Искусственный интеллект в производстве: преимущества и примеры применения

В последнее время об искусственном интеллекте говорят очень много, ведь генеративные инструменты вроде ChatGPT привлекают очень много внимания. Но если отбросить хайп, то искусственный интеллект уже много лет шаг за шагом незаметно трансформирует реальный сектор экономики. Давайте разберемся, как средства ИИ применяются в промышленности. Назовем преимущества ИИ в производстве, разберем примеры использования этих технологий.

Место ИИ в мире современной промышленности

Создание искусственного интеллекта часто сравнивают с изобретением парового двигателя, которое в XVIII веке дало начало промышленной революции. Это сравнение можно считать буквальным, ведь в современном мире цифровые решения на основе ИИ могут напрямую повышать эффективность производства.

Пока эта технология только входит в мейнстрим, но первые исследования демонстрируют, что она повышает эффективность труда практически в любой отрасли на 10-60%. Так, согласно выводам Nielsen Norman Group, внедрение в бизнес средств генеративного ИИ в среднем повышает производительность труда на 66% И это только одно из направлений развития искусственного интеллекта.

Сегмент промышленного ИИ стремительно развивается. По данным MarketsAndMarkets по состоянию на 2023 год глобальный объем этого рынка составляет около $3,2 млрд, и в ближайшие годы будет расти со среднегодовым темпом роста в 45%. Уже к 2028 году рынок преодолеет отметку в $20 млрд.  То есть увеличится в 6 раз за 5 лет.

Нет никаких сомнений в том, что производители все чаще будут обращаться к технологиям ИИ в поисках оптимизации расходов, повышения производительности операций и укрепления цепочек поставок.

Роль искусственного интеллекта в производстве

 Зачем реальному сектору экономики искусственный интеллект? На самом деле технологии ИИ в производстве могут стать надежными помощниками человека в решении многочисленных проблем организации, оптимизации и автоматизации. Определим эти проблемы парой предложений.

Предиктивное техническое обслуживание

 Средства ИИ наподобие машинного обучения можно использовать для эффективного прогнозирования проблем с оборудованием и предупреждения сбоев. Алгоритмы позволят оптимизировать график технического обслуживания так, чтобы каждый станок на предприятии получал своевременную профилактику.

Контроль качества продукции

Системы компьютерного зрения и сенсоры IoT на основе ИИ могут обеспечить точный и полностью автоматизированный контроль качества продуктов, выходящих с производственной линии. Интеграция ИИ в производство позволяет минимизировать количество брака и определить факторы возникновения дефектов.

Оптимизация цепочек поставок

 Системы машинного и глубокого обучения могут применяться для прогнозирования спроса, управления запасами продукции, сырья и компонентов, планирования производства и логистики и т.д.

Глубокая автоматизация

Алгоритмы ИИ в сочетании с робототехникой могут заложить фундамент для максимального сокращения участия человека в физических процессах производства, сокращения рисков человеческого фактора и повышения уровня безопасности на предприятиях.

Промышленный дизайн

Генеративный ИИ может применяться в дизайнерских задачах – при разработке новых продуктов, материалов, компонентов, приложений и т.д. Такие технологии могут предоставлять дизайнерам оптимальные шаблоны для промышленного проектирования.

HR и обучение персонала

Инструменты генеративного ИИ можно эффективно применять в задачах развития, обучения и повышения квалификации сотрудников – для подготовки учебных материалов, оценки знаний и компетенций и т.д. ИИ также упрощает корпоративную коммуникацию в крупных организациях.

Аналитика и маркетинг

Алгоритмы машинного обучения могут применяться для анализа рынка и исследования поведения пользователей для создания эффективных персонализированных предложений, разработки новых продуктов и услуг, повышения уровня взаимодействия с пользователем.

Обслуживание клиентов

Инструменты распознавания языка и голоса на основе ИИ позволяют существенно ускорить работу колл-центров и повысить качество клиентской поддержки. А развитые чатботы на основе генеративного ИИ позволяют почти на 100% автоматизировать сервис.

 Таким образом средства ИИ в производстве предоставляют очевидные конкурентные преимущества. Они позволяют обеспечивать стабильность производства и цепочек поставок, повышать производительность путем автоматизации, ускорять разработку новых продуктов, эффективно решать вопросы менеджмента, маркетинга и обслуживания клиентов.

Использование технологий искусственного интеллекта в производстве

Сфера производства чрезвычайно широка: сюда можно отнести и наукоемкое машиностроение, и агропроизводство, и производство товаров широкого потребления. Следовательно, в этой нише найдется место для всех доступных технологий ИИ. Назовем среди них главные.

