CC BY
0Научная статья УДК 004.032.26
РО!: 10.26118/2782-4586.2023.78.70.032
ПЕРСПЕКТИВЫ ВНЕДРЕНИЯ НЕЙРОСЕТЕЙ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА ПРОМЫШЛЕННОМ ПРОИЗВОДСТВЕ
Сопина Наталья Владимировна
Санкт-Петербургский государственный морской технический университет
Маккаева Разет Сайд-Аминовна
Чеченский государственный университет им. А.А.Кадырова
Аннотация. Статья "Перспективы внедрения нейросетей и искусственного интеллекта на промышленном производстве" исследует роль нейросетей и искусственного интеллекта в современной промышленности и их потенциал для оптимизации производственных процессов. Внедрение нейросетей и искусственного интеллекта на промышленных предприятиях открывает перспективы для значительного улучшения производительности, эффективности и конкурентоспособности.
Основные преимущества внедрения нейросетей и искусственного интеллекта включают повышение эффективности производственных процессов, снижение издержек и улучшение качества продукции. Нейросети и искусственный интеллект находят применение в контроле и управлении производственными процессами, прогнозировании спроса и управлении цепями поставок, оптимизации производственных операций, контроле качества продукции и автоматизации производственных задач.
Однако, внедрение нейросетей и искусственного интеллекта также сталкивается с вызовами и препятствиями, включая недостаток квалифицированных специалистов, вопросы конфиденциальности данных и сложности интеграции существующих систем. Несмотря на это, справляясь с вызовами и преодолевая препятствия, предприятия смогут воспользоваться преимуществами нейросетей и искусственного интеллекта.
Будущее внедрения нейросетей и искусственного интеллекта на промышленных предприятиях обещает развитие технологий, сотрудничество между искусственным интеллектом и людьми и дальнейшее улучшение производственных процессов. Применение инновационных технологий, таких как распределенные системы и облачные вычисления, также будет способствовать эффективной работе предприятий и повышению производительности.
Ключевые слова: нейросети, искусственный интеллект, промышленное производство, оптимизация, эффективность, будущее
PROSPECTS FOR THE IMPLEMENTATION OF NEURAL NETWORKS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN INDUSTRIAL PRODUCTION
Sopina Natalya Vladimirovna
St. Petersburg State Marine Technical University
Makkaeva Razet Said-Aminovna
Chechen State University named after A.A. Kadyrov
Annotation. The article "Prospects for the implementation of neural networks and artificial intelligence in industrial production" explores the role of neural networks and artificial intelligence in modern industry and their potential for optimizing production processes. The introduction of neural networks and artificial intelligence in industrial enterprises opens up prospects for significant improvements in productivity, efficiency and competitiveness.
The main benefits of implementing neural networks and artificial intelligence include increasing the efficiency of production processes, reducing costs and improving product quality. Neural networks and artificial intelligence are used in the control and management of production processes, demand forecasting and supply chain management, optimization of production operations, product quality control and automation of production tasks.
However, the implementation of neural networks and artificial intelligence also faces challenges and obstacles, including a lack of qualified specialists, data confidentiality issues and difficulties in integrating existing systems. Despite this, by coping with challenges and overcoming obstacles, enterprises will be able to take advantage of the benefits of neural networks and artificial intelligence.
The future of neural networks and artificial intelligence in industrial enterprises promises technological advancements, collaboration between artificial intelligence and humans, and further improvements in production processes. The use of innovative technologies such as distributed systems and cloud computing will also help businesses operate efficiently and increase productivity.
Keywords: neural networks, artificial intelligence, industrial production, optimization, efficiency, future
Введение. В современном обществе искусственный интеллект (ИИ) и нейросети играют все более значительную роль в различных сферах деятельности. Их применение на промышленных предприятиях становится особенно актуальным, открывая перед ними новые перспективы и возможности. От автоматизации процессов до повышения эффективности и качества продукции внедрение нейросетей и ИИ на промышленном производстве имеет потенциал значительно изменить и улучшить работу предприятий.
Целью статьи является рассмотрение перспектив внедрения нейросетей и искус-
ственного интеллекта на промышленном производстве. Рассмотрим преимущества использования нейросетей и ИИ на промышленных предприятиях, основные области их применения, а также вызовы и препятствия, которые возникают при внедрении этих технологий. Кроме того, изучим перспективы и будущее развития нейросетей и ИИ в промышленности, а также их потенциальные преимущества и выгоды.
