Всем привет! Меня зовут Житарёв Антон, и я работаю в компании, которая занимается автоматизацией тяжёлой промышленности. Мы внедряем машинное зрение, анализируем полученные данные и даём советы по устранению проблемных участков на линии. Я хотел бы, чтобы мы с вами подумали, как далеко может зайти цифровизация заводов и будет ли место нам, белковым, в этой области через 10 лет?

Мы видим, как ИИ анализирует рентгеновские снимки, рисует изображения и пишет статьи. Заводы тоже не обделили вниманием, но давайте помечтаем и попробуем представить, что будет дальше: какие ещё задачи будут автоматизированы, а какие аспекты работы останутся за людьми.

Автоматизация рутинных задач

Первое, что приходит в голову, когда представляю задачи ИИ на производстве — это автоматизация монотонных и повторяющихся задач. Да, что-то сделано и сейчас: параметризация изделий по пользовательским запросам, расчёт пропорций и анализ состава материала, но я бы хотел расширить возможности в будущем:

Сборка и упаковка. ИИ-роботы эффективно собирают детали и упаковку готовой продукции и делают это гораздо быстрее обычных заводских рабочих. А главное — без ошибок. Мощные грузоподъёмные дроны обслуживают большие склады и высоконагруженные производственные линии без отдыха. 

Эти же дроны работают в условиях, опасных для человека: на дне океана, в жерлах вулканов и даже в открытом космосе.

Контроль качества. ИИ автоматически мониторит качество выпускаемой продукции с помощью компьютерного зрения, быстро выявляет дефекты и отклонения. Камера с широким спектром датчиков анализирует не только основные параметры выпускаемого изделия, но и все нюансы в целом в режиме 24/7/365. Заводы повышают качество продукции, быстро реагируют на изменения в технологическом процессе и исправляют ошибки на линии.

Оптимизация процессов

Заводы и фабрики за свою историю накопили запас данных по своим бизнес-процессам. Конечно, эти знания оцифрованы для использования в настоящем времени, но я бы хотел их загрузить в предполагаемый промышленный ИИ, чтобы он просчитал, где тратится лишнее, где неплохо бы доработать процесс, а от чего можно вообще отказаться, чтобы зря не расходовать рабочие ресурсы. Вот в каких сферах пригодится ИИ в 2035 году:

Управление запасами. Системы ИИ предсказывают потребности в сырье с высокой точностью. ИИ рекомендует оптимальный уровень запасов на основе в том числе исторических данных о продажах и сезонных колебаниях. Производству больше не нужно тратиться на хранение ненужных материалов.

Планирование производства. ИИ создаёт более эффективные графики работы. Помогает распределять ресурсы рабочего персонала и планирует график техобслуживания. Помогают алгоритмы машинного обучения. С их помощью система анализирует производственные данные в реальном времени и предлагает, как изменить графики, чтобы и производительность выросла. Минус ещё один источник беспокойства — простои оборудования.

Анализ производительности. ИИ оценивает производительность отдельных рабочих и структур, ищет и находит области, которые нужно улучшить. Системы отслеживают ключевые показатели эффективности (KPI) и предлагают рекомендации по оптимизации работы. Отсюда растёт производительность на предприятии в целом. Правда, тут остаётся надеяться, что ИИ будет действительно беспристрастен и не будет, подобно людям, увольнять 100+ сотрудников на основе не самых подходящих метрик.

Снижение рисков. Любое производство хочет снизить риски. ИИ предсказывает проблемы и узкие места на производственной линии. Сбоев на производстве становится меньше. Компании избегают рисков и предотвращают их, становясь более адаптивными к изменениям в рыночной среде. Это ли не мечта каждого второго завода?

К 2035 году ИИ заказывает на завод необходимое сырьё, следит, чтобы оно прошло производственную линию без проблем в графике, анализирует производительность и загруженность сотрудников, которые с ним работают, делает бумажную работу и ещё подсказывает, где на производственной линии могут возникнуть проблемы.

Предиктивное обслуживание

Я думаю, с использованием искусственного интеллекта можно существенно повысить эффективность обслуживания оборудования. В современных условиях, когда производство и технологии стремительно развиваются, важно не только реагировать на поломки, но и предсказывать их. В моей компании анализируются факторы, при которых оборудование поступило в ремонт. Модель данных постоянно расширяется, выдавая прогнозы по нагрузке на ремонтную мастерскую. Но было бы хорошо это автоматизировать и сделать более осмысленным и предсказуемым. Перенесёмся в будущее:

Анализ данных. ИИ анализирует данные, поступающие с датчиков, и прогнозирует, когда именно оборудование потребует обслуживания. ИИ собирает данные в реальном времени и обрабатывает их, отслеживает температуру, давление и вибрации машин. С этими прогнозами завод избегает неожиданных поломок и значительно продляет срок службы машин.

С предиктивным обслуживанием предприятия оптимизируют графики технического обслуживания, снижают простои и затраты, экономят время и ресурсы при закупке запчастей.

Индивидуализация продукции

Современный потребитель выбирает покупку не только по качеству и красивой упаковке: он хочет видеть продукт, созданный специально для него. Мне кажется, что и тут ИИ сможет помочь, сделает производство более гибким и адаптивным:

Настройка под клиента. В сфере электронной коммерции ИИ рекомендует товары на основе предыдущих покупок, а в производстве — настраивает продукты под конкретные запросы клиентов. ИИ не только анализирует предпочтения и интересы аудитории, но и выявляет скрытые паттерны поведения, основываясь на огромных объёмах данных. Компании предлагают индивидуализированные решения, которые точно соответствуют потребностям каждого клиента. Индивидуализация продукции помогает углубить взаимодействие между брендом и клиентами. Когда потребители видят, что их мнения и предпочтения учитываются, их лояльность к бренду растёт.

