- Статьи
- Наука и техника
- Умственный пролетарий: как искусственный интеллект меняет производство в России
Умственный пролетарий: как искусственный интеллект меняет производство в России
Согласно прогнозам экспертов, к 2025–2030 годам новые технологии и автоматизация на производствах позволят упростить работу около 800 млн сотрудников по всему миру. Машины заберут себе 85 млн рабочих мест, но создадут взамен 97 млн новых. При этом современные технологические решения уже сегодня влияют на производство в самых разных странах, в том числе и в России. В том, как это происходит, разбирались «Известия».
Зачем нужен ИИ на производстве?
Сегодня технологии искусственного интеллекта (ИИ) активно применяются в промышленности, строительстве и ТЭК. При этом основной акцент делается на обеспечении промышленной безопасности (контроле за наличием средств индивидуальной защиты и технологическими процессами), а также прогнозировании возможных рисков и несчастных случаев на производстве.
Например, алгоритмы рассчитывают сроки выхода оборудования из строя, что позволяет работникам оценить, когда стоит провести ремонт, а когда ― замену. Как рассказал в беседе с «Известиями» коммерческий директор и директор департамента решений на базе искусственного интеллекта компании Oberon Владимир Борисов, различные технологии на базе ИИ уже позволяют собирать видеопотоки с камер, обрабатывать данные и передавать их ответственным сотрудникам для принятия управленческих решений.
— Также ИИ контролирует погрузочно-разгрузочные работы и технологические процессы на производстве, отслеживает нахождение персонала определенной квалификации в соответствующих рабочих зонах, мониторит показания приборов и правильность функционирования агрегатов и узлов на предприятиях, — объясняет Владимир Борисов.
Беспилотники с ИИ могут совершать облет заданной территории и передавать информацию о технологических нарушениях электросетей или трубопроводов в режиме реального времени.
Руководитель направления бизнес-решений глобальной ИТ-компании SimbirSoft Анна Шведова называет главными направлениями для применения ИИ предиктивную аналитику, необходимую для планирования рабочих смен, объемов производства и закупок на основании имеющихся сведений о поставках и остатках на складах, а также сервисы распознавания. Они будут полезны в системах контроля и учета.
— ИИ-технологии могут снизить риск человеческого фактора и оптимизировать затраты предприятия, хотя всё, конечно, зависит от «зрелости» интеллекта. При этом смарт-сервисы окупают себя не сразу, да и сам процесс создания требует времени и определенных затрат на сбор качественных данных, обучение и корректировку модели, — отмечает собеседница «Известий».
«Новый этап развития»
Как рассказал в беседе с «Известиями» руководитель отдела внедрения и продвижения решений департамента цифровой трансформации Crosstech Solutions Group Никита Андреянов, современные производства автоматизированы практически полностью — доля ручного труда стремится к нулю. Сейчас же наступил новый этап развития, который заключается в развитии и интеграции ИИ-технологий для повышения эффективности и стабильности производства.
— В первую очередь такие технологии позволяют снизить риски выхода оборудования из строя. Вне зависимости от конкретных инструментов цель — заблаговременная фиксация потенциальных проблем, что позволяет их решить до момента, когда неисправность приводит к катастрофе или дорогостоящим простоям производства, — говорит Андреянов.
Помимо этого ИИ способен полностью брать на себя функционал по управлению технологическими и бизнес-процессами. После обучения на соответствующих данных алгоритм может выявлять технологические браки, отклонения в этапности и полноте исполняемых процессов. Это позволяет повысить конечную эффективность бизнеса, сведя к минимуму такое понятие, как человеческий фактор.
— Количество рабочих мест на производстве за счет автоматизации сокращается. Однако растет потребность в специалистах, которые поддерживают и развивают технологии. Таким образом, нельзя сказать, что роботизация на производствах позволяет полностью отказаться от людей — скорее она смещает фокус в части прикладных навыков и обязанностей сотрудников, — отмечает эксперт.
