Schneider Electric, глобальный лидер в области энергетических технологий, сегодня обнародовал новые результаты своего глобального исследования Industrial AI in CpG Survey 2026, которые свидетельствуют о том, что производители товаров повседневного спроса (CPG) ожидают существенного роста производственной неэффективности и давления на расходы к 2030 году. Многие из них обращаются к промышленному интеллекту — сочетанию возможностей ИИ, данных и автоматизации — чтобы укрепить конкурентоспособность в десятилетии ускоренной нестабильности.
Ожидается рост структурных производственных затрат к 2030 году
Опрос показывает, что производители товаров повседневного спроса (CPG) ожидают ускорения кризиса маржинальности: неэффективность, в частности производственные задержки, простои и поломки оборудования, уже сегодня составляют примерно 20,3% от конечной стоимости производимой продукции. Респонденты сообщают, что 15,2% среднего производственного дохода теряется из-за задержек, простоев, переработки, отклонения качества или неэффективного использования активов.
Ожидается, что эти потери, которых можно было бы избежать, существенно возрастут — до 21,37% уже в следующем году и приблизятся к 29,14% к 2030 году.
Многие производители CPG делают ставку на промышленный ИИ, чтобы сократить прогнозируемый рост таких потерь в производстве.
Ожидания ИИ стремительно растут, а готовность отстает
Сегодня только один из восьми (13%) производителей товаров повседневного спроса (CPG) отмечает, что ИИ полностью интегрирован в ключевые операции и процессы принятия решений. К 2030 году более трети (37%) ожидают, что ИИ станет основой их операционной деятельности — это трехкратный рост уровня внедрения всего за четыре года.
Респонденты также ожидают существенного роста окупаемости инвестиций (ROI), обеспеченной ИИ:
* Треть (32,7%) ожидает доходность на уровне 50–74% от своих ИИ-проектов до 2030 года
* Почти десятая часть (7,9%) прогнозирует доходность более 100%, что означает, что инвестиции в ИИ окупятся менее чем за год
Такой уровень эффективности сегодня наблюдается только в WEF Lighthouses[1] или автономных заводах.
Вместо этого семьдесят процентов респондентов отмечают, что текущая окупаемость инвестиций в ИИ составляет менее 20%, при этом почти треть (28,4%) фиксирует ROI на уровне 5% или ниже, что отражает отрасль, которая до сих пор получает ограниченную ценность от ранних реализаций.
«Производители прогнозируют утроение сквозного внедрения ИИ к 2030 году, наряду с резким ростом ожидаемой отдачи — до уровней, которые сегодня демонстрируют только самые продвинутые Lighthouse и автономные фабрики», — сказал Нил Смит, президент подразделения CpG Schneider Electric. «Этот разрыв между ожиданиями и реальностью является самым сильным сигналом срочности, который мы видели за последние годы. ИИ может быть преобразующим только тогда, когда он обеспечивает истинный промышленный интеллект: способность преобразовывать операционные данные в реальном времени, современную автоматизацию и ИИ в синхронизированные решения, повышающие производительность в масштабе. Многие организации по-прежнему работают с устаревшими производственными площадками, фрагментированными данными и легаси-системами, которые ограничивают ценность и внедрение ИИ. Преодоление этого разрыва в готовности в настоящее время является одним из ключевых приоритетов конкурентоспособности для сектора CPG».
Барьер заключается не в технологии ИИ, а в базовой готовности к внедрению промышленного интеллекта.
Несмотря на высокую уверенность в потенциале ИИ, респонденты опроса последовательно определяют структурные, а не технологические, барьеры как основные препятствия для масштабирования:
* Дефицит навыков в области ИИ или науки о данных (43,0%)
* Устаревшие системы автоматизации и инфраструктура (37,5%)
* Нехватка контекстуализированных операционных данных (36,3%)
* Сопротивление со стороны персонала (25,7%)
Все эти факторы опережают опасения по поводу кибербезопасности или соответствия нормативным требованиям (21,7%).
«Результаты однозначны: достижение преобразующей окупаемости инвестиций, ожидаемой от промышленного ИИ всего за четыре года, требует качественного сдвига в сотрудничестве, прозрачности и общих стандартах», — сказала Сесиль Верселлино, старший вице-президент по услугам подразделения промышленной автоматизации Schneider Electric. «Через SE Advisory Services мы уже применяем наш собственный опыт » Lighthouse «в производстве вместе с клиентами по всему миру, помогая им превратить цифровые амбиции в измеримый результат. Мы считаем, что обмен и внедрение передовых практик и отраслевых знаний станут катализатором следующей волны промышленной цифровой трансформации».
Новый аналитический отчет: «Beyond The Hype: Practical AI for Competitive Consumer Goods Manufacturing», опубликованный сегодня компанией Schneider Electric в сотрудничестве с AVEVA, содержит рекомендации по успешному внедрению ИИ в секторах пищевой промышленности и напитков. Он описывает путь к автономным операциям с помощью промышленных данных, модульной автоматизации, электрификации