ИИ в промышленности: плюсы и минусы

Производство

Искусственный интеллект – одна из ключевых технологий XXI века. По официальным данным, объём российского рынка ИИ в 2023 году достиг почти 650 млрд рублей – это на 18% больше, чем годом ранее. При этом разработками в этой области занимаются больше тысячи отечественных компаний.

По данным Минэкономразвития, по объёму совокупных вычислительных мощностей с использованием ИИ Россия уже входит в десятку стран-лидеров. Общий уровень внедрения технологий на основе ИИ – более 31,5%.

В следующем году в стране будет запущен новый национальный проект – «Экономика данных». Планируется, что к 2030 году ВВП России вырастет на 11,2 трлн рублей, количество выпускников вузов по профильным программам увеличится в 5 раз, доля приоритетных отраслей экономики с высоким уровнем готовности к внедрению ИИ – в 8 раз, а объём затрат на использование технологий ИИ – в 7 раз, до 850 млрд рублей.

В рамках проекта перейти на отечественное программное обеспечение должны будут до 80% российских предприятий. Одной из главных отраслей с точки зрения цифровизации станет промышленность.

По прогнозам аналитиков Market.us, мировой рынок технологий в этой области будет расти в среднем почти на 21% в год и к 2032 году достигнет 482 млрд долларов – это в пять раз больше, чем сейчас. Российский рынок также продолжит развиваться высокими темпами, в том числе в направлении работы с ИИ. На текущий момент уже можно выделить плюсы и минусы этого процесса. Какие? Своим мнением с изданием «Промышленные страницы» поделился эксперт компании Minervasoft:

«Польза от внедрения искусственного интеллекта очевидна: компании, которые развивают новые технологии, по статистике, обгоняют своих конкурентов примерно на 12%, притом в разных направлениях. Это и предикативный анализ, благодаря которому можно оценивать уровень износа оборудования и своевременно устранять неполадки, и машинное зрение, с помощью которого можно отсеивать брак, верифицировать готовую продукцию, а также повышать уровень безопасности на предприятии.

Кроме того, ИИ может быть задействован в вопросах автоматизации рутинных процессов: сбора данных, их обработки и распространения, а также в подготовке готовых отчётов и аналитических моделей за счёт исследования поведения клиентов, бизнес-результатов, состояния оборудования или информации по остаткам.

Одно из главных преимуществ использования искусственного интеллекта в промышленности – «умная» машина не болеет, не испытывает эмоций и не устаёт, в отличие от человека. Это позволяет выстраивать более длительные и точные прогнозы. Кроме того, современные технологии значительно экономят время и деньги.

В качестве примера эффективного применения ИИ можно привести опыт одного известного производителя сельхозтехники, у которого наличие автопилота значительно ускоряет сбор урожая. Кроме того, один из университетов в Ростове-на-Дону занимается разработкой датчиков, которые обеспечивают роботизированную систему контроля полей. Это позволяет заранее прогнозировать сроки сбора урожая и минимизировать участие человека в этом процессе.

Если говорить о недостатках искусственного интеллекта, важно, прежде всего, отметить высокую стоимость внедрения. Для работы с «умными» технологиями нужны ощутимые вложения на старте и серьёзный выпуск продукции для окупаемости. Ещё один минус — текущие модели прогнозирования не учитывают множество факторов и высокую вероятность ошибок.

Использование любых высоких технологий предполагает наличие квалифицированных специалистов на производствах. У нас сейчас фактически нет высшего и даже среднего образования для подготовки таких специалистов. Соответственно, чем раньше вузы смогут запустить свои учебные программы, тем быстрее этот вопрос сдвинется с мёртвой точки. Сейчас, на мой взгляд, ситуация довольно печальная».

Как мы уже писали ранее, применение искусственного интеллекта невозможно без качественной базы знаний. Чтобы «умная» машина стала полноценным цифровым сотрудником, её нужно обучать, а также своевременно доставлять ей актуальную и качественную информацию обо всех изменениях и процессах. Это можно сделать с помощью современной платформы для управления знаниями и грамотной методологии.