Цифровой Тараев

Вайб-хакинг добрался до станков

В промышленной сети взлом может остановить двигатель, сдвинуть робота или нарушить водоснабжение. Многие устройства принимают команды без проверки отправителя — главное до них добраться. Остановить злоумышленника могла бы неизвестная архитектура. Но с появлением ИИ проблемой перестало быть и это.

Booz Allen Hamilton — технологический подрядчик Пентагона, в котором когда-то работал Эдвард Сноуден, — убедился в этом на практике. Компания собрала лабораторный стенд с контроллерами разных марок, двигателем, роборукой и рабочими местами операторов и натравила на него агентов. ИИ дали границы сети и задания обычным языком, без исходников и инженерной документации. Выполнение атак и физические действия подтверждали люди.

И понеслась. В одном тесте агенты добрались от взлома периметра до действий внутри промышленной сети за чуть больше 16 минут. В другом — за считаные минуты нашли роборуку, получили административный доступ, определили ограничения движения и заставили её двигаться.

При атаке на систему диспетчерского управления SCADA агенты сначала ошиблись с версией операторской программы: изменения не появились на экранах. Тогда они переделали атаку, перехватили отображение в диспетчерской и обнаружили авторизованные соединения с 14 промышленными устройствами. Такой доступ позволяет командовать оборудованием и подменять показания для операторов.

Другой агент заметил защитное реле, которое раз в секунду искало отсутствующего партнёра по обмену данными, и выдал себя за него. Возможный путь к управлению защитным оборудованием нашёлся просто из наблюдения за трафиком.

Итог? Захвачено было всё, что можно было захватить. Будущее, где принесённый на флешке ИИ-агент может разнести завод изнутри, уже не кажется таким нереальным.

@anti_agi

🇷🇺ИИ на борту станка: разработка ГЦК МГТУ «СТАНКИН» представлена на Digital Innopolis Days

Как интегрировать искусственный интеллект непосредственно в производственное оборудование, чтобы он не просто анализировал данные, а участвовал в управлении технологическим процессом? Этой задаче посвящена разработка Головного центра компетенций станкоинструментальной промышленности МГТУ «СТАНКИН» (ГЦК), представленная в рамках форума «Цифровые дни Иннополиса» в Республике Татарстан.
На пленарной сессии «Искусственный интеллект для прорыва в образовании и науке», прошедшей под модераторством заместителя Председателя Правительства России Дмитрия Чернышенко, были представлены прикладные решения в области ИИ для научных исследований, образования и промышленности.
В рамках форума стартовали более 40 пилотных проектов в сфере образования и науки, в том числе сервисы для научной работы и разработки для промышленности.

«Это первый шаг к созданию национальных и суверенных прикладных ИИ-инструментов», -

отметил Дмитрий Чернышенко.

✔️Отдельное внимание — ИИ непосредственно на «борту» станка
В экспозиции зоны «ИИ в науке» был представлен проект ГЦК — сервис обучения, доставки и выполнения ИИ-моделей непосредственно на станке.
Принципиальная особенность решения — возможность использовать данные датчиков и сенсоров для корректировки режимов работы оборудования в реальном времени. Таким образом, алгоритмы искусственного интеллекта становятся частью контура интеллектуального управления производственным процессом.
За этой задачей стоит целый комплекс научно-инженерных направлений:
📎обработка и интерпретация данных, поступающих от сенсорных систем;
📎разработка и применение моделей машинного обучения;
📎интеграция ИИ-алгоритмов в системы управления технологическим оборудованием;
📎обеспечение выполнения моделей непосредственно на борту станка;
📎адаптация режимов обработки к изменяющимся условиям работы.

Антон Игоревич Тараев, заместитель директора ГЦК,
о принципе создания интеллектуального станка:

«Умный станок начинается не только с высокоточных узлов и деталей, но и с системы управления. Если изначально проектировать станок и систему управления как единое целое с учетом применения ИИ, можно добиться значительного снижения стоимости оборудования при этом сохранив необходимую точность и надежность оборудования».

Эта идея отражает важный принцип развития интеллектуального станкостроения: ИИ должен рассматриваться не как внешняя надстройка над готовым оборудованием, а как элемент его архитектуры, учитываемый уже на этапе проектирования.

>> Почему это важно для науки?

