С каждым годом интерес к искусственному интеллекту в бизнесе стремительно растет в различных отраслях. Например, в России 33% промышленных предприятий выражают намерение внедрить интеллектуальные решения в свои операционные процессы.
Зачем предприятиям нужен ИИ
Необходимость искусственного интеллекта для промышленных предприятий обусловлена текущим этапом цифровизации в индустриальном секторе. Внедрение решений, основанных на искусственном интеллекте, направлено на повышение точности управленческих решений путем минимизации влияния человеческого фактора.
Применение искусственного интеллекта в промышленном секторе охватывает несколько ключевых направлений:
- Автоматизация складов и оптимизация логистики: ИИ позволяет улучшить управление складами и транспортом, координировать движение товаров. Например, алгоритмы способны разрабатывать оптимальные маршруты с учетом времени и затрат.
- Прогнозирование и принятие решений: В нефтегазовой промышленности ИИ помогает анализировать геологические данные для более точной оценки запасов на этапе разведки. Это обеспечивает прогнозирование объемов добычи и оптимизацию процессов бурения.
- Качество и контроль: Компьютерное зрение на базе ИИ позволяет выявлять отклонения от нормы с высокой точностью. Например, компания "Уралхим" внедрила ИИ для управления процессами на барабанных грануляторах-сушилках, что снизило уровень брака и увеличило объемы выпуска продукции.
- Безопасность: Автоматизированные системы мониторинга оборудования помогают в проведении своевременного профилактического обслуживания и оперативного реагирования на проблемы. Виртуальные модели реальных систем, такие как цифровые двойники, способствуют предотвращению аварийных ситуаций.
- Управление ресурсами: Модели машинного обучения помогают прогнозировать износ станков, оптимизируя затраты на амортизацию и предотвращая простои производства. Применение ИИ также включает анализ рыночной ситуации и составление оптимальных графиков производства для минимизации издержек и снижения рисков нехватки или переизбытка продукции.
Тенденции развития промышленного сектора
Оптимизация управления данными и упрощение работы с документацией становятся ключевыми факторами в технологическом прогрессе промышленного сектора. Внедрение искусственного интеллекта начинается с создания надежной базы данных для обучения алгоритмов. Поэтому важным этапом в цифровом преобразовании деятельности промышленных предприятий является создание унифицированной платформы для хранения корпоративной информации.
Внедрение искусственного интеллекта также способствует автоматизации рутинных процессов работы с документами, включая их составление, оцифровку, систематизацию и анализ. К примеру, французская компания успешно использует систему PRA для автоматизации подготовки документов, ранее выполняемой рабочими, отвечающими за монтаж электрических щитов. Это позволило бизнесу увеличить количество обработанных заказов за счет освобождения времени специалистов.
В России подобные технологии в основном внедряются крупными компаниями. Например, «Газпром Нефть» снизила расходы на поиск документов на 52% после внедрения интеллектуальной системы управления нормативной документацией.
Другим важным трендом становится внедрение языковых моделей. В 2023 году это стало популярным направлением, а сервис ChatGPT – одним из самых динамично развивающихся. В промышленном секторе также проводятся эксперименты с возможностями чат-ботов. Например, ИТМО в сотрудничестве с компанией «Татнефть» разработали прототип помощника для нефтяников, который предоставляет инструкции специалистам в конкретных ситуациях и планируется использовать для обучения персонала.
Минимизация ручного труда – еще одно активно развивающееся направление в России. К 2030 году планируется выделить 300 миллиардов рублей на внедрение роботов в производство. Использование "умных" машин может облегчить не только работу с документами, но и физически тяжелые задачи. Например, завод BMW планирует внедрить роботов-гуманоидов для выполнения задач на опасных и тяжелых участках производства, таких как перемешивание тяжелого листового металла.
Развитие Интернета вещей (IoT) также оказывает значительное воздействие на промышленный сектор. Эта концепция глобальной сети устройств, обменивающихся информацией, может повысить производительность отрасли на 30–50%. IoT помогает предсказать неисправности и своевременно заменять элементы оборудования, поддерживая его в рабочем состоянии. Например, компания GE Oil&Gas использует IoT для сбора данных о состоянии своего оборудования на предприятиях, что позволило одной из нефтяных компаний в Кувейте увеличить добычу газа на более чем 5%, а малайзийской компании сократить затраты на техническое обслуживание на 10%.
Рост доступности технологии искусственного интеллекта в форме AIaaS (искусственный интеллект как услуга) предоставляет компаниям возможность использовать облачные версии продуктов на основе искусственного интеллекта, минимизируя затраты на производство и улучшая качество продукции без длительного внедрения ИИ в собственную IT-структуру. Например, немецкий производитель Bosch применяет AIaaS для мониторинга качества продукции на всех этапах производства.
Машинное зрение также занимает важное положение в технологических тенденциях. Ожидается, что к 2024 году объем рынка машинного зрения в России достигнет 38 миллиардов рублей. Эта технология применяется для обеспечения безопасности на производстве, например, магнитогорский металлургический комбинат использовал машинное зрение для мониторинга открытия желобов на литейных дворах доменных печей. Камеры передают данные в нейросеть, которая автоматически отслеживает состояние желобов. Это позволяет системе самостоятельно обновлять базу данных с датой и временем событий, процентом закрытия желобов, а также при необходимости уведомлять ответственных специалистов по электронной почте.
Интеллектуальные технологии: Проблемы и Перспективы
Несмотря на стремительное развитие технологий искусственного интеллекта, промышленные предприятия сталкиваются с несколькими вызовами и проблемами.
- Отсутствие готовых решений Создание универсальной интеллектуальной системы, которая эффективно функционирует на всех предприятиях, технически невозможно. Каждое производство имеет свои уникальные особенности, поэтому внедрение искусственного интеллекта требует индивидуального подхода с разработкой моделей, специфичных для бизнес-процессов конкретной компании.
- Недостаток данных Для успешного обучения моделей требуются обширные объемы эталонных данных, используемых системой для выявления отклонений. В промышленном секторе, который долгое время был консервативен в отношении хранения документов, недостаточно оцифрованных данных. Кроме того, наличие конфиденциальной информации усложняет процесс внедрения ИИ, требуя предварительной обезличивания предоставленных данных.
- Сложности в процессе внедрения Разработка решений искусственного интеллекта включает в себя процессы разметки данных и интерпретации информации. Для обучения моделей может потребоваться специализированное оборудование с высокой вычислительной мощностью. Обычно для достижения заметных результатов требуется около года. Ускорить этот процесс помогает вовлечение сторонних команд, специализирующихся на внедрении и развитии ИИ.
- Страх сокращения рабочих мест С появлением передовых технологий возникает страх сокращения рабочих мест. Прогнозы экспертов предполагают, что к 2030 году технологии помогут оптимизировать работу около 800 миллионов сотрудников в промышленном секторе мирового масштаба. Однако это касается преимущественно упрощения простых процессов, не требующих профессиональных навыков, что освобождает время специалистов для решения более сложных задач. Таким образом, акцент смещается с рутинного ручного труда на ценность экспертизы сотрудников.
На сегодняшний день искусственный интеллект обещает значительные перспективы в промышленном секторе. Отечественные организации ожидают увеличения рентабельности продукции компаний в области машиностроения, металлургии, химической и нефтехимической промышленности на 5%. Это достигнуто за счет повышения гибкости бизнеса и снижения затрат на различных этапах производства – от экономии топлива до уменьшения отходов, переработка которых требует финансовых вложений.