Machine learning (ML)

Этим термином называют механизм, позволяющий компьютеру учиться на структурированных данных и корректировать свои алгоритмы без явного программирования человеком. Существует множество разновидностей машинного обучения. Его различают и по цели обучения, и по типам данных, и по сфере применения, и по подходу к обучению (с учителем, без учителя, с подкреплением). Типичные примеры использования ML: распознавание голоса, определение тональности текстов, медицинская и техническая диагностика.

Deep Learning (DL)

Это разновидность ML, использующая нейросети для обработки больших объемов неструктурированных данных. Нейросеть – это целая система алгоритмов, обеспечивающих комплексную интерпретацию данных на нескольких уровнях. Deep Learning используется, в частности, в машинном переводе текстов, поисковиках, при анализе изображения и т.д.

Генеративный ИИ

Это система искусственного интеллекта, которая может не только распознавать и анализировать данные, но и генерировать на основе этого анализа новый контент: текстовый, визуальный, мультимедийный. Генеративный ИИ вплотную приблизился к созданию полноценного креативного продукта: ChatGPT может генерировать тексты, модели DALL-E и Stable Diffusion создают изображения и т.д.

Обработка естественного языка (NLP)

Это направление развития ИИ, основанное на использовании методов машинного и глубокого обучения для интерпретации, обработки и определения смысла написанного человеком текста машинами. Методы NLP и большие языковые модели позволяют искусственному интеллекту взаимодействовать с человеком в формате обычной переписки, обрабатывать документы и т.д.

Распознавание речи

По сравнению с NLP эта технология имеет еще один уровень сложности – распознавание человеческой устной речи, для превращения в текст, дальнейшего анализа и обработки. На технологиях распознавания речи ИИ построены современные голосовые интерфейсы и помощники любого уровня сложности.

Машинное зрение

 Данная разработка использует машинное обучение и нейросети для анализа зрительных данных – видео, изображений, трансляций с камер и т.Д. Ее цель – научить ИИ воспринимать визуальную информацию так же гибко, как это делают люди. Посредством машинного зрения можно реализовать систему распознавания лиц, мониторинг среды или визуальный контроль качества продукции.

Пока сложно сказать, какие именно технологии ИИ в будущем станут определяющими, какие технологии появятся завтра, и какая роль искусственного интеллекта в промышленности в итоге станет ведущей. Но мы можем говорить об очевидных преимуществах ИИ и практических примерах его внедрения. Разберем их ниже.

Преимущества использования ИИ в производстве

Какие дополнительные возможности предоставляет интеграция искусственного интеллекта в промышленность? Зачем производителям инструменты типа машинного обучения и компьютерного зрения? Определим их главные достоинства.

Повышение эффективности и производительности

 Искусственный интеллект позволяет сокращать производственный цикл и глубоко автоматизировать повторяющиеся задачи, такие как сборка, контроль качества, упаковка, транспортировка продукции.

Минимизация расходов и рисков

ИИ помогает предотвращать выход оборудования из строя и уменьшать количество брака, а также сокращать объемы отходов производства, делая его более экологичным.

Улучшение качества и инновационности продукта

 Средства машинного обучения помогают разрабатывать продукты с учетом новых требований рынка и предпочтений потребителей. Они также упрощают внедрение в производство новых материалов и технологий.

Оптимизация производства

Алгоритмы ИИ могут анализировать массивы данных и определять наилучшие варианты решения производственных задач. Они также позволяют строить прогнозы и симуляционные сценарии, помогающие производителю в оптимизации операций и адаптации под условия рынка

Сокращение человеческого фактора и повышение безопасности

ИИ позволяет сокращать риски, связанные с вовлеченностью человека в производственный процесс (ошибки, халатность и т.п.). Инструменты ИИ также могут устранить необходимость привлечения людей к работе в опасной среде и помочь с контролем соблюдения требований безопасности.

Новое качество сервиса

Автоматизация обслуживания и поддержки клиентов средствами ИИ обеспечивает существенное повышение качества сервиса: позволяет обрабатывать запросы потребителей быстрее, предоставлять им более релевантную информацию, предлагать персонализированные предложения и продукты.

 Поєтому роль ИИ в производстве трудно переоценить, во времена жесткой конкурентной борьбы за потребителя он может стать одним из главных факторов успеха.

Примеры ИИ в производстве

 На сегодня использование ИИ в производстве уже стало достаточно массовым, в частности, в сферах машиностроения и электроники. Как показывает анализ Capgemini,  наиболее популярным направлением прикладного применения ИИ в промышленности является предиктивное техобслуживание: анализ данных для прогнозирования сроков вероятного выхода из строя оборудования и промышленных активов. На это направление приходится 29% кейсов внедрения ИИ.

Однако стремительно развиваются и другие направления промышленного ИИ: компьютерное зрение, генеративный дизайн и т.д. Мы разберем несколько практических примеров использования искусственного интеллекта в производстве.

