), при этом отставание от исходного графика составило одну неделю, перерасхода бюджета нет.

Cross Rail была создана для выполнения функции acquirer’a — управления проектной программой создания сложной транспортной системы и интегрирования ее в мультисистемный контекст, т. е.:

• для управления генподрядчиками (их несколько, они разделяют строящуюся сеть по географическим фрагментам) и контроля подрядчиков нижеследующих уровней;

• управления генпроектировщиками (их несколько);

• взаимодействия с регуляторами (около 10 организаций внутри старого Лондона, в центре, в том числе археологический надзор);

• управления обликом объекта (требования, конфигурация и т. д.);

• аккумулирования документов/данных для сертификации и передачи в эксплуатацию (commissioning и handover) также нескольким организациям.

Штат самой Cross Rail составляет около 300 человек, организованы подразделения управления требованиями, конфигурацией, создаваемой транспортной системой в целом, документами, поставками и т. д., которые реализуют соответствующие функции.

Основные проблемы проектной программы не технические — тоннели, станции, подвижной состав, автоматика и т. п. не представляют собой ничего нового. Проблемы находятся в области организации проектной программы в целом, координации исполнителей, взаимодействия с регуляторами, финансирующими организациями, аудиторами, будущими владельцами — эксплуатирующими организациями, а также в организации масштабных строительных работ (массовое движение грузовиков и тяжелой техники) в центре Лондона. Таким образом, создана специальная компания, которая сама ничего не строит и не проектирует, но существенно увеличивает стоимость проекта за счет организации и координации.

2.1.5. Обобщение и анализ

Анализируя развитие технологий ОУП в течение последних лет (раздел 2.1.3) и новые формирующиеся тенденции (раздел 2.1.4), можно выделить следующие взаимосвязанные тренды:

• все более усиливается процесс разделения

«вещественной» и «интеллектуальной» частей производства. Происходит оформление «интеллектуальной части» производства как самостоятельной подотрасли — создание, модернизация информационной модели (ИМ) продукта и т. д. Кроме роста числа компаний, бизнесом которых являются инженерные услуги (это было и ранее), появляются новые факторы: во-первых, стандартизация инженерных услуг и как следствие офшорные разработки, а во-вторых, существенный рост стоимости «интеллектуальной части» производства/продукта по отношению к «вещественной» прежде всего из-за усложнения продуктов производства. Экономическое смещение акцента от вещественных объектов к интеллектуальным подкрепляет тренд выделения «интеллектуальной части» в самостоятельную подотрасль;

• «интеллектуальная часть» продукта производства — информационная модель — также институализируется и все более становится товаром. Полная ИМ включает информационные компоненты и маркетинга, и требований, и результатов проектирования / конструирования, и технологии изготовления, и сертификации, и логистики, и планов, и структуры кооперации разработчиков-изготовителей, и другие атрибуты. ИМ формируется, изменяется и используется на всех стадиях ЖЦ всеми участниками кооперации. ИМ создается в соответствии с методами и подходами, представленными в разделе 2.1.3. Роль ИМ повышается — она используется не только для изготовления продукта (например, как основа для конструкторско-технологической организации производства), но и для сертификации продуктов и других целей;

• «вещественная часть» производства также существенно меняется: с одной стороны, происходит специализация производителей компонентов сложных изделий / объектов / систем, с другой — сами изделия / объекты / системы все больше становятся продуктами интеграции «стандартных» серийно выпускаемых компонентов (или услуг);

• происходит дальнейшая глобализация. Становятся глобальными не только цепочки поставщиков (например, уже сейчас Boeing более 50% компонентов получает от зарубежных поставщиков), но и процесс создания нового продукта — самая суть бизнеса;

• предприятия — производители конечного продукта оставляют за собой создание информационной модели и физическую сборку компонентов продукта, а все остальное стараются передать участникам кооперации;

• все эти изменения в существенной степени базируются на развитии соответствующих информационных технологий, причем ИТ не только поддерживают, но во многих случаях и стимулируют изменения в технологиях ОУП.

Таким образом, дальнейшее развитие технологий ОУП (как методов, подходов, так и программных средств, регламентирующих документов) будет направлено на обеспечение:

• полноценного создания и манипулирования информационной моделью продукта на всем его жизненном цикле параллельно с манипулированием физически существующим продуктом, в том числе на изготовление, сертификацию, модернизацию продукта производства;

• специальных возможностей эффективного включения в ИМ продукта стандартных серийно выпускаемых компонентов (или услуг), а также компонентов других поставщиков;

• специальных возможностей манипулирования ИМ со стороны неквалифицированных пользователей (для обеспечения доступа массового заказчика и массовой кастомизации), в том числе с помощью нестандартных средств ввода-вывода информации;

• специальных возможностей использования в ИМ ранее разработанных технических, типовых, референтных решений (для облегчения сертификации, массовой кастомизации);

• эффективного и унифицированного информационного интерфейса в формате полной ИМ между всеми производственными единицами, в том числе в логике интерфейса с «производственным облаком».

Смежные сферы, затрагиваемые технологиями ОУП, и условия развития

Технологии ОУП связаны с научными исследованиями в области менеджмента и экономики, подготовкой кадров, информационными технологиями.

Для развития современных технологий ОУП важны следующие условия:

• расширенная подготовка кадров в области современных технологий ОУП;

• создание и развитие теоретических моделей

и методов современных технологий ОУП;

• создание программного обеспечения (ПО), баз данных (БД) для поддержки современных технологий ОУП;

• создание ИТ основ коммуникационных инфраструктур с терабитовыми скоростями передачи информации, защитой компьютерных инфраструктур, перспективными средствами и программными системами защиты данных, языками и системами программирования.

В создании организационно-правовой основы для развития современных технологий ОУП и смежных сфер необходимо участие государства. Актуальным задачами здесь являются:

• формирование федеральных и региональных технологических кластеров и инженерных центров в области систем поддержки современных технологий ОУП;

• организация и оснащение федеральных центров коллективного пользования для поддержки исследовательских и опытно-конструкторских работ консорциумов и альянсов;

• формирование «центров технологического превосходства» в сфере современных технологий ОУП;

• пересмотр действующих государственных программ в области исследований и разработки современных технологий ОУП;

• включение современных технологий ОУП в интегрированные технологические цепочки.

Барьеры развития технологий ОУП

Технологии ОУП считаются «мягкой» организационной областью, что обусловливает характер барьеров внедрения. К основным барьерам относятся:

• законодательная база, в том числе техническое регулирование;

• разработанные и рекомендованные методики/инструкции/ инструменты;

• образовательные программы для переподготовки существующих и подготовки новых кадров;

• инерционность кадров, привычка работать по-старому, нежелание перестраиваться вообще, неприятие «прозрачных» процедур.

Вместе с тем барьеры обусловливают возможности внедрения современных технологий ОУП:

• отсутствие каких-либо капитальных затрат;

• соответственно минимальные сроки, необходимые для организационных изменений;

• существенное количество наработок в открытом доступе, которые нужно только адаптировать.

Масштаб влияния

Современные технологии ОУП, как было отмечено выше, являются решающим фактором в соблюдении ритмичности производства, плановых сроков, снижении себестоимости, улучшении качества изделий и работ.

Многие технологии ОУП также обеспечивают снижение сроков и себестоимости разработки новых изделий (управление требованиями, параллельное проектирование, интеграция данных, безбумажный документооборот).

Эффект от внедрения технологий ОУП может быть весьма существенным, например, по оценкам отчета [55], внедрение процедур ОУП приводит к снижению количества неуспешных проектов на 15%, проектов с перерасходом бюджета — на 10, повышению производительности при выполнении проектов — на 10, снижению трудозатрат на администрирование проектов — на 25%.

Как следствие внедрение современных технологий ОУП вызывает ускорение инноваций и повышение конкурентоспособности промышленности в целом.

2.1.6. Оценки перспектив для России

Текущий статус использования в России описанных выше (разделы 2.1.3 и 2.1.4) методов и подходов ОУП приведен в табл. 4. Таблица 4 позволяет сделать вывод, что перспективные технологии ОУП в России находятся на самом начальном уровне, что показывает наличие резервов эффективности и создает значительные возможности для развития: эти технологии имеет смысл внедрять практически на всех промышленных предприятиях.

Основываясь на оценках [55] или [56], можно сказать, что внедрение перспективных технологий ОУП даст повышение эффективности производства в целом не менее чем на 15–25%.

ТАБЛИЦА 4. ТЕКУЩИЙ СТАТУС ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ОУП В РОССИИ

За последние десятилетия на подавляющем большинстве российских предприятий внедрено много информационных систем (например, ERP-системы в различном составе внедрены практически на всех значимых предприятиях, почти на всех рабочих местах проектировщиков и конструкторов большинства предприятий установлены CAx-системы и так далее).

Российские предприятия широко используют те же самые программные и технические средства, что и зарубежные предприятия. Большинство сегментов информационно-технологических рынков Российской Федерации обеспечивается поставками общемировых вендоров, например:

• CAD, CAM, CAE, PDM — платформы уровня крупного предприятия и др.;

• ERP-системы уровня средних и крупных предприятий;

• BI-системы;

• системы управления документооборотом уровня крупного предприятия;

• вычислительные системы уровня крупного предприятия;

• высокопроизводительное сетевое оборудование. Однако при модернизации предприятий в подавляющем большинстве случаев на первое место ставили задачи внедрения ИТ-систем, а не технологий ОУП. Это и привело к ситуации почти тотального охвата рабочих мест современными информационно-технологическими средствами в сочетании с устаревшими и крайне неэффективными технологиями ОУП — сочетание современных эффективных инструментов и неадекватного их применения. Поэтому внедрение современных технологий ОУП должно быть сфокусировано не столько на автоматизации рабочих мест путем внедрения дополнительных программных средств, сколько на организационных изменениях — новых регламентах взаимодействия, информационном обмене и т. д.

Внедрение технологий ОУП на конкретном предприятии или кооперации предприятий подразумевает следующие шаги:

1) адаптацию методик и подходов ОУП к специфике предприятия и производственного контекста, окружающего предприятие;

2) создание новых моделей производственных и бизнес-процессов, реализующих новые технологии ОУП;

3) разработку на основе моделей регламентов и инструкций для сотрудников, а также требований к информационным системам, поддерживающим новые производственные и бизнес-процессы;

4) реализацию требований к информационным системам, включая модернизацию существующих систем, внедрение новых, интеграцию и т. д.;

5) обучение сотрудников работе в рамках новых производственных и бизнес-процессов.

2.2. Компьютерные технологии для моделирования и производства изделий

2.2.1. Определения и сокращения

В этом разделе будут использованы распространенные в профессиональной среде англоязычные сокращения:

CAD — Computer-Aided Design: в широком смысле использование компьютерных технологий для создания, анализа и модификаций дизайна продуктов; в более узком смысле прежде всего для создания продуктов.

CAE — Computer-Aided Engineering: использование компьютерных технологий для инженерного анализа (механического, термодинамического и т. п.).

CAM — Computer-Aided Manufacturing: управление производственным оборудованием с помощью программных средств.

CAx — сокращение CAD / CAE / CAM / CAPP.

PLM — Product Lifecycle Management: бизнес-подход по поддержке совместного создания, распространения и использования данных об изделии/объекте в течение всего жизненного цикла — от концепции до вывода из эксплуатации и утилизации. Подход объединяет людей, процессы, информационные системы и данные.

PDM — Product Data Management: использование компьютерных технологий для управления данными о конкретном продукте/объекте: проектная документация, производственные спецификации, необходимые материалы и т. д.

MCAD — Mechanical Computer-Aided Design: CAD для разработки механических компонентов продуктов для архитектуры и строительства.

BIM — Building Information Modeling: информационное моделирование зданий.

EDA — Electronic Design Automation: средства проектирования электроники.

2.2.2. Мотивация

Системы CAD (Computer-Aided Design) и CAE (ComputerAided Engineering) в настоящее время являются одним из основных способов проектирования продуктов (начальных стадий жизненного цикла), в особенности сложных и высокотехнологичных, для которых компьютерный дизайн практически единственный способ разработки. Например, современные микросхемы с миллиардами транзисторов были бы невозможны без развития в 1970–1980-х гг. компьютерных средств проектирования, моделирования, оптимизации и тестирования, которые, в свою очередь, основаны на прогрессе фундаментальных алгоритмических исследований в нескольких областях.

На рис. 7 системы CAD / CAE поддерживают создание 3D геометрической структуры (CAD) и расчетных моделей (CAE), а также функциональных моделей и являются основными средствами создания данных о продуктах, в дальнейшем используемых всеми системами организации и управления производством.

Системы для дизайна механических систем (MCAD, машиностроительный САПР) в отличие от систем проектирования электроники (ЕDA) должны поддерживать разработку намного более разнообразных изделий с помощью технологий. Еще более существенна проблема разработки систем для мультидисциплинарного проектирования, позволяющих создавать, анализировать и оптимизировать системы с электрическими, механическими и другими элементами в едином контексте и включать их в PLM-системы.

Несмотря на длительную историю развития, по данным компании Business Advantage, уровень внедрения даже базисных технологий CAD (трехмерное моделирование) далек от 100%. При этом лишь 28% участников опроса используют моделирование, включающее средства CAE (выборка 409 компаний — пользователей технологий CAD, распределенных по различным регионам и областям деятельности) (рис. 8).

Дальнейшее развитие и необходимость принципиально новых подходов к CAx в современных условиях обусловливают несколько факторов:

• индивидуализация и повышение скорости разработки новых продуктов и новых версий продуктов требуют ускорения цикла дизайн-тестирование, что возможно только за счет значительного расширения роли компьютерного моделирования. Ускорение цикла создает возможности для изготовления и тестирования прототипов продуктов и горизонтальной и вертикальной интеграции различных средств CAD / CAE / CAM;

• распределенное производство и повышение гибкости производственных цепочек требуют существенного увеличения количества работников с компетенциями в области компьютерного дизайна, что возможно только при «демократизации» существующих систем с точки зрения необходимого специализированного уровня подготовки пользователей;

Дальнейшее развитие и необходимость принципиально новых подходов к CAx в современных условиях обусловливают несколько факторов:

• индивидуализация и повышение скорости разработки новых продуктов и новых версий продуктов требуют ускорения цикла дизайн-тестирование, что возможно только за счет значительного расширения роли компьютерного моделирования. Ускорение цикла создает возможности для изготовления и тестирования прототипов продуктов и горизонтальной и вертикальной интеграции различных средств CAD / CAE / CAM;

• распределенное производство и повышение гибкости производственных цепочек требуют существенного увеличения количества работников с компетенциями в области компьютерного дизайна, что возможно только при «демократизации» существующих систем с точки зрения необходимого специализированного уровня подготовки пользователей;

• поддержка на всех этапах разработки продуктов удаленного совместного дизайна;

• необходимость адаптации к новым технологиям (в частности, к аддитивным технологиям и технологиям с использованием современных материалов).

Мы рассматриваем прежде всего средства MCAD, наиболее близко связанные с производственными технологиями, исключая программное обеспечение AEC (архитектуры и строительства) и в основном EDА. Хотя дизайн электронных компонент абсолютно необходим для развития инновационных продуктов, эта большая область обычно рассматривается отдельно.

2.2.3. Основные технологии CAD и CAE

Для обсуждения текущего состояния области и перспектив ее развития мы начнем с краткого обзора основных технологий.

Системы трехмерного геометрического моделирования (3D computer aided-design). Многие ранние системы CAD (например, компании Autodesk) прежде всего переводили на компьютерную основу традиционные процессы проектирования, основанные на двухмерных чертежах, но довольно быстро практически все ведущие системы перешли к работе с трехмерными моделями изделий, из которых можно было сгенерировать двухмерные проекции для производственной документации.

Главная задача систем 3D CAD — предоставить пользователю возможность определения и последующей модификации геометрической формы частей изделия, но не их физических свойств или процесса изготовления. В основе всех систем геометрического моделирования лежит относительно небольшое количество стандартных подходов к компьютерному представлению трехмерных объектов.

Твердотельная геометрия (solid geometry) — представление объектов как результата операций (пересечение, объединение, разность) над элементарными объектами (цилиндры, сферы, параллелепипеды и т. п.). Граничные представления (Boundary representations) включают топологическую информацию (как простые части поверхности связаны друг с другом, например, соседние грани куба имеют общее ребро) и геометрическую (форма каждой части поверхности, например, каждая грань куба — квадрат). Основным средством описания геометрии в индустриальных приложениях служат сплайны, более конкретно — trimmed NURBS (trimmed Non-uniform Rational B-Splines), практически являющиеся индустриальным стандартом. В определенных нишах (концептуальный дизайн, создание моделей для приложений в индустрии развлечений и тренажерах) популярны так называемые поверхности подразделения (subdivision surfaces) и прямое использование сеток (polygonal meshes).

Параметрическое моделирование. Важно разделять параметрическое представление геометрических объектов и подход к их построению. В параметрическом представлении формы образованы из конструктивных элементов (features) с параметрами (например, размерами). Конструктивные элементы могут быть как формами (например, поверхности вращения), так и их модификациями (например, добавление скруглений определенного радиуса). Параметры разных элементов связаны друг с другом: например, радиус отверстия в цилиндре может быть задан как четверть его радиуса. Этот подход позволяет изменять твердотельные модели не нарушая их целостности. Наиболее распространен вариант структуры параметрических моделей на базе предыстории, при котором параметры элементов, добавленных позже, зависят только от параметров ранее созданных элементов. Более продвинутый тип моделей — вариационные модели (variational model) — позволяет определять произвольный набор соотношений параметров, не заботясь о порядке создания, но требует более сложных вычислений при изменениях параметров — с использованием геометрических решателей (geometric solver).

Прямое моделирование (direct modeling) — подход к геометрическому моделированию, при котором пользователь может непосредственно менять элементы граничного представления (скажем, передвигать или изменять размер грани параллелепипеда) вместо изменения параметров конструктивных элементов, как при традиционном параметрическом моделировании. При этом прямое моделирование может сочетаться с параметрическим представлением геометрических данных.

Системы инженерного анализа (computer-aided engineering). После разработки геометрических моделей можно либо напрямую переходить к созданию и испытанию физических прототипов, либо пройти стадии компьютерного анализа и оптимизации для уменьшения количества итераций, требующих изготовления прототипов в процессе разработки окончательного дизайна. Компьютерный анализ — наиболее наукоемкая часть CAD / CAE / CAM, так как он требует точного моделирования физических процессов и функционирования изделий.

Современные системы анализа позволяют моделировать широкий диапазон физических процессов. Наиболее распространены следующие типы моделирования: Анализ механических свойств (structural analysis): расчет эластических и пластических деформаций, как статических, так и динамических, прочности, анализ колебаний, механической устойчивости. Этот тип моделирования наиболее распространен и широко применяется для всех типов материалов: металла, пластиков, композиционных материалов и т. д.

Моделирование динамики систем твердых тел (rigid body dynamics). Симулирование сложных механических систем с большим количеством движущихся элементов (например, манипуляторов промышленных роботов и поточных линий) методами, учитывающими деформации отдельных частей, требует дорогостоящих и долгих вычислений и часто не является необходимым. Системы моделирования динамики абсолютно твердых тел основаны на специализированных высокоэффективных методах моделирования, предполагающих отсутствие деформаций. Такие системы позволяют моделировать сложные системы с большим количеством малодеформируемых движущихся частей.

Вычислительная гидродинамика (computational fluid dynamics, CFD) — расчет потоков жидкости и газа (например, в двигателе или вокруг самолета). Наиболее существенную роль играет при проектировании авиационной техники, в автомобильной промышленности и кораблестроении, но также используется по мере повышения доступности во многих других областях.

Тепловой анализ (thermal analysis) — анализ распределений температуры в различных условиях теплообмена с процессами диффузии, конвекции и излучения. Так как теплообмен часто тесно связан с механическими нагрузками, современные системы теплового анализа, как правило, интегрированы с системами анализа механических свойств. Вместе с тем при наличии потоков жидкости или газа процессы теплообмена моделируются одновременно с потоками. Наиболее важную роль этот вид анализа играет при проектировании двигателей, самолетов и кораблей, ракетной техники, энергетических генераторов, охладителей.

Электромагнитное моделирование (electromagnetic simulation) — численное моделирование статических и динамических электромагнитных полей. Этот класс технологий моделирования необходим для разработки СБИС, печатных плат, электромеханических систем и телекоммуникационных устройств.

В целом рынок средств EDA (Electronic Design Automation) обычно рассматривается отдельно от более общего рынка CAD, но в ряде важных приложений (в частности, проектирование электромеханических систем, анализ распределений температуры, связанных с электрическими цепями) существует потребность в интегрированных системах.

Моделирование процессов (process simulation) — физическое и кинематическое моделирование конкретных процессов, таких как литье и штамповка.

Оптимизация (optimization). Конечной целью дизайна считается нахождение компромисса между различными требованиями к продукту при минимизации затрат на изготовление, эксплуатацию и обслуживание. Средства автоматической оптимизации, в том числе многокритериальной и многодисциплинарной, интегрированные со средствами моделирования, ускоряют и упрощают этот процесс по сравнению с ручной оптимизацией путем изменения отдельных параметров системы.

Системное проектирование на основе моделей (model-based systems engineering). INCOSE определяет MBSЕ как формализованное применение моделирования для поддержки системно-инженерных процессов — управления требованиями, дизайна, анализа, верификации и валидации систем от концептуального дизайна до поздних стадий жизненного цикла системы. С точки зрения средств CAD/CAE поддержка MBSE обычно связана с интеграцией геометрии и физического моделирования со средствами архитектурного описания и моделирования структуры систем.

Значительная доля средств CAE, за исключением моделирования работы механизмов, потоков жидкости и электрических полей, основана на методе конечных элементов — математическом подходе к моделированию физических процессов и решении больших линейных и нелинейных систем алгебраических уравнений. В деталях научные основания CAD и CAE рассмотрены ниже.

2.2.4. Ведущие международные производители CADи CAE-систем; тенденции развития

В настоящее время разработка систем CAD / CAE сконцентрирована в небольшом количестве крупных компаний, которые за последние 10–15 лет образовались путем поглощения конкурентов. «Большая четверка» компаний включает в порядке убывания объема продаж за 2012 г.:

• Dassault Systemes (France / USA) — 2614,0 млн долл.;

• Autodesk (USA) — 2312,2 млн долл.;

• Siemens PLM (Germany / USA) — 1768,4 млн долл.;

• PTC (USA) — 1257,2 млн долл.

Каждая из этих компаний в настоящее время за счет разработки новых продуктов и поглощения других компаний имеет полную линейку продуктов для CAD, CAE и PDM, поддерживающих PLM-концепцию. Три ведущие компании, специализирующиеся в основном на CAE, включают:

• ANSYS (USA) — 798 млн долл.;

• Altair Engineering (USA) — 240 млн долл.;

• MSC (USA) 188,6 млн долл.

Отдельно стоит отметить компанию Mathworks (объем продаж — 760 млн долл.), производителя популярной среды для численных расчетов MATLAB и среды моделирования сложных динамических систем Simulink.

Продукты компании играют большую роль в инженерных приложениях, но используются, скорее, как инструмент быстрого создания собственных разработок внутри компаний, чем для прямого решения конкретных инженерных задач.

Состояние дел в CAM, в отличие от PLM / CAD / CAE, характеризуется отсутствием консолидации (хотя в 2013 г. началась и в 2014 г. активно продолжилась консолидация) и существенной раздробленностью.

Этот сектор тесно связан с производством оборудования и не рассматривается в этом разделе в деталях.

Необходимо отметить, что многочисленные компании среднего и малого размера продолжают играть критическую роль в этой области, несмотря на доминирование крупных компаний на рынке: значительная доля инновационных продуктов и компонент продолжает создаваться в таких компаниях, часто поглощаемых более крупными.

Крупные компании в области CAD: линейки продуктов и тенденции в развитии

Хотя каждая из перечисленных ведущих компаний имеет продукты во всех основных категориях CAD и CAE, их стратегии развития существенно различаются. Анализ недавних приобретений и новых продуктов этих компаний хорошо отражает современное состояние области и текущие тенденции ее развития в целом.

Dassault Systemes

Dassault Systemes — крупнейшая компания на рынке. Линейка продуктов Dassault включает несколько групп: основные группы — CATIA (CAD продвинутого уровня), ENOVIA (PDM) и две группы, которые можно отнести к CAE, — SIMULIA (набор пакетов для механического, теплового анализа и гидродинамики) и DELMIA (планирование и моделирование производственных процессов в масштабах предприятия). В дополнение относительно недавно были созданы группы продуктов 3DVIA (визуализация и удаленное сотрудничество), GEOVIA (CAD для проектирования добычи полезных ископаемых) и BIOVIA (PDM и моделирование молекулярного уровня для биомедицинских и химических компаний). В дополнение к основной линии CATIA / E NOVIA / DELMIA / SIMULIA компания Dassault Systemes поддерживает линию продуктов SolidWorks, ориентированную на средние и малые предприятия.

Ключевой продукт фирмы — система трехмерного проектирования CATIA, полностью, за исключением геометрического ядра, разработанная самой компанией. Поддержание и разработку геометрического ядра ведет дочерняя компания Spatial, приобретенная в 2000 г. Хотя компания никогда не прекращала совершенствование основного продукта, в настоящее время он достиг относительно стабильного состояния; последние изменения в этой области, как и у многих других производителей, связаны с повышением популярности прямого моделирования.

Приоритеты и тенденции развития. В настоящее время основа маркетинга продуктов Dassault Systemes — идея 3DEXPERIENCE, которая сама компания не определяет в технических терминах. Наиболее заметные компоненты 3DEXPERIENCE — расширение идеи product lifecycle management, интеграция средств поддержки маркетинга и взаимодействия с потребителями на всех этапах разработки продуктов. Другое описание 3DEXPERIENCE — изучение всех процессов клиента и разработка решений, нацеленных на полную поддержку этих процессов.

К развитию в этой области относится приобретение компании Netvibes в 2012 г., разрабатывающей средства мониторинга и анализа социальных сетей, и компании RTT в 2014 г., производителя программного обеспечения для генерации изображений и видео высокого качества, ориентированных на маркетинг (продукт 3DEXCITE). Однако значительная доля развития Dassault продолжает оставаться в рамках CAD / CAЕ, которым посвящен этот раздел. По скорости роста доходов продукты CAE (SIMULIA и DELMIA) лидировали с ростом 25% в 2012 г., хотя по абсолютным цифрам лидировал CAD высокого уровня (CATIA).

Развитие средств CAD / CAE может быть разделено на два основных направления.

Создание новых направлений, расширяющих клиентскую базу Dassault Systemes и требующих принципиально новых подходов: продукты GEOVIA (2012), основанные на продуктах приобретенной в 2012 г. компании Gemcom, специализирующейся на проектировании для добычи полезных ископаемых, и BIOVIA (на основе Accelrys), системы PLM и моделирования для высокотехнологичных компаний, ведущих разработки в областях химических и биологических технологий.

Расширение диапазона средств CAE в контексте групп продуктов CATIA и SIMULIA. Два основных вектора развития — специализированные системы для конкретных производственных процессов и средства оптимизации. В 2011 г. была приобретена компания Simulayt (проектирование и анализ изделий из композиционных материалов), в 2013 г. — Simpoe (литьe изделий из пластика) и Safe Technology (моделирование усталости материалов). В области оптимизации предложения Dassault основаны на разработках немецкой компании FE Design (Tosca).

Первая тенденция также присутствует в продуктах Solidworks, ориентированных на средний и малый бизнес: в последние годы расширены средства для проектирования литья из пластмассы, штамповки металла и электрической разводки.

Также следует отметить, что развитие средств для удаленной совместной работы над продуктами уже долгое время является одним из приоритетов Dassault Systemes, как и поддержка моделеориентированных системно-инженерных процессов, прежде всего Dymola. Можно ожидать дальнейшего развития программных средств для системной инженерии.

Autodesk

По структуре линейки продуктов Autodesk продолжает существенно отличаться от других компаний в ведущей группе, хотя в результате недавних приобретений и наблюдается определенная конвергенция.

Пользовательская база Autodesk значительно шире, чем у других компаний «большой четверки», благодаря более разнообразному набору продуктов, доступным ценам на многие из них и ориентации не только на профессионалов, но и на широкого пользователя. Значительная доля продуктов Autodesk ориентирована на пользователей в индустрии CMИ и развлечений (компьютерная мультипликация, специальные эффекты для кинематографа, 3D-визуализация для маркетинга и информации, компьютерные игры и т. д.). С приобретением компании Alias компания Autodesk владеет двумя наиболее распространенными продуктами высокого уровня в этой области — Maya и 3D Studio Max. Хотя основные подходы к геометрическому физическому моделированию в этих системах и системах CAD сходны, приоритеты в развитии этих систем существенно различаются.

По мере изменения потребностей в области промышленного CAD можно ожидать, что многие технологии, созданные для нужд индустрии СМИ и развлечений, будут находить все большее применение в новых промышленных приложениях (это мы обсудим ниже).

Из «большой четверки» у Autodesk традиционно была наиболее ограниченная поддержка PLM-концепции (ограниченная функциональность PDM-продукта Autodesk Vault).

Наиболее известный продукт — это AutoCAD, самый распространенный пакет CAD в мире, используемый для значительного количества приложений в разных областях и поддерживающий работу как в 2D, так и в 3D. Существует набор специализированных вертикальных приложений на основе AutoCAD, например Architecture, Civil 3D, Electrical, Mechanical, Plant 3D и т. п. Продукт Autоdesk Inventor, система параметрического моделирования в 3D, нацелен на сходный диапазон потребителей по цене.

В области CAE основными являются группы программ Autodesk Simulation (Mechanical, CFD, Composite Analysis, Composite Design, Flow Design) и Autodesk Nastran. Также внимания заслуживают продукты Alias Studio — примеры продуктов для рынка CAD (например, проектирование высококачественных поверхностей для автомобилестроения), конкурентные преимущества которых связаны с их корнями, уходящими в продукты для индустрии развлечений.

Относительно недавно появился комплекс «облачных» продуктов 360, который подробнее будет рассмотрен ниже. Также стоит отметить продукт ReCap для создания 3D-моделей из изображений и его «облачный» аналог 360.

Приоритеты и тенденции развития. Можно идентифицировать два основных направления развития: «облачные» системы и расширение поддержки моделирования.

«Облачные» системы. Наиболее заметные инновации компании связаны с системой «облачных» продуктов 360, быстро развивающейся в последние два года. Развитие этой группы продуктов тесно связано с идеей «демократизации» дизайна, т. е. повышением доступности средств CAD / CAE как по цене, так и по требуемому уровню подготовки пользователей [58].

CEO Autodesk Карл Басс в интервью engineering. com охарактеризовал общую идею «облачных» систем Autodesk следующим образом: «Речь идет о том, чтобы повысить производительность <…> мы видим два важных преимущества „облачных“ приложений: бесконечно масштабируемые вычислительные ресурсы, которые всегда предоставляют необходимую вычислительную мощность [для конкретной задачи]. С другой стороны, [облако] — это естественная платформа для совместной работы. Практически нет проектов, не включающих многих людей или фирм. Мы предоставляем инструменты, необходимые для координации и сотрудничества» [59].

Линия продуктов 360 включает средства CAD (AutoCAD 360, Fusion 360), PLM (PLM 360), инженерных вычислений (Sim 360) и (что необычно для «большой четверки») CAM (CAM 360), т. е. в принципе покрывает все основные категории продуктов. Однако их возможности на данный момент существенно ограниченны по сравнению с системами того же направления, скажем, от Dassault или самого AutoCAD [59].

Расширение поддержки моделирования. Анализ недавних приобретений компании Autodesk показывает, что развитие ее возможностей в области CAE также является существенным приоритетом, хотя сама компания прежде всего обсуждает CAE в контексте «облачных» приложений. Исключая приобретения в области индустрии развлечений, наиболее существенными недавними приобретениями выступают: Blue Ridge Numerics (2011, вычислительная гидродинамика), Firehole Technologies (2013, композиционные материалы) и компания NEI Software в 2014, являющаяся одной из ведущих в области CAE (например, продукт NEI Nastran, который существенно приблизил Autodesk к лидерам в области CAE по уровню продуктов). Среди других важных приобретений — Delcam (2013), один из крупных производителей систем для CAM.

После недавних приобретений линейка продуктов Autodesk стала намного ближе к предложениям других компаний «большой тройки», несмотря на общую ориентацию компании на средний и мелкий бизнес и массового потребителя.

Siemens PLM Software

Siemens PLM, базирующаяся в США, в отличие от остальных крупнейших CAD компаний является подразделением крупнейшей немецкой компании Siemens (валовой доход — 86,3 млрд евро). Компания, как видно из названия, ставит PLM в центр своих приоритетов. Исторически она образовалась путем сложной цепи приобретений и слияний с основными группами продуктов, основанных на разработках в прошлом независимых компаний UGS / Unigraphics, SDRC и технологии, приобретенной у MSC.

Основные продукты компании в области CAD/CAE (исключая PLM): линия NX, включающая продукты по всем основным направлениям, по уровню и ориентированности на крупных клиентов сходная с группами продуктов CATIA / SIMULIA Dassault Systemеs. Продукты бренда SolideEdge со схожей, но более ограниченной функциональностью ориентированы на бизнес среднего уровня. Отдельные линии продуктов преимущественно связаны с CAE: Femap — создание и автоматическая генерация сеток, интерфейс с решателями и CAD, LMS Imagine.Lab / AMESim — системное проектирование и механотроника, LMS Virtual.Lab и Samtech — моделирование механизмов и прочности. Продукты Fibersim предназначены для проектирования и моделирования изделий из композитов.

Siemens PLM лицензирует значительный набор программных компонент другим производителям программного обеспечения, в частности геометрическое ядро Parasolid и геометрический решатель D-Cubed.

Приоритеты и тенденции развития. В отличие от компаний Dassault Systemes и Аutodesk компания Siemens PLM не декларировала в последние годы существенных изменений курса. Чак Гридстафф, президент компании, сказал в интервью порталу engineering. com: «Для нас вопрос не в нахождении [и включении в наши продукты] последней модной технологической новинки, а, скорее, в том, каково место этих технологий в производственных процессах наших клиентов, позволят ли они нашим клиентам получить дополнительные преимущества. Возможно, кое-что [из того, что мы делаем], выглядит как постепенные улучшения — пусть так. Мы не гоняемся за яркими, но кратковременными новациями (we are not a «flash-in-the-pan» kind of company)» [60]. Среди текущих направлений развития компании он упомянул поддержку системно-инженерных процессов в контексте приобретения LMS, интеграцию дизайна и производства и в качестве более общей идеи средства поддержки «science of the product», моделирования всех аспектов продукта. Интересной особенностью продуктов Siemens PLM являются приоритет многоплатформенных и multi-CAD-систем, поддерживающих не только импорт из конкурирующих систем CAD, но и интеграцию с системами других компаний, например интеграцию CATIA с PDM-продуктом Teamcenter, и программа JT Open.

Приобретения Siemens PLM за последние несколько лет практически все из области PLM и CAE, в частности, одно из самых крупных приобретений — компания LMS; в сочетании с продуктами линии NX Nastran приобретение LMS вывело Siemens PLM на третье место среди компаний CAE по продажам, значительно укрепив их положение, по расчетам С. Павлoва [61]. Другое приобретение — компания Vistagy (2011, дизайн и моделирование изделий из композиционных материалов).

PTC

Последняя компания «большой четверки» существенно уступает остальным трем по объему продаж. Исторически компания PTC разработала концепцию параметрического моделирования, которая долгое время была основной для всех ведущих компаний. Основные продукты PTC в области CAD/CAE консолидированы под брендом Creo: Creo Parametric, Creo Direct, Options Modeler (3D CAD), Creo Sketch and Layout (2D CAD), Creo Simulation (CAE, механическое и термальное моделирование) и Simulation Extensions (advanced simulation, mechanism dynamics, spark analysis, fatigue and plastic), визуализация (Creo View, Illustrate).

В области PLM основной продукт PTC — PTC Windchill, в областях текущих приоритетов — SLM (service lifecycle management) и ALM (application lifecycle management) Servilgistics и Integrity. PTC также поддерживает систему интерактивных инженерных вычислений MathCad, сходную с Matlab и Maple по функциональности, но в целом уступающую им по возможностям.

Приоритеты и тенденции развития. Основная идея компании — агрессивное развитие концепции PLM в области услуг Service Lifecycle Management и в области поддержки программного обеспечения, связанного с продуктами (Application Lifecycle Management). По словам Джимa Браунa, президента Tech-Clarity (компании по изучению рынка), « [PTC] рассматривает «servitization» (размывание границы между продуктом и [связанными с ним] услугами) как критическую перемену в производстве и стремится поддерживать эти перемены своими продуктами. <…> Они видят, что разработка программного обеспечения для «умных» продуктов является задачей, которую приходится решать их клиентам, и хотят, чтобы у них было соответствующее решение» [62].

Практически все недавние приобретения компании PTC — в области PLM, SLМ и ALM (Servigistics, Enigma, Atego), что согласуется с заявленными компанией приоритетами. Приобретение компании Atego, в частности производящей программное обеспечение для поддержки моделеориентированной системной инженерии, показывает, что PTC также стала придавать большое значение этой области. Заметим, что это также единственная компания, относительно мало уделяющая внимания развитию CAE: по оценкам С. Павлова, основанных на данных компании CIMData [61], PTC не входит даже в 10 лидирующих компаний в этой области. Ведущие специализированные компании CAE.

Хотя в целом область CAD/CAE достигла крайне высокой степени консолидации и компании, предлагающие решения для многих сегментов рынка и большинства аспектов PLM, доминируют, в области CAE есть несколько специализированных компаний, играющих крайне важную роль, в особенности компания ANSYS (рис. 9).

ANSYS

Продукты компании ANSYS включают большой набор средств для моделирования электронных схем, печатных плат и электромагнитного моделирования, которые мы не рассматриваем в деталях, CFX и Fluent для моделирования потоков жидкости, переноса тепла и моделирования реакций в большом диапазоне задач, например аэродинамика в авиастроении, моделирование нефтяных платформ и моделирование потока крови. ANSYS Mechanical — система для анализа деформаций, включая нелинейные и динамические, поддерживающая связанное решение задач деформации и теплового обмена, акустических и других задач. Интеграционная платформа ANSYS Workbench поддерживает интеграцию с многочисленными системами CAD, модификации и создания (ручного и автоматического) геометрических моделей и сеток, параметрического анализа и оптимизации, системного моделирования. Отдельная группа продуктов предназначена для использования в масштабных вычислениях на суперкомпьютерах (High-Performance Computing).

Приоритеты и тенденции развития. Общая стратегия развития ANSYS в течение долгого времени характеризуется лозунгом «Simulation-Driven Product Development», т. е. разработка продуктов на основе моделирования. Общая тенденция в последних разработках компании — повышение интеграции разных типов моделирования. Мультидисциплинарное моделирование уже долгое время одна из сильных сторон продуктов ANSYS, а приобретение компании Estrel и недавнее соглашение с Modeleon в перспективе добавляют средства поддержки системной инженерии к продуктам компании ANSYS, что расширяет диапазон потенциальных клиентов компании. Другие приобретения включают EVEN (Evolutionary Еngineering AG), небольшую компанию, разрабатывающую систему анализа и оптимизации композиционных материалов, SpaceClaim, производителя доступной системы CAD, основанной на принципе прямого моделирования, и Reaction Design (моделирование химических реакций).

Altair

Компания Altair Engineering производит линию CAE-продуктов HyperWorks, которые включают RADIOSS (анализ нелинейных и динамических деформаций), MotionSolve (твердотельное моделирование), набор средств для подготовки данных, генерации сеток и визуализации, в частности, HyperMesh с поддержкой дизайна изделий из композитов, AcuSolve (CFD), FEKO (электромагнитное моделирование), OptiStruct и HyperStudy (оптимизация) и системы для моделирования процессов HyperXtrude и HyperForm.

Дочерняя компания SolidThinking выпускает продукты CAD Еvolve и Inspire. Особый интерес представляет Inspire — продукт для дизайна на основании моделирования, который интегрирует средства оптимизации, в частности топологической оптимизации, в рабочий процесс концептуального дизайна. Другое недавнее приобретение Altair — компания PBSWorks, разработчик системных программ для HPC.

Приоритеты и тенденции развития. Как и Ansys, Altair развивает средства CAD в дополнение своих продуктов в области CAE и средства HPC, сохраняя фокус на физическом моделировании. Одна из основных черт компании Altair, делающая ее продукты уникальными, — долговременный приоритет автоматической оптимизации формы (продукт OptiStruct существует более 20 лет), в то время как другие крупные компании в области CAE включились в разработку средств оптимизации относительно недавно. Наличие этой технологии позволило Altair разработать решения для композиционных материалов, не имеющие аналогов у других производителей. Также это создает основу для будущих разработок в области CAD / CAE для аддитивных технологий.

MSC

Компания МSC — одна из старейших на рынке CAE, разработавшая первоначальные версии кода Nastran (позднее компания была вынуждена лицензировать Nastran другим компаниям для прекращения дела о нарушении антимонопольного законодательства; так появились NX Nastran и Nei Nastran). После периода спада и внутренней реорганизации компания снова уверенно развивается.

Компания выпускает продукты по всем основным направлениям моделирования: MSC Nastran и Marc (деформации и мультидисциплинарное моделирование), Adams (моделирование систем твердых тел), Easy5 Dytran (взаимодействие жидкости и твердых тел), Actran (акустика), Sinda (теплообмен), MSC Fatigue (усталость материалов), Digimat (моделирование изделий из композитов), Patran (моделирование и генерация сеток) и Easy5 (поддержка системного моделирования).

Приоритеты и тенденции развития. Компания MSC наиболее конкретно определяет свои приоритеты, концентрируясь на разработке нового продукта Apex, интегрирующего средства прямого геометрического моделирования и интеграции сеток, мультифизического моделирования и оптимизации.

По словам CEO компании Доминика Галлелло, «моделирование сейчас — средство проверки качества [законченного дизайна]. Было бы предпочтительно использовать моделирование на более ранних стадиях дизайна. Знание [физического] поведения продукта на ранних этапах фантастически повышает производительность». Конкретные цели, заявленные для Apex: ускорение процесса создания сеток в 10–50 раз, сокращение времени обучения работе с программой от дней и месяцев до часов, интерактивный рабочий цикл, увеличение максимального количества конечных элементов в 250 раз — до 0,25 млрд, интеграция оптимизации и открытие интерфейсов для программных средств других компаний [62].

Другие компании

Несмотря на высокий уровень консолидации, другие компании играют существенную роль. Например, Sketchup (бывший владелец — Google, теперь Trimble) является продуктом CAD с самой большой пользовательской базой (38 млн благодаря распространению бесплатной версии через Google). Хотя Sktechup предназначен прежде всего для AEC, но используется во всевозможных целях.

Другое важное событие — приобретение компанией 3D Systems крупнейшей на рынке аддитивных технологий компании Geomagic. Незадолго до этого Geomagic купила компанию

Alibre, производящую систему MCAD, которая уступает по числу пользователей только Solidworks, принадлежащей Dassault Systemes.

Также интересен пример компании ZWCAD (Китай, с R&D в США). Хотя линейка продуктов компании существенно уступает продуктам «большой четверки» благодаря тому, что в 2013 г. Министерство промышленности и информационных технологий Китая рекомендовало ZWCAD в качестве продукта, соответствующего стандартам безопасности министерства, у компании могут появиться существенные дополнительные возможности для развития. Схожая ситуация складывается в России для компании АСКОН.

В развитии CAD / CAE-систем можно выделить следующие основные тенденции.

Опережающий рост CAE и моделирования в широком смысле.

Хотя компании, за исключением специализированных, редко включают развитие средств физического моделирования в список основных приоритетов, из анализа приобретений и финансовых тенденций рынка видно, что системы CAE играют все более возрастающую роль. Примечателен факт, что почти каждая крупная компания обзавелась средствами для моделирования композиционных материалов путем поглощения компаний, работающих в этой области (Symault, Firehole Technologies, Fibersim, e-Xtremе).

Интеграция CAE / CAD, «демократизация» приложений CAE. В течение последних лет происходит постепенное переосмысление традиционного взгляда на место CAЕ в процессе проектирования — от средства проверки дизайна к средству разработки. В связи с этим возникает необходимость снижения требований к квалификации пользователя систем моделирования, так как уже не приходится ожидать, что интерпретировать результаты будет специалист по физическому моделированию. В наиболее явном виде эти тенденции проявились в приоритетах компаний Altair и МSC, но сходные идеи присутствуют в продуктах компании Autodesk и других.

Оптимизация. Хотя автоматическая оптимизация использовалась компанией Altair в течение долгого времени, продвинутые средства оптимизации, интегрированные с CAE, стали появляться в продуктах других компаний сравнительно недавно и можно ожидать усиления этой тенденции.

CAD в «облаке». Практически все крупные компании CAD / CAЕ в той или иной форме выработали стратегию по «облачным» продуктам. Если Autodesk делает «облачные» приложения ключевым приоритетом, остальные крупные компании занимают более осторожную позицию, хотя и они достаточно быстро перешли от точки зрения, что CAD плохо совместим с «облаком», к развитию «облачных» продуктов начиная с PDM, но быстро продвигаясь к CAD / CAE и включению модели «программное обеспечение как услуга» в качестве одного из вариантов продаж. Следует отметить, что пока неясно, для какой части рынка этот подход окажется подходящим: возможно, он поможет снизить планку доступа к средствам проектирования высокого уровня для среднего и малого бизнеса.

Повышение популярности решений multi-CAD, тенденция к разделению платформ и приложений и большей открытости. В этой области Siemens PLM во многом занимает лидирующие позиции, вкладывая существенные ресурсы в поддержку multi-CAD-решений, от PDM до CAE, и открытых форматов (JT, STEP).

Традиционно специализированные компании также уделяют этому большое внимание. Можно надеяться, что тенденции в этой области понизят барьер для выхода на рынок небольших компаний — производителей специализированных компонент.

Поддержка системно-инженерных подходов. Хотя шаги в этом направлении сделаны относительно небольшие, заметно, что большинство компаний уделяют внимание интеграции средств поддержки MBSE в той или иной форме.

Поддержка аддитивных технологий. Хотя в той или иной форме примитивная поддержка аддитивных технологий появилась во многих продуктах (экспорт в STL, «очистка» сеток и т. п.), более серьезные средства, необходимые для 3D-печати, пока присутствуют только в отдельных, как правило, неосновных продуктах. С недавним присоединением компании 3D Systems к рынку CAD можно ожидать начала более активных разработок в этой области.

2.2.5. Российские производители CAD-и CAE-систем: тенденции развития

Россия имеет существенный потенциал для развития данной области, так как российские компании обладают высоким уровнем компетенции благодаря долгому опыту работы, в том числе в качестве поставщиков программных компонент для мировых лидеров. Россия — одна из немногих стран с конкурентоспособными производителями CAD. Однако нужно отметить определенные сложности в развитии этого рынка в России.

Объем рынка CAD в России в 2013 г., по оценкам компании IDC, составил 162 млн долл., хотя реальный рынок может быть в 2–3 раза больше за счет нелицензированного программного обеспечения. В любом случае он составляет крайне небольшую долю мирового рынка (более 8 млрд долл.), значительно меньшую по отношению к ВВП или объему производства, чем в развитых странах. Это свидетельствует, с одной стороны, о существенных возможностях роста, но с другой стороны, о низком интересе промышленности к внедрению решений CAD. Большая часть российского рынка контролируется крупными международными компаниями, но доля российских компаний на нем достаточно заметна.

Ведущие российские компании-разработчики

АСКОН

Самый крупный среди российских производителей систем CAD — группа компаний АСКОН — более 8500 клиентов, оборот — 983 млн руб. в 2013 г.; по информации компании, ее доля российского рынка CAD составляет 15–20% [63]. Основные продукты — средства MCAD КОМПАС-3D, КОМПАС-График, ядро C3D, система PDM ЛОЦМАН: PLM — самая крупная из российских компаний в этой области. Отличительной особенностью продуктов АСКОН является собственное геометрическое ядро C3D, доступное для лицензирования (лицензировано примерно десятью российскими и зарубежными компаниями — разработчиками CАx). Компания не разрабатывает средства CAE (поддерживается интеграция с продуктами НТЦ АПМ), но имеет полную линейку средств PLM, PDM и специализированных расширений основных продуктов. В стратегии развития продуктов и сервисов АСКОН заметен учет изменений как в производственных технологиях (цифровой жизненный цикл изделий, аддитивные технологии), так и в ИТ-трендах («облачные» вычисления, мобильность). За последние несколько лет АСКОН предложила потребителям КОМПАС-3D из «облака» (проект не нашел спроса среди российских предприятий).

Это позволяет компании успешно работать с предприятиями, которые должны использовать системы российских производителей по соображениям безопасности, например участвовать в разработке типовой информационной системы ядерного оружейного комплекса (ТИС ЯОК) совместно с РФЯЦ-ВНИЭФ на базе продуктов АСКОН.

Топ-системы

Топ-системы, судя по всему, второй по величине российский производитель CAD (2500 клиентов). Основные продукты линии T-FLEX основаны на ядре Parasolid, лицензированном у компании Siemens PLM Software. T-FLEX включает средства 2D и 3D CAD, основные средства CAE (анализ и динамика для моделирования деформаций, теплового анализа, вибраций, усталости и систем твердых тел), средства CAD и PLM и специализированные решения. В целом по диапазону функций предложения T-FLEX близки к другим программам CAD, рассчитанным на средний и малый бизнес. Существенное преимущество систем Т-FLEX для российских потребителей — интеграция национальных стандартов. Компания T-FLEX совместно с компанией ЛЕДАС участвует в разработке российского геометрического ядра (РГЯ), финансируемой Правительством РФ. В настоящее время планов переводить свои продукты на новое ядро у компании нет.

Нанософт

Компания «Нанософт» сравнительно необычна: ее базовый продукт 2D-система nanoCAD распространяется бесплатно и представляет собой открытую платформу для разработки (преимущественно платных) специализированных приложений.

В настоящее время доступно значительное количество таких приложений, например, для дизайна механизмов, электрической разводки, линий электропередачи и т. п.

Компании-производители средств CAE

Ряд компаний-производителей специализируются на средствах CAE, в частности НТЦ АПМ (WinMachine), компании Fidesys, Tesis и др.

Они получают значительную часть дохода от выполнения проектов моделирования изделий или конструкций по заказу и могут выступать как интеграторы программных продуктов международных компаний CAE (основная часть предложений Теsis).

