Искусственный интеллект в промышленности

30.08.2023
Время чтения: 7 мин.

Все больше промышленных предприятий по всему миру внедряют технологии искусственного интеллекта. По оценкам экспертов за последние 10 лет объемы инвестиций в ИИ выросли в 26 раз и в ближайшем будущем продолжат расти столь же стремительными темпами.

Применение искусственного интеллекта в промышленности уже сегодня позволяет решать множество задач — от прогнозирования сбоев в работе промышленного оборудования до интеллектуального управления производством, помогаяя сокращать издержки, повышать безопасность и эффективность производственного процесса.

В статье расскажем о технологии ИИ в сфере промышленности, которые предприятия могут внедрить в 2023 году, и о перспективных разработках, которые будут активно развиваться в 2024 году.

Содержание:
  1. Как устроен искусственный интеллект?
  2. Для чего используется ИИ в промышленности?

Как устроен искусственный интеллект?

Искусственным интеллектом называют компьютерные программы, которые имитируют ряд функциональных возможностей человеческого мозга. Для их создания используют программные алгоритмы, позволяющие обрабатывать большие объемы данных, находить в них закономерности, делать выводы, предсказывать события и принимать решения.

Любое производственное предприятие представляет собой объект, генерирующий огромное количество разнообразных данных. Обработать такой массив информации силами человеческих ресурсов невозможно, тогда как использование искусственного интеллекта позволяет это делать в режиме реального времени.

Искусственный интеллект включает различные технологии, методы и алгоритмы — нейронные сети, компьютерное зрение, машинное и глубокое обучение, анализ больших данных и т.д. С учетом выполняемых функций их можно разделить на три основные группы:

  • Восприятие. Искусственный интеллект используется для проведения мониторинга, распознавания зрительных образов, анализа и обработки изображений. На производственных предприятиях этот функционал позволяет контролировать качество продукции, собирать данные о состоянии оборудования, ходе технологических процессов, соблюдении регламентов и требований безопасности.
  • Прогнозирование. Технологии искусственного интеллекта позволяют компаниям строить прогнозы потребительского спроса, предсказывать выходы оборудования из строя, анализировать различные варианты развития событий в будущем. Для повышения эффективности и точности прогнозирования могут использоваться цифровые двойники — виртуальные модели физических объектов.
  • Предписание. Искусственный интеллект с функциями предписывающей аналитики способен помочь производителям в предотвращении критических рисков, определяя причины проблем и наилучшие способы их устранения, автоматизировать функции управления производственными процессами и оборудованием.

Для чего используется ИИ в промышленности?

Перспективы использования искусственного интеллекта в промышленности практически безграничны, при этом на данный момент уже определены ключевые направления развития технологий.

Автоматизация

Автоматизация подразумевает применение искусственного интеллекта для замещения людей при выполнении рутинных задач. В промышленности к ним можно отнести задачи, связанные с введением, обработкой и анализом данных, повторяющиеся, опасные и физически тяжелые производственные и складские операции, аналитику, прогнозирование и т.д.

За счет автоматизации рутинных задач сокращается количество ошибок, повышается продуктивность и эффективность процессов, происходит высвобождение трудовых ресурсов для решения более ответственных задач.

Контроль

Искусственный интеллект делает все бизнес-процессы на промышленном предприятии максимально прозрачными за счет обеспечения контроля в режиме реального времени. Различные технологии помогают контролировать качество продукции и своевременно выявлять дефекты, проводить мониторинг хода технологических процессов и состояния оборудования, отслеживать нахождение персонала в определенных зонах и соблюдение правил безопасности, а также на основании полученной информации прогнозировать возможные риски, отказы и несчастные случаи, формировать рекомендации для их предотвращения.

Управление логистикой

С помощью искусственного интеллекта предприятия внедряют новые подходы к управлению цепочками поставок, которые состоят из множества звеньев: поставщиков сырья и материалов, логистических компаний, дистрибьюторов, торговых сетей и т.д.

