Искусственный интеллект помогает решать промышленные задачи
В ноябре этого года правительство России утвердило обновленную версию стратегического направления в области цифровой трансформации обрабатывающих отраслей промышленности. Она предполагает в том числе расширение использования на предприятиях искусственного интеллекта.
"Новое направление станет частью Сводной стратегии развития обрабатывающей промышленности на ближайшие семь лет, которую реализует сейчас правительство, и должно положительно отразиться на общей динамике валового внутреннего продукта страны и, конечно, на уровне благосостояния наших граждан", - сказал председатель правительства РФ Михаил Мишустин.
К приоритетным для внедрения в промышленности технологиям относится и искусственный интеллект, поскольку он позволяет повысить эффективность производства и гибкость, принять правильные управленческие решения, рассказал "РГ" директор направления "Цифровая трансформация отраслей и компаний" АНО "Цифровая экономика" Алексей Сидорюк.
По его словам, проведенное совместно с Минпромторгом России исследование эффективных практик внедрения ИИ в обрабатывающей промышленности позволило выделить круг задач, для решения которых сегодня используется искусственный интеллект. В их числе, например, предиктивный анализ выхода оборудования из строя. "Это помогает добиться существенного экономического эффекта благодаря своевременному обслуживанию оборудования, что продлевает срок эффективной нагрузки, уменьшает сроки простоя и стоимость ремонта", - сказал Алексей Сидорюк.
Другая задача, которую решает ИИ, - контроль ношения средств индивидуальной защиты с помощью компьютерного зрения, что особенно важно для вредных и пищевых производств. Компьютерное зрение также используется и для контроля качества продукции. К примеру, отечественное решение для контроля качества стали для вертолетов у "РТ-Техприемка" позволило заменить ручной труд, ускорить в шесть раз процесс дефектоскопии и свести риск выпуска дефектной продукции почти до нуля.
"У нас создана система компьютерного зрения для управления "рукой" робота-манипулятора на линии по производству рессор. Это позволило убрать людей с травмоопасного участка, где раньше случались инциденты, - рассказал директор Института искусственного интеллекта Университета Иннополис Рамиль Кулеев. - Также реализуем проект по распознаванию дефектов сварных соединений по данным рентгенографического контроля. Это крайне востребованная технология при строительстве и ремонте магистральных нефтепроводов".
"Основные направления, по которым востребованы технологии искусственного интеллекта в производстве, - это видеоаналитика (качество продукции и безопасность труда) и предиктивная аналитика, - подтвердил "РГ" старший вице-президент по инновациям Фонда "Сколково" Кирилл Каем. - Сейчас идет внедрение АСУТП, CAD и PLM на замену импортным. В них уже появляются элементы ИИ".
В числе других сценариев применения искусственного интеллекта в промышленности - оптимизация логистических маршрутов и цепочек, контроль загрузки самосвалов, рекомендательные сервисы и помощники диспетчеров на производствах и др.
"В качестве перспективных сценариев применения, за которыми мы с интересом наблюдаем, можно назвать использование генеративных нейросетей для планирования размещения производственных линий и объектов, полную или частичную роботизацию производства - хороший пример безлюдного производства есть у ГК "Черкизово" в Кашире, использование беспилотного транспорта для доставки грузов на внутренней закрытой территории", - рассказал Алексей Сидорюк.
Искусственный интеллект позволяет серьезно повысить эффективность производства
Транспорт без водителя уже можно увидеть, например, на "Ярославском заводе напитков", который внедрил беспилотники RoboCV для автоматического перемещения продукции на складах.
Набирает популярность и использование цифровых двойников. Например, моделируется новый продукт или создается цифровая копия заводского оборудования, чтобы знать о его состоянии и рисках безопасности. Технологии ИИ позволяют воспроизводить условия эксплуатации объектов и проводить виртуальные испытания.
Серьезное внимание сегодня также уделяется применению больших языковых моделей, рассказал "РГ" научный руководитель Ассоциации "Искусственный интеллект в промышленности" Алексей Шпильман. "Мы считаем, что они способны после доработки решать сложные инженерные задачи. Так, университет ИТМО совместно с компанией "Татнефть" сделали прототип помощника нефтяника, который может выдавать вполне разумные инструкции по действию в конкретных ситуациях. На начальных этапах эту систему планируется использовать для обучения сотрудников, но гипотетически она сможет в какой-то момент помогать и на производстве", - отметил он.
