Искусственный интеллект уже сейчас является неотъемлемой частью промышленности и представляет собой одну из самых новаторских и прогрессивных технологий. Он применяется в различных отраслях промышленности, помогая компаниям повысить эффективность производства, сократить затраты и создать инновационные продукты и услуги.
Одной из основных областей применения искусственного интеллекта в промышленности является автоматизация производственных процессов. Благодаря алгоритмам машинного обучения, искусственный интеллект способен анализировать большие объемы данных, оптимизировать рабочие процессы и принимать самостоятельные решения. Например, в производстве автомобилей роботизированные АРМы могут выполнять сложные манипуляции на сборочной линии без участия человека.
Другой важной сферой применения искусственного интеллекта в промышленности является управление запасами и производственными операциями. Алгоритмы машинного обучения позволяют прогнозировать спрос, оптимизировать запасы и улучшить планирование производства. Это помогает компаниям избежать перепроизводства или дефицита товаров на рынке, что приводит к сокращению издержек и повышению прибыли.
Еще одной областью применения искусственного интеллекта в промышленности является обнаружение и предотвращение неисправностей в оборудовании. С помощью систем мониторинга и анализа данных искусственный интеллект может выявить аномалии в работе машин, предсказать отказы и выполнить необходимые технические действия в реальном времени. Это позволяет предотвратить потери производительности, устранить поломки и снизить время простоя оборудования.
Кроме того, искусственный интеллект применяется в области качественного контроля и оптимизации производственных процессов. С помощью компьютерного зрения и алгоритмов искусственного интеллекта можно обнаружить дефекты или ошибки в продукции, оптимизировать использование сырья и минимизировать отходы. В результате улучшается качество продукции, снижаются затраты на брак и повышается общая эффективность производства.
Однако применение искусственного интеллекта в промышленности также вызывает определенные проблемы и риски. Например, возникает вопрос этичности использования самообучающихся алгоритмов и автономных систем. Как гарантировать, что искусственный интеллект будет использоваться в соответствии с правилами безопасности и не причинит вреда людям?
Тем не менее, несмотря на вызовы и риски, искусственный интеллект в промышленности имеет огромный потенциал для улучшения эффективности и конкурентоспособности компаний. Благодаря своим способностям в области анализа данных, оптимизации процессов и прогнозирования спроса, он позволяет сделать технологический прогресс в промышленности одним из ключевых факторов ее развития.
Сегодня мы видим как используются нейросети ЧатGPT, Midjourney. На рынке предлагаются тысячи решений на базе нейронной сети, искусственного интеллекта, машинного обучения и т.д. Это все развивается, растет.
Концепция искусственного интеллекта возникла на рубеже эпохи Возрождения и Нового времени с известной многим истории о големе, который формировался с помощью человека из глины и мог выполнять определенные задачи, надиктованные человеком. Научные круги того времени были сконцентрированы на человеке. После ряда военных столкновений в Европе и двух мировых войн был дан толчок к развитию кибернетики, математики, исследованию деятельности человеческого мозга.
Искусственный интеллект - это система моделирования человеческого разума. Машинное обучение и нейронные сети являются частным случаем искусственного интеллекта
Сейчас искусственный интеллект применяется и в социальной сфере и в сфере экономики, науки, в рамках госуправления. Решаются задачи в сфере финансов, медиатехнологий, телекоммуникационных связей, в сельском хозяйстве.
Ниже приведены примеры эффективных отечественных практик на базе технологий искусственного интеллекта в обрабатывающей промышленности.
1) Автоматизированный контроль состояния конвейерных лент.
Поставщик ООО "Визорлабс". Заказчик ООО "ЕВРАЗ".
Проблема. Несвоевременное выявление неисправности оборудования (конвейерных лент) и, как следствие, высокие затраты на ремонт, а также простои в производстве и рост себестоимости конечной продукции.
