Елде энергетика жүйесінің цифрлық егізін құрып, отын-энергетика кешенінің негізгі активтерінің 70%-ын зияткерлік мониторингке қосу көзделуде. RAEM.KZ нағыз цифрлық егіздің көз тартарлық 3D-модельден несімен ерекшеленетінін және бизнестің өнеркәсіптік ЖИ-шешімдерінен қазірдің өзінде қандай нәтиже алып жатқанын анықтады.
2029 жылға қарай цифрлық егіздер Қазақстанның ірі өнеркәсіп кәсіпорындарының кем дегенде 60%-ында пайда болуы тиіс. Мемлекеттің тағы бір мақсаты — отын-энергетика кешенінің негізгі активтерінің кемінде 70%-ын жасанды интеллект негізіндегі мониторинг және басқару жүйелерімен қамту.
Бұл көрсеткіштер 2026 жылғы 9 маусымда президент жарлығымен бекітілген 2029 жылға дейінгі Digital Qazaqstan жалпыұлттық стратегиясында бекітілген.
Энергетика саласы үшін жеке жоба — электр генерациясын, желілерді, теңгерімдеуді және ірі өнеркәсіптік тораптарды біріктіретін ұлттық энергетика жүйесінің цифрлық егізін құру қарастырылған. Оның көмегімен билік жүктемені модельдеуге, тәуекелдерді болжауға және басқарушылық шешімдердің салдарын алдын ала бағалауға үміттенеді.
Мұндай модельдерді құру міндетін Энергетика министрлігі 2026 жылдың наурызында жариялаған болатын.
Алайда мемлекеттік көрсеткіш пен нақты жұмыс істейтін жүйенің арасында әлі де үлкен алшақтық бар.
Бұл — әр зауыттың міндеті емес, мемлекеттің мақсаты
Digital Qazaqstan экономиканың негізгі салаларына жасанды интеллектті, заттардың өнеркәсіптік интернетін (IIoT) және цифрлық егіздерді енгізуді көздейді. Мемлекет стандарттарды, цифрлық сәулетті және қолдау тетіктерін қалыптастыруы керек, ал нақты шешімдерді кәсіпорындар мен технологиялық компаниялар өздері енгізеді.
Сондықтан стратегия қазірдің өзінде әрбір жеке зауытқа цифрлық егіз жасауға тікелей міндет жүктемейді. Талаптар ең алдымен саланы реттеу және мемлекеттік қолдау шаралары арқылы кезең-кезеңімен қалыптасатын болады.
Мемлекеттік және квазимемлекеттік сектор үшін бұл көрсеткіштер инвестициялық бағдарламалардың міндетті шартына айналуы әбден мүмкін. Жеке бизнес үшін басты ынталандыру әкімшілік талап емес, нақты экономикалық тиімділік: жабдықтың тоқтап қалуын азайту, қызмет көрсету шығындарын оңтайландыру және апаттарды азайту болмақ.
Бұдан басқа, негізгі нәтижелерге қол жеткізу жауапкершілігі өңірлер деңгейіне жүктелуде: облыстардың цифрландыру басқармалары өз өңірлеріндегі өнеркәсіпті жаңғыртуға ЖИ-жобаларын тартуға жауапты болады.
Бұл цифрландыруды жекелеген бастамалар жиынтығынан министрліктер мен әкімдіктердің жұмысын бағалаудың өлшенетін жүйесіне айналдырады.
Цифрлық егіздің 3D-модельден айырмашылығы неде
Ең үлкен жаңсақ пікір — кез келген үш өлшемді визуализацияны цифрлық егіз деп санау.
3D-модель нысанның қалай көрінетінін көрсетеді. Цифрлық егіз болса, оның нақты уақыт режимінде қалай жұмыс істейтінін көрсетеді. Ол өндірістік датчиктерден (SCADA, IoT, телеметрия) үздіксіз деректер алып отырады, оқиғалар контексін ескереді және нақты қондырғының мінез-құлқын сипаттайтын алгоритмдер мен физикалық есептеулерді пайдаланады.
