Сергей Новиков
Одна из основных перспектив использования ИИ — автоматизация процессов.
В промышленности есть множество монотонных и рутинных задач, которые с помощью ИИ могут быть выполнены более эффективно и точно. Это обеспечивает повышение производительности и снижение риска ошибок.
Применение искусственного интеллекта позволяет решать такие задачи в промышленности, как:
1. Контроль технологических процессов.
ИИ своевременно распознает отклонения и уведомляет соответствующие службы. Это помогает быстро принимать меры для оптимизации работы и уменьшить негативные последствия при возникновении технологического сбоя на предприятии.
2. Мониторинг находящихся на территории людей и транспорта.
Система нейросетевого анализа включает радары и камеры, установленные на внешних и внутренних контурах производственной площадки. Технология интеллектуальной обработки в режиме онлайн фиксирует любое перемещение людей и транспорта в границах территории и определяет их количество. При подъезде автотранспорта система определяет и распознает государственный номер автомобиля. Система нейросетевого наблюдения также распознает биометрические данные посетителей объекта и ранжирует их по критерию «свой-чужой». При пересечении границ объекта и отсутствии человека в согласованной базе технология фиксирует нарушителя и своевременно информирует оператора системы.
3. Онлайн-диагностика и повышение производственной культуры.
Нейросети могут применяться для контроля за использованием работниками средств индивидуальной защиты (СИЗ): касок, спецодежды, очков, перчаток и т. д. Это позволяет предотвратить возможные аварийные ситуации и принять меры до серьезных последствий.
4. Внедрение системы оценивания работы сотрудников, основанной на объективных данных, предоставленных платформой.
5. Автоматическое отслеживание соблюдения техники безопасности и охраны труда.
Видеоаналитика контролирует движение нарушителя и передает видео на удаленный сервер. Во внутреннем периметре площадки система распознает и фиксирует оставленные более чем на 15 сек. предметы. В этом случае система оповещает оператора о нахождении на территории производственной площадки посторонних предметов.
Преимущества применения ИИ в промышленности неоспоримы:
• ИИ легко интегрируется в уже существующую на предприятии систему видеонаблюдения, управления и хранения данных — достаточно установить умную видеосистему — сервер нейросетевого анализа.
• Нейросетевая аналитика обеспечивает высочайшие чувствительность и точность распознавания, полную автоматизацию процесса, исключает влияние «человеческого фактора».
• Гибко адаптируется под конкретные задачи предприятия — в процессе внедрения можно добавлять дополнительные объекты детектирования, профессии, события и инциденты.
• Умная видеосистема анализирует и обрабатывает информацию локально в периметре заказчика, «на лету», что гарантирует не только скорость, но и конфиденциальность.
Технологические процессы имеют значительные отличия в зависимости от отрасли промышленности и самого производства, поэтому модули искусственной нейронной сети, требующие обучения или адаптации, выявляются в каждом проекте индивидуально. Дообученные нейросети имплементируются в платформу управления и используются наравне с решениями «из коробки».
Пример такого технологического решения — «Цифровое производство» от российской компании Softlogic. Система оптимизирует контроль за технологическими процессами, применением средств индивидуальной защиты (СИЗ), соблюдением техники безопасности на предприятиях любых отраслей промышленности. Решение уже успешно используется или проходит пилотирование на нескольких крупных российских предприятиях: ВаниноТрансУголь, Уралхим, НЛМК, Лукойл.
Еще одна перспектива использования ИИ — повышение качества продукции.
ИИ способен анализировать большие объемы данных, что позволяет отслеживать и предотвращать дефекты в процессе производства. Алгоритмы ИИ могут выявить аномалии на ранней стадии, что помогает предотвратить бракованную продукцию и снизить затраты на исправление ошибок.
1. Дефекты в производственном процессе.
Алгоритмы ИИ могут анализировать данные о параметрах производственного процесса и определять любые отклонения от заданных стандартов. Например, они могут выявить неправильное напряжение или температуру на определенном этапе производства, что может привести к дефектам и браку. Операторы могут быть предупреждены об этих аномалиях и принять меры для их предотвращения.
2. Несоответствие спецификациям.
