Искусственный интеллект на производстве: какие задачи можно доверить нейросетям

Виды и технологии искусственного интеллекта

Также в ИИ применяются технологии компьютерного зрения (для нахождения, распознавания и классификации объектов, извлечения данных из изображений, аналитики полученной информации) и анализа данных для выявления в них закономерностей и прогнозирования событий по его результатам.

Технологии ИИ находят применение и в сфере управления персоналом промышленных предприятий. Так, компания «Сибур» внедрила систему прогнозирования текучести кадров на основе машинного обучения. Алгоритм анализирует более 100 параметров по каждому сотруднику и с точностью до 85% прогнозирует вероятность его увольнения в ближайшие 3 месяца. Это позволяет HR-службе своевременно принимать меры по удержанию ценных специалистов.

Другой пример — система компьютерного зрения для контроля качества сварных швов, разработанная компанией «ВидеоМатрикс» для ПАО «Северсталь». Нейросеть анализирует рентгеновские снимки сварных соединений и с высокой точностью выявляет дефекты. Внедрение системы позволило сократить количество пропущенных дефектов на 30% и повысить производительность контроля на 40%.

Другой пример — внедрение ИИ-системы для управления доменными печами на Магнитогорском металлургическом комбинате. Нейросеть анализирует более 1000 параметров работы печи и выдает рекомендации по корректировке технологического режима. Это позволило снизить расход кокса на 5 кг на тонну чугуна и повысить производительность на 2,5%.

Оптимальными для правильного проведения машинного обучения считаются выборки данных, составленные вручную и содержащие максимум информации разного качества — это позволяет компьютеру выявлять неочевидные взаимосвязи между данными и делать по ним полезные выводы.

ИИ активно применяется для оптимизации логистических процессов. Например, ПАО «НЛМК» внедрило систему компьютерного зрения для контроля погрузки руды в вагоны. Нейросеть анализирует изображения с камер и определяет объем и качество загруженной руды. Это позволило увеличить объем перевозимой руды на 2% и сократить простои вагонов на 3%.

Искусственный интеллект (ИИ) — это комплекс методик математики, биологии, психологии, кибернетики и других наук, с помощью которого создаются технологии для написания «интеллектуальных» программ и обучения компьютеров самостоятельному решению задач. Главная задача искусственного интеллекта — это моделирование человеческого разума.

Одним из лидеров по внедрению ИИ в промышленности является ПАО «Северсталь». На Череповецком металлургическом комбинате компания реализовала проект по оптимизации работы непрерывно-травильного агрегата с помощью нейросети. Система в режиме реального времени анализирует показания датчиков и предлагает оптимальные настройки оборудования. В результате производительность агрегата выросла на 5%, что позволило увеличить выпуск продукции на 80 тыс. тонн в год.

Технологии машинного обучения

Технологии компьютерного зрения активно применяются для автоматизации контроля качества. Так, на заводе «РТ-Техприемка» (входит в Ростех) внедрена система автоматического контроля качества стали для авиационной промышленности на основе ИИ. Система анализирует изображения металлических листов и выявляет даже микроскопические дефекты с точностью до 97%. Это позволило ускорить процесс контроля в 6 раз по сравнению с ручной проверкой.

Похожий проект реализован на предприятиях «Газпром нефти». Система предиктивной аналитики, разработанная совместно с компанией Ctrl2GO, позволяет прогнозировать отказы насосного оборудования за 2-3 месяца до их возникновения. В результате удалось сократить внеплановые простои на 20% и снизить затраты на ремонты на 100 млн рублей в год.

Другой пример — система оптимизации маршрутов внутризаводского транспорта на основе ИИ, внедренная на «Магнитогорском металлургическом комбинате». Система в реальном времени анализирует загруженность цехов и оптимизирует маршруты движения погрузчиков и самосвалов. В результате удалось сократить пробег транспорта на 7% и снизить расход топлива на 5%.

Другой пример — система оценки эффективности сотрудников на основе ИИ, внедренная на предприятиях ГК «Росатом». Нейросеть анализирует данные о выполнении KPI, обучении, участии в проектах и формирует комплексную оценку эффективности каждого работника. Это позволило на 30% повысить объективность оценки персонала и оптимизировать систему мотивации.

Внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) стало одним из ключевых трендов цифровой трансформации промышленных предприятий. По данным исследований, использование ИИ позволяет повысить производительность на 30-50% и сократить операционные расходы на 15-20%. Практические кейсы применения ИИ мы уже рассматривали в здесь. В этом материале Оскар Хартманн, международный инвестор, серийный предприниматель, ТОП-18 бизнес-ангелов мира опишет еще несколько успешных кейсов, а также обозначит ключевые сложности и ограничения технологии.

Таким образом, искусственный интеллект становится ключевым инструментом повышения эффективности предприятий. При грамотном внедрении эти технологии позволяют существенно оптимизировать бизнес-процессы, сократить издержки и повысить качество продукции. Однако говорить о полной замене человека пока очень преждевременно. ИИ — это прежде всего умный помощник и партнер, берущий на себя рутину и высвобождающий наши силы для подлинно творческой и осмысленной деятельности. Главная задача — выстроить гармоничное сотрудничество естественного и искусственного интеллекта, которое поднимет наши коллективные способности на новую высоту. Лишь объединив сильные стороны человека и ИИ, мы сможем эффективно решать глобальные проблемы и идти к более совершенному будущему.