Треть российских компаний применяют ИИ

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) становятся неотъемлемой частью работы российских компаний. По последним данным Центра развития искусственного интеллекта при правительстве РФ, к концу 2023 года уровень использования ИИ в различных отраслях экономики увеличился в 1,5 раза по сравнению с 2021 годом. Наибольшую популярность ИИ завоевал в финансовом секторе и сфере информационно-коммуникационных технологий, где более половины предприятий уже активно используют эти технологии. В топливно-энергетическом комплексе ИИ также получил широкое применение — более 40% предприятий применяют данные решения.

ИИ в промышленных предприятиях Башкирии

Не только крупные финансовые игроки внедряют ИИ, но и промышленные предприятия различных регионов России, включая Башкирию. Важно отметить, что ИИ помогает компаниям повысить производительность и улучшить качество продукции. Так, аналитика данных, контроль качества и управление человеческими ресурсами стали одними из ключевых сфер применения ИИ в промышленности. С помощью систем поддержки принятия решений, цифровых двойников и других технологических решений предприятия могут значительно оптимизировать свои процессы.

Применение ИИ для оптимизации производственных процессов

Заместитель генерального директора компании К2Тех Игорь Зельдец подчеркивает, что возможности ИИ в промышленности расширяются с каждым годом. Наиболее востребованные решения включают аналитику данных и контроль качества продукции. Помимо этого, ИИ используется в маркетинге и продажах, что позволяет предприятиям оптимизировать свои коммерческие процессы. Искусственный интеллект помогает внедрять цифровых двойников, что значительно повышает точность и эффективность производственных процессов, повышает производительность труда и минимизирует ошибки.

ИИ в обучении и контроле качества

ИИ нашел свое применение и в обучении сотрудников, а также их переквалификации на основе библиотек знаний. Сотрудники компании НАТЭК-Нефтехиммаш отмечают, что технологии ИИ используются не только для автоматизации производства, но и для улучшения качества выпускаемой продукции. Технологии контроля и унификации продукции позволяют более точно отслеживать отклонения от нормы, а ИИ помогает быстрее реагировать на возникающие проблемы. Особенно востребованными ИИ-решения стали в таких областях, как логистика и складские операции.

ИИ в нефтегазовой отрасли

Нефтегазовая отрасль, одна из ключевых для российской экономики, также активно использует ИИ. На предприятиях, таких как «Газпром» и «Роснефть», внедряются технологии для моделирования и оптимизации производственных процессов. Это позволяет значительно улучшить производительность, снизить издержки и увеличить объемы добычи. Кроме того, ИИ помогает в анализе геологических данных, что приводит к более точным прогнозам объемов добычи и оптимизации процессов бурения.

Прогнозирование и решение проблем

ИИ также демонстрирует значительный потенциал в области прогнозирования и принятия решений. Например, в нефтегазовой индустрии ИИ помогает анализировать геологические данные и прогнозировать запасы ресурсов. Это позволяет точнее оценивать объемы добычи и избегать ненужных затрат, связанных с неэффективными методами добычи. Кроме того, ИИ значительно улучшает качество контроля продукции благодаря использованию технологий компьютерного зрения.

ИИ и автоматизация в крупных компаниях

Руководитель проектов компании «Информзащита» Наталья Абрамова отмечает, что крупные промышленные компании, такие как «Сибур» и «Уралхим», активно используют ИИ для анализа данных и принятия решений в реальном времени. «Газпром» и «Роснефть» внедряют ИИ-решения для повышения производительности, что помогает значительно снизить издержки и сократить простои оборудования. Например, компания «Русал» использует ИИ для предсказания поломок и планирования технического обслуживания, что позволяет избежать неожиданных сбоев в работе оборудования.

Примеры автоматизации на предприятиях

На предприятиях компании «Мираторг» ИИ-системы используются для контроля качества продукции. Эти технологии позволяют анализировать данные о процессе производства и выявлять аномалии. Это значительно повышает уровень безопасности и качество продукции. Примером успешного применения ИИ является компания «Сегежа Групп», которая с 2021 года внедряет роботов с элементами ИИ для упаковки и сортировки продукции. Это не только повышает эффективность производства, но и освобождает сотрудников от рутинных задач, позволяя им сосредоточиться на более сложных операциях.

