10 трендов и инноваций индустрии 5.0 в 2025 году

Тренды Индустрии 5.0 знаменуют новый этап пятой промышленной революции, развивая идеи Индустрии 4.0. Если четвертая революция делала ставку на автоматизацию и эффективность, то пятая ставит во главу угла синергию человека и машины, устойчивое развитие и гибкость производства.

Технологии вроде искусственного интеллекта (ИИ), интернета вещей (IoT), расширенной реальности (XR) и робототехники делают производство умнее, быстрее и безопаснее.

В Индустрии 5.0 ИИ не заменяет людей, а усиливает их навыки, дополняя человеческую интуицию для принятия решений. Особую роль играют коботы — коллаборативные роботы, которые работают бок о бок с людьми, повышая и безопасность, и продуктивность. Датчики IoT и edge-устройства объединяют оборудование и процессы в единую сеть, позволяя контролировать производство в реальном времени и управлять цепями поставок проактивно.

Один из ключевых трендов — массовая кастомизация, или гиперперсонализация, что полностью соответствует концепции гибкого и человекоориентированного производства. Но чем выше уровень индивидуализации, тем важнее контроль качества — каждое изделие должно соответствовать стандартам.

Устойчивое развитие остается в фокусе: энергоэффективность, циклическая экономика и экологичные инновации становятся must-have для современных предприятий.

1. Искусственный интеллект, ориентированный на человека

Рынок человеко-ориентированного ИИ вырастет с 13,6 млрд долларов в 2025 году до 73,52 млрд долларов к 2034 году, при среднегодовом темпе роста (CAGR) 20,62%.

По данным McKinsey, 92% компаний планируют увеличить инвестиции в ИИ в период с 2024 по 2026 год. В производственном секторе 82% производителей намерены нарастить бюджеты на ИИ в 2025 году, причем почти четверть из них собираются увеличить расходы на 26–50%. Это отражает растущий спрос на интеграцию человеко-центричных ИИ-систем в производственные линии и процессы принятия решений.

Европейская комиссия в рамках программы Horizon Europe выделила 112 млн евро на разработки в области ИИ и квантовых технологий. Из них 15 млн евро направлены на повышение прозрачности и надежности ИИ в соответствии с требованиями Европейского закона об ИИ (AI Act).

В Индии IIT Madras открыл Центр человеко-ориентированного ИИ, который займется вопросами ответственного использования ИИ, разработкой языковых моделей и сотрудничеством между наукой, бизнесом и государством для внедрения решений в духе Индустрии 5.0.

Растет спрос на робототехнику, особенно на коллаборативных роботов (коботов). Современные коботы распознают жесты и присутствие человека, автоматически регулируя скорость и силу воздействия для безопасного взаимодействия.

Кроме того, ИИ все чаще поддерживает принятие решений в промышленности. Алгоритмы оптимизируют процессы, такие как:

Предиктивная аналитика (предупреждение о рисках поломки оборудования)
Контроль качества в реальном времени
Управление производственными цепочками

Например, системы на основе ИИ прогнозируют износ станков и рекомендуют график техобслуживания, сокращая простои и повышая эффективность.

Совершенствуются и сенсорные технологии — теперь ИИ точнее распознает действия человека и адаптируется к окружающей среде. Роботы и цифровые ассистенты лучше понимают намерения людей, что делает совместную работу еще более слаженной.

SiteAssist повышает промышленную безопасность

Британский стартап SiteAssist разработал цифровую платформу на основе ИИ для опасных отраслей, таких как строительство, атомная энергетика, нефтегазовая сфера и других.

Модуль Smart Permits фиксирует данные на объекте, включая точное время и геолокацию, что упрощает проверки. Технология геопозиционирования в реальном времени отображает зоны работ, предотвращая накладки.

Платформа использует алгоритмы машинного обучения, чтобы выявлять дублирование изображений в документах по безопасности и контролировать соответствие нормам. Инструмент Checklist синхронизируется с различными процессами безопасности, обеспечивая полную прозрачность аудита.

Кроме того, модуль Register работает как облачный аналог Microsoft Excel: он оцифровывает и объединяет рабочие процессы, давая заинтересованным сторонам постоянный доступ к промышленным данным.

Maneva разрабатывает Industrial AI Copilot

Канадский стартап Maneva создает автономные цифровые решения на базе ИИ для производственных предприятий. Их система Maneva Quality автоматически выявляет дефекты, инородные частицы и изменения цвета продукции, используя алгоритмы машинного обучения для контроля качества. Решение поддерживает различные сценарии работы: от мгновенных предупреждений до автоматических отбраковочных систем и роботизированного устранения брака.