В научном контексте это особенно важно, поскольку, как отметил глава Минобрнауки России Валерий Фальков,

«самое главное — нужны новые подходы к верификации результатов».

Для интеллектуального станкостроения этот тезис приобретает прикладное значение: алгоритмы должны оцениваться не только по качеству вычислений, но и по результатам их применения на реальном оборудовании.

Для ГЦК МГТУ «СТАНКИН» это направление связано с развитием отечественных компетенций в области интеллектуального станкостроения — от совместного проектирования оборудования и систем управления до интеграции ИИ-моделей в производственный процесс.
Следующий шаг в развитии станкостроения — не только повышение точности механики, но и создание оборудования, способного использовать данные для адаптивного управления собственной работой.
Именно на стыке инженерной науки, цифровых технологий и практического производства формируется новое поколение инженерных кадров способных создавать и эксплуатировать умные станки.

Фото: Марсель Бадыкшин

#ИскусственныйИнтеллект #ИнтеллектуальноеУправление #DigitalInnopolis #Иннополис #Наука #ТехнологииБудущего

Разработка СТАНКИНа — на выставке ИИ-проектов в Иннополисе

9 октября на форуме «Цифровые дни Иннополиса» вице-премьер Дмитрий Чернышенко и глава Татарстана Рустам Минниханов осмотрели экспозицию пилотных проектов в сфере искусственного интеллекта. В ознакомлении с выставкой также приняли участие Министр науки и высшего образования Валерий Фальков и Министр просвещения Сергей Кравцов.

Экспозицию собрали по итогам работы девяти рабочих групп по искусственному интеллекту. Всего группы рассмотрели 536 проектов, и только 14 из них отобрали для показа на выставке. Один из этих четырнадцати — наш!

В зоне «ИИ в науке» был представлен «Умный станок» — разработка ГЦК МГТУ «СТАНКИН». Это сервис обучения, доставки и выполнения ИИ-моделей прямо на борту станка: он читает сигналы датчиков и корректирует режимы обработки в реальном времени. Проект представил заместитель директора ГЦК Антон Тараев.

Заместитель Председателя Правительства Дмитрий Чернышенко дал старт пилотному проекту:

«Благодарю всех за дискуссию! Первый её этап – запуск пилотных проектов в науке и образовании – сегодня торжественно случился. По итогам апробирования лучшие решения будут масштабированы на всю систему. Эта работа должна быть консолидирована, должна отвечать как минимум мировым тенденциям, а лучше – задавать собственные тренды и обеспечить нашу конкурентоспособность среди других стран».

Всего на выставке показали около 40 пилотных ИИ-проектов в образовании и науке.

Подробнее читайте на сайте.

Еще один сильный сюжет
Дня заказчика — кадровый.

КТО БУДЕТ РАБОТАТЬ НА УМНЫХ СТАНКАХ ?

🇷🇺 Прединженер — новая профессия для нового производства

Можно создать самый современный станок. Можно разработать систему ЧПУ. Можно внедрить роботизацию.
Но возникает простой вопрос:
Кто всем этим будет управлять?

Юлия Цветкова, директор по управлению персоналом Госкорпорации «Ростех», предложила смотреть на кадровую модель будущего шире привычного разделения на «инженеров» и «рабочих».

Производству нужны:
✔️системные инженеры;
✔️инженеры-технологи;
✔️инженеры-экономисты;
✔️мультиквалифицированные рабочие;
✔️прединженеры;
✔️ученые-исследователи.

Причем особенно интересна идея прединженера.
Это специалист на пересечении инженерии и высокотехнологичного рабочего труда. Он обладает глубокой технологической экспертизой и способен по техническому заданию внедрять готовые инженерные решения.

📌Почему это важно?
Современный станок — это уже не просто оборудование.
Это элемент киберфизической системы, связанной с автоматизацией, искусственным интеллектом, аналитикой, прогнозированием и цифровыми двойниками.
Значит, меняются и требования к человеку.
Современному инженеру уже недостаточно глубоко знать свою специальность. Нужно понимать: технологию + экономику + цифровые инструменты + производство + рынок.

Технологический рывок начинается не со станка.
Он начинается с человека, который умеет этот станок создать, внедрить и встроить в производство.

И, пожалуй, это один из самых важных выводов первого дня.

