25/03/2026
0Несмотря на кажущийся консерватизм лесопромышленного комплекса, на российских предприятиях уже давно не открещиваются от инноваций. Машинное зрение, искусственный интеллект, роботизированные технологии — признанные во всём мире инструменты повышения качества и производительности, а также реальная помощь в условиях кадрового дефицита. Отраслевые выставки демонстрируют кратное увеличение спроса на подобные решения, однако до массового внедрения высокоинтеллектуального оборудования ещё далеко.
Барьеры роботизации: маржинальность, окупаемость и технологическая незрелость
О преимуществах роботизации уже сказано немало, и даже самые скептически настроенные промышленники заинтересованно изучают новинки на экспозициях Woodex и «Лесдревмаша». За последние четыре года лесная отрасль преобразилась до неузнаваемости, число автоматизированных решений выросло в разы, при этом предложения на рынке постоянно эволюционируют. Предприятия, которые начинали с внедрения одного агрегата, уже переходят к целым интеллектуальным комплексам.
Это неудивительно: повышение конкурентоспособности компании невозможно обеспечить устаревшими методами. Роботизация нужна там, где требуется увеличение производительности, улучшение характеристик продукции, а также оптимизация рабочего процесса. Однако далеко не все предприятия ставят в приоритетные цели приобретение высокоинтеллектуальных помощников.
«Безусловно, количество перерабатывающих и обрабатывающих станков на рынке весьма велико, но основная проблема в том, что эти внедрения автоматизации и роботизации являются точечными. Сегодня нет сквозной технологии, которая дала бы возможность создавать инвестиционно понятный продукт для заказчика. Потому что роботизация в текущих условиях — это финансово затратная задача, и не всем предприятиям она под силу», — рассуждает исполнительный директор Национальной ассоциации участников рынка робототехники (НАУРР) Ольга Мудрова.
Ключевыми вызовами для российской лесоперерабатывающей отрасли являются дефицит современной инфраструктуры и технологическая незрелость, отмечает г-жа Мудрова. Сюда входит невысокая маржинальность продукции, фокус на низкую переработку, а также длительный период возврата инвестиций (не менее 8 лет). Всё это снижает привлекательность отрасли для инвесторов и замедляет внедрение инноваций, включая автоматизацию производственных процессов.
«Потенциальных покупателей отпугивает как стоимость внедрения, так и сроки окупаемости. Однако важно помнить о будущей экономии, которая станет возможной благодаря более эффективному использованию ресурсов и уменьшению потерь. Чтобы сделать инвестиции в робототехнику более управляемыми, следует рассмотреть различные схемы финансирования или поэтапное внедрение, распределяя затраты на более длительный период.Кроме того, внедрение роботизированных технологий может потребовать серьёзной кадровой переподготовки, освоения новых навыков или адаптации существующих рабочих процессов. Для плавного перехода необходимо найти подходящие обучающие ресурсы и постепенно интегрировать роботов в производство, накапливая опыт без ущерба для текущей деятельности», — рекомендует доцент кафедры международного бизнеса Финансового университета при Правительстве РФ Евгений Сумароков.
Фото: ООО «Роботех»Российские разработки в действии: от сканеров до роботизированных линий
Специфика лесного сектора отличается от других видов промышленности, отмечает Ольга Мудрова. Эксперт разделяет её на два вектора с разными задачами роботизации. Если в дерево-, лесопереработке и при производстве готовых изделий более востребованными становятся разнообразные манипуляторы, палетайзеры, роботы для оптимизации склада, то в лесном хозяйстве интерес представляют беспилотные или досмотровые системы. Но предприятий, использующих целый комплекс решений, у нас в стране сегодня нет.
«Мы имеем хороший потенциал работы с экологией, потому что роботизированные, автоматизированные производства решают задачи снижения выбросов, качественного использования сырья и его отходов. Поэтому в текущих условиях важно понимать, что низкая маржинальность, которую мы видим на деревообрабатывающих предприятиях, может быть изменена за счёт создания инвестиционных кластеров в стране. Они прямо на месте заготовки леса будут создавать продукт с высокой добавленной стоимостью», — мечтает о будущем г-жа Мудрова.
