В Беларуси появилось полностью роботизированное производство телевизоров с ИИ
Белорусская компания "Горизонт" открыла полностью роботизированное производство телевизоров с искусственным интеллектом (ИИ). Эксперты отмечают, что в России кейсов применения ИИ на российских предприятиях множество. Для увеличения их числа необходимо решить вопросы со сбором промышленных данных.
Завод "Горизонт" работает по принципу lights out. Это почти безлюдное производство, где все ключевые операции выполняют промышленные роботы и автоматизированные системы. Все стадии производства - от монтажа панелей до финального контроля качества - наделены машинным зрением, алгоритмами глубокого обучения и технологиями предиктивной аналитики. Новые технологии позволяют проверять сотни параметров качества каждого телевизора. В пресс-службе компании утверждают, что на сегодняшний день такое роботизированное производство не имеет аналогов в СНГ и Европе.
Производство белорусских холодильников оснащено системой MES (Manufacturing Execution System). Технология синхронизирована с ERP‑платформой предприятия, это обеспечивает прозрачность и контроль потребления ресурсов. Есть на производстве и технология "цифрового двойника". Она позволяет моделировать производственные сценарии в реальном времени, оптимизировать загрузку линий и снижать операционные издержки.
А что в России? Как пояснили в минпромторге, отдельных примеров применения искусственного интеллекта на российских предприятиях множество. Среди ключевых отраслей, где нейросети активно применяются на производстве, выделяются горнодобывающая, химическая и металлургическая промышленность, а также нефтегазовый сектор. В этих сферах ИИ уже сегодня решает стратегические задачи - от проектирования до логистики. Технологии ИИ используются для проектирования и виртуальных тестирований, контроля качества на основе компьютерного зрения, предиктивного обслуживания оборудования, для интеллектуальной логистики и роботизации производственных процессов. Все эти технологии применимы в том числе при производстве бытовой техники на всех этапах жизненного цикла конечного изделия.
При таком многообразии технологий возникает вопрос - а где во всем этом человек? Искусственный интеллект на производстве выполняет функции, которые раньше требовали постоянного участия людей: он распознает дефекты, анализирует миллионы параметров в реальном времени и оптимизирует последовательность операций. Системы искусственного интеллекта прогнозируют поломки оборудования, регулируют темп сборочных линий и контролируют качество готовых изделий.
"Роботы действительно постепенно заменяют ручной труд операторов сборочных линий, упаковщиков, инспекторов контроля качества. Но вместе с этим формируется новая категория рабочих мест: инженеры-робототехники, специалисты по обслуживанию ИИ-систем, аналитики производственных данных и операторы цифровых линий. На смену "механическим" операциям приходит работа с управлением процессами и интерпретацией данных", - считает заместитель исполнительного директора ЦК НТИ по большим данным МГУ Гарник Арутюнян.
В минпромторге рассказали "РГ", что на текущий момент среди промышленных предприятий, которые уже начали внедрение ИИ-решений, более половины (53%) используют их в промышленной эксплуатации. Это свидетельствует о достижении определенного уровня зрелости в использовании ИИ-решений, полагают в ведомстве. Остальные 47% находятся на стадии пилотных проектов, что предполагает поиск и тестирование наиболее эффективных способов применения ИИ-решений.
Сегодня можно выделить следующие востребованные у промышленных предприятий технологии искусственного интеллекта, отмечают в минпромторге: оптическое распознавание символов (33,5%), компьютерное зрение (11,1%), обработка естественного языка (10%) и системы анализа данных (10%).
Для обучения искусственного интеллекта нужны огромные массивы данных, которые российским производителям еще предстоит накопить и структурировать. Введено понятие промышленных данных - к ним относится информация, создаваемая и обрабатываемая в производственных и технологических процессах выпуска промышленной продукции. Примеры таких данных - телеметрия с оборудования, параметры производственных процессов, данные о состоянии станков, температура станка, расход энергии, вибрация подшипника и другая информация. Промышленные данные важны для оптимизации процессов, управления и принятия решений.
"В условиях плотной конкуренции выигрывают те предприятия, которые быстрее автоматизируют процессы, исключают человеческий фактор и принимают решения на основе данных, а не интуиции. Для России это вопрос технологической независимости и устойчивости промышленности", - подчеркивает Арутюнян.