«Элемент» предложит нормы внедрения ИИ для микроэлектронных предприятий

ГК «Элемент» прорабатывает стратегию единого «цифрового контура микроэлектроники» – системы управления производством электронных компонентов на основе искусственного интеллекта (ИИ). Такая инициатива была описана в презентации президента ГК «Элемент» Олега Хазова к сессии «Цифровой контур микроэлектроники» на ЦИПР-2026. «Ведомости» ознакомились с ней.

Из презентации Хазова следует, что сейчас у предприятий электронной отрасли разная цифровая зрелость, разнородные корпоративные и производственные системы, а «данные не всегда складываются в единую картину». К 2030 г. «Элемент» планирует стандартизировать IT-среду и процессы и прийти к связанным данным, пригодным для управленческих решений и развития цифровых двойников и ИИ.

По плану в 2026–2030 гг. «Элемент» планирует сформировать цифровую базу предприятий и провести пилоты на собственных производственных площадках, а в 2030–2036 гг. расширить применение цифровых двойников и ИИ после подтверждения производственного эффекта.

ИИ в «Элементе» необходим для корректировок брака, управления загрузками и простоями, выравнивания потоков и снижения риска переделок, а также сравнения вариантов инвестиций и масштабирования, следует из презентации. В своем выступлении на ЦИПР-2026 Хазов отметил, что для масштабирования эффектов необходимо привлекать различных игроков отрасли. В перспективе «Элемент» готов апробировать технологии в собственной среде, НИИМЭ (входит в ГК «Элемент») сможет применять физические модели техпроцессов и цифровые двойники, Сбербанк (владеет 41,9% ПАО «Элемент») – предоставлять цифровые сервисы, а Минпромторг – отвечать за согласование отраслевых требований и условий масштабного тиражирования, рассказал Хазов.

В презентации также указано, что первые пилотируемые проекты по внедрению ИИ уже прошли в рамках вычислительной литографии в НЗПП «Восток», НИИМЭ протестирует разработки на плазмохимическом травлении, а «Микрон» – в рамках интеграции системы управления производством и платформы больших данных (указанные предприятия входят в ГК «Элемент»).

Представители Минпромторга, Сбербанка и ГК «Элемент» не ответили на запросы «Ведомостей». Представитель «Байкал электроникса» отказался от комментариев.

На пленарном заседании ЦИПР-2026 премьер-министр Михаил Мишустин поручил Минцифры и Минпромторгу проработать возможности создания механизма гарантированного спроса на отечественные языковые модели (Large Language Models, LLM). Речь идет о собственных решениях «Сбера» GigaChat и «Яндекса» Alice AI LLM. По словам премьера, к 2025 г. рынок внедрения искусственного интеллекта (ИИ) по отношению к 2019 г. вырос в 10 раз и составил 24 млрд руб.

Подобная стратегия направлена на создание промышленного цифрового контура, где средства автоматизированного проектирования, цифровые модели, производственные системы и ИИ работают как единое целое, подчеркнул директор дивизиона стратегических программ Yadro Александр Понькин. Эффект появляется, когда данные связаны между собой, это позволяет быстрее видеть узкие места, оценивать сроки, учитывать ограничения и принимать решения на основе подтвержденных данных, говорит он.

Единый цифровой контур позволяет обеспечить скорость принятия решений в микроэлектронной отрасли за счет общей информационной среды, в которой российские и международные заказчики смогут быстро находить и встраивать отечественные решения в свои продукты, отмечает генеральный директор «Хайтэка» Андрей Панков. Языковые модели – как большие, так и специализированные – упрощают работу с номенклатурой комплектующих и технической документацией, а в R&D ИИ ускоряет проектирование и сокращает цикл разработки, приводит пример Панков.

ИИ-решения при производстве микроэлектроники критически необходимы в первую очередь для повышения эффективности работы инженеров и производственного персонала, согласен заместитель генерального директора по развитию Московского НИИ радиосвязи Сергей Грачев.

На этапе производства ИИ нужен для контроля качества и предупреждения брака, подчеркивает Грачев. Компьютерное зрение способно в реальном времени выявлять дефекты микроскопического размера, которые человек просто не в силах увидеть, в то время как ИИ делает это с высокой точностью 24/7, подчеркнул он.

Что касается самих ИИ-решений, то универсальных при внедрении недостаточно, отмечает Грачев. Для производственных и рутинных задач требуется использовать компактные специализированные модели: они эффективнее, быстрее и потребляют значительно меньше вычислительных ресурсов, в то время как большие и общие языковые модели незаменимы для творческого поиска инженерных решений, работы с документацией, и генерации идей, говорит он. В идеальном мире на предприятии должна складываться экосистема из разных ИИ, где каждый класс задач обслуживается своей оптимальной моделью, подчеркнул эксперт.

Российская микроэлектроника раздроблена на изолированные предприятия, а качество данных на них оставляет желать лучшего, сетует ведущий эксперт в области ИИ «Университета 2035» Ярослав Селиверстов. Переход к управлению на основе данных позволяет Минпромторгу синхронизировать цепочки поставок, повысить эффективность и кардинально сократить зависимость от импорта в критических секторах, включая оборону и энергетику, говорит он.

Переход на единую цифровую платформу и последующее ее масштабирование – это шанс для России наконец-то перестать догонять и начать управлять производством на уровне ведущих мировых фабрик, полагает Селиверстов. В мире, например, концерн TSMC уже десятилетия использует машинное обучение и цифровые двойники для контроля миллиардных инвестиций в оборудование, обеспечивая себе монополию на производстве самых передовых чипов, приводит он пример. Эффект от таких технологий кратно перекрывает затраты на их внедрение, резюмировал эксперт.

При внедрении ИИ рост выпуска на микроэлектронном производстве может вырасти до 14% за счет управления узкими местами и незавершенным производством (WIP), следует из обзора INFICON. Рост производительности – 4–5% для действующих объектов, а себестоимости до 10%.