Ещё один модуль, Maneva Automate, отвечает за автоматизацию операций типа «возьми-положи» и даёт персоналу актуальную аналитику по производственным процессам. Это помогает оптимизировать работу и сокращать потери.

Кроме того, Maneva Mechanic прогнозирует необходимость обслуживания конвейерных лент, минимизируя простои. А Maneva Safety следит за соблюдением норм гигиены (например, контролирует регулярность мытья рук) и других правил безопасности на производстве.

Таким образом, цифровые ассистенты Maneva снижают зависимость от ручного труда, экономят ресурсы и повышают эффективность предприятий.

2. Устойчивые и гибкие цепочки поставок

Рынок управления цепочками поставок (SCM) в 2024 году оценивался в 35,31 млрд долларов. Ожидается, что к 2030 году он достигнет 60,21 млрд долларов, увеличиваясь в среднем на 9,24% в год.

Компании внедряют человеко-ориентированные модели, делая ставку на поддержку сотрудников и удовлетворение потребностей клиентов. Децентрализованные системы производства приближают изготовление товаров к потребителям. Это сокращает сроки поставок, повышает уровень сервиса и снижает зависимость от удалённых производственных центров, делая цепочки поставок более гибкими и отзывчивыми.

Глобальные кризисы усилили необходимость минимизации рисков. К началу 2024 года около 86% промышленных производителей уже приняли меры для защиты цепочек поставок: создали страховые запасы и перешли на двойные источники снабжения.

Согласно глобальному исследованию, к концу 2023 года 97% компаний реструктурировали свои логистические сети. Многие выбрали стратегии ближнего переноса производства (near-shoring) и возврата мощностей на родину (re-shoring). Для дополнительной страховки 79% диверсифицировали базу поставщиков, 71% сделали ставку на регионализацию, а 83% начали «дружественный аутсорсинг» (friend-shoring), закупая сырьё и компоненты у политически близких стран.

Кроме того, аналитики прогнозируют, что к 2025 году 50% крупных международных корпораций будут использовать искусственный интеллект (ИИ), продвинутую аналитику и Интернет вещей (IoT) для оптимизации логистики и операций. Эти технологии обеспечивают сквозную прозрачность цепочек поставок.

Датчики IoT, облачные платформы и подключённые устройства позволяют компаниям отслеживать грузы в реальном времени, контролировать условия транспортировки и оперативно менять маршруты, избегая сбоев.

Инструменты на основе ИИ сокращают ручной труд и помогают принимать решения мгновенно. Алгоритмы выявляют аномалии в данных, прогнозируют возможные disruptions и предлагают решения для повышения эффективности.

Дополнительно такие технологии, как логистические «диспетчерские» (control towers) и цифровые двойники (digital twins), повышают гибкость за счёт моделирования сценариев и оптимизации запасов, производства и транспортировки.

Smartcube Solutions: управление отходами в цепях поставок

Норвежский стартап Smartcube Solutions создает SaaS-платформы для контроля отходов в промышленных цепях поставок.

Их система I-SPIR — это модульное и масштабируемое SaaS-решение, которое позволяет клиентам, поставщикам и подрядчикам в реальном времени обмениваться данными о взаимозаменяемости запчастей (SPIR). Это повышает точность информации о материалах для всех участников, сокращая капитальные (CapEx) и операционные расходы (OpEx), а также углеродный след.

Другая платформа, I-MAT, очищает существующие данные цепей поставок в тяжелой промышленности и с помощью ИИ блокирует попадание лишней информации. Это помогает компаниям эффективно управлять материалами за счет полного контроля над своими данными.

CommonShare делает цепочки поставок прозрачными

Американский стартап CommonShare создал платформу, которая упрощает отслеживание заказов для поставщиков и ритейлеров. Производители загружают данные о продукции напрямую в систему — это избавляет от дублирования и бесконечных проверок из-за ручного ввода информации.

Платформа автоматически проверяет соответствие стандартам и этическим нормам. А ещё она в реальном времени предупреждает о рисках и даёт рекомендации, чтобы сделать цепочку поставок более экологичной.

