Профиль

4.0 в пользу экономики: как компании внедряют технологии искусственного интеллекта

Российские компании инвестируют в автоматизацию и технологии искусственного интеллекта (ИИ). Эти проекты становятся приоритетом для крупнейших промышленных предприятий и могут рассчитывать на поддержку со стороны государства. Какие перспективы для бизнеса открывают новые технологии, разбирался «Профиль».

Современный цех электролиза меди

Системы автоматизации производства не только помогают быстро принимать решения, но и делают его более безопасным. На фото: современный цех электролиза меди

©Пресс-служба ОАО "УГМК"

В 2022 году объем российского рынка ИИ составил 635 млрд руб., подсчитали в АНО «Цифровая экономика». Согласно прогнозу, активное развитие этого направления продолжится, что обеспечит дополнительный рост ВВП примерно на 2% в год. Директор направления «Цифровая трансформация отраслей» АНО «Цифровая экономика» Алексей Сидорюк назвал основные направления использования ИИ-решений в промышленности: контроль качества и соблюдение техники безопасности, цифровые двойники, роботизация процессов, предиктивная аналитика для продления срока службы оборудования.

Проекты в сфере ИИ как ключевое направление Четвертой промышленной революции – так называемой «Индустрии 4.0» могут рассчитывать на поддержку государства. В 2022 году правительство утвердило дорожную карту «Развитие высокотехнологичного направления «Искусственный интеллект» (ИИ) на период до 2030 года». Документ предусматривает финансирование по линии федерального бюджета в размере до 24,6 млрд руб.

Директор по информационным технологиям ОАО «УГМК» Виталий Черепанов уточняет, что «Индустрия 4.0» – это не тотальная компьютеризация и автоматизация всех процессов, когда предприятие управляется незримым искусственным интеллектом. И авторы концепции, и практикующие лидеры развития производства вкладывают в это понятие достижение необходимого уровня гибкости бизнеса, который нужен для обеспечения его долговременной устойчивости.

ИИ-решения должны позволить компаниям противостоять внутренним и внешним вызовам, адаптироваться, достигать целевого уровня операционных показателей, объясняет Виталий Черепанов. Каким образом предприятия будут использовать средства автоматизации – решать им. Но не стоит пытаться сразу автоматизировать все производство. Эта задача, убежден собеседник «Профиля», должна достигаться поэтапно.

Аналогичной точки зрения придерживается руководитель группы развития бизнеса KasperskyOS Виктор Ивановский. Коль скоро каждое производство уникально, то, соответственно, уникальны и модель реализации ИИ-проектов, и система защиты от киберугроз. Цена вопроса для предприятий всегда будет разная. «На что можно повлиять, так это на условную стоимость безопасного подключения какого-то участка к информационной системе. Издержки можно сократить за счет использования одного устройства вместо нескольких. Например, межсетевой экран, брокер индустриальных протоколов и маршрутизатор заменяет промышленный шлюз, комбинирующий все перечисленные функции», – пояснил эксперт. Бизнес-функция не пострадает, как и качество услуг. При этом информационная безопасность предприятия будет обеспечена на высшем уровне.

Кроме того, ИИ-решения способны обеспечить существенную экономию сырья, материалов, электроэнергии, трудозатрат. По словам Виктора Ивановского, для промышленных компаний, двигающихся в сторону цифровизации производства, открываются новые возможности, в том числе и за счет использования облачных технологий. А правильно подготовленные кадры – это ключевое слагаемое успеха подобных проектов.

Опасения, что цифровизация приведет к росту безработицы на рынке труда, не имеют под собой оснований. В докладе Всемирного экономического форума «The Future of Jobs 2020» был представлен прогноз, согласно которому 85 млн рабочих мест в мире к 2025 году могут быть ликвидированы из-за сдвига в разделении труда между людьми и машинами. Но при этом появятся 97 млн новых, адаптированных к требованиям «Индустрии 4.0».

«Со специалистами сегодня ситуация уникальная, – говорит Виталий Черепанов. – Ее можно называть кадровым голодом, а можно – кадровым аппетитом. Мы, наверное, первое поколение, которому в целом ряде видов деятельности нельзя полноценно учиться у предшествующих поколений, потому что появляющиеся технологии являются абсолютно новыми. Соответственно, необходимо формировать знания непосредственно на рабочих местах, по сути, в каждой организации».

