Меня зовут Алексей Ильичев, я программный инженер по образованию. Во время обучения работал на фрилансе в зоне фронтенда. И получил предложение заняться бэкендом в части разработки плагинов для САПР (систем автоматического проектирования) AVEVA для нефтяных платформ. Мне в моменте стало интересно, и все, за уши не оттянешь. 

Сейчас я работаю в управлении инженерными данными в Цифровом СИБУРе. Когда строят крупный завод, все его системы сначала проектируют в 3D-модели: трубопроводы, оборудование, арматура (задвижки, клапаны, вентили, все, чем можно перекрыть поток), кабельные трассы, эстакады. Каждый объект в модели должен быть проименован, то есть назначен идентификатор в виде тега. 

Тег — это уникальное имя, сформированное по специальным правилам, по которому объект потом найдут на реальном заводе, включат в реестр обслуживания, загрузят в систему управления инженерными данными – наша внутренняя разработка. Без тегов 3D-модель просто геометрическая болванка, которую можно использовать только в качестве опорной модели, от которой на стройке нет толку.

Я занимаюсь маркетинговыми коммуникациями в СИБУРе. Мы продвигаем готовые решения из полимеров (называем их инициативами): поликарбонат для строительства, кабели, бочки, поддоны, упаковочные решения, рукава для хранения зерна, трубы для пожаротушения и многое другое. Каждое направление – это отдельная инициатива со своей аудиторией. Больше половины продуктов — глубокий B2B, про который обычный человек никогда не задумывается. При этом всё нужно объяснять рынку: что такое полимерный стакан, зачем нужен рукав для зерна, и что в проводах тоже есть полимеры.

Моё знакомство с нефтехимией случилось в пять лет. Отец тогда работал на заводе СК имени Кирова, сейчас это «Воронежсинтезкаучук». Однажды он вернулся домой особенно поздно, и я начал расспрашивать, чем он занимается. Чтобы я понял, отец сказал, что весь день ремонтировал «большую кастрюлю с мешалкой», размером больше моей комнаты. Я был очень впечатлён.

Отец отдал заводу 42 года. В 1970-х его направили в Нижнекамск помогать запускать первую очередь комбината. Сейчас ему 80, и ему до сих пор снятся предприятие и коллеги по цеху. Когда я возвращаюсь из командировок на «Нижнекамскнефтехим», всегда рассказываю папе, как изменилось предприятие. Он радуется и тому, как преобразился завод, и тому, как похорошел сам Нижнекамск.

На одной из встреч с агентством-подрядчиком мы обсуждали Telegram-бота для транскрибации видео. Отправляешь файл, бот обрабатывает его, возвращает подробную расшифровку и саммари. Я попросила добавить поддержку аудио: чтобы можно было отправлять не только видео, но и аудиозапись. В ответ услышала: две недели и 300 тыс. рублей.

На уровне здравого смысла у меня возник вопрос: если из видео все равно извлекается аудиодорожка, почему аудиофайл на входе превращает задачу почти в отдельный проект? Но дальше здравый смысл заканчивался. Я не понимала, как устроен пайплайн, где там реальная сложность, а где оценка с запасом. Аргументов для спора не было.

В тот момент я поняла неприятную вещь: чтобы быть нормальным заказчиком ИИ-решений, мне не хватает технической базы, чтобы понимать, что я покупаю, какие вопросы задавать и где действительно нужна сложная разработка.

Поэтому я полезла в n8n и Claude Code, чтобы говорить с подрядчиками на одном языке. Через несколько месяцев у меня появились скрипты, боты и агенты для рассылок, мониторинга, медиадайджестов и аналитики.

Представьте: у вас упал прод, и никто не знает, как поднять. Проблема в коде, который писал один человек. А он – недоступен. Или вообще уволился. И вот за вашим плечом вырастает фигура начальника. Затем – начальника начальника. Вы выдергиваете на созвон всех: разрабов, девопсов, тестеров и устраиваете мозговой штурм . Кто-то смотрит код, кто-то логи. А решения все нет. Брр….

