CC BY
0УДК 004
Бирюков Н.П.
студент, кафедра управления инновациями МИРЭА - Российский технологический университет (г. Москва, Россия)
ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ ПРОИЗВОДСТВА В ПРОМЫШЛЕННОСТИ
Аннотация: ожидается, что в ближайшем будущем многие области современных технологий будут работать на основе искусственного интеллекта, включая производство. С помощью искусственного интеллекта компьютеры могут научиться выполнять задачи, даже если они явно не запрограммированы. Искусственный интеллект является одним из видов человеческого интеллекта, имитируемого компьютерами, который может быть запрограммирован для принятия решений, выполнения определенных задач и обучения на основе полученных результатов.
Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, информационные технологии, экономика.
Искусственный интеллект - это когнитивный компонент, используемый для реализации алгоритмов, которые ищут и воспроизводят человеческие навыки для решения новых задач. Он состоит из 2 компонентов: правил и действий. Правила определяют условия, а некоторые операции содержат данные о том, как справляться с ними. Другими словами, искусственный интеллект состоит из правил, определяемых левой и правой частями системы. Левая сторона содержит набор элементов для соблюдения условий, а правая сторона содержит элементы для выполнения действий.
Искусственный интеллект контролирует качество продукции, сокращает время разработки, сокращает производственные отходы, улучшает повторное
использование продукции и предоставляет услуги по обслуживанию оборудования. [1]. Уже сейчас можно увидеть, как искусственный интеллект влияет на производственный процесс.
Некоторые дефекты в изделии слишком малы, чтобы их можно было заметить невооруженным глазом, даже если сотрудники очень опытные. Но машина может быть оснащена камерой, которая во много раз чувствительнее наших глаз, поэтому можно обнаружить даже мельчайшие дефекты. Машинное зрение позволяет машинам "видеть" продукцию на производственной линии и выявлять дефекты. Следующим логичным шагом является отправка изображений с этими недостатками специалистам-специалистам, но в этом больше нет необходимости, поскольку процесс может быть полностью автоматизирован.
Тесты и ошибки. Вы можете сделать неверные выводы, рассматривая продукты и процессы. Независимо от визуального осмотра, изделие может выйти из строя по многим причинам. Продукт, который выглядит идеально, разрушается вскоре после первого использования. Точно так же продукт, который выглядит дефектным, все равно может идеально выполнять свою работу. С помощью большого объема данных о том, как тестируются продукты и как они работают, искусственный интеллект может определить области, требующие большего внимания в процессе тестирования [2].
Умный сервис. Интеллектуальное техническое обслуживание позволяет вам точно прогнозировать, когда машина нуждается в техническом обслуживании, а не делать предположений или проводить профилактическое обслуживание. Интеллектуальное техническое обслуживание предотвращает незапланированные простои благодаря машинному обучению. Такие технологии, как датчики и усовершенствованный анализ, встроенные в производственные установки, позволяют проводить профилактическое обслуживание, реагируя на предупреждения и устраняя неполадки оборудования. Анализируя полученные данные, система искусственного
интеллекта может делать выводы о состоянии машины и выявлять неисправности для проведения профилактического обслуживания.
Программа создания дизайна продукта - это процесс, включающий в себя программу, которая генерирует набор выходных данных, соответствующих заданному стандарту [3]. Дизайнеры и инженеры изучают варианты проектирования, вводя цели и параметры проектирования (такие как материалы, методы производства и ограничения по затратам) в новое поколение программного обеспечения для проектирования. Решение использует технологию машинного обучения, чтобы понять, что работает, а что нет на каждой итерации.
Генератор дизайна продукта - это способ исследовать идеи, которые невозможно реализовать никаким другим способом. Искусственный интеллект может сделать это в кратчайшие сроки, а специалисты могут выбирать из широкого спектра вариантов. Такого рода цифровая трансформация может изменить то, как компании создают ценность для клиентов, и повысить эффективность процессов.
Мы можем сказать, что роль искусственного интеллекта в производстве, конечно, очень высока, но она еще не изучена до конца. Следует отметить, что технологии, основанные на искусственном интеллекте, также допускают ошибки, поэтому 100%-ное управление производством с использованием искусственного интеллекта невозможно и обязательно требует контроля со стороны человека. Кроме того, искусственный интеллект уязвим для кибератак. Защита конфиденциальности данных играет очень важную роль в производстве, особенно при разработке новых дизайнов и моделей. Системы искусственного интеллекта, как правило, воруют персональные данные пользователей интеллектуальной собственности и разработчиков. В конце концов, в мире, где технологии уже доминируют, нет выхода без защиты конфиденциальности. Если интеллектуальная система, основанная на искусственном интеллекте, не может получить доступ к данным в той области
знаний, которую она использует, то использовать такую систему не имеет смысла.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Глик Н. З. Искусственный интеллект. М., Дело, 2020;
2. Осипов А. К. Искусственный интеллект: от создания до применения. М., Кудиц-Образ, 2020;
3. Рогожин В. И. Искусственный интеллект и машинное обучение в бизнесе. М., Dashl, 2018;
4. Казолов Д. Л. Математические модели искусственного интеллекта. М., ТЭФИ, 2017
Biryukov N.P.
MIREA - Russian Technological University (Moscow, Russia)
USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TO OPTIMIZE PROCESSES PRODUCTION IN INDUSTRY
Abstract: it is expected that in the near future many areas of modern technology will be based on artificial intelligence, including manufacturing. With the help of artificial intelligence, computers can learn how to perform tasks, even if they are not explicitly programmed. Artificial intelligence is a type of human intelligence simulated by computers that can be programmed to make decisions, perform certain tasks, and learn based on the results obtained.
Keywords: artificial intelligence, machine learning, information technology, economics.