Продукты компании НТЦ АПМ поддерживают интеграцию с продуктами компании АСКОН и включают продукты для основных типов физического моделирования: анализа деформаций и прочности, теплового анализа, механики твердых тел, течения жидкости и газа. Также поддерживается интеграция с продуктами CAD компании АСКОН.

Относительно недавно созданная компания Fidesys фокусируется на прочностном анализе, нацеленном на современные приложения (композиционные и другие сложные материалы, задачи геофизики, учет влияния дефектов и т. п.). Отличительной чертой продукта компании CAE Fidesys является включение в начальной стадии разработки современных подходов к задачам прочностного анализа и моделей материалов и деформаций, а также нацеленность на совместимость с основными системами CAD. Среди современных технологий, заложенных в систему: распараллеливание вычислений на всех стадиях анализа, использование спектральных элементов в дополнение к конечным, конечные элементы с разрывными базисными функциями (discontinuous Galerkin method) и надежные методы генерации сеток. Решения компании доступны в виде «облачного» сервиса.

Другие российские компании

Особое положение занимает компания ЛЕДАС как производитель программных компонент, в частности (до недавнего времени) геометрического решателя LGS — единственного в мире конкурента решателя D-Cubed (Siemens PLM), доступного для лицензирования, и РГЯ. LGS был продан компании Bricsys; часть разработчиков ЛЕДАС перешла в Bricsуs, образовав российское отделение компании. До продажи технологий Bricsys компания ЛЕДАС на протяжении многих лет разрабатывала программные компоненты для Dassault Systemes.

Другая уникальная компания — DATADVANCE, разрабатывающая продукт pSeven для многокритериальной оптимизации, анализа чувствительности, снижения размерности, планирования экспериментов, который не имеет прямых эквивалентов в продуктах ведущих международных компаний (как уже отмечалось, интеграция средств оптимизации в CAD/CAE находится на достаточно раннем этапе); компания успешно взаимодействует с клиентами в различных областях, включая сотрудничество с Airbus.

Хотя в этом разделе мы не рассматривали в деталях состояние и перспективы развития средств CAM, следует отметить наличие в России компаний с высокими компетенциями по разработке систем CAM и с коммерческими конкурентоспособными продуктами в этой области. Наиболее известны и распространены среди российских промышленных предприятий-потребителей системы АДЕМ (компания АДЕМ), ГеММа (НТЦ «ГеММа», базируется в ЦАГИ), SprutCAM (компания «Спрут-Технология»).

Ряд зарубежных компаний (Bricsys, TurboCAD, Mentor Graphics) имеют отделения разработки в России.

Большую роль на российском рынке CAD / CAE играют компании, предоставляющие услуги по внедрению программных средств, системной интеграции и производству инженерных расчетов. Многие компании услуг в области CAD/CAE, например CompMeshLab, конкурентоспособны на мировом рынке и имеют значительное количество клиентов за рубежом. Другой пример — Саровский инженерный центр, сочетающий инженерные услуги и продажу продуктов CAE компании CDadapco.

Довольно большое число российских компаний производят специализированные программные продукты для проектирования и расчета в узких областях, например, при строительстве трубопроводов, проектировании мебели и т. п. В некоторых случаях отдельные продукты, например CSoft, разрабатываются как расширения программ общего назначения (в случае CSoft, AutoCad).

Рынок CAD в России растет быстрее, чем в развитых странах, во многом за счет низкого уровня внедрения и перехода на легальное программное обеспечение в последние годы.

2.2.6. Обобщение и анализ

Параметры спроса

Благодаря высокой степени зависимости процесса разработки продуктов от программных систем прогресс в этой области имеет принципиальное значение практически для всех производителей, в особенности в высокотехнологичных областях. Современное состояние средств CAx наиболее благоприятно для крупных традиционных потребителей (например, автомобильных и авиационных компаний) с относительно длинными циклами разработки, большими отделами разработки новых продуктов, включающими группы специалистов по каждому этапу разработки продукта. Это связано прежде всего с доминирующей моделью бизнеса компаний «большой четверки», ориентирующихся на крупных клиентов (например, стоимость рабочего места CATIA Dassault Systemes варьирует от 10 тыс. до 60 тыс. долл. плюс 18% стоимости в год за поддержку, делающую продукты высокого уровня (CATIA, NX) малодоступными для средних и мелких компаний).

Продукты среднего уровня (Solidworks, SolidEdge, Autodesk Inventor) доступны для среднего бизнеса, но имеют более ограниченные возможности, особенно в части CAE.

В то же время спрос на средства проектирования со стороны небольших компаний, занимающихся производством в определенных нишах, стабильно растет, и их приоритеты начинают оказывать заметно большее влияние на развитие программных продуктов. Так, можно отметить упрощение интерфейсов пользователей, особенно для CAE, изменение ценовой политики, в частности связанное с перемещением в «облако», расширение возможностей для среднего и малого бизнеса.

В России относительно низкий спрос по сравнению с размерами экономики ведет к сложным условиям для российских производителей. Крупные компании в авиастроительной и автомобилестроительной областях, наиболее продвинутые в области внедрения CAD, как правило, работают с компаниями «большой четверки», а спрос российского среднего и малого бизнеса на продукты CAD недостаточно развит для поддержания активного развития области, требующего существенных вложений.

Условия развития области

Успешное развитие области независимо от национального контекста и максимизация эффекта от развития CAD требуют наличия следующих условий.

Стимулирование развития продуктов — создание условий и поддержка инфраструктуры для тесного взаимодействия разработчиков с промышленными пользователями систем, для создания продуктов, пользующихся спросом. Как показывает пример сотрудничества компании АСКОН с ВНИИЭФ, госкорпорации могут играть важную роль, сотрудничая с производителями. Следует также отметить, что подобные проекты могут стимулировать интеграцию ПО разных поставщиков в увязанные технически, функционально и методически новые комплексные решения, которые затем поддерживаются и развиваются в качестве следующих версий коммерческих ИТ-продуктов, доступных другим промышленным потребителям.

Образование пользователей, поддержка внедрения. Продукты CAD и особенно CAE требуют высокой подготовки пользо-вателей, на уровне менеджмента компаний также требуется понимание потенциала внедрения средств CAD/CAE/PLM в сочетании с перестройкой производственных процессов.

Эти факторы требуют развития системы образования пользователей, нацеленной не только на обучение конечных пользователей отдельным элементам систем, но и на адаптацию производственных процессов к использованию средств CAx на всех уровнях.

Стандартизация — поддержка усилий по стандартизации форматов данных и технологий интеграции систем, поощрение выработки общих (в частности, открытых) стандартов отдельными компаниями-разработчиками, создание и использование платформ, в том числе зарубежных. Как показывает пример многих успешных российских компаний, значительная доля дохода в данной области получается именно за счет разработки специализированных расширений существующих продуктов общего назначения, соответственно максимальное облегчение выхода на рынок таких расширений — ключевой элемент развития области.

Опережающие научные разработки. Необходима поддержка научно-исследовательских организаций и университетов, ведущих фундаментальные исследования в областях, связанных с CAx. Более детально перспективные направления научных исследований обсуждаются в следующем разделе.

Научные направления развития CAD и CAE

Как понятно из наблюдаемых тенденций развития коммерческих систем, продолжение развития систем в этих направлениях требует новых технологий прежде всего в области CAE.

Многоуровневое моделирование и вычисления. Стандартные подходы к моделированию (например, повсеместно используемые подходы, основанные на неструктурированных сетках и конечных элементах) не позволяют даже при использовании HPC эффективно моделировать системы и материалы со сложной структурой различных масштабов: композиционных, наноматериалов, материалов, произведенных с помощью аддитивных технологий и биоматериалов. Например, локальная конфигурация волокон композиционного материала может иметь критическое влияние на максимальные напряжения; в то же время невозможно моделирование полной структуры на уровне отдельных волокон. Необходима разработка методов и систем, позволяющих производить вычисления на разных уровнях разрешения, пространственного и временного, используя различные модели, и контролировать ошибки вычислений при переносе информации между уровнями, максимизируя эффективность вычислений. Большинство существующих коммерческих продуктов не поддерживают автоматическую и контролируемую связь вычислений разного масштаба, хотя первые специализированные средства с поддержкой многоуровневого моделирования уже появились. Другой важный вариант многоуровневых вычислений — решение больших (сотни миллионов переменных) линейных и нелинейных систем уравнений, возникающих при моделировании, с помощью разных типов многоуровневых алгоритмов, одна из сильных сторон которых — хорошие возможности распараллеливания вычислений.

Методы понижения размерности. Сложные системы, состоящие из большого количества частей, материалы с гетерогенной структурой требуют больших вычислительных ресурсов для моделирования. Это делает оптимизацию (требующую многократного моделирования системы для разных значений оптимизированных параметров) либо невозможной, либо слишком медленной или затратной.

Применение существующих и разработка новых методов понижения размерности позволит автоматически создавать приблизительные описания компонент, или частей системы, позволяющие на порядки уменьшить вычислительные ресурсы для «внутреннего цикла» оптимизации.

Технологии интеграции дизайна, анализа и оптимизации. Эффективность современных систем CAD / CAE ограничена традиционной разделенностью компонент для разных стадий, создающей препятствия для ускорения цикла дизайна. Интеграция существующих методов и компонент, разработанных без учета контекста оптимизации, имеет ограниченную эффективность.

Для интеграции всех этапов цикла в единое целое, для интегрированного моделирования разнородных физических процессов и систем (механических, тепловых, электрических) необходима разработка новых представлений, данных и алгоритмов, например, для оптимизации формы предпочтительны алгоритмы, не требующие генерации сеток или минимизирующие ее. Другим важным направлением являются исследования по созданию новых типов пользовательских интерфейсов для интегрированных систем с целью упрощения изучения пространства возможных решений, а также снижения требований к квалификации пользователя.

Эффективные и надежные геометрические алгоритмы. Ведущие компании в области CAE в последнее время уделяли существенное внимание средствам геометрического моделирования, прежде всего связанным с построением сеток. В контексте оптимизации формы проблемы автоматического создания сеток, или использования CAD-геометрии напрямую (изогеометрический анализ), имеют большое значение.

Статистические методы и методы машинного обучения для инженерных приложений, работа с большими объемами данных. Геометрическое и вычислительное моделирование сложных систем и структур создает значительные объемы данных; применение статистических методов и методов машинного обучения позволяет находить критические зависимости системы от параметров, которые могут использоваться в процессе оптимизации и создания моделей пониженной размерности. Этот тип подходов уже успешно разрабатывается компанией DATADVANCE.

Другой аспект работы с большими объемами данных –поиск геометрически подобных моделей, схожих или совпадающих с моделями, требующимися для новых разработок, сокращающих время проектирования или полностью устраняющих необходимость создания новых моделей в отдельных случаях. В отличие от текстового поиска поиск геометрии требует разработки новых технологий сравнения геометрических моделей. Эти технологии также необходимы для защиты интеллектуальной собственности. На мировом рынке только начинают появляться технологии данного класса от ведущих производителей (EXALEAD OnePart от Dassault Systemes, 3DPartFinder в SolidWorks). Компании АСКОН и ЛЕДАС имеют свои технологические разработки в этой области: Pilot-ICE и LGC.

Моделирование редких событий. Во многих задачах проектирования следует учитывать крайне редкие, но катастрофические для системы события, например эффекты потоков частиц на электронные компоненты спутников. Создание вычислительных методов, позволяющих эффективно обнаруживать возможные события такого рода и точно оценивать их последствия и вероятность, имеет фундаментальное значение для разработки критических систем, требующих высокого уровня надежности.

CAD для биологических структур материалов. Современные методы дизайна и моделирования предназначены преимущественно для проектирования индустриальных систем и механизмов различных типов и архитектурных конструкций. С развитием биоинженерии возникает необходимость проектирования биологических систем с учетом их естественного изменения (например, создание опорных структур для трансплантатов, искусственных органов). Такие задачи требуют развития новых математических и вычислительных методов, нацеленных на моделирование структур с учетом биологических процессов.

Использование сенсорных данных в процессе проектирования. Многие задачи современного проектирования, прежде всего связанные с индивидуализацией продуктов, требуют учета контекста, т. е. уже существующих объектов, с которыми проектируемый продукт должен взаимодействовать, например, адаптации мебели к помещению либо одежды или обуви к потребителю. Это требует разработки эффективных автоматических методов построения компьютерных моделей, возможно, с учетом не только геометрии, но и физических параметров существующих предметов. В свою очередь, методы дизайна, анализа и оптимизации должны быть приспособлены к работе с автоматически построенными, часто неполными и неточными моделями реальных объектов. Другое направление исследований, связанное с использованием измерений в проектировании, — так называемая ассимиляция данных, то есть разработка систематических подходов к адаптации вычислительной модели с включением в оптимизационный процесс данных, полученных путем испытания прототипов или предыдущих версий продуктов.

Масштабы влияния

Хотя конкретные масштабы влияния оценить трудно, из всех технологических факторов информационные технологии, в частности технологии CAD / CAE, имеют наиболее широкое и существенное влияние на ускорение инноваций, снижение стоимости разработок новых продуктов и как следствие повышение конкурентоспособности.

Примеры такого влияния включают: Для крупных компаний: системы CAD / CAE делают возможным полное моделирование сложной системы (например, самолет, электростанция, спутник), включая сборку частей.

Электрические, механические и химические процессы и их взаимодействие могут существенным образом сократить необходимость экспериментальной проверки отдельных систем и их переделки в результате несовместимости выявленной на поздних этапах разработки.

Например, компании Boeing благодаря использованию PLM и моделирования при создании 787 удалось уменьшить на год общее время, затраченное на разработку [64].

Для небольших компаний и стартапов: доступность интегрированных средств CAx, в частности ориентированных на пользователя, не обладающего компетенцией в определенной области, а также возможность использования открытых элементов дизайна существенным образом уменьшают риски и время разработки новых продуктов. Раньше небольшие компании пользовались преимущественно простейшими средствами CAD; последние инициативы Autodesk и других компаний по модели «программное обеспечение как услуга», a также CAD-стартапов, подобных sunglass. io, значительно расширяют возможности применения CAD / CAE и PDM для этой категории пользователей.

Заметим также, что многие, если не все, новейшие технологии производства существенным образом зависят от программной поддержки: например, использование систем аддитивных технологий в принципе невозможно без создания компьютерных моделей изделий, что объясняет интерес ведущих компаний 3D-печати Stratasys и 3D Systems к средствам CAD.

В качестве компонент общей системы PLM средства CAD / CAE также считаются необходимой частью перестройки производственных процессов для повышения эффективности и гибкости производства.

2.2.7. Оценки перспектив для России

Возможности для производителей

1. Поддержка российских стандартов, адаптация к специализированным требованиям российских потребителей.

На данный момент можно сказать, что это одно из основных направлений работы большинства разработчиков систем CAD. Благодаря этому фактору на рынке присутствует значительное количество продуктов, ориентированных на специализированные приложения; особенно много таких продуктов в области приложений для AEC, где поддержка национальных стандартов имеет первостепенное значение.

2. Разработка инновационных продуктов для мирового рынка (например, оптимизация, CAD для аддитивных технологий, полностью интегрированные продукты CAD / CAE, инновационные компоненты), основанных на фундаментальных разработках в России; на данный момент таких примеров относительно мало (компании ЛЕДАС, DATADVANCE), но представляется, что наличие большой научной традиции в области моделирования и оптимизации и сохранение относительно высокого уровня фундаментального образования создают определенные конкурентные преимущества. Постепенное открытие платформ ведущих производителей CAD потенциально создает новые возможности в этой области по модели, например, разработки приложений на платформе Android (если, подобно Altair, ведущие производители начнут поддерживать распространение продуктов внешних производителей).

3. «Интеллектуальный аутсорсинг» — выполнение заказов крупных западных компаний на разработку модулей для крупных систем. Наибольшую ценность в области развития перспективных производственных технологий представляют первые два направления. Расширение первого направления, в настоящий момент преобладающего в России, зависит от увеличения базы российских пользователей.

Возможности для потребителей

Потенциально средства CAD / CAE, особенно используемые совместно в контексте PLM, предоставляют существенные конкурентные преимущества для компаний-пользователей. Как уже говорилось в предыдущих разделах, в конечном счете программное обеспечение лишь инструмент и определяющим фактором повышения эффективности считается организация производственного процесса, в том числе с учетом возможностей существующих инструментов CAD/CAE. Для крупных российских компаний, еще не выработавших стратегию в этой области, возможности в отсутствие ограничений, связанных с безопасностью, в целом эквивалентны существующим для крупных западных компаний, так как им доступны услуги и продукты компаний Dassault и Siemens PLM, а также российских консалтинговых компаний и интеграторов, работающих с этими системами. Наиболее ограниченны возможности средних и малых компаний по нескольким причинам:

• несоответствие функционала «коробочного» программного обеспечения нуждам потребителей;

• отсутствие понимания необходимости изменений в производственном процессе;

• недостаточный уровень подготовки персонала для использования CAD / CAE и трудность оценки экономического эффекта от внедрения дорогостоящих новых систем в производственный процесс.

Технические тенденции в развитии CAD / CAE, описанные выше, помогают решить часть этих проблем (снижение стоимости, упрощение использования), но не решают задачи преодоления несоответствия нуждам потребителей и выработки планов изменения процессов.

2.3. Промышленная и сервисная робототехника

2.3.1. Определения и типология робототехники

Цель настоящего раздела — исследование областей промышленной и сервисной робототехники (robotics), влияющих на производство изделий, добычу полезных ископаемых и транспорт. В качестве определения робота принята формулировка стандарта ISO 8373:2012 (пункт 2.6):

Робот — приводной механизм, действия которого программируются в двух и более осях и выполняются с определенной степенью автономности, он осуществляет движение в определенной для него среде, исполняя предназначенные задачи.

Данный стандарт выделяет два основных класса роботов: промышленные и сервисные, среди последних — подклассы профессиональных и персональных роботов.

Стандарт дает следующие определения:

• промышленный робот — автоматически управляемый, перепрограммируемый многоцелевой манипулятор, программируемый в трех или более осях для использования в автоматизации промышленности, который либо зафиксирован в месте установки, либо имеет возможность перемещения;

• сервисный (профессиональный) робот выполняет полезные задачи для людей или оборудования, за исключением промышленных роботов.

Типология промышленной и сервисной робототехники имеет несколько измерений:

A. По типу рынка, отрасли промышленности или хозяйства, применяющего робототехнические комплексы (РТК):

• промышленная робототехника: автомобилестроение, сборка электроники, автозапчасти и т. д. по отраслям индустрии;

• сервисная (профессиональная) робототехника: полевая робототехника, в том числе полеводческая, животноводческая, деревообрабатывающая и т. д. Профессиональная уборка. Мониторинг и наблюдение за объектами. Строительство и снос зданий. Логистика и транспорт и т. д.

B. В зависимости от области применения: наземные, воздушные, морские (надводные, подводные), космические РТК.

C. В зависимости от физической формы РТК: манипуляторы, робототехнические платформы, экзоскелеты, метаморфные и антропоморфные РТК, нанои микророботы.

D. В зависимости от степени автономности управления: программируемые, телеуправляемые, супервизорные, коллаборативные, автономные РТК.

2.3.2. Экономические и социальные факторы развития робототехники

Робототехника стала одним из наиболее обсуждаемых и упоминаемых направлений на любом индустриальном или инновационном форуме. Недавний опрос, проведенный американским исследовательским центром «Пьюи» среди 1896 экспертов из бизнеса и науки, выявил, что подавляющее большинство из них верят в то, что робототехника трансформирует жизнь человека самым значительным образом в течение следующих 10 лет [65].

ТАБЛИЦА 5. ВАЖНЕЙШИЕ ПРОГНОЗЫ ОТРАСЛИ РОБОТОТЕХНИКИ

Различные частные организации и государственные ведомства проводят большую аналитическую работу по сбору данных и прогнозированию развития отрасли робототехники.

В таблице 5 собраны важнейшие экономические прогнозы развития отрасли робототехники.

Большинство исследователей выделяют три основных фактора востребованности робототехники.

Во-первых — традиционная конкуренция за повышение производительности труда. Низкая стоимость рабочей силы в Юго-Восточной Азии перестала быть основным фактором, влияющим на выбор месторасположения производственных мощностей.

Компании осознали, что близость к потребителю служит стратегическим конкурентным преимуществом, и поэтому активно инвестируют в автоматизацию и роботизацию, компенсируя затраты на дорогостоящую рабочую силу повышением производительности труда за счет максимальной автоматизации ручного труда. К примеру, фабрика компании Filips в Дании, использующая современные промышленные роботы, имеет численность рабочих в 10 раз меньшую, чем аналогичная фабрика в Китае, имеющая сопоставимый объем выпуска продукции.

Основной причиной увеличения производительности труда при массовом использовании роботов считается повышение коэффициента использования оборудования за счет сокращения времени перенастройки и незапланированных простоев. Также производительность труда возрастает за счет:

• поддержания постоянного темпа работы в режиме 24/7;

• возможности ускоренного изменения конфиг урации производственной линии при внесении изменений в производственный процесс;

• высокой точности и повторяемости результата;

• распространения многоцелевых РТК, выполняющих несколько видов операций в ходе одного производственного процесса.

Внедрение робототехники уменьшает общую энергоемкость производства, так как для установки РТК требуется помещение меньшей площади. Также помещение, в котором размещаются РТК и не требуется постоянное присутствие людей, может иметь более низкий уровень освещения и отопления.

Во-вторых — повышение среднего возраста трудоспособного населения в развитых странах. Например, средний возраст мужчин в Японии — 46 лет. Компания BMW ожидает, что к 2020 г. средний возраст работников составит примерно 55 лет. Активная, а главное, безопасная деятельность трудящихся старшего возраста достигается за счет высокой степени автоматизации их работы на производстве. Например, на заводе BMW рабочие управляют операцией очистки тяжелых литейных форм с помощью мощных манипуляторов KUKA. Среди причин внедрения автоматизации этого процесса BMW называет именно увеличение среднего возраста работников. Последствия важны не только для компании, но и для общества, так как активная жизнь более пожилых людей приводит к уменьшению нагрузки на молодое поколение.

В-третьих — создание безопасных производственных условий. Использование робототехники в промышленности, энергетике или при добыче полезных ископаемых повышает безопасность труда, уменьшая риск вредных факторов производства, последствий аварий и чрезвычайных ситуаций. Сокращение аварийности происходит за счет исключения рутинных операций и снижения общей усталости работающих.

2.3.3. Структура отрасли промышленной и сервисной робототехники

Мониторинг МФР позволяет распределить поставки промышленных роботов по отраслям. На рис. 10 видно, что лидерами по использованию промышленных роботов выступают такие отрасли, как автомобилестроение и производство электроники.

Рисунок 11 демонстрирует, что промышленные роботы активно применяются во всех видах производств, но лидирующей отраслью по средней плотности роботов стало автомобилестроение.

Согласно [72], насыщенность роботами производства электроники и бытовой техники возросла почти в 3 раза по сравнению с 2009 г. Низкая стоимость рабочей силы в странах Азии перестает быть конкурентным преимуществом, что вызывает трансформацию производства азиатских сборочных компаний. Например, заключено соглашение между компаниямиApple и Foxconn об инвестициях в роботизацию производства тайваньского производителя в размере около 7 млрд долл. [73]. Основным поставщиком оборудования по этому соглашению является японский производитель робототехники FANUC.

На рис. 12 показано распределение роботов по странам. В 2013 г. среднемировой уровень роботизации составлял 62 робота на 10 тыс. работающих, для стран Европы этот показатель был равен 82, для Северной Америки — 111, для Азии и Австралии — 51 работ. Для Китая уровень плотности промышленных роботов составлял 30 роботов на 10 тыс. работающих в промышленности, а для России — 2 робота на 10 тыс.

Рисунок 13 отражает региональное распределение продаж промышленных роботов в 2013 г. В Тихоокеанский регион ежегодно поставляется больше роботов, чем в Европу и Америку, вместе взятые.

Рисунок 14 иллюстрирует региональное распределение продаж сервисных роботов. Региональные отличия продаж сервисных роботов от промышленных объясняются тем, что промышленное производство в Китае еще не окончило фазу роста и собственники производства фокусируются на максимальной автоматизации процессов, которая уже доказала привлекательность с точки зрения вложения средств.

По оценкам МФР [71], с 1998 г. в мире было разработано, продано и задействовано около 150 тыс. сервисных роботов всех видов, что примерно в 10 раз меньше общей инсталлированной базы промышленных роботов. Почти половина проданных в мире сервисных роботов имеют военное применение (рис. 15).

Таблица 6 содержит сводные цифры по робототехнике.

ТАБЛИЦА 6. КЛЮЧЕВЫЕ ИНДИКАТОРЫ ОТРАСЛИ РОБОТОТЕХНИКИ В 2013 г.

В табл. 7 приведены сведения о крупнейших мировых производителях робототехники.

ТАБЛИЦА 7. КРУПНЕЙШИЕ МИРОВЫЕ КОМПАНИИ-ПРОИЗВОДИТЕЛИ ПРОМЫШЛЕННЫХ РОБОТОВ

Промышленная робототехника в Китае

Китай стал основным рынком сбыта для промышленных роботов: в 2013 г. 20% годовых продаж промышленных роботов (почти 37 тыс.) приходилось на КНР (рис. 16). Полное число используемых роботов в китайской промышленности достигло 133 тыс. шт. (в том числе около 10 тыс. роботов, установленных на заводах тайваньской компании Foxconn в Китае).

МФР [71] указывает, что реальное количество роботов в Китае может быть гораздо выше, так как в статистике учтены только официальные продажи. Однако и эти цифры указывают на существенный рост и важный тренд: Китай был и будет основным потребителем промышленной робототехники.

Основная причина этого — снижение производственных издержек и повышение производительности труда. Так, по данным [74], объем промышленного производства в Китае вырос на 70% за период 1996–2008 гг., а занятость в этом секторе упала на 25%, что может быть объяснено лишь увеличением доли автоматизации на производстве.

Значительные вложения в автоматизацию и роботизацию автомобилестроения в КНР привели к существенному росту плотности роботизации в этой отрасли — 281 робот на 10 тыс. работающих (рис. 17).

Рост использования робототехники в других секторах также присутствует, но общее значение плотности роботизации в Китае все еще почти в 4 раза уступает среднемировому, оставляя место для роста.

Очень важным фактором становится то, что каждый третий робот, проданный в Китае в 2013 г., был произведен также в Китае [71].

2.3.4. Текущее развитие технологий промышленной и сервисной робототехники за рубежом

Совместное использование роботов и людей, гибкие производственные ячейки

Данные предыдущих разделов свидетельствуют о том, что роботы массово используются практически во всех отраслях, что делает возможной широкую оптимизацию производственных процессов, которые разрабатываются, моделируются и внедряются заранее с расчетом на тотальную роботизацию и совместную работу машин и рабочих.

В частности, этому посвящен европейский исследовательский проект LIAA — Lean Intelligent Assembly Automation [75], создающий типовую архитектуру организации производства на базе совместной работы людей и роботов.

Одним из следствий тренда на оптимизацию рабочего пространства с учетом тотальной роботизации производства (в том числе разнородного, мелкосерийного) выступает концепция гибкого производственного модуля (ГПМ, cell manufacturing/production system) [76]. Согласно концепции ГПМ, производственный модуль — самодостаточное подразделение производства, на которое возложена ответственность за значительную часть создания готовой детали. ГПМ имеет в составе все необходимые станки, включая роботов, которые должны иметь возможность исполнять различные операции, включая автоматическую смену рабочего инструмента. ГПМ может дополняться концепциями «Индустрия 4.0» и «Промышленный Интернет» за счет связи реального производства и виртуальной реальности. «Промышленный Интернет» в свою очередь делает возможным получение телеметрии в ходе производственных операций в режиме онлайн и выполнение необходимых корректировок производственных процессов.

Примером такого производства может служить автозавод Tesla [77] в городе Фремонт (США). В производстве используется более 160 промышленных роботов. Дополнительной отличительной чертой завода является широкое использование принципа Materialsto-People, согласно которому заготовки автомобилей перемещаются по цеху с помощью специальных колесных автономных платформ. Подобная конструкция делает возможной перенастройку производства или отдельных линий в оперативном режиме при необходимости изменения конфигурации изделий.

Европейский исследовательский проект консорциума из 18 университетов и промышленных предприятий

«Завод за один день» (Factory-in-a-Day) [78] имеет целью максимальное сокращение (в перспективе до нуля) первоначальных затрат малых и средних предприятий по оснащению робототехникой и автоматизированными производственными или сборочными линиями.

Использование промышленных робототехнических технологий в малом и среднем бизнесе

Усиление борьбы за повышение конкурентоспособности малого и среднего бизнеса в экономически развитых странах способствует появлению промышленных роботов, обладающих одним или двумя манипуляторами и пригодных для использования на малых и средних предприятиях на линиях сборки или упаковки продукции. Такие роботы соответствуют всем необходимым требованиям промышленной безопасности и способны работать рядом с людьми, удовлетворяя требованиям стандартов, в частности Machinery Directive и Low Voltage Directive [79]. Таким роботам не нужна специальная зона безопасности, так как они обладают рядом сенсоров обычно на основе дешевых ультразвуковых сонаров, позволяющих определить наличие посторонних объектов рядом с роботом. Общий класс роботов, имеющих достаточную степень безопасности для работы в совместном с людьми пространстве, называют ко-роботами. В настоящий момент уже есть обоснованные исследования рентабельности применения промышленных роботов на малых предприятиях. В частности, робот Baxter имеет стоимость владения менее 1 долл. в час из расчета использования круглые сутки 6 дней в неделю в течение трех лет [80]. Сокращение затрат предприятий на рабочую силу и повышение производительности труда (производство большего количества продукции с меньшим количеством усилий) считаются основным экономическим драйвером такого проникновения. Однако во многих исследованных бизнес-кейсах упоминается также повышение «эластичности» производственных мощностей за счет гибкой адаптации при сезонных или экономических изменениях спроса на продукцию.

Активно идет также разработка интуитивно понятных пользователям систем управления промышленными РТК, упрощающих первоначальную инсталляцию или перенастройку и не требующих персонала, прошедшего длительное дорогостоящее обучение, или услуг специализированной компании. На последней выставке AUTOMATICA-2014 практически все крупные поставщики промышленных роботов показали такие системы управления, работающие по принципу Plug-and-Play [81].

Примеры зарубежных проектов в области промышленной и сервисной робототехники

Интеграция решений: Universal Robot и Schunk

Датская компания Universal Robot — один из новых игроков на рынке промышленной автоматизации и робототехники, она основана в 2003 г. Получив в 2008 г. поддержку от государства в виде инвестиций в размере 1,34 млн долл., компания начала производство коллаборативных роботов, предназначенных для малых и средних предприятий. Основные инновации Universal Robot сосредоточены в системе управления движением промышленного манипулятора, обладающего необходимой степенью безопасности для людей, находящихся в непосредственной близости от робота. Легкость пуска и переналадки обеспечивает быструю окупаемость для малого и среднего бизнеса.

Основа линейки промышленных роботов UR5 и UR10 — шестиосные манипуляторы грузоподъемностью 5 и 10 кг соответственно. Манипуляторы могут использоваться с различными головными частями, установка которых может проводиться независимым интегратором в зависимости от операционных задач. В частности, для завода по изготовлению пластиковых уплотнителей для автопроизводителей в Треллеборге на манипуляторы UR5 были установлены захваты, созданные компанией Schunk. Интегратором, привлеченным к модернизации предприятия, была создана операционная модель гибких производственных модулей, которые подразумевали действия одного рабочего с одним манипулятором и восьмью станками с ЧПУ одновременно. До внедрения роботов один человек в подобной ячейке мог обслуживать только три станка одновременно. Интересно, что в описанном примере компания не сократила ни одного рабочего, но смогла многократно увеличить выпуск продукции и расширить долю рынка.

Ко-робот Baxter

Данный ко-робот разработан компанией Rethink Robotics, созданной Родни Бруком, выходцем из другой крупной робототехнической компании — iRobot. Продажи робота начались в конце 2012 г. Стоимость робота составляет 22 тыс. долл. в начальной комплектации. Отличительными особенностями этого ко-робота являются:

• возможность ввода в эксплуатацию в течение часа после доставки;

• возможность обучения робота новым операциям с помощью тактильного метода. Человеку достаточно лишь выполнить вместе с роботом ряд действий. Baxter имеет пять встроенных камер для распознавания действий человека при обучении.

Высокий уровень безопасности для человека достигается за счет активной и пассивной систем безопасности. Активная система безопасности включает ультразвуковые датчики, передающие сигналы о близко стоящих посторонних объектах. Пассивная система безопасности Baxter имеет силомоментные приводы на пружинах, что делает их движения более эластичными — при столкновении с препятствием не происходит значительного соударения. Кроме того, Baxter спроектирован специально без острых, выдающихся углов и деталей — это делает его более безопасным, чем традиционные промышленные РТК. Точное число проданных машин не раскрывается компанией, однако, по данным автора, основные покупатели в настоящий момент — исследовательские и учебные центры робототехники. Число инсталляций в производственных компаниях пока остается незначительным.

Ключевым отличием Baxter от робота из предыдущего примера является возможность самостоятельной настройки робота на производстве прямо из коробки без специальных навыков. Кроме того, робот может обучаться и без перепрограммирования с помощью графического интерфейса — он может запоминать движения, которые выполняет человек его манипулятором, и потом повторять неоднократно, постоянно улучшая точность работы.

Промышленными ко-роботами, имеющими два манипулятора, занимаются и другие компании. Не так давно лидер рынка промышленной робототехники шведская компания АВВ представила пилотный образец двурукого робота «Юми» — Dual Arm Concept Robot, имеющего 14 степеней свободы и выполняющего ряд операций, которые недоступны текущему поколению промышленных роботов. По заявлению АВВ, данный робот обладает необходимыми сенсорами, основанными на распознавании видеоизображения, которые делают нахождение людей рядом с роботом полностью безопасным. Компания планирует начать продажи этого робота в апреле 2015 г.

Роботизированные горнотранспортные комплексы и проект компании Rio Tinto «Mine of the Future»

Разработка и внедрение в добывающий процесс роботизированных горнотранспортных комплексов (ГТК) и в целом автоматизация горнодобывающих работ для максимизации операционной эффективности производств считаются важнейшим приоритетом стратегического развития мировых лидеров отрасли добычи — BHP Billiton, Rio Tinto и др. По оценкам исследователей [82] и разработчиков робототехники, общая экономия от внедрения сервисной робототехники в горнодобывающие работы составляет примерно 15–20%.

Основными преимуществами применения роботизированных ГТК с использованием роботизированной техники становятся [83]:

• сокращение затрат до 10% за счет высвобождения и переквалификации рабочей силы;

• существенное повышение производительности работы карьерных автосамосвалов за счет устранения нетехнологических простоев (пересменка, перерыв на обед, человеческие нужды), КТГ существенно возрас тает, меняется технология использования автосамосвалов. Роботизированные автосамосвалы работают без деления на смены по 8 часов. Сокращение затрат может достигать 12%;

• уменьшение износа шин (до 12%);

• повышение безопасности за счет устранения человека из зоны горных работ;

• возможность быстрого изменения маршру тизации техники на карьере, так как нет необходимости в перемещении водителей от одной машины к другой;

• обработка и анализ дополнительной информации с сенсоров машин для оптимизации горных работ (big data, industrial internet);

• возможность преодолеть недостаток квалифицированных кадров, свойственный для всех добывающих отраслей [84];

• возможность сократить капитальные затраты на строительство социальной инфраструктуры при Greenfield-проектах

• проектировании разработки новых месторождений, к примеру Эльгинского угольного комплекса или других (можно построить поселок с инфраструктурой не на 5000 человек, а на 500). Некоторые аналитики указывают, что такое жилье может стоить до 1 млн долл. США на рабочего;

• возможность вести горные работы, когда присутствие людей запрещено регулирующими органами (крутые борта карьеров, ограничение на работу людей, большая эффективность ведения открытых горных работ, нежелиподземных).

Программа Rio Tinto «Mine of the Future» поэтапно реализуется с 2008 г. совместно с производителем тяжелой техники Komatsu и рядом других вендоров [85]. На первом этапе был реализован проект AutoHaul™ по полной автономизации грузового поезда частной железнодорожной линии Rio Tinto общей длиной примерно 1300 км. Стоимость проекта составила 518 млн долл. [86]. В 2010 г. был введен в строй центр операционного управления карьером Пилбара (одно из крупнейших мировых месторождений железной руды [86]) и начались испытания технологий автономных карьерных самосвалов и автоматизированных систем бурения. С 2012 г. началось промышленное внедрение автономных карьерных самосвалов (поставщик самосвалов — Komatsu). Все задействованные в проекте машины работают в режиме автономного передвижения на основе GPS/ГЛОНАСС-навигации в дифференциальном режиме (точность позиционирования до 10 см) с помощью базовой (уточняющей) станции GPS. В настоящий момент в карьере Пилбара работают 53 автономных карьерных самосвала. В дальнейшем в проекте «Mine of the Future» их число будет доведено до 150.

В общем виде автономные технологии в горнотранспортных комплексах реализуются с помощью системы, имеющей следующие элементы:

• бортовые системы: комплекс управления движением самосвала или другой техники) с помощью электрои гидроприводов;

• комплекс автономной навигации включает подсистему обнаружения препятствий (комплексирование данных с использованием лазерных дальномеров), подсистему позиционирования (с использованием высокоточных GPS-приемников), систему видеонаблюдения телеуправления; комплекс инерциальной навигации, включающий средства контроля положения руля и колес; комплекс связи с центром операционного управления; комплекс сбора диагностической информации и передачи телеметрии в центр управления;

• централизованные системы (находятся в центре управления): комплекс контроля, планирования и управления движением; комплекс анализа данных; хранилище цифровых карт; модуль постоянного обновления цифровых карт карьерных уступов на основе маркшейдерских данных и треков самосвала;

• радиосеть в диапазоне 2,4 и 5 Ггц с пропускной способностью не менее 400 Мбит/c.

2.3.5. Перспективные направления и мировые центры разработок в области промышленной и сервисной робототехники

Отчет SPARC [87], подготовленный в рамках европейской программы Horizon 2020, использует кластерный подход к технологиям для определения основных направлений исследований в области промышленной и сервисной робототехники.

Выделяются четыре основных кластера технологий, которые могут произвольным образом комбинироваться:

• совершенствование методов разработки и конструирования робототехнических систем. Робототехнические комплексы — сложные технические системы, имеющие множество динамически связанных компонентов. Для их создания требуются эффективные и надежные средства разработки архитектуры, конструирования, дизайна, моделирования и прототипирования новых РТК;

• совершенствование человеко-машинного взаимодействия, коллаборативная робототехника. Предполагается, что следующее поколение РТК будет взаимодействовать с человеком, пользователем, напрямую, без использования сложных средств программирования, понимая естественные способы коммуникации с человеком — речь, жесты и, возможно, нейроинтерфейсы. К этому же направлению следует отнести исследования по использованию возможностей «Интернета вещей» для робототехники, «облачной робототехники» — распределяя максимально эффективным образом обработку информации между центром управления и бортовыми комплексами робота;

• совершенствование степени автономности роботов. Это включает в себя повышение степени осознавания роботом обстановки вокруг него и динамическое планирование действий в недетерминированной среде, или, иными словами — интеллектуализация робототехники;

• совершенствование форм и базовых технологий мехатроники. Способность эффективно выполнять свою миссию во многом зависит от того, насколько эффективно реализована мехатронная часть РТК, контроллеры, сенсоры, приводы, энергоснабжение и энергопотребление. Также к этому технологическому кластеру относятся технологии коммуникации между центром управления и РТК или группой РТК.

По данным The Robot Report, в мире насчитывается 3065 организаций, деятельность которых можно напрямую отнести к созданию робототехники (рис. 18).

На карте Global Map, представленной на сайте [88], можно видеть, что большинство компаний, занимающихся робототехнической тематикой, располагаются в США, Европейском союзе и Китае — интеллектуальный капитал в этих регионах очень высок. Именно это побуждает национальные правительства к стимулированию инноваций, исследований и разработок в области модернизации промышленного производства в целом и робототехники в частности. Правительства стран этих регионов в течение 2013–2014 гг. разработали (или объявили об их разработке) стратегические программы развития и поддержки национальных робототехнических отраслей. В табл. 8 собраны данные об основных известны национальных программах развития робототехнической отрасли.

ТАБЛИЦА 8. ГОСУДАРСТВЕННЫЕ ПРОГРАММЫ РАЗВИТИЯ РОБОТОТЕХНИКИ В РАЗВИТЫХ СТРАНАХ

2.3.6. Состояние российской промышленной и сервисной робототехники

По данным мониторинга МФР, в 2013 г. в российской промышленности было внедрено 615 робототехнических комплексов (увеличение на 34% по сравнению с 2012 г.). Общее число промышленных роботов, инсталлированных в Российской Федерации, составило 2400 шт. Распределение между секторами производства показано на рис. 19.

Текущее значение плотности роботизации промышленности в Российской Федерации составило 2 РТК на 10 тыс. занятых, что в 31 раз меньше мирового уровня [62].

Отставание российской промышленности по степени роботизации, безусловно, представляет существенную угрозу, но одновременно создает и возможности по роботизации производства и существенному повышению его эффективности.

В России достаточно много крупных научных центров, вузов и частных компаний, проводящих исследования и разработки в области робототехники, — 127 компаний, многие из которых имеют проекты и продукты мирового уровня. К примеру, в «Сколково» создан центр робототехники, который объединяет свыше 30 проектов. Многие из этих проектов уже вывели на рынок серийные или предсерийные образцы.

2.4. Аддитивное производство

2.4.1. Основные определения и рынки аддитивного производства

Аддитивное производство (АП, также AM — от англ. Additive manufacturing) представляет собой класс перспективных технологий кастомизированного производства деталей сложной формы по трехмерной компьютерной модели путем последовательного нанесения материала (как правило, послойного) в противоположность так называемому вычитающему производству (например, традиционной механической обработке) [96]. Детали изготавливаются непосредственно по компьютерному файлу, содержащему 3D-модель, виртуально нарезанную на тонкие слои, который передается в АП-систему для послойного формирования конечного изделия. АП-технологии обеспечивают гибкость, позволяющую быстро наладить производство сложной кастомизирoванной продукции и запасных частей, которые либо не могут быть изготовлены с помощью традиционных производственных технологий, либо требуются в малых объемах. Сложная конфигурация (например, наличие в детали внутренних каналов охлаждения), которую нельзя получить станочной обработкой, может быть легко воспроизведена селективным нанесением материала. К преимуществам цифровых моделей относится не только произвольность формы, но и возможность их моментальной передачи в любую точку мира, что позволяет организовать локальное производство в мировых масштабах. Еще одной важной особенностью технологий АП является близость получаемой формы изделия к заданной, что существенно сокращает расходы материала и отходы производства. Совместное исследование European Aeronautic Defense and Space Company (Бристоль, Великобритания) и EOS Innovation Center (Уорвик, Великобритания) показало, что экономия сырья при АП может достигать 75% [97].

Благодаря всем этим качествам АП по сравнению с традиционными производственными технологиями обладает значительным потенциалом в том, что касается сокращения затрат, энергосбережения и снижения вредных выбросов в атмосферу.

Уникальные возможности АП обеспечивают следующие преимущества [98]:

• сокращение сроков и стоимости запуска изделия в производство благодаря отсутствию необходимости в специализированной инструментальной оснастке;

• возможность и экономическая целесообразность мелкосерийного производства;

• оперативные изменения в проекте на этапе производства;

• функциональная оптимизация продукции (например, реализация оптимальной формы каналов охлаждения);

• экономическая целесообразность производства кастомизированной продукции;

• сокращение потерь и отходов производства;

• возможности для упрощения логистики, сокращения времени поставок, уменьшения объемов складских запасов;

• персонализация дизайна.

Несмотря на то что на протяжении последних 20 лет АП рассматривается как новая перспективная технология и демонстрирует годовой темп роста 26%, его история насчитывает 150 лет и уходит корнями в такие области, как фотоскульптура и топография [99]. У истоков современного АП, одним из наиболее известных методов которого служит стереолитография (SL — от англ. stereolithography), стоит подход, предложенный в 1951 г. Мюнцем (Munz). В системе Мюнца использован поршневой механизм для последовательной избирательной засветки и отвердевания фотополимера по сечениям сканируемого объекта.

В 1986 г. компания 3D Systems начала промышленное использование стереолитографии. Примерно в то же время были разработаны методы АП с использованием нагрева лазерным и электронным лучом. Эти методы были внедрены в производство в 1990-х гг., позволив использовать АП для изготовления металлических объектов [99]. Согласно отчету Королевской инженерной академии наук Великобритании за 2013 г., скачок в развитии технологий АП произошел в 2009 г., когда истек срок действия одного из ключевых патентов. Этот патент касался метода изготовления объектов путем послойной наплавки (FDM, fused deposition modeling) и описывал выдавливание (экструзию) пластиковой нити, формирующей готовую деталь, с поддерживающей структурой из дополнительных материалов. Истечение срока действия патента сделало возможным радикальное (вплоть до 90%) снижение цен на системы

3D-печати. Это не только открыло рынок 3D-печати для широкого круга потребителей, но и заставило многих производителей и инвесторов пересмотреть свое отношение к АП и связанным с ним возможностям, проблемам и рискам. Представители авиационно-космической промышленности, автомобилестроения и даже архитекторы и строители увидели в АП перспективный инструмент для решения своих задач.

С первых лет существования развитие АП сопровождалось ажиотажем и завышенными ожиданиями. По оценкам компании Gartner (2012 г.), в настоящий момент 3D-печать находится на пике «завышенных ожиданий» (рис. 20). Несмотря на то, что многие считают АП-технологии прорывными и ключевыми для третьей промышленной революции [101], пока их влияние в масштабе мирового производства остается весьма умеренным.

Консультант Терри Уолер (Terry Wohler) составляет и поддерживает наиболее полный свод знаний о технологиях АП, а также рег улярно публикует отчеты, которые приобрели репутацию авторитетного источника информации о финансировании, тенденциях, возможностях, коллективных проектах, исследованиях и перспективных технологиях в этой области.

Согласно отчету Уолера, опубликованному в ноябре 2013 г., в 2012 г. общемировой сектор продукции и услуг АП показал совокупный годовой прирост 28,6%, что в пересчете соответствует рынку объемом 2,204 млрд долл. По прогнозам Уолера, к 2021 г. объем рынка АП составит более 10 млрд долл. Исследования McKinsey Global Institute свидетельствуют о том, что влияние АП на мировой ВВП может к 2025 г. достичь 550 млрд долл. в год [66]. Еще одним показателем, который отслеживает Уолер, является количество проданных установок АП. В 2012 г. было продано почти 8 тыс. промышленных систем (по цене выше 5 тыс. долл.). В структуре доходов, полученных от производства и услуг в области АП, доля, приходящаяся на изготовление составных частей конечной продукции, выросла практически с нуля в 2003 г. до 28% в 2012 г.

2.4.2. Технологии и оборудование аддитивного производства

За два прошедших десятилетия были разработаны несколько процессов и систем АП, а возможности их применения существенно расширились и сегодня охватывают диапазон от быстрого прототипирования и изготовления простых физических макетов до поддержки в разработке дизайна продукции, создания литейных моделей и в последнее время непосредственного производства серийных изделий (табл. 9, 10). В частности, GE Aviation объявил о серийном выпуске топливных форсунок для двигателя LEAP [101, 102]. Первые АП-системы выпускали изделия преимущественно из полимерных материалов (пластиков), тогда как сегодняшние установки способны производить детали из металла. В аддитивных процессах с использованием металлов детали формируются путем последовательной послойной наплавки, или спекания металлического порошка. Такая возможность привлекательна тем, что позволяет изготавливать детали точной или близкой к заданной формы без инструментальной оснастки, с минимальной последующей механообработкой либо вообще без нее. Это представляет особый интерес для авиационно-космической промышленности и биомедицины, поскольку делает возможным выпуск изделий с высокими эксплуатационными характеристиками при низких общих затратах.

Рынок АП-установок делится на три сегмента [99]. Самые высокие темпы роста отмечаются для дешевых 3D-принтеров, ориентированных на создание концептуальных макетов и пригодных для эксплуатации в офисной среде. Второй набор технологий, занимающий промежуточное положение по стоимости, предназначен для создания прототипов деталей с различной степенью точности и/или функциональности. Дешевые и средние по стоимости установки обычно ориентированы на полимерные материалы. Установки высокого класса, составляющие третий сегмент, позволяют открыть производство полимерных, металлических и керамических деталей; их цены варьируют от 200 тыс. долл. до 2 млн долл. [99]. Установки высокого класса могут быть оптимизированы в расчете на изготовление крупногабаритных деталей, достижение высокой производительности, использование нескольких материалов или с любой другой целью, что повышает стоимость системы. К 2013 г. производством и продажей АП-установок занимались 16 компаний в Европе, 7 в Китае, 5 в США и 2 в Японии [104]. К числу ведущих изготовителей систем АП относятся американские компании 3D Systems и ExOne, израильская Stratasys, шведская Arcam, а также немецкие EOS и Voxejet. По числу смонтированных систем с большим отрывом лидируют США, собравшие у себя 38% промышленных установок. Значительное количество установок эксплуатируется также в Японии (9,7%), Германии (9,4%) и Китае (8,7%). Доля России составляет 1,4%. Ниже представлен краткий обзор самых распространенных процессов АП.

Жидкостные процессы

Стереолитография (SL, Stereolithography)

Процесс стереолитографии, который был первым АП-процессом, внедренным в промышленное производство, лучше других технологий АП отлажен в том, что касается точности изготовления, контролируемости параметров и понимания его механизма [105]. Этот процесс включает моделирование детали и преобразование ее в файл формата STL для создания объемной полигональной сетки и поддерживающей структуры; нарезку трехмерной модели в STL-формате для создания набора сечений; передачу рассеченной модели в стереолитографический аппарат (SLA); послойное формирование детали и поддерживающей структуры в ванне со специальным полимером с помощью аргонового лазера, который очерчивает двухмерные сечения и приводит к отвердеванию полимера; удаление поддерживающей структуры и при необходимости последующее отвердевание детали для окончательной полимеризации посредством управляемого обогрева в УФ-печи.

Стереолитография часто используется для быстрого прототипирования (БП) и изготовления инструментальной оснастки с целью создания пресс-форм и форм для литья. В последнее время изучаются возможности применения стереолитографии для тканевой инженерии в медицине [106]. Проблемы с долгосрочной стабильностью изготовленных деталей ограничивают возможности использования стереолитографии для серийного производства изделий. Основным ограничением самого процесса является потребность в поддерживающей структуре, что увеличивает расходы материала и удлиняет производственный цикл [107].