Алгоритмы ИИ могут анализировать параметры и характеристики продукции и сравнивать их с заданными спецификациями и стандартами качества. Если они обнаруживают какие-либо отклонения, то это может указывать на наличие дефектов или несоответствие продукции требованиям. Это позволяет своевременно выявить и исправить проблемы, прежде чем продукция попадет к потребителям.
3. Аномалии в данных о датчиках и мониторинге.
На производстве используются различные датчики и системы мониторинга, которые собирают данные о различных параметрах. Алгоритмы ИИ могут анализировать эти данные и выявлять аномалии или необычные показатели. Например, если частота вращения определенной машины существенно отличается от ожидаемой, это может указывать на возможные проблемы в ее работе. Это позволяет операторам вмешаться и предотвратить возможные сбои.
4. Повреждения и износ оборудования.
Алгоритмы ИИ могут анализировать данные о состоянии и работе оборудования и выявлять признаки повреждения или износа. Они могут анализировать вибрации, шумы или температуру, которые могут указывать на возможные проблемы со станками или другими устройствами. Это позволяет операторам провести профилактическое обслуживание или заменить оборудование до возникновения серьезных проблем.
Компания Foxconn, производящая электронные продукты для Apple, Nintendo, Nokia, Sony и других, успешно внедрила на своих фабриках Google Cloud Visual Inspection AI для контроля качества. Эта программа машинного обучения помогает производителям выявлять дефекты продукции, а значит, и снижать затраты на контроль качества.
Также использование ИИ может значительно улучшить управление производством. Анализ большого количества данных позволяет принимать более обоснованные решения и оптимизировать процессы. ИИ может предоставить прогнозы о будущих спросах на продукцию, что помогает планировать производство и управлять запасами. Более того, ИИ способен предложить оптимальные решения для маршрутов доставки или распределения ресурсов, что позволяет сократить время и расходы.
ИИ в промышленности способствует развитию новых продуктов и решений.
Автоматический анализ большого объема данных может помочь идентифицировать новые тренды и понять потребности рынка. Это открывает возможности для разработки инновационных продуктов и улучшения уже существующих. Используя исторические данные о продажах, клиентском поведении, сезонных факторах и других релевантных переменных, ИИ может построить модели для прогнозирования будущих тенденций спроса.
Получение точных прогнозов о будущем спросе на продукцию позволяет компаниям планировать производство и управлять запасами более эффективно. Используя прогнозы ИИ, компании могут определить оптимальный объем производства, установить приемлемые уровни запасов и своевременно заказывать необходимые материалы и компоненты. Это помогает избежать нехватки продукции или, наоборот, переизбытка, что снижает затраты и оптимизирует процесс производства.
В 2011 г. французская компания Danone внедрила систему машинного обучения ToolsGroup, чтобы лучше прогнозировать спрос на свои продукты. Проанализировав историю продаж и спроса, компания определила периоды, когда предложение не удовлетворяло спрос, и разработала решения для предотвращения таких проблем в будущем.
Система «Цифровое производство», разработанная компанией Softlogic
Применение ИИ в складском хозяйстве и на транспорте
Применительно к складскому хозяйству ИИ может использоваться для управления инвентаризацией, отслеживания поступления и отгрузки товаров, оптимизации расположения товаров на складе и процесса заказа. С помощью алгоритмов машинного обучения ИИ может предсказывать спрос на товары, оптимизировать запасы и предлагать рациональные маршруты пополнения запасов.
В отношении взаимодействия транспорта ИИ может использоваться для оптимизации маршрутов доставки, управления транспортными средствами и координации грузоперевозок. Используя данные о состоянии дорог, пробках и прочих факторах, ИИ может предложить оптимальный маршрут доставки с минимальными задержками. Также ИИ может скоординировать работу различных видов транспорта, например определять, какой вид транспорта наиболее эффективен для каждой отдельной доставки.
Пример такой системы — AI Team Logistics компании Tayota. Она в режиме реального времени оптимизирует взаимодействие всех грузовиков на складе под управлением ИИ.
Развитие такой технологии будет продолжаться, и в ближайшем будущем она станет неотъемлемой частью производственных операций, способствуя росту эффективности и устойчивости в отрасли. Перспективы использования ИИ в промышленности обещают множество положительных результатов, таких как повышение эффективности, улучшение качества продукции и оптимизация управления. Однако для полноценной реализации потенциала ИИ необходимо учесть и преодолеть сопутствующие вызовы.