3. Коботы (коллаборативные роботы)

В 2024 году мировой рынок коботов оценивался в 2,14 млрд долларов, а с 2025 по 2030 год ожидается рост со среднегодовым темпом (CAGR) в 31,6%. По другим прогнозам, к 2030 году рынок достигнет 5,8 млрд долларов с ежегодными поставками 150 000 единиц.

В 2023 году коботы составили 10,5% от всех установленных промышленных роботов — значительный рост по сравнению с показателями десятилетней давности. Этот скачок связан с технологическими усовершенствованиями, внедрёнными в период с 2024 по 2025 год.

Современные коботы оснащены системами безопасности, такими как:

ограничение усилия в сочленениях,
визуальные системы на базе ИИ,
датчики приближения.

Эти функции позволяют работать бок о бок с людьми без физических барьеров: коботы распознают присутствие человека и корректируют свои действия, чтобы избежать травм.

Кроме того, интеграция искусственного интеллекта и 3D-камер расширила возможности взаимодействия. Теперь коботы понимают жесты, ориентируются в динамичной среде и адаптируются к задачам в реальном времени, что упрощает их внедрение и эксплуатацию.

Компании всё чаще используют коботов для тяжёлых и монотонных задач — например, упаковки и паллетирования. Роботы берут на себя грубую работу, а люди сосредотачиваются на контроле и более лёгких операциях. Такой подход снижает травматизм, уменьшает усталость персонала и повышает общую производительность.

Universal Robots представила модель UR30 с грузоподъёмностью 30 кг, предназначенную для сложных задач вроде сборки с высоким крутящим моментом и штабелирования. В 2024 году компания также выпустила «AI Accelerator» — инструмент для лёгкой интеграции ИИ в рабочие процессы коботов, что повышает их интеллект и универсальность.

Коботы становятся незаменимыми в мелкосерийном производстве, где важны гибкость и разнообразие продукции. Благодаря интуитивному управлению (сенсорные панели, ручное программирование) их можно быстро перенастраивать под новые задачи без долгой подготовки.

Именно простота и адаптивность делают коботов идеальным решением для малого и среднего бизнеса (МСБ) и индивидуального производства.

RBW: инновационные коботы для сварки и не только

Южнокорейский стартап RBW разрабатывает коботы для автоматизированной сварки, шлифовки, паллетирования и других задач. Их модель RB-MIG — это аппарат для MIG-сварки (металл в инертном газе), оснащённый датчиками, которые значительно упрощают обучение робота и сокращают время настройки.

RB-LASER, созданный на основе волоконного лазера, обеспечивает более высокую скорость сварки по сравнению с традиционной TIG-сваркой (вольфрам в инертном газе), что особенно актуально для работы с тонколистовым металлом.

А RB-GRIND позволяет выполнять высокоскоростную шлифовку и удаление заусенцев.

Все коботы RBW дают возможность настраивать последовательность операций и запускать их в нужном порядке. Это ускоряет работу, повышает точность и снижает затраты на труд и простои.

Genitor создает кобота с искусственным интеллектом

Американский стартап Genitor разработал автономного кобота Proxie для логистики, больниц и производственных помещений. Умный робот использует лидар и компьютерное зрение, чтобы самостоятельно перемещаться в сложных промышленных условиях.

Благодаря технологии SLAM (одновременная локализация и построение карты), Proxie анализирует пространство в реальном времени, избегая столкновений с людьми и препятствиями. Он понимает голосовые команды, что делает его интуитивно понятным в работе.

Кобот оснащен гибким захватом Flex Grasp – он может перемещать тележки, загружать или разгружать коробки, снижая риск травм у работников из-за подъема тяжестей, монотонных движений или контакта с опасными материалами. Также Proxie использует AI-оптимизацию логистики, помогая сотрудникам работать быстрее и с минимальными простоями.

4. Интернет всего (IoE)

Рынок Интернета всего (IoE) стремительно растёт: к 2025 году его объём достигнет 1,6 трлн долларов, а к 2032 году — 4,3 трлн долларов, при среднегодовом темпе роста (CAGR) 15,2%.

Умные заводы: будущее уже здесь

IoE трансформирует производство, создавая интегрированные экосистемы «умных» фабрик. К 2025 году 95% производителей внедрят или протестируют такие технологии — годом ранее этот показатель составлял 83%.

При этом 94% компаний планируют сохранить или даже увеличить штат сотрудников, несмотря на автоматизацию. Это доказывает, что технологии не заменяют людей, а усиливают их возможности за счёт коллаборации с машинами.