Изготовление объектов путем послойной наплавки (FDM, Fused Deposition Modeling)

Как и стереолитография, FDM — один из самых распространенных процессов изготовления концептуальных и функциональных прототипов [108]. Материал расплавляется в разогретом сопле-дозаторе, движениями которого непосредственно управляет программное обеспечение системы автоматизации производства.

После экструзии из сопла материал остывает и затвердевает; изделие формируется последовательным нанесением слоев материала. Поскольку материал нагревается до температуры, лишь на 1° C превышающей температуру плавления, он становится твердым практически сразу после экструзии, соединяясь с предыдущими слоями. Для изготовления изделий сложной формы с нависающими частями с помощью отдельных сопел создаются поддерживающие структуры (опоры). В качестве материала чаще всего используются полилактид (PLA) и акрилонитрилбутадиенстирол (АБС-пластик), который облегчает и ускоряет печать благодаря созданию растворимых опор и покрытия, улучшающего качество поверхности. Разрешение и точность модели ограничены диаметром сопла, а скорость изготовления — необходимостью выполнять физические перемещения сопла через рабочую область. Точность изготовления может достигать ± 0,05 мм. Применимость этого процесса ограничивается более слабыми механическими характеристиками и более низким качеством поверхности конечного продукта по сравнению с деталями, изготовленными посредством традиционного литья. Анализу влияния характеристик процесса на эти свойства были посвящены многочисленные исследования, например [109–111]. Продукция, полученная посредством процесса FDM, имеет сильно выраженную механическую анизотропию и содержит значительные остаточные термические напряжения, вызывающие деформации, которые влияют на механическую прочность изделий.

Струйная печать (IJP, Inkjet Printing)

Как и стереолитография, струйная печать представляет собой нанесение и отвердение светоотвердеваемых полимеров, как правило, на основе акрила [98]. Среди коммерческих установок выделяются системы Object Systems и 3D Systems. Эти установки наносят ряд полимерных слоев с помощью печатающих головок, содержащих множество сопел, что позволяет достигать высокой скорости печати, сокращая количество проходов. Каждый слой фотополимера отвердевается ультрафиолетовым излучением непосредственно в ходе печати, так что никакого дополнительного отвердения по завершении процесса не требуется. Несмотря на относительно высокую точность и хорошее разрешение этого процесса, полученные изделия из-за свойств материала по своим характеристикам проигрывают изделиям полученным традиционными методами. Помимо этого сфера применения струйной печати ограничена прототипированием и точным литьем из-за недостаточно высокой скорости изготовления деталей, ограниченного выбора материалов и хрупкости конечных изделий.

Порошковые процессы

Селективное лазерное спекание (SLS, Selective Laser Sintering) и прямое лазерное спекание металлов (DMLS, Direct Metal Laser Sintering)

Процесс SLS подразумевает спекание порошковых материалов с помощью лазера [112, 113]. Как и в случае прочих процессов АП, процесс SLS начинается с подготовки компьютерной модели изделия в системе автоматизированного проектирования (CAD). Затем модель рассекается на тонкие слои, чтобы получить информацию о контуре каждого слоя. В процессе изготовления изделия применяется тонкий порошок, который равномерно распределяется валиком по подставке устройства и выборочно сканируется по контуру лазером мощностью 25–100 Вт. Толщина слоя, как правило, не превышает 100 мкм. Время засветки каждой частицы лазерным пучком находится в пределах от 0,5 до 25 мс. При столь коротких тепловых циклах спекания порошка в твердом состоянии не происходит и для достаточно быстрого спекания необходимо частичное или полное расплавление частиц. Процесс не требует построения поддерживающих структур, поскольку нерасплавленный порошок сам служит опорой для модели, а термические напряжения снижаются путем нагрева емкости с порошком. Высококристаллические полимеры (прежде всего нейлоны), спекаемые через полное расплавление частиц, обеспечивают механические свойства, достаточные для конечных изделий. Напротив, аморфные материалы, спекание которых обычно происходит при температуре стеклования, демонстрируют недостаточные прочностные характеристики и поэтому находят применение лишь в быстром прототипировании, в частности при подготовкеи форм для литья. Процесс DMLS требует использования связующих веществ с температурой плавления ниже, чем у основного металлического компонента. В качестве таких связующих материалов могут использоваться полимерные порошки, которые выжигаются из изделия при последующей обработке, либо металлические порошки с более низкой точкой плавления.

Применяемые лазеры разнообразны — в их число входят лазеры на диоксиде углерода, Nd: YAG-лазер (алюмоиттриевый гранат с примесью неодимия), волоконные лазеры, дисковые лазеры и т. п. [113, 114]. Выбор лазера оказывает существенное влияние на процесс спекания частиц порошка, поскольку степень поглощения лазерного излучения материалом зависит от длины волны излучения, а металлургический механизм спекания определяется плотностью энергии лазера.

В отличие от чистых металлов, плавление которых происходит одновременно по всему объему, у легированных металлических порошков есть диапазон температур, в котором в процессе плавления/затвердевания жидкая и твердая фазы сосуществуют. Процесс прямого лазерного спекания легированных порошков, представляющий особый интерес для технологий АП, требует точного контроля параметров лазерной обработки для обеспечения неконгруэнтного плавления порошка в двухфазной области. Однако характерные для DMLS локализованные быстрые тепловые циклы осложняют точное управление температурой спекания. Эти трудности приводят к недостаточному уплотнению порошка, возникновению гетерогенной микроструктуры и ухудшают свойства изделий из легированных порошков. Поэтому для получения приемлемых механических свойств обычно требуется провести последующую обработку, такую как нагрев для повторного спекания, горячее изостатическое прессование или вторичное насыщение материалом с более низкой температурой плавления [114].

Селективная лазерная плавка (SLM, Selective Laser Melting)

Селективная лазерная плавка — это АП-процесс плавления порошка в емкости, подходящей для изготовления металлических, керамических и полимерных изделий [114]. Чаще всего используют металлические порошки с размером зерен в диапазоне 10–40 мкм. Порошок наносится на рабочую платформу распределителем, формирующим слой толщиной 20–40 мкм. Лазер высокой мощности (0,05–1 кВт) под управлением программного обеспечения установки очерчивает контур и выборочно расплавляет порошок. Процесс повторяется для каждого слоя до полного формирования изделия. Для лазерной плавки используются те же установки и процедуры, что и в процессе SLS. Единственное отличие селективной лазерной плавки от процесса SLS состоит в том, что в процессе SLM происходит полное расплавление порошка. Это существенно улучшает микроструктуру и характеристики изделия по сравнению с DMLS. Плотность 99,99% для металлических изделий достижима без последующей термической обработки [114], а отчеты показывают, что итоговые характеристики материала сопоставимы с характеристиками деталей, полученных механообработкой. Еще одно преимуществом SLM состоит в возможности работать с чистыми цветными металлами, такими как титан, алюминий и медь, которые вплоть до сегодняшнего дня не поддавались обработке методом DMLS. Однако процесс SLM требует высокой мощности лазера, хорошего качества лазерного пучка и малой толщины порошкового слоя (что означает замедление изготовления). Более того, при затвердевании детали склонны давать сильную усадку, вызывая значительные остаточные напряжения в изготовленных изделиях; эти остаточные напряжения могут приводить к деформациям и даже расслоениям в конечном продукте.

Для нависающих элементов изделия нужны поддерживающие структуры, а термические напряжения, порождаемые процессом, требуют наличия фиксаторов. Как и в стереолитографическом процессе, создание опор приводит к перерасходу материала и вынуждает прибегать к последующей чистовой обработке. Чаще всего используются кобальтохромовые и титановые сплавы, сплавы на основе стали и инструментальные стали.

Лазерное нанесение металлов (LMD, Laser Metal Deposition)

Этот метод отличается от DMLS и SLM способом подачи порошка. Система LMD состоит из порошкового питателя, который вводит порошок через сопла в систему подачи газа. Мощный лазерный пучок светит сквозь центр набора сопел и фокусируется вблизи подложки — основы, на которой будет изготовлена деталь. Подложка сканируется в поперечных направлениях, чтобы сформировать требуемую геометрию, а затем происходит послойное нанесение порошка до формирования трехмерного изделия. LMD-система, объединяющая многоосную систему позиционирования, возможность подачи нескольких материалов и (в ряде случаев) патентованную систему управления с обратной связью, может использоваться для изготовления новых деталей, восстановления и ремонта поврежденных или изношенных изделий, а также для нанесения износостойких и антикоррозионных покрытий [114]. Способность подавать нужный материал в нужное место дает LMD-процессу ряд уникальных преимуществ, недоступных процессам SLS/SLM, которые используют емкость с порошком. Процессы прямого нанесения металлов (DMD), точного лазерного формования (LENS) и Directed Light fabrication по сути являются разновидностями технологии LMD.

Электронно-лучевая плавка (EBM, Electron Beam Melting)

Процесс электронно-лучевой плавки был поставлен на коммерческую основу компанией Arcam (Швеция) в 1997 г. Основой процесса является термоэлектронный излучатель, использующий вольфрамовую нить для создания пучка электронов [115, 116]. Сканирующий пучок выборочно плавит металлический порошок (с толщиной слоя 70–250 мкм), вызывая его спекание. Порошок, спекшийся вокруг изделия, обеспечивает опору для поверхностей, направленных книзу, а в процессе постобработки счищается, тем самым сохраняя большую часть не подвергшегося спеканию порошка для повторного использования. Процесс EBM выгодно отличается от лазерных процессов более высокой скоростью сканирования, что сокращает время изготовления изделия, и меньшими термическими напряжениями. Однако круг используемых материалов ограничен проводящими электрический ток металлическими порошками, а качество поверхности изделия уступает результату лазерных процессов. Процесс EBM выполняется в камере с глубоким вакуумом, что делает его довольно затратным, но облегчает работу с материалами, чувствительными к окислению, что важно, например, для изготовления медицинских имплантатов и некоторых авиационно-космических приложений.

Твердотельные процессы

Послойное изготовление объектов из листового материала (LOM, Laminated Object Modeling)

Система LOM составляет изделие/деталь из листов материала, вырезанных лазером, и скрепляет слои вместе [117]. Для удаления нежелательных остатков материала обычно нужна постобработка, выполняемая ручным инструментом (так называемая доводка). Процесс LOM применяется как для быстрого прототипирования, так и для быстрого изготовления инструментальной оснастки. Несмотря на определенный прогресс, достигнутый в разработке новых полимерных и металлических материалов, этот процесс редко применяется для изготовления конечной продукции. Среди причин такого положения вещей — трудность доводки, ограниченная точность формирования изделий, неоднородность свойств материала и сложности с копированием и долговечностью мелких особенностей и деталей изделия.

Энергопотребление и влияние на окружающую среду

Исчерпывающее сравнение АП и других производственных процессов с точки зрения энергопотребления, расходования водных ресурсов, захоронения отходов и использования первичных материалов проведено в рамках проекта ATKINS [119]. Результаты проекта указывают на то, что с точки зрения влияния на окружающую среду АП имеет явные преимущества, однако энергопотребление этой технологии (13,1 кг CO2 на изделие) значительно выше показателей для технологий литья (1,9 кг CO2). Впрочем, другие исследования потребления энергии в различных процессах АП ведут к заметным расхождениям в данных, что указывает на необходимость дальнейшего, более целенаправленного изучения этой проблемы. У технологий АП есть значительный потенциал в вопросе снижения выброса парниковых газов посредством оптимизации дизайна изделий и сокращения потерь материала. Результаты проекта ATKINS приводят к заключению, что оптимальный дизайн должен приводить к 40%-му снижению веса и экономии материала [119]. Выполненный в рамках проекта анализ показывает, что снижение веса магистрального самолета на 100 кг на протяжении всего жизненного цикла влечет экономию 2,5 млн долл. на топливных расходах и сокращает выбросы углекислого газа на 1,3 млн т. Имеется несколько отчетов по результатам исследований влияния АП на окружающую среду [101, 120, 121]. Однако многие вопросы остаются нерешенными и точная оценка экологических последствий АП требует дальнейших исследований. В частности, выявление истинных преимуществ и возможных подводных камней в использовании АП-технологий может быть выполнено только в рамках системного подхода к анализу жизненного цикла изделия, проведенному с помощью АП-процесса. При этом очевидно, что наибольший потенциал в вопросах снижения влияния на окружающую среду имеют изделия, спроектированные таким образом, чтобы в полной мере задействовать уникальные возможности по снижению веса, предлагаемые технологиями АП.

2.4.3. Текущее и перспективное применение аддитивного производства

На сегодня преобладающей областью использования АП-процессов остается быстрое прототипирование. Некоторую часть приложений технологии АП составляет также быстрое изготовление инструментальной оснастки, в частности производство пресс-форм.

По мере совершенствования существующих и разработки новых, более развитых технологий АП они находят все более широкое применение (рис. 21). Сегодня эти технологии используются для изготовления разнообразной продукции, в том числе медицинских имплантатов, ортопедических и стоматологических зделий, слуховых аппаратов, инструментов для формования, деталей для авиационно-космической и автомобильной промышленности, электроники, персонажей видеоигр, произведений искусства, ювелирных изделий, коммерческого свещения, 3D-тканей, пищевых продуктов и многого другого. Исследования по применению АП в биомедицинских приложениях уже подводят нас к задаче создания живых тканей.

Медицина

В медицинских приложениях часто необходимо изготавливать продукцию, персонализированную с точки зрения формы и функций, что обусловлено уникальностью каждого пациента. Технологии АП способны сделать производство персонализированной продукции экономически целесообразным при минимальных компромиссах в дизайне. Другим мотивом использования АП в медицинских приложениях является размер рынка. Медицинские приложения АП-технологий можно разбить на следующие категории:

• биомоделирование, которое включает изготовление физических моделей анатомического строения человеческого тела и, говоря шире, биологических структур для хирургического тестирования и планирования операций;

• проектирование и изготовление персонализированных имплантатов для реконструктивных операций, реабилитации и пластической хирургии;

• производство имплантатов с пористой структурой (матриц) и тканевая инженерия;

• изготовление специализированных хирургических инструментов и приспособлений;

• доставка лекарственных средств и изготовление микронных медицинских устройств.

С точки зрения применения АП-технологий эти области находятся на различных стадиях развития: в одних АП уже используется на практике, тогда как в других пока лишь ведутся исследования. Предполагаемый процесс биомоделирования начинается с того, что лечащий врач или хирург запрашивает 3D-сканирование интересующей его области тела пациента с использованием медицинских средств визуализации (например, МРТ или КТ) [122]. Результаты сканирования обрабатываются и передаются в специализированное программное обеспечение для вычленения нужной анатомической структуры. Полученные данные преобразуются в формат STL и используются АП-установкой для изготовления соответствующего органа или части тела. Имеются отчеты об успешном изготовлении и испытании персонализированных сердечных клапанов [123, 124], искусственных челюстей [125], композитной части коленного сустава [126] и акриловых краниопластических имплантатов, изготовленных методом стереолитографии [127, 128]. С помощью EBM-системы Arcam налажено массовое производство ацетабулярных колпачков, применяемых при протезировании тазобедренного сустава. Использование АП позволяет производить имплантаты с пористой структурой, облегчающей прорастание тканей [104]. Ключевым преимуществом АП-технологий является возможность адаптации технического решения медицинской задачи к индивидуальным данным пациента. В области протезирования АП делает возможным проектирование и изготовление облегченных и недорогих суставных протезов (например, руки или кисти), упрощая сборку сложного узла и превращая его в единое изделие [129].

Технологии АП применяются также для серийного производства изделий, используемых в стоматологии. Возможность производить однотипную продукцию малыми партиями с минимальными затратами делает АП-технологии эффективными в этой сфере, где каждый клиент выдвигает свои требования. Для стоматологических приложений очень хорошо подходит процесс SLM, поскольку изделия имеют сложную геометрию, высокую совокупную стоимость и требуют значительной индивидуализации [130]. Сверх того, изготовление множества уникальных деталей за один производственный цикл делает возможной массовую кастомизацию продукции.

АП-технологии находят применение также в сфере слухового протезирования: два ведущих производителя слуховых инструментов, Siemens и Phonak, применяют системы АП для серийного производства индивидуализированных слуховых аппаратов. Как и в других медицинских приложениях, процесс протезирования начинается с получения данных пациента по физическому или электронному отпечатку уха, чтобы создать трехмерную производственную модель. В настоящий момент для изготовления слуховых аппаратов используются процессы SLS и SL [103]. Переход на АП-технологии обеспечивает почти полностью автоматизированное решение задачи, сокращая срок поставки аппарата до одного дня и повышая долю подошедших с первой примерки аппаратов до 95% [107].

Авиационно-космическая промышленность

Авиационно-космическая промышленность проявляет острый интерес к АП-технологиям с момента их появления; возможность устранить множество ограничений на пути от проекта к производству позволяет реализовать в проекте решения, повышающие эффективность и снижающие вес деталей. Более того, по природе этот рынок требует мелкосерийного производства высококачественных деталей, поэтому избавление от инструментальной оснастки, предлагаемое АП-технологиями, приносит существенные выгоды. Однако сертификационные требования, характерные для таких ответственных применений, весьма жесткие, поскольку отказ компонентов может с высокой вероятностью повлечь травмы и гибель людей. Тем не менее ряд систем и материалов прошел сертификацию, и сегодня АП-технологии используются для мелкосерийного производства деталей летательных аппаратов. Компания General Electric (GE) заявила о готовности к относительно массовому производству топливных форсунок для своего нового турбовинтового двигателя LEAP с помощью процесса DMLS из кобальтохромового порошка [101, 102]. GE отметила, что может производить по меньшей мере 25 тыс. форсунок в год (одному двигателю требуется 19 форсунок). Другие занятые в этой отрасли компании, такие как Lockheed Martin, Boeing и Siemens, также пристально изучают возможности АП. Журналисты утверждают, что компания Boeing произвела методами АП более 20 тыс. деталей, которые уже используются в военных и гражданских самолетах компании [131].

В частности, Boeing установила компоненты, изготовленные из термопластика по процессу SLS, на гражданских самолетах серий 737, 747 и 777 и использовала несколько сотен таких деталей на самолете 787-й серии [132]. В дополнение к этому множество SLS-деталей установлено на нескольких версиях военных самолетов, таких как самолет дальнего воздушного радиолокационного обнаружения и управления, модели C-40, AWACS и P-8. Еще одним примером может служить трубопровод охлаждения (система контроля состояния среды) на истребителе F/A-18E/F Super Hornet, разработанном компанией Boeing для ВМС США. Технология SLS позволила инженерам объединить различные каналы в единые детали, встроить в них механизмы крепления и сократить общее число компонентов. Это стало возможным благодаря сложной геометрии деталей, реализуемой методами АП. В итоге процесс сборки упростился и сократился во времени, а вес самолета снизился.

Исследование сокращения затрат, вызванного применением АП в аэрокосмической индустрии, указывает на значительный выигрыш при работе над некоторыми деталями или задачами. Например, использование процесса LENS для восстановления турбинных лопаток на военном складе в Аннистоне (США) приводит к экономии 6297 долл. на каждой детали, что дает годовую экономию 1 444 416 долл. [118]. Аналогично этому, как показывают расчеты, восстановление торцов лопаток в двигателе AV8B, изготовленных из титанового сплава Ti–6Al–4V, позволяет сэкономить 715 тыс. долл. в год [118].

Компания BeAM, производитель оборудования по технологии CLAD, занимается также восстановлением пяти видов деталей для газотурбинных двигателей Pratt & Withney, увеличивая срок их службы с 10 тыс. до 60 тыс. часов. Таким образом уже восстановлено более 600 деталей, при этом экономия достигает десятикратной величины от стоимости детали. Следует отметить, что неаддитивным способом восстановить эти детали невозможно. NASA, перейдя на аддитивное производство жаропрочных инжекторов для ракетных двигателей, сократило время изготовления с шести месяцев до трех недель и снизило затраты с 10 тыс. до 5 тыс. долл. на каждую деталь. В литературе упоминается множество других сходных сообщений о сокращении расходов на авиационные детали, в том числе прогнозируемая экономия для авиакомпании в размере 2,5 млн долл. только за счет снижения на 50–80% веса металлических креплений в салоне при их изготовлении с помощью технологий АП [104].

Автомобилестроение

В силу относительно высокой стоимости и малой производительности технологий АП их применение в автомобилестроении пока связано преимущественно с автоспортом. Высокие объемы производства и требования к качеству массовых транспортных средств привели к тому, что использование АП-технологий сфокусировалось в области изготовления прототипов и инструментальной оснастки, помогая компаниям сократить цикл разработки и производства. Хорошим примером использования АП в автомобилестроении может служить изготовление 100 крышек омывателя фар для Lamborghini Gallardo, выполненное компанией CRP Technologies c помощью SLS-обработки материала с наполнением из углеродных волокон [133]. В этом случае АП-технология позволила сократить сроки для экономически целесообразного изготовления малой партии высококачественных комплектующих.

Компания Daimler AG (Штутгарт, Германия) в партнерстве с Concept Laser и Фраунгоферовским институтом лазерных технологий заменила дорогостоящие и длительные процессы литья в кокиль и в песчаные формы, применявшиеся для изготовления крупных функциональных металлических частей, АП-процессом, позволившим оптимизировать геометрию деталей и добиться снижения веса [134].

Грядущие перспективы применения АП-технологий в автомобильной промышленности продемонстрировала компания Local Motors, которая с помощью 3D-печати изготовила первый пригодный для поездок автомобиль под названием Strati [135]. Этот двухместный электрокар был впервые официально представлен публике в сентябре 2014 г. в Чикаго. Strati состоит всего из 49 деталей, включая напечатанный на 3D-принтере корпус, в то время как типичный промышленный автомобиль имеет в составе несколько тысяч деталей. Печать автомобиля из термопластика, усиленного углеродными волокнами, с помощью лазерной системы заняла примерно 44 часа. Автомобиль способен разгоняться до скорости 40 миль в час и проезжать на одной зарядке до 120 миль. Продажи Strati могут начаться в 2016 г., а его цена составит 18 000–34 000 долл. Другим пригодным для эксплуатации электромобилем, изготовленным с помощью 3D-печати, станет Urbee 2, который будет производиться с помощью технологии FDM [136].

Производство товаров потребления

Технологии АП нашли нишу и в производстве разнообразных товаров массового потребления и предметов домашнего обихода. Расположенная в Нидерландах компания FOC занимается цифровой разработкой предметов обстановки (абажуров, стульев и других декоративных элементов), производя их из нейлонового порошка с помощью технологии LS по мере получения заказов через Интернет. Аддитивное производство дает больше свободы дизайнеру, позволяя ему создавать уникальные продукты, отличающиеся от всего, что представлено на рынке. Дополнительная ценность продукта, возникающая благодаря его уникальности, дает возможность производителю назначать более высокую цену. Свобода проектирования распространяется и на клиентов, которые могут через Интернет самостоятельно управлять дизайном продукта.

Еще одной иллюстрацией преимуществ, которые дает управление АП через Интернет, служит компания Figureprints — сервис 3D-печати персонажей игры World of Warcraft. Клиенты могут создать собственного персонажа с помощью программы на сайте и отправить свой заказ производителю. Фигурка персонажа изготавливается на централизованном производстве в соответствии с заказом и высылается покупателю. В игровой индустрии уже существуют сотни миллионов виртуальных персонажей, которых покупатели вполне могут захотеть превратить в физические объекты. По этой причине игровую индустрию можно рассматривать как одну из самых привлекательных рыночных ниш для АП-технологий. Сервис Shapeways предлагает пользователям платформу, позволяющую не только создать собственный дизайн продукта, но и предложить его на продажу другим пользователям через интернет-магазин. Такие операции помимо прочего создают сеть взаимоотношений между клиентами и АП-организациями, распределяющую производство в соответствии с необходимыми ресурсами.

2.4.4. Препятствия на пути распространения технологий аддитивного производства

Наиболее часто упоминаются следующие технические и экономические барьеры, препятствующие широкому распространению АП [99, 104, 116, 118]:

• свойства материала (детали часто имеют анизотропные свойства, что обусловлено послойной природой АП-процессов; выбор материалов для АП весьма ограничен);

• точность изготовления и качество поверхности деталей (практически все АП-процессы требуют последующей механообработки в местах сочленений, посадочных мест валов и т. д.);

• скорость изготовления (ограничена мелкосерийным производством);

• высокие капитальные вложения;

• высокая стоимость материалов и обслуживания (АП-процессы требуют специальных форматов материалов, которые могут быть дороже традиционных (листы, профили и т. п.) в 100–200 раз; оборудование АП все еще несовершенно);

• различия в геометрии и свойствах между «идентичными» деталями, изготовленными на разных установках;

• закрытая архитектура большинства АП-установок, что не позволяет исследователям и технологам варьировать условия обработки.

Аттестация АП-оборудования становится критически важным фактором для внедрения АП и необходимым предварительным условием для сертификации конструкционных узлов. В настоящий момент отмечается неустойчивость характеристик от детали к детали и от установки к установке.

Процесс аттестации технологии для того или иного материала может быть различным, однако некоторые обязательные элементы общие. Можно выделить три основных вопроса [118]:

1. Является ли технология применения данного материала проработанной и стандартизированной? Процесс производства материала должен соответствовать жестко заданной спецификации.

2. Имеется ли достаточно полное описание характеристик технологии применения данного материала? Необходимо наличие статистически достоверных данных о механических свойствах материала, соответствующих требованиям MMPDS.

3. Была ли проведена демонстрация технологии применения данного материала? Составные части технологии должны быть продемонстрированы в соответствующей рабочей ситуации.

Аттестация АП для применения в конструкционно-критических приложениях сталкивается со значительными проблемами по следующим причинам [118]:

• АП — молодая и быстро развивающаяся технология с большим числом достаточно разнородных АПустановок;

• стандартизация — первый шаг в традиционном процессе аттестации. Однако «замораживание» процесса, необходимое при стандартизации, вступает в прямое содержательное противоречие с АП-обработкой;

• генерация необходимого объема данных о механических свойствах материалов сопряжена со значительными финансовыми и временными затратами.

К примеру, традиционный подход к аттестации и сертификации деталей летательных аппаратов является весьма затратным как с финансовой точки зрения (необходимо затратить свыше 130 млн долл.), так и с временной (требуется примерно 15 лет) [118]. Одна лишь наработка статистически значимой базы данных обходится в 8–15 млн долл., требует испытания 5000–100 000 образцов и занимает более двух лет.

Таким образом, требуются альтернативные подходы, позволяющие ускоренную аттестацию [118]. В США поиском таких методов занимаются агентство DARPA в рамках Открытой производственной программы (Open Manufacturing Program) и ВМС в рамках проекта DDM ACT. Национальный институт инноваций в области аддитивного производства (NAMII) также принимает заявки на гранты по проведению разработок в этой области.

Для металлических материалов организации, проводящие сертификацию, как правило, рассматривают методы АП как процесс «сварки», что сдерживает прогресс этой технологии. В отличие от литейных процессов, где термическая история одинакова по данной детали, в АП-процессе она различна для разных частей изделия, что порождает остаточные напряжения. Неуверенность в точности и надежности количественного описания теплового распределения в детали влечет неопределенность в остаточных напряжениях и микроструктурных свойствах. На сегодняшний день это приводит к тому, что использование АП-процессов, как правило, сопровождается чрезвычайно строгими испытаниями для контроля соответствия свойств изделия исходным спецификациям — что сводит на нет все преимущества аддитивного производства.

Производители АП-оборудования обычно привязывают свою продукцию к специфическим процессам управления и патентованным материалам, практически превращая установку в «черный ящик» и тем самым ограничивая ее применение на рынке. На практике некоторые производители оборудования даже настаивают на том, что они сами должны выполнять программную настройку установки для производства конкретной детали. Такая бизнес-модель ограничивает возможности производителей изделий (пользователей и операторов установки) в том, что касается понимания и развития метрологии АП-процессов.

Стандартизация процессов АП, которая ведется в настоящий момент, служит важным шагом в распространении данного типа производства с использованием металлов. В 2009 г. в Американском обществе по испытанию материалов (ASTM, American Society for Testing and Materials) был сформирован комитет F42, в задачи которого входила разработка международных стандартов в области АП. Спецификация ASTM F2924 для АП путем плавления в емкости порошка титанового сплава Ti-6Al-4V была одобрена в 2012 г. Были созданы и другие важные стандарты, в конечном счете способствовавшие развитию АП, в том числе ASTM F2792, стандартизировавший терминологию АП (2009 г.), и спецификация формата файла для АП ASTM F915 (2011 г.). Стандарт файловых форматов делает возможной передачу проектов между различными программными и аппаратными системами АП. Он был разработан таким образом, чтобы поддерживать полноцветные процессы с использованием нескольких материалов и возможными градиентами по микроструктуре и материалам.

ТАБЛИЦА 11. ФАКТОРЫ, БЛАГОПРИЯТСТВУЮЩИЕ АДДИТИВНОМУ И ТРАДИЦИОННОМУ ПРОИЗВОДСТВАМ

Широкое распространение АП-технологий предполагает их рентабельность. Факторы, благоприятствующие АП-технологиям в сравнении с традиционным производством, перечислены в табл. 11. При разработке экономического обоснования для использования АП-методов вместо традиционных производственных подходов необходимо принимать во внимание множество факторов. Среди них (1) фиксированные затраты / затраты на однократное производство, (2) стоимость процесса аттестации и сертификации компонентов, (3) расходы на логистику и (4) стоимость затраченного времени.

АП-технологии в настоящий момент удобны для изготовления малых партий, для которых более высокая стоимость специального сырья компенсируется снижением постоянных затрат, связанных с традиционным производством (рис. 22). Следует особо отметить такие характеристики АП, как скорость, гибкость и легкость переналадки, поскольку они делают возможным производство «точно в срок». Хотя такой тип экономии труднее измерить, представляется очевидным, что АП является ценной возможностью, когда критическая деталь (нужная, скажем, для того, чтобы система оставалась функциональной) может быть изготовлена за несколько дней вместо нескольких недель. Более того, для крупных организаций, таких как Министерство обороны США, содержание склада запасных частей может требовать высоких затрат и сложным образом зависеть от множества факторов [118].

Технологии АП способны сократить логистику, снизить расходы и затраты энергии, связанные с упаковкой, транспортировкой и хранением запасных частей. Однако их точное влияние на цепочки поставок еще требует дополнительного анализа.

2.4.5. Направления исследований

Сегодня исследования в области АП ведутся преимущественно в специализированных исследовательских центрах, которые создаются в университетах при масштабной поддержке промышленности и правительства (как федерального, так и местного). Все сильнее вовлекаются в эту деятельность национальные исследовательские институты и лаборатории Министерства обороны США.

«Дорожная карта» развития аддитивного производства, составленная в 2009 г. по итогам семинара с участием 65 ключевых экспертов [99], описывает приоритеты исследований по основным направлениям аддитивного производства. В настоящий момент этот документ является руководством, которое направляет исследовательскую работу в области АП и служит ее обоснованием. Наиболее важные ее направления:

Проектирование

• Разработка концептуальных методов проектирования, которые помог ут определить границы и провести исследование пространства проектных решений, открываемого АП-технологиями.

• Разработка новых принципов работы для систем автоматизированного проектирования, которые помогут преодолеть ограничения существующих подходов к объемному моделированию в том, что касается представления сложных геометрических структур и одновременного использования нескольких материалов.

• Разработка многоуровневой методологии процесса моделирования и обратного проектирования, которая поможет ориентироваться в сложной системе соотношений «процесс — структура — свойства».

• Создание методов моделирования и проектирования с вариативностью параметров: форма, процесс, свойства.

Моделирование и управление процессом

• Разработка предсказательных моделей для связей «процесс — структура — свойства», интегрированных в системы автоматизированного проектирования, конструирования и производства (CAD / E / M).

• Создание адаптивной и саморегулирующейся системы управления с возможностями прямой и обратной связи. Алгоритмы системы управления должны опираться на предсказательную модель реакции системы на изменения в процессе.

• Создание новых датчиков (sensors), способных функционировать в рабочих камерах установок АП, и разработка методов обработки информации, полученной от набора различных датчиков (sensor fusion).

Процессы в материалах и установки

• Достижение более полного понимания физики АП-технологий, которое учитывает сложное взаимодействие различных физических явлений.

• Разработка масштабируемых и скоростных методов линейной и поверхностной обработки материалов для увеличения производительности оборудования.

• Создание для АП-установок контроллеров с открытой архитектурой и переналаживаемых модулей.

• Реализация уникальных особенностей АП в производстве эпитаксиальных металлических структур, выпуске деталей, состоящих из нескольких градиентных материалов.

• Разработка методологии определения того, почему одни материалы могут быть обработаны методами АП, а другие — нет.

• Разработка инструментов для поатомного аддитивного производства структур и устройств и для проектирования нанопроизводства.

• Разработка экологичных («зеленых») материалов, в том числе биоразлагаемых, подлежащих вторичной переработке и повторному использованию.

Существующие промышленные системы автоматизированного проектирования (CAD) плохо подходят для моделирования деталей сложной конструкции (например, решеток или ячеек), содержащих тысячи различных форм и/или состоящих из градиентных материалов [99]. В этих случаях из-за особенностей используемых технологий параметризации САПР, как правило, работают медленно, занимая сотни мегабайтов или даже гигабайты оперативной памяти. Это существенно ограничивает применение существующих САПР для моделирования композиционных, градиентных и биологических материалов; поэтому необходима разработка САПР с прицелом на решение таких проблем. Более того, для оптимального применения в задачах АП-системы автоматизированного проектирования должны уметь преобразовывать требования к механическим свойствам изделия в особенности геометрии и/или распределения материалов, это задача, требующая интеграции соотношений «процесс — структура — свойства» в системы автоматизированного проектирования, конструирования и производства (CAD / CAE / CAM). Это, в свою очередь, требует разработки соответствующих вычислительных методов для многоуровневого моделирования, обратного проектирования и оптимизации.

Еще одним направлением развития является интеграция методов автоматизированного контроля в CAD/ CAE/CAM-системы, что может помочь в вопросах анализа изделий in situ непосредственно в ходе изготовления при условии, что в рабочую область АП-установки можно установить соответствующие датчики. Количественное сопоставление номинальных проектных характеристик (геометрии и состава материала) изделия с реальными непосредственно в процессе изготовления может открыть дополнительные возможности для создания управляющей обратной связи.

Для планирования процесса и анализа изделия необходимы высокоточные модели. Серьезные проблемы в разработке таких моделей связаны с присущей АП-процессам изменчивостью условий, затрудняющей управление процессом. Одним из подходов к решению этой проблемы является оснащение АП-установки различными датчиками и интеллектуальными системами управления [99]. Это создает потребность в разработке методов упреждающего управления, которые позволят предвидеть возникновение в процессе изготовления проблем, связанных с геометрией изделия, паттернами сканирования и другими зависящими от конкретного изделия условиями. Методы управления с обратной связью нужны, чтобы скомпенсировать отклонения в условиях процесса, учесть различия локального состава материалов и справиться с другими проблемами обработки, которые сложно предсказать заранее. Модели и карты процесса должны иметь вычислительную реализацию, чтобы облегчить симуляцию и анализ процесса. Необходимы также удобные для пользователя инструменты моделирования, позволяющие планировать процесс испытания новых датчиков и методов управления.

Для эффективного управления процессом требуются новые технологии датчиков, чтобы отслеживать точность формы изделия, качество поверхности и возникновение макроскопических дефектов (например, пор или трещин), а также параметры самого процесса (распределение температуры, размер бассейна расплава, разброс капель струи и т. п.). Эти датчики должны быть приспособлены для работы в условиях, типичных для АП-процессов, например, должны осуществлять проверку габаритов в емкости с порошком, качества поверхности в жидком полимере или в поддерживающих структурах. Разработка устройства датчиков должна сопровождаться разработкой методов интерпретации их показаний и интеграции данных. Большие массивы данных, порождаемые датчиками, должны сводиться к форматам, пригодным для подачи на вход систем управления установкой. Наконец, пользу могут принести технологии машинного обучения, которые позволят АП-установкамсовершенствовать свою производительность с течением времени. Пока не ясно, подходят ли существующие инструменты машинного обучения для уровня сложности задач, присущих технологиям АП.

Одно из самых значительных направлений исследования обусловлено необходимостью достижения более полного и фундаментального понимания физических основ каждого процесса АП. В частности, одна из ключевых задач — более глубокое понимание деталей взаимодействия различных источников энергии с материалами. Примером насущных задач такого рода может служить понимание того, как количество и распределение потребляемой энергии сказываются на микроструктуре и свойствах изделия. Чтобы выбрать оптимальное значение плотности энергии лазера, необходимо точно знать коэффициенты поглощения материалов; в целом энергия лазера должна быть тем меньше, чем выше коэффициент поглощения. Показатели поглощения порошков, используемых в процессах АП, отличаются от показателей для аналогичных монолитных материалов, а также зависят от характеристик процесса. Изучение механизмов поглощения энергии лазерного излучения порошками остается важным направлением исследований [114].

Необходимо обратить более пристальное внимание на системы АП смешанного типа [99]. Такие системы могут открыть новые возможности обработки, в том числе использование множественных аддитивных процессов, совмещение послойных технологий с другими, совмещение аддитивного и вычитающего производств, интеграцию элементов изделия при помощи автоматизированной вставки компонентов. Примером смешанной системы такого рода может служить набор аддитивных технологий, способный создавать конструкционные 3D-материалы с электронными компонентами, размещенными путем внедрения и прямой записи, что вкупе с автоматизированным внедрением предварительно произведенных компонентов позволяет изготовить полностью интегрированное электромеханическое изделие как целостную систему.

Материалы — неотъемлемая составная часть технологий АП. Сегодня эти технологии способны обрабатывать широкий круг однородных и неоднородных материалов. Ключевой задачей в области создания и обработки материалов выступает улучшение качества, повышение стабильности процесса, воспроизводимости и надежности для разнообразных материалов при сохранении низкой стоимости материала, установки, процесса изготовления и чистовой обработки. Традиционное производство в целом надежно обеспечивает воспроизводимость структуры и свойств материалов. Процессы АП считаются более сложными, поскольку для получения приемлемого качества изделия параметры установки должны быть заданы индивидуально и в ряде случаев структура материала, свойства и производительность не только отличаются от установки к установке, но зависят даже от расположения внутри одной установки.

Уникальный метод обработки в АП предъявляет особые требования к металлическим и керамическим порошкам. Например, важным условием использования порошка в АП-технологиях служит его текучесть, поскольку в основе обработки лежит распределение порошка по поверхности (процессы LS / LM) или подача порошка (процессы LMD, DMD) [114]. Чтобы удовлетворить требованиям АП-приложений, необходимо дальнейшее изучение химических и физических свойств, методов подготовки и способов описания характеристик порошковых материалов. Расширение спектра материалов, пригодных для аддитивного производства, потребует исследования многоэлементных систем и форм, в том числе легированных / смешанных/композитных порошков на основе железа, никеля, титана, алюминия, меди и магния.

На текущий момент есть весьма ограниченное количество промышленных сплавов, пригодных для использования в АП-технологиях. Наиболее интенсивно был изучен сплав титана, алюминия и ванадия Ti-6Al-4V, обладающий уникальными химическими и механическими свойствами, а также хорошо задокументированной биосовместимостью [118]; этот сплав нашел широкое применение в авиационно-космической промышленности и медицине. В АП-процессе каждый отдельный слой металла наносится поверх предыдущего, создавая сложный и изменяющийся с течением времени температурный профиль внутри детали. В итоге сплав может многократно переходить из твердой фазы в жидкую и обратно. В целом процессы затвердевания протекают в процессах АП относительно быстро — скорость остывания для процессов типа SLM имеет порядок 104 K/с. Тепловой поток в АП-процессах имеет выраженную направленность и часто приводит к образованию колончатой (columnar) микроструктуры. Микроструктура итогового материала определяется совместным влиянием быстрого затвердевания, направленного охлаждения и фазовых переходов, вызванных повторяющимися термическими циклами. Быстрое затвердевание затрудняет сегрегацию химических элементов и повышает растворимость в твердой составляющей, что может привести к образованию метастабильных фаз. Направленный отбор тепла может задать предпочтительное направление роста зерен и кристаллографическую текстуру. Все эти факторы создают сложности, которые обычно отсутствуют в традиционных процессах. Для широкого круга материалов, применимых в АП, необходимо выполнить масштабные исследования для установления соотношений «процесс — структура — свойства». Когда будет накоплен достаточный объем информации, появится возможность сформировать базу данных физико-химических процессов, происходящих в материалах, которая поможет упростить АП широкого круга материалов, сделать его более точным и надежным.

При надлежащей технологии АП-процесса металлические материалы демонстрируют статические механические свойства, сопоставимые со свойствами аналогичных материалов, полученных при использовании традиционных технологий [114, 118]. АП-материалы имеют преимущества благодаря менее выраженной химической сегрегации и мелкозернистости, которые достигаются быстрым охлаждением. Однако характерная для АП-материалов анизотропия микроструктуры влечет соответствующую анизотропию механических свойств — направление, перпендикулярное слоям, оказывается наиболее слабым. Динамические свойства АП-сплавов (например, усталость), изученные значительно меньше статических, обычно определяются наличием таких дефектов, как микропоры, которые часто связывают с захватом газов и качеством поверхности. Влияние качества поверхности на динамические свойства остается предметом споров. В одних исследованиях утверждается, что оно критически важно для повышения сопротивления усталости [118], тогда как в других делается вывод о его незначительной роли в рамках динамического диапазона жизненного цикла изделия [114]. Для полного решения этого вопроса необходимы систематические исследования, охватывающие более широкий круг АП-материалов. Вплоть до текущего момента основная деятельность в области АП была сосредоточена на изделиях из пластиков и металлов. Однако технология АП привлекательна и для изготовления керамических деталей. Широкое промышленное использование высококачественных керамических материалов тесно связано с доступностью технологий получения формы изделий, близкой к заданной, поскольку механообработка керамики является времязатратным и дорогим процессом, требующим, как правило, использования алмазных инструментов. Во многих случаях на станочную обработку приходится до 80% всех производственных затрат [138], что может послужить хорошим стимулом для изготовления керамических деталей методами АП. 3D-печать с прямым нанесением мелкодисперсных керамических (двуокись циркония, двуокись титана, титанат бария, цирконат-титанат свинца) суспензий через инжекционное сопло с успехом применялась в исследовательских лабораториях для изготовления как миниатюрных деталей сложной формы, так и структурированных тонкопленочных покрытий (без использования масок и травления) [138]. В промышленных масштабах АП-процесс с успехом применяется при изготовлении форм для песчаного литья в добывающей и нефтегазовой промышленности. При этом используются технологии струйной порошковой печати, такие как процесс, реализованный в АП-системе ExOne [139]. В этом случае при отказе детали можно быстро напечатать форму на 3D-принтере, передать ее в литейный цех для изготовления отливки, оперативно получить деталь и установить на место. Успех производства «точно в срок», реализованного благодаря АП-технологиям, обусловлен высокими финансовыми потерями от простоя скважины. Важное направление исследований представляет распространение АП-технологий на точное литье, которое требует воспроизведения более тонких деталей и лучшего качества форм и стержней, чем литье в песчаные формы.

В том, что касается изделий из плотной керамики, процессы роботизированного литья (robocasting) и LOM в настоящий момент являются, пожалуй, наиболее успешными вариантами аддитивного производства керамических деталей в масштабируемых количествах. Роботизированное литье представляет собой экструзию керамической массы через формующее отверстие в закрепленной головке на подвижный стол либо из подвижного манипулятора на стационарную подложку. Реологические свойства керамической массы могут регулироваться так, чтобы наносимый материал был способен удерживать собственный вес вплоть до высушивания и обжига. Роботизированное литье эффективно при производстве, например, керамических фильтров, используемых при обработке металлических расплавов; технологии АП позволяют сконструировать отверстия специальной формы, улучшающие характеристики фильтра. В процессе LOM керамические листы, полученные пленочным литьем, точно нарезаются по заданной форме и накладываются друг на друга. Этот метод является перспективным для изготовления функционально-градиентных керамических изделий и изделий с высокой плотностью [139]. Например, компания Ceralink, Inc. (США) в настоящий момент комбинирует биомимикрический подход к проектированию с процессом LOM, использующим металлы и керамику. Другим перспективным приложением процесса LOM для изготовления керамических деталей становится микроструйная техника. Возможность применения обеих технологий для производства изделий из плотной керамики представляет собой область активных исследований.

Технологии АП вызывают также деятельный интерес с точки зрения изготовления изделий из композиционных материалов. Так, было предпринято изучение применимости АП-технологий для производства материалов с многоуровневой иерархической функциональностью на нанои микрошкалах. Например, ученые и инженеры из Лаборатории военных исследований США совместно с Университетом Висконсин — Мэдисон разработали технологию создания трехмерного полимерного композитного материала с помощью АП-процесса в электрическом поле [140]. В этом методе, названном ламинарным синтезом композиционного материала под полем (FALCom — Field-Aided Laminar Composite processing), частицы в полимере выравниваются и ориентируются в желаемом направлении с помощью электрических полей in situ в любой точке в ходе аддитивного производства трехмерной детали. Еще одна важная область исследований связана с применением технологий АП для изготовления металлокерамических композиционных материалов с металлической матрицей (MMC — metal-matrix composite). Среди примеров следует назвать вольфрам-карбидный композит (Co-WC MMC), обработка которого выполнялась как по процессу LS, так и по процессу LMD [114]. В настоящее время плотность MMC, изготовленных с помощью АП-технологий, страдает из-за захвата газов, агломерации частиц и микротрещин, развивающихся по границам между включениями и матрицей. Решение этих проблем требует дальнейшей исследовательской работы. Применение процессов АП для производства изделий из композиционных материалов с керамической матрицей (CMC — ceramic-matrix composite) также является областью активных исследований [139]. Так, несколько групп изучают возможность изготовления деталей из интерметаллических/керамических композитов с получением формы изделия, близкой к заданной, с помощью инфильтрации материала в пористую структуру заготовок, полученных путем 3D-печати [139].

В то время как основные усилия сосредоточены на разработке процессов и материалов, исследовательская работа в области внедрения АП остается весьма ограниченной. Многие опубликованные работы опираются на смоделированные, а не реальные примеры. Нормативная база по внедрению АП, которой могли бы пользоваться лица, отвечающие за принятие решений во внедряющих организациях, по-прежнему нуждается в проработке. Недостаточно исследованы также социально-организационные аспекты развертывания этой технологии. Все перечисленные области требуют исследовательских усилий для того, чтобы обеспечить широкое распространение технологий АП.

Современное образование в области проектирования не отвечает требованиям, предъявляемым АП-технологиями. Нынешние проектировщики могут пройти переобучение, однако в рамках технического обучения и подготовки по программам колледжей и университетов необходимо приложить значительные усилия ктому, чтобы следующее поколение инженеров и исследователей было обучено применению технологий аддитивного производства. Для подготовки следующего поколения кадров в области АП требуется открыть технические курсы высокого уровня. В рамках этих курсов следует уделить особое внимание научным основам АП-технологий и обучить инженеров разработке более совершенных методов анализа, схем управления и программных инструментов для АП.

2.4.6. Аддитивное производство в России: текущее состояние и перспективы

В России использованием и внедрением технологий аддитивного производства занимается ограниченное количество промышленных компаний и исследовательских центров. Диапазон деятельности этих компаний ицентров относительно узок. Они выступают преимущественно в качестве посредников, продающих АП-оборудование, и/или занимаются быстрым прототипированием, которое для современного АП представляет вчерашний день. Очень малое количество компаний располагает мощностями для производства функциональных комплектующих из материалов с хорошими эксплуатационными характеристиками, тем более мало кто способен производить эти детали в промышленных количествах. Такая ситуация предположительно вызвана высоким уровнем капитальных затрат, связанных с АП-оборудованием высокого класса, которое к тому же требует наличия соответствующим образом обученного и подготовленного персонала. Другой серьезный фактор связан с тем, что полноценное использование преимуществ АП, которые оправдали бы его применение в промышленном производстве, предполагает высокий уровень управления всем жизненным циклом продукции, что в российской промышленности практически отсутствует. Отсутствию значимой коммерческой заинтересованности в АП-технологиях, выходящих за рамки быстрого прототипирования, сопутствует весьма ограниченный объем исследовательской деятельности в этой области. В число ключевых факторов, которым необходимо уделить особое внимание, чтобы расширить применение АП-технологий в российской промышленности, входит наличие (1) инфраструктуры для АП (например, инструментов управления жизненным циклом продукции, стандартов и т. п.), (2) квалифицированной рабочей силы, (3) доступного АП-оборудования высокого класса и (4) материалов для АП, разработка которых сама по себе является сложной междисциплинарной задачей.

Разработка в России нового АП-оборудования промышленного уровня на текущий момент может оказаться нецелесообразной, если только его стоимость (при сравнимом качестве) не окажется значительно ниже стоимости оборудования существующих поставщиков или же новое оборудование не будет обладать принципиально новыми возможностями, делающими его привлекательным для российского рынка. В то же время разработка программных инструментов и создание АП-материалов, в том числе подходящих металлических порошков, могут стать перспективными направлениями, по крайней мере, для внутреннего рынка.

2.5. Новые материалы

2.5.1. Спроектированные материалы

Под спроектированными материалами будем понимать целенаправленно сформированные материалы с внутренней структурой, выстроенной таким образом, чтобы соответствовать заданному набору функциональных свойств, в том числе выходящих за рамки традиционных требований к обеспечению только несущей способности. Спроектированные материалы могут быть монокомпонентными (литыми) или представлять собой сплавы нескольких металлов, композиционные материалы на основе металлических, полимерных и керамических матриц [141,142].

Спроектированные материалы обладают огромным потенциалом и могут стимулировать прорывные исследования, по крайней мере, в двух областях. Первая область — разработка новых материалов и их использование при изготовлении деталей, узлов и агрегатов с применением традиционных технологий производства. Вторая область — разработка технологий (методов) производства деталей, узлов и агрегатов на основе получаемых новых материалов с уникальными свойствами. Различие между указанными областями не всегда может быть четко сформулировано, так как получение нового материала может происходить непосредственно в процессе изготовления конструкции и с учетом ее функционирования.

Соответственно в современном материаловедении интенсивно развивается многоуровневый иерархический подход к разработке новых материалов [143–155]. Это связано с тем, что разработка современных инженерных методов проектирования требует учета многоуровневой, иерархической организации материалов, конструкций, сред и систем различной природы.