Экономическая эффективность ИИ

Применение ИИ в промышленности способствует не только повышению производительности, но и значительной экономии средств. Директор по технологиям ИИ компании К2Тех Анна Смирнова отмечает, что ИИ-решения могут сократить затраты на обслуживание оборудования более чем на треть. Внедрение автоматизированных систем на базе ИИ позволяет уменьшить простои оборудования, что значительно снижает производственные убытки. Например, предсказательное техническое обслуживание помогает предотвращать непредвиденные поломки, что ведет к экономии средств.

Оптимизация бизнес-процессов с помощью ИИ

ИИ также находит применение в агропромышленном комплексе. В этой сфере ИИ помогает оптимизировать различные бизнес-процессы, начиная от управления запасами и заканчивая прогнозированием урожайности. Например, системы контроля болезней растений на винодельческих предприятиях позволяют увеличить урожайность на 10%. Это напрямую влияет на прибыль компаний, делая процессы более эффективными и предсказуемыми.

Промышленность и большие языковые модели

По мнению Антона Балагаева, директора по консалтингу компании Arenadata, потенциал ИИ в промышленности России только начинает раскрываться. Он считает, что с учетом внедрения больших языковых моделей (LLM), этот показатель может быть значительно выше. В каждой крупной компании существует множество отделов, таких как HR, маркетинг и юристы, которые получают преимущества от использования таких моделей. Это позволяет автоматизировать рутинные задачи и сосредоточиться на более стратегических инициативах.

Развитие ИИ в Башкирии

В Башкирии также активно применяются ИИ-решения на промышленных предприятиях. По данным регионального минпрома, около 15% промышленных предприятий используют ИИ для машинного зрения, а еще 20% компаний тестируют технологии ИИ в пилотном режиме. В «Роснефти» и ее дочерних предприятиях, таких как «Башнефть» и «РН-БашНИПИнефть», внедряются собственные разработки ИИ, а также решения других отечественных производителей.
Таким образом, внедрение ИИ становится неотъемлемой частью работы крупных промышленных компаний в России. Искусственный интеллект позволяет оптимизировать производственные процессы, повысить качество продукции и сократить издержки, что делает его одним из ключевых инструментов цифровой трансформации российской промышленности.

Внедрение системы мониторинга водителей на предприятии

На одном из предприятий введена система мониторинга состояния водителей. В кабине транспортного средства установлен программно-аппаратный комплекс, который автоматически фиксирует потенциально опасные события, связанные с поведением водителя. Система отслеживает такие факторы, как отвлечение внимания от дороги, усталость, не пристегнутый ремень безопасности, использование мобильного телефона и другие нарушения, которые могут повлиять на безопасность движения. Камера системы включается сразу после запуска двигателя автомобиля.

Реакция на тревожные признаки водителя

Если система обнаруживает тревожные признаки — изменение физиологического состояния водителя — она незамедлительно подает звуковой сигнал. Вся информация передается в Центр мониторинга, где сохраняется в виде фото- и видеоматериалов. Это позволяет вовремя реагировать на потенциальные угрозы и минимизировать риски, связанные с человеческим фактором.

Оборудование транспортных средств новой системой

По информации пресс-службы «Роснефти», на сегодняшний день новой системой оборудованы 142 транспортных средства, среди которых бензовозы и автобусы ООО «Башнефть-Розница». До конца 2024 года планируется оснастить ещё 126 транспортных средств этой отечественной разработкой, что значительно повысит безопасность движения и эффективность работы водителей на предприятии.

Использование ИИ в других крупных предприятиях Башкирии

Наталья Абрамова, эксперт в области искусственного интеллекта, сообщает, что и другие крупные предприятия Башкирии активно внедряют ИИ для оптимизации своих процессов, повышения производительности и уменьшения экологического вреда. В частности, в 2020 году «Башкирская генерирующая компания» (БГК) внедрила интеллектуальные системы управления энергоблоками и использует ИИ для анализа выбросов, что позволило снизить выбросы парниковых газов на 15%.

Оптимизация и экологические достижения с ИИ

Внедрение ИИ-решений позволило компании не только снизить затраты на энергоресурсы, но и существенно улучшить экологические показатели. Примером такого внедрения может служить «Башкирская содовая компания» (БСК), которая применяет машинное обучение для оптимизации химических процессов. Использование интеллектуальных систем повысило производительность компании на 8% и улучшило контроль качества продукции, а также снизило аварийность на предприятии.