Решение. Решение представляет собой систему видеоаналитики, которая позволяет автоматически отслеживать состояние ленты на всех конвейерах, формировать индивидуальные отчеты по каждой ленте и по каждому стыку, выявлять критический износ или повреждения и отправлять оперативные уведомления мастеру для назначения ремонтов. Благодаря решению конвейер работает непрерывно, без остановки на ежесуточный осмотр, сокращается время пересменки рабочих. Данные в системе синхронизируются с информацией о проведенных ремонтах, прогнозируется износ ленты и заранее назначаются новые планово-предупредительные работы.
Эффекты. Повышение уровня достоверности данных контроля ленты с 50–75% до 100%. Сокращение трудозатрат на осмотр конвейерных лент на 1,5–2 ч/сутки.
2) Рекомендательный сервис для управления длительностью и эффективностью процесса термообработки (в первую очередь предназначено для производств с линиями проходных печей непрерывного действия).
Поставщик ООО "Цифра". Заказчик ПАО "Трубная металлургическая компания".
Проблема. Отсутствие оперативной информации для точечной корректировки процесса работы печей непрерывного действия в режиме реального времени, что приводит к росту себестоимости и снижению производительности.
Решение. Программный комплекс для обеспечения автоматизации процессов на уровне оперативного производственного управления. Обеспечивает предоставление технологу и оператору линии термообработки рекомендаций по заданию технологических параметров с целью получения необходимых механических свойств продукции с учетом исходных данных (химический состав, масса, толщина и др.).
Эффекты. Повышение производительности участка термообработки на 8%. Рост продуктивности термообработки на 5%. Повышение качества продукции на 2%. Сокращение издержек на 10%.
3) Система мониторинга и предиктивного анализа состояния промышленного оборудования SmartDiagnostics.
Поставщик ООО "Кловер Групп" (Ctrl2Go). Заказчик ОАО "Тверской вагоностроительный завод".
Проблема. Отклонения в работе промышленного оборудования и несвоевременная аналитика его состояния, влекущая за собой аварийные остановки и простои на производстве, снижение эффективности производственных процессов и повышение затрат на ремонт и обслуживание техники.
Решение. Система осуществляет мониторинг промышленного оборудования на основании поступающих данных телеметрии с установленных датчиков, а также данных о внешних факторах (температура, давление) и АСУ ТП и ERP-систем. Собранная информация позволяет проводить предиктивную аналитику о возможном выходе оборудования из строя и проводить ремонты и обслуживание по фактическому состоянию.
Эффекты. Снижение затрат на ремонт на 30%. Снижение удельного расхода энергии на 4,4%. Снижение времени простоев на 12%.
4) Автоматизированный контроль использования средств индивидуальной защиты и попадания в опасные зоны.
Поставщик ООО "Визорлабс". Заказчик Росатом.
Проблема. Несистематическое или халатное отношение сотрудников к правилам техники безопасности и охраны труда, отсутствие оперативной информации о пострадавших сотрудниках, отклонение от регламентов обслуживания оборудования.
Решение. VizorLabs Health & Safety – автоматическая система контроля соблюдения техники безопасности и применения средств индивидуальной защиты (СИЗ) для предотвращения производственного травматизма. Изображение с камер наблюдения в производственных помещениях передается на сервер видеоаналитики, на котором нейронная сеть проверяет изображения на предмет ношения СИЗ сотрудниками, регистрирует нарушения техники безопасности, контролирует комплектность и численность бригад. Информация о нарушениях мгновенно передается на рабочее место (монитор или мобильное устройство) начальника смены и регистрируется в отчете. Начальник смены по радиосвязи останавливает работы до устранения нарушений.
Эффекты. Экономия на каждые 150 сотрудников 25 млн руб./год. Устранение риска отягощения в инцидентах и снижение выплат в каждом расследовании до 200 тыс. руб. Сокращение количества несчастных случаев в 8 раз.
5) Система контроля соблюдения мер гигиены сотрудниками на производстве.
Поставщик ООО "Коннектком". Заказчик ГК "Дамате".
Проблема. Контроль за санитарными правилами и нормами (СанПиН) и гигиеническими нормативами (ГН) является требованием к предприятиям, работающим по данным регламентам. Несоблюдение нормативов ведет к штрафам, потенциальному вреду здоровью потребителей конечной продукции и связанным репутационным и экономическим потерям, риску отзыва партии и остановки производства на время расследования.
