Искусственный интеллект становится ключевым драйвером цифровой трансформации в промышленности. Предприятия используют ИИ для мониторинга процессов, анализа данных, управления производственными циклами и предотвращения нештатных ситуаций. О том, как платформенный подход повышает эффективность ИИ в промышленности, рассказал Михаил Ивченко, управляющий директор Т1 ИИ (входит в ИТ-холдинг Т1), в рамках Международного технологического форума «Инновации. Технологии. Производство».
По оценкам экспертов, 32% предприятий обрабатывающей промышленности в России уже используют ИИ, ещё 18% планируют внедрение в течение трёх лет. Лидируют по темпам цифровизации ТЭК, металлургия и машиностроение. Наибольший интерес вызывают решения на базе компьютерного зрения, применяемые для контроля качества продукции и промбезопасности, а также цифровые помощники, которые страхуют ключевые процессы и минимизируют влияние человеческого фактора. Почти каждая вторая организация отмечает заметную экономическую выгоду от применения ИИ, а 26% компаний разработали и утвердили стратегию использования искусственного интеллекта.
На форуме обсудили требования предприятий к платформам: возможность быстрой проверки гипотез, безопасная работа с внутренними данными, снижение зависимости от ИТ-команд. Эти задачи решаются с помощью low-code инструментов, визуальных сценарных редакторов и готовых шаблонов ИИ приложений, реализованных, например, в платформе «Сайбокс».
«Платформенный подход позволяет сократить срок вывода ИИ-решений в эксплуатацию до 2 недель с 6 месяцев, выполнить до 50% задач силами бизнес-команд и масштабировать 70% решений без доработок. Окупаемость типовых проектов достигается в течение полугода, а затраты на инфраструктуру снижаются до 50%. Это стимулирует интерес к платформенным решениям, позволяющим управлять полным жизненным циклом ИИ приложений — от подготовки данных до развертывания и переобучения моделей», — отметил Михаил Ивченко.
Среди перспективных направлений применения ИИ в промышленности — автоматизация процессов работы с инженерной документацией, извлечение конструкторско-технологических данных из сканированных архивных копий, оптимизация логистических процессов и задач связанных с построением производственных расписаний.
