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.
9 главных направлений ИИ, которые внедряют российские компании в 2023–2024 годах.
1. Предиктивная аналитика ИИ: прогнозирование поломокпрогнозирование 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.
- Росатом: ИИ-модели для мониторинга реакторов.
2. Роботизация производства: коллаборативные роботыроссийские промышленные роботы, cobots, автоматизация цехов.
Санкции стимулируют разработку отечественных решений.
Примеры:- КАМАЗ: роботы-сварщики на конвейерах.
- Металлургия: автономные погрузчики в зонах высоких температур.
3. Контроль качества через компьютерное зрениеИИ 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 заводовdigital 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 поставокИИ 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 выбросовИИ для экологии, энергосбережение на производстве.
Примеры:- НЛМК: балансировка энергопотребления в режиме реального времени.
- Мониторинг углеродного следа через AI-платформы.
7. Кибербезопасность промышленных системЗащита АСУ ТП, ИИ для кибербезопасности.
Лаборатория Касперского и Ростелеком разрабатывают системы детекции атак на IoT-устройства.
ВыводОсновные драйверы внедрения ИИ в России —
импортозамещение, кадровый дефицит и господдержка (нацпроект «Цифровая экономика»).
Главные сложности: нехватка экспертов и зависимость от зарубежного ПО.
Однако тренд на AI в промышленности будет расти — по данным Минпромторга, к окончанию 2025 года 30% предприятий внедрят ИИ-решения.