Промышленность — одна из ключевых сфер применения технологий на основе искусственного интеллекта. Благодаря автоматизированным системам компании увеличивают производительность предприятий, уменьшают необходимое количество персонала, повышают качество продукции и т.д.
В этой статье мы рассмотрели, какие задачи позволяет решить внедрение ИИ в производство, а также примеры использования нейросетей на промышленных предприятиях.
Наша компания DynamicSun
также активно развивается в этом направлении. Уже реализовали несколько проектов — их можно посмотреть здесь.
Но не собираемся на этом останавливаться. Если вы хотите воплотить в жизнь самые смелые идеи, связанные с ИИ, мы с радостью вам в этом поможем
Кратко об искусственном интеллекте
Если говорить научным языком, ИИ — это не единая технология, а комплекс различных ИТ-решений. Они имитируют различные функции человека и позволяют выполнять задачи, с которыми стандартная, т.е. «не интеллектуальная», программа не справится.
В контексте промышленного производства обычно говорят о таких субтехнологиях, как:
- Компьютерное зрение.
- Анализ данных и прогнозирование.
- Системы поддержки принятия решений и т.д.
Внедрение искусственного интеллекта в производство — это не настолько свежая тема, как кажется. Промышленные компании уже активно применяют различные субтехнологии. К примеру, одним из лидеров в этом направлении считается «Росатом», объединяющий более 400 предприятий. Компания использует нейронные сети для предиктивного обслуживания оборудования, поддержки исследовательских центров, контроля соблюдения техники безопасности и т.д.
Актуальность внедрения ИИ в производство
Объем рынка в России растет в среднем на 15% в год, как пишет «Коммерсантъ». Однако пока основной прирост оказывают компании из таких сфер, как маркетинг, ритейл, клиентский сервис и т.д. Производственная отрасль остается одним из аутсайдеров по степени внедрения ИТ-решений на основе ИИ.
Это обусловлено тем, что на рынке пока крайне мало решений, созданных с учетом специфики конкретных производств и промышленности в целом. Компании разрабатывают уникальные ИТ-продукты на основе искусственного интеллекта для управления оборудованием, анализа информации и оптимизации рабочих процессов. Сейчас только крупный бизнес занимается внедрением ИИ в производство, что, в свою очередь, снижает темпы распространения технологий.
Однако это не означает, что в 2024 году разработка и интеграция решений на основе моделей искусственного интеллекта — неактуальное направление для развития компании. Уже есть ряд кейсов, в которых предприятие достигло хороших результатов благодаря использованию ИИ.
Какие возможности получает бизнес благодаря ИИ
Рассмотрим 6 основных задач, которые компания может автоматизировать благодаря «умным» системам.
Предиктивное обслуживание оборудования
В производстве используется огромное количество оборудования, из-за чего компании нередко сталкиваются с проблемами, связанными с техническим обслуживанием. Модели искусственного интеллекта помогают ремонтным службам мониторить состояние механизмов и различных устройств. Системы в режиме реального времени собирают и анализируют данные и прогнозируют поломки, отказы.
Внедрение искусственного интеллекта в производство поможет составить оптимальный план технического обслуживания и закрыть потребности предприятия с минимальным количеством специалистов. В результате компания получит следующие преимущества:
- Минимизация простоя.
- Снижение затрат.
- Предотвращение незапланированных остановок работы.
Продвинутые ИИ-системы оценивают состояние оборудования и определяют вероятность поломок путем анализа цифрового двойника. Так называют виртуализированную модель физического объекта. Используя ее, нейросеть может воспроизводить условия эксплуатации и прогнозировать отказы.
Контроль качества
Компьютерное зрение — распространенная технология в индустрии. Компании используют ее для:
- Обнаружения брака.
- Контроля производственного процесса и т.д.
Внедрив ее на предприятие, вы автоматизируете процесс анализа продукции. Искусственный разум будет проверять качество сварки, штамповки и сборки, контролировать процесс производства и уведомлять сотрудников. Как результат количество брака сократится, а некачественная продукция не попадет к клиентам.
Рассмотрим пример из бельгийской промышленности. Компания 3B-Fiberglass занимается производством стеклопластиковых изделий. Технологи предприятия обнаружили, что материал разрушается, но не могли выявить причину.
Для контроля производственного цикла компания внедрила систему видеоконтроля с ИИ. С помощью искусственного интеллекта специалисты получили подробную информацию о состоянии продукции на каждом этапе. Система автоматически уведомляет операторов о риске или наличии разрыва, что позволяет устранить проблему до того, как она скажется на следующих этапах производства.
