Как на самом деле происходит процесс внедрения AI на производстве

Читаю постоянно заголовки отраслевых СМИ, и такое создается впечатление, что на нашем производстве людей уже и не осталось совсем. Что всеми процессами каким-то непонятным образом управляют алгоритмы, а нейросети принимают решения у пульта абсолютно самостоятельно. На деле это совсем не так, реальность куда более земная.

Хотя согласен, скорость внедрения AI действительно впечатляющая. Просто вокруг слишком много тумана и хайпа напустили. Поэтому решил вам рассказать, как происходит процесс внедрения ИИ в наши технологические процессы на самом деле и для чего сейчас на производстве пригождаются нейросетки.

Те, кто в теме, отлично понимают, что внедрение ИИ на действующем производстве и не должно быть чем-то вроде революции. Модернизация у нас происходила и происходит постоянно, и только в таком режиме, чтобы это не повлияло на качество и объемы выдачи. Вот и с ИИ-агентами происходит никакой не треш, а спокойная поэтапная интеграция в рабочие процессы:

1. Прежде чем что-то анализировать, нужно собрать данные, поэтому первый шаг внедрения ИИ чисто технический — массовая установка датчиков IoT и систем мониторинга температуры, вибрации, давления, расхода... Короче, это тысячи точек сбора и масса человеческих трудодней, но этот этап обойти нельзя, поскольку это фундамент, без которого любой ИИ бесполезен.

2. Затем данные начинают стекаться в единое хранилище. И это тоже еще пока не цифровой интеллект, но уже определенная "цифровая тень" предприятия появляется. Хранилище - это платформа, для работы с большими данными. Тут они очищаются, структурируются и только потом уже готовы к анализу.

3. Следующий этап - создание пилотных "островков". Ну потому что никто и никогда не внедряет ИИ повсеместно и сразу.

Сначала выбирается критически важная точка боли, у нас это было ПТО (предиктивное техническое обслуживание) насосов или компрессоров, где алгоритмы сначала обучились, потом научились - предсказывать остаточный ресурс узлов.

В итоге дали сокращение простоев на разных узлах от 30% до 50%. Хорошая экономия? Хорошая.

4. После успеха на пилотном островке потихоньку начали встраивать AI-инструменты и в другие ежедневные процессы. Никто никаких операторов и инженеров не заменял и не собирается, не верьте сказкам. ИИ у нас специалистам установили как новый прогрессивный инструмент.

Например, мы создали цифрового двойника установки первичной перегонки, и он нашим ребятам помогает в безопасном режиме тестировать гипотезы. Что-то вроде: как изменение состава сырья повлияет на выход продуктов, чтобы потом дать безошибочную рекомендацию оператору.

Но он у нас не заменяет целый отдел контроля качества, как обещает реклама, а всего лишь сканирует сварные швы, ищет микротрещины, которые даже глаз опытного профессионала может не заметить к концу смены.

Заодно отслеживает, все ли, кто находится в "красной зоне", в защитных очках и касках.

При нарушении моментально отправляют сигналы мастеру, тот наводит порядок.

Так что это не "бдительное око, уничтожившее человека", а всего лишь улучшенная система промышленной безопасности.

И это тоже не бездушная машина, которая может по своему усмотрению взять и, например, остановить компрессор. Этот AI просто анализирует спектр вибрации, температуру и историю отказов.

На основе этих данных сообщает, что например, "этот насос с вероятностью в 87% через 14 дней выйдетиз допустимого диапазона, рекомендуется провести внеплановое обслуживание".

Человек эту информацию получает, и уже работает не по регламенту, а по мере необходимости.

О них уже немного рассказал чуть ранее. Вообще виртуальные испытательные полигоны для производства просто находка. Они не запускают и не перекраивают реальные процессы, но моделируют для нас различные ситуации, которые требуют новых решений.

Например, позволяют смоделировать, что будет, если увеличить температуру в колонне на 5°C, или как поведет себя система при подключении нового сырьевого потока.

Или обучить на них молодых специалистов, прежде чем допускать к самостоятельной работе.

Быстро, безопасно, безошибочно и почти что даром.

Так что, друзья, не поддавайтесь панике, ИИ не увольняет и никогда не сможет заменить людей. Но при нашем правильном подходе он может кардинально менять их роль.

К примеру, у нас уже оператор из простого "кнопочника" превратился в модератора сложных систем и даже аналитика. Работа с рекомендациями AI изменила его роль от рутинного контроля до принятия стратегических решений на основе данных.

Еще раз повторюсь - внедрение искуственного интеллекта не идет нигде гигантскими скачками, мы просто постепенно и с нарастающей уверенностью идем от одного пилотного островка к другому.

Нам это очень нравится. А Вам?