Технологический суверенитет 2026

Регистрация и приветственный кофе

Стратегия и главные вызовы цифровизации

• Импортозамещение: мифы и реальность. Где мы находимся сейчас, а что по-прежнему остается критической точкой?
• Почему ERP внедряется проще, чем MES и АСУ ТП? Обсуждение роли отраслевых индустриальных центров компетенций (ИЦК).
• Интеграция как главная головная боль. Как построить бесшовный контур из ERP, MES, WMS и TMS и не получить «автоматизированный хаос»? Разбор классической пирамиды взаимодействия уровней АСУ ТП, MES и ERP.

Кофе-брейк

Промышленность, машиностроение, ритейл и логистика

Промышленность (ТЭК, металлургия, химия)

• Непрерывное производство: как MES связывает учет и технологию в реальном времени. Опыт интеграции MES с АСУ ТП на примере металлургии и горной добычи.
• Управление активами (EAM) и обслуживанием (ТОиР) в сложных технологических цепочках.

Машиностроение и станкостроение

• Дискретное производство: «выравнивание» сотен справочников между ERP и MES.
• Цифровизация как основа технологического лидерства в станкостроении.
• Роботизация 2026–2027: от пилотов к масштабируемым решениям. Фокус смещается с «железа» на данные и интеграцию робота в цифровой контур (MES/APS, ТОиР, планирование).

Ритейл, логистика и управление цепочками поставок (WMS, TMS)

• WMS и TMS в новой реальности: интеграция с ERP и маркетплейсами. Специфика управления запасами, прослеживаемость и работа с маркировкой.
• Интегрированное бизнес-планирование (IBP): от финансов к управлению эффективностью всей цепочки поставок.

Обед

АПК и сквозные цифровые технологии

Агропромышленный комплекс (АПК)

• Цифровой контроль работы техники: телематика, навигация и картирование полей. Мониторинг расхода ресурсов.
• Интеграция данных с техники, производственных участков и учетных систем в единый цифровой контур управления хозяйством.

Сквозные цифровые технологии (IIoT, Digital Twin)

• Индустриальный интернет вещей (IIoT) и цифровые двойники: где они уже дают реальный экономический эффект?
• Промышленные облака и AI/ML для промышленности: как выстраивать архитектуру ИИ-сервисов?