Внедрение ИИ систем на производстве: зачем они нужны?

Чтобы понять, зачем нужен ИИ, важно четко разделять его от привычной автоматизации. Эти понятия часто путают, но они принципиально разные.

Автоматизация — это когда процесс выполняется без участия человека, но по заранее заданному сценарию. Станок обрабатывает деталь по определенной программе, складской робот перемещает грузы по заданному маршруту, ERP-система формирует отчет по расписанию. Вс это — предсказуемо, стабильно, но негибко. Если в процессе что-то изменится — например, появится брак или изменится график поставок — система не отреагирует, пока вы вручную не внесете корректировки.

Искусственный интеллект — это уже не просто исполнитель. Это аналитик, предсказатель, помощник поддержки и принятия решений и оптимизатор.

Он не просто выполняет команды — он учится на данных, выявляет закономерности и принимает решения. Он может заметить, что температура в цеху растет в определенные часы, и связать это с увеличением количества брака. Он может предложить перераспределить нагрузку между станками, чтобы избежать перегрева. Он может сам скорректировать режим обработки, если видит, что материал отличается по плотности.

Проще говоря:

• Автоматизация делает то, что вы сказали.
• ИИ — делает то, что нужно.

Именно это делает его таким мощным инструментом для промышленности, где малейшие отклонения могут стоить миллионов.

Многие думают, что ИИ — это что-то для гигантов вроде Tesla или Google. Но на практике он уже активно используется и на средних, и даже на небольших производствах.

Например, на одном из предприятий по выпуску металлических деталей мы внедрили систему компьютерного зрения с элементами ИИ. Раньше контроль качества выполняли вручную, и часть дефектов вс равно ускользала. Новая система анализирует каждое изделие через камеры, сравнивает с эталоном и выявляет отклонения — включая микротрещины и неправильную геометрию.

Система запоминает типичные ошибки и помогает технологам корректировать настройки оборудования. Результат — снижение брака до 30%.

Подробнее об этом кейсе.

На другом производстве — в сфере химической промышленности — мы запустили ИИ-модель для прогнозирования состояния внутренней установки. 

Вместо того чтобы постоянно проводить ручные проверки, которые приводили к простою и потере денег, внедрена система, которая анализирует вибрацию, давление и температуру в реальном времени. Теперь обслуживание происходит только тогда, когда это действительно нужно. Это привело к снижению простоев на 80% (экономия ~120 млн руб./год) и уменьшение брака на 40%.

Подробнее об этом кейсе.

Таких примеров становится все больше.

ИИ помогает в управлении энергопотреблением, в оптимизации логистики, в планировании производства, в анализе закупочных цепочек. Он не требует «умных» датчиков везде — часто достаточно тех данных, которые уже есть в ERP, SCADA или даже в Excel-таблицах.

Внедрение ИИ-систем в бизнес — это инвестиция, но она быстро окупается. Мы видим это снова и снова в наших проектах.

Одно из главных преимуществ — снижение потерь.

Брак, простои, перерасход материалов — вс это напрямую влияет на прибыль. ИИ позволяет находить корни этих проблем не постфактум, а до того, как они приведут к последствиям.

Еще один важный эффект — повышение стабильности процессов.

Чем больше переменных в производстве — тем сложнее их контролировать. Человек не может удерживать в голове сотни параметров. ИИ — может. Он видит связи, которые неочевидны на первый взгляд: например, как влажность воздуха влияет на адгезию покрытия или как график смен связан с количеством ошибок.

Немаловажно и то, что люди начинают работать эффективнее.

ИИ не заменяет технологов, инженеров или менеджеров. Он освобождает их от рутинной проверки данных, поиска аномалий, составления отчетов. Теперь они могут сосредоточиться на стратегии, улучшении процессов, обучении персонала.

И, конечно, есть конкурентное преимущество.

Предприятие, которое умеет предсказывать поломки, минимизировать брак и быстро адаптироваться под изменения — становится более гибким, надежным и привлекательным для клиентов. Особенно в b2b, где репутация и стабильность — ключевые факторы выбора.

Несмотря на все это, многие компании все еще сомневаются. Чаще всего — из-за распространенных заблуждений.

Одно из самых частых: «У нас недостаточно данных».

На самом деле, для старта часто хватает даже нескольких месяцев истории. Главное — чтобы данные были структурированы и доступны. А если их мало — можно начать с симуляций или использовать transfer learning — технологии, при которых модель обучается на похожих данных, а потом адаптируется под ваш случай.

Другой миф: «Это слишком дорого и долго».

Да, были проекты, которые стоили десятки миллионов и длились годами. Но сейчас все изменилось. Существуют готовые платформы, модульные решения, облачные сервисы. К тому же накопленный нашей командой опыт позволяет сократить время разработки до минимально возможного уровня.

Для начала можно запуститься с пилотного проекта, который запускается за несколько месяцев и окупается за полгода-год. Например, система контроля качества на одной линии или прогнозирование простоев на ключевом оборудовании.

Еще один страх: «Нам не хватит кадров».

Наши системы разрабатываются с учетом реалий промышленных предприятий. Интерфейс — интуитивный, как у любого современного ПО. Мы проводим обучение, передам документацию, настраиваем поддержку. И да — со временем у вас может появиться специалист по данным или аналитик, но это уже следующий уровень зрелости.

И, наконец, иррациональный миф: «ИИ заберет рабочие места».

Практика показывает обратное. ИИ не увольняет — он переобучает. Рабочие и инженеры начинают выполнять более сложные и интересные задачи. Они учатся работать с новыми инструментами, становятся более востребованными. А на некоторых предприятиях после внедрения ИИ даже увеличили штат — потому что расширили производство за счет роста эффективности.

Мы часто слышим от владельцев бизнеса: «Хотим внедрить ИИ, но не знаем, с чего начать». И это нормально. 

Наш подход — поэтапный и безопасный.

Сначала мы проводим аудит: смотрим, какие процессы у вас есть, где есть потери, какие данные доступны, какие задачи стоят перед руководством. Это базовая бизнес-диагностика, потому что конечная цель нашей работы — решить конкретные проблемы и задачи бизнеса.

Затем — ищем точку входа: процесс, где ИИ принесет максимальный эффект при минимальных вложениях. Это может быть одна производственная линия, один тип оборудования, один участок контроля. Или сразу комплексное решение, если вы к этому готовы.

После этого — запускаем проект. Измеримый, с четкими KPI. Мы не обещаем «революции» — мы показываем реальный результат. Если эффект есть — масштабируем. Если нет — анализируем, почему, и корректируем подход, чтобы довести до нужного результата.

Важно понимать: ИИ — это не разовый проект. Это путь.

И чем раньше вы на него встанете, тем больше преимуществ получите.

Подробнее о наших решениях для промышленности — на странице услуг по разработке ИИ-систем.