Искусственный интеллект становится движущей силой мировой экономики, и в России этот тренд активно развивается. Согласно вице-премьеру Дмитрию Чернышенко, более 52% корпораций и крупных организаций в России внедряют технологии ИИ в своей деятельности. Прогнозируется, что через два года вклад этой сферы в ВВП страны составит 2%.
Важным направлением внедрения искусственного интеллекта в России является его использование в промышленности. Специалисты Softline Digital рассматривают сценарии применения и результаты внедрения ИИ в этой области.
Цель: выявление аномальных режимов работы, предотвращение аварий и сокращение плановых ремонтов.
В технологическом процессе важно, чтобы параметры, определяющие процесс, находились в требуемых диапазонах. Искусственный интеллект используется для контроля и выявления аномалий, что позволяет избежать заводского брака и отзыва продукции. Также ИИ выявляет неисправности на ранних стадиях, минимизируя простои и оптимизируя плановые ремонты.
Прогнозная система с ИИ на мельнице, перерабатывающей руду, предупреждает о возможной перегрузке мельницы, предотвращая простои и серьезные финансовые потери.
Цель: поддержание технологического процесса в оптимальных условиях, управление параметрами и адаптация под изменяющиеся условия.
Использование алгоритмов машинного обучения для оптимизации управляющих воздействий в производстве. Система предлагает оптимальные режимы управления, учитывая текущие условия, изменения в сырье, температуре и другие параметры.
В металлургии система рекомендует оптимальное количество присадок для получения заданных характеристик стали, минимизируя брак и затраты на присадки.
Эти сценарии позволяют не только предотвращать неисправности и оптимизировать процессы, но и переходить к системе ремонтов "по факту", сокращая затраты и простои. Искусственный интеллект, обученный на исторических данных, позволяет быстро строить прогнозы и адаптироваться к изменяющимся условиям, улучшая эффективность производства.
Этот сценарий использования искусственного интеллекта основан на способности создавать прогнозные модели, учитывающие множество факторов. Это становится весьма полезным при планировании выпуска готовой продукции, управлении закупками, продажами и логистикой. Прогнозирование позволяет более гибко планировать, повышать рентабельность и оптимизировать производственные процессы.
Softline Digital реализовали этот сценарий на крупном молочном производстве. Искусственный интеллект строит прогнозы содержания жира и белка в молоке для каждого поставщика на недели и месяцы вперед. Эти прогнозы влияют на план-график производства на заводе. Модели также предсказывают стоимость сырого молока на полтора года вперед, что учитывается при бюджетировании.
Часто возникает потребность в измерении параметров, для которых оборудование отсутствует или является слишком дорогостоящим. В этом случае виртуальные датчики и компьютерное зрение на основе искусственного интеллекта приходят на помощь.
В обработке руды компьютерное зрение может визуально анализировать поступающее сырье на конвейере. Этот анализ в режиме реального времени контролирует качество, размер и другие характеристики руды. В случае обнаружения несоответствий, система сообщает об этом и, при необходимости, останавливает конвейер.
Виртуальные датчики - это модели, которые "заменяют" реальные датчики в случаях, где их отсутствие. Эти модели строят зависимость требуемого параметра на основе доступных данных. Например, они могут прогнозировать показатели температуры, плотности и влажности, используя имеющиеся данные.
