По данным исследования ETQ «Pulse of Quality in Manufacturing 2025», почти половина производителей медицинских устройств в США и Великобритании планируют внедрить искусственный интеллект (ИИ) в течение ближайших двух лет, а 28% уже используют его в производстве. Главными причинами такой цифровой трансформации стали кадровый кризис и увеличение числа отзывов продукции из-за нарушений стандартов качества и безопасности.
Кадровый дефицит и потеря экспертизы
По результатам опроса, 68% компаний отметили, что нехватка квалифицированных сотрудников напрямую влияет на эффективность и устойчивость производственных процессов. Наиболее уязвимыми оказались области, требующие высокой точности — машиностроение, контроль чистых помещений и финальный контроль качества. Старшие специалисты уходят на пенсию, унося с собой накопленные знания и опыт, а молодые кадры чаще выбирают карьеру в IT и бизнесе, чем на производстве.
Параллельно растёт количество инцидентов, связанных с качеством. 77% британских и 73% американских производителей сообщили об отзывах устройств за последние годы. В США 46% компаний зафиксировали рост подобных случаев за последние пять лет, а в Великобритании — 40%. Это создаёт дополнительную нагрузку на отрасль, вынужденную соблюдать всё более строгие регуляторные требования.
ИИ трансформация
На этом фоне производители всё чаще рассматривают ИИ не просто как технологию, а как системный инструмент управления качеством. По данным опроса, компании используют ИИ для автоматизации производственных и логистических процессов, раннего выявления дефектов на конвейере и анализа причин брака. Искусственный интеллект также помогает обрабатывать техническую и нормативную документацию, ускорять отчётность и прогнозировать производственные риски. Всё это позволяет повысить точность, сократить издержки и сократить количество ошибок, связанных с человеческим фактором.
Тем не менее почти 17% участников опроса признались, что до сих пор используют бумажные методы контроля качества, что тормозит внедрение цифровых решений. Среди ключевых барьеров — сопротивление изменениям внутри компаний, высокая стоимость внедрения ИИ и сложности адаптации под регулирующие стандарты.
Эксперты подчёркивают, что внедрение ИИ требует не только технических инструментов, но и организационных изменений: от создания центров компетенций и переквалификации сотрудников до внедрения единой архитектуры данных. Именно эти шаги позволяют сделать ИИ частью производственной экосистемы, а не внешним дополнением.
Для российского сегмента медицинских технологий эти тенденции также актуальны. На фоне глобального дефицита инженеров, ужесточения требований к качеству и необходимости импортозамещения ИИ может стать ключевым инструментом повышения эффективности и конкурентоспособности отечественных производителей.
Развитие систем предиктивного анализа, автоматического контроля качества и управления жизненным циклом изделий позволит снизить долю брака, ускорить сертификацию и повысить доверие к российской медтехнике на международных рынках. ИИ может стать фактором технологического суверенитета, обеспечив более точный контроль на всех этапах жизненного цикла изделий — от проектирования до постмаркетингового мониторинга.