При разработке многоуровневых иерархических материалов необходимо учитывать, что структурные элементы каждого из масштабных / структурных уровней вносят свой вклад, зачастую неаддитивный, в деформирование и разрушение материала в целом. Проектирование подобных материалов невозможно без привлечения как прямого, так и компьютерного эксперимента. Особое внимание уделяется структурным аспектам деформации и разрушения твердых тел (т. е. влиянию основных составляющих внутреннего строения материалов на их аккомодацию к внешним воздействиям) и вопросам, связанным с неоднородным развитием пластической деформации. Для адекватного описания деформации многомасштабных сред необходимо разрабатывать «иерархические» модели, позволяющие учесть взаимосвязь сложных процессов, происходящих на разных масштабах и структурных элементах [156]. Вопрос о том, какой должна быть иерархическая модель, остается дискуссионным, и как следствие для каждого конкретного случая такая модель создается адресно, т. е. учитывается специфика данного изделия / конструкции / системы.

Таким образом, проблема разработки и создания материала на основе многоуровневого подхода не может быть решена без широкого применения моделирования процессов деформирования и разрушения материала в условиях работы изделия / конструкции / системы на разных масштабах — от атомарного до макроскопического.

Анализ современных тенденций показывает, что необходимо разрабатывать подходы, которые включают три основных компонента: 1) построение численной многоуровневой динамической модели конструкции (с использованием возможностей многоуровневого моделирования); 2) экспериментальное исследование и анализ поведения конструкции в целом и на разных уровнях/масштабах (от «ответственных» узлов и деталей до материала в составе конкретных элементов конструкции); 3) современные методы неразрушающего контроля материалов и оценки ресурса изделия/конструкции/системы.

Уровни проектирования материалов

Разработка и производство спроектированных материалов могут осуществляться на разных уровнях: а) атомном, б) наномасштабном, в) микромасштабном (с привлечением подходов микромеханики) и г) макромасштабном (с использованием макромеханических методов моделирования и проектирования) [141, 142, 157].

Исторически традиционным масштабом проектирования является макроскопический, а первыми спроектированными материалами стали полимерные композиты с волоконным армированием. Высокая удельная жесткость (на единицу веса) и высокая удельная прочность композиционных материалов по сравнению со сплавами на основе алюминия были главной причиной их использования в таких отраслях, как ракетно-космическая и авиационная, где вес конструкции был критическим параметром. И хотя уникальные технологии их производства позволяли варьировать форму и структуру, первоначальные подходы были строго консервативными. Конструкции, изготовленные из композиционных материалов, выглядели подобно их металлическим аналогам: при их проектировании использовали те же подходы к изготовлению и принципы расчета прочности и надежности конструкций, в которых они использовались.

Армированные композиционные материалы имеют важную особенность: их характеристики, такие как прочность и жесткость, обладают сильно выраженной анизотропией. Соотношение свойств материала в различных направлениях может регулироваться типом и характером армирования. Даже если используется один тип волокон, требуемые свойства могут быть получены варьированием отношения доли волокон к объему связующего. Тем самым впервые в истории у конструкторов появилась возможность адресно проектировать свойства материалов, используемых при разработке деталей и элементов конструкций.

Развитие новых принципов создания перспективных материалов и технологий их получения привело к осознанию того, что проектирование материала на основе подходов макрои микромеханики может быть выполнено и на меньших масштабах.

а) Атомный масштаб

На самом малом масштабе проектирование материала может быть выполнено с помощью численного моделирования на атомном уровне [158–159]. Компьютерное проектирование материалов считается формирующимся научным направлением, в котором главная задача — изучение механизмов отклика материала на внешние воздействия и поиск структурно-фазового состава, соответствующего материалу с требуемыми характеристиками. Поиск новых материалов с требуемыми свойствами становится проблемой глобальной оптимизации, при решении которой могут быть использованы различные схемы машинного обучения и математической оптимизации. Подобный поиск и выбор структурно-фазового состава являются высокоразмерностной оптимизационной проблемой, и потому полное ее решение труднодостижимо и долгое время считалось невозможным. Однако в последние годы эволюционные алгоритмы, использующие принцип естественного отбора, были успешно применены в разработке новых материалов [160].

б) Наноматериалы и нанокомпозиты

Нанокомпозитами называют композиционные материалы, у которых по крайней мере один из размеров армирующих элементов имеет порядок менее 100 нанометров [161]. Такие композиционные материалы считаются перспективными из-за новых возможностей достижения высоких механических свойств, тепловых, электрических, оптических и других характеристик [162–164]. Высокие значения свойств нанокомпозитов обусловлены тем, что:

• свойства наноэлементов армирования значительно выше свойств традиционно используемых наполнителей (например, волокон);

• отношение площади их поверхности к объему очень велико, что улучшает их взаимодействие со связующим, повышая межфазную адгезию.

Примеры элементов для наноармирования включают:

• низкоразмерные частицы и агрегаты, в том числе гибридные;

• углеродные нановолокна;

• углеродные нанотрубки (УНТ);

• частицы полихедральных олигомерных силсесквиоксанов;

• металлические нанопорошки;

• нанопорошки металлооксидной керамики;

• нанопорошки керамики на основе бескислородных соединений металлов и т. д.

Примеры улучшения характеристик материала при использовании наноармирования:

• увеличение вязкости разрушения углепластиков на 85% при введении наноглин или углеродных нанотрубок (УНТ) в связующее;

• увеличение вязкости разрушения стали на 30%, достигнутое замещением карбидов кластерами с мелкодисперсной карбидной структурой;

• увеличение сдвиговой прочности стеклопластика на 45% при введении углеродных нанотрубок.

Создание электропроводящих полимерных композиционных материалов при введении УНТ в связующее без потери их механических свойств позволяет получать полностью новые продукты, такие как гибкие, прозрачные и проводящие пленки для электроники (например, сенсорные экраны).

Ранее внедрение продуктов на основе УНТ было ограничено их высокой стоимостью и малыми объемами производства, однако оба этих ограничения успешно преодолеваются в настоящее время. Большая часть разработок на рынке углеродного наноармирования основана преимущественно на применении многостенных углеродных нанотрубок (МСНТ), а также углеродных нановолокон (УНВ). Спектр применения одностенных углеродных нанотрубок (ОСНТ) гораздо уже и пока отстает от МСНТ по своей значимости и объему. Основной причиной, обусловливающей такую тенденцию, является то, что, хотя высокая стоимость внедрения характерна для всех УНТ, стоимость ОСНТ в 50–100 раз превосходит стоимость МСНТ и УНВ. Тем не менее цены на все виды материалов, получаемых с помощью углеродного наноармирования, снижаются в силу того, что растут объемы их производства.

Число производителей УНТ значительно возросло с истечением сроков действия патентов, принадлежащих пионеру рынка углеродных нанотрубок — Hyperion Catalysis International. Недавно компания Bayer Material Science представила новую технологию промышленного получения МСНТ с достаточной чистотой и более низкой стоимостью. Другими ключевыми игроками выступают французская компания Arkema, бельгийские Nanocyl и Pyrograf Products, расположенная в Сан-Диего компания Ahwahnee Inc., две компании из Южной Кореи — Carbon Nano-Material Technology и Iljin Nanotech, а также японская Showa Denka и два поставщика из Северной Америки — Raymor Industries Inc. в Канаде и Unidym Inc. в США.

Сегодня более 100 компаний по всему миру производят УНТ, причем ожидается, что это число возрастет более чем до 200 в течение последующих пяти лет. В настоящее время доля УНТ составляет около 30% общего спроса на все наноматериалы. Основные производители УНТ и их годовые объемы производства в 2010 г. приведены в табл. 12. Следует также заметить, что компаний и институтов, активно вовлеченных в исследования в области УНТ, уже можно насчитать более тысячи по всему миру.

в) Микромеханическое проектирование

Посредством управления внутренней структурой на основе подходов микромеханики можно получать материалы с исключительно высокими жесткостью, прочностью, трещиностойкостью и другими механическими характеристиками [165–171]. В качестве примеров можно привести процессы создания гибридных композиционных материалов, композитов с иерархической структурой, тканых, плетеных и вязаных текстильных преформ.

При комбинировании разных типов волокон в гибридных композиционных материалах и / или применении специально спроектированных схем армирования в материалах с иерархической структурой оптимизируется структура, что обеспечивает повышение эксплуатационных характеристик изделия / конструкции в целом. Применение гибридных композитов наиболее востребовано в коммерческом самолетостроении, что связано с такими их характеристиками, как повышенная трещиностойкость, ударная прочность, усталостная долговечность, меньшая чувствительность к концентраторам напряжений (надрезам, отверстиям и пр.).

г) Проектирование на макроуровне

Проектирование материала на этом уровне — наиболее распространенная практика [172], что сложилось исторически приразработке деталей из композиционных материалов [173]. Основным подходом, применяемым в настоящее время, служит изменение свойств материала от одной дискретной области проектируемого элемента конструкции к другой путем изменения числа слоев, а также углов ориентации армирующих волокон. Достоинством этого подхода с точки зрения перспективных технологий считается «аддитивный» характер этого производства. Локальное изменение толщины и даже геометрии детали в различных областях достигается путем не механической (вычитающей) обработки, а добавления слоев.

ТАБЛИЦА 12. ОСНОВНЫЕ ПРОИЗВОДИТЕЛИ УГЛЕРОДНЫХ НАНОТРУБОК

Последние тенденции в этой области заключаются в переходе от дискретного к непрерывному изменению параметров и свойств во всей композитной детали. Это достигается путем непрерывного управления углами ориентации волокон при выкладке и возможностями 3D-печати. Также появляется возможность проектировать / контролировать направления действия нагрузок в конструкции, так как в конструкциях из композиционных материалов распределение нагрузок существенно зависит от направления укладки волокон. Однако для создания таких конструкций необходимо использование специального автоматического выкладочного оборудования, которое будет рассматриваться ниже. При этом важную роль играют многоуровневое моделирование и динамическое испытание как компьютерной, так и экспериментальной модели изделия / конструкции. Основное преимущество заключается в том, что конструкторы получают инструментарий для того, чтобы оптимально функционализировать свойства материала исходя из воздействий на конструкцию в процессе эксплуатации.

Производство спроектированных материалов и конструкций

Несмотря на то что современные композиционные материалы используются в течение более чем пяти десятилетий, технологии производства деталей и конструкций из этих материалов долгое время пребывали в «зачаточном» состоянии. Удивителен тот факт, что многие промышленные приложения, за исключением нескольких специальных областей, ранее были основаны лишь на технологии ручного производства. Полуавтоматизированные или автоматизированные производственные технологии применялись лишь при изготовлении баллонов и труб путем намотки жгутов или пучков нитей на выпуклую поверхность сосуда по геодезическим или окологеодезическим траекториям. Другим автоматизированным видом технологии было пултрузионное производство однонаправленных волокнистых композиционных материалов. Высокоточная, сложная техника начала применяться для производства крупногабаритных композитных деталей и конструкций только в 1990-х гг. с появлением машин автоматизированной выкладки лент (АВЛ) и автоматизированной выкладки волокна (АВВ).

Применение автоматизированной техники для производства композитных конструкций, имеющих нестандартную геометрию, позволит сломать ценовой барьер, препятствующий масштабному внедрению композиционных материалов в производство потребительских товаров. Машины АВВ и АВЛ, упомянутые выше, являются лишь предтечами автоматизированных систем, которые однажды станут частью более сложной сборочной линии композитных конструкций, способной сочетать различные части композитной конструкции и типы армирования. Схожий путь от ручной сборочной линии до автоматического роботизированного производства прошло автомобилестроение.

2.5.2. Металлопорошковые материалы для аддитивных производственных технологий

Анализ имеющихся данных говорит о том, что область материалов для АП-технологий находится в зачаточном состоянии и в ней, без сомнения, развернется острая конкурентная борьба. По существу, необходимо создание нового материаловедения, что связано с решением таких сложных научных и технологических проблем, как:

1) разработка и создание порошковых систем с управляемыми / контролируемыми в условиях АП размерными, физико-химическими и геометрическими параметрами / свойствами;

2) разработка подходов и моделей для описания процессов формирования структурно-фазовых состояний непосредственно в процессе 3D-печати;

3) разработка численных методов и испытательных систем для реализации многоуровневого (с учетом локального структурно-фазового состояния материала) динамического моделирования изделий и конструкций.

В настоящее время не существует общих требований к металлопорошковым композициям, применяемым в AM-технологиях.

Разные компании-производители AM-машин предписывают работу с определенным перечнем материалов, обычно поставляемых самой этой компанией. В разных машинах используются порошки различного фракционного состава. Одним из параметров, характеризующих порошок, служит величина d 50 — «средний диаметр частиц». Например, d 50 = 40 мкм означает, что у 50% частиц порошка размер частиц меньше или равен 40 мкм.

Так, например, в машинах Phenix Systems используется порошок с d 50 = 10 мкм; для машин Conzept Laser дисперсность порошка лежит в переделах 25–52 мкм при d 50 = 26,9 мкм; для Arcam размер частиц составляет 45–100 мкм, для машин SLM Solutions d 50 = 10–30 мкм и т. д. Существует определенное недоверие к порошкам разных производителей. Нет никакой гарантии, что, купив материал у одного производителя и дополнительное количество у другого, вы получите изделия одинакового качества. Все это диктует необходимость стандартизации материалов для AM-технологий. Здесь тоже необходима большая исследовательская работа, поскольку современные методы, применяемые при оценке свойств материалов для традиционных технологий, не могут быть применены к аддитивным технологиям из-за наличия анизотропии, неизбежной при послойном принципе создания изделия.

За рубежом вопросы стандартизации по материалам для аддитивных технологий находятся в компетенции NIST — National Institute of Standards and Technology (США); Международной организации по стандартизации ISO (комитет TC261 по аддитивным технологиям) и ASTM (международный комитет F42 по аддитивным технологиям). В настоящее время разработан только один стандарт (ASTM F2924) на материал Ti–6–Al–4–V для применения в технологиях Powder Bed Fusion. Особенность процесса лазерного синтеза, например, по технологии SLM состоит в том, что при построении детали лазерный луч не только сплавляет частицы порошка, формируя тело детали, но и «портит» материал, непосредственно прилегающий к поверхности строящейся детали. Поэтому в практике работы с SLS-машинами применяют методы просеивания отработанного материала с целью удаления «бракованной» части с дальнейшим перемешиванием «работавшего» порошка со свежим. В какой пропорции — каждая компания решает по-своему. Таким образом, идентичность образцов, построенных на одной машине из одного и того же порошка, но с учетом этих нюансов, также не гарантирована.

Общим требованием к порошкам для AM-машин становится сферическая форма частиц. Это связано, во-первых, с тем, что такие частицы более компактно укладываются в определенный объем, и, во-вторых, с необходимостью обеспечить «текучесть» порошковой композиции в системах подачи материала с минимальным сопротивлением. Это как раз достигается при сферической форме частиц.

Если порошок имеет слишком малый размер частиц, то в процессе построения легкие частицы будут «вылетать» из зоны расплава, что приведет к обратному результату — повышенной шероховатости детали, микропористости. Еще один нюанс: для того чтобы вылетающие из зоны расплава частицы не попадали на соседние уже сплавленные участки поверхности строящегося слоя, внутри рабочей камеры создают направленный «ветер», который сдувает вылетевшие частицы в сторону. Это также может привести к слишком интенсивному выносу строительного материала из зоны построения. В силу этих причин при работе с мелкодисперсными порошками с d 50 <10 мкм применяют маломощные, следовательно, малопроизводительные лазеры. Такие порошки (с соответствующими настройками машины) применяют в основном для изготовления микродеталей, которые иным способом изготовить невозможно.

Определенные трудности при работе с мелкодисперсными порошками возникают в связи с их повышенной склонностью к комкованию. Это предъявляет особые требования к условиям хранения материалов и эксплуатации AM-машин.

Методы получения металлических порошковых материалов для аддитивных технологий

Существует множество методов получения металлопорошков, условно их разделяют на физико-химические и механические. К физико-химическим относят технологии, связанные с физико-химическими превращениями исходного сырья. При этом химический состав и структура конечного продукта — порошка существенно отличаются от исходного материала. Механические методы обеспечивают производство порошка из сырья без существенного изменения химического состава. К механическим методам относятся, например, многочисленные варианты размола в мельницах и диспергирование расплавов посредством струи газа или жидкости. Этот процесс называют также атомизацией.

Частицы порошков, получаемых механическими методами — путем размола, имеют осколочную, неправильную форму. В изготовленном порошке содержится относительно большое количество примесей — продуктов износа размольных тел и футеровки мельницы. Поэтому эти методы не применяют для получения порошков, используемых в аддитивных технологиях.

Диспергирование расплава — наиболее производительный, экономичный и эффективный способ получения мелких и средних порошков металлов. 60–70% объема всех промышленных порошков получают именно этим методом [174]. Распыление (атомизацию) широко применяют при производстве порошков многокомпонентных сплавов, в частности, с аморфной структурой, которая позволяет достичь равномерного химического состава композиции даже при содержании легирующих компонентов выше их предела растворимости в основном компоненте сплава. Кроме того, порошки, полученные с использованием методов диспергирования расплавов, имеют форму частиц, близкую к сферической.

Более 90% всех порошков, применяемых в аддитивных технологиях, получают методами диспергирования расплава. Основными технологиями получения порошков для AM-машин являются:

• газовая атомизация (разновидности технологии — водяная и масляная атомизация);

• вакуумная атомизация;

• центробежная атомизация.

Газовая атомизация. Согласно этой технологии металл расплавляют в плавильной камере (обычно в вакууме или инертной среде) и затем сливают в управляемом режиме через специальное устройство — распылитель, где производится разрушение потока жидкого металла струей инертного газа под давлением. Для получения мелких порошков d = 10–40 мкм, наиболее часто применяемых в аддитивных технологиях, используют так называемые VIM-атомайзеры (Vacuum Induction Melting), в которых плавильную камеру и камеру атомизации вакуумируют для минимизации контакта расплава с кислородом и азотом, непосредственно перед процессом распыления камеру распыления заполняют инертным газом до атмосферного давления, а в плавильной камере создается избыточное давление. А саму технологию получения порошков с использованием машин для вакуумного плавления называют VIGA — Vacuum Induction Melt Inert Gas Atomization, т. е. «технологией газового распыления металла, расплавленного в вакуумной камере путем индукционного нагрева». Применяются как поворотные тигли (для высокопроизводительных машин), так и тигли с донным сливом (в основном для лабораторных установок).

Для плавки возможно использование керамических тиглей, «холодного тигля» для плавки высокоактивных материалов, а также бестигельной плавки медленно вращающегося электрода в коническом индукторе. В зависимости от материала тигля температура плавления может достигать 2000° C. Расплавленный металл сливают в специальный приемник, к которому подводят инертный газ под давлением (обычно аргон, иногда азот).

Процесс распыления металла для лабораторных установок имеет три фазы — начальную, рабочую и заключительную. В начальной фазе система выходит на рабочий режим: открывается клапан для слива металла (необходимо некоторое время для стабилизации потока), включается подача распылительного газа, причем в точно определенном соотношении между количеством металла и распыляющего газа. Эта фаза длится несколько секунд.

Далее начинается рабочая фаза, в которой процесс слива металла стабилизируется и достигается требуемое соотношение расхода металла и аргона в распылителе. В конце рабочего процесса скорость выхода металла из тигля снижается, параметры потока изменяются и нарушается баланс между отношением массы металла и газа. Этот процесс также длится несколько секунд. В первой и заключительной фазах порошок получается некондиционный. Поэтому для повышения производительности и эффективности системы необходимо увеличивать долю рабочей фазы в общем балансе времени цикла атомизации. Узел атомизации там, где происходит собственно процесс распыления металла, это весьма сложное устройство, которое по конструктивным и технологическим соображениям не может быть меньше определенных размеров. Для качественного распыления должно быть выдержано соотношение между расходом металла и расходом газа. Минимальный расход металла составляет примерно 8 кг/мин, или около 1,0 л/мин (по стали). Поэтому если атомайзер имеет тигель объемом 1,0–3,0 л, использовать его для коммерческого получения порошков нецелесообразно.

Весь процесс будет слишком кратковременным для стабилизации распыления в рабочей фазе, и выход кондиционного порошка будет невелик. Следует учитывать и постепенное снижение температуры газа на форсунке (до минусовых значений), что связано с его интенсивным расширением на выходе из форсунки при использовании дозвуковых газодинамических сопел. Это приемлемо для исследовательских целей, но нецелесообразно для коммерческого использования.

Промышленные атомайзеры отличаются большей стабильностью процесса за счет применения устройств предварительного подогрева газа, а также изменением условий факела распыляемого металла.

Для производства порошков технически рациональной нижней границей объема тигля считается 5,0 л (около 40 кг по стали). В этом случае время распыления составит примерно 5 мин, длительность рабочей фазы — около 4,5 мин. Фракционный состав порошка может быть расширен путем увеличения расхода металла через сливной канал.

Атомайзеры типа VIGA применяются, в частности, для получения следующих порошков:

• никелевые жаропрочные сплавы (например, Inconel 718, Rene 88 и т. д.) для деталей авиационных и стационарных турбин;

• сплавы на основе кобальта для использования в медицине, стоматологии и производстве мишеней ионного распыления;

• порошки для плазменного напыления (например, NiCrAlY, CoCrAlY и т. д.) защитных покрытий на детали из жаропрочных сплавов;

• порошки для гранульной металлургии (например, 17–4 PH, 316L), используемые в автомобильных деталях массового производства;

• композиции для спекания в порошковом слое (например, кобальтовые сплавы, драгоценные металлы), используемые в AM-машинах;

• высоколегированные стали (например, инструментальная сталь, быстрорезы) с очень высоким содержанием карбидов;

• цветные металлы (например, медные или оловянные сплавы для различного применения).

Технология EIGA (Electrode induction guide inert gas atomization — индукционная плавка электрода с распылением газом) — является еще одним видом газовой атомизации и разработана специально для получения порошков реактивных металлов — Ti, Zr, Hf, V, Pt, Ir, Nb, Mo и т. д., поскольку плавка этих металлов в керамических тиглях затруднена даже в условиях вакуума, а в холодном тигле связана с высокими затратами энергии.

EIGA-атомайзер применяется для получения металлических порошков методом распыления в струе аргона. Согласно технологии EIGA прутки (так называемый feed stock — сырье, исходный материал) после предварительной выплавки в форме электродов проходят индукционную плавку и распыляются без использования плавильного тигля. Плавление производится опусканием медленно вращающегося электрода в конический индуктор. Капли металла стекают с торца электрода в полость форсунки и распыляются инертным газом. Типичными материалами, получаемыми по технологии без использования керамики, являются тугоплавкие и активные материалы, например TiAl, FeGd, FeTb, Zr и Cr. Она может использоваться для многих других конструкционных материалов на основе Fe, Ni, Co также с высокой производительностью за счет полунепрерывного принципа действия и быстрой смены электрода.

Другой вид атомизации — технология плазменного распыления: в нашей стране наиболее распространена технология плазменного распыления быстровращающегося электрода (PREP — Plasma Rotating Electrode Process), когда энергия плазменной струи подводится к торцу вращающегося со скоростью 15 000–22 000 об мин электрода. Образование частиц порошка происходит под действием центробежных сил. Данная технология характеризуется наибольшей сферичностью получаемых гранул и более крупным их размером по сравнению с газовой атомизацией. Применение новых плазмотронов и повышение скоростей вращения электрода позволили перевести основной рабочий диапазон в область, пригодную для аддитивных технологий, и получать достаточно большой выход по частицам 40–100 мкм.

За рубежом помимо PREP-технологии распространение получила технология Plasma Atomization, в которой плавление металла производят с помощью нескольких плазмотронов, которые при контакте с распыляемым материалом (электродом или проволокой) в фокусной точке обеспечивают плавление и диспергирование образующихся капель расплава. Например, атомайзер компании Raymor (Канада) содержит три плазмотрона — генератора потока ионизированного газа, сфокусированных в точку, куда подводят металл в виде проволоки.

Недостаток технологий состоит в необходимости организации пециального производства фидстока — прутка (проволоки) ø 1–5 мм, однако таким образом можно получать высококачественный, особо чистый порошок молибденовых, титановых сплавов и сплавов ниобия, тантала, Co-Cr в широком и управляемом диапазоне фракционного состава.

Вакуумная атомизация. Процесс вакуумной атомизации в зарубежной литературе часто называют soluble gas atomization, т. е. атомизацией за счет растворенного в расплаве газа. Суть его состоит в следующем. Атомайзер состоит из двух камер — плавильной, внизу, и распылительной — вверху. В плавильной камере создают избыточное давление газа (водород, гелий, азот), который растворяется в расплаве. Во время атомизации металл под действием давления в плавильной камере поступает вверх к сопловому аппарату, выходящему в распылительную камеру, где создают вакуум. Возникающий перепад давлений побуждает растворенный газ к выходу на поверхность капель расплава и «взрывает» их изнутри, формируя гранулы. Качество порошков, получаемых различными методами. Качество получаемых порошков зависит от метода их получения. В зависимости от формы частиц порошки имеют различные насыпную плотность, текучесть, гранулометрический состав, что влияет на точность дозировки (формирования слоя) порошкового материала при использовании в установках аддитивного производства. Скорость кристаллизации частиц и их эффективная поверхность определяют содержание вредных газовых примесей (главным образом кислорода и азота), что напрямую влияет на качество конечной детали.

Порошки, получаемые физико-химическими и механическими (размолом) методами, неприменимы для аддитивных технологий вследствие высокого содержания кислорода и осколочной формы. Последнее не позволяет обеспечить формирование плотного слоя при селективном сплавлении или при нанесении в виде газопорошковой смеси.

Порошки, получаемые газовой, плазменной и центробежной атомизацией, отличаются преимущественно сферической формой и высокой скоростью кристаллизации частиц, что обеспечивает минимальную площадь поверхности и минимальное содержание кислорода (обычно менее 0,01%) и азота (в зависимости от сплава на уровне 0,005–0,01%).

К показателям качества гранул относится и дефектность. Самым распространенным дефектом наиболее применяемых газораспыленных порошков считается наличие сателлитов — мелких гранул, сросшихся на поверхности более крупных частиц. Их наличие может вызывать проблемы при использовании относительно крупных порошков (более 50 мкм), основная же фракция, применяемая для селективного сплавления (менее 40 мкм), практически лишена этого дефекта.

Порошок, получаемый по PREP-технологии, характеризуется близкой к идеальной формой частиц, но получение тонких фракций, пригодных для селективного сплавления с достаточным выходом годного, представляет серьезную проблему. Однако данные порошки могут с успехом применяться для технологии DMD при подаче порошка в виде газопорошковой смеси.

Формирование требований к порошкам, применяемым в аддитивных технологиях

По сути, в аддитивных технологиях применяются метало-порошковые композиции, в которых соотношение различных фракций обеспечивает формирование слоя с высокой плотностью упаковки. Это в большей степени относится к технологиям послойного селективного сплавления, так как в технологиях типа DMD часть порошкового материала при нанесении в виде газопорошковой смеси рассеивается, не попадая в фокальное пятно источника энергии, и затем используется повторно.

Баланс фракционного состава должен обеспечивать нормальное формирование слоя (большое количество тонкой фракции может приводить к излишней агломерации и появлению при разравнивании слоя комков). Кроме того, избыток тонкой составляющей означает повышенный уровень газовых примесей, что связано с большей удельной поверхностью наиболее дисперсных частиц, а нехватка — формирование неплотного слоя и повышенную пористость синтезируемого материала.

Высокая чистота порошков по газовым примесям определяется не только способом получения, но и чистотой исходных материалов (шихтовой заготовки, расходуемого электрода), что делает необходимым жесткое регламентирование применяемых исходных материалов.

Таким образом, к порошкам для аддитивных технологий должны быть выработаны основные требования:

1) по сферичности (может косвенно определяться по текучести порошка) и насыпной плотности;

2) по фракционному составу (определяется для конкретных марок материала);

3) по химическому составу и газовым примесям (для конкретных металлопорошковых композиций).

Определение оптимальных характеристик для каждой конкретной марки сплава требует проведения отдельной НИР, привязанной не к абстрактному материалу, а к конкретному синтезируемому изделию.

Для получения воспроизводимых стабильных результатов порошки надо производить по вновь разработанным техническим условиям, в которых должны жестко регламентироваться исходная шихта, технология и параметры получения (в том числе чистота применяемой распыляющей или защитной среды), условия транспортировки и хранения.

Следует понимать, что синтезированный материал не соответствует в полной мере аналог у, получаемому по классическим технологиям (литья и деформации), а представляет собой новый материал, который подлежит общей квалификации (паспортизации), при этом уровень свойств будет в значительной мере зависеть от параметров синтеза, ориентации детали в камере построения и последующей термической или газостатической обработки. Часть материалов, вероятно, потребует доработки химического состава для более эффективного применения в аддитивных технологиях (например, несвариваемые сплавы), для снижения склонности к появлению трещин и других структурных дефектов.

2.5.3. Технологии инжекционного литья из порошковых композиций

Конкурентоспособность широкого класса изделий (общего машиностроения, бытовой техники, автомобилестроения, авиастроения, электроники) в значительной степени определяется технико-экономическими характеристиками конструкционных элементов и применяемых при их изготовлении материалов и технологий. Для получения изделий небольшого размера, массой до 300 г, сложной геометрической формы ведущими зарубежными компаниями внедрены и широко применяются технологии инжекционного формования порошковых композиций (powder injection molding, или PIM-технологии). Перспективность и интенсивное развитие PIM-технологий определяются такими преимуществами, как возможность оптимизации конструкции детали, что обусловлено снятием практически всех ограничений по сложности формы изготавливаемого изделия; увеличение плотности и прочности детали; возможность придавать поверхностям формируемых изделий варьируемую структуру и свойства, например низкую шероховатость, текстурированность и пр.; высокий коэффициент использования материала — 0,97–0,994; возможность получать изделия с минимальной толщиной сечения стенки — до 0,5 мм; высокая производительность процесса и возможность полной автоматизации и роботизации производства.

Основные стимулы и предпосылки развития

PIM-технологий

Предпосылки развития PIM-технологий

При получении PIM-изделий применяют технологическое оборудование и приемы, заимствованные из технологий литья пластмасс под давлением. PIM обеспечено развитием производства порошков и связующих, аппаратуры контроля их качества, методов получения порошков сферической формы, контролируемого размера, а также оборудования для получения их гомогенных смесей с термопластичным связующим.

Развитие этих технологий позволило получать фидстоки — порошковые композиции заданного состава, из которых далее методом литья термопластических материалов получают заготовки изделий.

В основе PIM-технологий лежит объединение методов пластического формования и спекания порошков, что позволяет получить детали сложной геометрической формы в многоразовой оснастке и снизить или совсем устранить необходимость дальнейшей механической обработки. По сравнению с традиционными технологиями литья и порошковой металлургии PIM-технологии обеспечивают снижение в 5 и более раз себестоимость изготовления изделий сложной геометрической формы [175–176].

Важной особенностью PIM-технологий является возможность получения мультимодальной внутренней структуры за счет локальной интенсивной пластической деформации в процессе инжектирования, что открывает новые возможности управления физико-механическими свойствами конечного изделия.

Потребности рынка

Базовая сегментация рынка PIM основана на разделении по признаку применяемых материалов. Около 82% рынка PIM составляют изделия, изготовленные на основе металлических порошков (MIM-технологии), остальные 18% — на основе керамических порошков (CIM-технологии).

В 2012 г. продажи изделий, полученных по PIM-технологиям, составляли около 1,5 млрд долл. Продажи на рынке PIM к 2017 г. оцениваются в объеме до 4 млрд долл. В том числе около 30% рынка — США, 30% — ЕС, 40% — страны Азиатско-Тихоокеанского региона. Около 82% рынка PIM составляют изделия, изготовленные на основе металлических порошков. Региональное распределение применения МIМ-технологий иллюстрируется на рис. 23.

Преимущества МIМ-технологий иллюстрируются данными, представленными в табл. 13.

ТАБЛИЦА 13. СОПОСТАВЛЕНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ РАЗЛИЧНЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Развитие MIM-технологий обеспечило получение изделий сложной геометрической формы со свойствами материала, близкими к свойствам проката. В этом смысле MIM-технологии пришли на смену традиционным технологиям PM, которые обеспечивают недостаточную плотность материала и потерю прочностных характеристик. MIM-технологии обеспечили изготовление (а) сложной формы изделий (б) из широкого спектра материалов (в) с высокими характеристиками (приближающимися к изделиям, полученным мехобработкой: толщина стенки от 0,5 мм, шероховатость 1 мкм, прочностные свойства на уровне проката), но при этом (г) значительно более высокой производительности и (д) меньшей себестоимости. Благодаря возможности изготовления сложной формы изделий PIM позволяет выбирать геометрию, обеспечивающую существенное снижение массы изделия с допуском по размерам на уровне 0,3–0,5% размеров изделия. Диапазон массогабаритных характеристик MIM-изделий (возможны изделия за рамками этих характеристик, вопрос в экономической эффективности): масса — от 0,1 до 100 г, длина — до 250 мм, толщина стенки — от 0,5 до 6 мм. При этом MIM-изделия допускают широкий спектр постобработок: термообработку, азотирование, борирование и т. д., химическую обработку, травление, мехобработку, нанесение покрытий (фосфатирование, эмалирование, гальванопокрытия, органические и износостойкие вакуум-плазменные покрытия).

Развитие CIM-технологий обусловлено прежде всего физическими свойствами керамики — жаропрочностью, электроизоляционными свойствами, коррозионной стойкостью, биосовместимостью. CIM-технология предназначена для получения изделий из оксидов (Al, Mg, Zr), карбидов и нитридов, силицидов и боридов, солей (хлоридов, сульфатов, нитратов). Наиболее емким считается рынок оксидов, наименее емким — солевой керамики.

Области применения и ограничения PIM-технологий

Первые примеры успешного применения MIM-технологий были получены в 1979 г. (Parmatech Corp.) при изготовлении крепежа сложной геометрии для самолетов «Боинг–707 / 727» и др., и в том же году та же компания изготовила распорную систему ракетного двигателя Rocketdyne. В 1988 г. компания Remington Arms произвела прицельные планки для винтовки Remington model 700

BDL, а в 2000-м — детали механизма затвора. Сегодня детали, изготавливаемые по PIM-технологии, используются в самых разных областях. Ниже приведен далеко не полный список областей применения PIM-технологий, который ограничивается лишь воображением конструктора или дизайнера в конкретной сфере, а также опытом технолога и качеством используемого оборудования:

1) автомобилестроение:

• дверные замки, система впрыска топлива, системы активной безопасности, электромоторы дверей, детали турбин (MIM — металлические изделия);

• керамические клапаны для двигателей, керамическое сцепление в спортивных автомобилях (CIM — керамические изделия);

2) точное машиностроение, приборостроение, авиаракетостроение:

• элементы режущего инструмента, зубчатые колеса, рабочие колеса насосов, прижимные лапки швейных машин, корпуса и детали часов (MIM);

• режущие СМП, керамические сопла для струйной очистки и гидроабразивной резки; фильеры, волоки, керамические подшипники скольжения (CIM);

3) электроинструмент, электроника:

• запасные части к перфораторам, дрелям; ножи, решетки мясорубок, блендеров, кухонных комбайнов (MIM);

• теплоотводящие радиаторы (на основе AlN, Al2O3), высокотемпературные изоляторы, трубки, чехлы термопар, керамические бусы, датчики и пускатели, пьезокерамика, микроволновые и радиолокационные сенсоры для бесконтактного измерения, сенсоры кислорода, оптически прозрачная керамика (CIM);

4) медицина:

• ортодонтические брекеты, хирургический инструмент, имплантаты, эндодонтические наконечники, инструмент для биопсии (MIM);

• биокерамика — зубная и ортопедическая на основе фосфатов Ca, Na, керамические излучатели для стерилизации медицинского инструмента (CIM);

5) бытовая техника, потребительские товары, спортивный инвентарь, музыкальный инструмент, ювелирная и часовая промышленность:

• держатели датчиков, компоненты роботов, насосов, клапанов, замков, логотипы, вставки клюшек для гольфа, детали музыкальных инструментов, фотои видеокамер, ножи, грузила для рыбалки, корпуса и браслеты часов, механизм завода, венчальные кольца, запонки для манжет (MIM);

• регулирующая, запорная армат ура: задвижки, поворотные заслонки, вентили, рег улирующие клапанные пары (шар-седло), втулки сальникового узла (CIM).

Основные ограничения PIM-технологий лежат в сфере экономики:

• относительно высокие инвестиционные затраты (разработка и изготовление литьевой формы, обеспечивающей корректный учет усадки для получения изделий с заданной точностью; проверка режимов и при необходимости изготовление новой формы), которые обеспечивают окупаемость только при высоких объемах (от 10 до 20 тыс. ед. в год для изделий средней сложности геометрии и порядка 1000 ед. в год для изделий сложной формы);

• относительно высокие операционные затраты, которые определяет стоимость сырьевых материалов (оптимальны изделия массой менее 50 г со средней толщиной стенки).

В России PIM-технологии практически не применяются [178]. Известны несколько отечественных компаний, выпускающих небольшие партии PIM-изделий из фидстоков зарубежного производства: «Технологическая компания», г. Москва (mimtech.ru), ЗАО «Группа АНИКС», г. Москва (anics.com), выпускающие MIM-изделия из фидстоков компании BASF (Catamold) [179] и ООО «Синтез», г. Дзержинск (sintez-pm.com), выпускающая MIM-изделия из фидстоков, произведенных в Доминиканской Республике. Отечественное промышленное производство фидстоков отсутствует. Объем продаж PIM-изделий компании «Синтез» составляет около 3 млн долл.

Ожидание развития рынка PIM в России связано с усилиями по систематизации потребностей крупных отечественных компаний, реализуемых в рамках ПИР и СПИ, в том числе на основе систематической замены изделий, получаемых механической обработкой, на MIMи CIM-изделия, а также расширения области применения изделий из керамики. Развитие рынка PIM также связано с автоматизацией и оптимизацией производства, направленными на дальнейшее снижение себестоимости и отходов. В структуре себестоимости MIM (на примере нержавеющей стали) 10–35% составляют затраты на фидстоки, 10–15% — на операции синтеза, 5–20% — на вторичные операции, 5% — на литье, 2–5% — на дебиндинг, 2–10% — на непрямые расходы. Ожидания связаны с появлением новых связующих, фидстоков и технологий дебиндинга, совершенствованием методик расчета характеристик литьевых форм, что в конечном счете позволит снизить объем партии, при котором достигается окупаемость. Также перспективна разработка новых технологий получения порошков на основе процессов, не связанных с плавлением.

Основные технологии

MIM-технологии

MIM позволяет изготавливать изделия из порошков (средний размер — 5 мкм) практически любых металлов и сплавов — стали, никеля и кобальтовых сплавов, жаропрочных материалов, сплавов на основе титана, меди. Сплавы с низкой температурой плавления (олово, бронза, цинк, алюминий) редко бывают экономически выгодны для MIM. Известно более 200 базовых фидстоков, серийно выпускаемых по всему миру, и более 1000 вариантов порошковых композиций, протестированных разными компаниями и предлагаемых для MIM-технологий. Основные группы материалов, из которых изготавливают изделия на основе MIM-технологии:

• нержавеющие стали (аустенитные, ферритные, мартенситные, дисперсно-упрочненные, дуплексные) с пределом прочности 0,4–2,0 ГПа, прочностью на сдвиг 0,2–1,9 ГПа;

• магнитомягкие сплавы и материалы с контролируемым коэффициентом теплового расширения (сплавы железа с никелем, кобальтом) с пределом прочности 0,4–1,3 МПа, прочностью на сдвиг 0,1–1,3 ГПа;

• низколегированные (никель, кобальт) сплавы и углеродистые стали с пределом прочности 0,3–0,6 ГПа, прочностью на сдвиг 0,1–0,4 ГПа;

• имплантируемые материалы (кобальт-хром) с пределом прочности на уровне 650 МПа и прочностью на сдвиг 450 МПа;

• сплавы цветных металлов (медь, бронза).

Связующие

Выбор связующего для получения фидстока, обеспечивающего необходимые характеристики течения порошковой композиции, до сих пор считается искусством. Первое поколение связующих состояло из двух компонент — воска или смазочных компонент, теряющих устойчивость при низких температурах (обеспечивают течение композиции при формовании), и термопластичных полимеров, теряющих устойчивость при относительно высоких температурах (обеспечивают прочность отлитой «зеленой» детали). Процесс термообработки композиций на основе двухкомпонентных связующих также был двухстадийным.

Для сглаживания тепловых режимов и сокращения времени термообработки (удаления связующего) второе поколение связующих уже представляло собой многокомпонентные составы. Широко известным связующим 2-го поколения стал материал, разработанный в 1992 г. компанией BASF [179], состоящий из полиацеталя, или полиметилэтилена (основной компонент), и небольших добавок полиолефинов. Фидсток состоял на 40–70% (по объему) из металлического порошка и на 30–60% из связующего, которое на 80–98% (по массе) состояло из полиметилэтилена и на 2–20% из нерастворимого полимера (полиэтилен, полипропилен, полистирол). Данное связующее легко, быстро и полностью удаляется в кислотном катализаторе, обеспечив 10-кратное повышение скорости процесса удаления связующего (дебиндинга).

Также известны связующие на водной основе, применяемые для материалов, не подверженных коррозии, в данном случае удаление связующего осуществляется на основе процессов вымывания. Впервые такое связующее было предложено в 1998 г. компанией РРТ (Planet Polymer Technologies), права на него были приобретены и доведены до рынка компанией Ryer Eneterprises LLC. Данная технология получила название AquaMIM.

В дальнейшем разными компаниями было предложено несколько гибридных и альтернативных технологий получения связующих и фидстоков. В 2002 г. ААТ (Apex Advanced Technologies) запатентовала гибридную технологию связующего на основе смеси поликарбоната, этилендиаминового воска, увлажняющего агента и гуанидина. Дуальная система, состоящая из водорастворимого компонента (удаляемого первым), и компонента, удаляемого при высокой температуре, была предложена компанией ТРТ (Thermal Precision Technologies). Компания Honeywell предложила связующее (Powderflo) на основе агара, обеспечивающее течение гелеподобной массы и достаточную прочность для формирования «зеленой» детали (технология далее была продана компании LMT — Latitude Manufacturing Technologies). Все эти технологии позволяют приблизить основную характеристику связующего — зависимость его массы от температуры — к так называемой идеальной TGA кривой, обеспечивающей полный монотонный распад связующего в диапазоне температур от 220° С (100% масс) до 480° С (0% масс). Данная кривая является ключевой характеристикой для технологов MIM.

Процесс формования

В отличие от обычной PM MIM-технология позволяет получать изделия сложной геометрии с высокой плотностью и прочностью проката (обычная PM обеспечивает плотность 80–90% от теоретической, что существенно ограничивает физические свойства, достижимые для того или иного сплава). Качество изготавливаемых MIM-деталей помимо качества исходного сырья (фидстоков) и его компонент (порошки, связующие) определяется основными технологическими параметрами — давлением и температурой процесса (в том числе их динамикой и распределением по объему заготовки). Фактически существует нетривиальная по форме область параметров Р-Т, при которых обеспечивается получение качественных изделий.

Технологии дебиндинга

Сегодня связующие классифицируют на 3 типа по типу применения: (а) для изготовления стальных изделий; (б) для изготовления изделий из титана и титановых сплавов; (в) для изготовления керамических изделий. Для удаления связующего из детали применяют такие методы, как осаждение или испарение растворителя в каталитической среде углерода, гептана, дихлорида этилена и др. (для композиций на основе воска, полиацеталя); вымывание с последующей дистилляцией при повышенной температуре (для водорастворимых связующих); капиллярный пиролиз, или экстрагирование в контролируемой газовой среде (для SPS), вакуумная сублимация, сушка и отжиг (агар). Время дебиндинга варьирует в зависимости от состава и условий процесса от 4 (для систем воск–полиэтилен капиллярным методом в среде водорода) до 60 часов (для систем воск–полипропилен оксидированием в воздушной среде). Связующие на водно-гелевой основе удаляют вакуумной сублимацией при пониженных температурах за 8 ч, сушкой на воздухе — за 10 ч. Удаление полиацетальполиэтилена в каталитической среде паров азотной или щавелевой кислоты при температуре 150 °С выполняют за 6 ч. Методы, характеризующиеся высокой скоростью процесса, как правило, неэкологичны, могут приводить к появлению дефектов типа дисторсии, растрескивания, очень требовательны к точности выдерживания температурных режимов и давления. Низкой себестоимостью процесса дебиндинга при эффективном времени процесса 6–24 часа, характеризуются водорастворимые связующие. Их отличают хорошая прочность «зеленой» детали и высокая текучесть при литье. Несколько теряют в прочности «зеленой» детали и существенно в скорости процесса (24–48 ч) связующие на основе воска (характеризуясь при этом низкой себестоимостью). Дебиндинг в кислотной среде характеризуется средней стоимостью процесса.

Порошки для MIM

К порошкам для MIM предъявляют требования в зависимости от области применения. Средний размер порошков для применения в автомобильной промышленности и в производстве потребительских товаров — 12–13 мкм; для электроники — 11,3 мкм (80% — 22 мкм), для медицины — 5 мкм (90% — 10 мкм), для микро-MIM и точной механики — 2,8 мкм (90% — 5 мкм).

Оборудование для MIM

Для получения фидстоков применяют стандартное смесительное оборудование различного типа, поставщики которого имеются во всех странах, в том числе двухкамерные смесители, плунжерные и винтовые экструдеры, миксеры планетарного типа, барабанные, роликовые, лопастные смесители.

Проектирование MIM

Для проектирования MIM-форм все производители применяют специализированное ПО (Ansys, Moldex3D, Moldflow, PIMSolver, ProCAST, Sigmasoft). Входными параметрами служат реологические свойства фидстоков, различные для разных материалов [180].

CIM-технологии

Для изготовления изделий сложной формы из керамики применяют 2 основных процесса: литье под низким и литье под высоким давлением. НДИЛ предложено в 1950–1960 гг. в СССР. Низкое давление (0,1–1,0 МПа) при литье в дешевую алюминиевую форму обеспечивает небольшой износ формы (ресурс около 10 тыс. изделий). Фидсток представляет собой смесь керамического порошка и парафинового воска, который при температуре около 100 °С течет (вязкость фидстока от 1 до 20 РаS, температура литья 70–90 °С). Форма обычно охлаждается.

Дебиндинг чаще всего реализуют с помощью растворителей, после чего производят окончательное спекание. Усадка варьирует от 16% (для оксидов алюминия) до 23% (оксид циркония). Данным способом получают партии продукции от лабораторных до промышленных. Линия состоит из электроподогреваемой бочки смесителя для приготовления фидстока и модуля инжекционного литья под давлением сжатого воздуха. Лидер оборудования НДИЛ — компания Peltsman Corp. ВДИЛ ориентировано на литье под давлением свыше 50 МПа, поэтому формы изготавливают из упрочненной стали или карбида вольфрама (цена формы от 5 тыс. до 25 тыс. долл.), которые выдерживают порядка 0,5 млн циклов. Фидсток для ВДИЛ имеет значительно более сложный состав, который включает кроме воска и порошка ПАВ и термопластичные полимерные компоненты (вязкость фидстока от 100 до 1000 РаS, температура литья 120–190 °С). По сравнению с НДИЛ прочность зеленой детали, получаемой при ВДИЛ, значительно выше. НДИЛ ориентировано на мелкосерийное, а ВДИЛ — на массовое производство.

Ведущие мировые производители PIM

На рынке работает около 120 основных компаний [181], из которых 50 — производители и поставщики металлических порошков и фидстоков (42% рынка), 30 — производители оборудования, т. е. машин для инжекционного формования и термического оборудования для дебиндинга и синтеза (25%), и около 40 поставщиков иных компонент (33%). На рынке присутствует еще около 100 мелких поставщиков, оказывающих минимальное влияние на рынок. В 2012 г. в отрасль были вовлечены 13 800 человек (выручка 114 тыс. долл. на 1 человека в год).

Оборудование

Для большинства производителей оборудования для MIM последний составляет небольшую долю дохода в их суммарном бизнесе. Типовое оборудование для MIM-технологий аналогично оборудованию для инжекционного формования пластмассовых изделий. Основные отличия: 1) сильный износ шнеков и барабанных механизмов вследствие повышенных абразивных свойств металлических фидстоков (аналогично пластикам с 30%-м наполнением нейлона) и 2) более быстрое застывание фидстока вследствие его более высокой теплопроводности по сравнению с пластмассами, что, в свою очередь, требует более высоких скоростей литья. Оборудование для каталитического дебиндинга является оригинальным для данной отрасли. Оборудование для синтеза стандартное, и его поставщики имеются во многих странах. Термическое оборудование для дебиндинга и синтеза производят в основном в Европе (около 250 компаний из 350, или 72%, расположены в Европе, 14 и 13% производителей соответственно из стран АТР и США, 1% — производители из других стран). В зависимости от технологии (типа связующего и материала) термообработку выполняют в среде водорода, азота, аргона и др. Процессы синтеза, как правило, протекают при температуре от 1000 до 1400° С, дебиндинга — при температуре от 250 до 650° С.

Основные производители оборудования для инжекционного формования: Arburg GmbH, Dr-Boy (машины ин жек ц ионног о ли т ья, MIMс пец иализиров анные машины), Engel, Sanjo Seiki Co., JSW (машины инжекционного литья, MIM и CIM), Goceram AB (линии под ключ для PIM), Peltsman (машины для НДИЛ CIM), Wittman Battenfeld (основной производитель машин инжекционного литья). МикроMIM-технологии реализуют по 1, 2 и 3-стадийной схеме. Наиболее распространено оборудование, реализующее одностадийный MIM-процесс (основные производители Arburg GmbH & Co. KG, Battenfeld Kunststoffmaschinen, Dr. Boy GmbH & Co. KG, Demag Ergotech GmbH, Engel Austria GmbH, KraussMaffei-Kunststofftechnik, Mitsui Machine Tools, Sumitomo Plastics Machinery, Toshiba Machine Co).

В двухстадийном процессе пластификация и инжекционное литье разделены (производители оборудования — компании Cronoplast, Ettlinger, Ferromatic, Kunststoff-Zentrum Leipzig, Sodick Plustech). Компания Battenfeld производит оборудование для 3-стадийных микроMIM-технологий, где операции пластификации, дозирования и инжекции разделены.

Порошки

К порошкам предъявляют следующие требования: специфическое распределение по размерам частиц, низкая цена при высокой насыпной плотности, отсутствие агломерированных частиц, преимущественно сферическая или равноосная форма частиц, достаточное межчастичное трение, чтобы предотвратить дисторсию после удаления связующего, средний размер частиц меньше 20 мкм (быстрый синтез), отсутствие пор в частицах, минимальный риск взрыва и токсичных загрязнений, чистая поверхность частиц для предсказуемого контакта со связующим.