С внедрением технологий ИИ компании легко адаптируют свои предложения, улучшая не только продукт, но и клиентский опыт в целом. Индивидуализация продукции становится неотъемлемой частью стратегии любой компании, стремящейся к успеху на конкурентном рынке.

Посмотрите, например, как уже сейчас работает нейросеть Николай Иронов от Студии Лебедева. Так ли сложно представить, как через 10 лет можно через веб-интерфейс запустить производство полностью кастомизированного автомобиля или даже поезда?

Решения на основе данных

В нашем представляемом будущем искусственный интеллект принимает собственные решения, основываясь на глубоком анализе данных:

Автоматизация рутинных процессов. ИИ, принимающий решения, автоматизирует такую рутину, как сведение бухгалтерского баланса, инвентаризация склада и составление транспортных заданий для курьерской доставки. Сотрудники тратят появившееся время и ресурсы на более креативную и стратегическую работу. Автоматизация процессов не только повышает эффективность, но и снижает вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором.

Быстрая реакция на изменения. ИИ мгновенно реагирует на колебания в спросе или изменения в поставках. Благодаря алгоритмам машинного обучения и аналитике больших данных, он быстро выявляет тенденции и предсказывает изменения в потребительских предпочтениях.

Улучшение качества решений. Используя данные для обоснования своих выводов, ИИ помогает избежать ошибок, связанных с человеческим фактором. Он обрабатывает большие объёмы информации, находит скрытые паттерны и предлагает обоснованные стратегии. Руководители принимают более взвешенные решения на основе анализа данных, компания становится более конкурентоспособной. Хотя, конечно, всем нам приходится привыкать к бездушности принимаемых решений.

Гибкость и адаптивность. ИИ позволяет компаниям не только адаптироваться к текущим изменениям, но и предвидеть будущие тренды, чтобы максимально гибко реагировать на меняющийся рынок. Вспомните бунт иллюстраторов против генеративных иллюстраций на Shutterstock и похожих платформах. Машина отслеживает даже развивающиеся тренды в смежных с клиентской сферой, прогнозируя, что выстрелит, а что — нет.

Использовать ИИ для принятия решений на основе данных — не просто тренд, а необходимость для компаний в 2035 году, стремящихся к устойчивому росту и успеху в динамичной бизнес-среде.

Человеческий фактор в производстве

Кажется, если внедрить ИИ, решишь все задачи по оптимизации производства. Но я думаю, что некоторые аспекты работы и в 2035 году останутся за людьми:

Креативность и инновации. Люди обладают уникальной способностью к креативному мышлению и разработке инновационных решений, которые сложно воспроизвести с помощью ИИ.

Эмоциональный интеллект. Взаимодействие с клиентами, партнёрами и коллегами требует высокого уровня эмоционального интеллекта, который ИИ не может полностью воспроизвести. Да и сама идея полноценного постоянного общения с представителем-роботом для многих людей в 2035 году ещё не привлекательна.

Стратегическое планирование. Человеческий опыт и интуиция по-прежнему играют ключевую роль, когда необходимо составить долгосрочную стратегию. На людях остаётся создание планов, по которым впоследствии работает ИИ.

Управление кризисами. Когда нужно не только быстрое решение, но и нестандартный подход, люди лучше анализируют происходящее и принимают более качественный выбор, чем ИИ.

ИИ улучшил ситуацию на производстве, но полностью взять задачи, которые выполняет человек, не может — и вряд ли сможет.

Заключение

Будущее производства с внедрением искусственного интеллекта обещает быть захватывающим и полным возможностей. ИИ не только сможет взять на себя множество рутинных и аналитических задач, но и трансформировать подход к работе, обеспечивая более глубокую синергию между технологиями и людьми. Это позволит специалистам сосредоточиться на более креативных и стратегических аспектах своей деятельности, где человеческое мышление, интуиция и эмоциональный интеллект остаются незаменимыми.

Я думаю, что с ИИ процессы станут адаптивнее, научатся гибче подстраиваться под меняющийся рынок. Автоматизация производства позволит решать задачи быстрее и точнее. Ошибок станет меньше, работать в промышленности будет безопаснее. ИИ и люди будут эффективно сотрудничать, применяя в работе свои сильные стороны.

Почему это пока только видение будущего? ИИ ещё развивается, пока допускает массу ошибок, глючит и неверно интерпретирует информацию. Например, компании-риэлтору Zillow AI-советчик помогал пополнять портфолио новыми домами: анализировал данные о продающихся домах и предсказывал потенциальную цену каждого при перепродаже после ремонта. В результате компания поспешно закупила дома, переоценённые ИИ где-то на 2–7%, и потеряла 307 миллионов долларов.

На заводе такой уровень анализа данных на любом уровне решаемых задач может принести не только экономические проблемы. Понятно, что цифровое управление на производстве — это уже повседневная реальность, а в будущем его будет ещё больше, поэтому так важно работать над безопасностью и точностью ИИ в этой сфере.

А каким вы видите будущее ИИ на заводах?