Почему сейчас самое время внедрять искусственный интеллект в сфере промышленности

Мы в RedKrab работаем с промышленными предприятиями уже много лет. За это время наблюдали, как отношение к ИИ менялось: от скепсиса до осознания, что это необходимость.

И вот почему прямо сейчас — лучший момент для внедрения искусственного интеллекта на производстве.

Раньше создание ИИ-системы было уделом гигантов: нужно было собирать команду data scientists, строить инфраструктуру с нуля, годами обучать модели.

Сейчас всё изменилось. Появились готовые платформы, фреймворки, облачные сервисы, которые позволяют разрабатывать решения быстрее и дешевле. Нет необходимости изобретать велосипед: можно взять проверенные инструменты и адаптировать их под конкретную задачу.

• Камеры высокого разрешения, тепловизоры, датчики — всё это стало значительно дешевле.
• Оборудование, которое ещё недавно стоило десятки миллионов, теперь доступно даже среднему предприятию.

Благодаря этому внедрение ИИ перестало быть проектом на несколько лет и сотни миллионов. Сегодня можно запустить пилотный проект за 3–4 месяца с бюджетом от 1,5 млн рублей и получить измеримый результат.

Например, в одном из наших кейсов — на производстве графитовых изделий — мы использовали комбинацию доступных камер, локальных серверов и собственной нейросетевой архитектуры. Система, которая раньше требовала бы целый ЦОД, была реализована на стандартном оборудовании, установленном прямо в цеху.

Один из главных мифов: «У нас нет данных для ИИ». На практике — почти всегда наоборот.

• Большинство современных заводов уже давно работают с АСУ ТП, ERP-системами (например, 1С, SAP), SCADA, MES. 
• Датчики фиксируют температуру, давление, вибрацию, энергопотребление.
• ERP хранит историю заказов, поставок, простоев, ремонтов.

Но эти данные не используются на полную мощность. Они лежат в разных системах, в разных форматах, без единой логики. Их анализируют вручную, по запросу, с задержкой.

ИИ позволяет превратить этот хаос в актив.

Он может:

• предсказывать отказ оборудования на основе истории вибраций;
• выявлять причины брака по данным с датчиков и камер;
• оптимизировать энергопотребление в зависимости от нагрузки.

На одном из проектов мы столкнулись с тем, что данные о качестве продукции фиксировались в бумажных журналах. Мы интегрировали старую базу с новой системой компьютерного зрения — и внезапно обнаружили закономерность: брак чаще возникал при определённой влажности воздуха.

Эту связь никто не видел — пока её не нашла нейросеть. Так что данные обычно уже есть. Осталось научиться их использовать.

Производственные компании сегодня находятся под колоссальным давлением. Цены на энергоносители продолжают расти. Дефицит квалифицированных кадров становится нормой. Конкуренция усиливается — как внутри страны, так и на международных рынках.

В этих условиях повышение эффективности — не вопрос развития, а условие выживания.

ИИ помогает решать ключевые боли:

• Снизить простои — за счет прогнозирования отказов оборудования.
• Свести к минимуму процент брака — через автоматический контроль качества.
• Сократить операционные расходы — оптимизируя логистику, энергопотребление, использование сырья.
• Компенсировать нехватку персонала — автоматизируя рутинные процессы.

На одном из строительных предприятий мы внедрили многоступенчатую систему контроля за безопасностью на объектах. Благодаря этому удалось свести к нулю количество несчастных случаев и значительно повысить эффективность работы сотрудников.

На другом предприятии мы внедрили систему контроля качества. Раньше операторы визуально проверяли каждый метр продукции — медленно и с ошибками. После запуска ИИ-системы брак стал выявляться в режиме реального времени, а количество пропущенных дефектов снизилось на 92%.

Раньше компании внедряли ИИ в надежде, что сработает. Сегодня — есть множество реальных примеров, которые доказывают эффект. Для подтверждения достаточно посмотреть наше портфолио в этой области, где мы описали несколько реализованных проектов по внедрению ИИ-систем на промышленных производствах.

1. Контроль качества руды на горнодобывающем комбинате

На одном из крупных горнодобывающих предприятий качество руды оценивалось вручную и лабораторно — процесс занимал до трёх дней, а результаты часто приходили с запозданием, когда сырьё уже перерабатывали. Из-за этого происходила переработка бедной руды или, наоборот, утеря ценных фракций.

Мы внедрили систему искусственного интеллекта на основе компьютерного зрения и спектрального анализа. Она мгновенно определяет состав руды прямо на конвейере, в режиме реального времени. Алгоритмы анализируют данные, прогнозируют оптимальные параметры обогащения и автоматически корректируют технологический процесс. Благодаря этому удалось сократить потери полезных компонентов, ускорить принятие решений и снизить зависимость от лабораторных проб.

2. ИИ для контроля безопасности на строительной площадке

На объектах строительной компании регулярно встречались нарушения техники безопасности: рабочие без касок, несанкционированные зоны доступа, превышение численности персонала. Руководство тратило время на проверки, но все равно оставались риски, включая угрозу травматизма и штрафы от надзорных органов.

Мы разработали систему видеомониторинга на базе ИИ, которая работает 24/7. Нейросеть распознает отсутствие СИЗ, выявляет людей в опасных зонах, считает количество сотрудников и сравнивает их с утвержденными списками. При нарушении система отправляет уведомление ответственному лицу. Кроме того, ИИ сверяет фактическое состояние объекта с BIM-моделью и фиксирует отклонения.

3. Автоматизация контроля качества на производстве деталей

На заводе операторы ОТК вручную проверяли каждую партию деталей. Даже самые опытные специалисты со временем уставали и пропускали микродефекты. Кроме того, из-за длительности контроля конвейер приходилось останавливать, что замедляло выпуск.

Мы установили ИИ-систему, которая анализирует 100% продукции в потоке. Камеры высокого разрешения фиксируют каждую деталь, а алгоритм за доли секунды определяет геометрию, наличие трещин, сколов и других дефектов. В результате брак снизился, а скорость производства выросла. Теперь человек контролирует не саму продукцию, а процесс работы системы — это повысило и эффективность, и доверие к качеству.

Государство уже давно сделало ставку на цифровизацию промышленности. Программы поддержки, субсидии, налоговые льготы — всё это делает внедрение ИИ не только выгодным, но и финансово оправданным.

Требования к «умным» производствам появляются в тендерах, особенно в госсекторе. Чтобы участвовать в закупках, нужно показать: у вас есть системы автоматизации, сбора данных, управления качеством.

Цифровизация перестала быть модой. Она стала условием допуска к контрактам.

Мы видим, как компании, которые ещё недавно считали ИИ чем-то далеким, начинают срочно догонять, потому что те, у кого есть цифровые системы, получают преимущества:

• Быстрее проходят сертификацию.
• Легче масштабируются.
• Становятся более привлекательными для инвесторов и партнёров.

Технологии готовы. Данные есть. Условия благоприятны. Сейчас — лучшее время начать.

Те, кто внедряет ИИ сегодня, получают преимущество завтра. Они снижают издержки, повышают качество, ускоряют процессы, становятся более гибкими и конкурентоспособными.