На рынке около 60% по массе составляют стальные порошки [181]. В денежном выражении 48% рынка — нержавеющая сталь, 22% — обычные стали, 9% — вольфрам, 7% — железоникелевые сплавы, 5% — титановые сплавы, 3% — медные и 6% — прочие сплавы. Диапазон цен на стальные порошки — от 10 до 20 долл./кг, на титановые сплавы — 200–300 долл./кг, на специфические сплавы цены могут доходить до 1000 долл./кг.

В материальном выражении объем поставок MIM-порошков на мировом рынке в 2012 г. составил от 800 до 1200 т [181]. Для получения железных и никелевых порошков применяют карбонильные технологии (34% порошков получают этим методом), порошки получают также распылением металла в газовой (28%) и водной (38%) среде. Ключевые производители порошков: Hoeganaes, Kobe Steel, BASF, ECKA Granules, GGP Metal Powder Co., Shenzhen GEM High Tech Co. Ltd, Sumitomo и др.

Фидстоки

Цены на основные фидстоки (сталь и т. д.) варьируют в диапазоне от 15 до 50 долл./кг. Фидстоки на основе дорогих порошков компании изготавливают непосредственно для нужд собственного производства, как правило, такие фидстоки не входят в линейку основной продукции и не поставляются сторонним организациям. Несколько крупных компаний осуществляют производство и поставки основных фидстоков:

• Advanced Metalworking Practices — железо, сталь, нержавеющие стали, неферромагнитные металлы и сплавы, инструментальные стали: 4600 (4650), 4100 (4140), Fe-Ni, Fe-Si, 17–4 PH, 316L, 420, 440C F-75, Mo-Cu, W-based, Ni, F-15;

• BASF — связующие на полимерной основе, каталитически удаляемые, железо и сталь (торговая марка Catamold): 4600 (4650), 4100 (4140), Fe-Ni, Fe-Si, 17–4 PH, 316L, 420, 440C;

• F-75, Mo-Cu, W-based, Ni, F-15;

• Inmatec — керамические фидстоки на основе порошков оксида алюминия (Al2O3) Inmafeed K1008, K1010, K1013 и иттрий-стабилизированных циркониевых порошков (ZrO2) Inmafeed K1009 и K1012;

• PolyMIM — фидстоки нержавеющей стали, низколегированных сплавов, инструментальные стали, Ti и Ti-сплавы, медь и медные сплавы, сплавы тяжелых металлов и карбид вольфрама, кобальт;

• Ryer, Inc. — крупный поставщик фидстоков (производимых по технологии AquaMIM) типа 316L, 17–4PH, 420, 440C и др.;

• TCK (Доминиканская Республика) — MIM-фидстоки со связующими на восковой основе;

• Zschimmer & Schwarz Inc. — фидстоки основных и тяжелых металлов, керамические порошки (торговая марка Elutec).

Прочие поставщики

В формировании рынка MIM участвуют также производители ингибиторов коррозии (Binder GmbH, Memmert GmbH, Bertoma) для компаний, применяющих водные технологии дебиндинга. Для обеспечения контроля качества MIM-технологий применяют измерители плотности, твердости (по Роквеллу, Виккерсу), анализаторы углерода, кислорода, азота, капиллярные реометры, измерители шероховатости, машины для испытаний на растяжение, анализаторы состава, сканирующие электронные микроскопы.

Для проверки готовых изделий на предмет наличия внутренних пор и трещин применяют акустическое оборудование и микрофокусные рентгеновские аппараты.

Общая характеристика рынка

В 2012 г. глобальный рынок MIM-технологий [181] составил 1,51 млрд долл. с прогнозом роста к 2018 г. до 2,88 млрд долл. Географически 47% рынка (702 млн долл.) локализовано в странах Азии, 21% — в Европе и 26% — в Северной Америке. Прогнозный темп роста рынка в ближайшие 5 лет составляет 11,4%, в том числе по регионам — 54% в Азии (СAGR 14%), падение до 18% (CAGR 8,5%) в Европе и до 22% в Америке (CAGR 8,3%) с увеличением до 6,1% (CAGR 12,1%) в оставшейся части мирового рынка. Ожидается, что по сравнению с последними тремя годами темпы роста рынка (15%) слегка замедлятся, что связано прежде всего с тотальным замедлением роста ВВП и макроэкономическими неопределенностями. При этом, скорее всего, рынок MIM Европы и США по-прежнему будет расти существенно более высокими темпами, чем ВВП этих стран.

Два крупнейших участника рынка (ARC Group и Indo-US MIM — самый крупный игрок) пересекли отметку по объемам продаж MIM-продукции 50 млн долл. Ожидается, что к 2018 г. их доля превысит 100 млн долл., а 50-миллионный рубеж пересекут от 5 до 10 компаний [181]. Наиболее перспективный сегмент — рынок огнестрельного оружия (пистолеты, револьверы, винтовки). По данным EPMA 2013 г., объем продаж изделий, полученных по технологии МIМ, в Европе превысил 250 млн евро.

Малые и средние компании работают преимущественно на покупных фидстоках, не вкладывая средства в НИОКР по их разработке. Крупные компании, преследуя цели экономической независимости, работают в основном на фидстоках собственной разработки.

Ведущие производители PIM

В мире около 400 компаний, работающих в области MIM-технологий [181], в том числе 106 в США, 69 в Китае, 41 в Германии, 38 в Японии, 17 в Тайване, 14 в Корее, 12 в Швейцарии. Это не является прямым показателем MIM-активности, так как, например, в Индии всего 3 компании, но с весьма приличным оборотом и перспективами роста (крупнейшая в мире компания Indo-US MIM с объемом продаж 70 млн долл. и ожидаемыми темпами роста 40%). Максимальный рынок MIM в финансовом измерении — США (388 млн долл.), далее — быстрорастущий рынок Китая (364 млн долл.), рынок Европы — 319 млн долл. (в том числе 108 млн долл. — Германия, 48 млн — Испания, 67 млн — Швейцария). Рынок Бразилии составляет 40 млн долл., Индии — 72 млн, Японии — 116 млн долл. Кумулятивный рынок остальных стран (Россия, Малайзия, Австралия, Канада, Турция, Израиль) составляет 197 млн долл. Лидеры MIM-рынка — Acelent Technologies Pte Ltd., Advanced Materials Technologies Pte Ltd., SolidMicron Technologies Pte Ltd. (Сингапур), Changzhou GIAN Technology Co. Ltd., Zhejiang Yihuo Tech Co., Ltd. (Китай), Ecrimesa (Испания), Epson Atmix Corp. (Япония), Indo-US MIM (Индия), Schunk Sintermetalltechnik (Германия), Taurus (Бразилия), ARC Group, Parmatech Corp., Kinetics Climax, Inc., Smith Metal Products, Dynacast (США).

В сегменте CIM-рынка ведущую роль играют немецкие компании Rauschert, Microceram, MKS и Sembach, кумулятивно объемы продаж этих компаний составляют 45 млн долл. Лидеры CIM-рынка, применяющие ВДИЛ и НДИЛ, — CoorsTek, Horn, Morgan Advanced Ceramics, Circle C. Существенным фактором, влияющим на развитие CIM, служит производство керамики (30% рынка CIM) и развитие керамической промышленности (лидеры — Alcoa, Carpenter Technology и Precision Castparts). Ведущие компании в области CIM — Avignon Ceramic SAS, Франция, B&B Refractories, Inc., США, Capital Injection Ceramics, Великобритания, Core Tech, Mentor, США, Freeman (Japan) Co., Ltd., Япония, Itochu Ceratech Corp., Япония, Orton Ceramic, США.

Общие тенденции развития рынка PIM

Рынок MIM растет быстрее PM и значительно быстрее мирового ВВП. Технология MIM в стадии роста. На рынке работают преимущественно частные компании, известно лишь незначительное число публичных компаний. Для основания MIM-компании в странах Европы и США необходимо 6 млн долл. инвестиций, в странах Азии существенно меньше. Эта ситуация привлекательна для участников рынка смежных отраслей (литье пластмасс, PM, резины и связующие, производители порошков), а также конечных пользователей (медицина, стоматология, автомобильная и оружейная промышленность).

Однако многие компании, вошедшие на рынок, спустя несколько лет прекращают бизнес, так как данная отрасль предъявляет особые требования к уровню компетенций и опыта. Участников рынка привлекают возможности расширения производства, в том числе за счет применения новых материалов и процессов и их комбинаций, ограничений и возможностей, свойственных каждому конкретному методу. CIM и MIM представляют совершенно разные технологические процессы. Рынок MIM будет в среднем расти в течение ближайших двух десятилетий. Инструментом его стимулирования будет образовательная деятельность компаний и убеждение конечных потребителей перейти на новые технологии. По мнению экспертов, существенный потенциал рынка скрывается в систематическом подходе к маркетингу.

Исходные географические рынки MIM ориентировались на стоматологию и автомобильную промышленность США. Мировой кризис 2008–2009 гг. привел к обвалу рынка автомобилестроения, к банкротству или поглощению компаний, специализировавшихся на MIM-технологиях для данного сегмента. Крупные компании диверсифицировали свой бизнес в другие отрасли (медицина, стоматология, авиакосмическая отрасль, электроника, телекоммуникации, производство украшений). В последнее десятилетие бум на рынке сотовых телефонов стимулировал производство MIM и привел к перемещению мощностей в страны Азии, где сосредоточено производство электроники.

Тиксоформинг (магниевые сплавы)

Перспективным трендом в области MIM-технологий считается тиксоформинг изделий из магниевых сплавов. Магний является 8-м по распространенности в земле элементом, что не создает ограничений в связи с его недостатком, как с алюминием, при этом он на 65% легче алюминия и обладает высокой удельной прочностью. Рост производства магниевых сплавов сдерживается его низкой ударной вязкостью, низкой коррозионнои трещиностойкостью, высокой хрупкостью по сравнению со сталью. Это обусловлено гексагональной кристаллической решеткой магния, которая по сравнению с ОЦКили ГЦК-структурой железа характеризуется низкими упругими свойствами. Легирование алюминием и цинком (сплав AZ91D) позволило увеличить предельную деформацию при растяжения до 12% и предопределило широкое применение в течение 20 последних лет. Японская группа компаний USPTO запатентовала (патент США 8,333,924) магниевый (97%) сплав с лигатурами РЗЭ, в котором при пластической деформации формируются длиннопериодические структуры, обеспечивающие высокую ковкость и ударную вязкость материалу. Этот материал перспективен для изготовления корпусов сотовых телефонов, ноутбуков и т. д. методом тиксофор мования. По сравнению изделиями из магниевых сплавов, получаемых традиционным литьем, инжекционное формование позволяет получить изделия с улучшенными механическими характеристиками. Например, сплав AM50A (Al — 5%, Mn — 0,3–0,5%) полученный тиксоформингом при температуре 625° C (скорость формования 1,4 м/с), обладает сдвиговой прочностью 140 МПа (по сравнению с 112 МПа для обычного литья под давлением при температуре 690°С, скорости формования 2,9 м/с), предельным растяжением 269 МПа (232 МПа для DC) и предельной деформацией при растяжении 20% (по сравнению с 13% DC). Такие свойства современных магниевых сплавов формируют емкую нишу на рынке MIM-изделий. Компания Thixomat лицензировала технологию формования магниевых сплавов двум производителям оборудования для инжекционного формования — JSW (Япония) и Husky (Канада). Компания Dynacast адаптировала технологию множественного сдвига (2–5 тыс. циклов в час) к MIM, после чего была приобретена компанией Techmire (Канада). Аналогичными компетенциями обладает китайская T-SOK Co. Ltd. В странах ЮВА работает ряд компаний, изготавливающих корпуса сотовых телефонов и ноутбуков из магниевых сплавов методом инжекционного формования.

Титановые сплавы

Другим нишевым рынком для MIM выступает рынок изделий из титановых сплавов, сосредоточенный в основном в высокотехнологичном сегменте. Титан плохо поддается механической обработке, что раскрывает интересные возможности для MIM-технологий. Порошки титана по методу Кролла имеют размер от 50 до 180 мкм. Для получения MIM-изделий из Ti-6Al-4V показана эффективность связующих на основе полиэтилена и этилен-винил-ацетата, парафинового воска. Недавние исследования Центра Гельмгольца (Германия) продемонстрировали процесс получения порошков титана размером от 18 до 27 мкм.

Основные области применения изделий из титановых сплавов:

• авиакосмическая промышленность. Основной сплав –Ti-6Al-4V (высокопрочный многоцелевой). Для изготовления деталей двигателей применяют трещиностойкие и коррозионностойкие сплавы Ti-6Al-2Sn-4Zr-2Mo и Ti-6Al-2Sn-4Zr-6Mo, для изготовления пружинных механизмов — Ti-3Al-8V-6Cr-4Zr-4Mo, посадочные механизмы — кованый сплав Ti-10V-2Fe-3Al, листовой Ti-15V-3Cr-3Sn-3Al, трубопроводы Ti-1Al-2.5V, рамы и элементы двигателя Ti-4Al-4Mo-2Sn;

• медицина. Для изготовления протезов суставов, детальных имплантатов, челюстно-лицевых имплантатов, хирургических инструментов, элементов дефибрилляторов, кардиостимуляторов, стентов. Применяют сплавы Ti-6Al-4V, Ti-6Al-7Nb, Ti-5Al-2.5Fe, Ti-13Nb-13Zr, Ti-12Mo-6Zr-2Fe. Титановые сплавы обладают хорошей биосовместимостью, остеогенезом костной ткани, лучшей совместимостью упругих характеристик с костной тканью.

Танталовые сплавы

Танталовые порошки применяют для изготовления MIM-изделий с высокими прочностными свойствами, ударной вязкостью, коррозионной стойкостью, используют в баллистике, при производстве хирургических имплантатов, режущего инструмента, акустических фильтров и оптической аппаратуры.

Магнитные сплавы

MIM-технологию применяют для изготовления магнитных изделий сложной формы из никелевых сплавов (тороидальные остовы для трансформаторов тока, дифференциальные переключатели тока, элементы шаговых двигателей, электроклапанов, статоров, дросселей и т. д.). В 2012 г. компания Hitachi разработала электрический мотор на постоянных магнитах из аморфных магнитных материалов, содержащих неодим и диспозий.

МикроMIM

Одним из наиболее перспективных рынков MIM становится рынок изделий сложной формы весом 1 г или меньше (100, 50 мг) для миниатюрных машин (компания Maxon Motors — лидер по изготовлению таких устройств), медицинских и хирургических инструментов, часов, ювелирных изделий. Некоторые изделия имеют геометрические размеры элементов в несколько микрон, способные сохранять работоспособность длительное время и обладающие достаточной прочностью. Компания Sandvik Osprey специализируется на изготовлении порошков для микроMIM-технологий (к таким порошкам предъявляют наиболее жесткие требования — средний размер 2,8 мкм; 90% — до 5 мкм). Тренд основан на снижении доли стоимости материалов в структуре себестоимости MIM-технологий, которая приблизилась к таковой для традиционных производственных технологий. МикроMIM-рынок станет ключевым сегментом для новых сплавов и материалов уже в течение ближайших лет. Аналогичный бурный рост ожидают и в MIM-технологиях биметаллических изделий, а также MIM-технологиях для медицины. Это будет вызвано спросом в таких отраслях, как биосенсоры, микрореакционные наборы, миксеры, микродвигатели и микросистемные технологии.

Мультимодальные порошковые композиции

В последнее десятилетие основные тенденции исследований, направленных на повышение физико-механических характеристик PIM-изделий, связывают с подбором модификаторов порошковых композиций [182, 183–186], в том числе ультрадисперсных. В ряде научных работ, выполненных российскими и зарубежными учеными [180, 181, 187–190], показана возможность повышения ударной вязкости литых изделий на 30% и более за счет добавления в расплав порошковых, в том числе нанопорошковых, модификаторов. При этом одновременно показано повышение показателей предела прочности (временного сопротивления разрыву) около 10%. В ряде публикаций [183–186] показано, что использование бимодальных порошков субмикронного и нанометрового размера для изготовления фидстоков приводит к заполнению наночастицами пространства между частицами большего размера, снижению температуры спекания, достижению практически полного уплотнения в процессе спекания и как следствие к существенному уменьшению пористости конечного изделия и росту его физико-механических свойств, например ударной вязкости. В частности, спекание смеси субмикронных металлических частиц с наночастицами (до 5% масс) приводит к измельчению зерен металла конечного изделия, что увеличивает его ударную вязкость. Известны исследования [191], указывающие на то, что спекание наночастиц происходит при температурах существенно ниже температур плавления компактного металла. Спекание некоторых нанопорошков происходит с выделением энергии, саморазогревом частиц, ростом локальной температуры и интенсификации спекания [178, 192]. Однако, в отличие от технологий металлургического и литейного производств, данные исследования носят несистематический характер. Процессы образования связей и влияние химического состава порошковых композиций на физико-механические и технологические показатели изделий исследованы лишь частично и для некоторых типов компонент. Все это свидетельствует о неизученных возможностях создания технологии прецизионных изделий сложной геометрии, обладающих повышенными характеристиками ударной вязкости, прочности при экстремальных температурах и имеющих конкурентоспособную себестоимость.

3. ЗАРУБЕЖНЫЙ ОПЫТ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПОДДЕРЖКИ РАЗВИТИЯ НОВЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Формирование НПТ как нового технологического приоритета в начале посткризисного этапа (2010–2012 гг.) развития мировой экономики было актуально прежде всего для развитых стран, стремившихся за счет внедрения НПТ ликвидировать наметившиеся потери в конкурентоспособности отечественной промышленности. Наиболее известные и проработанные программы поддержки развития НПТ в настоящее время реализуются в США, Великобритании и Германии. В этих странах меры поддержки развития новых производственных технологий действовали и ранее. Вновь возникшие инициативы, по сути, встраивались в существующую систему инструментов, учитывали имеющийся опыт и были направлены на устранение выявленных ранее проблем (например, недостаточности поддержки на поздних стадиях разработки новых технологий). Наиболее примечательными в названных странах стали: в США — Партнерство в области перспективных производственных технологий (Advanced Manufacturing partnership), в Великобритании — создание катапульт-центров и, в частности, формирование катапульты в области обрабатывающих производств с высокой добавленной стоимостью (High Value Manufacturing Catapult), в Германии — программа «Индустрия 4.0».

3.1. Современная политика США по развитию НПТ

История формирования федеральной политики США в сфере НПТ

Современная американская политика в сфере новых производственных технологий берет начало в 2011–2012 гг. Как отдельное направление она была официально заявлена Б. Обамой в 2012 г. в Послании о положении страны [193]. К середине 2013 г. были сформулированы основные направления и инструменты политики. Внимание к НПТ было обусловлено главным образом необходимостью экономического восстановления США после рецессии, решения проблем занятости, а также выхода на новый цикл экономического развития — устойчивого в экологическом и экономическом отношениях.

Приоритеты и направления новой политики были определены по результатам интенсивного диалога с представителями бизнеса, науки, промышленности, потенциальными потребителями (в том числе с использованием инструментов краудсорсинга) и внутренних дискуссий в администрации. В целом они соответствовали оценкам экспертного сообщества о развитии НПТ [194, 195].

После формирования базовой концепции будущей политики для ее доработки и координации Белый дом в июне 2012 г. образовал Партнерство в сфере передового промышленного производства (Advanced Manufacturing Partnership, АМР) — консультативный орган, состоящий из представителей:

• ключевых федеральных ведомств, ответственных за поддержку научно-технологического и инновационного развития США (Министерство торговли в лице Национального института стандартов и технологий (НИСТ), Минэнерго, Минобороны США, НАСА, Национальный научный фонд (ННФ)), а также национальных лабораторий;

• крупнейших американских корпораций (Dow Chemical, Allegheny Technologies, Caterpillar, Corning, Ford, Honeywell, Intel, Johnson & Johnson, Northrop Grumman, Procter & Gamble и проч.);

• ведущих университетов (Массачусетский технологический институт — МТИ, Технологический университет Джорджии, университеты Карнеги Мелон, Стэнфордский, Беркли, университеты Калифорнии и Мичигана).

Впоследствии, в 2013 г., примерно теми же участниками был создан Рабочий комитет 2.0 по партнерству в сфере передового промышленного производства [196], получивший статус рабочей группы PCAST и призванный осуществлять координацию мероприятий и ряд иных организационно-методологических функций. Финансирование Комитета 2.0 составляло до 4 млн долл. в год.

Общая композиция федеральной политики США в сфере НПТ

Все мероприятия политики Б. Обамы в сфере НПТ можно разделить на несколько направлений. Прежде всего это новые профильные межведомственные инициативы:

• мероприятия в сфере собственно производственных технологий, инициируемые и координируемые Национальным программным офисом в сфере передового производства (Advanced Manufacturing National Program Office, AMNPO), функционирующим на базе НИСТ. Формально является общей координирующей структурой также в отношении всех нижеприведенных инициатив;

• Инициатива генома материалов [197] (Materials Genome Initiative) — государственно-частное партнерство, инициированное в 2011 г. и координируемое аппаратом администрации;

• Национальная инициатива в сфере робототехники (National Robotics Initiative) — координировалась ННФ.

На ведомственном уровне эти инициативы дополнялись группой новых технологических, организационных и иных мероприятий Минэнерго, Минобороны США, в том числе Агентства передовых оборонных исследовательских проектов (DARPA), Минторга, Минсельхоза США, а также по ряду направлений национальных институтов здравоохранения (НИЗ ответственны за финансирование и проведение биомедицинских НИОКР).

Особенность перечисленных мер состояла в том, что они имели децентрализованный характер. Это в целом соответствует системе поддержки НИОКР в США. Поэтому различные собственные мероприятия ведомств относились на реализацию той или иной инициативы при общей координации со стороны головного ведомства. При этом могла возникать ситуация дублирующего отнесения того или иного мероприятия на счет разных инициатив.

Мероприятия Национального программного офиса в сфере передового производства (AMNPO)

Не считая отдельных конкурсов на разработку технических решений в сфере НПТ, ключевым направлением деятельности AMNPO является создание Национальной сети по развитию производственных инноваций (National Network for Manufacturing Innovation, NNMI) [198], о которой впервые было объявлено в марте 2012 г. в выступлении Б. Обамы.

Сеть представляет группу взаимосвязанных институтов хабов промышленных инноваций, объединяющих усилия промышленности, университетов, колледжей, федеральных ведомств и местных органов власти на региональном уровне. Организатором института должна быть бесприбыльная организация (традиционная модель для национальных лабораторий и кооперативных центров НИОКР, призванная нивелировать фактор «частных» интересов отдельных компаний), а в его задачи входят [199]:

• организация и поддержка прикладных исследований, призванных заполнить «провалы» между достижениями науки и доработкой технологий до стадии промышленной готовности, а также обеспечить рост сопутствующих — поддерживающих — инноваций;

• выведение технологии на стадию промышленного производства и обеспечение поддержки процессов ее доработки/ внедрения (так называемая стадия 7–9 технологической готовности);

• обеспечение условий подготовки профильных кадров с различными компетенциями (НИОКР, технологические и производственные работы и др.) по профилю института с участием не только университетов, но и двухлетних колледжей, готовящих техников;

• создание инфраструктуры коллективного пользования в сфере своей компетенции в части как оборудования, так и баз данных с акцентом на малый и средний бизнес;

• поиск и привлечение / объединение заинтересованных стейкхолдеров.

Особенность институтов — акцент на сетевой характер НИОКР и требование выхода на полную самоокупаемость через 5–7 лет (т. е. прекращение госфинансирования, что с формальной точки зрения должно подтвердить правильность выбора технологий и повысить коммерческий фокус работ).

Всего предполагается создать до 45 институтов, ядром должны стать 15 институтов. Согласно итоговым решениям, различные федеральные министерства должны выделить на функционирование одного института до 75 млн долл. на 3 года при наличии как минимум сопоставимой поддержки со стороны консорциума участников института в форме финансовой поддержки или имущественного взноса (в том числе лабораторной и производственной базы, зданий и т. д.).

При отборе заявок ведомствами учитывается целая группа факторов: возможности и перспективы развития, наличие нового капитального оборудования или потребности в нем, влияние на формирование производственных цепочек, подготовка кадров, влияние на научно-технологические и производственные позиции США по направлению, связь с иными федеральными программами и американскими центрами компетенций и т. д.

В конце 2012 г. было выделено 30 млн долл. на создание первого института NNMI — Национального института по инновациям в сфере аддитивных производств в Янгстауне, Огайо (впоследствии официально переименован в «Америка делает» — America Makes [200]).

Организатором конкурса на создание института выступило Минобороны США. Победителем стал консорциум производственных компаний, университетов, колледжей и бесприбыльных организаций Огайо, Пенсильвании, Западной Виргинии (так называемый метарегион Tech Belt), предоставивший дополнительные 40 млн долл. Лидером консорциума стал бесприбыльный Национальный центр по оборонному производству и машиностроению (NCDMM).

Надо сказать, что создание America Makes выявило определенные проблемы. Например, в ходе конкурса Минобороны США получило заявки от 13 консорциумов, в итоге же все компании и университеты, участвовавшие в конкурирующих заявках, в той или иной форме присоединились к проекту. За счет этого общее число организаций-участников и партнеров института превысило 80 [201]. Это можно рассматривать, с одной стороны, как акцент на кластерном и сетевом аспекте развития института, с другой — как свидетельство не до конца проработанных стратегии и подходов, а также ожидаемых сложностей управления институтом.

В течение 2013 г. было создано два института [202, 203]:

• по инновациям в сфере цифрового производства и [промышленного] дизайна (Digital Manufacturing and Design Innovation, DMDII). Инициатор — Министерство обороны США. Финансирование на 3 года — 50 млн долл. от Минобороны, 20 млн долл. от прочих федеральных агентств со 100%-м софинансированием со стороны частных источников;

• по инновациям в сфере производства легких и современных металлов (Lightweight and Modern Metals ManufacturingInnovation, LM3I). Инициатор — Министер ство обороны США. Финансирование на 3 года — 50 млн долл. от Минобороны США, 20 млн долл. от прочих федеральных агентств.

В 2014 г. появился еще один институт — в сфере силовой электроники нового поколения. Инициатором выступило Минэнерго США.

Анализ федеральной политики в сфере НПТ

В содержательном отношении наиболее значимыми являются следующие особенности федеральной политики США в сфере НПТ:

• ставка на комплексное развитие серии смежных направлений: собственно процессных инноваций по созданию физических объектов, новых материалов, новых IT-систем, «новой» робототехники (на перспективу);

• комплексность применяемых инструментов и охвата проблем — от лаборатории до предприятия;

• акцент на сетевых и кластерных инициативах.

Иными словами, политика направлена на максимальное повышение эффективности использования существующих ресурсов всех участников инновационной системы. Однако в организационном отношении политика СШАв сфере НПТ демонстрирует, с одной стороны, несколько избыточную сложность и неоднозначность, с другой — «лоскутный» характер, наличие по сути дублирующих мероприятий. Платой за подобного рода подход служит очевидное снижение эффективности координации.

Исторически подобный подход, а также опыт каждого из указанных ведомств по отдельности имеют положительный пример реализации прорывных проектов (Минобороны США — сверхзвуковые и космические технологии, Интернет и т. д., Минэнерго — ядерный проект, расшифровка генома человека и др.), однако требуют сильного спонсора (финансового и политического) процесса развития НПТ.

В настоящий момент сложно судить об эффективности и результатах недавно принятых мер федерального правительства — инициатива АМР только в самом начале реализации и ежегодно административные подходы корректируются.

Вместе с тем умеренно высокий интерес промышленности и академического сектора к политике администрации говорит о релевантности государственных мер. Однако даже на уровне правительства фиксируется потребность в росте координации усилий и связанности политики в целом.

Наконец, остается вопрос формирования спроса на НПТ. В настоящее время в рамках политики Б. Обамы наблюдается почти полное отсутствие прямых мер по поощрению спроса на НПТ. С формальной стороны это связано не только с бюджетными ограничениями, но и со ставкой на технологические решения в области производственных процессов, а не конечной продукции, что в принципе не предполагает в реалиях американской политики специальных мер поддержки.

3.2. Государственная инновационная политика в области поддержки развития НПТ в Великобритании

Общая характеристика современного состояния развития науки, технологий и промышленности

Великобритания традиционно считается одной из наиболее успешных стран в области развития науки и технологий. При численности населения менее 1% мирового на Великобританию приходится почти 16% наиболее цитируемых публикаций в мире [204], а из 10 ведущих мировых университетов 3 университета находятся в Великобритании [205].

В то же время для Великобритании характерна проблема практического применения результатов НИОКР. Подобное сочетание сильной научной базы и слабой восприимчивости к инновациям в промышленности («европейский парадокс») приводит к тому, что результатами научных открытий британских ученых все больше пользуются зарубежные компании.

Место НПТ в системе государственных технологических приоритетов

В Великобритании НПТ не выделяются в качестве отдельного приоритета технологического развития, специальные инструменты государственной политики, направленные на развитие именно НПТ, также отсутствуют.

В то же время в британской инновационной политике есть понятие, максимально близкое к тому, что принято считать перспективными производственными технологиями. Это обрабатывающие производства с высокой добавленной стоимостью (high value manufacturing — HVM). Для развития HVM используются те же инструменты инновационной политики, что и для остальных направлений, обозначенных в качестве приоритетных на государственном уровне.

Проблемы механизмов государственной инновационной политики

Дистанцирование британского правительства от промышленной политики, начавшееся еще во времена М. Тэтчер, и дефицит общенациональных стратегий привели к тому, что в Великобритании в 2000-е гг. действовало большое количество разнообразных технологических центров, технопарков, центров трансфера технологий и т. п., при этом их финансирование в значительной степени возлагалась или на сам бизнес, или на региональные органы по поддержке инноваций.

В результате, несмотря на формирование отдельных успешных инновационных центров, в целом система поддержки трансфера знаний и технологий из науки в промышленность в Великобритании в 1990–2000-х гг. характеризовалась отсутствием долгосрочного базового финансирования и стратегии развития и распылением средств. Это приводило к проблемам во взаимодействии с бизнесом и как следствие к трудностям коммерциализации технологий в Великобритании [206].

Показательным примером служат центры, образованные в рамках Сообщества Фарадея (the Faraday Partnership) в 1990-х гг. Идея создания Сообщества Фарадея опиралась на модель институтов Фраунгофера в Германии, однако на практике существенно от них отличалась. В частности, в правительстве не было найдено средств на обеспечение базового финансирования центров Фарадея и им приходилось полагаться только на конкурсное грантовое финансирование. Однако, поскольку центры Фарадея были нацелены на помощь промышленности в прикладных околорыночных исследованиях, возникали существенные сложности с получением грантов, которые ориентированы в первую очередь на фундаментальную науку [207].

Другой пример — опыт развития сети наноцентров: на создание 32 центров нанотехнологий было выделено 50 млн ф. ст., что было прокомментировано экспертами как абсолютно недостаточная сумма для создания критической массы усилий [208].

Текущие изменения государственной политики в области технологического развития

Мировой экономический кризис 2008–2009 гг. стал толчком к существенному пересмотру государственной политики как в научной сфере, так и в области промышленной политики Великобритании.

Во-первых, глубоким изменением стало возрождение активной промышленной политики, проводимой британским правительством. В 2009 г. был опубликован доклад «Новая промышленность, новые рабочие места» [209], в котором отмечалась необходимость усиления государственной промышленной политики для формирования и реализации стратегического видения развития британской экономики. Вслед за докладом в 2009 г. был образован единый Департамент бизнеса, инноваций и компетенций (BIS), который объединил функции по развитию науки, инноваций и промышленности.

Во-вторых, государственная политика в области поддержки трансфера знаний и технологий из университетов в промышленность стала изменяться в сторону концентрации имеющихся ресурсов на национальных приоритетах.

В 2010 г. в широко распространившемся и одобренном правительством докладе Х. Хаусера «Текущая и будущая роль центров технологий и инноваций в Великобритании» [210] фактически было повторено предложение опереться на модель германских институтов Фраунгофера и создать центры технологий и инноваций. По мнению Хаусера, такие центры должны стать мостом между наукой и промышленностью, обеспечивая поддержку более поздним этапам исследований и разработок по сравнению этапами, поддерживаемыми в университетах. В приведенном в докладе Хаусера анализе [210] существовавших до этого в Великобритании подобных центров отмечены основные проблемы их функционирования:

• краткосрочный горизонт бизнес-модели центров (около 3 лет);

• распыление финансирования — низкий уровень финансирования большинства центров, что не позволяло достичь необходимого порогового уровня эффективности;

• отсутствие координации формирования подобных центров на национальном уровне и слабая интеграция их в общую национальную технологическую стратегию.

Для координации поддержки инноваций на национальном уровне в правительстве в 2010 г. было принято решение, с одной стороны, прекратить деятельность агентств по региональному развитию (RDA) (RDA являлись одним из ключевых источников финансирования центров технологий и инноваций), с другой — передать часть их функций национальному агентству по инновациям — Комитету по технологической стратегии (TSB) и существенно расширить финансирование TSB.

Инструменты государственной политики в области НПТ

Объединение в BIS функций по поддержке исследований и промышленной политики позволило ему комплексно подойти к реализации планов технологического развития.

1) Координация бизнеса и государства

BIS совместно с бизнесом подготовил стратегии развития приоритетных отраслей (или секторов), формируя таким образом общее долгосрочное видение их развития. В рамках этих стратегий рассматривались такие специфические для каждой отрасли темы, как технологии, компетенции, доступ к финансированию, государственные закупки / поддержка производственной цепочки.

Наиболее близкими к тематике HVM являются стратегии развития аэрокосмической и автомобильной промышленности, хотя пересечение по тематике также имеется со стратегией атомной энергетики, ветряных офшорных электростанций и др.

В рамках отраслевых стратегий в области аэрокосмической промышленности и автомобилестроения BIS организовал взаимодействие с бизнесом посредством определенной формы консорциума или отраслевого объединения, управляемого совместно представителем BIS и промышленных компаний. Роль подобных отраслевых объединений заключается, с одной стороны, в формировании общего стратегического видения развития отрасли у бизнеса и государства (в том числе подготовка дорожных карт, изменение условий ведения бизнеса и т. д.), с другой — в координации усилий по разработке новых технологий.

В аэрокосмической и автомобильной отраслях под эгидой отраслевых объединений были созданы также специальные организации для финансирования и координации исследовательских проектов:

• Аэрокосмический технологический институт (Aerospace Technology Institute) с объемом суммарного финансирования около 2 млрд ф. ст. на 2013–2020 гг.;

• Центр перспективных силовых установок (Advanced Propulsion Centre) с объемом суммарного финансирования около 1 млрд ф. ст. на 10 лет.

2) Развитие исследовательской инфраструктуры

Для развития исследовательской инфраструктуры через TSB была запущена программа сети катапульт — центров, создаваемых на базе университетов, в которых сконцентрированы передовое исследовательское оборудование мирового уровня и ведущие исследователи.

В настоящее время сформировано 7 катапульт (еще 2 катапульты планируется создать в 2014–2015 гг.), работающих в следующих областях:

1) обрабатывающая промышленность с высокой добавленной стоимостью;

2) клеточная терапия;

3) подключенная (connected) цифровая экономика;

4) города будущего;

5) офшорная возобновляемая энергетика;

6) спутниковые системы и их применение;

7) транспортные системы;

8) энергетические системы (в 2014–2015 гг.);

9) диагностика и доказательная медицина (в 2014–2015 гг.).

Отбор тематики катапульт проходил по следующим 5 критериям:

1) потенциальный объем мирового рынка в области специализации катапульты прогнозируется в размере не менее 1 млрд ф. ст. в год;

2) Великобритания должна лидировать в мире в исследованиях по тематике катапульты;

3) бизнес должен иметь возможность коммерциализировать технологии и сформировать в Великобритании значительную часть производственной цепочки в области специализации катапульты;

4) катапульта должна обеспечивать привлечение в Великобританию ТНК;

5) катапульта должна помогать достигать национальных стратегических целей.

Финансовая модель катапульт предполагает следующее распределение источников финансирования:

• 1/3 — базовое финансирование со стороны TSB;

• 1/3 — конкурсное финансирование совместных прикладных исследований со стороны государственного и частного секторов;

• 1/3 — контракты с промышленностью на НИОКР.

На такую структуру финансирования катапульты должны выходить в течение 5 лет. В случае недостижения целевых показателей по привлечению средств со стороны бизнеса катапульта через 5 лет с начала работы может быть закрыта.

Предполагается, что годовой объем финансирования одной катапульты будет составлять порядка 30–45 млн ф. ст. из всех источников. Общий объем финансирования катапульт в течение 5 лет планируется на уровне порядка 1,4 млрд ф. ст. [211].

Согласно обзору британской организации по лоббированию бизнеса CBI от 21 июля 2014 г. [212], из 7 сформированных катапульт только одна катапульта — в области обрабатывающей промышленности с высокой добавленной стоимостью — начала работать в полную силу.

Катапульта в области обрабатывающей промышленности с высокой добавленной стоимостью (HVM) была образована в 2011 г. на базе 7 уже существовавших центров при университетах. Таким образом, HVM-катапульта является сетевым инструментом, что обеспечивает ее дополнительную привлекательность для бизнеса. В настоящее время HVM-катапульта активно сотрудничает с такими компаниями, как Rolls-Royce, Airbus, Jaguar Land Rover и др. Со стороны государства запланированы инвестиции в размере около 140 млн ф. ст. в течение 6 лет.

За исключением HVM-катапульты, результаты работы которой оцениваются достаточно высоко [213], остальные центры до настоящего времени так и не начали работать на полную мощность, что закономерно вызывает вопросы об эффективности этого инструмента. Для ответа на вопрос об эффективности катапульт в марте 2014 гч. началась подготовка нового обзора Хаусера [214], которая к настоящему времени еще не завершена.

В то же время другие источники уже подчеркивают слабые связи прочих катапульт с университетами, непрозрачные процедуры выбора приоритетов, места локализации катапульт и т. д. [215].

3) Поддержка МСП и производственной цепочки

В целях развития предприятий, входящих в производственные цепочки в приоритетных отраслях, правительство Великобритании в 2012 г. запустило Инициативу по поддержке производственной цепочки в перспективной обрабатывающей промышленности (AMSCI) с объемом финансирования 125 млн ф. ст. в 2012 г. и 120 млн ф. ст. в 2013 г. [216] (в форме грантов и субсидирования кредитов, которые могут быть направлены на закупку оборудования, расходы на НИОКР и обучение персонала).

Для поддержки инноваций в малых и средних предприятиях (МСП) TSB планирует увеличить финансирование в рамках Инициативы по поддержке исследований в малых компаниях (SBRI) с 40 млн ф. ст. в 2012–2013 г. до 200 млн ф. ст. в 2014–2015 гг. [217].

Помимо этого для поддержки развития малых инновационных фирм в 2012 г. была запущена программа инновационных ваучеров, а в 2013 г. — программа «Патентная коробка» (Patent Box), которая снижает эффективную ставку налога на прибыль, связанную с использованием патентов, зарегистрированных в Великобритании.

В 2011 г. была также создана Консалтинговая служба в производственной области (Manufacturing Advisory Service), целью работы которой является оказание консультативной поддержки малому и среднему бизнесу в области производственных технологий.

3.3. Основы формирования инновационной политики ФРГ в сфере НПТ

Контуры германской государственной политики по поддержке промышленности и НПТ

Германия — одна из немногих крупных индустриально развитых стран, которая за прошедшие полтора десятилетия смогла сохранить достаточно мощный промышленный потенциал, обеспечить устойчивый рост произведенной добавленной стоимости в промышленности и экспорта сложной промышленной продукции при положительном балансе торговли промышленной продукцией. Именно благодаря промышленному сектору Германия сравнительно легко перенесла мировой финансово-промышленный кризис.

Особенностью германской модели организации и функционирования промышленности выступает то, что кроме крупных транснациональных многоотраслевых холдингов (Siemens AG, Thyssen и т. д.) и ведущих отраслевых концернов мирового уровня (Volkswagen, Mercedes-Benz AG, Audi AG, BMW AG, Hoechst AG, BASF AG, Robert Bosch GmbH, Mannesman AG, Industrie AG и другие) в стране развит сегмент малого и среднего промышленного технологического бизнеса — так называемых Mittelstand. При этом Mittelstand, в отличие от аналогов в иных странах, не только играют роль подрядчиков и поставщиков крупных корпораций, но и самостоятельно предлагают сложные технологические решения в сфере специализированного машиностроения на отечественном и мировом рынках. По разным оценкам, промышленные малые и средние предприятия обеспечивают до половины и выше (по отдельным направлениям до 2/3) промышленного экспорта ФРГ. Кроме того, развита кооперация между основными типами высокотехнологичных компаний.

В силу этого на уровне федерального правительства отсутствуют по-настоящему масштабные национальные программы или группы скоординированных программ, направленных на всестороннее развитие НПТ. Однако исключением стала новая программа, инициированная в 2013 г., — «Индустрия 4.0» (Industrie 4.0), которая далее рассматривается более подробно. При этом с институциональной точки зрения ключевыми становятся институты Фраунгофера, давно и успешно работающие в Германии.

Основными органами, обеспечивающими финансирование и координацию государственных инновационных мероприятий в сфере НПТ, являются федеральные министерства экономики и энергетики (BMWi, ранее Министерство экономики и технологий), образования и науки (BMBF), а также Немецкое исследовательское общество (DFG — фонд, обеспечивающий конкурсное грантовое финансирование НИР).

Общество Фраунгофера

Общество Фраунгофера объединяет 67 институтов и исследовательских центров, ведущих ориентированные фундаментальные (небольшая часть) и прикладные исследования, а также спектр технологических работ в интересах крупного, среднего и малого бизнеса и правительственных структур. Годовой бюджет общества составляет приблизительно 2 млрд евро (2/3 из государственных источников, 90% которых — средства федерального правительства) и состоит из трех относительно равных частей:

• базового финансирования «задельных» работ фундаментального и прикладного характера (бюджетные средства и фонды ЕС);

• грантового и контрактного финансирования ориентированных прикладных исследований со стороны государства, промышленности, ЕС;

• контрактного финансирования, главным образом промышленностью, технологических работ.

Хотя государство специально не акцентирует развитие именно НПТ по линии общества (нет ни специальных программ, ни четко выраженной, «спущенной» от министерств или иначе оформленной системы приоритетов), но, несмотря на широкий спектр его работ, большая часть направлений его контрактных НИОКР (табл. 14) имеет прямое или косвенное отношение именно к производственным технологиям.

ТАБЛИЦА 14. ХАРАКТЕРИСТИКА КЛЮЧЕВЫХ НАПРАВЛЕНИЙ КОНТРАКТНЫХ НИОКР ОБЩЕСТВА ФРАУНГОФЕРА (2012 г.)

Помимо этого общество выполняет еще несколько функций, касающихся развитии НПТ. Прежде всего оно предоставляет МСП и крупному бизнесу возмездные услуги в сфере передовых НИОКР и сопутствующей деятельности. Если говорить об МСП, то эти услуги стоят дешевле рыночных. Помощь общества оказывается критической для реализации сложных проектов, особенно требующих привлечения результатов прикладных и фундаментальных работ.

Далее это развитие прорывных технологий в интересах промышленности посредством участия групп институтов Фраунгофера в реализации так называемых важнейших (Leitprojekte) проектов. Такие проекты выполняются в кооперации с бизнесом и университетами. В настоящее время реализуется 4 важнейших проекта. Наиболее актуальным для развития НПТ является проект E. Production, предполагающий создание энергои ресурсоэффективной фабрики с высокой долей автоматизации и нулевыми выбросами углекислого газа. Сроки реализации проекта — 2013–2016 гг. В 2014 г. по результатам НИОКР в партнерстве с Volkswagen AG обществом открыта опытная автомобильная фабрика в г. Хемниц для отработки и демонстрации НПТ — первая из нескольких подобных объектов. Общий объем расходов по проекту по линии общества в 2013–2014 гг. составил около 20 млн евро.

Другим инструментом реализации передовых и прорывных технологий и проектов с участием Общества Фраунгофера выступает программа формирования инновационных промышленных кластеров. На данный момент действует 20 кластеров с общим объемом финансирования в расчете на кластер до 20–30 млн евро. Это средства самого общества, промышленности и земель ФРГ. В кластерах кооперируются институты общества, университеты и бесприбыльные исследовательские центры, а также промышленные предприятия разного масштаба. Кластеры формируются вокруг конкретного проекта (от НИОКР до производства) при наличии финансовых и производственных обязательств партнеров. Выбор кластерообразующего проекта для поддержки становится и свидетельством наличия базы, и катализатором для дальнейшего кластерного развития территории. Характерно, что прямо или косвенно почти все кластеры связаны с производственными технологиями и процессами.

Отдельным значимым направлением работ общества является образовательная деятельность. До трети исследовательского персонала общества составляют аспиранты и молодые ученые, решение научно-образовательных задач считается необходимым условием поддержки кластеров, исследовательских центров, а также совместных с университетами проектов исследований и разработок.

Программа «Индустрия 4.0»

Несмотря на то, что в целом НПТ не являются предметом масштабных национальных программ, одно направление, связанное с НПТ, находится как минимум с середины 2000-х годов в фокусе внимания федерального правительства. Это создание сложных киберфизических систем (КФС), новых поколений встроенных (embedded systems) датчиков, актуаторов, систем принятия решений, а также алгоритмов и программно-аппаратных средств автоматического интеллектуального управления распределенными производственными и инфраструктурными процессами и объектами. В ФРГ существует консенсус, что данные технологии в перспективе станут основой мирового лидерства германской промышленности. В числе мер, нацеленных на продвижение тематики КФС, можно выделить проекты по развитию семантических технологий Интернета, межмашинной коммуникации, новых технологий и стандартов для встроенных интеллектуальных систем, финансировавшихся BMWi и BMBF с середины 2000-х гг. В 2009 г. была разработана «Национальная дорожная карта по встраиваемым системам» [218]. В период кризиса германское правительство существенно активизировало поиски новых точек роста, конкурентоспособности, и технологии, относящиеся к НПТ, оказались в центре внимания. Тематика КФС получила приоритетное внимание в проекте «Индустрия 4.0» (Industrie 4.0). «Индустрия 4.0» была инициирована в 2012 г. как один из десяти «проектов будущего» [219] в рамках плана действий по осуществлению германской федеральной «Стратегии в области высоких технологий–2020», концепции инновационного развития и укрепления позиций ФРГ на мировых рынках (первая версия представлена в 2006 г. [220], в 2010 и 2014 гг. выпущены новые редакции [221]).

В центре внимания «Индустрии 4.0» — создание «умного предприятия» (Smart Factory), а также решение сопутствующих задач как основы 4-й промышленной революции в рамках формирования КФС. На эти цели в течение 10–15 лет планируется затратить до 200 млн евро [222].

Особенностью «Индустрии 4.0» как проекта будущего является его организация. Это зонтичная виртуальная программа, идеологически объединяющая значительное число различных министерских мероприятий и партнерств с бизнесом и реализующаяся на основе государственно-частного партнерства (ГЧП) на всех стадиях планирования, реализации и контроля мероприятий.

«Индустрия 4.0» состоит из целого ряда программ и проектов. К их числу относится, например, программа «Наука и техника самоуправляющихся систем для промышленности 4.0 — производство, продукты, услуги в многомерном Интернете будущего» (AUTONOMIK fur INDUSTRIE 4.0, финансирование на первом этапе — по 40 млн евро от BMWi и промышленности [223–225]) — наследница прежней программы AUTONOMIK.

Цель программы — разработка интеллектуального взаимодействия ИКТ и промышленного производства. Следует упомянуть и такие мероприятия ГЧП, как RES-COM (2011–2015 гг., 9 млн евро) по разработке интегрированных систем датчиков и актуаторов в целях ресурсосбережения в промышленных процессах; CyPros — создание киберфизических производственных систем (2012–2015 гг.) и т. д.

Отдельным проектом «Индустрии 4.0» является один из ведущих кластеров ФРГ — так называемый it‘s OWL, Интеллектуальные технические системы региона Восточная Вестфалия — Липпе. В кластер входят 174 организации, включая 126 крупных, средних и малых компаний в сфере машиностроения, электротехники, автомобилестроения и 17 университетов.

В рамках 46 проектов разрабатываются новые технологии самооптимизации систем, взаимодействия человека и машин, интеллектуальных сетей и системной инженерии. Финансирование (до 2017 г.) кластера обеспечивают BMBF — около 40 млн евро, и промышленные партнеры — около 70 млн евро. Государственное финансирование проектов «Индустрии 4.0» осуществляется BMBF и BMWi при участии федерального Министерства внутренних дел (BMI) и экспертной поддержке Научно-промышленного альянса в сфере исследований. Кроме того, мероприятия «Индустрии 4.0» имеют право претендовать на фонды ЕС и финансирование по линии национальной программы «Цифровая Германия-2015» (координатор — BMWi) в части разработки IT-технологий, стандартов и т. п.

Ключевую роль в планировании и поддержке реализации «Индустрии 4.0» играет Совместная платформа промышленности 4.0 — управляющий и координирующий орган проекта в форме государственно-частного партнерства. Он обеспечивает взаимодействие участников работ. Платформа создана крупнейшими отраслевыми ассоциациями ФРГ — Федеральным объединением информационных, телекоммуникационных и компьютерных технологий (BITKOM), Объединением немецких машиностроительных предприятий (VDMA) и Центральным объединением электротехники и электроиндустрии (ZVEI). По экспертным оценкам, учитывая акцент «Индустрии 4.0» на проблематике КФС и в целом на IТ-тематике, наибольшую активность проявляет BITKOM.

Анализ германской политики по развитию НПТ

В целом германская политика в сфере развития НПТ характеризуется высокой преемственностью в части как тематики, так и инструментов. Ее можно рассматривать как логическое продолжение более ранних усилий по созданию новых технологических платформ и прорывных технологий.

По сути, федеральное правительство делегирует роль национального координатора бизнес-сектору и даже крупным компаниям и их бизнес-ассоциациям. Последние выполняют функцию своего рода коллективного системного квалифицированного заказчика на НПТ. В этом качестве и крупный бизнес, и его объединения должны (в идеальном сценарии) обеспечить системную сборку технологических платформ будущего и их тиражирование при разделении с госсектором рисков и затрат.

