ИИ в промышленности: плюсы, примеры, тренды

Согласно некоторым отчетам, в 2025 году мировой рынок продуктов на базе искусственного интеллекта (ИИ), предназначенных для промышленности, превысил цифру в 10 млрд долларов, а в период с 2026 по 2035 гг он продолжит расти в среднем на 35% ежегодно. Эти цифры позволяют с уверенностью говорить о том, что внедрение алгоритмов искусственного интеллекта на разных этапах производства сегодня является настоящим трендом не только за рубежом, но и в России. 

Масштабируемые ИИ-решения для производства

Слияние искусственного интеллекта и производства

Современный промышленный сектор генерирует значительные объемы данных, для обработки которых необходимы соответствующие мощности и технологии. Компьютеры последнего поколения обладают большими возможностями, однако многие эксперты уверены, что будущее производства за искусственным интеллектом. 

Применение ИИ в промышленности — это больше, чем просто использование роботов. Речь идет о внедрении комплексных интеллектуальных систем, способных собирать, систематизировать, анализировать информацию с различных устройств и оборудования, тем самым обеспечивая принятие максимально эффективных решений. 

В промышленности искусственный интеллект применяется посредством следующих технологических решений:

• Технологии машинного обучения. Компьютерные системы обучаются на основе реальных данных — программист не прописывает правила для каждого случая вручную. Алгоритм получает данные, находит в них повторяющиеся закономерности и начинает применять их к решению новых задач самостоятельно. Чем больше данных — тем точнее результат.

• Компьютерное зрение. Чувствительные камеры, датчики и алгоритмы проверяют размеры, следят за правильностью и точностью сборки, выявляют дефекты на поверхности. Подобные ИИ решения особенно важны в промышленности, выпускающей массовый продукт, где присутствует высокий риск брака. 

• Нейросети. Особый класс алгоритмов машинного обучения, который хорошо справляется в тех процессах, где чёткие правила сформулировать невозможно: распознавание речи, анализ изображений, поиск скрытых зависимостей в данных. Их название вдохновлено строением нейронов мозга, но внутри это математические модели, которые обучаются на примерах, а не думают как человек.

• Автономные объекты. Например, это могут быть умные роботы, транспортные средства, которые выполняют задачи без участия человека. 

Разработка приложения для учета и маркировки леса

Основные направления применения ИИ на производстве

ИИ задействуется на промышленных предприятиях практически во всех ключевых сферах деятельности. Внедрение и использование технологий и решений на базе искусственного интеллекта осуществляется по нескольким направлениям, большая часть которых уже успела доказать свою эффективность:

• Автоматизация процессов — внедрение ИИ позволяет исключить участие человека в рутинных операциях, за счет чего уменьшается количество ошибок и повышается скорость выполнения заданий. 

• Улучшение качества готовой продукции — анализ больших объемов данных с помощью ИИ способствует выявлению отклонений, дефектов, трендов, помогает модернизировать производственные линии.

• Контроль потребления ресурсов — интеллектуальные системы обеспечивают оптимальное расходование электроэнергии, топлива, сырья и материалов, благодаря чему организации получают возможность снижать издержки производства. 

В России технологии искусственного интеллекта нашли широкое применение на заводах по изготовлению электроники, предприятиях тяжелой и пищевой промышленности, аграрного комплекса. Например, «Русагро» внедрил интеллектуальный анализ для оптимизации работы сельскохозяйственного оборудования, а концерн «Калашников» с помощью ИИ выявляет бракованную продукцию.

Искусственный интеллект для бизнеса

Предиктивное техническое обслуживание и прогнозная аналитика 

Современная промышленность использует самое разное оборудование. Его предиктивное обслуживание — подход, при котором ИИ анализирует информацию, поступающую с различных источников, для планирования профилактических и ремонтных мероприятий, предотвращения наиболее вероятных поломок. 

Как это работает:

• Сенсоры и датчики в непрерывном режиме собирают и фиксируют сведения о нагрузках, вибрации, температуре и других параметрах работы машин, станков, техники. 

• ИИ анализирует поступающие данные, выявляет аномалии и нарушения, способные стать причиной поломки. 

• Система разрабатывает план ремонтных работ и технического обслуживания, который позволил бы избежать длительных простоев. 

Ключевое преимущество подобного подхода — уменьшение расходов на ремонт и времени простоя производства. На практике предиктивное обслуживание и ИИ-решения для мониторинга и анализа данных уже помогли снизить затраты на эксплуатацию оборудования крупным российским нефтехимическим предприятиям. 