Трудности внедрения ИИ на предприятиях республики

Несмотря на значительные успехи в использовании ИИ, эксперты отмечают, что уровень внедрения таких технологий в Башкирии остается низким. Некоторые предприятия региона лидируют по автоматизации своих процессов, но в целом применение ИИ остается на начальной стадии. Генеральный директор ООО «Лексема» Виктор Тимошин подчеркивает, что отрасль разработки решений на базе ИИ в регионе только формируется.

Влияние географического фактора на внедрение ИИ

Председатель Ассоциации развития информационных технологий РБ Кирилл Полетаев считает, что использование ИИ идет неравномерно и зависит не столько от географического положения предприятий, сколько от специфики их деятельности и ожидаемого бизнес-эффекта. Основные направления применения ИИ включают контроль качества продукции, охрану труда и промышленную безопасность. Такие системы помогают предприятиям обеспечить безопасность сотрудников и минимизировать риски.

Примеры применения ИИ на производстве

Кирилл Полетаев приводит примеры использования ИИ на производственных предприятиях. Например, система видеонаблюдения с детекторами и аналитикой, основанной на ИИ, может предупреждать о начинающемся пожаре быстрее, чем традиционные датчики. Это может спасти жизни и предотвратить серьезный ущерб. Также видеоаналитика помогает отслеживать наличие средств индивидуальной защиты у работников и ремней безопасности у водителей.

Контроль качества продукции с помощью ИИ

На пищевых предприятиях используют машинное зрение для контроля качества продукции по таким параметрам, как цвет, форма, размеры. Это позволяет снизить человеческий фактор и значительно повысить точность проверки. Благодаря таким технологиям компании могут улучшать производственные процессы и выпускать продукцию более высокого качества.

Роль человека в производственных процессах

Несмотря на активное внедрение ИИ в промышленность, эксперты уверены, что контроль производственных процессов по-прежнему остается важной задачей человека. Технологии ИИ позволяют автоматизировать многие рутинные задачи, но окончательное принятие решений и контроль остаются за человеком.

Сочетание традиционных и современных технологий

По мнению Кирилла Полетаева, пока рано говорить о полной замене традиционных методов контроля инструментами на базе ИИ. Он подчеркивает, что на данный момент оптимальным решением является сочетание традиционных и современных технологий, что значительно повышает вероятность достижения нужного результата.

Контроль и проверка решений, предложенных ИИ

Раис Ахкямов, руководитель практики внедрения CSP ELMA, считает, что ИИ должен рассматриваться как ассистент, а не как замена человека. Он отмечает, что любые решения, предложенные ИИ, должны контролироваться квалифицированными специалистами. Хотя ИИ прекрасно справляется с анализом больших данных и может выдавать полезные рекомендации, эти рекомендации всегда следует проверять и оценивать вручную. Этот подход позволяет предприятиям использовать преимущества ИИ, но при этом сохранять высокий уровень контроля и ответственности за результаты.

ИИ как «черный ящик»: недостатки и риски

Эксперт Института тепловой и атомной энергетики Национального исследовательского университета «МЭИ» Михаил Елисейкин акцентирует внимание на ключевой особенности ИИ — использовании нечеткой логики. Он отмечает, что ИИ часто представляет собой «черный ящик»: система обрабатывает входные данные и выдает ответ, но не объясняет, каким образом этот результат был получен. В некоторых сферах, таких как генерация изображений или работа с чатами, это не критично. Однако, при принятии решений, связанных с управлением технологическими процессами, ошибка может привести к серьезным последствиям, включая аварии, финансовые убытки и даже человеческие жертвы.

Важность контроля ИИ-решений в промышленности

Соглашается с этим и Наталия Долженкова, исполнительный директор компании ELMA. По ее мнению, если сгенерированное изображение можно легко оценить визуально, то проверка сложных задач, таких как прогнозирование инцидентов или планирование, требует значительно больших усилий и времени. Чем сложнее задача, тем более высококвалифицированные специалисты должны заниматься ее контролем. Она отмечает, что в большинстве промышленных задач ИИ пока можно воспринимать как начинающего сотрудника, который справляется с четко поставленными задачами, но требует тщательной проверки.

