По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

Внедрение ИИ в промышленности: этапы, сложности, решения

Лупанов А.В. директор по информационным технологиям, инжиниринговая компания «Интехком», Москва

Будущее промышленности — это dark factory, так называемые «черные/темные фабрики»: полностью автоматизированные, без работников-людей, а значит, не нуждающиеся в освещении. Производительность таких предприятий должна быть намного выше, чем сейчас, поэтому возникает закономерный вопрос: когда среднестатистический завод можно будет передать под управление искусственному интеллекту (ИИ)? Автор рассматривает перспективы использования ИИ, в том числе и те промежуточные этапы, которые необходимо преодолеть на пути внедрения этой технологии. В статье описываются проекты в сфере ИИ, реализуемые инжиниринговой компанией «Интехком».

Искусственный интеллект — это программа или комплекс программ, которые имитируют интеллектуальную деятельность человека. ИИ использует методы машинного обучения, нейронные сети и другие алгоритмы, благодаря которым компьютер может обрабатывать большие объемы данных и делать выводы на основе этой информации.

В первую очередь остановимся на самом понятии «искусственный интеллект (ИИ)». В широком смысле — это программа или комплекс программ, которые имитируют интеллектуальную деятельность человека. ИИ использует методы машинного обучения, нейронные сети и другие алгоритмы, благодаря которым компьютер может обрабатывать большие объемы данных и делать выводы на основе этой информации.

Поскольку любое предприятие — это объект, генерирующий большое количество разнообразных данных, которые можно анализировать и далее использовать в производственных и бизнес-целях, закономерный первый шаг — настроить мониторинг. Уже это позволяет:

• снизить затраты;

• оптимизировать процессы;

• повысить качество продукции;

• улучшить безопасность на объекте и т. д.

За счет анализа данных о производственном процессе ИИ способен следить за правильностью технологических этапов, предотвращать появление дефектов либо вовремя реагировать на их возникновение и тем самым способствовать повышению качества продукции. Также полезен предиктивный анализ, когда на основе накопленной информации система прогнозирует технические сбои в оборудовании и заранее информирует об этом, что позволяет снизить или полностью предотвратить потери на участке или на предприятии в целом.

Также алгоритмы ИИ могут обрабатывать большие объемы данных, например о режимах работы и нагрузках, посторонних шумах и вибрациях в механизмах, и применять эту информацию для:

• оптимизации производственных циклов;

• составления графиков профилактических ремонтов;

• более эффективного управления запасами на складах.

Для Цитирования:
Лупанов А.В., Внедрение ИИ в промышленности: этапы, сложности, решения. Генеральный директор. Управление промышленным предприятием. 2023;6.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: