©
P-Reliz.ru - агрегатор пресс-релизов

«Сколково» и TAdviser определили лидеров российского рынка систем управления производственным процессом

Фонд «Сколково» (Группа ВЭБ.РФ) совместно с аналитическим центром TAdviser провели масштабное исследование российского рынка MES (Manufacturing execution system, системы управления производственным процессом). В исследовании приняли участие разработчики 18 российских MES, а также их заказчики из крупных предприятий энергетической, металлургической, химической и машиностроительной отраслей.

На российском рынке представлены более 50 отечественных программных продуктов, позиционируемых в классе MES-систем. Среди разнообразия решений много достаточно новых, узкоспециализированных продуктов, ориентированных на потребности конкретных отраслей либо отдельных заказчиков. По результатам исследования функциональных и технологических особенностей MES выделены следующие группы лидеров:

  • Универсальные MESZIIoT (Цифра), Aggregate (Tibbo systems), I-DS (Индасофт);

  • MES для непрерывного производства: ZIIoT (Цифра), TL.Solutions (Terralink);

  • MES для дискретного производства: Гольфстрим (Аскон).

Проект состоял из нескольких этапов: анкетирование разработчиков (самооценка ПО), демонстрация программных продуктов (экспертная оценка ПО) и глубинные интервью с заказчиками (оценка спроса).  

В основу анкет была заложена специально разработанная референтная модель «лучшей в своем классе» MES, которая включила в себя 230 функциональных, технологических и организационных критериев, основанных, в том числе, на требованиях различных стандартов MES (ISA95, MESA – 11, Gartner, ГОСТ Р МЭК 62264-1-2014). Модель также учитывала различные типы производств – непрерывное, дискретное и смешанное. Такой подход позволил увидеть широту покрытия функционала, особенности технологической платформы, а также оценить организационный потенциал участников исследования. 

На этапе глубинных интервью с конечными заказчиками выявлена общая проблематика автоматизации производства в различных отраслях экономики, получены ответы о текущей практике использования MES, а также о развитии рынка, приоритетах и предпочтениях в выборе поставщиков.

Алексей Борисов, директор по консалтингу, исследованиям и аналитике Центра экспертизы и коммерциализации в секторе информационных и финансовых технологий Фонда «Сколково»: «Подобные исследования доказывают, что существуют не просто разработки, а уже достаточно зрелые системы, которые применяются в крупных российских компаниях. Разработчики MES развивают, в первую очередь, технологические возможности платформы, а не коробочный функционал. Есть и проблемные места: универсальных комплексных систем пока очень мало. Некоторые системы не имеют ключевых функциональных блоков, и разработчикам имеет смысл обратить внимание на международные стандарты и ГОСТ в области MES для восполнения пробелов функциональности. Надеемся, что наше исследование поможет вендорам увидеть зоны развития для своих продуктов».

Николай Каменнов, заместитель главного редактора TAdviser: «Выбранная методология для реализации исследования позволила нам в полной мере оценить возможности разработчиков MES и учесть все требования конечных заказчиков, которые они предъявляют к поставщикам ИТ-решений. Результаты исследования позволят им существенно сократить свое время и бюджеты на проведение конкурсных процедур в процессе выбора MES».

Материалы исследования можно загрузить по ссылке.

P-Reliz.ru - аггрегатор пресс-релизов

Другие пресс-релизы Некоммерческая Организация Фонд Развития Центра Разработки и Коммерциализации Новых Технологий


Сколково и ОАЭ создают единое окно для обмена высокими технологиями

Заместитель председателя правления по маркетингу и корпоративным коммуникациям Фонда Сколково Андрей Шкеть на форуме «Сделано в России» рассказал о перспективах развития российских инноваций на рынке ОАЭ.


Умный домофон и цифровой микроклимат: резиденты Сколково представляют инновации на Interlight | Smart City & Home

В Москве 21-24 сентября проходит международная выставка Interlight | Smart City & Home, объединяющая профессионалов в области освещения, автоматизации зданий, умного города, дома и систем безопасности. В числе участников разработчики умных систем и приборов из Сколково (Группа ВЭБ.РФ).


Юрий Хаханов: за 6 лет внедрили более 100 инновационных разработок в сфере строительства и девелопмента

Директор направления «городские и строительные технологии» Фонда «Сколково» (группа ВЭБ.РФ) Юрий Хаханов в ходе Международного жилищного конгресса рассказал о результатах развития сколковских технологий в строительстве.


Экологический апгрейд: Сколково представил технологии для ответственного бизнеса на форуме «Со.Знание»

Эксперты и стартапы Сколково присоединились к обсуждению возможностей применения инновационных технологий в региональных экологических и социальных проектах в рамках форума ответственного бизнеса «Со.Знание», который прошел 17 октября в Нижнем Новгороде.


Открытые инновации в розничной торговле: на долю крупнейших игроков приходится 58%

Фонд «Сколково» (Группа ВЭБ.РФ) подготовил первое открытое исследование инновационности розничных компаний российского рынка ритейла. Лидерами по уровню внедрения инноваций стали «ВкусВилл», X5 Group и «Лента».


Инновационные экосистемы России и ОАЭ объединяют усилия

Фонд «Сколково» (Группа ВЭБ.РФ) и Дубай Интернет Сити (группа TECOM) заключили стратегическое партнерство для развития инноваций в ходе крупнейшего в мире технологического мероприятия GITEX Global. Дубай Интернет Сити – ведущий технологический хаб на Ближнем Востоке. В рамках партнерства он поможет инноваторам выйти на международный уровень, предоставив им широкие возможности для сотрудничества.


Резидент Сколково разработал высокоточную ИИ-модель по оценке вероятности онкозаболеваний

Компания «К-Скай», резидент Фонда «Сколково» (Группа ВЭБ.РФ), разработчик платформы Webiomed, представил новую модель оценки онконастороженности. ИИ-платформа с высокой точностью предсказывает возникновение онкологических заболеваний у пациента в ближайшие 1,5 года. Анализ основан на технологиях глубокого обучения и классического машинного обучения.