Меня зовут Иван, я тимлид. Мне важно, чтобы на проекте не было таких «факапов». Я работаю над устойчивостью команды к рискам. 

Потеря знаний – серьезный риск. Печально, если никто не знает, как работает фича или как устранить инцидент. Для снижения риска я использую матрицу компетенций конкретного проекта. В матрице нет места сферическим знаниям типа «Асинхронности», «SQL», «Паттернов». Только конкретика: «Делал релиз», «Разработал отчеты».

Меня этот инструмент как-то раз серьезно спас, когда ротировалась половина команды. Bus Factor ≥ 2 позволил не потерять критичные знания на проекте. И хотя мой опыт несёт флёр Капитана Очевидности, я рискну им поделиться. Потому что хочу помочь командам, у которых до сих пор Bus Factor = 1.

Привет! Меня зовут Вероника Панайотова, я руководитель практики по управлению инженерными данными в Цифровом СИБУРе. Я расскажу, как мы прошли путь от хаоса разрозненных данных и документов до полноценной системы управления инженерными данными (СУИД) — первой отечественной разработки уровня, сопоставимого с мировыми гигантами в этой области, как AVEVA и Hexagon.

Что общего между крышечкой от колы, трубой в ванной, медицинской маской и подгузником Huggies? Полипропилен — один из самых популярных пластиков в мире.

Привет! Меня зовут Игорь, недавно я побывал на одном из заводов — «Томскнефтехим».

В СИБУРе я отвечаю за разработку сервиса видеоаналитики. По сути, это система, которая в реальном времени обрабатывает видеопоток с камер на нефтехимических предприятиях. Камеры следят за технологическим процессом: считают продукцию на конвейере, определяют уровень жидкости в колбах, проверяют наличие касок на людях. Результат нужен в течение пяти секунд, потом уже поздно.

Меня зовут Илья Чебарев, я химик-технолог с большой примесью экономиста. В СИБУРе я руководил проектом по внедрению мультивариантного анализа. Это математический метод, который помог нам разобраться, что на самом деле влияет на обрастание реакторов. Расскажу, как мы собрали команду, нашли инструмент и прошли путь от перебора 70 параметров до конкретных рекомендаций как реже останавливать реактор и сэкономить много миллионов.

Сезон Heavy Digital длился на Хабре с 30 января по 15 марта. В нём приняли участие 48 материалов о цифре в промышленности, набравших в сумме сотни комментариев и более двухсот тысяч просмотров.

Такая реакция пользователей Хабра — знак, что эта тема живая и самостоятельная. Со своими героями, понятными сюжетами, спорами, болями и любимыми жанрами и со своей аудиторией — не случайной, а готовой читать, обсуждать и спорить. Сезон показал, что индастриал-тексты впитали в себя всё, за что любят хороший техконтент: сложные системы, цену ошибки, рабочую смекалку, тяжёлую инженерную фактуру и, конечно, личные истории. 

Что ж, пора подвести итоги сезона и посмотреть, что эти сорок с лишним текстов добавили к дискуссии о заводской цифре на Хабре.

ИИ — отличный помощник в быту и творчестве. Нейросети заменяют нам гугл, мы спрашиваем у них рецепты, просим помочь с рабочими письмами, вайбкодим. 

А в СИБУРе мы используем нейросети на производстве в самых разных задачах: от диагностики оборудования до оптимизации производственных процессов. Но сегодня расскажу про одну конкретную задачу — как ИИ следит за температурой в печах пиролиза, чтобы предотвратить образование кокса и прогорание труб.

Меня зовут Сергей, я Data Scientist в СИБУРе. Сейчас расскажу, как мы учим нейросеть видеть то, что человек физически увидеть не может.

Представьте: утром 40 000 сотрудников СИБУРа приходят на работу, а корпоративная система видеосвязи не работает. Совсем. Зарубежный вендор отключил доступ из-за новых санкций. Заводы от Европейской части и до Дальнего Востока остались без связи друг с другом.

Этот сценарий мог стать реальностью в любой момент. До 2025 года мы использовали зарубежную систему видео-конференц-связи. Она работала стабильно, но с каждым новым пакетом санкций риск блокировки рос.

