Иннопром - 2024: Софтмедиалаб делится инсайтами о драйверах в цифровизации промышленности
Компания Софтмедиалаб приняла участие в выставке Иннопром, проходившей в Екатеринбурге с 8 по 11 июля 2024 года. Директор по цифровым решениям в промышленности Илья Константинов подводит итоги выставки и делится основными инсайтами.
Масштабность выставки помогает переосмыслить ключевые тренды в цифровизации промышленности:
- Дефицит квалифицированных кадров
- Высокие темпы и объемы импортозамещения ПО в управлении производственными процессами
- Регулирование государством применения перспективных технологий (в первую очередь, AI)
- Кибербезопасность.
Промышленные предприятия и ИТ-компании в России активно перекраивают свои цифровые ландшафты, чтобы в кратчайшие сроки адаптироваться к санкционному давлению, изменениям в цепочках поставок и превратить ограничения в возможности. Фактически мы оказались в ситуации, когда в рыночной конкуренции добавляется еще одно измерение. Сегодня важно не только прогнозировать развитие своего предприятия, но и следить за межотраслевым развитием, искать и находить ответы на вопросы:
- “А какие отрасли станут лидерами или будут расти быстрее других?”
- “Как должна измениться бизнес-модель моего предприятия?”
- “На какие факторы опираться при выборе новых IT-решений?”
Хочется отметить ведущую роль государства в формировании повестки и институтов управления: индустриальные центры компетенций, фонды для субсидирования разработок, отраслевое регулирование в привычных прикладных решениях и перспективных новых технологиях.
“С внедрением цифровых решений на предприятиях появляется огромное количество данных для аналитики. Работа с ними при применении технологий ИИ может перевести на совершенно новый уровень управление бизнес-процессами, значительно оптимизировать их. Например, автоматизация управления травильным агрегатом на основе анализа показаний датчиков в режиме реального времени позволяет «Северстали» увеличивать производство металла на 80 тыс. тонн в год. А использование цифрового двойника станка на мощностях «Сегежа Групп» привело к увеличению производства бумаги больше чем на 300 тыс. тонн в год. Да, эти примеры пока, к сожалению, не системны и относятся к деятельности пионеров внедрения ИИ в нашей стране. Но именно в этом наша задача – распространить лучшие практики и максимально помочь в их масштабировании на производственные процессы по всей стране. За использованием ИИ будущее, и здесь мы просто обязаны занять свою нишу и взять максимум от появляющихся возможностей.”
В 2024-2025 годах Софтмедиалаб ожидает повышенный спрос не только на MES, но и на связанные классы решений, такие как “цифровые двойники”, CAD/CAE/CAM.
Например, в некоторых отраслях на физические эксперименты с новыми материалами может требоваться до 7 лет, а создание промышленного производственного комплекса потребует инвестиций в сотни миллиардов рублей. При таких исходных условиях у предприятий есть только один способ опередить время и принять решение о выпуске нового продукта - построить виртуальную среду для проектирования и испытаний и сделать выводы на основе цифрового моделирования. Именно поэтому наша компания уделяет внимание новым запросам рынка информационных технологий.
Искусственный интеллект в цифровизации промышленности
Красной нитью Иннопром-2024 прошла дискуссия вокруг возможностей и ограничений в применении ИИ в промышленности. Типовые методы и кейсы ИИ хорошо известны рынку:
- Компьютерное зрение (контроль загрузки руды, контроль качества, контроль состояния конвейерных лент, сортировка отходов, контроль ОТиПБ)
- Обработка естественного языка, распознавание и синтез речи (цифровые ассистенты)
- Интеллектуальная поддержка принятия решений (предиктивная аналитика для ремонта оборудования, рекомендации по управлению шихтованием, прогнозирование выхода из строя электролизеров, управление термообработкой)
- Перспективные методы ИИ (робототехника и сенсорика, автономное решение производственных задач)
Помимо очевидных проблем в подготовке данных для методов ИИ, отчетливо звучали тезисы:
- Повсеместное применение ИИ зависит от решения второго слоя проблем, например, верификации, а для этого требуются усилия квалифицированных кадров, и это новая профессия.
- ИИ обладает потенциалом заменить человека на рутинных операциях, но это должно стимулировать человека становится умнее.
- Национальные языковые модели на русском языке выбирают сложный, но более комплексный путь узкой доменной агентской специализации. В дальнейшем это позволит получать более точные и верифицированные ответы, в отличии от методов зарубежных коллег, когда для обучения используются обще-энциклопедические данные.
- Сбор отраслевых и национальных дата-сетов поможет в распространении эффективных решений в промышленности. Технологии и среда для работы с такими дата-сетами только формируются, потребуются усилия и со стороны бизнеса, и со стороны регуляторов.
Кибербез
Доклады о кибербезопасности звучали в каждый из 4-х дней Иннопрома. Эксперты говорили об анализе атак через цепочки поставок и экосистемы, отравлении данных для обучения ML-моделей из открытых источников. Эти и многие другие примеры становятся драйверами новых решений в сфере промышленной цифровой безопасности. Мы ожидаем большое распространение импульсных (нейроморфных) нейронных сетей, которые могут детектировать атаки быстрее других средств и методов.
Экономическая ситуация на рынках наших основных заказчиков - в черной и цветной металлургии - остается сложной. Как пример, если железорудным сырьем страна более-менее всегда была обеспечена, то теперь вследствие роста потребности в производстве высококачественных легированных сталей, компаниям приходится перезапускать ломозаготовку и увеличивать требования к лому в целом. Только из-за этого, казалось бы, незначительного фактора, ключевым игрокам на рынке черных металлов уже приходится перестраивать закупки, логистику, работу с РЖД. Для SML, как интегратора MES, APS, AI&ML решений это означает, что наши заказчики буду уделять еще больше внимания планированию цепочек поставок, управлению и контролю запасов, контролю качества сырья и продукции.