Искусственный интеллект как конкурентное преимущество в промышленности

Тема искусственного интеллекта перешла из сферы рассуждений в практическое применение и продолжает развиваться, вызывая интерес и открывая новые возможности во многих сферах. По данным АНО «Цифровая экономика», объем рынка ИИ в прошлом году вырос на 15% и составил около 635 млрд рублей. Эксперты компании прогнозируют, что к 2030 году Россия может войти в ТОП-5 стран мира по основным метрикам ИИ и благодаря применению новых технологий увеличит свой ВВП на 6%. При этом прирост к ВВП в 2030 году может составить около 11,2 трлн руб. О роли искусственного интеллекта в промышленности рассказывает Денис Мариненков, генеральный директор «Бимэйстер Инжиниринг».

Где применяются технологии ИИ сегодня

На сегодняшний день более 52% крупных организаций в России используют искусственный интеллект, и около 21% — планируют начать это делать в ближайшее время. ИИ позволяет повысить производительность, эффективность и инновационность различных секторах экономики:

в финансовой сфере — для анализа данных, прогнозирования трендов на рынке, автоматизации процессов и принятия решений в инвестициях и управлении рисками; в медицине — для диагностики и лечения заболеваний, анализа медицинских изображений и данных, разработки новых лекарств и персонализации медицинского ухода; в розничной торговле — для персонализации рекомендаций, прогнозирования спроса, управления запасами и оптимизации цен;  в транспортной отрасли — для управления логистикой, оптимизации маршрутов, автономных транспортных средств и повышения безопасности; в энергетике — для прогнозирования потребления энергии, оптимизации энергетических процессов и повышении энергоэффективности.

Это лишь некоторые примеры, искусственный интеллект находит применение в образовании, гостиничном бизнесе, маркетинге, сельском хозяйстве и многих других отраслях.

ИИ в промышленности

Одним из ключевых направлений, где технологии ИИ имеют большой потенциал, является промышленность. Наиболее прикладной характер в этой сфере носит один из его подразделов — машинное обучение или machine learning (ML). Это способ автоматического улучшения алгоритмов, который позволяет компьютерам обучаться и делать предсказания или принимать решения на основе данных без явного программирования.

В отличие от традиционного кодирования, когда разработчик вручную определяет, как алгоритм должен реагировать на различные ситуации, ML предлагает альтернативный подход. Вместо того, чтобы задавать правила и логику, разработчик создает модель, которая обучается на основе большого объема данных. Модель сама находит закономерности и паттерны в данных и использует их для принятия решений или предсказания результатов. ML позволяет компьютеру «обучаться» на данных и самостоятельно находить оптимальные решения.

В промышленности машинное обучение решает целый спектр задач, одна из них — прогнозирование и оптимизация производственных процессов. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные о производственных операциях, чтобы предсказывать потенциальные проблемы и снижать риск возникновения сбоев. Например, мы можем поставить задачу определить сдвиг плановой даты окончания СМР более, чем на 30 дней на основании накопленных данных в СМР, и программа предоставит информацию по дням относительно плана.

Анализ данных с помощью искусственного интеллекта позволяет инженерам автоматизировать процессы, связанные с предоставлением информации о техобслуживании и ремонте. ИИ помогает оптимизировать процессы, повысить эффективность и качество обслуживания, а также сократить время и затраты.

Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные и предлагать оптимальные решения, учитывая различные факторы и ограничения проекта. Это позволяет повысить скорость и качество проектирования, а также улучшить процессы входного контроля проектной документации.

Экономический эффект

Согласно исследованию MCKinsey, рентабельность компаний, использующих ИИ, увеличивается в среднем на 5%. Технологии позволяют принимать более эффективные решения, оптимизировать планирование и управление ресурсами, а также предотвращать возможные проблемы и снижать издержки. Опыт Bimeister демонстрирует, как ИИ может быть полезным в управлении сроками и стоимостью проектов. Благодаря использованию алгоритмов машинного обучения и анализу больших объемов данных мы можем прогнозировать вероятность срывов сроков и размер затрат с точностью до 91%. В одном из проектов это сэкономило предприятию около 105 млн рублей, в другом, где был проведен мониторинг и анализ закупочной деятельности был выявлен объем потенциальных переплат в размере 7 млрд. рублей, а также 30% упущенной экономии от объема фактических закупок. Эти примеры подчеркивают, что ИИ — мощный инструмент для улучшения эффективности и экономии.

ИИ и кибербезопасность

Использование ИИ может повлечь за собой риски в области безопасности и конфиденциальности данных. Хакерские атаки, в том числе «отравление» обучающих данных, вредоносный ввод, извлечение моделей — серьезные проблемы, с которыми сталкиваются многие компании. Однако угрозы могут быть связаны не только с деятельностью хакеров, но и с недобросовестной работой сотрудников, в том числе с нарушением нормативных требований и актов.

Вот некоторые рекомендации, которые могут помочь избежать негативных последствий:

проведите анализ рисков, чтобы определить потенциальные уязвимости и угрозы, связанные с применением ИИ в вашей промышленности. Это поможет вам разработать соответствующие меры безопасности; обеспечьте безопасность данных, используемых для обучения и работы моделей ИИ, используйте шифрование данных, установите строгие права доступа и регулярно резервируйте данные; защитите сетевую инфраструктуру, используемую для работы ИИ, с помощью межсетевых экранов, систем обнаружения вторжений и других средств защиты; установите системы мониторинга и обнаружения атак, чтобы оперативно реагировать на потенциальные угрозы и предотвращать их;  проводите регулярные аудиты безопасности, чтобы проверить эффективность ваших мер безопасности и выявить потенциальные уязвимости. работайте с экспертами по кибербезопасности, чтобы оценить и улучшить уровень безопасности вашей системы ИИ.

Это непрерывный процесс, и важно постоянно обновлять и улучшать меры безопасности, чтобы минимизировать риски и защитить предприятие от киберугроз.

Опасения vs результаты

Как разработчики, мы по-прежнему видим недоверие ключевых лиц, которые воспринимают ИИ не как драйвер развития бизнеса, а как очередной способ бесполезно потратить бюджет. Поэтому считаем важным освещать не только барьеры внедрения, но и успешный опыт. В разработку ИИ-решений инвестируют и уже видят ценность инновационных решений такие крупные отечественные предприятия как «Газпром нефть», «РОСТЕХ», «ГМК «Норильский никель», «НЛМК», «Трансмашхолдинг» и другие. Внедрение искусственного интеллекта является глобальным трендом, который определяет конкурентоспособность современных производств. От того, как быстро компании будут реагировать на необходимость перемен, зависит их выживаемость на рынке.