Современные заводы всё больше превращаются в «умные» производства, где искусственный интеллект (ИИ) берёт на себя большую часть рутинных функций. В России динамика впечатляющая: согласно исследованиям, доля компаний, использующих ИИ, выросла с 20% в 2021 г. до 43% в 2024-м, а объём рынка ИИ уже исчисляется сотнями миллиардов рублей. На фоне этого меняются и сами профессии: мастера и инженеры всё реже вынуждены фокусироваться на монотонном контроле - вместо этого они получают возможность становиться наставниками и новаторами. Эксперты отмечают, что ИИ берет на себя однообразные задачи, позволяя людям концентрироваться на творческих решениях и обучении персонала. Таким образом на производстве формируется принцип «ИИ-помощник вместо перегрузки людей»: роботы и системы автоматизации «разгружают» специалистов от рутинной работы, а сами мастера больше времени уделяют развитию процессов и сотрудников.
Роль мастера: от контролёра к наставнику
ИИ меняет саму суть работы мастера (цехового руководителя). Если раньше мастер был главным «контролёром» на линии, то теперь он всё больше выступает в роли наставника и координатора. По словам специалистов, «объединять две разные задачи [максимально эффективно] ИИ может с трудом, тогда как человек делает это без проблем; вы по-прежнему увидите людей в ролях, сосредоточенных на принятии решений и «рассказе историй»». То есть мастер больше не гоняется за каждым браком или проверкой - он участвует в стратегических заданиях: анализирует причины отклонений, предлагает усовершенствования, обучает молодых сотрудников.
Системы автоматизации «снимают с мастеров часть рутины». Например, на крупном заводе металлоконструкций цифровые платформы уже сейчас помогают автоматизировать учёт чертежной номенклатуры и проверку данных, «значительно освобождая время технолога». Аналогично, ИИ-инструменты могут брать на себя проверку соответствия деталей требованиям, сборку отчётов и другие повторяющиеся операции. Благодаря этому мастер может уделять больше времени безошибочному запуску новых изделий и наставничеству, а не тратить дни на ручной контроль.
ИИ-помощник на производстве - не фантастика: на многих заводах уже используют роботов и интеллектуальные системы для поддержки работы людей. Например, ИИ-платформы могут анализировать данные с датчиков в реальном времени и автоматически регулировать оборудование, как это сделала система «Аделина» на «Северстали»: алгоритм с подкреплением полностью настроил работу травильного агрегата и повысил его производительность более чем на 5%. При этом оператор-машинист больше не должен вручную искать лучшие параметры: ИИ сам «учится» на опыте, а мастер при этом может сосредоточиться на обучении персонала и решении нестандартных задач.
Рутинные задачи на вооружении ИИ
ИИ забирает на себя именно те функции, которые ранее занимали большую часть рабочего времени мастеров и инженеров. К таким задачам относятся приём данных от сенсоров, составление отчётов, планирование стандартных операций и проверка простых показателей. Как отметил один автор, когда «рутинные задачи выполняются быстрее, руководители получают больше времени на развитие своих сотрудников». На практике это означает, что мониторинг параметров процесса, запись результатов и формализация действий всё чаще передаются на техобслуживающие системы.
- Контроль качества. Системы машинного зрения уже способны автоматически фиксировать брак и несоответствия. Например, на «Северстали» внедрена платформа видеоинспекции «Стальной взгляд», которая отслеживает отклонения в технологическом процессе и контролирует качество проката в несколько раз быстрее человека. Модели ИИ по камерам распознают дефекты поверхности и метрики листового проката, исключая человеческий фактор и снижая риск пропуска брака;
- Учёт и подсчёт изделий. Любимые «бумажные» задачи инженеров и мастеров автоматизируются: система «умного учёта» на ММК распознаёт готовые трубы по снимкам с планшета и считает их с точностью до 99,6%, исключая ошибки ручного подсчёта. Теперь не нужно часами проверять, не потерялся ли один из 600 труб в пачке - ИИ сам формирует отгрузочные документы;
- Диагностика оборудования. ИИ-приложения осуществляют предсказательную диагностику, анализируя вибрацию и параметры электродвигателей. На одном из металлургических комбинатов внедрена система Monitoring-Predictive, которая непрерывно отслеживает состояние электродвигателей и заранее прогнозирует отказ их узлов. Это позволило перейти от плановых ремонтов к обслуживанию по состоянию - с автоматическим контролем и планированием техобслуживания - что резко сократило затраты на обслуживание;
- Отчёты и учёт времени. В операционных системах ИИ автоматически собирает показатели, формирует сводки и даже рекомендует оптимальные планы, освобождая мастеров от заполнения баз данных и рутинной отчётности.
Вместо доли своего рабочего дня на сбор данных и бумажную работу мастера и инженеры используют умные инструменты: ИИ мониторит датчики, снимает метрики и генерирует аналитику. Эти технологии (от предиктивной аналитики до цифровых двойников) существенно повышают скорость реакций на проблемы и снижают человеческий фактор. В итоге люди заняты не тем, чтобы «крутить гайки», а тем, чтобы прояснять, почему что-то произошло и как улучшить процесс.