Для компании масштаба СИБУРа потеря связи между подразделениями — это не просто неудобство. Это остановка управления, срыв производственных процессов, миллиардные потери.

Мы решили не дожидаться катастрофы и стали искать альтернативы. Но на рынке еще не существовало продукта, который закрывал бы все наши требования. Поэтому мы пошли на новый риск — вошли в разработку нового продукта вместе с вендором.

Представьте: вы технолог на нефтехимическом заводе. Вам нужно смоделировать работу новой установки — как сырьё будут нагревать, охлаждать и разделять на компоненты. 

Поскольку вы сталкиваетесь с этим впервые, есть два пути: либо разбираться в теории по справочникам и собирать решение самостоятельно, либо найти готовый кейс с расчётами и результатами в открытых источниках.

Логичнее смотрится второй вариант. Но тогда возникает другая проблема. Вы открываете источники — и видите политику, слияния-поглощения, биржевые котировки, санкции. Узнать, кто кого купил или какая сегодня цена на нефть, можно за секунды.

А чтобы найти информацию о том, как снизить коксование в печах пиролиза, какие катализаторы сейчас тестируют мировые химические компании вроде BASF, или как сократить энергопотребление на установке полимеризации, приходится изучать десятки исследований и журналов. На это уходит много времени.

Поэтому я решил попробовать сделать агрегатор знаний на базе AI, хотя у меня нет ИТ-образования.

Привет! Мы — команда блога Цифрового СИБУРа. Мы вместе с коллегами из разных подразделений рассказываем в блоге, какие решаем задачи и боли производства, как создаем свои цифровые продукты и как вообще у нас работается.

В декабре на Хабре мы выпустили статью с результатами исследования: почему айтишники идут в BigTech или в промышленное ИТ. Затем мы провели опрос среди хабровчан. А потом под конец года топ Хабра взорвала статья коллеги по цеху, где он рассказал о своём опыте работы в промышленности.

По этим статьям прилетело прилетело 622 комментария от 220 разных людей. Многие делились ожиданиями, своим опытом и мнением — как о работе в промышленности, так и в Big Tech.

По обсуждению хорошо видно, что компании даже в одной отрасли могут сильно отличаться по культуре, процессам и подходам — будь то промышленность, финтех или любая другая сфера.

Поэтому мы подумали, что и мы хотим поделиться, как устроена работа у нас Цифровом СИБУРе. 

Отталкиваемся от поднятых тем. Все комментарии мы разложили по категориям. Получилось шесть основных тем. Проценты — это доля людей, которых волнует конкретная проблема. Один человек мог писать про несколько тем сразу.

Давайте по порядку.

Наши недавние публикации в блоге Цифрового СИБУРа вызвали оживленные дискуссии. Выяснилось, что ещё для очень многих людей слово «завод» ассоциируется с чем угодно, только не с цифровизацией. Большинство людей видят промышленность как картинку из старого советского фильма: трубы, цеха, большие агрегаты, мужики в форме бегают и что-то делают. Многие уверены, что там используют отсталый стек и вряд ли понимают потенциал ИИ.

Это давно не так, и современные заводы могут сильно удивить цифровизацией процессов, автономностью и минимизацией ручного труда. Для нас этот тезис сам собой разумеется, однако главное правило Хабра: тезис нуждается в доказательствах. И вот с этим есть сложность. Как-то так сложилось, что статей по теме Heavy Digital пока очень мало. Но мы попробуем изменить ситуацию.

С 30 января по 15 марта 2026-го мы открываем на Хабре сезон Heavy Digital — конкурс статей о цифровизации промышленности. Если у вас есть кейс, история из мира современных заводов, разбор решений или интересный научпоп о технологиях на производстве — самое время поделиться этим с читателями.

У вас хоть раз в жизни скручивало спину? Передвигались в форме буквы «зю», держась за стеночку? Если да, то вам – сюда.

Я вот тружусь лидом в промышленном IT. Многие думают, что это значит через проходную протиснулся, каску надел – и в цех. А на деле у меня гибрид: в офисе появляюсь пару раз в месяц. Привет, сидячий образ жизни! И в один момент меня «скукожило» по полной.

