ИССЛЕДОВАНИЕ СПОСОБОВ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПРОМЫШЛЕННОСТИ

АННОТАЦИЯ

На рынке активно появляются новые решения в сфере искусственного интеллекта, повышающие эффективность людей и оборудования. Но внедрение новых технологий все еще сопряжено с рядом сложностей для нефтегазовых, горнодобывающих и металлургических компаний. Эти сектора только начинают внедрять искусственный интеллект (ИИ) и отстают по сравнению с банками или ритейлерами. В данной статье исследуются способы применения искусственного интеллекта в промышленных условиях и их потенциальные преимущества.

ABSTRACT

New solutions in the field of artificial intelligence are actively appearing on the market, increasing the efficiency of people and equipment. But the introduction of new technologies is still associated with a number of difficulties for oil and gas, mining and metallurgical companies. These sectors are just starting to adopt artificial intelligence (AI) and are lagging behind banks or retailers. This article explores how artificial intelligence can be applied in industrial settings and their potential benefits.

Ключевые слова: искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО), автоматизация в промышленности, промышленные технологии.

Keywords: artificial intelligence (AI), machine learning (ML), industrial automation, industrial technologies.

Искусственный интеллект (ИИ) — это система или машина, которая может имитировать поведение человека для выполнения задач и постепенно обучаться, используя собранную информацию. ИИ — это не формат или функция; это процесс и способность думать и анализировать данные. При слове «искусственный интеллект» многие представляют себе разумных человекоподобных роботов, стремящихся завоевать мир. Однако ИИ не предназначен для замены человека. Его цель состоит в том, чтобы повысить человеческие навыки и способности. Это делает его ценным бизнес-ресурсом.

Разработчики используют искусственный интеллект для более эффективного выполнения задач, которые в противном случае пришлось бы выполнять вручную, взаимодействия с клиентами, выявления закономерностей и решения проблем. Разработчикам потребуются математические знания и умение использовать алгоритмы, чтобы начать работу с ИИ.

По данным AspenTech Industrial AI Research, только 20% крупных промышленных организаций внедрили ИИ, несмотря на то, что 83% считают, что он дает превосходные результаты [2].

Для успешного внедрения искусственного интеллекта в производство крайне важны знания в этой области. В связи с этим карьера в области искусственного интеллекта, наряду с профессиями архитекторов данных, специалистов по облачным вычислениям, инженеров данных и инженеров машинного обучения, является актуальной и находится на подъеме.

По оценкам Markets and Markets, к 2027 году рынок искусственного интеллекта в производстве будет стоить USD 16,3 млрд, увеличиваясь с 2022 по 2027 год с темпом роста CAGR 47,9%. В настоящее время рынок оценивается в 2,3 млрд долларов США [3].

Значимость производственных данных подпитывается искусственным интеллектом, а машинное обучение отлично с ними сочетается. Машинам легче анализировать аналитические данные, которых в производстве очень много. Сотни переменных влияют на производственный процесс, и, хотя человеку сложно их изучить, модели машинного обучения могут прогнозировать влияние отдельных переменных в этих сложных условиях.

Робототехника в сочетании с искусственным интеллектом может избавить рабочих от выполнения узкоспециализированных задач. Многие промышленные производители используют интеллектуальные технологии для снижения стоимости продукции, защиты работников и повышения эффективности.

Производители могут использовать ИИ для значительного снижения затрат на рабочую силу, одновременно повышая общую производительность и эффективность на своих предприятиях.

Ярким примером автоматизации производства является компания Siemens. Компания сотрудничает с Google* для повышения производительности цехов за счет использования компьютерного зрения, облачной аналитики и алгоритмов искусственного интеллекта [4].

ИИ наиболее востребован в контроле качества в производственной сфере. Даже промышленные роботы способны совершать ошибки. Хотя они встречаются гораздо реже, чем у людей, допущение схода бракованной продукции с конвейера и отгрузки ее потребителям может дорого обойтись.

ИИ и машинное обучение (ML) объединяют человеческий интеллект с мощными технологиями, чтобы произвести революционные изменения в производственных операциях.

Например, ИИ может обнаружить незначительные дефекты в оборудовании или продукции, которые роботы могут не заметить. Продукты могут быть проанализированы программным обеспечением ИИ для автоматического обнаружения дефектов с помощью аппаратных средств, таких как камеры и датчики Интернета вещей. Затем компьютер может автоматически принимать решения о том, что делать с дефектной продукцией.

Это способствует повышению общего качества продукции и производительности готового изделия. Это основная причина, по которой многие производственные компании сегодня используют автоматизацию на базе ИИ и надежные инструменты для обнаружения недостатков в процессе производства или дефектов в дизайне продукции. Производители обеспечивают высокое качество продукции и сокращение времени выхода на рынок, проводя обширное тестирование качества с помощью ИИ.

BMW Group использует автоматизированное распознавание изображений для проверки качества, инспекций и устранения псевдодефектов (отклонений от заданного уровня, несмотря на отсутствие фактических дефектов). В результате они достигли высокого уровня точности производства [5].

По оценкам Европейской комиссии, до 50% производства в некоторых отраслях промышленности может быть полностью прекращено из-за дефектов [6].

В планировании и прогнозировании требуется более высокий уровень сложности и чувствительности к сбоям. Производители сейчас используют ML и глубокое обучение для сокращения операций при одновременном увеличении мощностей. Они все чаще обращаются к искусственному интеллекту (ИИ) для повышения эффективности подготовки паллет и точности времени упаковки за счет отказа от сканирования.

Таким образом, в результате исследования способов применения искусственного интеллекта в промышленности было выявлено, что ИИ сейчас занимает центральное место в производственной отрасли, и с каждым годом его масштабы растут. Происходит улучшение линии сборки продукции и используются методы, основанные на компьютерном зрении, для масштабирования своего бизнеса. Учитывая современные тенденции, можно сделать вывод, что сфера применения ИИ в будущем будет только расширяться и появятся новые способы использования искусственного интеллекта в промышленности.

*(По требованию Роскомнадзора информируем, что иностранное лицо, владеющее информационными ресурсами Google является нарушителем законодательства Российской Федерации – прим. ред.)

Список литературы:

1. Что такое ИИ? Подробнее об искусственном интеллекте. [Электронный ресурс]. — Режим доступа: URL — https://www.oracle.com/cis/artificial-intelligence/what-is-ai/
2. Парадигма промышленного ИИ: варианты использования создают ценность для бизнеса. [Электронный ресурс]. — Режим доступа: URL — https://www.aspentech.com/en/resources/blog/the-paradigm-of-industrial-ai-use-cases-are-delivering-business-value-en
3.  Искусственный интеллект на производственном рынке. [Электронный ресурс]. — Режим доступа: URL — https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/artificial-intelligence-manufacturing-market-72679105.html
4. Siemens будет использовать искусственный интеллект Google для более эффективной автоматизации заводов. [Электронный ресурс]. — Режим доступа: URL — https://siliconangle.com/2021/04/19/siemens-will-use-googles-ai-enable-efficient-factory-automation/
5. Быстро, эффективно, надежно: Искусственный интеллект в производстве BMW Group. [Электронный ресурс]. — Режим доступа: URL — https://www.press.bmwgroup.com/global/article/detail/T0298650EN/fast-efficient-reliable:-artificial-intelligence-in-bmw-group-production?language=en
6. Горизонт 2020. [Электронный ресурс]. — Режим доступа: URL — https://research-and-innovation.ec.europa.eu/funding/funding-opportunities/funding-programmes-and-open-calls/horizon-2020_en