В УГМК создана система профессиональной переподготовки сотрудников на базе Технического университета. Готовить кадры компания начинает со школьной скамьи, в средних специальных образовательных учреждениях, затем в корпоративном вузе, в дальнейшем работники регулярно проходят курсы повышения квалификации.

В частности, образовательный онлайн-проект «Инженерная школа УГМК», а также конкурс школьных инженерных проектов «Инженериада УГМК» направлены на выявление и поддержку одаренных школьников, которые проявляют способности к техническому творчеству и изобретательству. Им помогают получить инженерные и проектные компетенции. Важный шаг в подготовке собственных ИТ-кадров компания сделает в этом году. С 1 сентября в Техническом университете УГМК впервые начнется обучение студентов на направлении «Информатика и вычислительная техника».

Принципиальный момент, который волнует пользователей ИИ-технологий, – вопрос доверия и ясности намерений разработчиков ИИ-решений. Как подчеркнул Виталий Черепанов, бизнесу важно, чтобы предлагаемые решения были абсолютно надежны, а их внедрение не создавало проблем для систем информационной безопасности и производственных систем компании: «Разработчики всегда в ответе за действие или бездействие своих продуктов. Иллюзии того, что за ошибки ИИ никто непосредственно не несет ответственности, быть не должно».

«Второй вызов – перепроектирование процессов, переобучение сотрудников, которые вовлечены в эти процессы. Искусственный интеллект на производстве – своего рода дополнительный агент, который не конкурирует с людьми, а помогает им», – считает Черепанов.

Внедрение серьезных решений по кибербезопасности предприятий, делающих ставку на ИИ-решения, – это проекты длиной в год-два, говорит Виктор Ивановский. Когда нужно собирать продукты, базирующиеся на новых технологиях, то работа почти всегда растягивается на больший срок. Поэтому оптимальный горизонт планирования и реализации таких проектов – около пяти лет.

Эксперт по кибербезопасности систем промышленной автоматизации и умных устройств в Kaspersky ICS CERT Владимир Дащенко в качестве примера внедрения ИИ в производство приводит системы компьютерного зрения, способные анализировать поведение человека на рабочем месте. По видео ИИ контролирует в том числе соблюдение техники безопасности. Отдельный участок или целый цех могут быть остановлены, если сотрудник снял каску или перчатки. «Доступна и диагностика качества продукции на основе компьютерного зрения. Контроль осуществляется неинвазивно, дырки в детали или заготовке сверлить нет надобности. Практически любой станок можно оцифровать, получив цифровой двойник. Он незаменим при обучении персонала или при тестировании оборудования на устойчивость к кибератакам», – уточнил Дащенко.

Со своей стороны, Виталий Черепанов привел несколько примеров того, как внедряются цифровые и информационные технологии в УГМК. В частности, внутренний маркетплейс позволил наладить прямое взаимодействие между поставщиками материалов и конечными заказчиками и получателями фактически без участия посредников. Корпоративное мобильное приложение позволило организовать взаимодействие сотрудников с компанией не как с комплексом подразделений, а как с единой «точкой контакта». На производственных участках появляются системы поддержки принятия решений, так называемые советчики – системы, помогающие быстро принимать решения, для подготовки которых необходимо обрабатывать большой объем данных в короткий срок. Также активно используются технологии обмена данными через различные интерфейсы обмена.

Создание платформ взаимодействия, автоматизация принятия рутинных решений и интеграция различных систем и комплексов автоматизации – в этих направлениях заложен большой потенциал для развития предприятий реального сектора экономики, убежден Черепанов.

«В настоящее время в России много крупных компаний внедряют ИИ-технологии и уделяют должное внимание кибербезопасности, – отметил Владимир Дащенко. – Бизнес видит преимущества цифровизации и согласен делегировать математике многие операции, которые человеку либо сложно выполнять, либо он будет это делать долго и не всегда точно».

Самое читаемое
Exit mobile version