Датчики, аналитика и предиктивные решения

Современные производственные линии, оснащённые сенсорами и носимыми устройствами, помогают работникам быстрее адаптироваться к изменениям. Анализ данных от оборудования, продукции и сотрудников позволяет принимать решения прямо в цеху.

Внедрение IoE уже даёт ощутимые результаты:

Предиктивное обслуживание — сокращение простоев
Гибкое планирование — оптимизация процессов
Рост эффективности (OEE) и снижение затрат

Видимость цепочек поставок и прогнозная аналитика

К 2025 году 78% производителей внедрят продвинутые системы планирования, которые повысят прозрачность и отзывчивость supply chain. Эти решения в режиме реального времени отслеживают операции, выявляют аномалии и предугадывают риски, минимизируя downtime и повышая общую эффективность.

Итог: IoE — это не просто тренд, а новый стандарт работы, где люди и технологии действуют сообща для достижения максимальной производительности.

Melody Innovations: автоматизация промышленности на новом уровне

Индийский стартап Melody Innovations создаёт IoT-оборудование для промышленной автоматизации. В ассортименте компании — Melody Gateway и Melody Edge — модульные устройства с поддержкой беспроводного обновления прошивки. Это значит, что оборудование всегда работает на актуальной версии ПО без лишних хлопот.

Устройства оснащены светодиодными индикаторами для удобного мониторинга и диагностики. Они легко подключаются к энергосчётчикам через протокол Modbus, что делает управление энергопотреблением ещё эффективнее.

Корпус с защитой от вскрытия гарантирует сохранность данных и безопасность даже в жёстких промышленных условиях. Продукты Melody Innovations поддерживают стандартные протоколы и интерфейсы, поэтому идеально подходят для производственных предприятий, холодильных складов и других отраслей.

Edgenesis: IoT и Edge AI решения

Американский стартап Edgenesis разрабатывает Kubernetes-ориентированные решения для Edge AI и интернета вещей. Их платформа Shifu виртуализирует IoT-устройства в виде Kubernetes-подов, создавая единый кластер, который одновременно управляет устройствами и приложениями на границе сети (edge).

Это даёт более точный контроль над edge-устройствами и предоставляет разработчикам унифицированную основу для совместного управления облачными и периферийными ресурсами.

Ещё один продукт — IoT Driver Copilot — это AI-ассистент для создания драйверов IoT-устройств. Работая на основе генеративной GPT-модели, он ускоряет разработку драйверов, повышая продуктивность инженеров.

5. Зелёные технологии

Ожидается, что к 2029 году рынок зелёных технологий достигнет 77,46 млрд долларов, при этом среднегодовой темп роста (CAGR) в период с 2025 по 2029 год составит 26,7%.

Такой рост отражает стремление промышленности совместить экономическое развитие с заботой об экологии, особенно в таких секторах, как тяжёлая промышленность и транспорт, на которые приходится около 40% мировых выбросов CO₂.

Производители активно переходят на чистую энергию. Доля возобновляемых источников в мировой генерации электроэнергии увеличилась с 23% в 2023 году до 24% в 2024-м, что говорит о растущем использовании солнечных, ветровых и гидроэлектростанций в промышленности.

Параллельно набирают популярность принципы циркулярной экономики, направленные на сокращение отходов и выбросов. Компании пересматривают дизайн продукции для повторного использования, включают переработанные материалы и увеличивают срок службы изделий.

В Европе благодаря таким мерам уровень использования вторичного сырья достиг 11,8%, что укрепляет устойчивость цепочек поставок и способствует достижению экологических целей Индустрии 5.0.

Кроме того, ключевую роль в «озеленении» промышленности играют системы мониторинга выбросов. Рынок оборудования для непрерывного контроля выбросов (CEMS) вырос до 4,3 млрд долларов благодаря внедрению датчиков реального времени и Industrial IoT. Эти системы точно отслеживают энергопотребление и уровень выбросов на производстве.

Инструменты на базе ИИ помогают оптимизировать процессы. Например, на одном из автозаводов внедрили систему управления энергопотреблением в реальном времени и сократили расход энергии на 15%.

Аналогично, прогнозное техобслуживание и «умное» планирование сократили простои и перенесли часть нагрузок на часы с низким спросом, что дало экономию 12% на энергозатратах.

Другие инновации, такие как системы рекуперации тепла, позволили снизить расход топлива на 20%, а когенерационные установки (ТЭЦ) повысили энергоэффективность предприятий с 50% до 75%.