Егер жеткілікті көлемде сапалы деректер жиналса, модельге машиналық оқытуды қосуға болады. Мұндай жүйе ақау пайда болғанға дейін оны болжай алады, жүктеменің өзгеру салдарын есептейді және жөндеу немесе режімді ауыстырудың оңтайлы уақытын ұсынады.
Softprom IT-дистрибьюторының Cloud&AI бағытының жетекшісі Руслан Омаровтың таныстырылымында цифрлық егіздерді әзірлеу үшін AWS инфрақұрылымы мен құралдары көрсетілген.
AWS IoT SiteWise жабдықтан деректерді жинайды және ұйымдастырады, AWS IoT TwinMaker визуалды модельді датчиктердің нақты көрсеткіштерімен және операциялық жүйелермен байланыстырады, ал Amazon Bedrock генеративті жасанды интеллект негізінде сараптамалық сұраулармен өзара әрекеттесуді қамтамасыз етеді.
Softprom бағалауынша, дайын CAD сызбалары мен ұйымдастырылған деректер болған жағдайда, AWS IoT TwinMaker көмегімен негізгі цифрлық модельді құру нөлден бастап бағдарламалағанмен салыстырғанда бірнеше есе аз уақыт алады.
Қазақстанда цифрлық егіздер қайда жұмыс істей алады
Айқын сценарийлердің бірі — өнеркәсіптік құбырлардың, сорғы станцияларының немесе компрессорлардың ұзаққа созылған желілерін бақылау. Мұндай нысандардағы кез келген жоспардан тыс тоқтап қалу немесе апат үлкен қаржылық шығындарға алып келеді.
Автомобиль жолдарын дронға орнатылған лидарлар мен бейнекамералардың көмегімен зерттеуге болады. Ұшқышсыз ұшу аппараттары жол төсемінің жоғары ажыратымдылықтағы бетін түсіріп, сызаттарды, ойлы-қырлы жерлерді, жол таңбаларының күйін және инженерлік құрылыстардың геометриясын тіркейді.
Softprom таныстырылымындағы деректер бойынша, лидарлық түсірілім жағдайды қолмен тексеруден 20 есе жылдам жаза алады, ал автоматтандырылған талдау ақауларды 95% дәлдікпен анықтайды.
Алайда жолдың цифрлық моделі ол қозғалыс деректерімен, ауа райы жағдайларымен, ағымдағы жүктемемен және жөндеу тарихымен байланысқан кезде ғана толыққанды цифрлық егізге айналады. Осыдан кейін жүйе жабындының тозуын болжап, профилактикалық жұмыстарды жоспарлай алады.
Қандай ЖИ-кейстері нақты нәтиже көрсетті
Softprom таныстырылымында өндірістік ортада ЖИ технологияларын қолданудың бірнеше мысалдары келтірілген.
Аграрлық кейстердің бірінде камералар жүк тиеу процесін тіркеп, жүйе астықтың көлемі мен түрін нақты уақыт режимінде анықтаған. Таныстырылым деректері бойынша, бұл адам қателігі мен өнімнің есепке алынбаған шығынын 80%-ға дейін қысқартқан.
Тағы бір жобада дауыстық бот өтініштерді тәулік бойы қабылдап, тіркеу уақытын 70%-ға азайтқан және қоңырауларды адамның қатысуынсыз өңдеген.
Тағы бір жүйе клиенттермен сөйлесулерді мәтінге айналдырып және талдап, қызметкерлердің сөйлеу скрипттерін орындауын тексеріп, нәтижесінде сату көлемін 25%-ға арттыруға септескен.
Алайда бұл жобалардың нақты тапсырыс берушілері, енгізу құны және таза экономикалық қайтарымы құжатта жарияланбаған.
Жария кейс бар, бірақ бұл — цифрлық егіз емес
Таныстырылымдағы ең ашық әрі нақты қазақстандық мысал — бұл өнеркәсіптік кәсіпорын емес, бөлшек сауда желісі.
MonAmie сұлулық ретейлері Amazon Personalize платформасын пайдалана отырып, сатып алушылар үшін жекелендірілген ұсыныстарды енгізді.
AWS жариялаған кейске сәйкес, бұл ретейлердің орташа чегін 20%-ға арттыруға және жаңа өнімдерді сатып алу көрсеткішін 15%-ға көтеруге мүмкіндік берді.