Продолжая развивать технологии нейросетей и ИИ на промышленных предприятиях, мы можем достичь автоматизации процессов, оптимизации операций и снижения
затрат, повышения качества продукции, а также обеспечения безопасности и снижения рисков на производстве. Однако, на пути к полному внедрению нейросетей и ИИ существуют вызовы, такие как недостаток квалифицированных специалистов, вопросы конфиденциальности данных и сложности интеграции существующих систем.
Тем не менее, с развитием технологий и появлением новых решений, предвидятся благоприятные перспективы для применения нейросетей и ИИ на промышленных предприятиях. Их прогнозируемые преимущества и выгоды могут стать мощным стимулом для дальнейшего развития искусственного интеллекта в промышленности.
Основная часть. Внедрение нейросетей и искусственного интеллекта на промышленных предприятиях позволяет автоматизировать множество задач и операций, что приводит к увеличению эффективности производственных процессов. Автоматизация процессов сокращает человеческий фактор, минимизирует ошибки и повышает точность и скорость выполнения задач.
Нейросети позволяют анализировать и оптимизировать производственные операции на основе больших объемов данных. Они способны предсказывать спрос на продукцию, оптимизировать план производства, управлять запасами и сокращать издержки, что ведет к снижению затрат и повышению прибыльности предприятий.
Искусственный интеллект способен анализировать данные и выявлять закономерности, что позволяет предсказывать потенциальные дефекты и проблемы в процессе производства. Это позволяет оперативно принимать меры по улучшению качества продукции, сокращать отходы и повышать удовлетворенность клиентов. [2]
Нейросети и искусственный интеллект могут быть использованы для анализа данных о безопасности на производстве и предотвращения аварийных ситуаций. Они могут распознавать аномалии, предсказывать возможные проблемы и сигнализировать о потенциальных рисках, что помогает предпринимать превентивные меры и обеспечивать безопасность работников и оборудования. [5]
Внедрение нейросетей и искусственного интеллекта на промышленном производстве открывает перед предприятиями широкий
спектр преимуществ. Автоматизация процессов и повышение эффективности позволяют сократить трудозатраты и повысить производительность. Оптимизация операций и снижение затрат приводят к улучшению финансовых показателей предприятий. Прогнозирование и улучшение качества продукции способствуют повышению удовлетворенности клиентов. А повышение безопасности и снижение рисков на производстве обеспечивает безопасную и устойчивую работу предприятий.
На промышленном производстве нейро-сети и искусственный интеллект находят применение в различных областях. Они используются для контроля и управления производственными процессами, позволяя автоматизировать операции, оптимизировать параметры и обеспечивать эффективность процессов. Кроме того, эти технологии применяются в разработке и оптимизации систем мониторинга и диагностики оборудования. Они позволяют выявлять аномалии, прогнозировать отказы и предотвращать аварии, что повышает надежность и безопасность работы оборудования. [1]
Применение нейросетей и искусственного интеллекта также распространено в области прогнозирования спроса и управления цепями поставок. Путем анализа исторических данных и внешних факторов эти технологии способны предсказывать спрос на продукцию и оптимизировать управление запасами, производством и распределением товаров, снижая издержки и улучшая удовлетворенность клиентов.
Большие данные играют важную роль на промышленных предприятиях, и именно в этой области нейросети и искусственный интеллект проявляют свою силу. Они способны анализировать массы структурированных и неструктурированных данных, выявлять скрытые закономерности и предоставлять ценные инсайты для принятия решений. Это помогает улучшить процессы принятия решений, повысить качество продукции и эффективность операций.
Таким образом, нейросети и искусственный интеллект находят широкое применение на промышленном производстве. Они способны улучшить контроль и управление производственными процессами, разработку и диагностику оборудования, прогнозирова-
ние спроса и управление цепями поставок, а также анализ больших данных. Внедрение этих технологий позволяет повысить эффективность, надежность и гибкость промышленного производства.
Внедрение нейросетей и искусственного интеллекта на промышленных предприятиях стало важным направлением развития, но при этом существуют вызовы и препятствия, которые могут затруднить процесс их реализации.