Cocoon представляет платформу для климатических технологий

Британский стартап Cocoon предлагает низкоуглеродные строительные материалы для тяжелой промышленности. С помощью собственной технологии компания перерабатывает промышленные отходы — такие как стальной шлак, зола биомассы, зола-унос, хвосты горных пород и строительный мусор — в экологичный цемент.

Это сокращает выбросы CO₂ и уменьшает объемы отходов на свалках. Кроме того, производители могут снизить углеродные налоги и затраты на утилизацию, превращая отходы в источник дохода.

Mitico совершает прорыв в улавливании углерода

Американский стартап Mitico разработал технологию для точечного улавливания CO₂ прямо на промышленных объектах. Их запатентованный химический сорбент на основе нетоксичного карбоната калия (K₂CO₃) эффективно поглощает углекислый газ. Система захватывает и очищает выбросы сразу после сгорания топлива, не позволяя им попасть в атмосферу.

Главное преимущество решения Mitico — его совместимость с уже существующими промышленными реакторами, использующими метод температурно-колебательной адсорбции (TSA). Технология работает по принципу «plug-and-play»: её можно внедрить без остановки производства и доработок оборудования, при этом значительно снижая углеродный след.

Переведи этот текст на русский с адаптацией для носителей, чтобы никто не понял, что это перевод.

6. Гиперперсонализация

Мировой рынок гиперперсонализации в 2024 году оценивался в 19,37 млрд долларов. Ожидается, что к 2033 году он будет расти в среднем на 15,83% в год благодаря спросу на индивидуальные продукты и фокусу производителей на массовую кастомизацию.

BMW Group — яркий пример такого подхода. Компания выпускает около 2,5 млн автомобилей в год, причем 99% из них собираются под заказ с учетом пожеланий клиентов.

Но управлять такой сложностью — не просто вопрос гибких производственных линий. BMW использует цифровые двойники в реальном времени, чтобы оптимизировать последовательность сборки и распределение ресурсов для каждого заказа.

Производители из разных отраслей внедряют модели производства под заказ (CTO) и индивидуального инжиниринга (ETO). Эти подходы работают за счет цифровых потоков данных, которые связывают проектирование, инжиниринг и производство. Это позволяет быстро вносить изменения в дизайн, не теряя эффективности.

Кроме того, ИИ-алгоритмы анализируют предпочтения клиентов и превращают их в конкретные инструкции, а умная робототехника адаптирует процессы под индивидуальные требования.

Цифровые двойники ускоряют разработку: инженеры тестируют сотни вариантов дизайна и производственных сценариев за считанные часы, сокращая циклы разработки.

Пионеры внедрения таких технологий уже сокращают сроки вывода продукта на рынок вдвое, сохраняя качество и технологичность.

А еще 3D-печать делает единичное производство экономически выгодным. Вместо перенастройки линий под каждую модификацию компании печатают сложные детали по запросу. Это открывает возможности для массовой кастомизации в автостроении, аэрокосмической отрасли, потребительской электронике и медицине.

Гиперперсонализация также укрепляет лояльность клиентов и позволяет назначать премиальные цены. Согласно опросам, каждый пятый готов переплатить 20% за персонализированный товар, а почти половина согласны ждать дольше, если продукт будет сделан именно под их запросы.

Prima: производство под ваш запрос

Мексиканский стартап Prima специализируется на изготовлении деталей и изделий по индивидуальным заказам. В их арсенале — ЧПУ-обработка, гибка металла, сварка, литьё под давлением, инжекционное формование пластика и другие технологии.

Компания объединяет производство и управление цепочками поставок, чтобы обеспечить надёжность и гибкость для клиентов из разных отраслей: промышленного оборудования, горной добычи, строительства и ритейла. Каждый продукт адаптируется под конкретные системы и процессы заказчика — никаких компромиссов.

Немецкий стартап goatAM

Разрабатывает 3D-принтер doprOne для производства персонализированных лекарств прямо в аптеках или больницах.

doprOne работает по заданным врачам параметрам, гарантируя безопасность изготовления препаратов. Это позволяет точно подбирать дозировку и состав под каждого пациента, повышая эффективность лечения и снижая побочные эффекты.

Принтер использует искусственный интеллект для анализа качества продукта и автоматической настройки параметров печати.

Технология goatAM делает фармацевтику более гибкой, а лечение — более индивидуальным.