На сегодняшний день очевидны позитивные результаты такого подхода (лидерство Германии в Европе), однако ряд аспектов данного подхода еще не оптимальны. Первое — это недостаточная координация различных направлений федеральной политики. До сих пор наблюдается своего рода «лоскутная» поддержка разных видов НПТ по линии BMBF, BMWi, DFG и Общества Фраунгофера, отсутствие единой идеологии развития (что, например, есть в США), «больших» программ в сфере передового материаловедения, промышленной робототехники. Здесь явно не хватает аналогов Совместной платформы «Индустрии 4.0».

Второе — это проблемы опоры на крупный бизнес в ГЧП. Это не всегда оправданно с учетом специфики НПТ, которые тяготеют скорее к распределенным и малым формам (в части разработки как технологий, так и новых бизнеси производственных моделей — «малосерийных» производств, IT-услуг и т. п.).

Анализ «Индустрии 4.0» и ряда иных текущих мероприятий оставляет также без ответа вопрос о роли малых компаний и Mittelstand в процессах индустриальной революции. С одной стороны, в государственных документах подчеркивается значение малого и среднего бизнеса, с другой — даже структура платформы, а также состав участников крупнейших инфраструктурных проектов свидетельствуют о доминировании крупного бизнеса. Недостаточность поддержки МСП подтверждается германскими аналитиками, что является одной из основных их претензий к проводимой государственной политике [226].

Действительно, неочевидно, что устоявшиеся, «старые» корпорации способны возглавить новую индустриальную революцию. Несмотря на то что они декларируют ее необходимость, пока их модели и структуры активов далеко не во всем соответствуют требованиям развития НПТ. Такая перестройка сложна и может затянуть процесс реиндустриализации.

3.4. Выводы для России из зарубежного опыта государственной инновационной политики по поддержке НПТ

Несмотря на имеющийся достаточно обширный опыт по применению мер государственной инновационной политики по поддержке НПТ в США, Великобритании и Германии, необходимо отметить сложность прямого переноса инструментов в российскую практику, что обусловлено качественно различающимися базовыми условиями (уровень развития науки, обрабатывающей промышленности, кооперационных связей в национальных инновационных системах и т. д.).

В то же время полезными для формирования государственной инновационной политики в России представляются общие принципы, лежащие в основе выбора и реализации НПТ.

Среди них можно выделить принцип формирования промежуточного звена, своего рода моста между университетами и бизнесом для развития НПТ. Так, если для предыдущих технологических приоритетов, таких как ИКТ и биотехнологии, именно университеты (или бизнес-инкубаторы, технопарки при университетах) являлись основными «поставщиками» новых компаний с инновационной продукцией на рынки, то для НПТ, ориентированных в первую очередь на машиностроение, из-за большей капиталоемкости исследований становятся необходимыми дополнительные элементы для поддержки развития.

В Германии такими элементами традиционно были институты Фраунгофера, в США — институты, созданные в рамках Национальной сети по развитию производственных инноваций, в Великобритании — сеть исследовательских центров внутри катапульты в области обрабатывающей промышленности с высокой добавленной стоимостью.

Вторым важным принципом становится усиление координации между государством и бизнесом, в первую очередь крупным, при определении масштабов государственных ассигнований на исследования. Механизмы координации по большей части предусматривают создание различных отраслевых консорциумов, чьи проекты софинансируются со стороны государства.

Наконец, зарубежный опыт свидетельствует о растущей роли производственных цепочек в национальных экономиках и потому важности поддержки их формирования и развития через содействие малым и средним предприятиям. Поскольку развитие НПТ потенциально влияет на перераспределение добавленной стоимости в пользу инновационных МСП, целенаправленная поддержка МСП государством может рассматриваться как развитие институциональной базы для новых производственных технологий.

3.5. Российский опыт использования инструментов, релевантных для развития новых производственных технологий

В России на протяжении всего постсоветского периода вводились как прямые, так и косвенные меры стимулирования технологического развития, которые могут оказывать в том числе положительное влияние на развитие новых производственных технологий. Одной из первых адресных мер, основанных на государственно-частном партнерстве, были «важнейшие инновационные проекты государственного значения» [227] — крупные проекты, выполнявшиеся коллективами, объединяющими представителей науки и промышленности. Проекты должны были решать ключевые проблемы конкурентоспособности, в том числе снижения издержек производства за счет ресурсосбережения. Итоги реализации мегапроектов, по данным, доступным на сегодняшний день, неоднозначны. Один из недостатков — то, что финансирование НИОКР осуществлялось только из средств бюджета, а проведением НИОКР занимались научные организации и вузы и контракт заключался именно с ними, — был исправлен позднее, когда появился инструмент «связанных грантов».

В новой схеме «связанных грантов» требовалось проводить бюджетные средства на НИОКР через компании для перечисления их НИИ и вузам. Стали поддерживаться научно-производственные партнерства. При этом объем собственных средств предприятия, вкладываемых в проект, должен был составлять не менее 100% размера субсидии.

Одним из эффектов данного инструмента стало расширение интереса компаний к взаимодействию с вузами и формирование на этой основе исследовательских сетей. Были также отмечены следующие позитивные результаты [228]:

• усиление ориентации вузов на решение практических задач, в которых заинтересован бизнес, и усиление общей мотивации (особенно молодых) ученых вести научные исследования;

• вовлечение студентов и аспирантов в исследовательский процесс, уточнение востребованных и недостающих компетенций;

• институционализация взаимоотношений между вузами и бизнесом в инновационной сфере; расширение кооперации в области исследований, формирование консорциумов;

• активизация селекции лучших специалистов и подразделений в университетах, приобретение (или восстановление) необходимых навыков и компетенций (прежде всего в части решения инженерных задач), модернизация образовательных программ в соответствии с потребностями бизнеса.

Наибольшие эффекты были отмечены для средних компаний, которые могут гибко реагировать на изменения и имеют при этом необходимые для этого ресурсы.

Программы инновационного развития (ПИР) крупных компаний с государственным участием стали еще одной мерой для научно-технологического развития крупного бизнеса. ПИР представляет собой среднесрочный (3–5 лет, с перспективой до 5–9 лет) корпоративный программный документ, который утверждается органами управления компании. Цели ПИР были сформулированы в основном в количественных терминах роста расходов на НИОКР и других затрат на инновации. Практика показала, что компаниям несложно продемонстрировать рост количественных показателей, однако это необязательно приводит к прорыву в развитии. Пока экономический эффект от ПИР, в том числе выраженный в росте производительности труда и создании новых продуктов, несопоставим с расходами.

С точки зрения инфраструктурных мер релевантным инструментом для поддержки развития новых производственных технологий можно считать технопарки. В настоящее время в России идут серьезные дебаты относительно низкой эффективности функционирования и направлений дальнейшего развития технопарков. Проблемными являются как эффективность расходования бюджетных ресурсов в рамках различных программ, так и базовые принципы работы технопарков. Важным направлением их развития для целей стимулирования НПТ является наращивание уровня технологической обеспеченности. Пока такие меры применяются в пилотном режиме.

Так, Минэкономразвития инициировало в 2010 г. пилотный проект по созданию центров прототипирования на базе новосибирского технопарка «Академпарк». Создание центра прототипирования было направлено на содействие резидентам технопарков в быстром и недорогом изготовлении прототипов инновационной продукции и ее мелкосерийном производстве.

Бизнес-модель Центра технологического обеспечения (так называется центр прототипирования в Академгородке) основана на схеме, в рамках которой государство по согласованию с резидентами технопарка закупает необходимое оборудование, а затем сдает его в аренду по льготным ставкам. На базе закупленного оборудования формируются небольшие компании, предоставляющие услуги по мелкосерийному производству («инфраструктурные» компании), в первое время в основном для более крупных компаний технопарка, затем существенно расширяя базу контрагентов и таким образом обеспечивая большую загрузку оборудования.

Во-первых, так обеспечивается заинтересованность компаний, использующих оборудование, в его высоком качестве и по возможности низкой стоимости (так как этим компаниям потом предстоит платить за него арендную плату). Во-вторых, за счет постепенного расширения рынка сбыта для «инфраструктурных» компаний обеспечивается снижение стоимости владения оборудованием по сравнению со случаем, когда оборудование находится в собственности более крупных инновационных компаний технопарка и работает только на них.

В результате формирования в технопарке подобной «инфраструктурной» прослойки технологических компаний появляется возможность быстро и относительно недорого сделать опытный образец или мелкую серию под конкретный заказ других МСП. Помимо этого за счет наличия сети «инфраструктурных» компаний, с которыми работают сразу несколько инновационных фирм технопарка, усиливается их взаимодействие между собой и выстраиваются кооперационные взаимосвязи, что формирует инновационную среду.

Повышение уровня технологической оснащенности технопарков актуально также в связи с появлением отдельных попыток перестроить производственные цепочки в рамках крупных госпредприятий с выносом отдельных технологических функций на аутсорсинг малым и средним инновационным компаниям.

4. БИБЛИОМЕТРИЧЕСКИЙ И ПАТЕНТНЫЙ АНАЛИЗ РАЗВИТИЯ НОВЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Анализ публикационной активности был осуществлен на основании данных международной наукометрической базы Web of Science (WoS), аккумулирующей публикации более чем 12 тыс. наиболее авторитетных научных журналов. Выбранный временной интервал — с 01.01.2000 г. по сентябрь 2014 г.

Патентный анализ осуществлен на основании базы данных компании Questel — Orbit — крупнейшего в мире патентного фонда, содержащего свыше 60 млн документов 95 стран и международных патентных ведомств. Выбранный временной интервал — с 01.01.1994 г. по август / сентябрь 2014 г.

4.1. Информационные технологии для управления производственным циклом

Данные анализа актуального уровня и трендов исследовательской активности в области информационных технологий для управления производственным циклом в мире свидетельствуют о высоком интересе к прикладным аспектам этого направления. За период с 2000 г. по сентябрь 2014 г. в WoS было проиндексировано 16 890 публикаций, посвященных информационным технологиям в производственном цикле. В 2000–2006 гг. количество публикаций по данной теме в мире неуклонно росло. С 2008 г. по настоящее время ежегодное количество статей по данной теме, проиндексированных в WoS, колеблется на уровне 1500 в год (рис. 24).

Лидерами по удельному весу в общемировом публикационном потоке, проиндексированном в WoS, считаются Евросоюз (38%) и США (28%). Третье место занимает Китай с 13% публикаций. Доля России в общемировом массиве публикаций, проиндексированных в WоS за 2000–2014 гг., незначительна и составляет всего 0,07%. В абсолютном выражении это лишь 12 статей, имеющих аффилиацию с РФ, из которых 33% являются мультинациональными, т. е. написанными по результатам международных коллабораций. В общемировом рейтинге публикационной активности по данному направлению Россия занимает 56-е место, примерно столько же статей имеют аффилиацию с исследовательскими центрами Словакии, Ливана, Филиппин и Уругвая.

За последние 20 лет (1994–2014 гг.) в мире выдано 5365 патентов, связанных с информационными технологиями для управления производственным циклом. Динамика патентования за рассматриваемый период демонстрирует стабильный линейный рост патентной активности в мире по данной теме за 1994–2006 гг. (рис. 25). Начиная с 2007 г. рост патентной активности прекратился, однако ежегодный уровень остается стабильно высоким и составляет около 700 патентов.

В число главных патентообладателей не вошел ни один исследовательский центр мира. Десять верхних позиций рейтинга занимают промышленные компании США, Японии, Южной Кореи и Тайваня (табл. 15).

Анализ патентной активности российских изобретателей свидетельствует о скромной позиции России среди стран, развивающих информационные технологии для управления производственным циклом. За исследуемый период в России было выдано 155 патентов, причем всего 31 из них — российским заявителям и 124 (80,00%) — зарубежным заявителям.

Доля патентов с российским приоритетом составляет всего лишь 0,58% общемирового массива патентов. За пределы РФ вышли только 5 патентов резидентов, которые не относятся к триадным патентным семьям.

ТАБЛИЦА 15. МИРОВЫЕ ЛИДЕРЫ ПО ЧИСЛУ ПАТЕНТОВ В ОБЛАСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМ ЦИКЛОМ, 2000–2014 гг. (ДАННЫЕ ORBIT НА 11.09.2014)

4.2. Компьютерные технологии для моделирования и производства изделий

За период с 2000 г. по сентябрь 2014 г. в WoS проиндексировано 4175 публикаций, содержание которых релевантно направлению «компьютерные технологии для моделирования и производства изделий». Стабильный рост ежегодно индексируемого числа публикаций наблюдается с 2000 г. и сохраняется до настоящего времени. За этот период общемировой объем публикаций в WoS увеличился почти в 2 раза (рис. 26).

Лидерами по удельному весу в общемировом публикационном потоке являются Евросоюз и США, на совокупную долю которых приходится почти две трети статей (60%). Рейтинг публикационной активности возглавляют страны ЕС-27 (37,3%), США (23,7%), далее следует Китай (15,1%) и с двукратным отрывом от него Великобритания (7,4%).

Доля России в общемировом объеме публикаций, посвященных различным аспектам использования компьютерных технологий для моделирования и производства изделий и проиндексированных в WоS за 2000–2014 гг., составляет 1,02%. Каждая третья (38%) из 42 статей, имеющих аффилиацию с РФ, написана международным авторским коллективом. В общемировом рейтинге по публикационной активности по данному направлению Россия занимает 23-е место, примерно столько же статей имеют аффилиацию с исследовательскими центрами Нидерландов, Греции, Португалии и Румынии.

За 1994–2014 гг. наблюдается устойчивая положительная динамика числа технологических решений, связанных с использованием компьютерных технологий для моделирования и производства изделий, что подтверждает возможности их широкого индустриального применения (рис. 27).

За последние 20 лет в мире выдано 2092 патента, связанных с компьютерными технологиями для моделирования и производства изделий. Приоритет имеют США (966), второе место по количеству патентов занимает Китай (560), далее с существенным отрывом идут Япония (136) и Южная Корея (121).

Десять верхних позиций рейтинга патентообладателей занимают промышленные компании США, Франции, Японии и Германии. В число топ-30 патентообладателей вошли также восемь университетов мира.

Анализ патентной активности российских изобретателей свидетельствует о более чем скромной позиции России среди стран, развивающих технологии в данной технической области. За 20-летний период в России было выдано 32 патента, причем 17 из них — российским заявителям и 15 — зарубежным заявителям. Доля патентов с российским приоритетом составляет лишь 0,81% общемирового массива патентов. С этим показателем Россия занимает 10-е место в мире, однако разрыв со странами-лидерами (США, Китай, Южная Корея, Япония), на долю которых суммарно приходится более 90% всех выданных в мире патентов, весьма существен. За пределы РФ вышел только один патент резидентов.

4.3. Промышленная и сервисная робототехника

Экспоненциальный рост публикационной активности по направлению «промышленная и сервисная робототехника», зафиксированный в WoS, наблюдался с начала нулевых до 2008 г., после чего ежегодный объем публикаций стабилизировался на уровне около 5 тыс. публикаций в год. Всего же за последние 14 лет в WoS проиндексирована 55 841 публикация (рис. 28).

Более половины статей мирового публикационного потока написаны авторами из стран Евросоюза и США. Публикационный рейтинг отдельных стран возглавляют США (21%), Китай (12%), Япония (12%), Германия (7%), Великобритания (5%), Южная Корея (5%).

Доля России в общемировом объеме публикаций, проиндексированных в WoS за 2000–2014 гг., составляет всего 0,32%. Из 180 статей, имеющих аффилиацию с РФ, 45 (25%) созданы международными авторскими коллективами. В общемировом рейтинге по публикационной активности по данному направлению Россия занимает 34-е место. По количеству публикаций в международном сегменте Россия уступает лидеру — США в 66 раз, Китаю — в 38 раз, Японии — в 36 раз.

Всего за последние 20 лет (1994–2014 гг.) по направлению «промышленная и сервисная робототехника» в мире выдано 17 053 патента. Наибольшее количество патентов в данной области принадлежит резидентам Китая, Японии и США (рис. 29).

Девять верхних позиций рейтинга патентообладателей занимают крупные промышленные компании Японии, Швеции, Швейцарии, Индии, Германии и Южной Кореи (табл. 16).

За 1994–2014 гг. в России выданы 673 патента, защищающих технологические решения в области промышленной и сервисной робототехники, из которых 483 патента — российским заявителям, а 190 (28,23%) — зарубежным.

Доля патентов с российским приоритетом составляет 2,83% общемирового массива патентов (7-е место в мире). Отставание по количеству патентов национальных заявителей от стран-лидеров (Китая и Японии) составляет 5–10 раз. За пределы РФ вышли 15 патентов резидентов, и только один из них относится к триадным.

4.4. Аддитивное производство (трехмерная печать)

За период с 2000 г. по сентябрь 2014 г. в WoS было проиндексировано 4615 публикаций, посвященных технологиям аддитивного производства. Динамика публикационной активности свидетельствует о стабильном нарастании интенсивности исследований, только за последние три года (2010–2013 гг.) количество ежегодно публикуемых статей по технологиям аддитивного производства удвоилось по сравнению с предшествующими тремя годами (рис. 30).

Более половины (60%) публикаций по технологиям аддитивного производства относятся к наукам о материалах и инженерным наукам. Следует отметить взрывной рост интереса к данным технологиям и в области компьютерных наук: так, в 2013 г. количество научных публикаций в ведущих международных журналах по технологиям аддитивного производства, отнесенным к компьютерным наукам, увеличилось по сравнению с предыдущим годом более чем в два раза.

Лидерами по удельному весу в общемировом публикационном потоке являются Евросоюз и США, на долю каждого из которых приходится более трети статей. Публикационный рейтинг отдельных стран возглавляют США (32%), Китай (9,6%), Великобритания (9,5%), Германия (9%), Южная Корея (6,3%) и Япония (5,4%).

Доля России в общемировом объеме публикаций, посвященных вопросам разработки и использования аддитивных производств, проиндексированных в WOS за 2000–2014 гг., является незначительной и составляет всего 0,76%. Из 35 статей, имеющих аффилиацию с РФ, 26% написаны по результатам, полученным в рамках международных проектов. В общемировом рейтинге публикационной активности по данному направлению Россия занимает 26-е место, примерно столько же статей имеют аффилиацию с исследовательскими центрами Греции, Израиля, Финляндии, Польши.

ТАБЛИЦА 16. МИРОВЫЕ ЛИДЕРЫ-ПАТЕНТООБЛАДАТЕЛИ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «ПРОМЫШЛЕННАЯ И СЕРВИСНАЯ РОБОТОТЕХНИКА», 1994–2014 гг. (ДАННЫЕ ORBIT НА 11.09.2014 г.)

За последние 20 лет (1994–2014 гг.) в мире был выдан 9951 патент, связанный с технологиями аддитивного производства. Динамика патентования за рассматриваемый период была стабильно положительной, за исключением кратковременной стагнации в 2009–2011 гг. (рис. 31). Начиная с 2012 г. рост патентной активности возобновился, и по состоянию на сентябрь текущего 2014 г. число выданных патентов уже превосходит показатели 2013 г.

Все верхние позиции рейтинга патентообладателей занимают промышленные компании Южной Кореи, США и Японии (табл. 17).

ТАБЛИЦА 17. ОРГАНИЗАЦИИ-ЛИДЕРЫ ПО ЧИСЛУ ПАТЕНТОВ ПО ТЕХНОЛОГИЯМ АДДИТИВНОГО ПРОИЗВОДСТВА (ДАННЫЕ ORBIT НА 20.09.2014 г.)

За исследуемый период в России выдан 131 патент, защищающий технологические решения в области аддитивного производства, из которых 14 — российским заявителям и 117 (89,31%) — зарубежным заявителям. Доля патентов с российским приоритетом составляет 0,14% общемирового массива. С этим показателем Россия занимает 14-е место в мире, однако разрыв со странами-лидерами (Южная Корея, Япония, США и Китай), на долю которых приходится более 90% всех выданных в мире патентов, весьма существен.

4.5. Компьютерный дизайн с использованием теоретических моделей и баз данных для направленной ускоренной разработки новых материалов с заданными свойствами

За период с 2000 г. по сентябрь 2014 г. в WoS было проиндексировано 5368 публикаций, посвященных компьютерному дизайну с использованием теоретических моделей и баз данных для направленной ускоренной разработки новых материалов с заданными свойствами. За последние 14 лет наблюдается стабильный рост публикационной активности в этой области (рис. 32).

Лидерами по доле публикаций в общемировом потоке, проиндексированных в WoS, являются Евросоюз (41% общего количества мировых публикаций) и США (35%). У Китая — 8,6% публикаций, у Японии — 5,1%.

Доля России в общемировом объеме публикаций, посвященных аспектам использования средств компьютерного дизайна для разработки новых материалов, проиндексированных в WоS за 2000–2014 гг., составляет 1,99%. Из 107 статей, имеющих аффилиацию с РФ, 44% являются мультинациональными. В общемировом рейтинге по публикационной активности по данному направлению Россия занимает 16-е место с отставанием от лидера (США) в 17 раз и имея близкие показатели с Турцией, Австрией, Тайванем и Польшей.

Линейный рост числа патентов, связанных с использованием компьютерного дизайна для разработки новых материалов с заданными свойствами, наблюдался с начала нулевых до 2005 г., после чего до 2011 г. наблюдалась некоторая стагнация патентной активности, сменившаяся спадом в 2012–2014 гг. (рис. 33).

За последние 20 лет (1994–2014 гг.) в мире было выдано 995 патентов, связанных с разработкой новых материалов с заданными свойствами и использованием компьютерного дизайна. В число 10 лидеров по количеству патентов вошли патентообладатели из Китая, США, Японии и Южной Кореи, при этом наибольшее количество патентных документов (51) принадлежит Юго-Восточному университету Китая (табл. 18).

ТАБЛИЦА 18. ТОП-10 ОБЛАДАТЕЛЕЙ ПАТЕНТОВ ПО КОМПЬЮТЕРНОМУ ДИЗАЙНУ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕОРЕТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ НОВЫХ МАТЕРИАЛОВ (ДАННЫЕ ORBIT НА 20.09.2014 г.)

За исследуемый период в России было выдано 50 патентов, защищающих решения использования компьютерного дизайна для разработки новых материалов с заданными свойствами, причем только 3 из них выданы резидентам РФ, остальные 47 (94,00%) — зарубежным заявителям.

Доля патентов с российским приоритетом составляет всего 0,3% общемирового массива выданных патентов. По этому показателю Россия занимает 11-е место в мире, однако разрыв со странами-лидерами (Южная Корея, Япония, США и Китай), на долю которых суммарно приходится более 90% всех выданных в мире патентов, весьма существен. За пределы РФ вышел только 1 патент резидента.

4.6. Композиты, «иерархические» материалы, сконструированные по подобию природных биоматериалов За период с 2000 г. по сентябрь 2014 г. в WoS проиндексировано 26 483 публикации, посвященные композиционным, «иерархическим» материалам. С 2005 г. наблюдается линейный рост публикационной активности по данному направлению (рис. 34).

Лидерами по удельному весу в общемировом публикационном потоке, проиндексированном в WoS, являются Евросоюз и США. На их долю суммарно приходится более 60% проиндексированных в WoS статей. Первую позицию публикационного рейтинга отдельных стран занимают США (26%) и Китай (17%). Наряду с ними в число лидеров по количеству публикаций вошли Великобритания (7%), Германия (6%) и Франция (5%).

За 2000–2014 гг. в WоS была проиндексирована 371 публикация, имеющая аффилиацию с РФ, что составляет 1,4% общемирового объема публикаций, треть из которых (31%) написаны по результатам международных коллабораций. В общемировом рейтинге публикационной активности по данному направлению Россия занимает 19-е место, примерно столько же статей имеют аффилиацию с исследовательскими центрами Польши, Португалии, Швейцарии, Сингапура.

За последние 20 лет (1994–2014 гг.) в мире выдан 16 871 патент, связанный с технологиями производства и применения композиционных, «иерархических» материалов. Анализ динамики патентной активности в области «композиты, „иерархические“ материалы» обнаружил практически экспоненциальный ее рост в период с 2000 по 2007 г., после чего рост замедлился, а начиная с 2010 г. наметилась тенденция к некоторому сокращению числа ежегодно выдаваемых в мире патентов в данной технической области, хотя патентная активность остается достаточно высокой (рис. 35).

Лидерами патентования в данной технической области являются США (4809 патентов), Япония (2959 патентов) и Китай (2227 патентов). Среди ведущих патентообладатей преобладают крупные компании из Германии, Франции, США и др. В тройку лидеров по количеству патентов вошел также исследовательский центр Индии (табл. 19).

ТАБЛИЦА 19. ТОП-10 ПАТЕНТООБЛАДАТЕЛЕЙ В ОБЛАСТИ КОМПОЗИЦИОННЫХ И «ИЕРАРХИЧЕСКИХ» МАТЕРИАЛОВ (ДАННЫЕ ORBIT НА 16.09.2014 г.)

За исследуемый период в России на технические решения, относящиеся к области «композиты, „иерархические“ материалы», выдано 1630 патентов, из которых 316 — резидентам РФ и 1314 (80,61%) — зарубежным заявителям. Доля патентов с российским приоритетом составляет 1,87% общемирового массива патентов. С этим показателем Россия занимает 11-е место в мире, однако разрыв со странами-лидерами — США, Японией, Китаем — весьма существен. Так, от США Россия отстает в 15 раз, от Японии — в 9 раз, от Китая — в 7 раз. Тем не менее следует отметить, что по количеству патентов национальных заявителей Россия находится на одном уровне с такими странами, как Великобритания (391) и Тайвань (379). За пределы РФ вышли 44 патента резидентов, из которых 9 относятся к триадным.

4.7. Легкие сплавы для авиационной и автомобильной промышленности

За период с 2000 г. по сентябрь 2014 г. в WoS проиндексировано 2395 публикаций, посвященных легким сплавам для авиационной и автомобильной промышленности. Анализ динамики публикационной активности свидетельствует о стабильном нарастании интенсивности исследований за период с 2000 по 2012 г. (рис. 36).

Лидерами по доле в общемировом публикационном потоке, отражающем исследования по легким сплавам для авиационной и автомобильной промышленности в WoS, являются Евросоюз и США — на их долю приходится половина статей. Публикационный рейтинг отдельных стран возглавляют США (17,7%).

Также в топ-5 стран-лидеров по количеству публикаций вошли Китай (12,5%), Германия (9%), Япония (7,4%), Ю. Корея (6%).

Доля России в общемировом объеме публикаций, проиндексированных в WоS за 2000–2014 гг., составляет 1,71%. Всего 41 статья в WоS имеет аффилиацию с РФ, причем 32% написаны международным авторским коллективом.

В общемировом рейтинге публикационной активности по данному направлению Россия занимает 17-е место, имея показатели, сопоставимые с Польшей, Австралией и Португалией.

За последние 20 лет (1994–2014 гг.) в мире было выдано 544 патента, связанных с технологиями создания и изучения легких сплавов. Динамика патентования за рассматриваемый период говорит о стабильном, хотя и незначительном росте патентной активности по данной теме в мире за период с 2000 по 2009 г. с тремя всплесками в 2003, 2005 и 2007 гг. (рис. 37).

В число топ-10 патентообладателей не вошел ни один исследовательский центр мира. Десять верхних позиций рейтинга занимают промышленные компании Японии, США, Германии, Франции и Канады (табл. 20)

ТАБЛИЦА 20. ТОП-10 ПАТЕНТООБЛАДАТЕЛЕЙ В ОБЛАСТИ ЛЕГКИХ СПЛАВОВ ДЛЯ АВИАИ АВТОМОБИЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ, 2000–2014 гг. (ДАННЫЕ ORBIT НА 11.09.2014 г.)

Анализ патентной активности российских изобретателей свидетельствует о весьма скромной позиции России среди стран, делающих ставку на развитие данной технической области. За исследуемый период в РФ было выдано 46 патентов, причем всего 12 из них — заявителям-резидентам и 34 (73,91%) — зарубежным заявителям.

Доля патентов с российским приоритетом составляет 2% общемирового массива. С этим показателем Россия занимает 9-е место в мире, однако разрыв со странами-лидерами (Япония, США, Германия и Китай), на долю которых приходится более 90% всех выданных в мире патентов, весьма существен. За пределы РФ вышли только 4 патента резидентов, один из которых относится к триадным.

4.8. Порошковая металлургия и новые сплавы

За период с 2000 г. по сентябрь 2014 г. в WoS проиндексировано 5825 публикаций, посвященных порошковой металлургии и новым сплавам. Анализ динамики публикационной активности свидетельствует о стабильном нарастании интенсивности исследований за период с 2000 по 2014 г. (рис. 38).

Лидерами по удельному весу в общемировом публикационном потоке, проиндексированном в WoS, являются Евросоюз и Китай, на них приходится 35,3% и 16,5% общего количества публикаций соответственно. Далее идут США с 11% публикаций и Япония с 8,8%.

Доля России в общемировом объеме публикаций, проиндексированных в WоS за 2000–2014 гг., является незначительной и составляет 2,03%. Из 118 статей, имеющих аффилиацию с РФ, 34,8% написаны международным авторским коллективом. В общемировом рейтинге по публикационной активности по данному направлению Россия занимает 16-е место, примерно столько же статей имеют аффилиацию с исследовательскими центрами Сингапура, Тайваня и Австралии. Динамика патентной активности свидетельствует о стабильной востребованности и продолжающихся поисках новых технологических решений для порошковой металлургии и сплавов: количество ежегодно зарегистрированных патентов за последние 10 лет держится на отметке около 700 патентных документов в год. Всего за последние 20 лет (1994–2014 гг.) в мире было выдано 8532 патента, связанных с порошковой металлургией иновыми сплавами (рис. 39).

В число крупнейших патентообладателей в области порошковой металлургии и новых сплавов вошли промышленные компании Японии, Великобритании, Германии и др. (таблица 21).

ТАБЛИЦА 21. РЕЙТИНГ КРУПНЕЙШИХ ПАТЕНТООБЛАДАТЕЛЕЙ В ОБЛАСТИ ПОРОШКОВОЙ МЕТАЛЛУРГИИ И НОВЫХ СПЛАВОВ (ДАННЫЕ ORBIT НА 20.09.2014 г.)

За исследуемый период в России был выдан 408 патент, причем всего 195 из них российским заявителям, а 210 (51,47%) — зарубежным заявителям. Доля патентов с российским приоритетом составляет 2,28% от общемирового количества патентов. С этим показателем Россия занимает 6-е место в мире, однако разрыв со странами-лидерами (Япония, Китай, США, Южная Корея и Германия), на долю которых приходится более 90% всех выданных в мире патентов по приоритету, весьма существен. За пределы РФ вышли только 7 патентов резидентов, один из которых относится к триадным патентным семьям.

4.9. Обсуждение результатов

Результаты выполненного анализа показывают, что все проанализированные технологические направления являются динамично развивающимися, промышленно применимыми; на протяжении последнего десятилетия по ним сохраняется высокая исследовательская и инженерная активность.

Вместе с тем важно отметить, что развитие данных технологических направлений уже вышло за рамки университетских лабораторий мира и получило новый импульс развития в R&D-подразделениях крупных промышленных компаний. В число ведущих патентообладателей по каждому анализируемому направлению входят в основном крупные индустриальные компании, на долю которых приходится до 50% патентов, выданных в мире.

Публикационная и патентная активность исследовательских центров и компаний России, к сожалению, не позволяет говорить о наличии конкурентоспособных заделов, которые в краткосрочной перспективе позволят стране занять лидирующие позиции по промышленному производству в областях, являющихся предметом выполненного анализа. Так, доля российских публикаций, проиндексированных в WоS, посвященных использованию информационных технологий для управления производственным циклом, составляет всего 0,07% общемирового массива. Наилучший показатель получен для направления «Порошковая металлургия и новые сплавы», но и он составляет чуть более 2%.

Критически низка и доля патентов, полученных резидентами РФ, защищающих технические решения для новых производственных технологий. Особенно низка доля патентов с приоритетом России в области аддитивного производства (0,14%) и направленной ускоренной разработки новых материалов с заданными свойствами с использованием компьютерного дизайна на основе теоретических моделей и баз данных (0,30%).

Обращает на себя внимание и непропорционально высокая доля иностранных заявителей в общем объеме патентов, зарегистрированных на территории РФ, составляющая по большинству технологий более 50%. Так, 89% патентов РФ, закрывающих решения по аддитивным производствам на территории России, принадлежат иностранным заявителям, главным образом компаниям. Еще более опасная для технологических интересов РФ ситуация складывается в области компьютерного дизайна с использованием теоретических моделей и баз данных для направленной ускоренной разработки новых материалов с заданными свойствами, в которой 94% российских патентов выданы нерезидентам страны (таблица 22).

ТАБЛИЦА 22. ПОКАЗАТЕЛИ РАЗВИТИЯ ПЕРСПЕКТИВНЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В РОССИИ, ПОЛУЧЕННЫЕ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ НАУКОМЕТРИЧЕСКОГО И ПАТЕНТНОГО АНАЛИЗА (ДАННЫЕ WOS ЗА ПЕРИОД 2000–2014 гг., ORBIT ЗА ПЕРИОД 1994–2014 гг.

В число стран — технологических драйверов всех рассмотренных перспективных технологий входят всего четыре страны мира: США, Япония, Китай и Южная Корея. На их долю приходится наибольшее количество патентов, а также триадных патентных семей. Некоторую конкуренцию им могут составить Германия, Франция, Голландия, Тайвань.

Технологические разработки РФ выглядят на фоне лидеров пока очень скромно. Большую тревогу вызывают не столько низкие показатели доли национальных публикаций и патентов (что может быть связано в первую очередь с низким уровнем их интернационализации), сколько отсутствие отечественных технологических драйверов в лице промышленных компаний (в том числе с госучастием). Рейтинги патентообладателей возглавляют инжиниринговые компании, малые и средние предприятия, НИИ РАН, ведущие университеты России, но не крупные промышленные компании.

4.10. Ограничения наукометрического анализа

Анализ направлений развития новых производственных технологий на основе библиометрического и патентного анализа свидетельствует о том, что данные методы позволяют построить общую картину развития на уровне областей, в том числе в динамике, но при переходе на более детальный уровень отдельных организаций (и тем более ученых) могут давать сбои. В частности, выборочная проверка сайтов организаций-лидеров по числу патентов показала, что в ряде случаев в число ведущих российских организаций попали компании, имеющие весьма косвенное отношение к исследуемой научной тематике (например, ООО «Чайка-НН» к тематике разработки новых материалов с заданными свойствами с использованием компьютерного дизайна). В то же время известные и называемые экспертами организации-лидеры не всегда оказываются таковыми по итогам библиометрического анализа.

Значительным ограничением для анализа библиометрических данных оказывается тот факт, что российская наука исторически достаточно слабо интегрирована в мировую науку, что, в частности, проявляется в крайне низком количестве российских публикаций в международных журналах, индексируемых WoS.

Сопоставляя результаты анализа международной базы данных WoS и российской базы данных РИНЦ, можно отметить ряд существенных различий. Так, если направления композитов и робототехники в обоих базах данных набирают наибольшее количество публикаций, то доля публикаций (в общем количестве по направлениям НПТ) по легким сплавам существенно выше в РИНЦ, это отражает большую внутреннюю ориентацию данного направления развития исследований, что, по-видимому, связано с ее курсом прежде всего на оборонные или двойные технологии в авиации (рис. 40).

Наоборот, в области компьютерного дизайна материалов и аддитивного производства доля публикаций в мировых журналах выше, чем в российских, что, по-видимому, связано с относительной новизной данных направлений и потому преобладанием фундаментальной стадии исследований и разработок, результаты по которой принято публиковать в международных изданиях.

Необходимо также отметить, что если в лидерах по библиометрическим показателям по базе данных WoS фигурирует много институтов РАН, то по данным РИНЦ верхние строки списков составляют университеты. Поиск по базе данных РИНЦ зачастую выдает весьма неожиданные результаты. Это связано с тем, что база данных находится на этапе становления, одни организации активно используют ее и пополняют (корректируют) информацию о публикациях своих сотрудников, другие — более пассивны.

В результате возникли перекосы и в РИНЦ можно найти немало второстепенных публикаций наряду с отсутствием ключевых по тем или иным направлениям научно-технологического развития. Проблемы РИНЦ постоянно обсуждаются в научном сообществе, база совершенствуется, но пока она не может рассматриваться в качестве полноценного источника достоверной библиометрической информации.

5. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Анализ направлений, формирующих облик новых производственных технологий, а именно перспективных технологий организации производства и управления им, компьютерных технологий для моделирования и производства изделий, аддитивного производства, промышленной и сервисной робототехники, а также новых материалов, показал, что наряду с общими, связанными в основном с новыми аспектами использования информационных технологий задачами есть и специфические для каждого направления. При этом многие технологии взаимосвязаны и это обусловливает необходимость их одновременного развития (например, материалов для аддитивного производства, компьютерных технологий для управления жизненным циклом изделий и др.). Есть и некоторые общие факторы, влияющие на возможности развития НПТ в стране, касающиеся в основном общего уровня промышленного производства, состояния научных исследований, а также государственного регулирования и бизнес-климата, что влияет на все без исключения сегменты НПТ.

Исследование позволило выявить следующие особенности развития отдельных областей НПТ:

1. В области развития технологий организации производства и управления им все более усиливается процесс разделения вещественной и интеллектуальной частей. Происходит оформление интеллектуальной части производства как самостоятельной подотрасли — создание, модернизация и т. д. информационной модели продукта. Растет число компаний, бизнесом которых становятся инженерные услуги, появляются новые особенности его ведения: стандартизация инженерных услуг и как следствие оффшорные разработки и существенный рост стоимости интеллектуальной части производства/ продукта по отношению к вещественной. Интеллектуальная часть продукта производства — информационная модель институализируется и все более становится товаром. Она используется не только для изготовления продукта (например, как основа для конструкторско-технологической организации производства), но и для сертификации продуктов и других целей. Вещественная часть производства также меняется: с одной стороны, происходит специализация производителей компонентов сложных изделий / объектов / систем, с другой — сами изделия / объекты / системы все больше становятся продуктами интеграции серийно выпускаемых компонентов (или услуг). Наконец, происходит дальнейшая глобализация. Становятся глобальными не только цепочки поставщиков, но и процесс создания нового продукта. Место России в этой сфере пока скромное, но есть единичные организации, где используются передовые подходы к организации производства.

2. В области компьютерных технологий для моделирования и производства изделий Россия имеет существенный потенциал развития, поскольку у российских компаний достаточно высокий уровень компетенций, в том числе благодаря опыту работы в качестве поставщиков программных компонент для мировых лидеров.

При этом в мире спрос на средства проектирования со стороны небольших компаний, занимающихся производством в определенных нишах, стабильно растет. Однако в России спрос малого и среднего бизнеса на продукты CAD небольшой и преимущественно крупные компании заинтересованы в использовании CAD, но они работают в основном с зарубежными компаниями. Важна переориентация крупных компаний на отечественных разработчиков, имеющих достаточный потенциал для создания новых продуктов.

3. В области развития промышленной и сервисной робототехники Россия отстает от передовых индустриальных стран по степени использования робототехники в промышленности, несмотря на наличие исследовательских центров, имеющих существенный научно-технический потенциал. Следует отметить, что работающие в области робототехники научные центры, вузы и частные компании производят только отдельные компоненты преимущественно на уровне серийных и предсерийных образцов. Такая ситуация в то же время открывает как минимум две возможности. Во-первых, низкий уровень роботизации отечественного производства может служить фактором роста отечественной роботостроительной отрасли при условии роста обрабатывающих секторов экономики и, в частности тех, где будут востребованы эффективные (в том числе энергоэффективные) средства производства. Во-вторых, высокий уровень спроса на промышленных и сервисных роботов в передовых странах дает возможность отечественным роботостроителям встроиться в глобальные цепочки за счет предложения уникальных, новаторских решений и продуктов (например, техническое зрение, навигация и управление групповым поведением роботов).

4. В области аддитивного производства в мире основные усилия сосредоточены на разработке процессов и материалов, на проработке нормативной базы по внедрению АП. Серьезные проблемы есть в области подготовки ка дров. Новое поколение инженеров должно обладать необходимыми компетенциями для работы с принципиально новыми процессами как проектирования объектов, создаваемых с помощью аддитивных технологий, так и непосредственно технологий формообразования и контроля аддитивных процессов. В России использованием и внедрением технологий аддитивного производства пока занимается небольшое число промышленных компаний и исследовательских центров, у нас недостаточное число компаний располагает мощностями для производства функциональных комплектующих из материалов с хорошими эксплуатационными характеристиками. Еще меньше тех, кто способен производить эти детали в промышленных масштабах. Такая ситуация предположительно связана с высоким уровнем капитальных затрат для закупки АП-оборудования высокого класса, которое к тому же требует наличия соответствующим образом обученного и подготовленного персонала. Другой важный фактор связан с тем, что полноценное использование преимуществ АП в промышленном производстве возможно только при высоком уровне управления жизненным циклом изделий.

В число ключевых факторов, которым необходимо уделить особое внимание, чтобы расширить применение АП-технологий в российской промышленности, входит наличие (1) инфраструктуры для АП (например, инструментов управления жизненным циклом продукции, стандартов и т. п.), (2) квалифицированных кадров, (3) доступного АП-оборудования высокого класса и (4) материалов для АП, разработка которых сама по себе является сложной междисциплинарной задачей.

В настоящее время наиболее перспективным направлением в России может быть разработка программных инструментов и создание АП-материалов, в том числе металлических порошков.

5. В области новых материалов следует особо выделить металлические порошки для аддитивных технологий, PIM-технологии и композиционные материалы. Область материалов для аддитивных технологий только начинает развиваться, и в ней, без сомнения, развернется острая конкурентная борьба. При этом крайне актуальной областью технологического развития становится разработка технологий получения и обработки металлических порошков, применяемых для наиболее высокотехнологичных приложений аддитивных технологий.

Перспективность и интенсивное развитие PIM-технологий определяются в значительной степени возможностями оптимизации конструкции детали, увеличением ее плотности и прочности, возможностью придавать поверхностям формируемых изделий варьируемые структуру и свойства, что особенно важно и экономически эффективно для получения изделий сложной геометрической формы и небольшого размера и массы.

Перспективы развития композиционных материалов связаны с развитием двух основных направлений. Первым является управление материалом не только на макро-, но и на нанои даже атомарном уровнях, что позволяет создавать материалы с более высокими характеристиками. Второе направление касается совершенствования автоматизированных технологий производства композитных конструкций.

Таким образом, развитие новых производственных технологий позволяет промышленности переходить на новые бизнес-модели, принципиально меняя факторы, определяющие конкурентоспособность национальных экономик. Соответственно стимулирование развития новых производственных технологий предполагает сочетание неспецифических мер (государственно-частные партнерства, развитие инфраструктуры, финансирование крупных проектов) и специальных инструментов, поощряющих компании к переходу на современные бизнес-модели управления жизненным циклом изделий, процессов и систем.

Во-первых, в числе специальных мер поддержки можно упомянуть такие, как использование проектных консорциумов, создаваемых с целью разработки и коммерческого освоения, в том числе на мировых рынках, отдельных наиболее перспективных групп продукции на основе единых технико-технологических платформ. В рамках консорциума важно, чтобы были заключены соглашения между компаниями, ориентированными на разработку и производство новых технологий, и крупными компаниями-потребителями, в которых закрепляется согласие крупных компаний на закупку новых технологий и устройств при условии выполнения требований по их функциональности и стоимости. В России проектные консорциумы могут создаваться при использовании опыта и наработанных связей отдельных технологических платформ, особенно тех, где в составе участников есть как производители, так и потребители новых производственных технологий.

Во-вторых, можно рассмотреть возможность создания в России центров перспективных исследований по направлениям новых технологий на базе НИИ или вузов для проведения исследований и разработки перспективных технологий на доконкурентной стадии, а также подготовки специалистов по новым направлениям технологического развития. Такие центры, по имеющейся мировой практике, обеспечивают научно-экспертную и образовательную поддержку с фокусом на компании малого и среднего бизнеса. Центры не являются закрытыми структурами. Они могут работать как по заказам проектных консорциумов, так и на внешний рынок.

В-третьих, целесообразна модификация условий в сфере инфраструктурной поддержки. Под модификацией понимается изменение принципов деятельности технопарков и инновационно-технологических центров, функционирующих в стране. Поскольку новые производственные технологии подразумевают кастомизацию и аутсорсинг, возрастает значение связей между малыми и средними компаниями. Их усиление может происходить путем расширения функций малых предприятий по обслуживанию средних и крупных компаний за счет предоставленияим в аренду оборудования в технопарках на льготных условиях, а также использования инновационных ваучеров и других мер.

Благодарности

Авторы выражают благодарность за замечания, дополнения и предложения, которые существенным образом помогли улучшить доклад: Авдееву В. В. (НПО «Унихимтек»), Андриченко А. Н. (ЗАО «SDI Solution»), Антонову Ф. К. (Сколковский институт науки и технологий), Бахину Е. В. (АСКОН), Боровкову А. И. (НИУ СПбГПУ), Брызгалову А. А. (ООО «Унискан»), Величко Г. П. (ОАО «Российская промышленная коллегия»), Голкару А. (Сколковский институт науки и технологий), Ершову А. Г. (ЗАО «Ледас»), Каширину А. И. (ГК «Ростехнологии»), Клебанову Д. (ООО «Вист Майнинг Технолоджи»), Костромину К. А. (ОАО «ОАК»), Каталевскому Д. Ю. (Сколковский институт науки и технологий), Кузнецову Е. Б. (ОАО «РВК»), академику Кулешову А. П. (Институт проблем передачи информации РАН), Левину В. А. (ООО «Фидесис»), Левину И. И. (Национальный институт стандартов и технологий), Малахо А. П. (НПО «Унихимтек»), Манцевичу Н. М. (ОАО НПО «ЦНИИТМАШ»), Морозову С. М. (DATADVANCE), Николасу А. В. (ООО «СМВ Инжиниринг»), Оспенниковой О. Г. (ВИАМ), Рогачеву М. Б. (РФТР), Сапрыкину Д. Л. (ЗАО НИИ ЭСТО), Солобоеву С. В. (ООО «Унискан»), Тутушкину А. С. (ООО «Фидесис»), Ухлинову Л. М. (ТП «Национальная программная платформа»), Ушакову А. Е. (НТИЦ «АпАТэК-Дубна»), Фертману А. Д. (фонд «Сколково»), Ханьжиной Ю. Б. (Минпромторг РФ), Чуйко Г. В. (ОАО «Воронежсельмаш»), Шелофасту В. В. (НТЦ АПМ), Щедрину И. С. (УК «Воронежсельмаш»).

Приложение 1

КОРПОРАТИВНЫЙ ЖУРНАЛ «ТРАМПЛИН К УСПЕХУ» №7 (2016 г.)

Уважаемые участники III Международного технологического форума «Инновации. Технологии. Производство»!

Национальная технологическая инициатива (НТИ) — это комплекс проектов и программ, направленных на формирование и развитие в России высокотехнологичных рынков, которые будут оказывать решающее влияние на рост мировой экономики в течение ближайших 15–20 лет. Это одна из ключевых задач, поставленная Президентом Российской Федерации В. В. Путиным в декабре 2014 года в послании к Федеральному собранию.

Помимо этого, НТИ — долгосрочный механизм государственного и частного партнерства, целью которого также является развитие перспективных высокотехнологичных рынков. В числе основных задач Национальной технологической инициативы — создание высокопрофессиональной экспертной и коммуникационной среды, благоприятствующей появлению российских компаний-лидеров, конкурентоспособных в условиях нового технологического уклада и способных занимать значимую долю на новых глобальных рынках.

Следует признать, что имеющийся в России научный и технологический задел не пропадает даром, а наоборот, служит основой для взращивания новых лидеров и рынков, способствует развитию отечественных компаний при помощи инструментов открытых инноваций. Подтверждением этого является тот факт, что форум проходит на базе ПАО «НПО «Сатурн», одного из передовых предприятий авиационно-промышленного комплекса, которое отмечает свой 100-летний юбилей и продолжает удерживать лидирующие позиции в отрасли на протяжении многих лет.

Настоящий форум выступает площадкой для формирования консорциумов между бизнесом, наукой и государством, которые предоставят юридические и финансовые обязательства для реализации долгосрочных задач технологического развития.

Желаю участникам форума плодотворной работы!

Уважаемые участники!

Национальная технологическая инициатива — про новые рынки и технологии, которые будут определять структуру мировой экономики через 15–20 лет.

В НТИ заложены передовые решения, чтобы ответить на три типа вызовов: национальная безопасность, качество жизни, развитие отраслей нового технологического уклада.

Базовую логику НТИ составляют пять вопросов: картина мира и отраслевая структура в 2035 году, место России в этом мире, траектория движения к этой цели, какие результаты нужно получить к 2018 году, какие действия нужно предпринять прямо сейчас.

Для того чтобы Национальная технологическая инициатива была реализована, нужно менять подход к инфраструктуре и ресурсам, институту интеллектуальной собственности, подходы к инвестициям, создавать государственную политику в области стандартов, законодательство, систему подготовки кадров и образования.

Ключевое отличие Национальной технологической инициативы — объединение, в первую очередь, со вместных усилий проектных творческих команд и динамично развивающихся компаний. Какую роль в НТИ будут играть высокотехнологичные предприятия традиционных отраслей промышленности, предстоит определить путем диалога, в том числе на форуме «Инновации. Технологии. Производство».

Желаю участникам III Международного форума «Инновации. Технологии. Производство» увидеть возможности, которые открываются с запуском НТИ, найти свое место в НТИ и начать действовать.

Дорогие друзья!

Я рад приветствовать участников и гостей III Международного технологического форума «Инновации. Технологии. Производство»!

Основу промышленного потенциала Ярославского региона составляют высокотехнологичные предприятия оборонно-промышленного комплекса, входящие в перечень национальных стратегических компаний широкого спектра отраслей.

Одну из лидирующих позиций в этом ряду занимает НПО «Сатурн». В 2016 году компания отмечает 100-летие со дня основания. Это, безусловно, значительная дата для всей истории ярославской промышленности. К своему юбилею «Сатурн» имеет сформированный устойчивый портфель заказов, что позволяет уверенно себя чувствовать в существующей кризисной экономической ситуации. Помимо этого, в активе предприятия — обширный багаж сложившихся компетенций, квалифицированный персонал, лучшая в отрасли производственная и испытательная база. Всё это составляет прочную основу для разработки и внедрения новых технологических решений, направленных на дальнейшее развитие отечественного двигателестроения.

Региональное правительство чётко понимает, что промышленным предприятиям региона необходимо развиваться, внедрять в свою практику достижения передовой научно-технической мысли, лучших инженерных разработок, чтобы разрабатывать, производить и реализовывать конкурентоспособную на мировом рынке продукцию. Поэтому мы содействуем модернизации производств, инновационной активности, способствуем расширению и укреплению партнерских связей в производственной и научно-исследовательской сферах.