Она признаётся, что опыт создания подобного проекта в стране был, однако результат с ожиданиями пока не сошёлся. Отрасль ещё не готова к таким масштабным изменениям даже с учётом всевозможных мер поддержки, и если спуститься с небес на землю, а вернее, на реальные производства, то мы увидим точечные и кастомные разработки для конкретных задач. Гибких решений, которые можно применять на любых предприятиях, использующих один и тот же технологический цикл, на сегодняшний день слишком мало, считает эксперт.
«Точечная автоматизация — хороший и часто менее затратный первый шаг. Она решает конкретную проблему (например, установка оптического сканера для сортировки). Однако максимальный эффект предприятие получит именно при комплексном подходе. Даже самая совершенная система технического зрения, не интегрированная в общую производственную цепочку, сама по себе не обеспечит полного цикла.Без последующих автоматизированных операций по обработке дефектов, перемещению и сортировке материалов её потенциал остается нераскрытым. Автоматизированный участок, не связанный с общей системой управления предприятием, превращается в „островок”, данные с которого всё равно приходится обрабатывать вручную, а материалы перемещать механически, что сводит на нет многие преимущества», — считает заместитель директора по корпоративному развитию ООО «Роботех» Ирина Насырова.
Тем не менее отрасль цепляется за доступные современные идеи, пытаясь связать их в уже имеющийся производственный процесс. К примеру, нейросетевые алгоритмы уже завоевали сердца производителей фанеры и нашли широкое распространение в системах машинного зрения.
«Привычные промышленные роботы-руки, которые мы часто наблюдаем в металлообработке, почти не применяются в ЛПК, если только на финишных этапах обработки мебели, например при окраске. Отрасли более интересны системы сортировки и оптимального раскроя брёвен и пиломатериалов с использованием систем машинного зрения.Каждый такой комплекс, выполняющий полностью автоматическую сортировку или раскрой пиломатериалов, является промышленным роботом, который повышает производительность и решает значимую во многих регионах проблему дефицита кадров.В прошлом такие комплексы от западных производителей были востребованы только на крупнейших предприятиях, но по мере развития российских разработок и расширения модельного ряда сканеров они становятся всё более доступными средним и даже малым предприятиям, проникая на разные стадии производственного цикла», — делится наблюдениями генеральный директор ООО «ТП Лаб» (основатель группы компаний TruePositive и руководитель проекта сканера пиломатериалов KnotInspector) Дмитрий Ивченко.
Эксперт отмечает, что санкции 2022 года помогли ускорить импортозамещение как систем сканирования в ЛПК, так и сопутствующей механизации, исполняющей решения искусственного интеллекта. Отсутствие технической поддержки со стороны западных производителей и сложности с приобретением новой техники и запчастей к имеющейся — всё это мотивирует многие производства искать отечественные решения.
Не прошло и четырёх лет, как на рынке мы можем наблюдать появление новых сильных игроков, которые занимаются разработкой сканеров пиломатериалов и могут похвастаться реальными внедрениями и опытом в этой области. Так, ООО «Автоматика-Вектор», ООО «Лаборатория измерительных систем», ООО «Свеза Смартлайн» регулярно выводят новинки для деревообрабатывающих и плитных производств, с которыми мы не устаём знакомить читателей.
Летом 2025 года на Краснокамском ремонтно-механическом заводе (КРМЗ) стартовал выпуск комплектующих для сканеров, предназначенных для автоматического подсчёта объёма лесоматериалов в движущихся лесовозах.
Фото: ООО «Роботех»
«Российские разработчики предлагают принципиально иной уровень взаимодействия — они обеспечивают техподдержку на русском языке, понимают локальный контекст производства и могут оперативно адаптировать систему к конкретным задачам и сырью предприятия. Именно поэтому отечественные решения становятся стратегически более привлекательными: они обеспечивают техническую независимость и реальную функциональность, интегрированную в производственный процесс каждого клиента», — отмечает преимущества г-н Ивченко.
В конце 2025 года ООО «Роботех» реализовало проект на Мурашинском фанерном заводе. Роботизированная линия для дефектации и ремонта шпона выполняет работу с недостижимой для человека скоростью — менее 1 секунды на лист — и с точностью до 98%, делится данными заместитель директора по корпоративному развитию ООО «Роботех» Ирина Насырова.
«Интеллектуальная платформа не просто обнаруживает 29 видов дефектов, а проводит комплексный анализ каждого листа. Особенностью разработки является её способность не только диагностировать, но и принимать решения. Система определяет текущий сорт шпона, прогнозирует возможный сорт после ремонта, строит оптимальный маршрут для работы и распределяет задания между роботизированными ячейками. Промышленные роботы-манипуляторы выполняют задачи по устранению дефектов, после чего листы автоматически направляются на финальную сортировку», — рассказывает о преимуществах представитель компании.
