Как ИИ помогает российским заводам? Простые объяснения сложных технологий с реальными примерами — подробности в нашей статье!
Сегодня хотим рассказать вам о том, как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) помогают предприятиям работать эффективнее.
Эти технологии уже сейчас помогают компаниям по всей России оптимизировать производственные процессы, снижать затраты и повышать качество продукции. Давайте разберемся, как это работает и почему это так важно.
Введение в ИИ и машинное обучение
Искусственный интеллект и машинное обучение — это технологии, которые позволяют машинам выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта.
- ИИ включает в себя широкий спектр методов и алгоритмов, которые могут анализировать данные, делать прогнозы и принимать решения.
- Машинное обучение, в свою очередь, является подмножеством ИИ и фокусируется на создании алгоритмов, которые могут обучаться на данных и улучшать свои навыки со временем.
! Простой пример: если показать системе множество фото деталей, где есть и бракованные, и качественные изделия, она сможет самостоятельно выявлять дефекты на новых изображениях.
Важно!
Чем больше данных вы предоставите ИИ, тем точнее он будет работать. Это требует подготовки, но результаты того стоят.
Как это работает?
Представьте себе, что у вас есть большой набор данных о работе вашего завода:
- сколько продукции произведено,
- сколько времени затрачено на каждую операцию,
- какие были сбои и т. д.
Так вот — машинное обучение позволяет анализировать эти данные и находить закономерности, которые могут помочь оптимизировать процессы.
! Например, алгоритм может предсказать, когда оборудование может выйти из строя, и предупредить об этом заранее.
Примеры применения ИИ и МО на предприятиях России
Контроль качества
ИИ и МО могут значительно улучшить контроль качества продукции. Алгоритмы могут анализировать данные о качестве продукции и находить дефекты на ранних стадиях производства. Это позволяет предприятиям своевременно устранять проблемы и улучшать качество продукции.
! Одним из примеров успешного внедрения технологии распознавания дефектов является проект компании ООО «Норд Клан». Они установили её на заводе компании «ТехноСтиль», который производит рулонную сталь.
Предприятие нуждалось в способе быстро и точно выявлять дефекты на металле, так как ранее прорывы или непроцинковку на полотнах удавалось обнаружить только в процессе их окраски. Это, конечно, требовало остановки конвейера, что приводило к значительным потерям времени в производстве.
Для предотвращения простоев на линии переработки были установлены камеры с машинным зрением для выявления дефектов. Эти камеры могут обнаруживать недостатки с точностью до 1 мм, включая мелкие царапины, которые делают материал непригодным для покраски.
! Также, на Череповецком металлургическом комбинате (основной актив «Северстали») аналогичная технология применяется для контроля качества металла на непрерывно-травильном агрегате № 4. Здесь используется уникальная модель компьютерного зрения VERA, которая позволяет своевременно обнаруживать дефекты металлопроката.
В результате количество брака сократилось, а экономия достигла миллионов рублей ежегодно.
Интересный факт!
«Северсталь» с 2017 по 2024 годы вложила около ₽1,5 млрд в цифровизацию контроля качества своей продукции. Одним из главных проектов является внедрение автоматизированных систем инспекции металлопроката на Череповецком металлургическом комбинате (ЧерМК), где используются технологии искусственного интеллекта.
! По данным www.tadviser.ru
! А Магнитогорский металлургический комбинат, например, только с 2023 года активно использует технологии машинного зрения. На предприятии была внедрена система, которая не только обнаруживает дефекты холоднокатаного металлопроката, но и классифицирует их с точностью до 95%.
Предиктивная аналитика
Предсказательная аналитика / диагностика — это еще одно важное применение ИИ и МО. Алгоритмы могут анализировать данные о работе оборудования и предсказывать, когда может произойти сбой. Это позволяет проводить обслуживание до того, как оборудование выйдет из строя, что снижает простои и увеличивает срок службы оборудования. А также, с помощью предиктивной аналитики можно предсказать аварию за несколько недель до её возникновения, что позволяет сэкономить миллионы рублей.
! Например, на Братской ГЭС, одной из трёх крупнейших гидроэлектростанций страны, не так давно была внедрена интеллектуальная система предиктивной диагностики технического состояния основного оборудования.
Система была разработана с нуля экспертами российского энергохолдинга Эн+ на базе отечественной программной платформы.
Так, в конце 2021 года ПО было запущено на тестовой площадке: на одном из гидроагрегатов Братской ГЭС. Система успешно прошла испытания. А уже к октябрю 2024 года предиктивная диагностика была внедрена на шести гидроагрегатах.
