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

― Какие важные достижения за прошлый год вы могли бы отметить?

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

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

― Какие задачи по цифровизации стоят перед компанией в 2026 году?

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

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

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

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

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

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

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

― Какие решения с применением машинного зрения внедрены на ваших предприятиях?

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

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

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

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

― Какие показатели эффективности важны при внедрении таких решений?

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

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

― Делаете ли вы тестовое внедрение?

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

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

― Какие процессы на промышленных предприятиях удалось роботизировать?

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

― Какие решения вы применяли и какой результат был получен?

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

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

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

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

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

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

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

― Обучение в «Свезе» строится по нескольким направлениям.

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

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

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

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

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

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

― Насколько безопасность предприятия зависит от цифровой грамотности сотрудников?

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

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