Освобождение времени для улучшений
Сбавляя темп рутинной работы, ИИ создаёт «окно возможностей» для творческого подхода. Освободившиеся часы мастера и инженеры могут потратить на анализ данных, разработку новых методик и передачу опыта младшим. Как показано в исследовании, автоматизация уводит руководителя от «бумажной канцелярии» и даёт возможность больше времени уделять наставничеству. На практике это означает: вместо заполнения форм и проверок специалист внедряет улучшения, тестирует новые решения, руководит перекрёстным обучением и совершенствует технологию.
Так, на одном заводе металлоконструкций отметили: «с помощью цифровой платформы MasterFab оптимизируется выполнение рутинных задач, что значительно освобождает время технолога». Подобный эффект достигается и с ИИ на производстве: чем больше операций берет на себя система (учёт, расчёты, анализ), тем больше остается времени у инженерно-технических специалистов на разработку инноваций. В результате мастер может инициировать проекты по бережливому производству, обучать сотрудников новым стандартам или тестировать идеи без риска простоя из-за «горящих» ежедневных вопросов.
Статистика и примеры внедрения ИИ на производстве
Российские предприятия демонстрируют реальные успехи: «Северсталь» сообщает, что её портфель ИИ-проектов насчитывает более 60 решений, а экономический эффект от них в 2024 году превысил 1 млрд рублей. Уже сейчас ИИ приносит конкретные результаты: к примеру, на одном из крупнейших станков горячей прокатки удалось снизить паузу прокатки на 1 секунду с каждого сляба, что сэкономило 180 млн рублей в год. «АтомМайнд» («Росатом») сокращает расходы на обслуживание на треть и снизил уровень брака с 2,3% до 0,9% за счет прогнозирования качества. В ММК цифровая система точного учёта труб полностью исключила ошибки прежнего ручного подсчёта. Подобные примеры подтверждают, что ИИ не только повышает эффективность, но и освобождает людей: сотрудники больше не тратят время на утомительные расчёты и проверки, а вместо этого могут заниматься улучшением производства.
Дорожную карту внедрения ИИ подкрепляют и статистические опросы: по данным ВЦИОМ, к 2024 году почти 97% компаний, применяющих ИИ, отмечают его положительное влияние на бизнес. Укрепляют уверенность в технологиях и глобальные тренды: инвестиции в ИИ на производствах растут, появляются готовые «коробочные» решения для любых отраслей. Всё это свидетельствует: ИИ становится стандартом индустрии 4.0, смещая акценты в работе мастеров и инженеров в сторону творчества и развития.
Цифровые платформы обучения и адаптации
Вместе с ИИ современные предприятия активно внедряют и платформы для обучения и стандартизации работы персонала. Например, платформа «Простоделай» позволяет создать в компании единое облачное пространство знаний и инструкций, благодаря которому обучать сотрудников становится проще и быстрее. Система включает в себя:
- Единое информационное пространство, где собраны все инструкции, технологические регламенты и задачи (база знаний компании);
- Пошаговые инструкции и стандарты работы в интерактивном формате (вместо тяжёлых PDF-файлов), чтобы новичкам было ясно, что и как делать;
- Индивидуальные учебные курсы: в личном кабинете сотрудника доступно всё необходимое для работы, а руководитель может отслеживать прогресс освоения материала;
- Графические схемы процессов: наглядная визуализация помогает понять не только что делать, но и зачем, ускоряя понимание бизнес-процессов.
Такой цифровой инструментарий значительно упрощает адаптацию новых работников и сохранение накопленных знаний. Вместе с ИИ это даёт синергетический эффект: мастера и инженеры получают доступ ко всем корпоративным стандартам и курсам обучения, не отвлекаясь на поиск документов, а при необходимости могут использовать систему как своеобразного ИИ-помощника по обучению.
Интегрируя ИИ и платформы типа «Простоделай», компании трансформируют роли специалистов: мастер и инженер перестают быть лишь надзирателями за процессом, становясь коучами и организаторами улучшений, а стандартизированное обучение позволяет не терять критичные знания при текучке кадров. В результате сотрудники быстрее выходят на производительность, а качество продукции становится более стабильным. Испытайте эти возможности: такие инструменты позволяют предприятиям экономить время и деньги, направляя человеческие ресурсы на создание ценности, а не на рутинную бумажную работу.
Вывод. ИИ на производстве - это не про замену людей, а про изменение их задач. Рутинные операции берут на себя умные системы, освобождая время мастеров и инженеров для инноваций, обучения команды и улучшений. А современные обучающие платформы дополняют этот эффект, обеспечивая чёткую стандартизацию и накопление знаний. В совокупности такие решения позволяют предприятиям переходить на новый уровень эффективности, где человек остаётся в центре принятия решений и развития производства.
Источники: международные и российские исследования использования ИИ в промышленности; примеры реализации ИИ на крупных предприятиях.