Расскажу, что помогло мне вернуться к нормальной жизни. Предупреждаю: все настолько просто, что вы захотите закидать меня помидорами.

Намёк: делайте, что написано на кнопке.

Недавно команда Цифрового СИБУРа и ЭКОПСИ провела большое исследование. Мы сравнили портреты IT-специалистов из BigTech (таких как Яндекс или VK) с теми, кто работает на заводах и предприятиях. В результате получилось описание двух типов людей: одни ценят стабильность и реальные, осязаемые результаты на производстве, другие предпочитают скорость и свободу в IT. 

Это исследование наглядно показало разницу между ценностями специалиста из Heavy Digital и BigTech, очень рекомендуем его почитать. Но в нём не хватало одного важного элемента — момента выбора. Почему человек, который всегда работал в классической IT-среде, вдруг серьёзно задумывается о переходе на завод? Что он при этом чувствует, чего боится и на что надеется?

Чтобы найти ответы на эти вопросы, мы провели собственный опрос, разделив респондентов на две группы:

1. Те, кто уже работает в IT на производстве (ветка опроса «Я эксперт в Heavy Digital»).

2. Те, кто пока не работает, но думает о карьере в IT-проме (ветка «Я пока не в Heavy Digital»).

Итоги опроса в целом подтверждают выводы ЭКОПСИ, а местами их отлично дополняют. Мы смогли заглянуть в тот самый переломный момент, когда человек стоит на распутье и размышляет: «А не попробовать ли мне свои силы в промышленном IT?»

Представьте: на заводе в Тобольске сломалась установка иностранного производителя. Нужен их эксперт. Он находится в Китае или в лучшем случае в Москве. Пока оформят визит, пока доберется — минимум трое суток. Установка стоит. Производство теряет миллионы рублей каждый день.

Один выезд такого специалиста стоит от 500 тысяч до миллиона рублей. А таких ситуаций десятки в год на каждом заводе...

Я работаю в матрице. Вычислителем. Меня зовут... не помню как. Припоминаю только номер: 3191231. Для соседей я – «31-й».

На самом деле это не матрица, а распределённая нейро-языковая модель, но мы зовем её матрицей. Почему – не знаю. Вероятно, традиция.

Работа не пыльная: пришёл, подключил разъем в голову, просидел 8 часов. И ушёл. Моя соседка по кубу этому завидует. Ей-то целыми днями подъезды мыть, а я просто сижу в офисе. Хотя и не осознаю, что там делаю. Помню только момент подключения: яркий, как оргазм, и темнота. А потом пора домой.

Насчёт оргазма я преувеличиваю. Вовсе он не яркий. Это я хорошо знаю. Нам с соседкой раз в три года приходится делать детей, иначе лишимся социальных баллов.

Вообще баллы можно потерять из-за чего угодно. Не сделал зарядку – минус. Не лёг вовремя спать – минус. Не принял утром транквилизаторы – минус. А уж если на работу опоздал... об этом даже думать не хочется.  

Кажется, будто у соседки сбойная прошивка. Знаю, обычных людей не прошивают. Поэтому и удивительно, что у неё нейросеть сбоит. Она нежно называет меня «31-й». Готовит еду не в своё дежурство. Говорит, что живет со мной не только из-за баллов. Плачет, когда я её не понимаю.

Вот в кубе напротив всё иначе. Они оба – вычислители. И куб у них побольше: целых 30м³, а не 20м³, как у нас. И никаких слёз. Но я не жалуюсь.

Эта новелла о мире-антиутопии. О мире нашего возможного будущего. Добро пожаловать! Хотя, возможно, я должен написать «Зло пожаловать». Ведь жизни в этом мире не позавидуешь...

Мы опросили ИТ-специалистов из бигтеха и промышленного ИТ, почему они выбирают одну сферу и что отталкивает их от другой.

Делимся результатами с вами. Спойлер: ключевые различия двух сфер лежат в ценностях, мотивации и профессиональных установках.

Результаты исследования помогут вам увидеть, как устроены эти сферы изнутри и где вам комфортнее расти и работать.