Одним из ключевых вызовов является недостаток квалифицированных специалистов. Внедрение нейросетей и искусственного интеллекта требует наличия специалистов с глубокими знаниями в области машинного обучения, анализа данных и программирования. Недостаток кадров с соответствующей экспертизой может замедлить процесс внедрения искусственного интеллекта на промышленном производстве.
Чтобы успешно внедрять нейросети и искусственный интеллект, компании должны обеспечить обучение и переподготовку своих сотрудников, чтобы они могли использовать новые технологии эффективно и безопасно. Это требует времени, ресурсов и планирования.
Кроме того, внедрение нейросетей и искусственного интеллекта на промышленных предприятиях сталкивается с вопросами конфиденциальности и защиты данных. Сбор и обработка больших объемов данных требует строгого соблюдения правил и норм, чтобы защитить конфиденциальность информации и предотвратить утечки данных. Это особенно актуально в случае использования данных, связанных с интеллектуальной собственностью или персональными данными клиентов.
Интеграция новых технологий с уже существующими системами также представляет собой препятствие при внедрении нейросе-тей и искусственного интеллекта. Некоторые предприятия могут иметь сложную и разветвленную систему оборудования и программного обеспечения, которая не всегда совместима с новыми технологиями. Это может потребовать дополнительных усилий и ресурсов для интеграции и согласования систем.
Важным фактором при внедрении нейро-сетей и искусственного интеллекта являет-
ся экономическая целесообразность и возвратность инвестиций. Предприятия должны тщательно оценить затраты на внедрение и поддержку новых технологий, а также оценить потенциальные выгоды и результаты, чтобы убедиться, что внедрение ИИ будет экономически обоснованным и принесет значимую пользу.
Все эти вызовы и препятствия могут затруднить внедрение нейросетей и искусственного интеллекта на промышленных предприятиях. Однако, путем разработки соответствующих стратегий, обучения персонала, обеспечения безопасности данных и тщательного планирования, эти проблемы могут быть преодолены, и потенциал нейро-сетей и искусственного интеллекта может быть полностью реализован на промышленном производстве.
Внедрение нейросетей и искусственного интеллекта на промышленных предприятиях открывает перспективы для значительного улучшения производительности, эффективности и конкурентоспособности. Будущее использования нейросетей и ИИ на промышленных предприятиях обещает новые возможности и инновации.
Открытие новых технологий в сфере ней-росетей и искусственного интеллекта позволит создавать более сложные и глубокие модели для анализа данных и принятия решений. Расширение области применения нейросетей и ИИ на промышленных предприятиях позволит совершенствовать и оптимизировать процессы, повышать качество продукции, снижать издержки и улучшать управление цепями поставок. [3]
Разработка систем, где ИИ и люди работают в тесной связи, позволит создать симби-отическую среду, где каждый из них использует свои преимущества для достижения максимальной эффективности и результативности. Например, сотрудничество между ИИ и людьми может привести к появлению автономных роботов, которые выполняют опасные или рутинные задачи, освобождая людей для более творческой работы.
Прогнозируются значительные преимущества и выгоды от дальнейшего внедрения нейросетей и искусственного интеллекта на промышленных предприятиях. Улучшение производительности и эффективности поможет снизить затраты и повысить конкурен-
тоспособность предприятий. Более точные и надежные системы мониторинга и контроля оборудования приведут к сокращению аварийных ситуаций и повышению безопасности. Анализ данных и принятие обоснованных решений помогут оптимизировать процессы и повысить качество продукции.
Одной из направлений развития в области нейросетей и искусственного интеллекта на промышленных предприятиях является более широкое использование инновационных технологий, таких как распределенные системы, облачные вычисления и расширенная реальность. Эти технологии могут улучшить обмен данными, визуализацию и взаимодействие между системами, что приведет к более эффективной работе предприятий и повышению производительности.
Все эти перспективы указывают на то, что нейросети и искусственный интеллект будут играть все более важную роль на промышленном производстве в будущем. Развитие и применение этих технологий будет способствовать инновациям, улучшению процессов и повышению эффективности в различных отраслях промышленности.
Заключение. Инновации на промышленных предприятиях представляют значительные перспективы для оптимизации производственных процессов и повышения эффективности. Они находят широкое применение в контроле и управлении производственными процессами, прогнозировании
спроса, улучшении качества продукции и автоматизации операций.
