Искусственный интеллект: инструмент для повышения эффективности производственных процессов

Технологии искусственного интеллекта можно использовать исключительно в информационных технологиях и цифровой трансформации экономики. Это – ошибочная точка зрения.

Для сведения: в соответствии со статистической информацией на конец 2024, начало 2025 года. Доля иностранных инвестиций ИИ в сферу промышленного производства составила более 33% от их общего количества. По прогнозам Министерства экономического развития Российской Федерации, к завершению 2028 года проект покроет более 75% экономических отраслей. Долгосрочные главные показатели и вовсе свидетельствуют о том, что в информационную среду заводов, фабрик будет внедрено 90% интеллектуальных систем.

ИИ в промышленности: вынужденная мера или пустая суета?

Ключевым аспектом в формировании, внедрении, адаптации искусственного процессинга в условиях деятельности промышленных предприятий является концепция Индустрии 4.0. Она закрепила за собой подход к совершенствованию производственных бизнес-процессов. Технологии предусматривают сквозной жизненный цикл, основанный на преобразовании имеющихся готовых решений для генерации новых.

Важно, что вся информация преподносится в однозначно интерпретируемой виде. Ее передача, трансформация и хранение оптимизирована и может осуществляться пользователями.

Главное назначение искусственного интеллекта – оптимизация, совершенствование технологических процессов в условиях деятельности промышленного предприятия, повышение эффективности работы, безопасности персонала.

Важно: во главе аспектов, задающих развитие промышленного производства, будет стоять обработка больших массивов данных, интеграция IIoT-технологии.

Внедрение технологии искусственного процессинга в условиях деятельности промышленных предприятий – не вынужденная, а необходимая мера. Это – главный неотъемлемый бизнес-процесс, без которого компания потеряет кредитоспособность, потребительский спрос.  

Каково сегодняшнее положение дел  во внедрении в промышленность?

Недостаточная компетенция персонала, нехватка финансирования на прогрессивные проекты, отсутствие окупаемости – главные причины. Из-за них большинство российских промышленных компаний абстрагируются от интеграции нейросетей у себя на предприятии.

Помимо неготовности персонала, для глобального внедрения технологий искусственного интеллекта не хватает мощностей имеющейся IT-инфраструктуры.

В мировой промышленности ситуация складывается практически аналогичным образом. Недостаток основополагающих знаний, опыта (чуть менее 50%), трудоемкость интеграционных процессов (45%), большие затраты на интеграцию (35%) – только малый список проблем, которые затрагивают зарубежные предприятия. К данным заключениям пришла экспертная группа Rootstock.

На медленной интеграции технологии также сказывается недостаток людских ресурсов (отсутствуют соответствующие курсы переквалификации, присутствует отток работников).

Однако положительная динамика наблюдается. Промышленные корпорации, которые обладают достаточной кредитоспособностью, опытными кадрами и надежной цифровой платформой, уже черпают дивиденды от интеграции ИИ в полном объеме. 

В качестве примера: «Норильский никель» – один из первопроходцев в области внедрения, использования, адаптации проекта в условиях промышленного производства. Машинное самообучение, компьютерное виртуальное представление, управление, автоматизация бизнес-процессов – список задач, к которым привлекаются технологии ИИ на данном предприятии.

Какие тренды прослеживаются на производстве?

Как следует из исследований Всемирного экономического форума, технологии искусственного процессинга апробировали более 65% мировых промышленных предприятий. Выгода от их использования, внедрения и адаптации очевидна. ИИ предоставляют следующие возможности:

1. 1. 1. 1. Адаптивное профилактическое обслуживание, мониторинг технического состояния производственного оборудования, что предупреждает его поломки.
         2. Оптимизация логистической составляющей, всесторонний контроль цепочек поставок. На складе всегда имеются все комплектующие, детали, компоненты, чтобы избежать остановки производственных бизнес-процессов.
         3. Внедрение автоматизированных систем на базе ИИ, что не только повышает производительность, качество производства, но и минимизирует трудозатраты, повышает безопасность персонала.
         4. Тотальный контроль качества изготовления без привлечения сотрудников ОТК. Всесторонний контроль качества производства позволяет повысить конкурентоспособность продукции. Количество бракованных изделий сведено к минимуму.
         5. Внедрение цифровых двойников, виртуальных представлений, прототипов.

Справочно: ГК «Цифра» интегрирует технологии искусственного интеллекта в технологические процессы диагностики, контроля состояния, профилактического обслуживания, использования карьерной техники.

Искусственный интеллект в горнодобывающей промышленности: энергоемко, экологически безопасно

Технологии ИИ проявили себя, как пример для повышения энергоэффективности, экологической безопасности в горнодобывающей отрасли.

Использование «умных» технологий при разработке полезных ископаемых позволяет добиться следующих результатов:

• углубление геологических исследований для поиска залежей;
• оптимизация процессов бурения;
• повышение безопасности персонала, занимающегося обслуживанием экскаваторов, грейдеров и другой карьерной техники для горной добычи;
• правильное планирование, проведение, использование взрывных работ;
• снижение затрат на потребление энергии, экономия ресурсов;
• забота об окружающей среде, повышение экологической безопасности в области разработки полезных ископаемых и близлежащих территориях.

На заметку горнодобывающим предприятиям: ИИ «Цифра» с интегрированной опцией машинного видения способствует точному установлению гранулометрической составляющей в ковше экскаватора. Благодаря анализу производится всесторонний анализ, оценка гранулометрического состава, определяются характеристики взрыва, что сокращает финансы на организацию буровзрывных работ. Помогать экономить на экологии и финансах – назначение ИИ «Цифра».

Данное программно-техническое средство на базе ИИ способствует оптимизации перевозки рудных материалов за счет привлечения карьерных самосвалов автономного функционирования.

Оценка влияния качества дорожного полотна на эксплуатационные характеристики, всесторонняя компьютерная диагностика состояния, экономичность расхода топлива (система способна помогать ограничить потребление горючего) – те примеры, которые способна анализировать данная программа.

Группа компаний «Цифра» призывает к плодотворному сотрудничеству, как промышленные компании, добывающие горные полезные ископаемые, так и подрядческие организации, чья сфера деятельности – техническое, сервисное обслуживание карьерной техники (БелАЗы, самосвалы, грейдеры, экскаваторы).

ГК «Цифра»: цифровые решения промышленного производства на базе технологии искусственной процессинговой деятельности.