Эксперт компании: Лукин Вадим, продакт-менеджер компании «Абак-2000»

Компания «Абак-2000», одним из направлений деятельности которой является разработки цифровых решений для промышленности и сельского хозяйства, представила доклад о перспективах использования искусственного интеллекта (AI) в производственных процессах. Особое внимание в докладе уделено изменениям в взаимодействии между заказчиками и разработчиками, которое в условиях внедрения AI должно стать более глубоким и взаимным.

AI как новая стадия промышленной революции

Искусственный интеллект представляет собой одну из ключевых технологий Четвертой промышленной революции. История показывает, что каждая технологическая революция не только трансформировала производство, но и меняла общество в целом. Сегодня AI объединяет в себе такие элементы, как большие данные, автоматизация и анализ, становясь катализатором глобальных изменений.

Современные вызовы в применении AI

Решения в области машинного зрения и видеоаналитики становятся все более распространенными. Однако, большинство таких систем обладают ограниченными возможностями.

  • Ограниченность алгоритмов: обученные модели действуют в строгих рамках и не способны адаптироваться к значительным изменениям.
  • Чувствительность к внешним факторам: незначительные изменения в дизайне продукции или освещении могут вызывать сбои в работе.

В процессе реализации подобных проектов в компании «Абак-2000» разработали подход к обучению моделей, основанный на геометрии и математике, что повысило стабильность работы систем, хотя пока такие решения все еще сложно назвать «интеллектуальными» в полном смысле.

Перспективы AI в промышленности

В компании выделяют три основных направления, где применение AI демонстрирует наибольший потенциал:

  1. Управление качеством.
    Использование исторических данных и сенсорных показаний позволяет не только отслеживать, но и управлять качеством сложных процессов. Примеры внедрений таких систем включают проекты на предприятиях, таких как Evraz, Thyssenkrupp и ArcelorMittal.
  2. Управление рисками.
    Системы управления рисками анализируют состояние оборудования, снижая затраты на устранение последствий аварий и частоту сбоев. Компании Dow Chemical и Tata Steel уже внедрили такие решения с существенным положительным эффектом.
  3. Оптимизация производственных процессов.
    С использованием цифровых двойников стало возможно моделировать изменения в производственных процессах без реальных остановок производства. Примером является отечественный софт R-Pro, который позволяет тестировать замену оборудования или изменения рабочих операций, оценивая экономический эффект заранее.

Ближайшие перспективы развития AI в промышленности

Снижение стоимости вычислительных мощностей, развитие облачных платформ и упрощение инструментов разработки делают искусственный интеллект доступным даже для малых и средних предприятий, позволяя внедрять инновации в повседневную деятельность.

Переход от «интеллектуальных подсказчиков» и мониторинга к полному управлению

С развитием технологий ИИ постепенно происходит переход от роли «интеллектуальных подсказчиков», которые лишь помогают принимать решения на основе анализа данных, к автономным системам и самостоятельному управлению процессами. Сегодня искусственный интеллект используется в сложных процессах по большей части для мониторинга, предоставляя рекомендации и прогнозы, которые помогают операторам и менеджерам принимать более эффективные решения.

Однако, завтра он будет способен не только выявлять проблемы и предсказывать результаты, но и напрямую управлять производственными процессами, минимизируя вмешательство человека. ИИ будет способен автономно оптимизировать процессы, корректировать параметры работы оборудования в реальном времени и адаптировать производственные линии под изменяющиеся условия.

Этот переход ведет к сокращению человеческого фактора в принятии решений, повышению точности и скорости реагирования на изменения, а также уменьшению вероятности ошибок, что в свою очередь приведет к повышению общей эффективности производства.

Обратной стороной такого перехода является кратное повышение риска:

Увеличивается цена ошибки при сбое, особенно в высокоавтоматизированных производствах. Такой сбой может привести к остановке критически важных процессов, повреждению оборудования или созданию большого количества некачественной продукции.

Кроме того, уязвимости в кибербезопасности таких систем открывают возможности для внешнего вмешательства. Кибератака на ИИ, управляющий производственным процессом, может нарушить работу предприятия, вызвать утечку данных или стать причиной катастрофических последствий для здоровья сотрудников и окружающей среды.

Наш эксперт подчеркнул важность перехода от теоретических рассуждений к реальным внедрениям AI, что открывает новые горизонты для промышленности и бизнеса в целом.

Для успешного внедрения систем на основе искусственного интеллекта необходим критический анализ применимости этих технологий в каждом конкретном случае.

Условия для применения:

  • Глубокое погружение компании-разработчика в бизнес процессы заказчика
  • Понимание и расчет реальной стоимости разработки MVP
  • Вовлечение представителя заказчика в процесс разработки

 

Ваша реакция?
+1
0
+1
0
+1
0
+1
0
+1
0
+1
0
+1
0
0 0 голоса
Рейтинг статьи
Подписаться
Уведомить о
guest

0 комментариев
Старые
Новые Популярные
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x