ИИ в промышленности уже уверенно воспринимается как прикладной инструмент, приносящий реальную пользу: каждое новое внедрение искусственного интеллекта – это минус в затратах и плюс в производительности и конкурентоспособности. Рост в этой области идет весьма активно: по результатам 2023 года, 25,8% промышленных компаний использовали технологии на базе ИИ, а 31,1% планировали внедрить ИИ в течение следующих трех лет.

Где применяется ИИ?

Согласно результатам мониторинга развития и распространения ИИ в России, проведенного Институтом статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ в начале 2023 года, чаще всего ИИ-решения в промышленности оптимизируют управленческие задачи – продажи и маркетинг, финансовый и бухгалтерский учет, и в меньшей степени — производственные процессы.

Наибольшее применение в промышленности в настоящее время находят компьютерное зрение и ИППР. При этом распределение различных типов ИИ-систем неравномерное: если компьютерное зрение и перспективные методы искусственного интеллекта (ПМИИ) применяются практически во всех ее отраслях, то кейсы применения технологий распознавания и синтеза речи встречаются пока лишь в машиностроении, нефтегазовой и энергетической отраслях.

Компьютерное зрение: в курсе всего

В производственных процессах зафиксировано наибольшее число кейсов с применением компьютерного зрения: по данным Университета Иннополис, с ним связано более 35% всех ИИ-решений, применяемых в сфере промышленности. Контроль качества производимой продукции, своевременный визуальный мониторинг износа ленты конвейера, контроль соблюдения сотрудниками гигиены на производстве – всего лишь некоторые “точки приложения” этой многоликой технологии, которая уже сегодня меняет мир и экономит миллионы собственникам предприятий.

Предиктивная аналитика: экономия на ремонте

Там, где важно не только увидеть, но и предвидеть, использование ИИ позволяет не просто реагировать на поломки оборудования по факту, но и предотвращать их. Благодаря сбору и анализу больших массивов данных, система прогнозирует возможные сбои и предлагает оптимальное время для техобслуживания. Такой подход уже реализован на множестве предприятий, в том числе в нефтегазовой и химической промышленности: он позволяет сократить незапланированные простои, снизить эксплуатационные издержки и продлить срок службы оборудования.

Цифровые двойники: работа без простоев

Цифровой двойник изделия – система, состоящая из цифровой модели изделия и двусторонних информационных связей с изделием и/или его составными частями. Применение таких технологий помогает обеспечивает непрерывную оптимизацию и совершенствование процессов и изделий (систем), что позволяет сократить сроки на производство изделия, оптимизировать расход ресурсов на его производство, продлить эксплуатацию изделия и т.д. Активнее всего рост применения этой технологии идет, по понятным причинам, в аэрокосмической и оборонной промышленности (21%), а также в обрабатывающей промышленности (19,9%).

Системы управления: электронный начальник

Новое поколение промышленного интернета вещей (IoT) с применением искусственного интеллекта (AIIoT) сочетает возможности интернета вещей и ИИ, создавая более умные и автономные системы управления промышленными предприятиями. Эти устройства могут собирать данные, принимать решения и выполнять действия без участия человека, что позволяет создавать адаптивные экосистемы для автоматизации промышленных процессов, управления умными цехами и индустриальными парками.

ИИ и робототехника: вкалывают роботы

Развитие технологий позволяет успешно и массово интегрировать ИИ с промышленной робототехникой: гуманоидные роботы теперь могут выполнять задания, которые выходят за рамки простых механических операций: взаимодействовать с людьми, отвечать на вопросы и адаптироваться к неожиданным условиям на производственных площадках. Особенно это востребовано в сфере точного производства и на предприятиях с высокой степенью технологической зрелости, снижая зависимость от человеческого труда и повышая производительность.

Коботы: долой рутину

Параллельно с полной автоматизацией процессов, компании все чаще внедряют гибридные решения, где ИИ работает совместно с людьми. Коботы (коллаборативные роботы) и инструменты с поддержкой ИИ дополняют человеческие рабочие ресурсы, улучшая производительность без полного замещения сотрудников. Они применяются для выполнения рутинных операций, что позволяет сократить дефицит кадров и повысить эффективность производства.

Как ИИ меняют промышленность?

Повсеместное внедрение ИИ — это шаг к новой промышленной нормальности, в которой выигрывают и бизнес, и экономика страны. И, конечно, современная ситуация приводит к ряду изменений, которые мы наблюдаем уже сегодня. Перечислим основные.

Усиление приоритета на отечественные разработки. Реалистичность курса на технологический суверенитет подтверждает то, что уже 54,2% промышленных компаний, использующих ИИ, опираются на отечественные решения. Их разработка ведется на базах российские вузов и НИИ, стартапов и крупных российских корпораций. При этом ИИ-платформы и продукты всё чаще создаются «внутри контура» — в рамках импортонезависимого ИТ-ландшафта.

Постепенное повышение доступности ИИ. Чтобы сделать ИИ доступным для большего числа предприятий, активно развивается модель предоставления ИИ как сервиса (AIaaS). Это особенно важно для малого и среднего бизнеса, который не может позволить себе содержание штата специалистов и собственной ИТ-инфраструктуры. В России формируются платформы, на которых можно “арендовать” ИИ: запускать модели, подключать датчики, собирать аналитику.

Дефицит кадров и активная борьба за них. Промышленные компании сталкиваются с растущей нехваткой кадров с компетенциями в области ИИ. Это усиливает конкуренцию за специалистов по ИИ и побуждает компании инвестировать в переквалификацию и обучение собственных сотрудников. По мнению экспертов, в 2025-2027 годах все больше компаний будут стремиться к созданию внутренних команд ИИ-экспертов, при этом битва за классных спецов уже идет не только внутри одной отрасли, но и между отраслями.

Ужесточение нормативов в ответ на внедрение инноваций. Нормативному законодательству приходится успевать за внедрением технологий: в ответ на расширение использования ИИ в 2022–2024 годах наблюдается ужесточение нормативных требований к применению ИИ в промышленности. Регуляторы начинают разрабатывать новые стандарты и правила, касающиеся прозрачности, безопасности и этики использования ИИ. Это подталкивает компании к более ответственному внедрению ИИ и повышению уровня доверия к этой технологии.

Сегодня ИИ помогает предприятиям решать задачи, с которыми раньше справлялись только большие команды инженеров. Переобучение специалистов, информатизация экосистем, постоянное увеличение качества продукции, ускорение работы, повышение ее эффективности – вот реалии промышленности, использующей системы искусственного интеллекта. И если вы готовы к развитию нон-стоп – присоединяйтесь к тем, кто использует ИИ, уже сегодня.