С момента внедрения системы предиктивной диагностики удалось предотвратить 24 аварийные остановки гидроагрегатов. Проблемы были выявлены на ранних стадиях, что позволило быстро провести ремонт и предотвратить выход оборудования из строя.
В перспективе — к концу 2025 года, система будет функционировать на всех 18 агрегатах Братской ГЭС.
! Источник «РБК Тренды»
Василий Бердников - руководитель подразделения инженерно-технического центра «Русал» в Иркутске:
«Система предиктивной диагностики — это помощник для технического блока. Человек физически не способен каждые пять секунд анализировать 250 параметров и отлавливать, какой из них чуть-чуть отклонился от нормальных границ. И сейчас один человек с помощью системы контролирует работу всего парка основного оборудования»
! Источник «РБК Тренды»
Еще одним из ярких примеров можно отметить «Газпром нефть», которая стала первой среди российских вертикально-интегрированных компаний, объединившей оборудование автозаправочных станций в единую интеллектуальную систему — Мониторинговый центр инфраструктуры (МЦИ).
Данная система обеспечивает онлайн-отслеживание состояния оборудования и контроль процессов эксплуатации АЗС, связанных с сохранностью и качеством топлива.
Коротко в цифрах!
Центр позволяет обрабатывать до 100 тысяч сигналов и выполняет более 50 тысяч вычислений в секунду. Информация о контроле остатков нефтепродуктов поступает в режиме реального времени с каждой подключенной к МЦИ станции сети «Газпромнефть». Собранные данные мгновенно передаются в систему «Нефтеконтроль — Газпром нефть».
Данные модули МО и предиктивной аналитики мониторингового центра анализируют сигналы с подключенных устройств на станциях и своевременно оповещают о необходимости сервисного обслуживания оборудования АЗС.
Внедрение такого центра позволило сократить
- число технологических простоев
- уменьшить сроки выполнения ремонтных и сервисных работ
- поддерживать оборудование АЗС в рабочем состоянии 99% времени.
Все это обеспечивает бесперебойную работу АЗС и повышает комфорт обслуживания клиентов.
! В целом, для многих промышленных предприятий в 2024 году появился эффективный российский инструмент для предиктивной диагностики. Так, к модулю «Диспетчер.ТОиР» добавился «Предиктивный сервис», задача которого — автоматический контроль работы и защита критических узлов и блоков станков для недопущения долговременных простоев оборудования из-за аварийного ремонта.
Система позволяет не только учитывать фактическую наработку оборудования, но и вести историю выявленных дефектов, а также контролировать их устранение. Дефекты могут фиксироваться как вручную, так и автоматически, на основе данных мониторинга отклонений контролируемых параметров.
Благодаря непрерывному мониторингу и контролю оборудования в реальном времени, «Диспетчер» оптимизирует эффективность дискретного производства. Применение российской системы на крупнейших промышленных холдингах демонстрирует увеличение коэффициента загрузки оборудования на 20–40%, сокращение НЕрегламентированных простоев на 12% и повышение производительности на 15–20%.
! По данным www.tadviser.ru
Оптимизация производственных процессов
Одним из ключевых применений ИИ и МО в промышленности является оптимизация производственных процессов. Алгоритмы могут анализировать данные о производстве и находить способы улучшить эффективность, например, автоматизируя типовые задачи.
! Так, например, для замены монотонных ручных процессов ПАО «ОДК-Сатурн» внедрило на производстве три роботизированные линии для оптимизации части своих производственных процессов.
Директор по инновационному развитию компании Дмитрий Иванов отметил: «Роботизация производства позволяет быстро адаптировать его под изменяющийся ассортимент продукции без значительных вложений в переоснащение оборудования. Кроме того, это снижает долю непроизводственных потерь на 40% в процессах, требующих повторяющихся движений по заданной траектории, и удешевляет производство, так как стоимость ручного труда в условиях цифровизации растет».
! По данным Информационного агентства ТАСС
! Также, стоит отметить вышеупомянутую промышленную систему мониторинга «Диспетчер», которая обеспечивает предприятиям автоматизацию планирования, контроля и типовых задач на производстве, тем самым оптимизируя бОльшую часть рабочих процессов.
Подробнее о данной системе можно узнать на официальном сайте компании-разработчика продукта intechnology.ru
Управление цепочками поставок
ИИ и МО также могут помочь в управлении цепочками поставок. Алгоритмы могут анализировать данные о поставках, спросе и предложении, и предсказывать, когда могут возникнуть проблемы. Это позволяет предприятиям лучше планировать свои запасы и избегать дефицита или излишков.
! Так, например, производитель кровельных и изоляционных материалов «Технониколь» ежегодно экономит десятки миллионов рублей за счет оптимизации производственного планирования. На заводах компании в России и Белоруссии давно внедрена система составления расписаний на производственных линиях. Она анализирует данные о сроках заказов, наличии материалов на складе, характеристиках линий и расходах на их переналадку. Система определяет, на какой линии и когда производить определенное количество продукции, снижая издержки на переналадку, штрафы за нарушение сроков поставок и затраты на хранение готовой продукции.
! По данным www.vedomosti.ru
! А группа «Черкизово», например, уже несколько лет использует ПО для распределения заказов клиентов между своими производственными площадками, учитывая текущие возможности заводов.
Компания поставляет продукцию розничным сетям, общепиту, мясоперерабатывающим комбинатам.
- Охлажденное мясо птицы должно быть реализовано в течение нескольких часов, так как его нельзя хранить в запасе из-за потери ликвидности, отмечал директор цепей поставок сегмента «Птицеводство» группы «Черкизово» Лев Белев еще в марте 2019 года.
За 24 часа компания должна принять заказы, обработать их, распределить по заводам, произвести товар и отправить его клиентам. Автоматизация расчета и распределения производственного плана позволила сократить время на балансировку загрузки линий на 30 минут в день и снизить штрафы за недопоставки. Раньше планирование велось в Excel. Экономия составила более 15 млн руб. в год.
! По данным www.vedomosti.ru
Почему предприятиям важно внедрять ИИ сейчас?
Многие компании сталкиваются с необходимостью повышать эффективность, снижать издержки и улучшать качество продукции.
Что могут дать технологии ИИ
- Повышение эффективности (ИИ и МО позволяют оптимизировать производственные процессы и снижать затраты)
- Снижение простоев (предсказательная диагностика помогает избегать непредвиденных остановок и увеличивать срок службы оборудования)
- Улучшение качества (системы контроля качества на основе ИИ позволяют находить дефекты на ранних стадиях и улучшать качество продукции)
- Управление цепочками поставок (ИИ и МО помогают лучше планировать запасы и избегать дефицита или излишков)
С какими проблемами можно столкнуться?
- Высокие затраты на внедрение (внедрение ИИ и МО требует значительных инвестиций в оборудование и программное обеспечение)
- Необходимость квалифицированных специалистов (для работы с ИИ и МО требуются специалисты с соответствующими навыками и знаниями)
- Безопасность данных (ИИ и МО работают с большими объемами данных, что требует обеспечения их безопасности и конфиденциальности)
Как внедрить ИИ на вашем предприятии?
- Определите ключевые проблемы — начните с анализа участков, где возникают потери / простои
- Соберите данные — для работы ИИ нужно много информации, поэтому важно наладить сбор и хранение данных
- Пробуйте пилотные проекты — начните с одной задачи, например, контроля качества или управления складом
- Работайте с экспертами — специалисты помогут выбрать подходящее решение и настроить систему под ваши нужды
- Учите сотрудников — ваши коллеги должны понимать, как работать с новой технологией, чтобы использовать её максимально эффективно
Сомнения и вопросы: почему не все верят в ИИ?
Некоторые считают, что внедрение ИИ слишком дорого или сложно. Есть и опасения, что технологии вытеснят людей. Однако на практике ИИ и машинное обучение уже сейчас меняют лицо промышленности, помогая автоматизировать рутину, а сотрудникам предоставляя возможность сосредоточиться на более сложных задачах.
! Например, оператор станка теперь может следить за процессами в целом, вместо того чтобы тратить время на поиск мелких неисправностей.
Вместе с тем, внедрение этих технологий требует значительных инвестиций и квалифицированных специалистов, но оно того стоит!
А как вы считаете, готовы ли российские заводы к масштабному внедрению ИИ?
Какие задачи, на ваш взгляд, ИИ должен решать в первую очередь?
Действительно ли ИИ заменит часть профессий, или это миф?
Делитесь своим мнением в комментариях!
Если вам интересны информационные технологии и последние новости из мира промышленности, то подписывайтесь на наши каналы — Дзен и Телеграм — чтобы быть в курсе всех событий и ничего не пропустить.