OBS

В 2026 году планирование производства переживает глубокую трансформацию. Давление со стороны рынка, нестабильность поставок, рост требований к скорости доставки и развитие искусственного интеллекта одновременно меняют правила игры. В этих условиях традиционные подходы к планированию производства — с фиксированными циклами и ограниченной видимостью — перестают работать.

Компании всё чаще сталкиваются с ситуацией, когда даже незначительные сбои в поставках или спросе приводят к серьёзным последствиям. Именно поэтому фокус смещается с локальной оптимизации на управление всей цепочкой как единой системой.

Прозрачность становится основой планирования

Одним из ключевых изменений становится требование полной прозрачности. Если раньше бизнесу было достаточно понимать ситуацию на уровне прямых поставщиков, то теперь важна прослеживаемость на всех уровнях — от сырья до конечного клиента. Это связано не только с рисками сбоев, но и с ужесточением требований к устойчивому развитию и регулированию. В результате планирование производства всё сильнее зависит от качества и доступности данных по всей цепочке поставок. Без сквозной видимости становится невозможно принимать устойчивые и обоснованные решения.

Скорость и гибкость заменяют статические планы

Параллельно меняются ожидания клиентов. Скорость доставки становится критическим фактором, а ориентиром фактически выступает модель e-commerce с доставкой «на следующий день». Это заставляет компании переходить от статических планов к динамическому управлению, где решения пересчитываются постоянно, а не по заранее заданному графику. В таких условиях планирование превращается в непрерывный процесс, тесно связанный с текущей операционной ситуацией и способный быстро адаптироваться к изменениям.

Пример:

В «ЕВРАЗ ЗСМК» создан единый ландшафт данных для среднесрочного планирования. ИТ-система помогает сотрудникам из разных подразделений оперативно получать актуальную информацию и выстраивать работу по всей цепочке. Главные эффекты от внедрения проекта: повышение клиентоориентированности и уровня сервиса благодаря возможности предоставлять покупателям точный статус по изготовлению и отгрузке заказа в любое время, решение проблемы затоваривания складов за счет кастомизации и вследствие этого – повышение маржинальности заказов для комбината.

Автоматизация повышает точность и управляемость

Серьёзное влияние оказывает и автоматизация. Дефицит персонала и рост e-commerce приводят к резкому росту автоматизации:

- роботизация складов
- автоматические системы хранения (AS/RS)
- автономные транспортные системы

 При этом речь идёт не столько о замене людей, сколько о перераспределении ролей. Сотрудники всё чаще занимаются контролем и анализом, а не выполнением рутинных операций. Это повышает точность данных и позволяет быстрее реагировать на изменения, что напрямую влияет на качество планирования.

Пример:

На пермском предприятии ОДК-СТАР (входит в Объединенную двигателестроительную корпорацию госкорпорации "Ростех") идет работа над созданием автоматизированного доставщика САДКО. Робот будет перевозить детали и комплектующие, оптимизируя логистику внутри цехов. Предполагается, что робот будет перевозить детали по четырем маршрутам в главном производственном корпусе ОДК-СТАР. Это поможет в разы ускорить производственные процессы.

Финансы становятся частью производственного планирования

Ещё одно важное изменение — сближение операционного и финансового контуров. В условиях роста стоимости запасов и нестабильных логистических затрат компании больше не могут планировать производство в отрыве от финансовых показателей. Каждое решение теперь оценивается не только с точки зрения загрузки мощностей или уровня сервиса, но и с учётом маржинальности, оборотного капитала и рисков. Планирование становится инструментом балансировки между эффективностью, устойчивостью и стоимостью. 

Искусственный интеллект переходит от анализа к действиям

На этом фоне особую роль начинает играть искусственный интеллект. Однако его применение тоже меняется. Если раньше ИИ в основном использовался для анализа и прогнозирования, то теперь он всё чаще участвует в принятии и даже исполнении решений. Современные системы способны автоматически корректировать планы, перенастраивать цепочки поставок и предлагать альтернативные сценарии без участия человека. При этом практика показывает, что сами по себе технологии не дают результата: ключевым фактором остаётся их интеграция в реальные бизнес-процессы и качество исходных данных.

Возникает новая модель: человек + автономные системы принятия решений

Пример:
АЛРОСА переходит от экспериментов с искусственным интеллектом к его масштабному внедрению в операционную деятельность. Сегодня ИИ в АЛРОСА используется как инструмент повышения эффективности: он ускоряет процессы, улучшает аналитику и снижает нагрузку на сотрудников за счёт автоматизации рутинных задач. При этом в критически важных производственных сценариях финальное решение остаётся за человеком — взаимодействие выстроено по модели "человек + ИИ". Переход к промышленному применению технологий возможен при соблюдении трёх условий: их интеграции в бизнес-процессы, масштабируемости решений и массового использования. Эти принципы уже реализуются на практике: в компании применяются большие языковые модели, RAG-подходы и ИИ-агенты, которые решают прикладные задачи и постепенно трансформируют повседневную работу.

Планирование становится ядром управления бизнесом

В итоге планирование производства перестаёт быть изолированной функцией и превращается в центральный элемент управления бизнесом. Компании, которые добиваются успеха в новых условиях, выстраивают сквозную систему, объединяющую данные, процессы и решения. Они работают в режиме реального времени, быстро адаптируются к изменениям и рассматривают цепочку поставок не как операционную необходимость, а как источник конкурентного преимущества.

Материал подготовлен на основе статьи: https://www.infor.com/blog/supply-chain-transformation-trends-2026