Как нейросети приумножают эффективность производственного бизнеса

По данным агентства «Яков и Партнеры», к 2028 году ИИ может ежегодно приносить российской экономике от 4,2 до 6,9 трлн рублей, включая 0,6–0,9 трлн рублей для горно-металлургического сектора.

Как российские заводы передают задачи ИИ

В шахтах, на заводах и других промышленных объектах искусственный интеллект, в том числе большие языковые модели (LLM),  уже выполняет функции сотен сотрудников, способствуя повышению эффективности работы компаний.

В отличие от традиционных аналитических систем, современные модели ИИ способны выполнять более широкий спектр задач: от написания текстов и кода до верификации результатов работы других ИИ-моделей. Рассмотрим, каким образом искусственный интеллект может оказать помощь в промышленной сфере.

1. Предиктивная диагностика оборудования. При плановом техобслуживании станки и установки обычно проверяются и заменяются по графику, что приводит к простоям и дополнительным расходам.

Польза для бизнеса: применяя нейросети, можно обслуживать машины только по мере необходимости. Благодаря данным с датчиков, которые передают подсказки ИИ, вы можете быть в курсе состояния механизмов и своевременно получать предупреждения о возможных неисправностях. 

Такой метод сокращает затраты на обслуживание на 18-25%, повышает готовность оборудования к работе на 5-15% и снижает риск аварийных ситуаций на производстве. Например, Газпром планирует внедрить подобные системы для мониторинга насосного оборудования.

2. Автоматизированное проектирование. General Motors применяет ИИ для разработки автомобильных деталей. Сотрудники вводят параметры, размеры и предельные нагрузки, а ИИ быстро создает десятки 3D-моделей, сравнивает их и выбирает лучшие варианты. 

Польза для бизнеса: так вы снижаете расход материалов и повышаете топливную эффективность. Исследование McKinsey показало: технологии искусственного интеллекта способствуют снижению затрат, увеличению продуктивности менеджеров по продуктам на 40% и ускорению вывода продуктов на рынок на 5%. 

3. Упрощение документооборота и маркетинга. Промышленные предприятия сталкиваются с большими объемами документации, включая нормативные акты и инструкции. 

Польза для бизнеса: большие языковые модели (LLM) помогают автоматизировать документооборот, создавая заявки и структурированные документы, зачастую лучше людей, так как не упускают детали. Однако создание описаний для новых изделий — это лишь часть задачи. Компании не только обновляют оборудование, но и разрабатывают товары для продажи — от станков до одежды. 

Важно, чтобы продукция находила покупателей, поэтому ИИ активно используется в маркетинге. Например, Zalando внедрил инструмент Algorithmic Fashion Companion на базе генеративного ИИ, что увеличило средний чек на 40% и выручку на 87%.

4. Персонализированное производство. Массовый выпуск одежды, обуви и аксессуаров считается экономически выгоднее, чем создание уникальных изделий, которое требует участия креативных специалистов. ИИ меняет правила игры в fashion-индустрии: он не только быстро генерирует новые дизайны, но и создает лекала, программы для станков и технологические карты. 

Польза для бизнеса: такой подход позволяет компаниям оперативно перенастраивать производство и расширять ассортимент новыми товарами, при этом затрачивается существенно меньше ресурсов, чем до эры ИИ. Адаптируя продукты под потребности различных групп потребителей, бизнес наблюдает рост продаж.

Например, бренд Collina Strada разработал коллекцию весна/лето 2024 года с помощью ИИ. Модный дом загрузил в нейросети образы из предыдущих сезонов и составил текстовые подсказки для генерации новых идей. Это позволило сократить время разработки до нескольких часов и расширить ассортимент, не привязываясь к традиционным циклам производства.

5. Разработка новых материалов. В химической отрасли ИИ способствует разработке новых материалов, моделируя химические реакции и прогнозируя их результаты. 

Польза для бизнеса: метод ускоряет процесс исследования и открытия энергоэффективных реакций, а также способствует созданию новых композитов, аккумуляторов и полимеров. К примеру, ведущий мировой химический концерн BASF применяет ИИ для разработки и вывода на рынок новых продуктов.

