Искусственный интеллект в промышленности

Исследование компании «Цифра» и РСПП сообщает, что к 2019 году количество устройств, подключенных к интернету вещей, достигнет 1,9 млн. К 2021 году объем российского рынка искусственного интеллекта в промышленности составит $380 млн.

По данным исследования за 2016 год, всего в мире к промышленному интернету подключено 1,7 млрд единиц оборудования. При этом к 2019 году из 1,9 млн таких устройств в России будет 1,3 млн в машиностроении и 600 тыс. в процессном производстве.

Эксперты отмечают, что больше всего технологии машинного обучения используют в дискретном производстве. К нему относятся авиа-, машино- и приборостроение. В эту сферу входят 44% рассмотренных в исследовании проектов в области искусственного интеллекта. Однако пока не все, даже крупные машиностроительные компании России, используют технологии ИИ. Например, в «Уралвагонзаводе» сообщили, что пока не применяют искусственный интеллект.

На втором месте процессное производство: металлургия, химия, нефтехимия, нефтепереработка и нефтедобыча. В этой сфере реализуют 22% проектов по ИИ. И 11% относятся к электроэнергетике. «Остальные 23% находятся на ранней стадии разработки. В основном это университетские научные работы, в которых исследуют применение методов искусственного интеллекта в новых для промышленного сектора сферах», – говорится в исследовании.

В дискретном производстве искусственный интеллект применяют для продления срока службы промышленного оборудования и повышения эффективности его технического обслуживания. «Предсказательная аналитика помогает промышленникам получить сведения об остаточном ресурсе промышленных активов. А предписывающая аналитика дает рекомендации по предотвращению сбоев в работе и недопущению аварий», – сообщил Павел Растопшин, управляющий директор компании «Цифра».

Технологии ИИ также применяют в сфере робототехники и робозрения для создания систем обучения промышленных роботов. Однако, как сказал Павел Растопшин, эта область «еще не сильно развита из-за низкой роботизации российского производства».

По словам эксперта, в области процессного производства применяют те же сценарии. Однако системы типа «цифровой советчик» для управления технологическими процессами более перспективны для повышения экономических показателей. «Россия может стать одним из лидеров по использованию технологий искусственного интеллекта в процессном производстве: металлургии, нефтегазе, химии. Ведь оно преобладает в структуре ВВП России и технологически готово к внедрению инноваций благодаря накопленному массиву данных», – считает Павел Растопшин.

Однако эксперты сообщили, что самые передовые методы ИИ в промышленности почти не применяют из-за их сложности и новизны, несмотря на то, что они могут дать хороший эффект.

Рассмотрим, какие промышленные компании России уже применяют искусственный интеллект и для чего.

ИИ в металлургии

По словам Игоря Савцова, генерального директора ООО «ОМК-ИТ», его компания уже использует технологии искусственного интеллекта. «В 2017 году мы внедрили новую технологию для развития единой службы технической поддержки пользователей. Совместно с небольшим стартапом компания разработала ИИ-систему “Гога”.

В службу поддержки ежемесячно поступает 50 000 запросов от сотрудников по различным каналам — телефон, интернет, корпоративный портал. Скорость выполнения обращений во многом зависит от того, насколько правильно и быстро они маршрутизируются, то есть отправляются к профильным специалистам. После нескольких месяцев работы стало понятно, что система искусственного интеллекта справляется с такой работой лучше, чем человек.

“Гога” анализирует текст письма с обращением сотрудника и принимает решение на основе ранее выполненных обращений. Кроме того, система способна самообучаться: чем больше в ее базе обработанных обращений, тем “умнее” она становится. За четыре месяца работы “Гога” смог безошибочно классифицировать 92% обращений.

ОМК не собирается останавливаться на достигнутом и сейчас реализует еще один проект, основанный на применении технологий машинного зрения и нейросетей. Он нацелен на определение сортности и засора покупного лома для производства стали. За счет искусственного интеллекта и большого массива данных компания планирует без участия человека определять виды и классы лома, а также процент засора», — рассказал Игорь Савцов.