7. Цифровой суверенитет и кибербезопасность

Мировой рынок промышленной кибербезопасности вырастет до 135,11 млрд к 2029 году, со среднегодовым темпом роста (CAGR) в 9,8%.

Производители сталкиваются с растущими киберугрозами: количество атак с использованием ransomware (вредоносного ПО для шифрования данных) в промышленном секторе за год выросло на 87%. Около 70% инцидентов приходится именно на manufacturing, что приводит к остановкам производства, утечке интеллектуальной собственности и финансовым потерям.

Цифровой суверенитет стал одним из ключевых приоритетов — компании стремятся контролировать свои данные, инфраструктуру и бизнес-процессы. Эта проблема вошла в топ-3 корпоративных рисков на фоне геополитической нестабильности и разрывов в цепочках поставок. Производители снижают зависимость от сторонних сервисов и укрепляют собственные технологические экосистемы.

Новые регуляторные требования 2024 года ужесточили стандарты кибербезопасности. Европейский «Акт об ИИ» устанавливает строгие правила для высокорисковых систем искусственного интеллекта в промышленности, включая прозрачность алгоритмов, безопасность и контроль со стороны человека. Это вынуждает компании пересматривать процессы и внедрять системы управления рисками для решений на основе ИИ.

Директива NIS2 теперь распространяется и на manufacturing, приравнивая его к критической инфраструктуре. Согласно новым правилам, производители обязаны усилить защиту от киберугроз, контролировать безопасность цепочек поставок и сообщать об инцидентах в течение 24 часов. Компании вынуждены пересматривать compliance-стратегии, инвестировать в защиту данных и активнее взаимодействовать с регуляторами.

Уязвимости в supply chain остаются серьезной проблемой: более 80% компаний столкнулись с кибератаками через поставщиков за последний год. В ответ 86% предприятий увеличили бюджеты на кибербезопасность партнеров и ужесточили требования к вендорам.

Кроме того, производители проводят аудиты безопасности, включают кибертребования в контракты и усиливают мониторинг сетей поставщиков, чтобы минимизировать каскадные риски.

Valarian усиливает цифровой суверенитет

Британский стартап Valarian создает инфраструктуру для обеспечения цифрового суверенитета, защищая конфиденциальные данные коммерческих компаний, государственных учреждений и оборонного сектора.

Платформа позволяет размещать данные в любой точке мира с соблюдением локальных норм регулирования. Это дает свободу работать где угодно, не жертвуя безопасностью информации.

Решение включает гибкие механизмы контроля доступа: пользователи могут назначать права тем, кто работает с чувствительными данными, снижая риск утечек. Кроме того, система ведет детальный аудит и поддерживает e-discovery, фиксируя каждое действие для полной прослеживаемости и сохранения целостности данных.

RVBionics автоматизирует кибербезопасность

Чилийский стартап RVBionics разрабатывает решения для промышленной киберзащиты «умных» производств. Их флагманский продукт, Securics, построен на облачной архитектуре, что обеспечивает высокоскоростное соединение и масштабируемость для защиты данных в операционных технологиях (OT), промышленных системах управления (ICS) и инфраструктуре IIoT.

Система использует самообучающийся ИИ, который анализирует новые типы атак и адаптируется без ручных обновлений. Это позволяет заранее обнаруживать угрозы и нейтрализовать их в реальном времени.

8. Дополненная и виртуальная реальность (XR)

Мировой рынок расширенной реальности (XR) в 2024 году оценивался в 119,86 млрд долларов. Ожидается, что к 2032 году он достигнет 1012,59 млрд долларов, демонстрируя среднегодовой рост (CAGR) на 30,57% с 2025 по 2032 год.

Обучение и адаптация персонала

XR трансформирует подход к подготовке кадров. VR-тренажеры и AR-инструменты погружают сотрудников в реалистичные рабочие сценарии. Безопасная виртуальная среда позволяет отрабатывать сложные операции, взаимодействовать с оборудованием и оттачивать навыки без риска.

Например, Walmart внедрила VR-обучение и добилась увеличения результатов тестов на 10–15%. Такой подход ускоряет адаптацию, снижает количество ошибок и повышает уверенность сотрудников — и это работает в самых разных отраслях.

Ремонт и обслуживание техники

AR-очки помогают техникам получать удалённую поддержку в реальном времени: поверх реального оборудования выводятся цифровые подсказки.

Результаты впечатляют:

Простои техники сократились на 50%
Производительность специалистов выросла на 25%
Количество аварий снизилось на 12%
Время реагирования на инциденты уменьшилось на 60%

Это доказывает, что AR не только оптимизирует процессы, но и повышает безопасность.

