16+
Среда, 29 мая 2024
  • BRENT $ 84.95 / ₽ 7513
  • RTS1167.12
20 декабря 2023, 12:05 Компании

Искусственный интеллект приходит в цех

Лента новостей

«Росатом» активно входит в сферу промышленного искусственного интеллекта. Именно в этой области нас ждет много интересного, уверены в госкорпорации

Фото: Фотобанк Лори

У технологий искусственного интеллекта в промышленности есть своя специфика: они помогают решать не абстрактные, а абсолютно конкретные, четко формулируемые задачи. Одна из них — обеспечение надежности и эффективности сложного технологического оборудования.

Благодаря непрерывному мониторингу и своевременной диагностике промышленные системы искусственного интеллекта дают возможность прогнозировать и предотвращать отказы оборудования, а главное — определять вероятность возникновения аномалий еще до того, как они повлияют на ход производства.

Средства производства обычно обслуживаются по графику, не важно — требуется это конкретному станку или производственной линии или пока нет. Умная система, анализируя множество параметров, способна предсказать, когда на самом деле нужно проводить техобслуживание или плановый ремонт. Это позволяет осуществить перевод внеплановых (то есть неожиданных, незапланированных заранее) происшествий в плановые ремонты, а следовательно, избежать остановок производства, которые, как правило, влекут за собой существенные экономические издержки.

Другая не менее распространенная задача, которую сегодня все чаще доверяют ИИ в промышленности, — управление качеством продукции. Здесь в основе лежат анализ факторов, влияющих на характеристики изделий, прогнозирование возможных отклонений на основании данных от оборудования, а также использование рекомендаций по корректировке технологических параметров производственных процессов для пользователей.

Искусственный интеллект в промышленности широко применяется в системах поддержки принятия решений в части продвинутого анализа и визуализации данных, поиска закономерностей в данных, в задачах предварительной обработки данных и интеллектуальном поиске. В наши дни искусственный интеллект открывает новые возможности для улучшения качества изделий и процессов технического обслуживания и ремонта (ТОиР) на промышленных предприятиях.

Таков, в частности, функционал системы «АтомМайнд», которую развивает и использует госкорпорация «Росатом». Это целая платформа, имеющая широкие коммуникационные возможности для приема данных от промышленного оборудования более чем по 100 протоколам. Решение помогает осуществлять комплексную цифровизацию процессов управления и производства на ведущих предприятиях отрасли. Одно из них — Чепецкий механический завод (ЧМЗ), флагман отечественной «Циркониевой долины», где производятся изделия из циркония и его сплавов, а также гафния, кальция и низкотемпературных сверхпроводящих материалов.

Благодаря ИИ в борьбе за недопущение дефектов на ЧМЗ осуществлен переход от реактивного анализа «почему получилось плохо» к проактивному анализу «как сделать хорошо».

Как отмечают в «Росатоме», «АтомМайнд» готов к тиражированию в других отраслях. С точки зрения айтишника, это не «черный ящик», а современная гибкая система, включающая low-code* платформу с единым интерфейсом и набор интеграционных инструментов. Это позволяет встраивать «АтомМайнд» в IT-ландшафт любого промышленного предприятия и при необходимости быстро разработать дополнительные сервисы, учитывающие специфику конкретного производства.

Еще одно направление использования ИИ в промышленности — аналитические системы компьютерного зрения. Они все шире применяются для контроля соблюдения техники безопасности (в таких случаях, как контроль обязательного ношения касок и других средств индивидуальной защиты), при интерактивном обучении сотрудников (в особенности на опасных производствах), для проведения инспекций удаленных и труднодоступных объектов, неразрушающего контроля качества продукции и мониторинга производственных процессов.

Существенный эффект дает применение искусственного интеллекта при создании и применении программных роботов (Robotic Process Automation, RPА**) на различных участках производственного бизнеса, включая бухгалтерию и налоговый учет, управление персоналом, документооборот, финансы, логистику закупки и информационные технологии.

Технологии ИИ используются и для оптимизации внутренних процессов, когда, например, нужно организовать закупки сырья или комплектующих с определенными параметрами у разных поставщиков, правильно распределить заказы на производстве, чтобы оборудование не простаивало, и так далее.

В масштабах огромных промышленных корпораций такие цифровые решения позволяют масштабировать однажды созданные цифровые системы, получая существенный экономический эффект, а также выводить наиболее успешные разработки на открытый рынок после их предварительной продуктизации и «упаковки». Таким курсом движется «Росатом», где не только активно применяют ИИ для решения внутриотраслевых задач, но и развивают корпоративный портфель коммерческих цифровых продуктов, используемых сегодня в рамках программ импортозамещения и обеспечения технологического суверенитета промышленности на предприятиях различных отраслей.

До сих пор конкретные кейсы использования ИИ в промышленности интересовали лишь профессионалов, тогда как массовое внимание в наши дни приковано к возможностям систем генеративного ИИ для работы с текстами, изображениями и т. п. Но в «Росатоме» уверены, что уже в ближайшие годы именно промышленность станет драйвером экономически эффективного, практического использования ИИ для решения насущных задач.

