Топ-7 приложений ИИ в промышленном производстве России: тренды 2023–2024
Российские предприниматели внедряют ИИ для цифровизации, импортозамещения и снижения издержек. Читайте об актуальных решениях: предиктивная аналитика, роботизация, цифровые двойники и другие кейсы.
Крупнейшие игроки уже внедряют технологии ИИ в свои процессы. Про малые предприятия пока ничего не слышно, однако Росстат говорит что к концу 2025 года 30% российских компаний будут использовать продукты с применением ИИ.
Мы уже писали о трендах использования искусственного интеллекта в промышленности. Сегодня хотим поговорить про нейронные сети в разрезе российских реалий. Главное что видно - в условиях санкций и цифровой трансформации искусственный интеллект в промышленности России становится ключевым инструментом для оптимизации производства, логистики и управления. Мы сами ощущаем гораздо более плотный платежеспособный интерес со стороны промышленных компаний к применению искусственного интеллекта в своих процессах. По субъективным оценкам плотность интереса возросла в 4-5 раз.
Структура интереса также изменилась. Если раньше готовность платить за разработки нейросетей наблюдалась только со стороны крупных игроков, которые в закрытых режимах создавала команды для решения своих внутренних задач, то сейчас наибольший запрос структурно относится к средним производственным компаниям, которые готовы нанимать сторонние команды для решения их локальных задач. Все так же, лишь небольшое количество игроков пытаются создавать тиражируемые решения.
7 главных направлений ИИ, которые внедряют российские компании в 2023–2024 годах.
Прогнозирование износа оборудования, снижение downtime, IoT в промышленности. Алгоритмы машинного обучения анализируют данные с датчиков (IoT) для предупреждения аварий. Примеры:
Сибур: сократил простои на 20% за счет анализа данных с установок.
ИИ для выявления брака, нейросети на производстве. Нейросети анализируют изображения с точностью до 99%. Примеры:
АвтоВАЗ: проверка сварных швов.
Пищевая отрасль: сортировка продукции по ГОСТ.
4. Цифровые двойники заводов
Digital twins в России, оптимизация производства. Виртуальные копии цехов помогают тестировать сценарии без остановки линий. Примеры:
Газпромнефть: цифровой двойник НПЗ.
Энергетика: моделирование сетей для снижения аварий.
5. Логистика и цепочки поставок
ИИ для логистики, управление запасами. Алгоритмы перестраивают маршруты из-за санкций. Пример: X5 Group (Пятерочка, Перекресток) — оптимизация доставки в 15 000 магазинов.
6. Энергоэффективность и снижение выбросов
ИИ для экологии, энергосбережение на производстве. Примеры:
НЛМК: балансировка энергопотребления в режиме реального времени.
Мониторинг углеродного следа через AI-платформы.
7. Кибербезопасность промышленных систем
Защита АСУ ТП, ИИ для кибербезопасности. Лаборатория Касперского и Ростелеком разрабатывают системы детекции атак на IoT-устройства.