Правила формирования и использования цифровых паспортов промышленной продукции

Правительство Российской Федерации постановлением от 29 июня 2024 года №896 утвердило «Правила формирования и использования цифровых паспортов промышленной продукции».

Формирование цифровых паспортов и актуализация сведений в них осуществляются оператором государственной информационной системы промышленности на основании (п.3):

• Информации о субъектах деятельности в сфере промышленности и о производимой продукции и ее характеристиках, содержащейся в государственной информационной системе (ГИС) промышленности и предоставляемой субъектами деятельности в сфере промышленности в соответствии с «Правилами предоставления субъектами деятельности в сфере промышленности, органами государственной власти и органами местного самоуправления информации для включения в государственную информационную систему промышленности», утвержденными постановлением Правительства Российской Федерации от 21 декабря 2017 г. №1604;
  
  
• Заявлений об актуализации сведений в цифровом паспорте, подаваемых субъектами деятельности в сфере промышленности по собственной инициативе.

Заявление об актуализации сведений в цифровом паспорте подается посредством ГИС промышленности и подписывается усиленной квалифицированной электронной подписью (УКЭП) руководителя субъекта деятельности в сфере промышленности, а в случае подачи  заявления представителем, действующим на основании доверенности, - УКЭП или усиленной неквалифицированной электронной подписью (УНЭП), сертификат ключа проверки которой создан и используется в инфраструктуре, обеспечивающей информационно-технологическое взаимодействие информационных систем, используемых для предоставления государственных и муниципальных услуг в электронной форме (п.4).

Субъекты деятельности в сфере промышленности информируются оператором посредством уведомления в личном кабинете ГИС промышленности о возможности подачи заявления об актуализации сведений в цифровом паспорте.

Каждому цифровому паспорту оператором в автоматическом режиме присваивается уникальный идентификационный номер, представляющий собой числовой идентификатор, позволяющий однозначно определить промышленную продукцию, в отношении которой сформирован цифровой паспорт (п.6).

Цифровой паспорт размещается в открытом доступе в ГИС промышленности в сети «Интернет» и доступен субъекту деятельности в сфере промышленности, в том числе с использованием личного кабинета, созданного им в государственной информационной системе промышленности (п.7).

Информация, доступ к которой ограничен федеральными законами, субъектами деятельности в сфере промышленности оператору не предоставляется (п.8).

Цифровой паспорт и информация о нем используются в соответствии с «Правилами доступа к информации, содержащейся в государственной информационной системе промышленности, и взаимодействия государственной информационной системы промышленности с иными государственными информационными системами», утвержденными постановлением Правительства РФ от 23 сентября 2017 г. №1147, а также с использованием наборов открытых данных, размещаемых в государственной информационной системе промышленности в отношении информации о продукции, включенной в реестр российской промышленной продукции, в соответствии с постановлением Правительства РФ от 17 июля 2015 г. №719 «О подтверждении производства российской промышленной продукции», в целях идентификации промышленной продукции и обеспечения получения достоверной информации о промышленных товарах (п.9).

Использование цифрового паспорта и информации о нем осуществляется для (п.10):

• Совершенствования системы каталогизации продукции;
  
  
• Формирования и предоставления мер стимулирования деятельности в сфере промышленности;
  
  
• Предоставления отчетности субъектом деятельности в сфере промышленности по результатам использования им соответствующих мер стимулирования деятельности в сфере промышленности.

Мой комментарий: Сейчас одна из основных тенденций заключается в том, что государственные информационные системы начинают аккумулировать значительные объемы цифровой информации и электронных документов. Соответственно, требуется регулировать не только вопросы формирования этих информационных систем, но и порядок доступа к информации, которая в них хранится (а также, где это необходимо, порядок долговременного хранения и уничтожения).

Источник: Консультант Плюс
https://www.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc;base=LAW;n=479969

Искусственный интеллект: Методология «Состав экспертов» (CoE) трансформирует производство с помощью модульного ИИ

Данная заметка Дика Вейсингера (Dick Weisinger – на фото) была опубликована 17 мая 2024 года на блоге компании Formtek.

В моём вчерашнем посте (пост от 16 мая 2024 года, см. https://formtek.com/blog/artificial-intelligence-composition-of-experts-coe-a-breakthrough-in-large-language-models/ - Н.Х.) рассказывалось об идее методология «Состав экспертов» (Composition of Experts, CoE). По мере того, как подход CoE набирает популярность, в различных отраслях изучается его потенциал для производственного сектора ( https://www.smarterchains.com/smart-factories-news/cloud-coe-ecosystem-excellence ). Метод CoE обещает революционизировать процессы, улучшить процесс принятия решений и повысить эффективность.

Производство сталкиваются со сложными проблемами, такими как оптимизация цепочек поставок, контроль качества, прогнозное («на опережение») техническое обслуживание и многое другое. Метод CoE предлагает прагматичный подход к решению этих проблем. Вот как производственная компания может использовать CoE:

• Модули для конкретных задач:
  
  
• Представьте себе заводской цех, оборудованный модульными ИИ-устройствами. Каждое подразделение специализируется на конкретной задаче: на обнаружении дефектов, управлении запасами или планировании производства;
  
  
• Эти модули, подобно экспертам CoE, эффективно взаимодействуют друг с другом для оптимизации работы производственных линий.
  
  
• Обеспечение уверенности в качестве:
  
  
• Точность метода CoE может существенно повлиять на контроль качества. Экспертные модели могут тщательно изучать изображения продуктов, выявлять дефекты и обеспечивать соответствие установленным требованиям;
  
  
• Производители могут размещать на сборочных линиях связанные с CoE камеры, выявляя дефекты до того, как ситуация усугубится.
  
  
• Прогнозное обслуживание (Predictive Maintenance):
  
  
• Маршрутизатор CoE динамически выбирает подходящего эксперта для запросов на техническое обслуживание. Датчики контролируют состояние оборудования, а маршрутизатор выбирает соответствующего эксперта;
  
  
• Прогнозное техническое обслуживание сокращает время простоя, продлевает срок службы оборудования и повышает производительность.
  
  
• Оптимизация цепочки поставок:
  
  
• В этом вопросе ярко показывает себя гибкость метода CoE. Маршрутизатор адаптируется к изменениям в цепочке поставок, и перенаправляет запросы экспертам, занимающимся логистикой, прогнозированием спроса или управлением поставщиками;
  
  
• Производители получают ценные знания и представления в режиме реального времени, оптимизируют запасы и сокращают затраты.

Рассмотрим некоторые последствия и преимущества метода CoE в производственной среде:

• Рост эффективности:
  
  
• Метод CoE оптимизирует операции, минимизируя ручное вмешательство. Модульные блоки эффективно взаимодействуют, устраняя узкие места;
  
  
• Производители достигают более высокой производительности, сокращения отходов и улучшения распределения ресурсов.
  
  
• Сокращение затрат:
  
  
• Модульный подход метода CoE позволяет резко сократить затраты. Вместо создания монолитных моделей, производители набирают экспертов по конкретным задачам;
  
  
• Эта экономическая эффективность отражается на прибыльности.
  
  
• Удобство потребителей:
  
  
• Метод CoE косвенно приносит пользу потребителям. Эффективное производство означает более быструю доставку и более высокое качество продукции;
  
  
• Потребители своевременно получают не имеющие дефектов товары.
  
  
• Масштабируемость:
  
  
• Метод CoE адаптируется по мере эволюции ландшафта производственной среды. Новые модули можно добавлять или заменять без переделки всей системы;
  
  
• Производители имеют возможность действовать гибко в условиях динамичного рынка.

Рассмотрим теперь некоторые проблемы, затрудняющие внедрение метода CoE:

• Противостояние новизны и прагматизма:
  
  
• Метод CoE является передовым решением, однако производителям следует оценить его практичность. Не слишком ли рано для его широкого внедрения?
  
  
• Пилотные проекты позволяют оценить реализуемость и рентабельность метода CoE.
  
  
• Сложность интеграции:
  
  
• Метод CoE требует бесшовной интеграции с существующими системами. Производителям нужны надежные API и интероперабельность;
  
  
• Ключевое значение имеет менеджмент изменений.
  
  
• Отбор экспертов:
  
  
• Выбор правильных экспертов имеет большое значение. Производителям следует оценить точность, масштабируемость и совместимость;
  
  
• Успех метода CoE зависит от курирования состава экспертов.

Внедрение метода «Состав экспертов» (Composition of Experts, CoE) станет для коммерческих организаций стратегическим шагом, особенно в сфере промышленного производства. По мере внедрения в производственных компаниях модульного ИИ, метод CoE обещает для заводов и фабрик будущее, основанное на точности, сокращении затрат и пользе для потребителей.

Дик Вейсингер (Dick Weisinger)

Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/artificial-intelligence-composition-of-experts-coe-transforming-manufacturing-with-modular-ai/