«В 2023 году мы начинаем комплексно и системно говорить о промышленном искусственном интеллекте, — рассказала директор по цифровизации госкорпорации «Росатом» Екатерина Солнцева на конференции AI Journey***. — Так получилось, что раньше предметом обсуждения в основном оставались отдельные кейсы применения ИИ. И создавалось впечатление, что промышленность еще только «в раздумьях», дескать, нужен ли нам искусственный интеллект в принципе. На самом деле это, конечно, не так. Промышленность давно в эту работу вовлечена. И «Росатом» здесь — один из примеров».

По мнению Екатерины Солнцевой, относительно скромное внимание в медиаполе к тематике промышленного ИИ объясняется особенностью подходов представителей промышленности к публичному обсуждению идей и планов.

«Профессионалы в промышленности предпочитают делать, сделать, получить эффект — и только потом рассказывать об этом. А что такое эффект в промышленности? Это эффект, экономически заметный на масштабах промышленного производства. В розничном секторе результативность оценивается несколько иначе. Например, ускорение выдачи кредитов населению — это важный, значимый и понятный эффект для каждого человека. Тем временем эффекты в промышленности посчитать гораздо сложнее. Но именно промышленность на самом деле определяет технологический уклад нашей жизни. И технологические рывки называются промышленными революциями далеко не случайно. Поэтому обсуждать ИИ в промышленности сегодня не просто необходимо. В том числе для того, чтобы он становился не только во всех смыслах сильным, а таким, каким мы сами хотим его видеть», — отметила она.

Например, перевод данных о физических процессах в цифровой вид дает возможность обрабатывать эти данные с применением технологий ИИ, которые существенно расширяют возможности для алгоритмического тестирования и разработки моделей процессов и объектов с включением в расчет кратно большего количества факторов по сравнению с «бумажным» проектированием.

Говоря о перспективах развития ИИ в промышленности, Екатерина Солнцева также отметила, что наиболее вероятными направлениями ожидаемого прорыва могут стать совершенствование исторически сложившихся классов индустриального ПО, а также прогресс в сфере будущих технологий.

«Прямо сейчас, в конце 2023 года, под руководством председателя правительства РФ М. В. Мишустина формируется программа перехода российской промышленности на отечественную платформу поддержки полного жизненного цикла изделий — от конструкторских разработок и производства до эксплуатации. И в этой связи мы в том числе говорим о применении генеративного искусственного интеллекта для разработки и проектирования новых видов промышленных изделий. А уже завтра нас ждет квантовый искусственный интеллект. И в рамках дорожной карты по развитию квантовых вычислений вместе с партнерами мы работаем над подходами к решению практически полезных, практических задач промышленности на стыке ИИ и возможностей квантовых вычислительных систем», — говорит Екатерина Солнцева.

При этом очевидно, что одна из ключевых проблем внедрения ИИ в промышленности — это возможный конфликт «мира машин» с «миром людей».

«В 2021 году «Росатом», как и многие другие крупные компании, присоединился к Кодексу этики искусственного интеллекта. Это очень важная инициатива. И сегодня, обсуждая вопросы применения ИИ в промышленности, мы не должны забывать об этом. Степень влияния цифровых технологий в целом и искусственного интеллекта в частности на жизнь людей со временем будет только возрастать. И нам как человечеству надо научиться с этим работать. Атомная отрасль не понаслышке знает о том, что означает освоение технологий, которые меняют жизненный уклад таким образом, чтобы эти технологии несли не разрушение, а свет и тепло. В свое время мир смог выработать правила в ядерной сфере. Пришло время столь же внимательно отнестись к вопросам развития ИИ. В том числе промышленного искусственного интеллекта. Причем не только на национальном, но и на межстрановом уровне. Да, текущая международная обстановка не способствует формированию таких глобальных договоренностей сегодня. Но думать об этом нужно. Возможно, мы придем к тому, что будет создан международный орган, который, как МАГАТЭ в атомной сфере, будет формировать правила использования искусственного интеллекта, квантовых вычислений и регулировать работу международного сообщества в этой сфере», — подвела итог директор по цифровизации «Росатома».

* Low-code платформа (Low-code application platform) — платформа для разработки программного обеспечения и приложений с низким написанием кода, предполагающая использование инструментов визуального моделирования.

** RPA (Robotic Process Automation) — вид технологии автоматизации бизнес-процессов, основанный на использовании программных роботов.

*** Эй Ай Джорней.

Реклама. Рекламодатель: частное учреждение по реализации коммуникационных программ атомной отрасли «Центр коммуникаций», 16+. erid: AX1LYwMgKUwLDsRq

Рекомендуем:

Фотоистории

Рекомендуем:

Фотоистории
BFM.ru на вашем мобильном
Посмотреть инструкцию