В современной промышленности, где каждый час простоя оборудования оборачивается значительными убытками, поиск эффективных решений для автоматизации процессов становится критически важным. При этом руководители предприятий и инженеры сталкиваются с парадоксальной ситуацией: необходимость цифровизации растёт, а квалифицированных программистов, способных создать нужные решения, катастрофически не хватает. В связи с этим всё большую популярность приобретают low-code-платформы, которые позволяют создавать программы в формате конструктора, перетаскивая готовые функции в нужные поля предустановленного программного обеспечения.
«Подобные платформы и решения на их основе находят широкое применение — от построения систем аналитики над различными производственными системами до создания "тяжёлых" приложений по управлению и предиктивной аналитике критичного производственного оборудования», — рассказывает изданию «Промышленные страницы» коммерческий директор Группы "Борлас" Егор Кукушкин.
Если говорить про практический опыт Группы «Борлас», то я бы выделил следующие блоки:
1. Быстрое построение узкоспециализированных приложений, которые при интеграции в существующие корпоративные системы расширяют функциональность текущих производственных систем и, соответственно, позволяют переиспользовать уже вложенные в них инвестиции. Сама концепция low-code подразумевает высокую скорость разработки приложений, что позволяет оперативно решать текущие ИТ-задачи служб главного инженера и/или технолога.
2. Системы по сбору, интерпретации и анализу больших объемов как структурированных, так и не структурированных данных. Это особенно актуально на больших промышленных производствах, где за счет синергии текущих систем, решений на основе технологий Big Data и AI можно показать значительный экономический эффект.
Отдельно стоит отметить проекты развития систем ТОиР и MDM, где с помощью AI и ML-технологий (зачастую встроенных в платформы low-code) обеспечивается высокий уровень актуальности справочников НСИ. Это становится возможным за счет автоматического контроля двойного ввода, разбора позиций-аналогов, современных технологий поиска и широкого применения мобильных технологий. В итоге внедрение AI и ML в системы ТОиР и MDM становится важным шагом на пути к цифровизации и способствует повышению конкурентоспособности компаний на рынке.
3. Разработка front-end приложений для сложных производственных систем с большим количеством математических задач. Это могут быть системы межзаводской кооперации, интегрированного планирования (аналоги Oracle ASCP, SAP IBP и др.) и/или логистики. Зачастую такие системы на уровне специалистов крайне сложны, имеют «специфический» интерфейс, и low-code в данном случае – крайне элегантное решение, которое позволяет быстро строить легкие и понятные приложения под требования как специалистов, так и бизнес-пользователей, а встроенный BI обеспечивает менеджмент необходимой информацией и вовлекает руководство в эти крайне важные проекты.
Нужно понимать, что не существует универсальной платформы, которая может решить все проблемы или автоматизировать любые операции. Различные решения имеют свою специфику и особенности, так что выбор наиболее подходящего из них следует осуществлять осознано и в соответствии с поставленными целями автоматизации.
Несмотря на все преимущества, low-code-технологии имеют и свои ограничения.
«Достаточно сложно оценить поведение таких платформ при внедрении "тяжёлых" транзакционных систем с большим количеством бизнес-процессов, например, ERP, PLM, OTM. Здесь есть ограничения как самой платформы, так и в целом экономической целесообразности подобных проектов. Следует принимать в расчёт значительные финансовые и человеческие затраты, серьёзные риски непосредственно реализации и очень высокую стоимость поддержки, дальнейшего развития и обеспечения информационной безопасности таких систем», — даёт свою оценку Егор Кукушкин. При этом он подчёркивает, что это не делает low-code непригодным для промышленности, а лишь определяет границы его эффективного применения.
Подробнее: «Промышленные страницы» • № 5 (186) август-октябрь 2025 (pdf)