Интеллектуальные системы анализируют движение сырья и готовой продукции, строят достоверные прогнозы по расходованию ресурсов, конечному спросу, выявляют проблемные процессы и возможности для оптимизации.

Сегодня на рынке присутствует большое количество программных продуктов и решений, которые позволяют оптимизировать маршруты доставки, сокращать издержки на транспортировку, автоматизировать процессы складирования, упаковки и сортировки товаров, контролировать движение материальных ценностей по всей цепи поставок.

Управление запасами

Управление запасами — один из аспектов логистической деятельности, который требует особого внимания в условиях быстро меняющегося рынка и потребительских предпочтений. Интеграция технологий искусственного интеллекта в эту область производственной деятельности позволяет оперативно адаптироваться к переменам, обеспечивая своевременные поставки необходимого объема готовой продукции при минимальных запасах сырья и материалов.

Искусственный интеллект помогает оптимизировать запасы с помощью прогнозирования потребительского спроса и потребностей производства, точных расчетов количества сырья и материалов, которое нужно заказать у поставщиков, чтобы минимизировать издержки хранения, и обеспечить непрерывный производственный процесс.

Управление технологическими процессами

Автоматизированные системы управления технологическими процессами на базе искусственного интеллекта представляют собой сложные взаимосвязанные комплексы электронных вычислительных машин, систем автоматического регулирования, контроля, сигнализации, автоматизированных рабочих мест. Алгоритмы искусственного интеллекта могут подбирать параметры, необходимые для получения необходимых характеристик материалов, выявлять технологические браки, отклонения в этапности и полноте исполняемых процессов, повышать точность регулирования, обеспечивая качество выпускаемой продукции и экономию исходных ресурсов.

Управление производственными процессами

Искусственный интеллект может использоваться для планирования производства, чтобы оптимизировать производственные процессы, рационально распределить ресурсы, обеспечить бесперебойную работу производственного подразделения и своевременный выпуск продукции. По сравнению с ручным процессом планирования, искусственный интеллект основывается на огромном массиве данных, обеспечивает быструю скорость и точность расчетов, может выявлять наиболее оптимальные варианты построения производственного процесса, минимизировать простои.

Управление ремонтом и обслуживанием оборудования

Искусственный интеллект позволяет повысить эффективность процессов технического обслуживания и ремонта большого парка оборудования, от которых зависят его техническая готовность к эксплуатации, затраты на проведение ремонтных работ, количество брака, вынужденных простоев и аварий, связанных с финансовыми потерями.

Наладить эффективное управление процессами ТОиР помогает система СНАРЯД | FSM — решение, в котором используются биоинспирированные алгоритмы и современная сложная математика.

Система позволяет автоматизировать процессы долгосрочного и текущего планирования работ по ремонту и обслуживанию оборудования, составлять оптимизированные графики работ, в которых учитывается большое количество факторов, включая приоритетность задач, квалификацию сотрудников и наличие материальных ресурсов, а также оперативно реагировать на внештатные, критические и аварийные ситуации, быстро внося изменения в расписания работы ремонтных бригад.

Кроме этого, в системе предусмотрены функции автоматизации приема и обработки заявок на техобслуживание, контроль технических специалистов и качества проведенных работ, хранение детальной истории по каждому объекту, электронная отчетность и предоставление аналитики.

Поделиться статьей:
История успеха компании ICL

Как «пробить» потолок в выручке и повысить производительность персонала на 40%?