Foxconn

 Это крупнейший в мире OEM-производитель электроники, на заводах которого производят гаджеты Apple, Sony, Nintendo и множества других брендов. На заводах Foxconn используется платформа Cloud Visual Inspection AI, представленная Google в 2021 году. Это технология компьютерного зрения для контроля качества изделий, радикально сокращающая объемы брака и дефектов.

В итоге производитель получает гораздо меньше гарантийных обращений и избегает расходов, связанных с возвратом, заменой, ремонтом или утилизацией дефектного товара. По оценкам экспертов, совокупные издержки производителей сложной техники на обеспечение качества продукции могут легко поглощать 15-20% доходов от продаж.

BMW

Культовый автопроизводитель широко применяет инструменты ИИ на своих заводах. В частности, для контроля качества, координации логистики и предиктивного техобслуживания. В последнем компания полагается на сенсоры IoT и аналитику данных с искусственным интеллектом.

ИИ позволил отказаться от старого подхода к ТО по графику, вместо этого обслуживание техники производится с учетом ее реального текущего состояния. Это не только предотвращает простои в производстве, но и работает на экономию ресурсов, позволяет использовать рабочее время персонала более эффективно, сокращать расходы.

Nissan

Японский автопроизводитель активно внедряет средства ИИ в процессы разработки дизайна своих продуктов, чтобы обеспечить им качество и ускорить выход новых моделей на рынок. В частности, компания разработала инструмент ИИ, который может мгновенно спрогнозировать аэродинамические характеристики нового дизайна автомобиля. Традиционный метод оценки аэродинамики требует сложных вычислений с мощными рабочими станциями и может занять несколько дней. Но обучена в Nissan модель ИИ может с высокой точностью предусматривать аэродинамические характеристики авто за считанные секунды.

J’evar

Производитель ювелирных изделий J'evar привлек к себе немало внимания, приспособив генеративный ИИ для дизайна новых продуктов. Инструмент позволяет дизайнерам ввести информацию о материале и спецификации изделия, чтобы ИИ предоставил визуальные шаблоны дизайна.

Модель ИИ J'evar обучена на специальной базе данных с изображениями и метриками подобной продукции. В компании утверждают, что это позволяет бренду экономить целые недели, которые раньше тратились на ручную проработку дизайна.

Возможности WEZOM в сфере промышленного ИИ

Наша команда имеет за плечами почти 25 лет опыта разработки диджитал-решений для eCommerce, логистики и промышленности. Мы понимаем, как с максимальной эффективностью использовать технологии ИИ в различных аспектах производства.

В частности, в одном из наших недавних кейсов мы применили средства распознавания естественного языка OpenAI для автоматизации обработки клиентских обращений в компании Cooper&Hunter  – одного из ведущих мировых производителей климатической техники. В этом кейсе использование ИИ позволило упростить, ускорить и улучшить обработку обращений, значительно улучшить уровень сервиса. Кроме того, ИИ сэкономил менеджерам десятки часов рабочего времени, которые раньше приходилось тратить на стрессовые задачи. Если вас интересуют подобные возможности – обращайтесь за консультацией к нашим специалистам прямо сейчас.

Подведем итоги

Игнорировать тему использования ИИ в промышленности и производстве невозможно, ведь в ближайшем десятилетии именно искусственный интеллект станет одним из главных драйверов роста производительности труда

Пока что у нас нет всех исчерпывающих данных о том, как ИИ влияет на производство. Но его инструменты уже сегодня предоставляют бизнесу множество конкурентных преимуществ: глубокая автоматизация, точный контроль качества, повышение уровня безопасности, новые возможности в дизайне, маркетинге, сервисе и т.д.

Конечно, далеко не каждый производитель имеет все необходимые ресурсы и компетенции, чтобы реализовывать собственные программы внедрения ИИ. Однако такие компании могут обеспечить себе долгосрочные перспективы развития, если обратятся за помощью к внешним IT-командам с необходимыми технологиями, специалистами и опытом.

FAQ

Какие процессы производства может оптимизировать ИИ?

 Современные средства искусственного интеллекта позволяют оптимизировать практически любые бизнес-процессы производителя: логистика, техническое обслуживание оборудования, автоматизация сборки, контроль качества, дизайн, маркетинг, сервис и т.д.

Каковы преимущества ИИ в производстве?

 Сегодня искусственный интеллект в промышленности предоставляет бизнесу ряд преимуществ. Среди них анализ и повышение эффективности производственного процесса, глубокая автоматизация, сокращение расходов, минимизация рисков человеческого фактора, новые возможности в дизайне продуктов и т.д.

Следует ли интегрировать ИИ в производство?

 В ближайшие годы именно искусственный интеллект станет одним из главных факторов конкурентоспособности, в том числе в сфере промышленности и производства. Поэтому производители, которые овладеют средствами ИИ сейчас, получат существенніе долгосрочные преимущества.