Поделиться
При этом размер предприятия при внедрении технологий машинного обучения не важен. Любое промышленное производство можно улучшить с их помощью: там, где работают люди, есть поле для ошибок, а искусственный интеллект позволяет их избегать. Прежде всего это касается конвейерных и опасных производств.
Представьте отдел контроля качества на заводе режущих дисков для болгарок. Специально обученные люди проверяют каждую деталь вручную. Один технолог протестирует 150 дисков в час, а искусственный интеллект - тысячу и более. Поэтому промышленным предприятиям с конвейерами просто показано внедрение ИИ для ускорения рутинных процессов.
Другой пример - фабрика по производству химикатов. Там смешивают вещества, которые вступают в нестандартные реакции и представляют опасность для жизни сотрудников. Валидационная модель искусственного интеллекта проверит работу соединения и предскажет, что конкретно получится при смешивании. Генерационная модель поможет улучшить качество результата.
Технологии машинного обучения позволяют решить целый комплекс задач. Например, снизить время простоя. Каждый завод стремится к тому, чтобы все линии оборудования были равномерно загружены и работали без остановок. Когда через конвейер ежеминутно проходят сотни и тысячи единиц продукции, а технолог при этом высматривает бракованный элемент и останавливает станок, чтобы убрать его из общей массы, - непроизводственное время увеличивается. ИИ на базе компьютерного зрения автоматически отслеживает и устраняет деталь низкого качества, не тормозя конвейер.
Другое "узкое место" производства - планово-предупредительный ремонт. На ППР одного станка с ЧПУ ежегодно тратят по три дня (в зимний период). Система превентивного техобслуживания на базе искусственного интеллекта прогнозирует, когда оборудование выйдет из строя, формирует оптимальный график планового ремонта и снижает время простоя на день или два. А каждый день работы станка - это прибыль для бизнеса.
Искусственный интеллект также помогает улучшить качество продукции. Человек оценивает продукт визуально. Чтобы увидеть микротрещины, ему требуется спецоборудование и время для проверки. Часть деталей с браком при "живом" контроле неизбежно остается на конвейере и позже попадает в руки потребителю. Интеллектуальные системы работают со стомерным массивом статистических данных и с высокой долей вероятности распознают дефекты, исключая доставку некачественной продукции.
ИИ-решения широко применяются при автоматизации проектирования: на основе собранной информации они дают инженеру рекомендации при создании чертежа - как, допустим, спроектировать деталь, чтобы она выдерживала необходимую нагрузку. Экспертные системы объединяют знания сотрудников и помогают обучать новые кадры.
Без искусственного интеллекта уже сложно представить обеспечение безопасности на современном производстве. Ведь отдел мониторинга физически не может заметить каждую деталь на камере видеонаблюдения: носят ли сотрудники каски, надевают ли страховочную привязь, работают ли без напарника близ опасных объектов. Системы предотвращения аварий устраняют человеческий фактор, обрабатывая миллиарды операций в секунду.
Нейронным сетям поручают и генеративные задачи - машина способна придумать, к примеру, состав сплава и проверить его характеристики, чтобы исключить риски при создании прочных и износостойких материалов.
Если конкурентам удалось благодаря цифровым инновациям повысить качество и скорость производства, значит, и вашей фирме пора двигаться вперед. При анализе бизнес-процессов часто выясняется, что ряд задач можно автоматизировать. И здесь есть два пути: разработать собственную технологию или внедрить готовый "коробочный" продукт.
При внедрении ИИ как корпорации, так и небольшие предприятия сталкиваются с одним и тем же спектром проблем. Во-первых, сбор данных - процесс трудоемкий и дорогостоящий. На создание и настройку датасета уходит 60 процентов ресурсов и времени, на разработку - остальные 40. Data Warehouse - центр хранения данных - упрощает задачу, но такое решение по карману только мастодонтам бизнеса. Во-вторых, на рынке мало опытных дата-сайентистов - специалистов, которые настраивают инфраструктуру, агрегируют данные и работают с ними. И даже найдя компетентного инженера, компания может легко его потерять, если будет ставить невыполнимые KPI. В таких условиях целесообразно искать тех подрядчиков, кто предлагает внедрение искусственного интеллекта в бизнес как комплексную услугу.
Популярность компьютерного зрения и предиктивных моделей в России будет расти на протяжении ближайших десятилетий. Год от года технологии ИИ становятся все доступнее. Когда небольшие компании дорастут до использования искусственного интеллекта и приблизятся по качеству и скорости выпуска продукции к гигантам отрасли, последние начнут внедрять новые технологии, чтобы выйти на очередной виток развития.