По словам Андреянова, автоматизация контрольных точек потока (от взятия заказа до его отгрузки клиенту) и вопрос прогнозирования и планирования производственных мощностей помогают сократить время прохождения заказа и управлять рисками в процессе производства. Без них потери времени могут составлять до 20–30%, и любая из задержек может привести к увеличению затрат.
Методы контроля
Сегодня по уровню ИТ-трансформации промышленности лидируют Китай, Япония и Южная Корея, а также Великобритания, США, Канада и ряд европейских стран (в первую очередь Германия). Россия пока значительно отстает от лидеров по уровню цифровой зрелости промышленного сектора. Однако, несмотря на отставание, аналитики прогнозируют, что к 2030 году спрос на решения на основе ИИ в российской промышленности может вырасти в 14 раз, говорит исполнительный директор сервиса облачного видеонаблюдения Ivideon Заур Абуталимов.
Как отмечает эксперт, сегодня список самых востребованных технологий возглавляют сенсорные устройства, роботы и системы видеоаналитики с функцией компьютерного зрения.
Робот-паук
— К примеру, заводы BMW по всему миру применяют компьютерное зрение для проверки качества автомобилей и выявления брака в режиме реального времени. Человек не всегда в силу разных причин способен выполнить эту работу максимально качественно. В таком случае на помощь ему приходят технологии, которые справляются с этими и другими рутинными задачами гораздо быстрее и эффективнее, — говорит собеседник «Известий».
Кроме этого, подобные системы позволяют руководству предприятия вычислять прогульщиков и нарушителей, а также сотрудников, пришедших на работу в нетрезвом состоянии. Подсчет количества отработанных часов тоже под силу искусственному интеллекту: камера фиксирует время прихода сотрудника на объект и время его ухода. Все данные с устройств впоследствии автоматически выгружаются в базу и используются при необходимости.
— Когда пандемия COVID-19 внесла коррективы в организацию работы, фабрики и заводы стали нуждаться в контроле соблюдения социального дистанцирования сотрудников. Искусственный интеллект стал главным помощником руководства в этом плане. Камеры считали расстояние между рабочими и фиксировали нарушения, если такие случались, — рассказывает Заур Абуталимов.
Еще один необычный вариант использования ИИ — контроль психоэмоционального состояния сотрудников. Многим предприятиям крайне важно, чтобы работники приходили на объект отдохнувшими и бодрыми. Если камера, оснащенная системой face recognition, фиксирует усталость на лицах некоторых сотрудников, они могут быть отправлены домой или на медобследование.
Говоря о влиянии ИИ на создание безопасных условий труда на предприятиях, эксперт отмечает, что «умные» камеры умеют замечать огонь и источники задымления, а также повреждения труб и даже открытые люки, что позволяет быстро отреагировать на ситуацию и сократить количество пострадавших.
Умное решение
Одной из инновационных российских разработок в области ИИ на производстве стал «цифровой прораб» для контроля процессов и техники безопасности (ТБ) на предприятиях, созданный системным интегратором Oberon. Он позволяет минимизировать риски нарушений на производстве с помощью ИИ и машинного зрения.
— «Прораб» представляет собой программно-аппаратный комплекс (ПАК) с нейросетью. Он может работать как автономно, с использованием аккумуляторов и защищенных каналов передачи данных, так и от ЛВС или Wi-Fi. Это позволяет избежать простоев на начальных этапах строительства или на производстве, когда на объекте происходят перебои с электричеством, — рассказали «Известиям» в Oberon.
Изображения объектов обрабатываются с помощью видеокамер в автоматическом режиме. Проверяется наличие экипировки или средств индивидуальной защиты, отслеживается численность персонала и рабочей техники, ведется учет рабочего времени сотрудников, а также контролируются технологические процессы. При возникновении нарушений устройство оповещает о них и предоставляет отчеты, включая фото- и видеоматериалы, что позволяет перераспределить рабочее время персонала на предприятии в пользу других задач.
Как отметили в пресс-службе компании, ПАК сокращает издержки предприятия на 10% за счет оптимизации и ускорения бизнес-процессов.