Дизайн и инженерия

Смешанная реальность (MR) позволяет инженерам из разных точек мира совместно работать с 3D-моделями в режиме реального времени.

52% всех XR-решений в промышленности используются именно для проектирования и разработки. Технологии помогают:

Быстрее находить недочеты
Сокращать число физических прототипов
Ускорять циклы создания продукции

Интеграция с промышленным интернетом вещей (IIoT)

AR объединяет данные IIoT с реальным оборудованием, помогая операторам принимать обоснованные решения. Цифровые подсказки снижают количество ошибок при сборке и повышают качество продукции.

Факт: Внедрение AR на производстве уже доказало свою эффективность — количество дефектов сборки сократилось, а процессы стали более слаженными.

Это не просто технологии будущего — это рабочие инструменты, которые уже меняют бизнес сегодня.

AtlasVR — VR-тренажеры для промышленного обучения

Швейцарский стартап AtlasVR разрабатывает VR-обучение для машиностроения, электротехники, металлообработки (МЭМ) и строительной сферы. Компания поставляет контроллеры и VR-шлемы с предустановленным специализированным ПО — оборудование полностью готово к работе, и обучение можно начинать сразу.

С помощью VR стажёры отрабатывают навыки, например, управление сложными производственными машинами, в интерактивной виртуальной среде — без риска для здоровья и оборудования. Более того, решение AtlasVR позволяет проводить тренировки ещё до того, как реальное оборудование появится на предприятии.

Благодаря эффекту полного погружения VR снижает усталость от обучения. А любые ошибки или аварии в симуляции не ведут к реальным последствиям или финансовым потерям.

EXARON: инновации в 3D-симуляции

Австрийский стартап EXARON занимается 3D-сканированием, моделированием и симуляцией промышленных процессов. Компания использует передовые технологии, такие как лазерное сканирование, Gaussian Splatting и SLAM, чтобы создавать цифровые двойники реальных объектов. Это позволяет анализировать производственные цепочки и оптимизировать их.

Кроме того, EXARON применяет дополненную и виртуальную реальность (XR) для презентаций, интерактивных совещаний, тестирования и обучения работе с прототипами. Такой подход ускоряет принятие решений, сокращает простои и снижает затраты ресурсов.

9. Обеспечение качества

Рынок услуг по обеспечению качества (QA) оценивался в 5,3 млрд в 2024 году и, по прогнозам, достигнет 12,9 млрд к 2031 году, демонстрируя среднегодовой темп роста (CAGR) 11,2%.

Производители всё чаще внедряют искусственный интеллект (ИИ), компьютерное зрение и цифровые двойники для совершенствования контроля качества.

В отличие от традиционных методов проверки после производства, эти технологии позволяют в реальном времени прогнозировать и выявлять дефекты, автоматически обнаруживая отклонения прямо в процессе сборки. Это освобождает квалифицированных специалистов для решения более сложных задач: анализа причин брака и оптимизации процессов, что соответствует гуманистическому подходу Industry 5.0.

Примеры внедрения

LG Electronics внедрила систему QA на основе цифрового двойника и аналитики, что сократило возврат бракованных товаров на 70% всего за год.

Системы машинного зрения на базе ИИ повысили единообразие продукции на 35%, гарантируя соответствие стандартам и снижая число жалоб от клиентов.

Кроме улучшения качества, такие решения снижают операционные затраты:

ИИ-контроль минимизирует переделку, потери и гарантийные случаи, повышая рентабельность.
Одновременно сокращается расход ресурсов, что поддерживает экологическую устойчивость производства.
Современные QA-системы не просто фиксируют ошибки, но и автоматически корректируют работу линий с минимальным вмешательством человека.

Кейс HPE в Европе

На одном из заводов Hewlett Packard Enterprise внедрили глубокое машинное обучение для контроля сборки серверов.

Результаты:

На 25% меньше дефектов при первом включении.
Система проверила 1000 конфигураций серверов, сократив время инспекции на 96 секунд на каждое устройство.
Это позволило инженерам сосредоточиться на задачах с высокой добавленной стоимостью.

Такие технологии не просто меняют подход к качеству — они переопределяют стандарты эффективности в производстве.

