Что решает ИИ в промышленности: ключевые задачи и сферы применения

Применение ИИ в промышленности — это не просто использование роботов. Это внедрение интеллектуальных систем, которые собирают и обрабатывают информацию с различных устройств и производственных процессов, помогая принимать наиболее эффективные решения.

Сегодня промышленное производство активно внедряет искусственный интеллект, такие технологии позволяют повысить производительность заводов до 10%. Они также влияют на работу снабжения, продажи и разработку новой техники и материалов.

Главные задачи, которые решает искусственный интеллект:

• Предиктивное обслуживание (Predictive Maintenance): алгоритмы используют данные вибрации, температуры и шума, чтобы предсказать поломку станка до ее возникновения. Это помогает компаниям избежать многомиллионных убытков от простоя производства.
• Контроль качества с помощью компьютерного зрения: технология на основе ИИ в реальном времени анализирует продукцию на конвейере, обнаруживая микроскопические дефекты, невидимые человеческому глазу.
• Оптимизация производственных процессов и логистики: ИИ-решения рассчитывают идеальные маршруты, объемы запасов и режимы работы оборудования, чтобы снизить энергопотребление и издержки.
• Повышение безопасности: системы машинного зрения отслеживают соблюдение норм безопасности (ношение касок, нахождение в опасных зонах), предотвращая несчастные случаи на производственном предприятии.

Кейс: «Диагност»: как СИБУР использует ИИ для диагностики оборудования

Рассмотрим конкретный пример успешной реализации AI в России.

Проблема:

Традиционная расшифровка виброграмм — медленный процесс, требующий участия дорогостоящего эксперта-диагноста. Человеческий фактор мог привести к ошибке.

Одной из первоочередных задач было снижение затрат на обслуживание оборудования, возникающих вследствие выхода техники из строя. Важно было обеспечить быстрое выявление дефектов и своевременное принятие мер для предотвращения остановок производств. Это позволило бы значительно сократить экономические потери, вызванные необходимостью ремонта или замены оборудования.

Решение:

Для решения поставленной задачи была разработана уникальная система поддержки принятия решений инженерами диагностами, основанная на применении искусственного интеллекта. Используемый инструмент построен на продвинутых методах машинного обучения Supervised Fine-Tuning (SFT). Этот подход предполагает обучение языковой модели на специально подготовленных наборах данных с участием специалистов-экспертов, позволяя системе успешно интерпретировать проблемы и выдавать точные рекомендации относительно устранения выявленных неполадок.

Суть инновационного подхода

Созданный AI помощник работает следующим образом: инженеры-диспетчеры передают систему данные о сбоях оборудования в форме обычного текста. Нейросеть проводит обработку полученной информации и формирует возможные сценарии возникновения проблем, предлагая конкретные шаги для восстановления работоспособности агрегата. Такой механизм взаимодействия позволяет специалистам оперативно получать актуальные и надежные советы по обслуживанию сложного оборудования.

Результаты внедрения

Новый инструмент уже прошёл стадию тестирования и демонстрирует отличные показатели эффективности.

Ключевыми результатами стали:

• Мониторинг сотен единиц технологического оборудования без привлечения дополнительного персонала,
• Повышение точности диагностики и ускорение устранения неисправностей,
• Значительное сокращение времени простоев производства благодаря оперативному ремонту,
• Обеспечение инженеров чёткими инструкциями по каждому типу поломки.

Этот кейс наглядно показывает, как даже точечное использование ИИ для анализа данных даёт быстрый экономический эффект и повышает надёжность всего предприятия.

ИИ в промышленности России: реальные примеры от металлургии до энергетики

Развитие ИИ в промышленности России активно поддерживается на государственном и корпоративном уровне. Вот свежие примеры из разных отраслей:

• Металлургия: «Норникель» и «Северсталь» используют компьютерное зрение для контроля качества продукции и планирования ремонтов оборудования. Это позволило сократить количество брака и повысить общую эффективность (OEE).
• Нефтегазовый сектор: «Газпром нефть» применяет AI для прогнозирования дебита скважин и оптимизации бурения, что значительно снижает затраты на исследование и добычу.
• Энергетика: «Россети» используют машинное обучение для прогноза нагрузок на сети и предотвращения аварийных ситуаций. Технология анализирует погодные условия, данные с датчиков и исторические сведения.

С каждым годом количество таких кейсов в РФ растёт, а решения становятся более доступными для среднего бизнеса.

Как начать внедрение AI на предприятии: основные шаги

Внедрение ИИ — сложный процесс, который требует подготовки.

• Аудит и определение цели: выявите самые болезненные точки производства (частые поломки, высокий % брака, перерасход энергии). Начните с одной конкретной задачи.
• Сбор и подготовка данных: AI работает на данных. Обеспечьте доступ к информации с датчиков, систем управления и производственных журналов. Качество данных определяет успех проекта.
• Выбор технологии и поставщика решений: решите, будете ли вы разрабатывать систему силами внутренних Data-специалистов или обратитесь к готовым B2B-решениям от вендоров, как в кейсе выше.
• Пилотный проект и масштабирование: запустите проект на одном участке или единице оборудования. После подтверждения эффективности масштабируйте его на все предприятие.

Перспективы: что ждёт промышленный ИИ в будущем?

Уже в ближайшие годы нас ждёт массовая автоматизация средних и даже малых предприятий.

Основные тренды:

• Развитие генеративного ИИ: модели, подобные GigaChat, будут помогать инженерам составлять ТЗ, генерировать код для контроллеров и писать инструкции.
• Полностью автономные фабрики (Lights-out manufacturing): производства, где весь процесс от загрузки сырья до отгрузки готового продукта управляется AI без участия человека.
• Гиперперсонализация: ИИ поможет настраивать оборудование под выпуск мелкосерийных партий продукции с уникальными параметрами, что изменит саму концепцию массового производства.

Заключение

Искусственный интеллект перестал быть технологией будущего для промышленности. Это инструмент, который помогает решать конкретные бизнес-задачи здесь и сейчас: экономить деньги, повышать качество и обеспечивать устойчивость бизнеса. Успешные примеры и кейсы внедрения ИИ в промышленности России доказывают, что будущее наступает уже сегодня.