«Компания НЛМК использует искусственный интеллект для оптимизации производства, – сообщил Анджей Аршавский, директор, Advanced Analytics & Big Data ПАО «НЛМК». – В частности мы повышаем производительность сталеплавильного и прокатного производства. А также экономим дорогостоящие материалы и ищем способы производства новых марок стали за счет анализа данных, машинного обучения, методов математического моделирования и оптимизации.

Мы планируем развивать это направление и тем самым оптимизировать производство и процессы компании. ИИ способен сопоставить и учесть больше факторов, чем человек. И его применение открывает новые возможности по повышению эффективности на производстве».

Александр Крохин, директор департамента развития литейных технологий и новых продуктов компании «Русал», сообщил, что она широко применяет цифровое моделирование в R&D-проектах. «Такой подход позволяет сокращать стоимость и время разработок инновационных продуктов. А в области разработок и изготовления 3D-изделий из порошковых вообще невозможно не использовать самые последние программы 3D-моделирования и управления процессами синтезирования материалов и готовых изделий», – добавил Александр Крохин.

ИИ в пищевой промышленности

Искусственный интеллект также используют в пищевой промышленности России.

«В ГК “ЭФКО” с 2018 года сотрудники отдела информационных технологий проводят исследовательские работы в области машинного обучения, — сообщила Александра Япрынцева, PR-менеджер ЭФКО. — В качестве платформы используют Python и специализированные библиотеки машинного обучения: NumPy, Pandas. Технологию применяют для задач классификации данных “с учителем” с использованием алгоритмов нейронных сетей. Сейчас эти решения в формате пилотных проектов тестирует служба информационных технологий в части классификации заявок и последующего их распределения, а также финансовый отдел для формирования управленческой отчётности. Технологии машинного обучения и искусственного интеллекта позволяют ЭФКО работать эффективнее и меньше использовать человеческие ресурсы для стандартной рутинной работы. В освободившееся время сотрудники решают более сложные интеллектуальные задачи».

Однако есть компании пищевой промышленности, которые пока не используют ИИ.

«Производство молочной продукции – консервативная отрасль сельского хозяйства, где важную роль играют и законы природы, и технологии, и определенные традиции, – сообщила пресс-служба ООО «Валио». – Заводы и фермы Valio – высокотехнологичные площадки, оборудование которых позволяет сделать процесс производства максимально стерильным и безопасным. Valio пользуется современными решениями, которые позволяют минимизировать контакт продукта и сырья с окружающей средой. Они обеспечивают строгий контроль каждого этапа производства, высокую безопасность, стерильность и качество – как сырья и упаковки, так и готовой продукции. Концерн ежегодно инвестирует значительные средства в развитие научного центра исследований и разработок Valio R&D. В 2017 году компания открыла один из самых современных заводов по производству йогуртов в Рийхимяки. А в городе Лапинлахти находится один из наиболее технологичных европейских заводов детского питания, где производят в том числе поставляемую на российский рынок детскую сухую молочная смесь Valio Baby.

Высокий уровень автоматизации процессов характерен для каждого этапа производства продукции Valio: от доения коров, где роботизированный доильный аппарат осуществляет первичный контроль качества молока и состояния животного, до склада, где автоматизирован процесс укладки продукции на паллеты и ее сборки для отправки в торговые сети. Современные технологии также широко используют при работе с данными по рынку, для аналитики и прогнозирования, в HR и других областях.

Однако на данный момент потребности во внедрении именно искусственного интеллекта с целью решения производственных задач компания не испытывает. Внедрение такого рода системы – значительная инвестиция, которая должна быть продумана и обусловлена стратегической необходимостью. Решая приоритетные задачи, компания придерживается политики Smart Investment и вкладывает средства в проекты, окупаемость которых гарантированно превысит затраты.

Valio всегда стремится идти в ногу со временем, поэтому мы не исключаем, что в будущем внедрение искусственного интеллекта окажется важной и актуальной задачей для развития нашего бизнеса.».

Пока не многие промышленные компании России используют искусственный интеллект в своих бизнес-процессах. Однако преимущества ИИ стимулируют внедрять его в различные сферы деятельности крупнейших российских организаций разных отраслей промышленного сектора. Судя по тому, какие технологии уже применяются, перспективы развития искусственного интеллекта в отечественной промышленности широки и многообещающи.

Юлия Сильченко

Комментарии