Мы называем искусственный интеллект двигателем экономики. По словам вице-премьера Дмитрия Чернышенко, сегодня уже более половины корпораций и крупных организаций внедряют технологии ИИ в свою работу (источник: rg.ru). Ожидается, что через два года вклад этой области в ВВП страны достигнет 2%. Мы рассмотрим, как применение искусственного интеллекта меняет промышленность.
В России искусственный интеллект применяется в различных сферах: сельском хозяйстве, образовании, здравоохранении и многих других, включая промышленность. Это помогает повышать производительность и снижать издержки путем автоматизации рутинных процессов, уменьшая количество брака благодаря анализу промышленных данных в реальном времени и созданию прогностических моделей. Какие возможности внедрения ИИ существуют?
Цель: обнаружение аномальных режимов работы, предотвращение аварий и уменьшение плановых ремонтов.
Например, для технологического процесса важно, чтобы параметры оставались в нужных пределах. На крупных производствах отклонения от технологии могут привести к нежелательным последствиям — производственному браку, отзыву продукции и остановке производства. Контроль и выявление аномалий с помощью искусственного интеллекта позволяет продукции сохранять идеальные характеристики.
Еще один сценарий использования — обнаружение неисправностей на ранних стадиях, сокращение простоев и оптимизация плановых ремонтов. Система с ИИ способна выявлять и устранять критические неисправности гораздо раньше, чем они могут нанести ущерб производству. Это предотвращает простои и экономит время и деньги.
Такой подход снижает вероятность резкого выхода оборудования из строя, что может привести к остановке производства. ИИ предупреждает о неисправностях заранее, давая сотрудникам время на принятие мер.
Кроме того, это позволяет перейти от плановых ремонтов к ремонтам по факту: нет необходимости менять детали, если данные моделей говорят о их надежности.
Используемые модели адаптивны и гибко настраиваются под конкретные процессы. ИИ анализирует множество факторов и параметров. Можно настроить его на прогнозирование выхода оборудования из строя на несколько дней или недель.
Один из примеров использования — внедрение прогнозной системы с ИИ на мельнице, перерабатывающей руду. Подача разной руды может изменить режим работы мельницы и привести к перегрузке. Это может вызвать остановку производства и финансовые потери. ИИ может предсказать перегрузку заранее, основываясь на исторических данных.
При производстве продукции важно соблюдать технологический процесс и адаптировать его под изменяющиеся условия. Нужно контролировать множество параметров. Операторы могут иметь разный опыт и технику, что влияет на управление процессом.
Можно использовать алгоритмы машинного обучения, которые строят прогнозы на основе текущей ситуации и подбирают оптимальные режимы управления для достижения нужных результатов. Такие системы могут давать рекомендации операторам или управлять процессом напрямую.
Например, в металлургии система может рекомендовать количество добавляемых присадок, исходя из требований к готовому продукту.
Таким образом, можно снижать брак и минимизировать затраты, используя ИИ в промышленности.
Этот сценарий базируется на возможности создания прогностических моделей, учитывающих множество факторов. Он может быть полезен при планировании выпуска продукции, закупок, продаж и логистики. Использование такого сценария позволяет более гибко планировать, повышать рентабельность и оптимизировать производство.
При планировании важно учитывать используемое сырье. От этого зависят типы продукции, загрузка предприятий и логистика.
Softline Digital внедрили такой сценарий на крупном молочном производстве. Искусственный интеллект строит прогнозы содержания жира и белка в молоке для каждого поставщика на недели и месяцы вперед. Это влияет на план-график выпуска продукции. Если для производства требуются определенные показатели молока, то отправляют сырье от поставщика, который может это обеспечить. Модели также помогают прогнозировать стоимость молока на полтора года вперед, что учитывается при бюджетировании.
Иногда необходимо измерить дополнительные параметры для более точного контроля за процессами. Оборудование для этого либо не существует, либо является слишком дорогостоящим и сложным в установке. В таких случаях можно воспользоваться силой искусственного интеллекта.
Например, компьютерное зрение может визуально анализировать поступающее сырье на конвейере. Это позволяет контролировать качество, размеры и другие характеристики руды в реальном времени. Если обнаружится несоответствие, система сообщит об этом и, при необходимости, остановит конвейер.
Что такое виртуальные датчики?
Это модель, которая позволяет "заменить" реальные датчики там, где их нет. Исходя из имеющихся данных, искусственный интеллект способен предсказать показатели температуры, плотности, влажности и другие на определенном этапе процесса.