Необходимость новых должностей: оператор искусственного интеллекта

Основатель сети заводов ЛСТК «Фабрика каркасов» Владимир Лозенко предлагает ввести новую должность — оператор искусственного интеллекта. Основная обязанность такого специалиста будет заключаться в контроле работы ИИ и управлении проектами, связанными с внедрением ИИ-решений на предприятиях. По его мнению, такие специалисты станут крайне востребованными, поскольку могут вести десятки проектов, просто контролируя алгоритмы и корректируя их работу.

Проблемы внедрения ИИ: отсутствие осознания ценности и готовности к изменениям

Компания AI Directum выявила три основные причины, которые тормозят внедрение ИИ в России. Первая группа предприятий не осознает, как ИИ может помочь их бизнесу и не знает, где его применять. Вторая группа знает о возможностях ИИ, но не хочет внедрять его из-за страха изменений или неудачного опыта. Некоторые компании не хотят менять устоявшиеся процессы, даже если они приносят убытки. Третья группа знает о ИИ, но сталкивается с трудностями его внедрения из-за недостатка кадров, высоких финансовых затрат и сложности сбора специфических данных для обучения ИИ.

Кадровый голод как главный барьер для внедрения ИИ

Многие эксперты сходятся во мнении, что одной из главных проблем при внедрении ИИ является кадровый голод. Инженеры и разработчики, обладающие необходимыми знаниями и навыками для работы с ИИ, крайне востребованы, но их недостаточно. Даже в тех компаниях, где есть технические специалисты, зачастую они не обладают достаточной компетенцией для работы с ИИ в контексте конкретных отраслей промышленности.

Преодоление технологических барьеров при внедрении ИИ

Максим Антонов, архитектор группы ИТ-компаний TeamIdea, считает, что при наличии квалифицированных специалистов многие технические проблемы можно легко решить. В открытом доступе имеется множество предобученных моделей ИИ для разных задач. Эти модели можно адаптировать под конкретные нужды компании и тщательно протестировать, чтобы добиться нужных результатов.

Проблема импортозамещения ИИ-решений и санкции

Антон Балагаев добавляет, что проблема нехватки кадров также связана с необходимостью импортозамещения. Многие ИИ-решения были проприетарными и разрабатывались в странах, недружественных России. В связи с санкциями доступ к этим технологиям стал затруднительным. Однако Россия активно заполняет образовавшийся технологический разрыв за счет использования моделей с открытым исходным кодом и динамичного их развития на национальном уровне.

Влияние санкций на внедрение ИИ в России

Владимир Лозенко соглашается с тем, что санкции оказывают серьезное влияние на доступ к зарубежным технологиям, что замедляет внедрение ИИ в России. Он подчеркивает, что недостаток международного сотрудничества создает информационный вакуум, усложняющий развитие ИИ-решений. Однако специалисты находят способы получать знания и применять их в российских условиях, что способствует развитию ИИ на местном уровне.

Проблемы с подготовкой специалистов по ИИ в России

Лозенко также отмечает, что в России отсутствуют масштабные программы по подготовке специалистов в области ИИ. В образовательных учреждениях ИИ-технологии практически не преподаются, и освоение ИИ часто остается инициативой отдельных специалистов, которые самостоятельно инвестируют в свое обучение. Однако ситуация постепенно меняется: появляются коммерческие курсы, которые позволяют освоить необходимые навыки для работы с ИИ.

Инвестиции в образовательные программы и партнерства с вузами

Сергей Воропаев, генеральный директор ООО «Асилиск», подчеркивает, что многие компании начинают активно инвестировать в образовательные программы и развивают партнерства с университетами для подготовки специалистов по ИИ. Например, Сбербанк создал собственную школу для подготовки кадров, а СИБУР запустил корпоративный акселератор для поиска и развития инновационных ИИ-решений.

Перспективы развития ИИ в России

Несмотря на сложности, связанные с внедрением ИИ, эксперты оптимистично оценивают перспективы развития технологий в России. Благодаря активным инвестициям в образование и развитие местных ИИ-решений, страна постепенно преодолевает возникшие барьеры. Специалисты продолжают искать новые пути решения проблем, связанных с кадровым дефицитом и санкциями, что открывает новые возможности для дальнейшего развития ИИ-технологий в промышленности и бизнесе.