Однако, внедрение нейросетей также сталкивается с вызовами, такими как нехватка квалифицированных специалистов, вопросы конфиденциальности данных и сложности интеграции существующих систем. Тем не менее, преодоление этих препятствий позволит предприятиям воспользоваться преимуществами и потенциалом нейросетей и ИИ.
Будущее внедрения искусственного интеллекта на промышленных предприятиях обещает продолжающееся развитие и инновации. Улучшение технологий нейросетей и ИИ позволит создавать более эффективные и интеллектуальные системы. Взаимодействие между нейросетями, искусственным интеллектом и людьми также представляет новые возможности для повышения производительности и творчества.
В целом, внедрение нейросетей и искусственного интеллекта на промышленных предприятиях имеет перспективы для улучшения производства и повышения конкурентоспособности. Несмотря на вызовы, преодоление этих проблем позволит предприятиям использовать преимущества этих технологий и достичь результатов. Нейросе-ти и искусственный интеллект будут играть все более важную роль в промышленности будущего.
Список источников
1. Виноградова Е.Ю. Управление производством с использованием нейросетевых технологий // Journal of new economy. - 2010. - №3 (29). - С. 153-158. Режим доступа: URL: https:// cyberleninka.ru/article/n/upravlenie-proizvodstvom-s-ispolzovaniem-neyrosetevyh-tehnologiy
2. Горелова Г.В., Мельник Э.Д. Подход к разработке систем искусственного интеллекта для производственных процессов на основе композиции когнитивного, нейросетево-го и агентного моделирования // SAEC. - 2023. - №1. - С. 174-185. Режим доступа: URL: https://cyberleninka.ru/artide/n/podhod-k-razrabotke-sistem-iskusstvennogo-mteNekta-dlya-proizvodstvennyh-protsessov-na-osnove-kompozitsii-kognitivnogo
3. Горобченко С.Л., Шифрин Б.М., Алексеева С.В., Гоголевский А.С., Кривоногова А.С., Пушков Ю.Л., Войнаш С.А. Современное состояние применения и развития методов искусственного интеллекта в промышленных регуляторах и интеллектуальных системах управления // Известия ТулГУ. Технические науки. - 2023. - №3. - С. 106-112. Режим доступа: URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennoe-sostoyanie-primeneniya-i-razvitiya-metodov-iskusstvennogo-intellekta-v-promyshlennyh-regulyatorah-i-intellektualnyh
4. Каштанов В.В., Дьяков В. Ф. Искусственный интеллект как ключевая технология цифровой трансформации бизнеса и экономики // Военно-экономический вестник. — 2019 №3-4. — URL: https://voenvestnik.ru/
5. Минбалеев А.В., Берестнев М.А., Евсиков К.С. Регулирование использования искусственного интеллекта в добывающей промышленности // Известия ТулГУ. Науки о Земле.
2022. №2. C. 509-525. Режим доступа: URL: hüps://cyberlenmka.m/artide/n/regulirovame-
ispolzovaniya-iskusstvennogo-intellekta-v-dobyvayuschey-promyshlennosti
6. Яковлева Е.В., Быков М.О. Обзор примеров искусственного интеллекта управления
безопасностью труда в АПК // Вестник сельского развития и социальной политики. - 2020.
- №4 (28). - С. 26-28. Режим доступа: URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-primerov-
iskusstvennogo-intellekta-upravleniya-bezopasnostyu-truda-v-apk
Сведения об авторах
СОПИНА НАТАЛЬЯ ВЛАДИМИРОВНА, к. э. н., доцент Санкт-Петербургского государственного морского технического университета г. Санкт-Петербург, Россия МАККАЕВА РАЗЕТ САЙД-АМИНОВНА, к.э.н., доцент кафедры учета, анализа и аудита в цифровой экономике, Чеченский государственный университет им. А.А.Кадырова, г.Грозный, Россия
Information about the authors
SOPINA NATALYA VLADIMIROVNA, Ph.D. Sc., Associate Professor, St. Petersburg State Marine Technical University, St. Petersburg, St. Petersburg, Russia
MAKKAYEVA RAZET SAID-AMINOVNA, Associate Professor of the Department of Accounting, Analysis and Audit in the Digital Economy, Chechen State University named after A.A. Kadyrov, Grozny, Russia