Международный технологический форум «Инновации. Технологии. Производство» задуман как площадка для обмена опытом, обсуждения новых идей и налаживания взаимодействия и сотрудничества между российскими и зарубежными предприятиями высокотехнологичного машиностроения, энергетической и оборонной промышленности, научно-исследовательскими и образовательными организациями.

И наш третий форум не стал исключением. Его задачей является выход на новый уровень взаимодействия с партнерами — малыми и средними технологическими предприятиями, стартапами аэрокосмической отрасли, отраслевыми институтами и высшими учебными заведениями.

Я приглашаю предприятия из других регионов России, иностранные компании и научно-исследовательские коллективы принять участие в форуме «Инновации. Технологии. Производство».

Добро пожаловать в Ярославскую область! Желаю успешной работы!

Уважаемые участники III Международного технологического форума «Инновации. Технологии. Производство»!

В 2016 году ПАО «НПО «Сатурн» исполняется 100 лет. Эта юбилейная дата начинается с проведения форума «Инновации. Технологии. Производство».

Высокие компетенции квалифицированного персонала, одни из лучших в России современные производственная и испытательная базы, стабильный — до 30% в год — рост объемов производства и продаж, а также до 40% продаж на экспорт, широкая сеть соисполнителей по всему миру от Южной Америки до Азии — именно такой компания встречает свой юбилей.

Форум проводится уже в третий раз, и с каждым годом мы выносим на обсуждение наиболее актуальные сегодня задачи, рассказываем коллегам о нашем видении будущего, а также ищем потенциальных партнеров для совместных проектов. В 2015 году на форуме мы говорили о том, как стремительно меняют бизнес новые технологии в самых консервативных отраслях.

Но сегодня мы понимаем, что это не просто изменения, а новая технологическая революция. Для нашего предприятия развитие технологий, экосистемы открытых инноваций, инновационные технологии управления бизнесом и новые бизнес-модели — это не дань моде, а вопрос выживания. Поэтому НПО «Сатурн» является одним из активных участников Национальной технологической инициативы (НТИ).

В 2016 году мы приступаем к созданию испытательного полигона для технологий, определяющих конкурентоспособность нашей компании. Эти же технологии сыграют определяющую роль на будущих рынках НТИ.

Перед нами стоит задача, чтобы испытательный полигон стал основой для создания производства будущего. Каким оно будет, кто и как будет его делать, а также с чего начинать совместную работу, это вы должны решить на этом форуме. Успехов всем нам!

Добро пожаловать в Рыбинск!

«Аэронэт»: тренды и технологии

О НАСУЩНОМ

План мероприятий («дорожная карта») Национальной технологической инициативы по направлению «АэроНэт» представляет собой комплекс мероприятий, реализуемых в рамках государственно-частного партнерства в интересах взаимоувязанного развития: 1) российского рынка беспилотных авиационных систем (БАС), сервисов и услуг на их основе; 2) высококонкурентной на глобальных рынках национальной индустрии БАС и соответствующих технологий.

Дорожная карта нацелена на достижение в долгосрочной перспективе к 2035 году стратегического эффекта в виде следующих показателей: а) создание в РФ не менее 50 тыс. рабочих мест в сфере разработки и производства БАС с производительностью труда не менее 15 млн руб. на человека в год в текущих ценах; б) создание не менее 500 тыс. рабочих мест в сфере сервисов и услуг; в) экспорт соответствующих продуктов и услуг с достижением интегральной доли на мировом рынке не менее 15%.

Цели НТИ по направлению «АэроНэт» недостижимы без решения текущих технологических проблем. В настоящее время БАС находятся в стадии бурного роста, регулярно появляются новые конструкции, происходит поиск наиболее оптимальных решений, в том числе методом проб и ошибок, при этом превалирует опытное, единичное и мелкосерийное производство.

Современному «АэроНэт» нужны не производственные технологии сами по себе, а результат применения технологий — детали и изделия. Образно говоря, нужны отверстия, а не сверла (то есть продукт технологического процесса, а не технологии, станки или инструменты). Почти не важно, какие именно технологии будут использоваться — гораздо важнее, сколько времени пройдет от идеи до её материализации.

Требуются конструктивные элементы (в первую очередь из композиционных материалов) с высоким отношением полезных характеристик (несущей способности, или мощности, тяги…) к массе изделия, с произвольно задаваемой неплоской формой поверхности, с прогнозируемой надежностью, с гарантируемыми характеристиками качества, по возможности — с небольшой ценой (причем масса, как правило, более приоритетный критерий, чем сокращение цены). Особый интерес представляют многофункциональные компоненты, такие, как печатная плата в виде ребра жесткости или шпангоута, силовой электропроводник с несущей способностью (например, электропроводящий лонжерон или стрингер), материалы с управляемыми механическими свойствами и формой. Будут развиваться антенные решётки в крыльях и оперении для навигации, связи, локаторов: не самолёт, а сплошной «радиотехнический глаз».

Важны климатические характеристики продукции: температурный диапазон от –40° C (в арктическом исполнении от –60° C), способность летать в переохлажденной облачности. Для стратосферных аппаратов будут востребованы фотоэлементы с улучшенными массогабаритными характеристиками и повышенным КПД (от 25–30% для тонкопленочных образцов).

В части энергоустановок требуются малогабаритные газотурбинные двигатели (ГТД) с тягой от 2 до

250 кг (турбовентиляторые, турбореактивные); однорежимные ГТД со встроенным стартер-генератором мощностью от 2 до 300 кВт для полностью электрических самолётов; преобразующая электроника; электрические двигатели. Востребованы электрохимические источники тока с большими скоростями разряда и массогабаритными характеристиками, приближающимися к таковым для тепловых машин.

Ожидается появление литийи магний-ионных (полимерных) аккумуляторных батарей с токами в 100–250С и энергией 350–600 Вт*ч/кг, суперконденсаторов со скоростями разряда до 1000С и энергией в 80–100 Вт*ч/кг, топливных элементов энергоемкостью 1–2 кВт*ч/кг. Будущее — в комплексном использовании разнородных источников энергии, их оптимальном сочетании, правильном управлении энергетикой полета и нагрузками.

О ТЕХНОЛОГИЯХ

Общими требованиями к технологии являются реализуемость, воспроизводимость и прогнозируемая надёжность.

На этапе разработки нужны аутсорсинговые услуги по:

1) силовым и аэродинамическим расчетам;

2) разработке моделей объектов управления;

3) модельной среде с элементами виртуальной реальности;

4) проектированию заказных мехатронных компонентов;

5) услугам верификации, испытаний и тестирования.

На этапе прототипирования и производства:

1) аддитивные и субтрактивные технологии формообразования элементов глубоко интегрированной конструкции из традиционных и нетрадиционных материалов (металлы, пластики, керамика, комбинации материалов…);

2) технологическая подготовка и изготовление деталей из композиционных материалов, в т.ч. с закладными элементами, направленным или тканым армированием;

3) конструкторско-технологическая подготовка и изготовление электронных модулей и гибридных микросборок в требуемом формфакторе, в том числе на основе гибких печатных плат и с применением бескорпусных элементов;

4) микроэлектронные технологии — заказные интегральные микросхемы, в том числе с микромеханическими компонентами;

5) конструкторско-технологическая подготовка и изготовление эффективных заказных мехатронных компонентов;

6) конструирование и изготовление источников тока с требуемым форм-фактором и массогабаритами, например, топливные ячейки или аккумуляторы с заказной формой.

О БУДУЩЕМ

Для обеспечения конкурентоспособности на мировых рынках недостаточно разработать совокупность технологий, нужно создать единую и доступную отраслевую технологическую инфраструктуру. В том числе обеспечить единую информационную среду, форматы обмена конструкторско-технологической документацией, электронную площадку размещения заказов. Особое внимание следует уделить обеспечению возможности многократного использования разработок. Одним из способов достижения этого может стать модульно-ориентированная национальная биржа-библиотека конструкторско-технологических и аппаратно-программных решений (SW&IP алгоритмов в виде кода программ и описаний цифровых электронных схем).

Через 5–10 лет инновационные предприятия будут передавать большую часть разработок и производства на аутсорс. Этот прогноз основан на наблюдаемых явлениях: буме облачных сервисов (SAaS, PAaS и т.д.), феноменальном успехе такси-сервиса Uber, не имеющем в собственности ни одного автомобиля, росте лизинга в пассажирской авиации.

Совокупность подобных явлений следует рассматривать как мировой тренд перехода от продажи товаров к экономике, основанной на услугах. Более общая интерпретация заключается в гипотезе о начале экономики знаний как нового экономико-социального («шестого») уклада.

Принятие этой гипотезы заставляет относиться к аутсорсинговым потребностям отрасли беспилотных систем отнюдь не как к временному явлению. Это не проблема «стартапам не хватает станков». Значимых успехов достигнут те участники

«ТехНэта», которые сориентируются на стремительно растущий рынок услуг по разработке моделей конструкций и оптимизации формы деталей; аутсорсинговом производстве и иных формах обеспечения инновационных проектов Национальной технологической инициативы.

Виктор Осипков, главный инженер проекта БАС, научно-производственной группы «Традиция»,

Юрий Добровольский, д.х.н., зав. лабораторией Института проблем химической физики РАН, Сергей Жуков, к.т.н., генеральный директор ЗАО «Центр передачи технологий»,

Иван Макаров, аспирант СФУ, технический директор ООО «НПП «Автономные аэрокосмические системы-ГеоСервис»

О рабочей группе «Технэт» (передовые производственные технологии) Национальной технологической инициативы

Стремительное развитие и широкое распространение новых технологий, создание и развитие высокоинтегрированных интеллектуальных сред и платформ, проникновение цифровых технологий во все сферы человеческой деятельности приводит к быстрым и значительным изменениям на мировых рынках, в структуре и характере современного промышленного производства и экономики. Общемировая политическая и экономическая нестабильность и глобализация рынков способствуют обострению конкуренции. Учитывая данные факторы, многие страны вынуждены пересмотреть приоритеты промышленной и инновационной политики и обратиться к технологиям, которые способствуют изменению структуры производства, созданию новых рынков, продукции и услуг — передовым производственным технологиям (ППТ; Advanced Manufacturing Technology, AMT).

В последние несколько лет внедрение передовых производственных технологий стало темой для активных обсуждений в таких странах, как США, странах Европейского Союза и Китае, где с целью повышения конкурентоспособности промышленности запускаются масштабные программы, направленные на технологическое развитие. В США такой программой стала Advanced Manufacturing Partnership, затем — America Makes, в ЕС — инициатива Horizon 2020, в Китае — Made in China 2025.

В декабре 2014 года в России стартовала Национальная технологическая инициатива (НТИ), направленная на развитие стратегически значимых отраслей промышленности и формирование рынков Будущего. На ежегодном мероприятии Агентства стратегических инициатив по продвижению новых проектов «Форсайт-флот 2015» были сформированы рабочие группы по созданию и развитию девяти рынков Будущего (AeroNet, AutoNet, MariNet, EnergyNet, NeuroNet, SafeNet, HealthNet, FoodNet, FinNet) и единственная технологическая группа по развитию передовых производственных технологий «ТехНэт» (ППТ), созданная в инициативном порядке проректором по перспективным проектам СПбПУ проф. А. И. Боровковым, директором по инновационному развитию ПАО «НПО «Сатурн» Д. С. Ивановым и директором по науке кластера ядерных технологий фонда «Сколково» А. Д. Фертманом. 5 февраля 2016 года на заседании президиума Совета при Президенте Российской Федерации по модернизации экономики и инновационному развитию России А. И. Боровков и первый заместитель министра промышленности и торговли Российской Федерации Г. С. Никитин были утверждены соруководителями рабочей группы «ТехНэт».

В основе группы «ТехНэт» лежит понимание, что именно Технологии создают и развивают Рынки, а не наоборот, и что развитие Экономики Будущего — Цифровой Экономики (Digital Economy), связано, в первую очередь, с мультидисциплинарными, кросси надотраслевыми технологиями, которые зачастую, будучи созданными для решения узкоотраслевых задач, затем становятся востребованными во многих отраслях промышленности.

За рабочей группой «ТехНэт» были закреплены основные группы передовых производственных технологий:

• цифровое проектирование и моделирование;

• новые материалы;

• аддитивные технологии.

Данные технологии не имеют привязки к конкретным отраслям и будут применяться в рамках всех будущих рынков, в каждом случае получая определенную фокусировку и отраслевую проблематику. Позже рабочая группа расширила базовый перечень технологий будущего, добавив к трём, указанным выше, еще и такие области знаний / технологии, как:

• бионика;

• мехабиотроника;

• сенсорика;

• индустриальный интернет;

• Big Data;

• системы управления.

Комплексное использование указанных технологий позволит качественно совершенствовать существующие или создавать глобально конкурентоспособные продукты / машины / конструкции /… нового поколения.

«Дорожная карта» Национальной технологической инициативы по направлению «ТехНэт» отвечает на следующие вызовы:

• исчерпания традиционных источников роста (добычи углеводородных ресурсов, дешевой стоимости энергоресурсов и рабочей силы и т. д.),

• импортозависимости и необходимости опережающего развития высокотехнологичных отраслей промышленности России, а также сфокусирована на разработке, развитии и применении ППТ для решения задач экспортно-ориентированного импортоопережения и создания глобально конкурентоспособной продукции нового поколения на рынках Будущего.

В рамках Национальной технологической инициативы «дорожная карта» имеет кросс-рыночный и кроссотраслевой характер, то есть обеспечивает технологическую поддержку развития рынков Будущего и высокотехнологичных компаний посредством развития передовых производственных технологий как в рамках рынка, так и путем кросс-отраслевого трансфера технологий. В связи с этим планируется тесное сотрудничество группы «ТехНэт» с перспективными рынками Будущего, которые уже сейчас начинают формироваться.

Цель «дорожной карты» — создание нового поколения производств — Фабрик Будущего: Digital (Цифровая) / Smart («Умная») / Virtual (Виртуальная).

Под Фабрикой Будущего (Factory of the Future, FoF) понимается производственная площадка по проектированию и созданию принципиально новой, глобально конкурентоспособной и кастомизированной / персонализированной продукции. Создание Фабрик Будущего направлено на развитие и повышение экспортного потенциала наукоёмкого сектора российской промышленности, а также на решение актуальных задач по импортозамещению высокотехнологичной зарубежной продукции на основе применения передовых производственных технологий, которые обеспечивают преимущество как на выделенных в рамках НТИ рынков, так и в высокотехнологичных отраслях промышленности.

Ключевой задачей группы «ТехНэт» является реализация проектов, направленных на:

• развитие передовых производственных технологий и их эффективное применение в промышленности;

• создание распределенной регионально-отраслевой сети действующих Фабрик Будущего;

• формирование новой системы тестирования, стандартизации и сертификации новых материалов, продуктов, технологий и оборудования;

• развитие системы подготовки инженерно-технических кадров, обладающих компетенциями мирового уровня в области передовых производственных технологий.

Отметим три основных типа Фабрик Будущего, каждый из которых направлен на решение специфических производственных задач:

• Цифровая Фабрика (Digital Factory) характеризуется использованием технологий цифрового моделирования и проектирования как самих продуктов или изделий, так и производственных процессов на всём протяжении жизненного цикла, что позволяет радикально сократить сроки вывода на рынок и повысить интеллектуалоемкость новых продуктов или изделий (машин, конструкций, агрегатов, приборов, установок и т.д.).

• «Умная» Фабрика (Smart Factory) формируется, как правило, на основе Цифровой Фабрики. «Умная» Фабрика подразумевает прежде всего наличие высокотехнологичного оборудования: 3D-принтеров, ЧПУстанков, робототехнических комплексов и др. Применение датчиков, сенсоров, а также автоматизированных систем управления технологическими процессами и систем оперативного управления производственными процессами на уровне цеха предоставляет возможность осуществлять быструю и гибкую («автоматизированную») переналадку оборудования. Такой подход позволяет радикально повысить производительность, экологичность и энергоэффективность производства как массовой, так и кастомизированной продукции, удовлетворяющей требованиям рынка и потребителей.

• Виртуальная Фабрика (Virtual Factory) формируется как распределенная сеть Цифровых и «Умных» Фабрик, а также поставщиков услуг / компонентов. Виртуальная фабрика призвана радикально повысить добавленную стоимость продуктов и изделий и расширить конкурентные предложения на рынке за счет использования технологий управления глобальными цепочками поставок и распределенными производственными активами.

В 2016 году в рамках «дорожной карты» будут запущены испытательные полигоны (Testbeds) Фабрик Будущего по разработке и тестированию совместимости передовых технологий в среде, отражающей реальные производственные условия, и оценки потенциала их интеграции в современное производство. Полигоны (Testbeds) будут создаваться на базе высокотехнологичных предприятий, университетов, малых инновационных предприятий и ФабЛабов — творческих инженерных сообществ, участвующих в решении актуальных промышленных задач. Первыми полигонами (Testbeds) выступят:

• первый в России Институт передовых производственных технологий Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (ИППТ СПбПУ), где будет создана Цифровая Фабрика;

• ПАО «НПО «Сатурн», на площадке которого будет запущена «Умная» Фабрика (в тесном взаимодействии с Цифровой Фабрикой СПбПУ).

Кроме того, планируется запустить распределенную площадку инфраструктурного характера по сертификации материалов и конструкций нового качества, а также проекты по формированию профессионального сообщества и развитию кадрового потенциала в области передовых технологий.

В настоящее время в состав рабочей группы входят представители ИППТ СПбПУ, включая Инжиниринговый центр «Центр компьютерного инжиниринга», группы компаний CompMechLab®, ПАО «НПО «Сатурн», Сколковского института науки и технологий, Фонда «Сколково», Фонда «Центр стратегических разработок», Российского технологического агентства, ООО «Датадванс», ООО «СМВ Инжиниринг», МГУ им. М. В. Ломоносова, МГТУ им. Н. Э. Баумана, ПАО «Ростелеком», ряда других организаций и компаний.

Принципиально важно подчеркнуть, что рабочая группа «ТехНэт» открыта для включения новых участников, разделяющих цели и задачи рабочей группы и способных реализовывать перспективные проекты в области передовых производственных технологий.

Цифровая фабрика (Digital factory) института передовых производственных технологий СПбПУ

В рамках «дорожной карты» рабочей группы «ТехНэт» (передовые производственные технологии) Национальной технологической инициативы будет создана первая в России демонстрационная площадка (полигон, Testbed) Фабрики Будущего — Цифровая фабрика (Digital Factory), предназначенная для:

• отработки взаимодействия всего спектра технологий цифрового проектирования и моделирования CAD / CAE / FEA / MBD / CFD / FSI / EMA / CAO / … / HPC / PDM / PLM&MBSE& (MES&ERP) разработки глобально конкурентоспособной и кастомизированной / персонализированной продукции нового поколения, в частности, «best-in-class» оптимизированных конструкций;

• обеспечения импортозамещения / экспортно-ориентированного импортоопережения зарубежной продукции для высокотехнологичных отраслей промышленности и рынков Будущего, формируемых в рамках Национальной технологической инициативы.

Цифровая Фабрика будет сформирована на базе Инжинирингового центра «Центр компьютерного инжиниринга» (CompMechLab®) и Института передовых производственных технологий Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (ИППТ СПбПУ), подразделения которых обладают уникальным опытом реализации масштабных инженерных проектов по заказам российских и зарубежных высокотехнологичных компаний-лидеров на современных рынках. Цифровая фабрика ИППТ СПбПУ создается с целью достижения качественно нового уровня процесса проектирования продуктов / конструкций и подходов к производству за счет эффективного применения всего комплекса мультии трансдисциплинарных компьютерных технологий мирового уровня, которые носят принципиально кросс-отраслевой / кроссрыночный характер:

• новая парадигма (Simulation & Optimization) -Driven Design как основа проектирования глобально конкурентоспособных продуктов нового поколения, предназначенных для высокотехнологичных рынков Настоящего и Будущего;

• принципы бионического дизайна, позволяющие радикально улучшить характеристики продуктов / конструкций (вес, стоимость, оптимальные размеры и форма и др.) при сохранении всех необходимых технический требований (жесткость, прочность, устойчивость, первая собственная частота, концентрация напряжений и др.), когда получаемые оптимальные решения могут напоминать структуры, встречающиеся в живой природе;

• конвергенция и синергия цифрового моделирования и проектирования, компьютерного / суперкомпьютерного инжиниринга, компьютерных технологий оптимизации и аддитивных технологий, что позволит создавать принципиально новые и глобально конкурентоспособные «best-in-class» оптимизированные продукты / детали / изделия / конструкции.

Применение передовых компьютерных технологий CAD (Computer-Aided Design) и CAE (Computer-Aided Engineering), включая FEA (Finite Element Analysis), MBD (MultiBody Dynamics), CFD (Computational Fluid Dynamics), FSI (Fluid-Structure Interaction), EMA (ElectroMagnetic Analysis), CAO (Computer-Aided Optimization) позволяет значительно сократить сроки разработки и вывода на глобальный рынок сложной продукции. Применение суперкомпьютерных технологий (HPC, High-Performance Computing) предоставляет возможность ещё больше ускорить этот процесс, особенно для сверхсложных наукоемких и ресурсоемких мультидисциплинарных проблем.

Внедрение PDM и особенно SPDM-систем (Product Data Management, Simulation Process and Data Management) помогает упорядочить информационные потоки (для которых, как правило, характерно наличие больших массивов данных (BigData), которые генерируются в процессе многовариантного предсказательного моделирования, проектирования / разработки продукта), систематизирует информацию и облегчает доступ к ней.

Каждая из перечисленных выше технологий сама по себе оказывает положительное влияние на оптимизацию производственных процессов, а использование их в комплексе обеспечивает мощный синергетический эффект.

Инициативы по созданию Фабрик Будущего поддержаны, в частности, в странах Европейского Союза. В рамках программы технологического развития Horizon 2020 пилотные проекты Цифровых фабрик создаются на базе таких компаний, как: Volkswagen (автомобилестроение; Германия), Siemens (электроника, Siemens Electronics Works Amberg; Германия) AgustaWestland (вертолетостроение; Англия, Италия), Consulgal (строительство; Португалия) и др. Цифровые фабрики являются с точки зрения общей архитектуры Фабрик Будущего основой (неотъемлемой частью) для развития «Умных» (Smart) и Виртуальных (Virtual) фабрик.

Цифровая фабрика ИППТ СПбПУ предполагает создание и отладку технологических и производственной цепочек до уровней готовности TRL6-TRL-7 / MRL6 (Technology / Manufacturing Readiness Levels), начиная от стадий исследования и планирования, когда закладываются базовые принципы конкурентоспособного продукта, и заканчивая созданием опытного прототипа изделия:

• «оцифровка» жизненного цикла продукта и приведение его в соответствие с матрицей целей (требования / ограничения: технологические, технические, экономические и т.д.) на его разработку;

• формирование базы поставщиков и требований к ним при создании «best-in-class» продуктов (для разных отраслей) — неотъемлемый элемент Виртуальной фабрики;

• проведение серии первичных расчетов с целью определения общих принципов проектирования и создания оптимальной конструкции на основе современной концепции (Simulation&Optimization) -Driven Design&Additive Manufacturing;

• конструкторские работы (CAD); компьютерный / суперкомпьютерный инжиниринг (CAE, HPC), все виды оптимизаций (CAO; многокритериальная, многопараметрическая, многодисциплинарная, топологическая, топографическая, оптимизация размеров и формы, наконец, робастная оптимизация);

• выбор технологии производства и подготовка к изготовлению прототипа (Computer-Aided Manufacturing, CAM; Computer-Aided Additive Manufacturing, CAAM);

• изготовление прототипа (аддитивное производство, многофункциональные обрабатывающие центры на базе станков с ЧПУ и др.).

Кроме того, в рамках деятельности Цифровой фабрики ИППТ СПбПУ предполагается создание Центра тестирования, верификации / валидации (TVV) отечественного и зарубежного программного обеспечения (ПО), виртуальных полигонов по валидации разработанных продуктов и сети испытательно-диагностических лабораторий. Данные направления, как и сама Цифровая фабрика, будут реализованы, в первую очередь, сотрудниками Инжинирингового центра «Центр компьютерного инжиниринга» (CompMechLab®) СПбПУ (ИЦ «ЦКИ» СПбПУ) на базе Суперкомпьютерного центра «Политехнический» (СКЦ СПбПУ), пиковая производительность которого составляет ~ 1 ПетаФлопс.

Уникальные компетенции и опыт сотрудников ИЦ ЦКИ СПбПУ позволят проводить анализ конкурентоспособности и готовности к промышленной эксплуатации отечественного программного обеспечения в сравнении с передовыми зарубежными компьютерными технологиями.

В условиях санкций в отношении России, курса государства на импортозамещение и возрастающего спроса российских компаний на разработку отечественного инженерного программного обеспечения, создание независимого экспертного Центра тестирования инженерного ПО становится чрезвычайно актуальным.

Имеющиеся в ИЦ «ЦКИ» СПбПУ заделы для создания Цифровой Фабрики, созданные в процессе успешной реализации десятков проектов в интересах:

• ведущих зарубежных высокотехнологичных компаний (Airbus Group, Boeing, General Electric, General Motors, Daimler / Mercedes, BMW, Rolls-Royce, Audi, Porsche, Volkswagen, Schlumberger, Weatherford, Siemens, LG Electronics и др.);

• ведущих российских высокотехнологичных корпораций (Ростех, Газпром, Роскосмос / ОРКК, ОАК, ОДК, ОСК, Силовые машины, Северсталь и др.), а также в рамках Проекта по разработке первой в России единой модульной платформы (ЕМП) линейки отечественных автомобилей премиум-класса для первых лиц государства позволят уже в 2016 году запустить в тестовом режиме Цифровую фабрику в области автомобилестроения, где одним из важнейших блоков будет виртуальный полигон по валидации конструкций.

Отработанные в рамках Цифровой Фабрики ИППТ СПбПУ решения и технологии будут тиражированы и масштабированы на многие высокотехнологичные отрасли промышленности России, а в рамках Национальной технологической инициативы — будут способствовать развитию рынков Будущего и формированию Экономики Будущего — Цифровой Экономики.

Алексей Боровков, соруководитель рабочей группы «ТехНэт» НТИ, проректор по перспективным проектам, научный руководитель Института передовых производственных технологий, руководитель ИЦ «Центр компьютерного инжиниринга» СПбПУ,

Олег Клявин, заместитель директора ИЦ «Центр компьютерного инжиниринга» СПбПУ

Испытательный полигон для передовых производственных технологий

Testbed «Сатурн» предназначен для проведения тестирования на совместимость комплексных передовых производственных технологий, обеспечивающих реализацию модульной архитектуры «Фабрики будущего», разработанной рабочей группой «ТехНэт».

Цель создания Testbed «Сатурна» — создание «best-in-class» современного высокотехнологичного производства, включающего в себя основные технологические переделы и являющегося прототипом для дальнейшего тиражирования в рамках предприятия, отрасли и схожих технологически рынках. Testbed является самостоятельным серийным производством изделий, узлов или деталей на глобальных рынках или участия в качестве поставщика II–III уровня в цепочках поставщиков глобальных производителей.

Testbed «Сатурна» позволяет снизить (убрать) входные барьеры на рынки передовых производственных технологий отечественных производителей и разработчиков из числа малых и средних инновационных предприятий, стартапов, технологических брокеров.

Основные проблемы, решаемые Испытательным полигоном для МСП:

• возможность продемонстрировать работоспособность и совместимость отдельного технологического решения или программного модуля с «best-in-class» технологической или программной платформой, работающей в стандартном производственном окружении;

• подтвердить эффективность своей технологии или программного модуля;

• подтвердить возможность работы своего продукта в режиме максимальной загрузки;

• формирование стартового заказа на свой продукт;

• снижение стоимости развития уровня готовности технологий на последних уровнях.

Описание основных технологических решений и направлений развития технологий Testbed (перечень и описание будут обновляться, актуальная информация будет доступна по адресу SaturnFuture.ru).

ГИБКАЯ ПРОИЗВОДСТВЕННАЯ ЯЧЕЙКА

Основным преимуществом построения такой концепции ячейки является полное исключение человеческого фактора при изготовлении любой номенклатуры деталей (ограничением по номенклатуре может быть только набор оборудования по функциональным возможностям и габаритам рабочей зоны).

Концепция ячейки позволяет применять различные наборы технологического оборудования (как токарные и фрезерные станки, так и спецпроцессы — слесарная обработка, упрочнение и т.п.), при этом транспортная система позволяет минимизировать простои оборудования за счет построения оптимального маршрута обработки системой управления. Кроме того, маршрут обработки может изменяться в соответствии с требуемой конфигурацией, точностью и шероховатостью детали.

По мере накопления компетенций и создания технологий по выбранным стекам производственных технологий будут формироваться новые технологические модули гибких производственных ячеек, что позволит включить в модель «Фабрики будущего» перспективные технологические процессы по направлениям «Аддитивные технологии», «Композиционные материалы».

Развитие гибкой производственной ячейки как модульной единицы «Умной фабрики» позволит приступить к виртуализации производственных и бизнес-процессов на цеховом полу, что, в свою очередь, позволит перейти к этапу создания «Виртуальной» фабрики» (направление «Индустриальный интернет»), которая, создав объединённую виртуальную модель «Цифровой» и «Умной фабрики», позволит перейти к новой бизнес-модели распределенной сети «Фабрик будущего», обеспечив для разработчиков умных продуктов платформу управления жизненным циклом изделий.

Направления проектов для включения в Testbed:

• Универсальная переналаживаемая оснастка (станочная, контрольная), включая:

— посадочные элементы для точного базирования;

— элементы зажима;

— конструктор оснастки из стандартных модулей.

• Транспортная система ГПЯ, включая:

— интеграцию ТС с ERP системой;

— систему автоматического управления ТС.

• Система управления ГПЯ, включая:

— управление ресурсами и процессами в ГПЯ из системы ERP (предположительно 1С), включая регистрацию изменений состояния ресурсов;

— систему управления состоянием оборудования (мониторинг, прогноз, управление ремонтом).

• Автоматизированная адаптивная обработка сложнофасонных поверхностей.

• Другие элементы адаптивных технологий (возможна интеграция функций в оборудование).

КОМПОЗИЦИОННЫЕ МАТЕРИАЛЫ

• Smart-оборудование для термоформования и инжекционного литья термопластичных ПКМ, включая:

— гибридные технологии создания деталей из термопластичных ПКМ;

— отечественные высокотемпературные термопластичные связующие (ПЭЭК, ПЭИ, ПФС и др.);

— технологии ремонта деталей из термопластичных ПКМ.

• Smart-оборудование для 3D-ткачества и пропитки 3D-тканых преформ, включая:

— разработку и исследование ПКМ с различными 3D-армирующими структурами;

— ПО для моделирования деталей из ПКМ на основе 3D-армирования;

— оборудование для 3D-ткачества. ПО;

— разработку, изготовление и экспериментальные исследования полноразмерных прототипов деталей из ПКМ с 3D-армированием с применением созданного программно-аппаратного комплекса.

• Создание Smart-линии изготовления деталей из термопластичных ПКМ на основе 3D-армирования, включая:

— технологии пропитки деталей из термопластичных ПКМ с непрерывным армированием;

— проведение исследований по проницаемости различных материалов и модификации термопластичных связующих;

— ПО для моделирования деталей из термопластичных ПКМ с 3D-армированием;

— изготовление и сертификация пилотных деталей из 3D-ТПКМ с применением созданного программноаппаратного комплекса.

• Встраиваемые системы контроля для получения информации о поведении материала и характеристиках детали во время инженерных или узловых испытаний. ПО для обработки результатов контроля.

АДДИТИВНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

• Технологии селективного сплавления металлопорошковых композиций, включая:

— отработку технологических параметров, разработку квалификационного базиса и паспортизацию основных материалов;

— отработку технологической цепочки изготовления деталей (термообработка, газостатирование, размерная финишная механическая обработка);

— программные платформы виртуального моделирования технологического процесса послойного синтеза и интеллектуальной топологической оптимизации деталей.

• Разработку, сертификацию и промышленное производство отечественных металлопорошковых композиций для АТ.

• АТ оборудование с интегрированными системами автоматизированного мониторинга и контроля продукции.

• Автоматизированное аддитивное производство на базе гибких производственных ячеек, включая:

— продукцию с контролем текущего состояния и возможностью передачи информации on air;

— программную платформу, обеспечивающую интеграцию и функционирование АП в «AMNet»;

— технологии изготовления деталей прямым нанесением металла;

— технологии получения деталей с металлокомпозитной структурой;

— гибридные технологии получения деталей.

ИНДУСТРИАЛЬНЫЙ ИНТЕРНЕТ

• Обеспечение бесперебойного функционирования платформы Индустриального интернета:

— обеспечение коммуникационной составляющей для реализации взаимодействия между различными элементами всех составляющих

«Фабрики будущего»;

— обеспечение адаптивности и интероперабельности платформы с целью обеспечения для интеграции с другими системами инфраструктуры Индустриального интернета, а также быстрого внесения изменений в связи с появлением новых стандартов и протоколов взаимодействия элементов;

— обеспечение безопасности и защиты от угрозы перехвата информации, управляющих сигналов или отказа в обслуживании.

• Обеспечение эффективности использования производственных активов:

— выработка оптимального подхода к технической паспортизации производственных активов;

— обеспечение доступа к необходимой информации о производственных активах, в том числе информации об их текущем состоянии для их оптимального использования, сокращения простоев.

• Обеспечение эффективности использования человеческих ресурсов:

— обеспечение эффективного распределения / перераспределения человеческих ресурсов для достижения максимальных результатов в ходе реализации проектов и задач;

— обеспечение производственной безопасности, охраны труда и социальной поддержки персонала.

• Обеспечение наблюдаемости и аналитической поддержки при управлении производством:

— организация наблюдаемости оборудования, в том числе сбора труднодоступной информации;

— оптимизация использования вычислительных ресурсов для сбора и хранения больших объемов промышленных данных;

— обеспечение облачной платформы, объединяющей информацию наблюдений в близком к реальному времени оборудования, персонала, материалов и др. для визуализации текущего состояния и обеспечения персонала ключевыми аналитическими метриками и показателями в целях повышения операционной эффективности.

• Отслеживание и визуализация нахождения:

— организация отслеживания сложного инструментария, узлов и элементов, персонала на производственной площадке;

— контроль и предупреждение нахождения персонала в опасных зонах;

— сокращение простоев, связанных с отсутствием информации о местонахождении персонала, оборудования, инструментов, узлов и элементов.

Снятся ли автоматонам электроовцы?

До последнего времени все любители и эксперты робототехники походили на инспектора Декарта из замечательного научно-фантастического фильма «Бегущий по лезвию» — их внимание занимали роботы любопытные, очень разумные, иногда даже привлекательные, но совершенно бесполезные для какой-либо деятельности. Декарт говорил, что «полезные роботы» — не его проблема. Следуя его логике, робототехники, считавшие себя такими же крутыми, как Декарт, пытались (да и сейчас пытаются) создать роботов, которые обладали бы такими же качествами, как и те андроиды, на которых охотился инспектор, но при этом совершенно не заботясь о полезности этих чудо-машин для народного хозяйства.

Громом, который заставил (в переносном смысле) перекреститься робототехников, стала четвертая промышленная революция. Ученые, эксперты говорили об этом явлении уже очень давно. Но после того как об этом рассказали попвизионеры на Давосском экономическом форуме, об этом стали говорить уже все наперебой. Робототехника неизменно входит в набор ключевых слов, которые употребляются в соответствующих пленарных речах.

Однако мало кто задается вопросом — а что же такое робототехника, вставшая под знамена четвертой промышленной?

В современном мире определения стандартных технологий имеют тенденцию разрушать отведенные им области применения, сталкиваясь друг с другом как элементарные частицы в ускорителе CERN, разрушая стены кластерного мышления и образуя новые, совершенно неожиданные и иногда химерические сочетания. Уже несколько десятилетий мир робототехников разделен на два лагеря — промышленная и сервисная робототехника. Первый лагерь — солидные дяди в хороших костюмах, представляющие еще более солидные компании с многомиллиардными маркетинговыми бюджетами, выпускающие сотни тысяч роботов ежегодно, которых никто никогда не видит, кроме малочисленных посетителей промышленных предприятий. Представители второго лагеря — сервисной робототехники — носят галстуки разве только когда встречаются с военными заказчиками для того, чтобы обсудить очередную инициативную разработку. Несмотря на двузначные цифры годового роста производителей дронов, беспилотников и промоботов, представители первого лагеря пока еще смотрят на вторых ласково-снисходительно, подобно тому, как второкурсник, познавший жизнь, смотрит на младшую сестренку, только примеряющую школьную форму. Но, судя по всему, это скоро изменится. Младший брат, сервисная робототехника, постепенно выходит из лабораторий европейских университетов, гаражей стартаперов западного побережья и хакспейсов Сколково. Кембрийский взрыв робототехники, благодаря которому у роботов появились дешевые и надежные сенсоры-глаза, привел во встречное движение оба технологических лагеря. И оба лагеря начинают получать взаимную пользу друг от друга. И, как обычно бывает, от сближения опыта и юности уже образуются творческие плоды. Одним из важнейших направлений исследований и коммерциализации современной робототехники стала коллаборативная робототехника. Прошлое поколение промышленных автоматов было заключено в одиночные камеры — слава Создателю, они просто не осознают своего одиночества — иначе бунт машин, наверное, произошел бы намного раньше. Современные исследования (в частности, такая работа была проделана в MIT) показывают, что совместная работа робота и человека на 80% продуктивнее, чем работа каждого по отдельности. Вопрос лишь в организации труда. Теперь задача инженеров — сделать так, чтобы роботы не просто осознали присутствие рядом человека (и не убили бы его случайно), но и научились работать совместно с ним, эффективно выполняя разнородные задачи. Классическим примером такой задачи, решаемой именно коллаборативным роботом нового поколения, является сборка — человек собирает несколько деталей вместе, а манипулятор, оснащенный достаточным числом сенсоров, таких, как силомоментные датчики, видеокамеры и сонары, упаковывает готовые изделия в коробку. Таких новых роботов стали называть ко-роботами. Однако не до конца понятно, является ли ко-робот новым поколением хорошо известных промышленных манипуляторов, которым поставили искусственный интеллект, или это хорошо «пропатченные» роботы старого поколения. Текущий консенсус среди экспертного сообщества — это и то, и то. Вопрос не в том, что это новый тип прибора, но в том, что специализированное программное обеспечение не только обеспечивает эффективную работу рядом с человеком, но и реализует полную безопасность окружающих от случайного контакта с роботом. Короботы — это новые роботы, созданные как пионерами рынка (Baxter от компании Rethink Robotics, Universal Robot), так и солидными компаниями, такими, как АВВ (YuMi) и KUKA (iiwa). Однако умельцы в компаниях-интеграторах доказали, что фактически любого современного робота можно превратить в сертифицированного ко-робота, полностью безопасного для человека, — достаточно лишь перестроить его систему управления, научив её слушать новые сенсоры. Также манипулятор фактически упаковывается в мягкий пластик, что делает его, можно сказать, чуть пухлее.

Примером такой компании-интегратора является немецкая фирма MRKSysteme. Датчики, сенсоры, системы управления сервисными роботами вдруг стали частью корпоративной архитектуры решений грандов промышленной робототехники — пример конвергенции технологий.

Но дело не ограничивается только коллаборативностью робота и человека. «Простота в управлении роботом» до последнего времени означала, что для его переналадки требуется инженер, знакомый с внутренним языком управления робота, но, возможно, без глубоких знаний в С++. Теперь «простота управления» означает переналадку робота просто тем, что человек лишь показывает роботу, что нужно сделать. Вендорская сказка прошлых лет о переналадке роботов в течение минут обещает стать новой реальностью уже в новом поколении промышленных роботов, программное обеспечение которых будет способно распознавать действия человека, считанные камерами, установленными вокруг рабочей зоны.

Человек, который может показать и рассказать роботу, что нужно делать, подобно тому, как мастер обучает стажера, — это важное и нужное дело. Но ситуацию осложняет то, что роботов может быть сотни или даже тысячи — и каждый требует постоянного вмешательства со стороны человека. Это уже вопросы роевого управления. Как сделать так, чтобы один оператор мог обследовать сельскохозяйственное поле или угольный карьер с помощью роя беспилотников за считанные минуты? Искусственный интеллект операторской станции и в самих беспилотниках решает 99% задач в режиме полной автономности, а телеуправление происходит фактически на уровне общей полетной миссии.

Интересна и другая дихотомия, возникшая перед нами в последнее время особенно явно, — дихотомия между искусственным интеллектом, соревнующимся с человеком и искусственным интеллектом, дополняющим возможности человека. В зарубежной литературе последнее часто называют Human Augmentation — улучшение или, правильнее, дополнение возможностей человека. Прототипы первых экзоскелетов появились более пятидесяти лет назад, однако лишь сейчас технологии достигли такой степени зрелости, что применение экзоскелетов — что для промышленности, что для восполнения утраченных возможностей человека (реабилитации) — стало экономически оправданным. В последней области примеров успешных проектов больше — отечественный ЭкзоАтлет успешно «дышит в затылок» зарубежным конкурентам. В области промышленных экзоскелетов рынок только начинает формироваться.

Но его движущие силы уже понятны — стремительное старение населения в экономически развитых странах, что означает стремительное старение квалифицированных кадров. Всё, что помогает рабочим успешнее справляться с тяжелой работой, которую всё еще невозможно автоматизировать, будет неизбежно пользоваться спросом. Конвергенция технологических трендов характерна не только для робототехники.

Но только в нашей отрасли электроовцы, которых раньше бережно лелеяли в университетских лабораториях, начинают сниться промышленным автоматонам, рождая у них самые причудливые образы.

Анализ концепций развития аддитивного производства: мировые достижения и возможности для российских компаний

В рамках европейских и американских программ развития жизненный цикл аддитивного производства разбит на пять элементов технологической (и экономической) цепочки, при реализации каждого из которых ставятся определенные задачи:

1. Дизайн — фокусировка на новых методах и инструментах проектирования.

2. Материалы — фокусировка на создании совокупности знаний и формировании базы сравнения для определения параметров материала в объектах, произведенных аддитивными методами, и обеспечения повторяемости свойств материалов при воспроизведении производственного процесса.

3. Процесс — фокусировка на стимулировании технологических достижений при создании оборудования для аддитивного производства, которые позволяют повысить скорость, точность, а также увеличить размеры создаваемых деталей и улучшить повторяемость свойств при воспроизведении производственного процесса.

4. Цепочка создания стоимости — технико-экономический анализ должен быть распространен на следующие элементы аддитивного производства: процесс формирования деталей; исходные материалы, контроль качества; производительность труда; повышение энергоэффективности.

5. Геном аддитивного производства — фокусировка на ускорении технологических достижений, которые позволяют сократить время и затраты, необходимые для проектирования, разработки и квалификации новых материалов для аддитивного производства.

Для целей настоящей статьи направления 2 и 5 будут рассматриваться совместно, с обозначением «Материалы».

Традиционно наибольшее внимание среди указанных выше элементов уделяется процессу формирования объекта, а точнее, даже оборудованию для АТ. Согласно ASTM современные технологии аддитивного производства основаны на следующих семи производственных процессах [1, 3]:

1. Vatphotopolymerization («фотополимеризация в ёмкости»).

2. Materialjetting («разбрызгивание материала» или «струйные технологии»).

3. Materialextrusion («выдавливание материала»).

4. Powderbedfusion («плавление материала в заранее сформированном слое»).

5. Binderjetting («разбрызгивание связующего вещества»).

6. Sheetlamination («соединение листовых материалов»).

7. Directedenergydeposition («прямой подвод энергии непосредственно в место построения»).

При этом на сегодняшний день существует, по крайней мере, 14 различных субтехнологий аддитивного производства, основанных на указанных выше процессах.

Отметим, что технологии работы с полимерными материалами распространены уже достаточно широко, можно сказать, что рынок в этом направлении сформирован, и доминирует на нём компания Stratasys, реализующая технологию FDM (FusedDepositionModeling) в многочисленных принтерах «любительского» и «профессионального» классов. Кроме того, Stratasys в последние годы приобрела успешные компании, реализующие технологию MaterialJetting: Objet и Drop-onDemand (DOD).

Рабочая группа «ТехНэт» не видит больших перспектив для российских компаний на этом рынке (исключая направление моделирования и дизайна деталей и конструкций). Кроме того, в общей архитектуре «Фабрики будущего» данные технологии, по нашему мнению, не будут играть значимой роли.

Опрос, проведенный Wohlers report среди компаний, оказывающих услуги в секторе аддитивных технологий, по итогам 2014 года показал: несмотря на то, что 31% респондентов указали, что основную часть доходов их бизнесу приносят стереолитографические установки 3D Systems, только 13,6% собираются сделать именно их следующим приобретением. Схожая ситуация и с FDM системами Stratasys. Более 40% респондентов предполагают приобрести установки для формирования металлических компонентов.

Обычно, когда говорят о серийном производстве, подразумевают количество деталей, измеряемое тысячами или сотнями тысяч единиц. Однако существует и другое серийное производство, измеряемое десятками или сотнями дорогостоящих высокотехнологичных изделий.

Подобный масштаб производства деталей и конструкций, зачастую сложной геометрии и из специальных материалов, характерен для авиационной промышленности, космической индустрии, энергетического машиностроения и медицины. Именно в этих областях в настоящее время наблюдается переход от прототипирования к производству функциональных деталей с использованием аддитивных технологий.

На первом этапе в рамках дорожной карты «ТехНэт» предлагается сосредоточить усилия на создании деталей и конструкций из металлов, сплавов и композитов (в т.ч. возможно керамики). Для сравнения на рисунке 2 приведена диаграмма, позволяющая провести сравнение различных технологий аддитивного производства по скорости процесса и его стоимости. Исходя из графика, технологии EBM пока уступают процессам SLS по скорости при одинаковом порядке стоимости.

Несмотря на разнообразие технологий аддитивного производства, в настоящее время всё большее внимание уделяется использованию аддитивных технологий при создании деталей из металлов и сплавов, в основе которых лежит использование лазеров или электронных пучков.

Согласно отчету компании IDTechEx «3D printingsofMetals 2015–2025», количество установленных комплексов для металлических АТ в 2014 году выросло на 43% по сравнению с 2013 (2 635 единиц в 2014 году). Лидером на рынке является компания EOS, за ней следуют 3D Systems и ConceptLaser. Согласно оценкам, приведенным в отчете, в течение ближайшего десятилетия наиболее востребованной будет технология SLM (SelectiveLaserMelting), на которую в 2020 году будет приходиться более 70% рынка металлических АТ [4].

Диспергирование расплава — наиболее производительный, экономичный и эффективный способ получения мелких и средних порошков металлов. Распыление (атомизация) широко применяется при производстве порошков многокомпонентных сплавов, в частности, с аморфной структурой. Кроме того, порошки, полученные с использованием методов диспергирования расплавов, имеют форму частиц, близкую к сферической.

Большинство компаний не продает свои технологии, даже в качестве лицензий, акцентируя свой бизнес только на производстве порошков [3].

В Российской Федерации на сегодняшний день только закладываются основы для развития АТ. Необходимо отметить несколько важных для развития данного направления особенностей ситуации в РФ:

1) низкий уровень спроса на АТ. Так как система подготовки стандартов фактически начала работать только в 2016 году, то для многих отраслей выход за рамки прототипирования с использованием аддитивных технологий пока не возможен;

2) существенное количество закупленного оборудования сосредоточено в университетах, поэтому связь его с потенциальными потребителями носит часто декоративный характер, и владельцы современных комплексов не загружают их в полной мере;

3) многие компании с государственным участием ведут разработки оборудования для АТ. Эти действия, во-первых, слабо координированы, во-вторых, не опираются на понимание платежеспособного спроса на оборудование и экономической выгоды от использования создаваемых установок, а, соответственно, не предусматривают путей их вывода на мировой рынок.

Таким образом, заинтересованного внутреннего спроса недостаточно для того, чтобы обеспечить экономическую составляющую конкурентоспособности для российских игроков, планирующих выпускать оборудование на базе АТ для работы с металлами. Международный рынок такого оборудования разделен между быстрорастущими компаниями с мощной исследовательской и маркетинговой базой: EOS, ConceptLaser, SLMsolutions, ArcamAB, и выход на него требует значительных затрат по обоим направлениям. Однако, если вернуться к рассмотренным в первой части пяти элементам технологической (и экономической) цепочки АП, то в первых двух направлениях (Дизайн и Материалы (с учетом объединения с Геномом АП) ситуация на сегодняшний день представляется более перспективной.

Большие возможности развитие аддитивных технологий открывает для специалистов в области дизайна и проектирования. Они позволяют создавать более сложные конструкции. В первую очередь это относится к внутренней структуре детали. Возникает задача разработки методик оптимизации конструкций, базирующихся на прочностных расчетах таких структур, и расчетах других свойств, определяемых техническими требованиями к деталям и конструкциям. Есть запрос и на развитие численного моделирования. В новых CAE-системах только начинают появляться средства топологической оптимизации, расчета деформированного состояния и выбора режимов лазерного и пучкового плавления и спекания. В качестве примера отметим, что развитие математической модели процесса пучковой обработки металлической засыпки с послойным плавлением порошка в трёхмерной постановке требует создания численного кода со следующими особенностями построения физической модели:

•поведение расплава на основе уравнений динамики жидкости со свободными границами с учетом поверхностного натяжения и смачивания поверхности;

•учет теплопроводности и поверхностного или объемного тепловыделения;

•учет фазовых переходов в процессе;

•учет реактивной силы отдачи при испарении металла;

•расчет переноса излучения методом трассировки лучей;

•учет силы тяжести и внешнего давления;

•произвольная геометрия твердых границ;

•полностью трехмерная геометрия, гексагональная сетка.

Развитие АП позволит открыть фактически новый рынок заказов на цифровые модели для производства деталей и конструкций. Вполне возможно, что будут созданы площадки для торговли оптимизированными решениями. Само создание такой площадки на базе российского программного обеспечения могло бы дать нашей стране определенное преимущество, а сильные математические школы позволяют надеяться на большое число конкурентоспособных команд, формирующих содержательное предложение на такой «бирже цифровых моделей». Развитие такой модели даст почву для создания значимого числа малых и средних компаний, специализирующихся на различных отраслях, использующих решения на базе аддитивных технологий.

Обращает на себя внимание тот факт, что мировыми лидерами в каждом из направлений развития аддитивного производства являются частные компании, при этом государство берет на себя бремя создания инфраструктуры, необходимой для проведения исследований, в области разработки материалов, процессов и элементов цепочки добавленной стоимости для аддитивного производства.