Контроль качества с помощью компьютерного зрения

В последние годы компьютерное зрение стало настоящим «золотым стандартом» в организации контроля качества готовой продукции. Такие ИИ-системы анализируют изображения с камер или специальных сканеров, расположенных в различных точках производственной линии. 

Методы распознавания образов: от простых до сложных

Где и как применяется:

• На заводах, выпускающих электронику: ИИ отслеживает качество сборки, пайки компонентов, выявляет даже незначительные дефекты и отклонения, которые порой недоступны для глаза человека;

• В металлообработке: нейросети проверяют точность резки, сварки, качество обработки металлических поверхностей;

• В пищевой промышленность: ИИ оценивает чистоту, зрелость, наличие повреждений продукции. 

Главное преимущество компьютерного зрения — возможность осуществления контроля в режиме 24 на 7 без усталости и рисков ошибок из-за человеческого фактора. 

Например, на одном из ведущих отечественных предприятий по производству электроники применение нейросети в качестве системы распознавания дефектов на микроплатах позволило ускорить выпуск готовой продукции и сократить процент брака.

Цифровые двойники и моделирование производственных процессов

Технология цифровых двойников получила активное развитие в российской промышленности. Под цифровым двойником в данном случае понимается виртуальная копия физического оборудования, реально существующего технологического участка или любого другого объекта, созданного с помощью систем 3D-моделирования, нейросети и иных ИИ-программ. Он помогает анализировать и мониторить состояние объектов, тестировать изменения в процессах без риска для производства. 

Преимущества цифровых двойников:

• безопасное и результативное тестирование нововведений, инновационных технологических сценариев;

• уменьшение времени простоев за счет раннего обнаружения проблемных и «узких» моментов;

• удаленный мониторинг и анализ данных с помощью различных сенсоров и датчиков;

• повышение точности прогнозирования и планирования производственных задач. 

Коллаборативные роботы (коботы) и взаимодействие человека с ИИ

Коллаборативные роботы (коботы) — уникальные машины, способные работать на производстве наравне с человеком. От обычных роботов их отличает возможность безопасного совместного выполнения поставленных задач. Коботы отлично справляются с рутинными операциями и опасными задачами, уменьшая уровень травматизма и профессиональной заболеваемости в промышленности. 

Подавляющая часть подобных ИИ-технологий создается и интегрируется под нужды конкретного предприятия.

Преимущества коботов:

• относительно быстрая перенастройка под новые и меняющиеся задачи;

• уменьшение ошибок благодаря ИИ-контролю и машинному обучению;

• отсутствие необходимости в полной изоляции «умных» машин от обычного персонала. 

В наши дни коботы эксплуатируются на сборочных производствах, в автомобилестроении, в электронике, пищевой промышленности. Их внедрение предусматривает активное использование систем мониторинга технологических линий и программ повышения квалификации сотрудников. 

Генеративный ИИ и автоматизация проектирования

Нейросети позволяют автоматизировать процессы проектирования изделий, готовой продукции, оборудования. ИИ-системы на основе машинного обучения создают разные варианты чертежей, предлагают нестандартные идеи конструкции деталей. 

Машинное обучение в бизнесе

Инженеры на предприятиях легкой промышленности и машиностроения в РФ применяют генеративные ИИ для:

• разработки инженерной, конструкторской документации;

• оптимизации расходования сырья, материалов и других ресурсов;

• визуализации сложных проектов и прототипов;

• анализа слабых мест;

• улучшения качества и прочности конструкций. 

Генеративные ИИ на практике снижают затраты на опытно-конструкторские мероприятия, количество ошибок и недочетов в проектировании. 

Оптимизация производственных и логистических цепочек 

ИИ помогает управлять складскими запасами, прогнозировать будущий спрос, создавать оптимальные логистические маршруты. Автоматизация процесса транспортировки продукции способствует сокращению расходов, повышает скорость выполнения заказов и прозрачность всей цепочки поставок. 

Возможности применения ИИ в логистике и поставках:

• прогнозирование потребительского спроса, его изменение по сезонам;

• оптимизация маршрутов доставки с учетом погодных условий и текущей ситуации на дорогах;

• автоматизированное планирование поставок для исключения дефицита или наоборот переполнения отдельных позиций на складах. 