Как сделать нейросеть полезной для конкретного предприятия 

Уровень зрелости российских решений в сфере ИИ для промышленности значительно увеличился. События 2022 года стали мощным стимулом для предприятий, побудив их активнее искать способы повышения эффективности бизнес-процессов. 

Например, на конференции ЦИПР в прошлом году одним из ярких примеров применения моделей ИИ стало создание планов геологоразведки. Искусственный интеллект анализирует данные сейсмодатчиков и моделирует взрывы и испытания. Эксперт не создает план с нуля вручную, а взаимодействует с ИИ, который сначала формирует черновой, а затем и окончательный планы.

Это лишь один из примеров адаптации обычного ИИ под предприятие. Чтобы адаптировать нейросеть под нужды конкретного предприятия, надо дообучить ее на внутренних данных или иным способом подстроить под свои нужды. Есть несколько подходов к адаптации моделей, а выбор зависит от доступных ресурсов и целей:

Какие минимизировать риски применения ИИ для вашего предприятия

Ошибки ИИ приводят к финансовым потерям и производственным дефектам, но эти риски возможно избежать: 

• Нельзя экономить на предобработке данных. Нейросети сильно зависят от качества входных данных. Модели демонстрируют высокую эффективность лишь при наличии чистой и качественной информации, а ошибки или опечатки могут привести к выдаче неточных результатов. Поэтому экономить на предобработке данных нецелесообразно, они должны быть консистентны.
• Не стоит наотрез отказываться от выполнения рутинных задач вручную. Со временем сотрудники начинают привыкать к ИИ и зависеть от него, делегируя максимум своих задач нейросети. Важно периодически возвращаться к самостоятельному обучению, закреплению и развитию профессиональных навыков на практике: выполнять полный цикл исследования, проектирования и производства вручную, а также параллельно проверять работу ИИ.

• Нельзя пренебрегать этапом тестирования. Модель может создавать контент, далекий от реальности: придумать несуществующий механизм или ошибочно утверждать, что атомы водорода и кислорода формируют не только воду. При этом ИИ не способен самостоятельно проверять свои ответы. 

  Поэтому после разработки модели необходимо тестирование, которое может быть осуществлено как вручную, так и с использованием специализированных инструментов. В этом контексте хорошо подходит технология GAN (Generative Adversarial Network), где одна модель генерирует данные, а другая осуществляет их проверку.

• Стоит юридически зафиксировать, кому принадлежат права на созданные ИИ решения. Модели ИИ способны разрабатывать новые компоненты и устройства, а также создавать сопроводительную документацию. Поэтому, чтобы избежать возможных патентных споров, важно юридически определить, кому принадлежат права на решения, разработанные с помощью этих моделей. 

  Например, следует отметить, что разработчик искусственного интеллекта не может считать себя автором тех решений, которые будут созданы на основе открытий, сделанных с помощью ИИ. 

Как ИИ будет использоваться на заводах 

Искусственный интеллект продолжает эволюционировать, и в будущем его применение расширится на новые производственные задачи. Рассмотрим ключевые тренды.

Интеграция с IoT (интернетом вещей)

Искусственный интеллект будет работать не только с архивными данными, но и с данными в реальном времени от тысяч датчиков на производстве. Это позволит компаниям значительно повысить эффективность управления процессами, так как ИИ сможет обрабатывать информацию быстрее и точнее, чем человек, выдавая точную сводку. 

Развитие мультимодальных моделей

В ближайшие годы ИИ сможет одновременно генерировать текст, изображения, звук, схемы и 3D-модели в рамках единого процесса для решения комплексных задач. 

К примеру, можно будет поручить нейросети разработать полный комплект документации для умной колонки: от проектирования схемы до подбора компонентов, написания инструкций и создания видеогидов. 

Способность к интерпретации

На текущий момент ИИ часто не объясняет свои решения. Однако некоторые модели уже обладают функцией «глубокого размышления» (Deep Thinking), которая позволяет не только выдавать результаты, но и демонстрировать логику своих рассуждений и действий.