Российские ученые предложили систему оценки качества промышленных данных

Сотрудники НИИ прикладного искусственного интеллекта РЭУ им. Г.В. Плеханова вместе с коллегами из Мадридского политехнического университета представили новую разработку для внедрения искусственного интеллекта в производство. Они предложили универсальный подход к управлению качеством промышленных данных.

Суть метода — в сквозном контроле. Система оценивает данные на всех этапах: от сбора и обработки до практического использования и даже утилизации. Раньше решения были фрагментарными, то есть работали без единого стандарта.

В то время как проблема качества данных — одна из самых важных в промышленности. Неточная или неполная информация сводит на нет работу даже самых сложных алгоритмов.

Без данных нет результата

«Даже самые совершенные алгоритмы искусственного интеллекта не могут дать качественный результат, если обучаются на неполных, неточных или несогласованных данных. Наша работа предлагает производителям структурированную дорожную карту для построения культуры работы с данными. Мы систематизировали ключевые критерии качества и этапы их оценки, что позволяет целенаправленно готовить данные для решения конкретных производственных задач с помощью ИИ, таких как прогнозное техническое обслуживание или контроль качества», - отметил директор НИИ Александр Храмов.

Разработка поможет в создании полностью автоматизированных «умных фабрик». Надежные данные нужны для работы цифровых двойников и систем автономного управления.

Новая методика поможет предприятиям, от крупных холдингов до средних компаний, преодолеть барьер на пути цифровой трансформации. Это прямой путь к повышению производительности и конкурентоспособности отечественной промышленности.