В логистике ИИ уже используют такие российские компании, как «Русагро», X5 Group, «Почта России». 

Управление энергопотреблением и бережливое производство

С помощью ИИ промышленные предприятия оптимизируют расходование ресурсов. Специальные программы собирают и оценивают показания с датчиков и других источников, задействуют возможности интеллектуального управления оборудованием, например, для уменьшения издержек на электрическую энергию, снижения негативного воздействия на окружающую среду: 

• Системы мониторинга выявляют оборудование, которое эксплуатируется неэффективно, и отключают его.

• ИИ анализирует производственные процессы, предлагает пути для уменьшения энергозатрат.

• Анализ технологических процессов позволяет изыскивать возможности для повторного использования ресурсов. 

Используемые программные комплексы успешно интегрируются с промышленными системами, соответствуют строгим стандартам экологической устойчивости и бережливого производства. 

Автоматизация процессов управления персоналом

ИИ автоматизирует рутинные управленческие задачи на промышленных предприятиях. Это особенно важно для крупных организаций с большим количеством персонала. 

Примеры и возможности применения:

• Составление графиков работы и смен, эффективное распределение задач между сотрудниками с учетом их загруженности и квалификации.

• Мониторинг работы структурных подразделений и отдельных специалистов.

• Учет фактически отработанного времени, выхода сотрудников на смены, отпусков, листков нетрудоспособности.

• Организация электронного кадрового документооборота на предприятиях любого масштаба. 

Компьютерное зрение в промышленности и на производстве

Сложности реализации проектов с ИИ в промышленности

ИИ-системы и программные комплексы — это будущее бизнеса. Но в настоящее время существует целый ряд проблемных моментов, которые тормозят внедрение и применение таких технологий. 

Важнейшим вызовом становятся сложности с определением целевого эффекта от реализации проектов с искусственным интеллектом. Для каждого предприятия характерна своя специфика, от которой зависят результаты проекта. Зачастую на начальных этапах сложно предсказать, насколько точно и успешно будет функционировать ИИ-модель в сравнении с реальным технологическим процессом и какой экономический эффект она позволит ожидать. Оценки всегда очень приблизительные и существуют риски потратить средства, не получив отдачу. В подобных ситуациях на выручку приходят «пилоты», позволяющее более точно рассчитывать результаты полноценного внедрения. 

Еще одно препятствие — недостаток у предприятий свободных средств на модернизацию и внедрение. Из-за роста ключевой ставки ЦБ РФ находить финансы для инвестиций в ИТ стало очень непросто, особенно с учетом сроков и рисков окупаемости проектов с ИИ. 

Третий фактор, который тормозит внедрение ИИ в промышленности, — это высокий уровень требований к производственным процессам, закрепленных в российском законодательстве. Предприятиям приходится тратить немало времени и сил на аттестацию ИИ-систем, получение соответствующих разрешений от надзорных органов, изменение корпоративных регламентов и инструкций. Бюрократические проволочки затягивают интеграцию и увеличивают сроки окупаемости проектов.  Если у вас возникли вопросы как внедрить ИИ, обращайтесь по телефону 8-800-200-99-24 или напишите на почту request@simbirsoft.com.

Часто задаваемые вопросы

1. В чем польза от внедрения ИИ в промышленность? 

Многочисленные кейсы показывают, что внедрение ИИ в промышленность обеспечивает получение измеримого эффекта: автоматизация рутинных операций, анализ информации, прогнозирование спроса, управление запасами. Все это помогает предприятиям лучше планировать свою работу, быстрее реагировать на рыночные изменения, обеспечивает стабильность и предсказуемость. 

2. Какие отрасли промышленности наиболее активно используют ИИ?

Искусственный интеллект эффективен везде, где есть данные и сложные процессы. В число промышленных отраслей, которые активно используют ИИ, входят:  машиностроение, энергетический сектор, добывающая, обрабатывающая, пищевая промышленность, металлургия. 

3. Как решается кадровый вопрос при внедрении ИИ на производстве?

При внедрении ИИ в производство кадровый вопрос решается, например, через переквалификацию сотрудников, чтобы они могли адаптироваться к новым условиям. Для этого разрабатываются внутренние программы обучения, специалисты направляются в специальные учебные центры для переквалификации. Также с развитием ИИ возникает потребность в людях, способных эффективно работать с ним. С каждым годом все более востребованными становятся, аналитики данных, инженеры машинного обучения, разработчики и интеграторы ИИ-систем.