Автоматизация производственных складов
Еще одна перспектива внедрения ИИ в промышленность — оптимизация логистики на объекте. На ограниченной области непрерывно перемещается много грузовых машин, роботизированных тележек, складских манипуляторов. Для координации перемещения транспорта можно использовать ИИ-решения. С их помощью компании оптимизируют использование свободного пространства и предотвращают различные сбои в работе склада из-за человеческого фактора.
Один из первых примеров создания автоматизированной системы управления представила компания Toyota. ИТ-специалисты презентовали концепцию AI Team Logistics. Она помогает компаниям модернизировать взаимодействие перевозчиков и машин под контролем ИИ. Ключевая задача внедрение ИИ в промышленность в данном случае — централизованное создание маршрутов в реальном времени для всех перевозчиков и машин под контролем ИИ.
ИИ-система Toyota ежесекундно анализирует положение техники и задач и определяет оптимальные маршруты. В результате промышленное предприятие получает возможность организовать непрерывный и надежный рабочий поток.
Еще одно перспективное направление — разработка беспилотного транспорт. Сейчас российская компания ММК-МЕТИЗ активно тестирует «Уралы» под контролем ИИ. Автоматизированная система выстраивает оптимальный маршрут и анализирует данные с камер для управления машиной. Грузовой транспорт может перемещаться между производствами, парковаться и объезжать разные типы препятствий.
Проектирование
Генеративный дизайн — современный подход к созданию проектов при помощи ИИ-инструментов. Искусственный интеллект собирает данные из документации и на ее основе проектирует объект с учетом требований, заданных пользователем (например, стоимость производства, материалы и т.д.).
Преимущества генеративного проектирования:
- Уменьшение времени подготовки дизайна.
- Возможность протестировать различные варианты.
Генеративный дизайн поможет снизить расход ресурсов, улучшить качество продукции, снизить ее вес и решить другие производственные задачи.
Планирование
Искусственный интеллект активно используется для управления промышленным объектом. К примеру, российские разработчики создали систему Adeptik APS, которая позволяет повысить эффективность производства, оптимизировать цикл и сократить сопутствующие издержки.
Искусственный интеллект анализирует данные о производственных мощностях объекта, запланированных поставках, остатках материалов на складе и заказах, а также о количестве заказов, заполненности штата, доступности оборудования и т.д. В результате компания получает подробную оценку возможностей предприятия, которая позволит спрогнозировать потребность в ресурсах, расставить приоритеты и определить максимально допустимую нагрузку.
Обеспечение безопасности
Компьютерное зрение используется не только для контроля качества продукции. Данную технологию внедряют для того, чтобы в режиме реального времени мониторить соблюдение ТБ, состояния сотрудников и т.д. К примеру, российская система VizorLabs, анализируя видеопоток, определяет снятие каски, респираторов и других средств индивидуальной защиты, выявляет возгорание, задымление и уведомляет сотрудников, ответственных за безопасность.
Подобное ИТ-решение активно использует лесопромышленный холдинг Segezha Group. Оно используется не только для контроля соблюдения ТБ и реагирования, но и проверки сотрудников на проходной. К примеру, система определяет нетрезвых работников.
Проблемы и сложности применения ИИ
ИИ-решения подходят не всем компаниям. Есть 3 пока непреодолимых барьера, которые могут стать проблемой для предприятия, решившего внедрить интеллектуальную систему для оптимизации производства. Кратко о них:
- Высокая стоимость. Продвинутые ИИ-проекты с несколькими моделями стоят не менее 3 млн рублей. Мы привели ценник только в качестве ориентира. Стоимость реализации зависит от ряда факторов (например, это готовое решение или разрабатываемое с нуля). В любом случае внедрение ИИ может стать сильным ударом по бюджету для малых и средних предприятий.
- Дефицит специалистов. В России наблюдается острая нехватка различных ИТ-специалистов, особенно в сфере искусственного интеллекта. Из-за этого даже крупные предприятия (например, Газпром нефть) не могут заполнить штат на 100%.
- Отсутствие прозрачности. Алгоритмы машинного обучения можно сравнить с «черным ящиком». Не всегда понятно, как ИИ пришел к тому или иному выводу. Поэтому требуется перепроверять результаты работы нейросети, чтобы ее ошибки не стали причиной неверных управленческих решений и нарушения производственных циклов.
Системы на основе ИИ дают хороший экономический эффект при правильном использовании. Благодаря новым ИТ-решениям компании оптимизируют рабочие процессы, повышают качество и сокращают стоимость продукции, а также обеспечить безопасность на объекте. Главное — при внедрении ИИ учесть специфику бизнеса и решить проблемы с нехваткой кадров и отсутствием материально-технической базы для интеграции системных решений.