98% точности демонстрирует и разработка ООО «Синетра», отмечает генеральный директор компании Михаил Тимофеев. LineScan сканирует каждый лист шпона с разрешением 0,2 мм/пиксель, выявляет трещины, сколы, выпавшие сучки и зоны гнили. Система формирует карту дефектов с точными координатами, размерами и типами и передаёт её в реальном времени в систему управления роботом-манипулятором и шпонопочиночным станком.
Далее умная машина подаёт лист в зону станка, который устраняет все обозначенные дефекты и складывает продукцию в готовую пачку нужного сорта. В результате предприятие получает 70% восстановленных листов, пригодных для дальнейшей склейки и облицовки. Это позволяет сократить отходы на 25–30% по сравнению с ручным ремонтом, рассказывает эксперт.
Он уверен, что нейросетевым алгоритмам можно доверить не только контроль качества круглого леса, пиломатериалов, шпона и фанеры, но и соблюдение безопасности в цеху. Это может обеспечить видеоаналитика на базе машинного зрения, она оптимизирует перемещение материалов и контролирует соблюдение технологической дисциплины — от наличия СИЗ и обнаружения опасных ситуаций до роста производительности линии и снижения брака благодаря стопроцентному контролю каждой единицы продукции.
«Перспективы роботизации в лесопромышленном комплексе очень позитивны, что подтверждает успешное внедрение сканеров, в том числе KnotInspector, на производствах различных масштабов. Технология машинного зрения будет расширяться на другие участки производства, например на сортировку готовой продукции, а развитие российских нейросетей и партнёрская работа с клиентами позволят адаптировать оборудование к большому перечню пород древесины.Кроме того, в отрасли имеется существенный дефицит механизации, особенно способной работать на ограниченных производственных площадях. Задачи перемещения досок между участками, сборки и разборки пакетов будут решаться всё более гибкими роботизированными системами, постепенно вытесняя людей.Ключевой тренд — переход от революционных дорогостоящей автоматизации к эволюционным, доступным для малых и средних предприятий решениям, которые органично встраиваются в существующие процессы и решают главные проблемы отрасли: нехватку квалифицированных кадров и вопрос объективного контроля качества пиломатериалов», — делится прогнозами Дмитрий Ивченко.
Кадры и автоматизация: замена или перераспределение функций?
Круглосуточная работа без снижения качества, исключение человеческого фактора и усталости — основные преимущества, которыми оперируют маркетинговые лозунги. Утверждения, что роботы полностью могут заменить человека, нагоняют страх на персонал и многим уже набили оскомину, однако производители успокаивают — кадры по-прежнему необходимы.
«Автоматика не столько заменяет специалистов, сколько перераспределяет их функции. Она берёт на себя рутинные физически тяжёлые операции, такие как визуальный контроль каждого миллиметра шпона. Человек переходит в роль оператора, технолога и аналитика, который управляет системой и принимает стратегические решения», — поясняет Ирина Насырова.
Сканеры полностью берут на себя распознавание основных пороков древесины, оптимизацию раскроя, сортировку пиломатериалов и управление загрузкой оптимизаторов. Человеческое внимание всё равно будет нужно для дополнительного контроля качества финальной продукции, настройки технических условий и решения нестандартных проблем на производстве, однако будет требоваться всё меньше и меньше людей, чтобы присматривать за автоматическими деревообрабатывающими линиями, придерживается мнения г-н Ивченко.
«В нашей компании даже бытует такая производственная шутка: автоматика не только не заменяет специалистов, но и обязывает вас брать дополнительный персонал для обслуживания именной этой системы. Действительно, мы видим сегодня снижение влияния человеческого фактора при сортировке пиломатериалов, когда визуальную оценку заменяет машинное зрение, при раскрое бревна.Здесь алгоритм считает лучше любого человека, а в процессе сушки автоматика держит режимы стабильнее сменных операторов. Но грамотный технолог всё равно нужен — просто другого уровня, совмещающий компетенции профессионала и человека, знающего плюсы автоматизации», — высказывает своё мнение заместитель технического директора ЗАО «НПП «ЭИС» Юрий Мышьянов.