#ДеньЗаказчика
#ТехнологическоеЛидерство

▎ГЦК на «Технопроме-2026»: кадры, технологии и производство — основа технологического суверенитета

В Новосибирске в рамках XIII Международного форума технологического развития «Технопром-2026» состоялась панельная дискуссия «Наука и кадры для производства средств производства и автоматизации: практика, результаты, перспективы».

В дискуссии принял участие Головной центр компетенций станкостроения МГТУ «СТАНКИН».

Заместитель директора ГЦК Антон Тараев представил ключевые направления работы Центра и рассказал:

▪️ о проектах по импортозамещению станочного оборудования;
▪️ о роли ГЦК в обеспечении технологического суверенитета;
▪️ о применении цифровых технологий в проектировании и производстве;
▪️ о развитии инженерных и производственных кадров.

«Цифровизация для станкостроения — это не только внедрение отдельных программных решений, но и инструмент повышения эффективности, точности и конкурентоспособности отрасли. Цифровые технологии позволяют сокращать сроки проектирования, ускорять запуск новых изделий и выстраивать единую среду взаимодействия конструкторов, технологов и специалистов производства».

Технологический суверенитет невозможен без сильных кадров. Отрасли нужны инженеры, конструкторы, технологи, операторы станков с ЧПУ и руководители, способные создавать и развивать производство нового уровня.

Развитие кадрового потенциала и инженерных компетенций — одна из стратегических задач ГЦК. Уже весной 2027 года Центр планирует переехать на собственную опытно-производственную площадку. Это позволит расширить практическую работу, ускорить реализацию проектов и создать дополнительные возможности для подготовки специалистов в условиях современного производства.

Приветствуем Антона Тараева в команде ГЦК и рассчитываем, что его опыт и компетенции внесут значимый вклад в развитие Центра и отечественной станкоинструментальной отрасли.

Сильные кадры создают сильное производство. А современное производство формирует технологически независимое будущее страны.

#ГЦК #Технопром2026 #Станкостроение #Импортозамещение #ТехнологическийСуверенитет #ИнженерныеКадры #Промышленность #ЦифровоеПроизводство

Цифровизация в станкостроении: где тормоза и куда разгоняться?

Производство начинается со станка. Но именно здесь цифровизация идет особенно тяжело. Уже давно существуют станки с ЧПУ, датчиками и телеметрией. Однако сквозной поток данных — это скорее исключение, чем правило. По оценке АПКИ, у 46 % предприятий цифровая зрелость производства находится на начальном уровне, а MES внедрен всего у 10% предприятий.

Что же тормозит цифровизацию?

○ Разрозненные ИТ-системы. ERP, MES, PLM, CAD/CAM часто живут отдельно и не только не обмениваются данными, но и существуют с разным понятийным и справочным аппаратом.
○ Устаревшее оборудование и «зоопарк» контроллеров. На одном заводе могут стоять станки разных производителей и поколений.
○ Дефицит кадров с гибридными компетенциями. Нужны не просто инженеры или ИТ-специалисты, а те, кто понимает и механику станка, и архитектуру данных, и основы предиктивной аналитики.
○ Высокая стоимость и долгие сроки внедрения. Пилоты затягиваются, эффект не виден сразу, а бюджеты ограничены.

Куда же двигаться?

Пора уходить от развития отдельно оборудования и ИТ-составляющей — будущее за киберфизическими системами.
Это не модное слово, а способ связать станок, данные и управление в единый контур, который в реальном времени адаптируется, реагируя на физику и механику процессов обработки.

Новые подходы:

○ Цифровые двойники станков и процессов. Виртуальная копия станка моделирует его поведение с учетом износа, вибраций и тепловых деформаций. Это позволяет заранее подобрать оптимальные режимы резания и снизить брак, а также снизить затраты на первичную пусконаладку.
○ Предиктивная аналитика и обслуживание по состоянию. Датчики собирают данные, а алгоритмы предсказывают износ узлов. Вместо планово-предупредительных ремонтов — обслуживание именно тогда, когда оно нужно.
○ Вычисления «на борту» (Edge-вычисления и локальный ИИ). Большая часть аналитики переносится на станок. Это позволяет использовать адаптивные алгоритмы даже для высокоскоростной обработки.
○ Станки «общаются» со станками и работают как единый организм, оптимизируя сквозной процесс обработки.
○ Генеративное проектирование и симуляция. ИИ оптимизирует конструкцию деталей и производит симуляцию обработки на виртуальном станке.