Технология промышленного искусственного интеллекта (ИИ) стала достаточно зрелой, чтобы ее можно было использовать в капиталоемких отраслях промышленности. Этому способствуют коммерческие факторы, повышение готовности предприятий и реальные сценарии использования по всему миру. Фокус на разработке и внедрении алгоритмов машинного обучения для специализированных отраслевых приложений приносит свои плоды с появлением бизнес-факторов, определяющих полезность таких технологий для капиталоемкого производства. В данной статье мы рассмотрим эти факторы и выясним, каким предприятиям необходимо подготовиться к эпохе промышленного ИИ.
Факторы внедрения
Во-первых, промышленные предприятия будут обращать внимание на то, как ИИ можно применить для решения специализированных отраслевых задач. Это привязывает сценарии использования промышленного ИИ к ощутимым бизнес-результатам, обосновывая его повсеместное внедрение.
Во-вторых, препятствия на пути внедрения ИИ сократятся, поскольку нехватка штатных специалистов по ИИ на предприятиях исторически блокировала развитие промышленного ИИ. Все больше компаний будут разворачивать специализированные приложения на базе промышленного ИИ, объединяя анализ данных, ИИ, специальное ПО и экспертные знания. Приложения на базе ИИ позволят выполнять предметно-ориентированные задачи с более высокими показателями точности, надежности и устойчивого развития.
В-третьих, компании перейдут от простого сбора информации к стратегическому управлению промышленными данными, сосредоточившись на их интеграции, мобильности и доступности в рамках предприятия. Это обеспечивает развитие промышленного ИИ и базовую возможность для разработки технологий на его основе, позволяющих компаниям раскрыть потенциал наборов производственных данных.
И в-четвертых, главный фактор развития промышленного ИИ — это повышение производительности капиталоемких сегментов перерабатывающей промышленности. Промышленный ИИ позволяет ввести в эксплуатацию решения нового поколения для оптимизации активов без знаний в области широкомасштабного анализа данных. Благодаря этому компании могут достичь новых уровней безопасности и производительности на рабочих местах, создавая частично и полностью автономные процессы сбора, агрегации и подготовки динамических данных с их последующим вводом в приложения, где активно используется аналитика. В результате формируются новые аналитические сведения, непрерывно совершенствуются операции и ускоряется принятие более точных решений.
Пять критериев готовности к использованию промышленного ИИ
Компаниям нужен план действий, сопоставляющий ИИ с бизнес-целями, информационными задачами и ключевыми показателями эффективности. Это позволит внедрить промышленный ИИ в стратегию цифровой трансформации. Обязательно должна быть стратегия управления промышленными данными: компаниям нужны доступные, полезные данные, которые могут быть использованы промышленным ИИ. Разработка стратегии на основе потоков качественной и эффективной информации также важна. Это означает организацию рабочего процесса, позволяющего решениям на базе ИИ обрабатывать различные типы и объемы данных, которые требуются в каждом сценарии использования. Кроме того, необходимо масштабировать этот процесс по всему предприятию, чтобы все пользователи и приложения на базе ИИ работали согласованно и получали единообразные результаты.
Чтобы построить инфраструктуру на базе промышленного ИИ, нужен прочный фундамент. Предприятия должны быть готовы к внедрению такой технологии, и это требует общих усилий. Программное обеспечение, оборудование, архитектура и персонал — вот строительные блоки для инфраструктуры на основе промышленного ИИ. Она позволяет компаниям преобразовать концепции в реальные решения, повышающие окупаемость инвестиций. Для использования инфраструктуры на основе промышленного ИИ необходимо ускорить вывод решений на рынок, добиться гибкости и масштабируемости и сбалансировать жизненный цикл модели ИИ для всех приложений.
Здесь важны роли, навыки и обучение. За внедрение промышленного ИИ должны отвечать правильные люди. То есть необходимо приложить усилия, чтобы подготовить квалифицированный персонал и разработать методы внедрения ИИ во всей организации.
Наконец, этичное и ответственное использование ИИ основывается на прозрачности, которая подразумевает включение в цикл каждого специалиста. Это обеспечивает четкие каналы коммуникации, точное документирование процессов и регулирование на уровне всех заинтересованных лиц.
Это только рекомендации, но лучше рассматривать их как комплексный подход, учитывающий требования к техническим средствам, персоналу и процессам, а также отвечающий в конечном счете определению успеха вашей организации.
Сценарии использования промышленного ИИ
Любая организационная стратегия начинается с определения проблем, задач и целей, которые можно решить или достичь с помощью промышленного ИИ. Профилактическое обслуживание — это один из сценариев использования промышленного ИИ, который в 2018 г. составил более 24% от общего объема рынка, согласно представленному компанией IoT Analytics отчету о состоянии рынка промышленного ИИ за период с 2020 по 2025 гг. Профилактическое обслуживание подразумевает поиск отклонений от нормального поведения и разработку плана действий для предотвращения или устранения проблем. Так можно оптимизировать результаты и сократить время простоев.
Другой сценарий сфокусирован на качестве и надежности. Показатель качества определяет, насколько хорошо объект выполняет свои функции, а показатель надежности говорит о том, насколько хорошо объект поддерживает исходный уровень качества под воздействием различных факторов. Оба показателя важны в производственной среде, а промышленный ИИ позволяет понимать их и экономить время и деньги.
Третий сценарий — оптимизация процессов. Он предполагает использование передовых методов машинного обучения, включая обучение с подкреплением и нейросети глубокого обучения. Это обеспечивает анализ данных из различных источников, активов и процессов. Благодаря этому компании могут легко выявлять и улучшать неэффективные процессы, которые непосредственно влияют на производительность — основной экономический фактор для любого промышленного предприятия.
Эти сценарии обеспечивают твердую основу для стратегии применения промышленного ИИ и позволяют ожидать быстрых результатов. Если организации успешно выполнят все действия, чтобы отвечать пяти критериям готовности к использованию промышленного ИИ, и реализуют любой из этих сценариев, скорее всего, они довольно быстро повысят производительность и рентабельность и получат конкурентные преимущества.