DeepQual – автоматизированный контроль качества в строительстве

Французский стартап DeepQual разрабатывает решения для автоматизированного мониторинга и бизнес-аналитики в строительной отрасли. Их мобильное приложение использует искусственный интеллект и лидарные датчики, чтобы быстро проверять качество работ на стройплощадках. Технология исключает субъективные ошибки ручного контроля, сокращает затраты на переделку, уменьшает потери материалов и оптимизирует трудозатраты.

Кроме того, система автоматически проверяет соответствие проектов отраслевым стандартам, выявляя нарушения до того, как они превратятся в серьёзные проблемы. Это помогает избежать штрафов и дорогостоящих исправлений.

Velma Factory Systems представляет систему управления производством

Ганский стартап Velma Factory Systems разработал облачную систему управления производственными процессами и контроля качества.

ПО стартапа отслеживает продукцию и этапы производства, обеспечивая соответствие стандартам. Система даёт возможность мониторинга в реальном времени и мгновенно оповещает о нарушениях, чтобы гарантировать качество выпускаемой продукции.

Платформа Velma гибко настраивается под нужды разных отраслей: пищевой промышленности, производства товаров повседневного спроса (FMCG), хлебобулочных и кондитерских изделий, мясопереработки и других.

10. Аналитика на границе сети (Edge Analytics)

Рынок периферийной аналитики вырастет с 17,3 млрд в 2025 году до 52,04 млрд к 2030-му, демонстрируя среднегодовой темп роста (CAGR) в 24,64%.

В 2024 году заметно увеличилось внедрение частных 5G-сетей на производствах. Такие сети обеспечивают сверхнизкие задержки и высокую пропускную способность, что делает их идеальными для edge-вычислений, заменяя традиционные проводные решения. Благодаря этому данные с датчиков и оборудования передаются напрямую на периферийные процессоры в режиме реального времени.

Яркий пример — Airbus, развернувший частную 5G-сеть для подключения тысяч устройств на территории площадью 3,6 км². Это значительно улучшило пропускную способность и оперативность данных по сравнению с Wi-Fi.

Кроме того, носимые технологии, такие как промышленные AR-очки и голосовые ассистенты, все чаще интегрируются с edge-платформами. Они дают сотрудникам мгновенный доступ к актуальной аналитике — от данных о состоянии оборудования до пошаговых инструкций, повышая безопасность и эффективность работы.

Периферийная аналитика гарантирует, что информация остается актуальной даже при нестабильном соединении или его отсутствии, укрепляя взаимодействие человека и машины в цеху.

На заводе Bosch в Блайхахе (Германия) система Nexeed сократила простои производственной линии на 25% при изготовлении модулей ESP.

Аналогично, решение Proficy for Sustainability от GE Vernova позволило снизить энергопотребление систем вентиляции на 18% на одном из европейских автокомпонентных производств за счет динамической корректировки параметров отопления.

Кроме того, пилотные проекты по управлению умным освещением и компрессорными установками через edge-системы уже показали значительную экономию энергии. Эти тренды отражают растущий спрос на интеграцию экологических инициатив в операционные процессы с помощью периферийной аналитики и надежной сетевой инфраструктуры.

Polychip развивает технологии Edge Computing

Немецкий стартап Polychip разрабатывает решения для интернета вещей (IoT) и периферийных вычислений (edge computing). Его программная библиотека edgeCollect | edgePredict упрощает сбор и обработку данных с датчиков и оборудования, что позволяет внедрять предиктивную аналитику, мониторинг состояния устройств, удалённое управление и контроль потребления ресурсов.

Кроме того, компания разрабатывает цифрового двойника polyTwin, который интегрируется с различными IoT-платформами и облачными сервисами, создавая виртуальные копии физических объектов и процессов. Это помогает бизнесу оптимизировать работу, моделируя реальные условия и прогнозируя возможные сценарии.

Aethero представляет модуль для нано-периферийных вычислений

Американский стартап Aethero разрабатывает модули периферийных вычислений (ECM) — такие как NxN и NxA — для сбора, обработки и управления данными в космосе. Модель NxN-ECM предлагает гибкие конфигурации: модульную, с множественным резервированием или распределёнными вычислениями. Решение подходит для самых разных задач — от компактных CubeSat до крупных орбитальных станций.

Благодаря миниатюрной конструкции модуль сохраняет высокую производительность при низком энергопотреблении. В сочетании с ПО на основе ИИ и машинного обучения ECM от Aethero позволяют мониторить заданные области и получать актуальные метеоданные в реальном времени.

27.04.2025, 421 просмотр.

Поиск на сайте