Решение. Система "Direktiva: Санитария" отслеживает выполнение сотрудниками внутренних производственных регламентов и санитарных норм в соответствии с Европейским стандартом EN-1500. "Умный" рукомойник напоминает о необходимости гигиенической обработки рук и проверяет точное выполнение санитарных регламентов. Камеры оснащены функцией распознавания лиц, что позволяет проводить аутентификацию сотрудников, соблюдение регламента мытья рук и осуществлять контроль доступа на рабочее место. Система исключает вероятность попадания на производство сотрудников, не выполнивших надлежащие регламентные операции по мойке и дезинфекции.
Эффекты. Снижение влияния человеческого фактора на производимую продукцию до 5%. Увеличение соблюдения исполнения параметров санитарной обработки рук до 100%.
Чем же отличаются исследования через искусственный интеллект от математического моделирования, которое несколько десятилетий назад использовалось для решения таких же вопросов - увеличением скорости комбинаторного перебора. При больших вычислительных мощностях возможна обработка более больших данных.
Конечно, возникают и ошибки, связанные с тем, что искусственный интеллект разрабатывает человек и приносит туда кучу своих человеческих ошибок (математических, неправильно заданных условий).
Мы переживаем очень интересный этап. Если давным-давно решения принимала природа, а человек подчинялся тем или иным событиям, то благодаря индустриализации и прогрессу сам человек начал принимать решения.Сейчас мы постепенно переходим к тому, что решения уже будет принимать математический аппарат.
Все современные производства, которые хотят конкурировать на рынке в той или иной мере используют цифровые решения, искусственный интеллект и другие инновации (автоматизацию, роботизацию).
В середине января 2023 года Правительство РФ согласовало с бизнесом дорожную карту развития искусственного интеллекта. Реализация мероприятий дорожной карты "Искусственный интеллект" предполагает получение практически значимых результатов мирового и опережающего уровня в высокотехнологичной области развития технологий искусственного интеллекта, а также продуктов и услуг с их использованием. Использование искусственного интеллекта в России станет одним из условий доступа к господдержке в сельском хозяйстве, промышленности, транспорте и туризме. правительство России намерено обязать компании использовать ИИ при получении отраслевых мер поддержки. Это сделано в соответствии с указанием президента РФ Владимира Путина, чтобы увязать предоставление субсидий из федерального бюджета страны с обязательством их получателей использовать современные технологии.
Первым шагом для внедрения искусственного интеллекта на предприятиях является настройка мониторинга. Это позволит снизить затраты, оптимизировать процессы, повысить качество продукции, улучшить безопасность на объекте и т. д.
За счет анализа данных о производственном процессе искусственный интеллект 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.
Вторым шагом будет внедрение дистанционного управления производственными процессами, посредством удаленного оператора. Этот шаг нельзя пропустить по следующим причинам:
высокая стоимость внедрения полноценного искусственного интеллекта, так как необходимо разрабатывать программное обеспечение более высокого уровня непосредственно под объект;
риски, так как ошибки в алгоритмах машинного обучения могут привести к остановам и дорогостоящим простоям, авариям на производстве, загрязнению окружающей среды и т. п.;
естественное недоверие со стороны заказчиков к новым системам, которым предстоит самостоятельно, без участия человека, принимать производственные решения.
Дополнительные причины:
нехватка на предприятиях собственных квалифицированных кадров в области информационных систем и машинного обучения и нежелание отдавать значимые процессы на аутсорсинг;
негативное воздействие на рынок труда, так как автоматизация ведет к сокращению рабочих мест, изменению профессиональных требований к работникам.
Третьим этапом должно стать полноценное внедрение систем искусственного интеллекта для создания полностью автоматизированных промышленных предприятий.
(по материалам Александра Байкина (PRO Роботов),
Лупанова А.В. (ИК "Интехком", Генеральный директор.
Управление промышленным предприятием 6/2023))