Таким образом, с организационной точки зрения, логичным шагом развития АТ в России (если учитывать мировой опыт) будет ставка на частные компании малого и среднего бизнеса и обеспечение для них благоприятных условий развития технологий для аддитивного производства, в том числе и поддержка спроса.

[1] ASTM F2792—12a, Standard Terminologyfor Additive Manufacturing Technologies,, ASTM International, West Conshohocken, PA, 2012, www. astm.org.

[2] The 3D opportunity primer: The basics of additive manufacturing, Deloitte University Press,2013.

[3] Довбыш В. М., Забеднов П. В., ЗленкоМ. А. Аддитивные технологии и изделия из металла (http://nami.ru/upload/AT_metall.pdf).

[4] IDTechExReport «3D printings of Metals 2015–2025» http://www.idtechex.com/research/reports/3d-printing-of-metals-2015-2025-000441.asp

Возможности индустриального интернета

В настоящее время в мире активно развивается новое направление информатизации в промышленности и энергетике, получившее название «индустриальный интернет» (Industrial Internet of Things, IIoT). Использование технологий индустриального интернета в различных отраслях промышленности способно существенно повысить эффективность производственных систем, снизить издержки технологических процессов, влияние человеческого фактора и риски аварий на производстве за счет внедрения новых информационных технологий взаимодействия между различным технологическим оборудованием, систем мониторинга, механизмов машинного обучения.

По оценкам мировых сервисных гигантов (в том числе зарубежных телеком-компаний), рынок индустриального интернета является не только стратегически важным, но и одним из наиболее быстрорастущих. По прогнозам аналитиков, вклад индустриального интернета в мировое производство к 2030 году мог бы составить около $14,2 триллиона, что на 11% повысит уровень мирового ВВП.

Индустриальный интернет как новое направление развития промышленности переживает взрывной рост за рубежом, прежде всего, в Западной Европе, Китае и США:

— в Германии разработана концепция повышения конкурентоспособности обрабатывающей промышленности Германии через усиленную интеграцию киберфизических систем и IIoT в производственные процессы, получившая название «Индустрия 4.0»;

— Государственным Советом КНР разработана стратегия «Интернет Плюс», направленная на внедрение интернет-технологий в традиционные отрасли промышленности;

— создано большое количество международных консорциумов — некоммерческих объединений компаний с целью разработки единых стандартов, реализации пилотных проектов и занятия участниками лидирующих позиций в сфере индустриального интернета в различных отраслях.

Для Российской Федерации эффект от внедрения решений индустриального интернета в реальном секторе экономики через 4–5 лет может составить 0,8–1,4 трлн. руб. за счет роста производительности труда на 10–25% и снижения затрат в промышленности на 10–20%.

Решения в области индустриального интернета нацелены на повышение эффективности проектирования и производства всех видов товаров и услуг (в том числе в энергетике, сельском хозяйстве, добыче полезных ископаемых), а также эффективности сопровождения сложных технических изделий. Так, с использованием решений в области индустриального интернета могут быть достигнуты следующие эффекты:

1. На этапе проектирования («цифровой двойник»):

— сокращение цикла планирования и проектирования;

— сокращение стоимости проектирования;

2. На этапе производства («цифровая фабрика»):

— снижение стоимости производимой продукции;

— повышение адаптивности к изменению спроса и скорости запуска новой номенклатуры в производство;

— повышение надежности процесса производства и качества производимой продукции;

3. На этапе сопровождения («цифровой сервис»):

— сокращение полной стоимости владения сложными техническими изделиями;

— создание дополнительных сервисов.

Характер и набор решений в области индустриального интернета находится в стадии эволюции, варьируется в зависимости от специ-фики ведения бизнеса компаниями, но круг решаемых задач носит устойчивый характер. Можно выделить следующие классы решений в области индустриального интернета:

— электронная паспортизация объектов;

— мониторинг состояния (инфраструктуры, персонала, транспорта и мобильного оборудования);

― пульты оперативного состояния и сложная отчетность;

― решения на базе предсказательной аналитики (в экономических и технологических разрезах);

— управление активами в автоматическом и полуавтоматическом режимах;

— дополненная реальность;

— 3D-моделирование, цифровое проектирование.

Направления для развития:

1. В области мониторинга эффективности использования автотехники

На основе полученных с датчиков данных с использованием комплекса специализированного программного обеспечения осуществляется:

— контроль передвижения автотехники по территории завода и её скорости;

— контроль за поступлением и выдачей ТМЦ и отгрузкой продукции;

— предотвращение хищений продукции, ТМЦ и иного имущества с завода;

— повышение эффективности использования автотехники и повышение степени её загрузки;

— контроль перемещения и состояния здоровья производственного персонала;

— снижение рисков производственного травматизма.

Система обеспечивает непрерывный контроль и фиксацию:

— скорости автотехники на территории завода с одновременной возможностью установления порогов скорости, при котором выдается тревожный сигнал;

— маршрута передвижения автотехники, например, всех отклонений от заранее сконфигурированного в системе маршрута;

— наличия груза за счет поступления информации от внешних систем, например, учетных типа «1С — склад» или систем, фиксирующих состояние автотехники на выходе из весовой, с одновременным дублированием этих данных с помощью детектора наличия груза на борту автотехники.

2. Мониторинг безопасности и эффективности персонала на производстве

Международная практика убедительно показала, что наличие системы мониторинга и управления безопасностью персонала на производстве не только позволяет достичь высоких показателей предотвращения травматизма и заболеваний, связанных с трудовой деятельностью, но и повысить управляемость персонала, а также его способность строго выполнять предписанные требования и технологические регламенты, чем повысить качество производимой продукции и производительность труда, увеличение фонда рабочего времени, уменьшение текучести кадров, увеличение профессиональной активности рабочего, повышение эффективности использования оборудования и сокращение затрат на льготы и компенсации и пр.

Использование IIoT технологий оперативного получения данных с датчиков позволяет осуществлять мониторинг местоположения (включая нахождение в зонах ограниченного доступа, в опасных зонах и пр.) и состояния здоровья персонала, оперативно управлять безопасностью персонала на производстве.

В части решения по обеспечению безопасности на производстве на основе полученных с датчиков данных с использованием комплекса специализированного программного обеспечения:

— осуществляется идентификация и оперативный контроль персонала в случае стихийных бедствий;

— осуществляется идентификация и оперативный контроль доступа персонала на различные участки объекта с функцией упредительного информирования;

— формируются статистические отчеты по состоянию здоровья персонала, а также рекомендации по формированию режима труда и отдыха, что позволяет повысить производительность труда и снизить страховые выплаты по больничным листам;

— формируются статистические и аналитические отчеты по перемещению и загрузке персонала, что позволяет оптимизировать производственные процессы и достичь большей эффективности;

— формируются предиктивные аналитические отчеты с указанием возникновения возможных поведенческих ситуаций, возникновение которых возможно вследствие влияния тех или иных внутренних и / или внешних факторов.

3. Решения на базе предсказательной аналитики (в экономических и технологических разрезах)

Применение технологий индустриального интернета и использование интеллектуальных систем распределения, планирования, оптимизации ресурсов и предсказательной аналитики позволяет повысить продуктивность, уменьшить затраты и достичь высокого уровня эффективности функционирования предприятий и отдельных подразделений в промышленности. Экономический эффект от внедрения комплекса систем составляет 40–60%.

Решения на базе предсказательной аналитики основаны на использовании компьютерных технологий сопровождения и поддержки выпускаемой продукции (изделия) на всех этапах жизненного цикла изделия.

Применение IIoT технологии для выпускаемого изделия предполагает использование датчиков в конструкции новых изделий или использование специальных модулей для модернизации существующих, тем самым обеспечивая процесс наблюдения состояния отдельных элементов и изделия в целом в соответствии с требованиями отрасли. Это позволяет вести мониторинг в режиме реального времени, обеспечивает оперативный доступ к нужным данным:

— техническим характеристикам отдельных деталей и секций изделия;

— параметрам изделия в целом;

— данным об эксплуатации.

Данные о текущем состоянии, полученные с датчиков, установленных на оборудовании и секциях изделия, частично обрабатываются вычислительными мощностями самого изделия для использования в критичной к времени реакции автоматике и фильтрации избыточной информации, частично передаются по защищенным каналам связи в ЦОД.

Данные низкой значимости могут храниться и на самом устройстве, в этом случае ЦОД обеспечивает единый интерфейс доступа к информации на всех устройствах. Информация о дате производства изделия и его деталей, поставщике, истории ремонтов также хранится в защищенном ЦОД с целью обеспечения возможности отслеживания продукции (изделия) на протяжении её (его) жизненного цикла (в течение 10 лет и более).

На основе полученных данных с использованием комплекса специализированного программного обеспечения:

— осуществляется идентификация и оперативный мониторинг изделия в целом и его деталей в частности;

— формируются статистические и аналитические отчеты, фиксирующие текущее состояние;

— на основе предсказательной аналитики, с учетом фактического состояния деталей и секций изделия, формируются динамические графики технического обслуживания и проведения ремонтов, что позволяет:

— определить вероятность аварии, повысить производительность и увеличить период бесперебойной работы;

— обеспечить доступ в режиме реального времени к отчетам по техобслуживанию активов и условиям производства;

— повысить коэффициент использования активов;

— оперативно управлять логистикой и трудовыми ресурсами компании, в частности, ремонтными бригадами;

— формируются среднесрочные прогнозы, исходя из текущих данных;

— формируются прогнозы необходимого запаса ремонтных комплектов;

— формируются отчеты о качестве закупаемых изделий и материалов с целью достижения большей экономической эффективности.

4. Дополненная реальность

Системы дополненной реальности позволяют выводить на технические средства отображения, такие, как «умные» очки, экраны смартфонов и планшетов, важную техническую информацию, накладывая её отображение на идентифицированные объекты.

Наибольшее применение такие системы получили на сложных сборочных производствах, в техническом обслуживании устройств и агрегатов. Использование решений позволяет снизить требования к квалификации работников и сократить вероятность ошибок за счет выведении всей необходимой технической информации, например, о состоянии устройств, порядке сборки или замены узла на устройства отображения при проведении этих работ.

Так, при использовании систем дополненной реальности на сборочном производстве или в ремонтном цехе, рабочий, чье место оснащено соответствующим оборудованием, отсканировав деталь для сборки, видит на экране монитора место для установки её в изделие. Причем необходимые для установки действия могут быть визуализированы и сопровождаются инструкциями.

GenerationS — инструмент развития новых производственных технологий

В поисках инновационных решений за последние несколько лет корпоративные акселераторы запустили около 200 компаний. Среди них — Microsoft, Airbus, Nike, Warner Bros., Volkswagen, Citrix, Walt Disney, Qualcomm и многие другие. В России этот тренд только начал набирать силу. И если корпорации, работающие на потребительском рынке, такие, как Qiwi и Альфа-банк, уже освоили новые инструменты, то промышленному сектору это дается сложнее. В 2015 году РВК решила работать в связке с индустриальными компаниями, чтобы наладить их взаимодействие с малым бизнесом, и изменила формат GenerationS, преобразовав его в линейку корпоративных акселераторов: площадку, на которой предприниматели могут доработать свои проекты в тесном сотрудничестве с корпоративным партнером — их потенциальным инвестором, стратегическим партнером или потребителем их продукции.

По итогам GenerationS-2015 в процессе проработки находится около 60 сделок, и организаторы отмечают, что довольны результатами. Акселератор вышел на новый уровень с точки зрения количества стартапов-участников, экспертов, российских и международных партнеров. Удалось создать самую масштабную в России инфраструктуру по поиску, экспертизе и повышению качества проектов российских стартапов. Так, например, НПО

«Сатурн» прорабатывает сделки с тремя выпускниками своего акселератора, все — на стадии подготовки «контрольной закупки».

ГК «ЭФКО» — крупный российский производитель жиров для пищевой промышленности, планирует тестовые внедрения шайбочных шнеков для маслопрессового оборудования, которые разработала владивостокская компания Terebra. Строительная и девелоперская корпорация МОРТОН поддержала 14 стартапов из числа выпускников GenerationS и планирует использовать их продукты и технологии в строительстве своих микрорайонов. Инвестиционное товарищество «Посевной фонд в области живых систем», созданное в 2015 году «КСИ Венчурс» и Фондом посевных инвестиций РВК, инвестировало в проект «Брейн Бит» с технологией неинвазивного глюкометра.

В 2016 году GenerationS также сохранит формат корпоративных акселераторов и будет встроен в повестку Национальной технологической инициативы (НТИ) — программы мероприятий по формированию новых рынков и созданию условий для глобального технологического лидерства России к 2035 году. Планируется провести акселерацию по 7–8 направлениям. Требования к ним были сформированы запросом со стороны рабочих групп НТИ и прямыми запросами со стороны крупного бизнеса. Корпоративный заказ и приоритетные направления НТИ во многом совпали. Так, например, сотрудничество с НПО «Сатурн» продолжится в рамках трека «ТехНэт», который будет работать в идеологии появления фабрик будущего, что соответствует приоритетам по развитию новых рынков рабочей группы НТИ «ТехНэт».

В прошлом году по итогам акселерационной программы трека Aerospace, корпоративным партнером которого выступило НПО «Сатурн», одним из финалистов стала компания «Модель», стартап-проект из Томска, которая представляла инженерное программное обеспечение, позволяющее проводить подробное моделирование теплофизических и физико-химических процессов при синтезе новых материалов в аддитивных технологиях, что помогает спрогнозировать напряженно-деформированное состояние изделия. В отличие от других технологических предложений программа учитывает разномасштабные явления различной физической природы.

Направление проектирования и моделирования материалов для производственного процесса как раз представляет одно из направлений развития новых производственных технологий.

НПО «Сатурн» совместно с другими представителями индустриального сектора продолжит флагманское движение в области создания новых производственных технологий, которые сейчас становятся основным из приоритетных направлений развития промышленности.

Лидерами в разработке новых направлений выступают США, страны ЕС (в частности, Германия) и Китай. Передовые производственные технологии играют активную роль в развитии новых рынков и отраслей, способствуют росту эффективности производства, повышению конкурентоспособности производств и стран.

Такой интерес обычно сопровождается государственными инициативами, которые уже традиционно включают следующие приоритеты развития:

— автоматизация производственного процесса, предъявляющая требования к определенному уровню развития робототехники, электроники и микроэлектроники и появлению соответствующего программного обеспечения, а также использования решений в области BigData;

— кастомизация производства, то есть его гибкая адаптация к задачам заказчика и его локализация в географической близости к нему, требуют появления интеллектуальных систем управления производством для оптимизации логистики и технологических процессов, а также развития Интернета вещей;

— экономическая эффективность, связанная со снижением себестоимости и повышением производительности труда, определяет необходимость появления аддитивных технологий и новых материалов для создания, а также преобразования (выращивания) материальных объектов.

Все эти направления также предлагаются для включения в трек GenerationS-2016 «ТехНэт».

Помимо отработанных форматов GenerationS-2016 готовит несколько новых продуктов для стартапов и корпоративных партнеров. Новинкой этого года будет появление двух контуров по работе со стартапами. Проекты зрелых стадий будут проходить отбор непосредственно в акселераторы. Для проектов на стадии идеи в случае, если ими заинтересуются индустриальные партнеры, будет предполагаться прохождение программы предакселерации — своеобразного ликбеза по разработке продуктов. В связи с требованиями к инновационности и технической реализуемости проектов программа, по своей сути, будет являться подготовительной программой для участников с проектами ранних стадий.

Так же, как и в предыдущих сезонах, программа, с одной стороны, будет ориентирована на повышение грамотности и компетенций участников в бизнес-области, а с другой — на повышение уровня реализации проектных идей и доведения их до стадии опытного образца. С точки зрения формата программа представляет собой набор последовательных и параллельных взаимосвязанных мероприятий в режиме онлайн и офлайн с экспертами.

В программе также участвуют менторы, представляющие корпорации, инвестиционные фонды, инженерные и конструкторские бюро, которые занимают лидирующие позиции на рынке. Менторы нацелены на повышение качества проектов участников и доведения их до следующей стадии развития. Общая продолжительность такой программы может составлять до 12 месяцев.

Все остальные тематические направления акселерационных программ платформы GenerationS нового 2016 сезона будут объявлены на мероприятии по случаю запуска проекта в мае этого года.

Предварительное извещение о проведении технологических конкурсов

ОПИСАНИЕ

РВК совместно с рабочей группой «ТехНэт» организует конкурс технологических предложений в интересах одной или нескольких компаний, входящих в состав рабочей группы. Конкурс проводится с целью привлечения внимания творческой молодежи, студентов, аспирантов и научных сотрудников, инновационных предпринимателей, инженерных бюро к технологическим направлениям, ключевым для рабочей группы «ТехНэт». Помимо этого, конкурс призван выявить актуальные приоритеты в развитии производственных технологий в соответствии с запросами компаний — технологических лидеров России, что позволит привлечь команды и проекты в трек «ТехНэт» федерального акселератора технологических стартапов GenerationS. Первая серия конкурсов будет посвящена решению задач в области использования аддитивных технологий производства.

ТРЕБОВАНИЯ К РАБОТАМ, ПОДАВАЕМЫМ НА УЧАСТИЕ В КОНКУРСЕ

Все работы подаются в электронном виде на сайте www.generation-startup.ruи включают в себя:

— описание предлагаемого производственного метода для изготовления детали при соблюдении размерных и других технических требований, указанных в описании конкурса;

— подтверждающие данные эффективности предлагаемого решения (при наличии);

— описание опыта и компетенции заявителей.

ВОЗНАГРАЖДЕНИЕ ОТ РАБОЧЕЙ ГРУППЫ «ТЕХНЭТ»

— До пяти команд-участников каждого конкурса станут обладателями денежного вознаграждения в размере от 100 000 до 150 000 рублей.

— Кроме того, участники, получившие наивысшие оценки экспертов, могут получить возможность стать сотрудниками или поставщиками компании, входящей в рабочую группу «ТехНэт». Потенциальные возможности дальнейшего взаимодействия включают обучение, финансирование технических разработок, лицензирование, приобретение технологии и / или сотрудничество в целях коммерческого применения, а также могут включать проведение оценки поставщика, обсуждение технологии и постконтрольные переговоры.

ОЦЕНКА КОНКУРСНЫХ РАБОТ

Оценка работ и распределение призового фонда осуществляются командой экспертов рабочей группы «ТехНэт» в соответствии с условиями и критериями оценки предложений каждого из конкурсов.

ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ КОНКУРСОВ

Объявление условий конкурса и требований к конкурсным работам — май 2016 года.

Сбор конкурсных работ продлится с мая по сентябрь 2016 года.

Изучение и оценка конкурсных работ экспертами рабочей группы «ТехНэт» — с сентября по ноябрь 2016 года.

Объявление победителей — декабрь 2016 года.

КОНКУРС «АЛЬТЕРНАТИВНЫЕ МЕТОДЫ ПРОИЗВОДСТВА»

Задачей конкурса является предложение альтернативных методов производства деталей газотурбинных двигателей. Альтернативные методы производства должны включать усовершенствование существующего процесса по затратам в расчете на деталь и производительности при неизменном или более высоком уровне качества и надежности производства.

Требования к решению задачи

Альтернативный производственный метод должен обеспечивать выполнение технических требований к детали, а также выполнение условий, указанных ниже:

— существенное сокращение затрат на производство деталей (цель — сокращение затрат на 50% по сравне-

нию с существующим методом);

— повышение производительности и уменьшение за счет этого производственного цикла;

— типичный годовой объем производства: 80 шт.;

— улучшение контрольных значений допусков, позволяющее сократить расход материала при сохранении геометрических параметров детали.

Возможные подходы к решению задачи могут содержать следующие методы:

— инновационные методы аддитивного производства;

— применение новых материалов;

— альтернативные методы осаждения металла.

Деталь: 1461400095—9 Корпус подшипника №1

Материал: BT6

Габаритные размеры: Ø 396 мм, h 262, 1 мм, мини-

мальная толщина 3,5 мм

Допуск: ±1 мм

Цена: $7060

Время цикла: 6 месяцев

Конкурс «Оптимизация элементов конструкции»

В целях повышения эффективности использования двигателя предлагается выполнить оптимизацию элемента конструкции газотурбинного двигателя по массе (под изготовление методами аддитивных технологий) с обеспечением достаточной прочности детали.

Деталь — кронштейн передачи тяги двигателя — устанавливается на силовой корпус и передает силу от двигателя к самолету, а также воспринимает различные инерционные нагрузки при маневрах самолета.

Как правило, конструкция кронштейнов подвески определяется действующими статическими нагрузками, потому что они значительно превышают все остальные. Максимальные статические нагрузки, которые могут возникать при нормальном полёте, характеризуются как максимальные эксплуатационные, а максимальные нагрузки при нештатных ситуациях и различных отказах характеризуются как предельные нагрузки.

Требования к решению задачи

Кронштейн предполагается изготавливать методом селективного лазерного спекания из нержавеющей стали. Исходная масса кронштейна — 3,14 кг.

Метод оптимизации должен обеспечивать:

1. Существующий уровень эксплуатацион-

ных и предельных нагрузок;

2. Наименьшую массу детали.

Более подробная информация, в том числе требования к заявкам, описание моделей, а также технические условия для деталей будут опубликованы в день его официального старта на сайте www.generation-startup.ru.

Конкурсы будут объявлены в мае 2016 года.

Новые методы компьютерного дизайна материалов

ЧТО ТАКОЕ КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ НОВЫХ МАТЕРИАЛОВ?

Это большая область знаний, которая уже существует достаточно давно, с 1910–1920-х годов, в рамках которой разрабатываются разные подходы с помощью классических, полуклассических и квантовых методов, с целью предсказать свойства материалов по заданной структуре. Одним из самых известных пионеров в этой области был Макс Борн — нобелевский лауреат по физике. По большей части задача предсказаний свойств по заданной структуре решена. Огромный список свойств можно уже было предсказывать, если известна структура. Но задача предсказания свойств по уже известной структуре решает только половину дела. Этого на самом деле не достаточно для того, чтобы предсказать новые материалы.

Для этого нужно научиться также предсказывать структуру для любого заданного химического состава. Эта задача считалась долгое время нерешаемой. Но мы эту задачу решили в 2006 году, создав эволюционный метод для предсказания кристаллических структур. И решая эту задачу, мы сумели сочетать предсказание структуры с предсказанием свойств. Это уже открывает прямой путь на дизайн, на предсказание новых материалов.

Сейчас с помощью этих подходов можно предсказывать материалы с любыми заданными свойствами. Можете, например, у компьютера спросить, сможет ли какое-то вещество с этими свойствами быть твердым, или может ли какое-то вещество быть металлом, неметаллом, полупроводником и т. д. И сейчас эта область науки очень бурно развивается, фактически мы сейчас живем во время, которое можно назвать революционным.

Сейчас можно открывать новые материалы не методом проб и ошибок, а систематическим, целенаправленным компьютерным поиском, который более быстрый, более дешевый и более исчерпывающий, чем экспериментальная кропотливая работа по созданию, тестированию, поиску новых материалов. Это ускоряет процесс создания новых материалов для новых технологий в разы, в перспективе даже на порядки.

КАК ПРЕДСКАЗАТЬ МЕТОД ПОЛУЧЕНИЯ И ОБРАБОТКИ МАТЕРИАЛА

Примерно в половине случаев можно понять, как этот материал создать. Всё зависит от термодинамической стабильности вещества. Если материал с какими-то уникальными свойствами, предсказанный компьютером, является вдобавок термодинамически стабильным, а это достаточно частый случай, то совершенно понятно, как его получать. Метастабильные вещества — это вещества, которые не являются наиболее стабильной формой данного вещества, но могут тем не менее существовать продолжительное время, и это другой важный случай.

Если материал оказывается термодинамически метастабильным при обычных условиях, но стабилен при других давлениях и температурах (примером такого материала является алмаз), то сразу понятно, как его делать — просто повысить давление или температуру. А, например, фуллерены являются термодинамически метастабильными при любых условиях. И в этом случае компьютеру не понятно, как их синтезировать.

Для этого нужны опыт и удачливость химиков-синтетиков. Кстати говоря, очень важным является не только предсказание существования материалов с нужными нам свойствами, но также очень важным является предсказание невозможности их существования. Например, можно показать достаточно строго, и мы это сделали с помощью наших методов, что ничего тверже алмаза невозможно.

Ученые много лет искали материал тверже алмаза. Но мы доказали то, что его просто не найдут. В данном случае мы просто сэкономили людям время и силы и переключили их внимание на чтото другое: тверже алмаза материал найти нельзя, но зато можно найти материал, который более трещиностойкий, чем алмаз. Это совершенно решаемая задача.

Фуллерены — это новая форма углерода, в середине 80-х годов их открыли, они ни при каких условиях не являются термодинамически стабильными, и их нашли более или менее случайно. Впрочем, прежде чем их синтезировали, были их предсказания, к которым отнеслись несерьёзно, до тех пор пока фуллерены не были всё-таки найдены, и за их открытие дали Нобелевскую премию.

КАКИЕ ВОЗМОЖНОСТИ РАЗВИТИЯ В ЭТОЙ ОБЛАСТИ ЗНАНИЙ?

Эта область революционная, поэтому мы только начинаем, у нас много хороших нерешенных задач ещё впереди. Например, предсказания свойств высокотемпературных купратных сверхпроводников пока еще остаются нерешенной задачей. Сейчас настоящая революция происходит с применением разных видов искусственного интеллекта. Собственно то, что я сказал про предсказание новых материалов и новых структур, это уже относится к искусственному интеллекту. Но это только начало, верхушка айсберга. Есть и другие методы, которые позволяют использовать уже существующие знания, в том числе базы данных, для того, чтобы предсказывать новые материалы, пока что не созданные, или созданные, но не изученные на предмет того или иного свойства. Методы искусственного интеллекта могут ускорить расчеты, заменив квантомеханические расчеты на более быстрые, но в то же время не уступающие по точности. Т.е. есть возможность натренировать модель искусственного интеллекта на ограниченном числе квантовых расчетов. И потом эта модель будет вести себя точь-в-точь, как квантовый расчет, но будет гораздо быстрее. Это позволяет резко ускорить расчеты, и это не просто экономия компьютерного времени — это позволяет перейти к решению более масштабных задач.

Есть еще задачи предсказаний методов синтеза. Если перед нами материал не стабильный, а метастабильный, как его синтезировать? Пока общего подхода не имеем. Это еще нужно только разработать, и это будет большим шагом вперед. Есть еще множество задач для предсказания новых материалов для каких-то конкретных применений, например, сейчас стоит задача поиска полимеров для создания искусственных мышц. Но, насколько мне известно, такая задача еще не решена, о ней пока еще шёпотом начинают говорить, но ничего невозможного в этой задаче я не вижу, за неё в принципе взяться можно. Так что много интересных вещей еще предстоит сделать, мы пока еще только в начале пути.

КАКИЕ, НА ВАШ ВЗГЛЯД, ТРИ ОСНОВНЫЕ ПРОБЛЕМЫ, СДЕРЖИВАЮЩИЕ РАЗВИТИЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ МАТЕРИАЛОВ?

В первую очередь, мощность компьютеров. Т.е. многие задачи можно было бы решать, если б у нас были компьютеры в 1000 раз более мощные. Мы сейчас способны много чего решать, но не всё. Например, поиск новых сверхпроводников по факту делается очень ограниченным и идет очень сдержанными темпами, потому что даже для тех сверхпроводников, для которых есть теория, расчеты крайне громоздкие, и ничего с этим пока что поделать нельзя. Например, непростым свойством для расчетов является температура плавления.

Её рассчитать можно, но это требует больших компьютерных затрат, и делать такого рода расчеты для тысяч или десятков тысяч гипотетических материалов пока что невозможно. Для десятков можно, для десятков тысяч невозможно.

Во-вторых, точность самих теоретических расчетов. Имеющиеся расчеты всегда приближенные, даже те, которые основаны на квантовой механике, не являются абсолютно точными, там всегда есть погрешность. Наиболее серьезное ограничение у теории для соединений переходных металлов. Существующая теория работает с этими соединениями плохо. Для большинства соединений теория работает хорошо, а для этих соединений — плохо.

В-третьих, те же методы искусственного интеллекта научились применять к этой области только недавно. Поэтому многие методы еще просто не созданы. Их нам только предстоит создать.

ЕСЛИ ВСЕ ТРИ ПРОБЛЕМЫ, КОТОРЫЕ ВЫ СЕЙЧАС НАЗВАЛИ, БУДУТ РЕШЕНЫ НА 100%, КАК ЭТО ПОМЕНЯЕТ ИНДУСТРИАЛЬНУЮ МОДЕЛЬ?

На самом деле эти задачи никогда не будут полностью решены. Квантомеханические методы никогда не будут абсолютно точными, всегда будет какая-то погрешность. Всегда будет класс материалов, для которых эта погрешность будет критической, и это нормально.

Методы искусственного интеллекта всегда можно оттачивать, компьютерных мощностей всегда будет кому-то для чего-то не хватать. Это задачи, над которыми просто надо работать и которые никогда не будут полностью решены.

И сегодняшним днём мы можем очень важные задачи решать. И это уже должно поменять индустриальную модель достаточно существенно. Понимаете, уже сейчас эти методы дают возможность делать вещи достаточно фантастические. Т.е. вы можете с помощью компьютера найти материал, который принципиально является самым лучшим из всех возможных.

Это значит, что вам не нужно десятки лет тратить на дорогие тесты материалов, на конкурирование с западными партнерами или с кемто еще. Вы можете просто взять за месяц, за три месяца и создать самый лучший материал, например, для брони. И на этом вы ставите точку. Никто никогда материал лучше, чем у вас есть, не создаст, потому что его нет и не может быть.

В этом смысле эта гонка за улучшением свойств материала будет в относительной степени закончена.

Единственное, что вы можете сделать, чтобы улучшать свойства материалов, — это создавать какието новые композиты и т.д., но сам базовый материал будет тот же самый.

КОГДА КОНСТРУКТОР БУДЕТ НАЧИНАТЬ РАБОТУ С ПРОЕКТИРОВАНИЯ МАТЕРИАЛА?

На самом деле, когда ваш метод становится рутинным — это похвала методу. Это значит, что метод достиг такой степени зрелости, простоты в использовании, автоматизма, быстроты, что становится независим от интеллекта пользователя, он перестает быть искусством.

Во многом это уже сейчас произошло. Конечно, какая-то зависимость от пользователя всё еще есть, но уже сейчас некоторыми методами стало пользоваться настолько просто, что очень часто может даже совершенно неподготовленный человек ими пользоваться.

Есть веб-сайты, например, где это реализовано, где вы можете просто выбрать какие-то элементы, и компьютер сообщит вам, какие возможны соединения. Это, конечно, грубые методы, они пока что часто ошибаются. Но вам ничего не надо знать, только нажимайте кнопки.

С помощью нашей разработки, в одном из типов расчетов, вы должны просто задать названия элементов и нажать кнопку, больше ничего не надо.

Мы на самом деле приближаемся к такой стадии, когда это будет совершенно автоматично.

Мы сейчас создаем вебинтерфейс, который позволит делать такой квантовый расчет через интернет.

ЕСТЬ ЕЩЕ ЗАДАЧА-ГЛЫБА, КОТОРАЯ НЕПОСИЛЬНА ВАШЕЙ ЛАБОРАТОРИИ?

Таких задач еще много. Если бы все задачи были вот так решаемы сегодня, если бы всё было сделано, то я бы давно переместился в другую какую-то область. Потому что моя задача проста: довести эти методы до такой стадии, когда они будут идеально работать и станут абсолютно рутинными. Собственно их уже сейчас много кто использует: Sony, Toyota, Fujitsu, Intel пользуются моей программой для разработки новых материалов. Но это всего лишь четыре компании.

В мире более 3100 пользователей нашей программы, в России у нас около 150 пользователей, но среди компаний — ни одной. В основном моя программа в России используется в научных лабораториях. Российским компаниям, я думаю, мы могли бы предложить особые условия. Я хочу, чтобы в каждой компании стояла на компьютерах моя программа. Когда это произойдет, и когда работа пользователя будет заключаться только в том, что пользователь будет нажимать кнопки, мне это перестанет быть интересным, и я займусь чем-то другим.

Время проектирования зависит от скорости принятия решений

Для захвата лидирующих позиций на рынке высокотехнологичной продукции в первую очередь необходимо обеспечить высокую скорость принятия обоснованных технических решений.

Это подтверждает мировой опыт: в конце 90-х — начале 2000-х годов широкое распространение в промышленности получили виртуальные технологии проектирования, что позволило значительно сократить сроки вывода наукоемких изделий на рынок.

Однако большой объем информации на разных стадиях жизненного цикла изделия, который за последние 10–15 лет стал доступен инженерам, заставляет перейти от виртуальной разработки отдельных элементов конструкции к выстраиванию многоуровневой системы, включающей как геометрические модели деталей и узлов (CAD), математические модели физических процессов (CAE), результаты испытаний, а также модели технологических процессов (CAM).

Таким образом, широкое распространение информационных технологий в авиадвигателестроении привело к появлению нового понятия — «виртуальный двигатель», а также к появлению систем управления данными об изделиях (Product Data Management, PDM). Создание и управление системой «виртуального двигателя» является не только технической, но и организационной задачей.

Как и ранее, центром принятия технических решений выступает конструктор. К нему стекаются все информационные потоки, изменение содержания которых может определять направление развития технологий проектирования.

Например, развитие суперкомпьютерных вычислений подстегивало усложнение расчетных моделей для всё более детального моделирования поведения конструкции. С другой стороны, доступность вычислительных ресурсов позволила настолько автоматизировать стандартные виды расчетов, что для некоторых задач стало возможным получить решение путем нажатия одной кнопки. Данный подход позволил инженерам автоматизировать поиск оптимальной конструкции путем использования алгоритмов многодисциплинарной оптимизации.

Развитие технологий изготовления также определяет направления развития технологий проектирования. Внедрение в производство аддитивных технологий повлекло за собой развитие методов интеллектуальной оптимизации топологии деталей, основанных на произвольном построении формы с учетом массово-габаритных и эксплуатационных характеристик («бионический» дизайн).

Внедрение принципов «бионического дизайна» сформирует новый тип мышления инженеров, которое не будет ограничено возможностями производства и повлечет за собой развитие целого класса задач: от построения расчетных сеток до создания специальных оптимизационных алгоритмов.

В течение ближайших 10–20 лет расчётные работы станут настолько интегрированы в процесс проектирования, что сам процесс расчета не будет являться предметом труда конструктора, а будет выполняться интерактивно, в процессе создания облика конструкции.

Работа конструктора станет подобна работе скульптора: он будет отсекать ненужное, следуя своему опыту и подсказкам системы инженерного анализа, или работе руководителя, который ставит задачу, а система находит оптимальный облик конструкции.

Аддитивные технологии глазами практика

Мировой рынок двигателестроения — ниша больших именитых компаний, существующих в условиях жёсткой конкурентной борьбы. Поэтому возможность участия в рынке немыслима без обладания перспективными, прогрессивными технологиями в области моделирования и изготовления ГТД с уникальными характеристиками. Одними из таких прорывных технологий по праву считаются аддитивные технологии.

С первых же лет своего существования развитие аддитивного производства (АП) сопровождалось ажиотажем и завышенными ожиданиями. По оценкам компании Gartner, в настоящий момент 3D-печать находится на пике «завышенных ожиданий». Несмотря на то, что многие считают АП-технологии прорывными и ключевыми для третьей промышленной революции, пока их влияние на мировое производство остается весьма умеренным, но исследования McKinsey Global Institute свидетельствуют о том, что влияние АП на мировой ВВП может к 2025 году достичь $550 млрд. в год.

Уникальные возможности АП представляют особый интерес для авиационно-космической промышленности, поскольку делают возможным выпуск изделий с высокими эксплуатационными характеристиками при относительно низких общих затратах.

Возможность устранить множество ограничений на пути от проекта к производству позволяет реализовать решения, повышающие эффективность и снижающие вес деталей. Большие перспективы у гибридных систем АП, открывающих новые возможности обработки, в том числе использование множественных аддитивных процессов, совмещение послойных технологий с другими, совмещение аддитивного и традиционного производства, интеграцию элементов изделия при помощи автоматизированной вставки компонентов. Однако сертификационные требования, характерные для таких ответственных применений, являются весьма жесткими. Тем не менее, за рубежом ряд систем и материалов прошел сертификацию, и сегодня АП-технологии используются для серийного производства деталей летательных аппаратов.

В число ключевых факторов, которым необходимо уделить особое внимание, чтобы расширить применение АП-технологий в российской промышленности, входит наличие инфраструктуры для АП (например, инструментов управления жизненным циклом продукции, стандартов и т.п.), квалифицированной рабочей силы, доступного АП-оборудования высокого класса и материалов для АП. Помимо этого, промышленное внедрение этих технологий будет невозможным без значительных инвестиций в фундаментальные и прикладные исследования. Разработка в России программных инструментов и создание АП-материалов могут стать многообещающими направлениями, и в этом качестве заслуживают пристального внимания.

Однако подобная деловая активность, тесно связанная с созданием инфраструктуры для аддитивного производства, вряд ли способна стать прибыльной сама по себе, без включения в общенациональную программу вывода аддитивного производства на широкий, хотя бы и внутренний, рынок.

Отвечают эксперты

Редакционная коллегия журнала предложила ответить экспертам в области программно-проектного управления на три вопроса:

1. Вам даны все необходимые ресурсы, сняты все административные барьеры. Какую проблему или задачу в области программного менеджмента вы будете решать в первую очередь, чтобы получить в результате успешную на международном рынке продуктовую программу через 5–10 лет?

2. Какие технологии или подходы в программном менеджменте изменят мир в ближайшие 10 лет?

3. В свете программного менеджмента что необходимо компании, чтобы быть лидером и через 100 лет?

1. Я бы в первую очередь уделил внимание подготовке кадров, которые будут заниматься продуктовой программой, управлять ею, сопровождая весь жизненный цикл. На мой взгляд, самое важное — создать команду, зарядить её на успешное достижение цели, настроить «прицел», вооружить знаниями, практиками, инструментами, познакомить с опытом компаний-лидеров, с которыми предстоит столкнуться в конкуренции на мировом рынке. Команда должна чувствовать себя уверенно и адекватно, уметь преодолевать трудности, при этом быть открытой и способной быстро схватывать и обу-чаться, быть гибкой к изменениям внутренней и внешней обстановки. И, конечно, ответственность — за ними люди, рабочие коллективы и бизнес.

Одна из проблем, которая часто у нас проявляется, — это плохие коммуникации. Мы не слушаем и не слышим. Особенно это опасно, когда говорит заказчик, на которого и ориентирована программа. Иногда даже его красноречивое молчание важно для понимания ситуации и опережающих превентивных действий. Развивать в этом направлении, а также делегировать достаточно полномочий и вписать в «прокрустово ложе» привычных нам иерархических линейно-функциональных организационных структур, — вот те задачи, который я бы решал в первую очередь.

2. Не будет сюрпризом, если я назову информационно-коммуникационные технологии, включая специализированное программное обеспечение и интернет. Ускоренными темпами происходит «виртуализация» содержания проекта. Набирает обороты тема BigData, развиваются среды, обеспечивающие работу сетевых сообществ, а также сообществ интегратора программы и его партнеров-кооперантов. Всеобщая «виртуализация» и возможность работы с огромными массивами информации поднимет программный менеджмент на качественно другой уровень. Моделирование всех аспектов проекта «до практической реализации» на всех стадиях жизненного цикла изделия и проекта станет общепринятой нормой, а границы организаций участников проекта станут практически прозрачными.

3. Не стоять на месте, дерзать и развиваться, постоянно учиться, критично подходить к устоявшимся явлениям и практикам, искать «голубой океан».

Осознать, что постоянные быстрые изменения — это естественное состояние, жить в них. А это всё люди. Поэтому надо постоянно заниматься кадрами, командами.

Леонид Кузнецов, директор департамента координации, программ и проектного управления АО «Объединенная судостроительная корпорация»

1. Передовые подходы во всех отраслях дискретного производства используют управленческий подход, основанный на сквозном процессе проектирования и производства. Управление процессом осуществляется через контрольные точки или гейты. Внедрение во всех предприятиях указанного подхода обеспечит устойчивое выполнение продуктовой программы как в части гражданской, так и в части, связанной с гособоронзаказом.

2. Отдельные технологии и методы существуют более 50 лет, при этом происходит их развитие и совершенствование. Например, сетевое планирование и сетевой график: современные средства автоматизации позволяют вести статистику выполнения проектов и делать расчет отклонений от плана.

Другие технологии появились относительно недавно, их поэтапное внедрение мы наблюдаем в настоящее время. Поэтому комбинация новых методов и развитие «старых» методов, в первую очередь с использованием средств информационных технологий, обеспечит инструментарий программного менеджмента на ближайшие 10 лет.

3. Поддерживать и внедрять передовые методы управления, иметь организационные структуры, соответствующие лучшим практикам, иметь персонал всех уровней высокой квалификации, способный использовать указанные технологии управления.

1. Одна из серьезнейших проблем в продуктовых программах — нескоординированность действий участников, недостаточность синхронизации в планах и результатах по всей цепочке от интегратора до кооперанта или поставщика самого низкого уровня. Это имеет место и на начальных этапах жизненного цикла программы, и далее, вплоть до поддержки продукта в эксплуатации. С учетом того, что ОДК — это уровень OEM в современном определении SupplyChainManagement, крайне важна координация с интегратором — производителем платформы: самолетчиком, вертолетчиком, судостроителем и т. д. Из-за этого теряется драгоценное время, отведенное для выхода продукта на рынок, временное окошко сужается. Повышаются риски сделать программу успешной в коммерческом плане. Управление цепями поставок — задача первостепенной важности, я считаю. На это нужно выделить основные ресурсы. Особенно критично, когда время и ресурсы расходуются неэффективно из-за нескоординированности действий внутри в условиях реализации продуктовой программы в широкой кооперации. Необходимо сделать цепочки гибкими и восприимчивыми к изменениям, в некоторых случаях проактивными. Особенно когда этапы жизненного цикла программы запускаются не в четкой последовательности, а параллелятся.

2. Думаю, большой вклад внесут технологии извне. В первую очередь аддитивные технологии, позволяющие кастомизировать продукты в соответствии с потребностями клиента, а также существенно повысить или вообще качественно изменить уровень сервисного обслуживания продуктов в эксплуатации.

3. Постоянно следить за развитием рынка и изменениями потребностей заказчика. Уметь интегрировать эти изменения в продукт, чтобы это было выгодно бизнесу.

Гибко управлять программой, не боясь отступить от привычных ежедневых процессов, вовремя внося новации в планы и расчеты. Наверное, надо научиться предвосхищать рынок, чтобы подготовить программу к новым вызовам. Они скорее всего будут постоянны, так что надо уметь развиваться, постоянно меняясь.

Редакционная коллегия журнала предложила ответить экспертам в области высоких технологий на три вопроса:

1. Вам даны все необходимые ресурсы, сняты все административные барьеры. Какую задачу вы будете решать в первую очередь, чтобы получить в результате лидера отрасли через 10 лет?

2. Какие технологии изменят мир в ближайшие 10 лет?

3. Что необходимо компании, чтобы быть лидером и через 100 лет?

1. Современные тенденции развития летательных аппаратов предполагают электрификацию силовых установок. В эволюции силовых установок «электрический» газотурбинный двигатель — это серьезный этап развития, который базируется на современных технологиях, направленных на разработку электроприводных агрегатов, имеющих минимальные габариты и массу — это первоочередная задача на ближайшее время.

В этом направлении работают все предприятия-разработчики газотурбинных двигателей, в России особенно следует отметить работы ЦИАМ.

2. Это новые, более стойкие к воздействующим факторам материалы, новые электронные компоненты и, конечно, альтернативные источники энергии, что особенно актуально для электрификации силовых установок.

3. В мире, когда всё быстро меняется, необходимо идти в ногу со временем, поэтому предприятию необходимо иметь серьезные ресурсы для проектирования, гибкую, мощную, адаптивную производственную базу и, конечно, коллектив профессионалов.

1. Если есть ресурсы и нет барьеров, то нет неразрешимых проблем. НТЗ под указанный двигатель в разной стадии технологической готовности есть.

2. Управление знаниями! Примерно через 10 лет ключевой суммой технологий, которая в корне изменит характер индустрии, станет реализованный принцип: «знания всех — каждому: в любое время, в любом месте».

3. Лидерами в конце столетия будут те, кто сегодня тратит на материаловедение больше внимания, сил, ресурсов. И те, кто сегодня больше имплантирует новые материалы в новые конструкции и в новые продукты.

1. Мировая экономика изменилась, лидером отрасли (рынка) становятся компании не с большим капиталом, а те, которые быстро умеют реагировать на изменившуюся конъюнктуру (требования) рынка. Малые компании поглощают гигантов («быстрые поглощают медленных»). Кто бы мог говорить об этом 10–20 лет назад, когда размер капитализации компании являлся гарантом стабильности? Что сдерживает большие компании? Длительный срок принятия решений. Как поступили лидеры рынка?

Лидеры пошли по пути создания собственных, замкнутых, независимых экономически, производственных направлений. По такому путиидет и НПО «Сатурн» — создаются центры производственной компетенции (ЦПК). Новые направления технологического развития осваиваются и создаются в виде независимых предприятий. Малые компании более гибки к изменению рынка, а стабильность обеспечивает участие материнской компании. На НПО «Сатурн» третий год идет реализация проекта по созданию совместного предприятия по производству деталей из композиционных материалов. Конкуренция на мировом рынке гражданской авиации такова, что без применения полимерных композиционных материалов внутри газотурбинного двигателя российские продукты будут уступать по весовым показателям. Номенклатура авиационных двигателей НПО «Сатурн» и тем более АО «ОДК» позволяет сделать проект экономически эффективным. Первоочередной задачей вижу, в случае снятия всех административных барьеров, скорейшее создание совместного предприятия по производству деталей из композиционных материалов.

2. Даже прогноз на 10 лет делать сложно, потому что появляются новые научные разработки, которые быстро коммерциализируются в виде готовых технологий. Сегодня вы не знаете о новой технологии, а через год она вышла на рынок и является перспективной. Из того, что сегодня известно, построим прогноз.

Виток эволюции находится в области освоения новых материалов: композиционные материалы. Полимерные композиционные материалы будут вытеснять алюминий и магний и в каких-то случаях титан. Соответственно потребление углеволокна в мире возрастает, и его стоимость значительно снизилась за последние годы, что делает технологии очень привлекательными с экономической точки зрения. Керамические материалы будут вытеснять никелевые сплавы.

Пока технологии получения «дешевых» керамических композиционных материалов находятся в разработке, но прецеденты применения керамических материалов в газотурбинных двигателях уже имеются, поэтому ведущие производители активно финансирую НИРы по их внедрению.

Металлические материалы продлят свое существование в авиации благодаря аддитивным технологиям, которые стали доступными и экономически выгодными в определенных случаях. Итак, в ближайшем будущем композиционные материалы займут свою нишу в авиации, потеснив металлические материалы, которые всё интенсивней будут использовать через аддитивные технологии.

3. Для того чтобы компания была лидером, ей необходимо найти свою нишу, что она умеет делать лучше остальных, сделать это направление конкурентно по ценовому сегменту. Перестроить структуру управления компании для возможности быстрого принятия решения. Перестроить подход к поиску, разработке и внедрению инновационных решений.

1. Для любой компании определенным критерием успеха является выход на IPO на NYSE или другой крупной площадке, либо достижение оборота, который позволяет это сделать. Мы видели немало случаев, когда ИТ-компании, начав с нуля, проходили весь путь до этого за 10–15 лет.

Обеспечить постоянный быстрый рост в течение такого длительного срока помогут две вещи: технологическое превосходство продукта и работа на глобальном рынке. Они взаимосвязаны, без хорошего продукта можно выживать и развиваться только на местном рынке, зачастую используя «политические» технологии продаж.

Для российской компании наиболее остро стоит вопрос знания английского языка, позволяющий адаптировать продукт, маркетинг, продажи и техническую поддержку под иностранных заказчиков. Незнание языка останавливает на порядок больше компаний, нежели любые административные и экономические барьеры. В России много крупных продуктовых ИТ-компаний, где только десяток руководителей говорит на английском, причем не на нужном уровне — а должны знать язык абсолютно все сотрудники, имеющие хотя бы редкий контакт с заказчиками и партнерами.

2. В ближайшей перспективе — быстрое развитие интернета вещей, которые объединяет различные отрасли в сфере высоких технологий.

Чуть медленнее, но неотвратимо, назревают качественные революции в робототехнике и биотехнологии. Думаю, за 10 лет станет понятно, что мир ждут большие изменения.

3. По сути я уже ответил на этот вопрос: роль технологического лидера в одном из сегментов ИТиндустрии предполагает технологически совершенный продукт и его продвижение на глобальном рынке. Компания, запертая в одной стране, не будет иметь достаточно кейсов и выручки с узкого сегмента, чтобы вкладывать достаточно средств в R&D.

Долгосрочное лидерство предполагает диверсификацию бизнеса, добавление в линейку продуктов, дополняющих друг друга. В мировой практике это обычно осуществляется путем поглощения других компаний, так как путь по разработке собственных продуктов может быть слишком долгим.

1. Наиболее интересная проблема для решения — это управляемый термоядерный синтез, энергетика и двигатели на его основе. Нужно еще лет 30–40, наверное.

Если о конкретных проблемах, стоящих перед компанией, то получить возможность знать местоположение любой интернет-подключенной вещи вне зависимости, где она находится, и взаимное расположение этих вещей, расстояния между ними. Сделать эту технологию максимально простой, дешевой и точной. В результате будет разработана технология, микроэлектроника и программное обеспечение на основе отраслевых стандартов, которые позволят любой вещи от фитнес-стрекеров до датчика вибрации знать и сообщать свое текущее местоположение в пространстве, и всё это по цене не больше 10 долларов. На это нам еще понадобится года три.

2. Сфера программного менеджмента в ближайшие 10 лет сильно изменится благодаря:

1) «интернету вещей» и его конкретным воплощениям в различных областях экономики;

2) технологиям накопления и обработки «больших данных», нейронных сетей и машинного обучения в целом. Эти технологии будут самым тесным образом связаны с «интернетом вещей»;

3) различным робототехническим технологиям, включая автомобили без водителя.

3. Для современной компании, которая ставит себе целью быть лидером, самой главной чертой становится способность быстро меняться в соответствии с требованиями рынка, делать это эффективнее и быстрее конкурентов, способность отдельных сотрудников и компании в целом добывать и использовать новые знания в своей и смежных областях.

---

Приложение 2