Бұл — бизнестегі ЖИ-дің экономикалық тиімділігінің расталған мысалы, алайда бұл өнеркәсіптік цифрлық егіз емес. Бұл — e-commerce және ретейлге арналған ұсынымдар алгоритмі.
Мұндай жіктеу маңызды, өйткені «жасанды интеллект» деген ортақ атаудың астында деректер көлемі, инфрақұрылымы және күрделілігі жағынан мүлдем бөлек технологиялар тұр.
Уәделерді жобаның экономикасынан ажырата білу керек
Softprom материалдарында салалық орташа бағалаулар да келтірілген: жабдықтардың тоқтап қалуын 30–50%-ға азайту, қызмет көрсету шығындарын 10–40%-ға оңтайландыру және ақауларды 20%-ға төмендету.
Таныстырылымда есептеу әдістемесі, таңдама және осы сандар алынған нақты кәсіпорындар көрсетілмеген. Сондықтан оларды кез келген зауытқа кепілдік берілген нәтиже ретінде қабылдауға болмайды.
Нәтиже жабдықтың құнына, тоқтап қалу шығынына, датчиктердің сапасына және деректердің қаншалықты толықтығына тікелей байланысты болады.
Егер жүйе негізгі компрессордың немесе турбинаның ықтимал бұзылуы туралы алдын ала ескертіп, бір тәуліктік тоқтап қалудың алдын алса, ол бірнеше жылдық инвестицияны бірден ақтап шығуы мүмкін. Бірақ егер өндірістік деректер қателікпен жиналса немесе процестер стандартталмаған болса, ең қымбат модель де бос шығын болып қала береді.
Бизнес цифрлық егізді неден бастауы керек
Бірінші қадам платформа немесе қымбат бағдарламалық қамтамасыз ету сатып алу болмауы тиіс. Бизнес ең алдымен нақты қаржылық ауыртпалықты анықтауы қажет: жиі сынатын немесе тоқтап қалуы компанияға ең қымбатқа түсетін қондырғы қайсы?
Осыдан кейін ғана деректерге аудит жүргізіп, бастапқы пилоттық жоба үшін шектеулі сегментті таңдауға болады: бүкіл зауытты емес, бір ғана компрессорды, жеке желіні немесе бір құбыр учаскесін алу қажет.
Жобаны іске қоспас бұрын бастапқы көрсеткіштерді бекітіп алған жөн: қызмет көрсету құны қандай, жабдық жылына неше сағат тоқтап тұрады және ақау үлесі қанша? Онсыз енгізудің тиімділігін объективті бағалау мүмкін болмайды.
Бөлек мәселе — киберқауіпсіздік. Өндірістік контур сыртқы желілермен және бұлтты платформалармен неғұрлым тығыз байланысқан сайын, өнеркәсіптік желіні қорғауға, қолжетімділік деңгейлерін шектеуге және деректерді шифрлауға соғұрлым қатаң талаптар қойылуы тиіс.
Басты қауіп — есеп беру үшін жасалған цифрлық егіз
2029 жылға қарай ірі кәсіпорындардың 60%-ын қамту мақсаты цифрлық бастамаларды жеделдетуі ықтимал. Алайда ол формализм қаупін де тудырады.
Үш өлшемді цехты суреттеп салып, бірнеше датчикті жалғап, оны презентацияда «цифрлық егіз» деп атауға болады. Бірақ егер модель нақты деректер ағынымен байланыспаса, шешім қабылдауға әсер етпесе және бизнеске ақша үнемдемесе, бұл тек қымбат тұратын сурет күйінде қалады.
Сондықтан 2029 жылға қарай мемлекет пен бизнеске құрылған жүйелердің санын ғана емес, олардың экономикалық нәтижесін бағалауға тура келеді: қанша апаттың алдын алынды, кәсіпорындардың шығындары қаншаға қысқарды және инвестициялар қалай өтелді.
Нағыз жұмыс істейтін цифрлық экономиканы қағаз жүзіндегі есептен нақ осы нақты көрсеткіш қана ажырататын болады.
