Чтобы алгоритмы могли что-то оптимизировать, процессы должны быть зафиксированы в цифре. Однако на многих производствах до сих пор используется бумажный учёт, Excel или устные инструкции.
Прежде чем говорить об обучении моделей, приходится запускать процессы цифровизации: ставить датчики, выстраивать потоки данных, нормализовать операции. Это затягивает внедрение, требует долгосрочных инвестиций и участия инженеров, знакомых не только с Python и ML, но и с конкретным цехом.
Что такое промышленный ИИ и где он работает — рассказывает инвестор Михаил Тавер: https://youtu.be/DXhxDObP2sk