Цифровой эксперт может вести профессиональный диалог, обеспечивая внутреннее аудирование, ассистирование и обучение специалистов на основе корпоративного опыта нефтяной компании.
Чаще всего потребность промышленности в ИИ связана с ускорением однотипных процессов, требующих много времени и ресурсов, отметил Рамиль Кулеев. Он привел в пример мониторинг складских запасов промышленных компаний - процесс достаточно энергозатратный и продолжительный.
"Также для одной компании мы создаем цифровую платформу для производства гибкой упаковки. Разработка позволит сократить цикл производства с 21 дня до 12, что даст значительную экономию по всей цепочке. Благодаря платформе на складах компании будет достаточное количество сырья, а производственные линии смогут рационально запускаться с наименьшим временем простоя", - сказал Рамиль Кулеев.
"В промышленности вообще очень выгодно применять ИИ - даже доли процента улучшения, умноженные на масштабы процессов, могут давать миллиардные эффекты, - отметил Алексей Шпильман. - Но нам нужно повышать эффективность как производства, так и людей. Тут я говорю как о технологических, так и об ИТ-специалистах. Необходимо повышение эффективности по всей цепочке создания ценности и это должно быть главным фокусом".
В промышленности выгодно применять ИИ: даже доли процента улучшения, умноженные на масштабы процессов, приносят миллиардные эффекты
Внедрение технологий ИИ - задача непростая, и здесь на помощь компаниям приходит государство. "Поддержка высокотехнологичных проектов реализуется комплексно органами власти и институтами развития. Это могут быть гранты, субсидии на возмещение расходов, льготные кредиты и др. В частности, поддержка пилотных проектов апробации технологий ИИ в приоритетных отраслях осуществляется в рамках федпроекта "Искусственный интеллект" нацпрограммы "Цифровая экономика Российской Федерации", - рассказал Кирилл Каем.
По его словам, в 2021 году "Сколково" поддержал восемь проектов по этой тематике, предоставив гранты в размере более 550 миллионов рублей. В 2023 году фонд поддержит не менее девяти проектов, общий объем грантового финансирования составит более 900 миллионов рублей.
Один из примеров реализованных проектов - внедрение компанией NL Group совместно с резидентом "Сколково" "Эддреалити" интеллектуальной системы оценки и стимулирования спроса промышленной продукции более чем в 400 магазинах одной из российских розничных сетей по продаже косметики, бытовой химии и товаров для дома. Было подключено более 2800 экранов, а охват аудитории составил примерно 57 миллионов человек. Технология позволяет измерять интерес покупателей к товарам, повышать продажи продукции на 20-40 процентов благодаря трансляции таргетированной цифровой рекламы и измерять показатель конверсии из просмотров в продажи.
33 процента российских промышленных компаний намерены в ближайшее время внедрить искусственный интеллект в производственные процессы
По данным исследования Национального центра развития искусственного интеллекта, на конец 2021 года 15,8 процента компаний уже внедрили ИИ и 33,3 процента планировали сделать это в ближайшем будущем, отметил Алексей Сидорюк. "Полагаем, что за последнее время эта статистика улучшилась: отечественные ИИ-решения в промышленности стали более комплексными, появились новые игроки на рынке, есть интересные решения у исследовательских центров по ИИ", - рассказал эксперт.
Тем не менее, по его словам, на рынке существует ряд сдерживающих факторов, таких как уход западных иностранных вендоров и цифровых платформ, дефицит высококвалифицированных кадров, разный уровень цифровых компетенций самих промышленных предприятий.
"С прошлого года у Минпромторга России появилась подведомственная организация - Федеральный центр прикладного искусственного интеллекта, который занимается решением указанных выше проблем. В рамках направления технологического лидерства мы собираем эффективные практики внедрения искусственного интеллекта, в том числе в промышленности, а также совместно с государством и бизнесом создаем стимулы для внедрения ИИ в реальном секторе", - подытожил Алексей Сидорюк.