Риски и препятствия
Вместе с преимуществами применение ИИ на производстве несет в себе определенные риски. Использование систем на производстве должно контролироваться специалистами, в противном случае возможны ситуации, в которых ИИ примет решение, не отвечающее требованиям экономической обоснованности и безопасности, и причинит вред компании, говорит член комиссии Общественной палаты РФ по развитию информационного сообщества, СМИ и массовых коммуникаций Вадим Виноградов. Вторая группа рисков связана с сотрудниками, которые могут потерять работу из-за автоматизации процессов, — потому многим, возможно, уже сейчас следует озаботиться вопросом переобучения.
По словам основателя и управляющего директора ООО «Пиклема» Михаила Макеева, главным препятствием на пути широкого применения ИИ в экономике и промышленности является инертность мышления руководителей и закостенелость процессов крупных компаний.
— Оптимизационные идеи не всегда принимаются крупными компаниями в связи с непониманием сути ИИ, а иногда и боязнью достижения результата, который будет характеризовать неэффективность процесса ранее, — считает эксперт.
При этом практически в каждой отрасли промышленности есть свои примеры успешного внедрения решений на основе ИИ. Например, в горнодобывающей отрасли используются «советчики» или рекомендательные системы, которые подсказывают линейному персоналу, как нужно действовать на основе анализа исторических данных и выбора оптимальных режимов работы оборудования. В процессе управления карьерными самосвалами они рекомендуют водителям, когда ускоряться, какую скорость выдерживать на каждом из участков маршрута — по словам Макеева, это позволяет существенно экономить на дизельном топливе и сокращать выбросы углекислого газа.
Кадровые моменты
Как отмечает в беседе с «Известиями» генеральный директор технологической группы компаний Rocket Humans Анастасия Ускова, внедрение новых технологий на производстве закономерно требует и новых профессиональных компетенций от работников. Для бизнеса это значит, что параллельно с технологическим апгрейдом придется озаботиться кадровым — потратиться на поиск и обучение кадров, увеличить оплату труда, так как технологичные производства требуют высококвалифицированных, а значит, недешевых рабочих. А увеличение стоимости труда, в свою очередь, приведет к удорожанию конечной продукции.
— Поэтому внедрение технологий — это чаще про тех, у кого есть деньги, — отмечает Ускова. — Хотя автоматизация — это не всегда роботы и алгоритмы. Иногда это просто хороший софт и аутсорс команды, которые также позволяют сделать бизнес эффективнее. Позволить себе это могут и малые-средние предприятия.
ИИ-процессор
При этом, утверждает эксперт, положительный эффект от автоматизации с лихвой перебивает любые риски, делая производство более энергоэффективным и сокращая операционные издержки. Однако сотрудникам, не имеющим нужных навыков, скорее всего, придется искать новую работу, переучиваться или обновлять профессиональную роль в команде.
— Без сокращений точно не обойдется. По данным РАНХиГС, через 10 лет в России будет роботизировано 20,1 млн рабочих мест (это почти половина мест официально трудоустроенных россиян), — рассказывает собеседница «Известий».
При этом она подчеркивает, что «начинать войну против машин не придется»: технологии не только уничтожат старые рабочие места, но и создадут новые. Так, согласно докладу Future of Jobs, к 2025 году новые технологии заменят 85 млн рабочих мест и создадут взамен 97 млн новых. Правда, появляться они будут медленнее, чем уничтожаться старые, поэтому на рынке в переходный период появится большое количество свободных рабочих рук.
— Поэтому важно уже сейчас подумать о социальных гарантиях для тех, кто может в скором времени остаться не у дел: сделать доступнее программы переобучения, упростить доступ к пособиям, компенсировать расходы на образовательные программы, помогать тем компаниям, которые активно инвестируют в программы развития сотрудников, — считает Анастасия Ускова.
Директор департамента интеллектуальных систем автоматизации компании САТЕЛ Александр Таскаев прогнозирует, что к 2030 году автоматизация позволит упростить работу около 800 млн сотрудников. В то же время рост спроса на внедрение цифровых технологий способствует росту кадрового резерва IT-специалистов, а также стимулирует в России интерес к повышению квалификации и перепрофилированию.
