На АвтоВАЗе работают тысячи инженеров и техников, которые ежедневно решают сложнейшие задачи: совмещают устаревшее оборудование с современными требованиями, импортозамещают компоненты, борются с браком при высоких объёмах. ИИ здесь не «для галочки» — он может стать реальным инструментом поддержки, если будет простым, надёжным и прозрачным.
Принцип: ИИ как «умный контролёр»
Вместо «чёрных ящиков» — маленькие, интерпретируемые модели, которые:
- Работают на существующем оборудовании (даже с датчиками 2000-х)
- Принимают input.csv — можно экспортировать из любой системы
- Возвращают output.json — легко интегрировать в QMS
- Легко валидируются как часть SOP
На схеме — ключевые этапы и «неочевидные» данные, которые влияют на качество.
Почему именно неочевидные признаки?
Если у машины течёт масло — «ясен пень, косяк», но почему? ИИ выявляет:
- «Партии, собранные в смену “В”, имеют в 2 раза больше жалоб по течи»
- «Покраска при влажности >70% приводит к коррозии в течение года»
- «Импортозамещённые прокладки от поставщика X не выдерживают −30°C»
Это и есть ценность ИИ — увидеть то, что скрыто за шумом данных.
Типовые решения для АвтоВАЗа
Прогноз дефектов окраски
Входные данные: температура, влажность, толщина слоя, время суток, смена оператора
Модель: дерево решений
Выгода: снижение брака на выходе, уменьшение перекраски.
Контроль качества сварных швов
Входные данные: ток, скорость, тип электрода, фамилия сварщика, износ оборудования
Модель: дерево решений
Выгода: снижение количества утечек воздуха в кузове.
Прогноз течей и отказов двигателя
Входные данные: качество прокладок, момент затяжки, поставщик компонентов, температура в цеху
Модель: дерево решений
Выгода: снижение гарантийных случаев, рост доверия к бренду.
Оптимизация времени сборки
Входные данные: сложность модели, комплектация, смена, усталость бригады
Модель: регрессия
Выгода: балансировка линии, снижение переработок.
Прогноз ресурса оборудования
Входные данные: наработка, тип детали, нагрузка
Модель: регрессия
Выгода: предиктивное ТО, снижение простоев на конвейере.
Техническая реализация
Каждое приложение:
- Написано на C# с использованием Accord.NET 3.8.0 (без облаков, без интернета)
- Работает на Windows-ПК в цеху
- Принимает input.csv — можно выгрузить из Excel или SCADA
- Возвращает output.json с полем errorMessage
Пример вызова: PaintDefectPredictor.exe batch.csv result.json
Связаться с автором и программистом: Телеграм
Заключение
ИИ на АвтоВАЗе — это не про «искусственный интеллект будущего», а про **реальную поддержку сегодняшних инженеров**. Это про то, чтобы помочь человеку, который уже знает своё дело, увидеть то, что скрыто за тысячами деталей, смен и поставщиков. Такой ИИ не заменит человека — он сделает его работу ещё ценнее.
© 2025. Практические решения на основе интерпретируемых моделей машинного обучения.
Все приложения работают локально, без подключения к внешним сервисам, и готовы к внедрению в условиях импортозамещения.
#ии #программирование #ai #промышленность #искуственныйинтеллект