Искусственный интеллект как конкурентное преимущество в промышленности

0 0

Искусственный интеллект как конкурентное преимущество в промышленности

Иллюстрация: Shutterstock.ai

В промышленности машинное обучение (один из подразделов ИИ) решает целый спектр задач, одна из них — прогнозирование и оптимизация производственных процессов. Алгоритмы ML могут анализировать данные о производственных операциях, чтобы предсказывать потенциальные проблемы и снижать риск возникновения сбоев. Тема искусственного интеллекта перешла из сферы рассуждений в практическое применение и продолжает развиваться, вызывая интерес и открывая новые возможности во многих сферах. По данным АНО «Цифровая экономика», объем рынка ИИ в прошлом году вырос на 15% и составил около 635 млрд рублей. Эксперты компании прогнозируют, что к 2030 году Россия может войти в ТОП-5 стран мира по основным метрикам ИИ и благодаря применению новых технологий увеличит свой ВВП на 6%. При этом прирост к ВВП в 2030 году может составить около 11,2 трлн руб. О роли искусственного интеллекта в промышленности рассказывает Денис Мариненков, генеральный директор «Бимэйстер Инжиниринг».

Содержание:

Где применяются технологии ИИ сегодня

На сегодняшний день более 52% крупных организаций в России используют искусственный интеллект, и около 21% — планируют начать это делать в ближайшее время. ИИ позволяет повысить производительность, эффективность и инновационность различных секторах экономики:

  • в финансовой сфере — для анализа данных, прогнозирования трендов на рынке, автоматизации процессов и принятия решений в инвестициях и управлении рисками;
  • в медицине — для диагностики и лечения заболеваний, анализа медицинских изображений и данных, разработки новых лекарств и персонализации медицинского ухода;
  • в розничной торговле — для персонализации рекомендаций, прогнозирования спроса, управления запасами и оптимизации цен; 
  • в транспортной отрасли — для управления логистикой, оптимизации маршрутов, автономных транспортных средств и повышения безопасности;
  • в энергетике — для прогнозирования потребления энергии, оптимизации энергетических процессов и повышении энергоэффективности.
  • Это лишь некоторые примеры, искусственный интеллект находит применение в образовании, гостиничном бизнесе, маркетинге, сельском хозяйстве и многих других отраслях.

    ИИ в промышленности

    Одним из ключевых направлений, где технологии ИИ имеют большой потенциал, является промышленность. Наиболее прикладной характер в этой сфере носит один из его подразделов — машинное обучение или machine learning (ML). Это способ автоматического улучшения алгоритмов, который позволяет компьютерам обучаться и делать предсказания или принимать решения на основе данных без явного программирования.

    В отличие от традиционного кодирования, когда разработчик вручную определяет, как алгоритм должен реагировать на различные ситуации, ML предлагает альтернативный подход. Вместо того, чтобы задавать правила и логику, разработчик создает модель, которая обучается на основе большого объема данных. Модель сама находит закономерности и паттерны в данных и использует их для принятия решений или предсказания результатов. ML позволяет компьютеру «обучаться» на данных и самостоятельно находить оптимальные решения.

    В промышленности машинное обучение решает целый спектр задач, одна из них — прогнозирование и оптимизация производственных процессов. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные о производственных операциях, чтобы предсказывать потенциальные проблемы и снижать риск возникновения сбоев. Например, мы можем поставить задачу определить сдвиг плановой даты окончания СМР более, чем на 30 дней на основании накопленных данных в СМР, и программа предоставит информацию по дням относительно плана.

    Анализ данных с помощью искусственного интеллекта позволяет инженерам автоматизировать процессы, связанные с предоставлением информации о техобслуживании и ремонте. ИИ помогает оптимизировать процессы, повысить эффективность и качество обслуживания, а также сократить время и затраты.

    Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные и предлагать оптимальные решения, учитывая различные факторы и ограничения проекта. Это позволяет повысить скорость и качество проектирования, а также улучшить процессы входного контроля проектной документации.

    Экономический эффект

    Согласно исследованию MCKinsey, рентабельность компаний, использующих ИИ, увеличивается в среднем на 5%. Технологии позволяют принимать более эффективные решения, оптимизировать планирование и управление ресурсами, а также предотвращать возможные проблемы и снижать издержки. Опыт Bimeister демонстрирует, как ИИ может быть полезным в управлении сроками и стоимостью проектов. Благодаря использованию алгоритмов машинного обучения и анализу больших объемов данных мы можем прогнозировать вероятность срывов сроков и размер затрат с точностью до 91%. В одном из проектов это сэкономило предприятию около 105 млн рублей, в другом, где был проведен мониторинг и анализ закупочной деятельности был выявлен объем потенциальных переплат в размере 7 млрд. рублей, а также 30% упущенной экономии от объема фактических закупок. Эти примеры подчеркивают, что ИИ — мощный инструмент для улучшения эффективности и экономии.

    ИИ и кибербезопасность

    Использование ИИ может повлечь за собой риски в области безопасности и конфиденциальности данных. Хакерские атаки, в том числе «отравление» обучающих данных, вредоносный ввод, извлечение моделей — серьезные проблемы, с которыми сталкиваются многие компании. Однако угрозы могут быть связаны не только с деятельностью хакеров, но и с недобросовестной работой сотрудников, в том числе с нарушением нормативных требований и актов.

    Вот некоторые рекомендации, которые могут помочь избежать негативных последствий:

  • проведите анализ рисков, чтобы определить потенциальные уязвимости и угрозы, связанные с применением ИИ в вашей промышленности. Это поможет вам разработать соответствующие меры безопасности;
  • обеспечьте безопасность данных, используемых для обучения и работы моделей ИИ, используйте шифрование данных, установите строгие права доступа и регулярно резервируйте данные;
  • защитите сетевую инфраструктуру, используемую для работы ИИ, с помощью межсетевых экранов, систем обнаружения вторжений и других средств защиты;
  • установите системы мониторинга и обнаружения атак, чтобы оперативно реагировать на потенциальные угрозы и предотвращать их; 
  • проводите регулярные аудиты безопасности, чтобы проверить эффективность ваших мер безопасности и выявить потенциальные уязвимости.
  • работайте с экспертами по кибербезопасности, чтобы оценить и улучшить уровень безопасности вашей системы ИИ.
  • Это непрерывный процесс, и важно постоянно обновлять и улучшать меры безопасности, чтобы минимизировать риски и защитить предприятие от киберугроз.

    Опасения vs результаты

    Как разработчики, мы по-прежнему видим недоверие ключевых лиц, которые воспринимают ИИ не как драйвер развития бизнеса, а как очередной способ бесполезно потратить бюджет. Поэтому считаем важным освещать не только барьеры внедрения, но и успешный опыт. В разработку ИИ-решений инвестируют и уже видят ценность инновационных решений такие крупные отечественные предприятия как «Газпром нефть», «РОСТЕХ», «ГМК «Норильский никель», «НЛМК», «Трансмашхолдинг» и другие. Внедрение искусственного интеллекта является глобальным трендом, который определяет конкурентоспособность современных производств. От того, как быстро компании будут реагировать на необходимость перемен, зависит их выживаемость на рынке.

    Искусственный интеллект как конкурентное преимущество в промышленности

    Денис Мариненков

    генеральный директор «Бимэйстер Инжиниринг»
    Источник

    Оставьте ответ

    Ваш электронный адрес не будет опубликован.