КЕЙСЫ, ФАКТЫ, ЦИФРЫ
29.09.2023
Стандарты качества обслуживания клиентов: как сформировать эффективный сервис?
Стандарты качества обслуживания клиентов – это документ, подробно описывающий модель взаимодействия с клиентом в конкретной компании, который призван обеспечить высокий уровень сервиса. В условиях высококонкурентной среды формирование сервисной стратегии становится для организаций весомым преимуществом, которое позволяет занять лидирующие позиции на рынке. Содержание: Зачем нужны стандарты? Какими должны быть стандарты? Как разработать стандарты? Способы оценки эффективности […]
22.09.2023
ITSM и ITIL: в чем разница методологий?
С каждым годом значение ИТ-технологий для бизнеса увеличивается. Сегодня они оказывают существенное влияние на деятельность компаний, их успех и развитие, поскольку за счет использования технологий появляются широкие возможности для оптимизации процессов, повышения эффективности и конкурентоспособности. Качество IT-услуг определяет стабильность и бесперебойность работы большинства компаний, поэтому к уровню сервиса бизнес предъявляет все больше требований. В статье […]
12.09.2023
Управление инцидентами ITIL (Incident management)
Библиотека инфраструктуры информационных технологий (ITIL) содержит лучшие практики по управлению процессами ИТ, которые применяются многими компаниями для обеспечения высокого уровня качества предоставляемых услуг. Одним из ключевых является процесс управления инцидентами ITIL, призванный оперативно ликвидировать сбои в работе и минимизировать связанные с ними потери для бизнеса. Содержание: Понятие инцидента в методологии ITIL Цели и задачи управления […]
05.09.2023
Что такое Customer Satisfaction Index (CSI) – для чего бизнесу считать?
Удовлетворенность клиентов является одним из факторов успеха сервисного бизнеса, поэтому компаниям необходимо регулярно проводить измерение и мониторинг динамики этого показателя. Для изучения потребительских настроений разработаны специальные метрики. Сегодня расскажем об индексе CSI — что это за показатель, как его рассчитать и использовать для улучшения клиентского опыта. Содержание: Что измеряет CSI? Достоинства и недостатки метрики Зачем […]
30.08.2023
Искусственный интеллект в промышленности
Все больше промышленных предприятий по всему миру внедряют технологии искусственного интеллекта. По оценкам экспертов за последние 10 лет объемы инвестиций в ИИ выросли в 26 раз и в ближайшем будущем продолжат расти столь же стремительными темпами. Применение искусственного интеллекта в промышленности уже сегодня позволяет решать множество задач — от прогнозирования сбоев в работе промышленного оборудования […]
22.08.2023
Важность GPS-контроля для разъездных сотрудников
Контроль — одна из функций управления, которая направлена не столько на соблюдение дисциплины, сколько на обеспечение достижения компанией поставленных целей. Если в офисе или на производстве сотрудники находятся под непрерывным наблюдением руководства, то мобильных специалистов контролировать сложнее. Из-за отсутствия системы отслеживания перемещений сотрудников, компания не может объективно оценить продуктивность работы, реальные затраты времени и ресурсов, […]
15.08.2023
Для чего необходима система управления инцидентами?
В работе любой компании происходят инциденты, которые нарушают нормальный ход бизнес-процессов, приводят к простоям, финансовым потерям и другим негативным последствиям. Одной из ключевых задач бизнеса является быстрое разрешение подобных нештатных ситуаций и сведение к минимуму их влияния на деятельность компании. В этом может помочь система управления инцидентами, об особенностях которой расскажем в статье. Содержание: Что […]
04.08.2023
Индекс удовлетворенности клиента CSAT: что это и как считать?
Установление долгосрочных взаимоотношений с клиентами позволяет компаниям добиваться успеха в условиях быстро меняющейся конкурентной бизнес-среды. Для этого используются различные метрики, помогающие оценить уровень сервиса, выявить недостатки и принять меры по улучшению клиентского опыта. В статье расскажем об индексе удовлетворенности клиентов CSAT — что это за показатель, как и зачем его измерять. Содержание: Что представляет собой […]
25.07.2023
Управление качеством обслуживания
В условиях обострения конкурентной борьбы на рынке услуг технического обслуживания и ремонта оборудования, а также повышения требований клиентов к уровню сервиса, все большее значение получают неценовые факторы конкуренции. Среди них особое место занимает качество предоставляемых услуг. Для получения компанией устойчивого конкурентного преимущества, необходимо создать систему управления качеством обслуживания, которая обеспечит уровень сервиса не только удовлетворяющий […]

Мы используем cookie-файлы, чтобы улучшить сайт для Вас. Подробнее