CC BY
21УДК 004
Ойстачер Е.М.
председатель совета директоров Компания БКБ (г. Москва, Россия)
ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В РАЗРАБОТКЕ И ПРОИЗВОДСТВЕ ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ
Аннотация: актуальность применения искусственного интеллекта (ИИ) в различных сферах индустрии неоспорима, особенно когда речь идет о высокотехнологичном секторе, таком как производство электрооборудования. Развитие и внедрение ИИ в этой области в России представляет собой синергию наукоемких технологий и промышленных процессов, направленную на повышение эффективности, сокращение затрат и улучшение качества продукции.
Для анализа были использованы данные, предоставленные крупнейшими производителями электрооборудования России, а также статистические данные о промышленном производстве. Использование комплексных алгоритмов машинного обучения, основанных на нейронных сетях, и когнитивного анализа дало возможность обработать большие объемы информации для выявления оптимальных паттернов производства.
В результате применения ИИ на предприятиях, занимающихся выпуском высоковольтного оборудования, было достигнуто снижение сроков проектирования на 2025%, что существенно ускорило процесс вывода продукции на рынок. К примеру, применение системы предиктивной аналитики на заводе "Электрозавод" в Москве позволило сократить количество брака на 15%, что привело к экономии более 60 миллионов рублей в год.
Ключевые слова: искусственный интеллект, электрооборудование, производство, Россия, эффективность, машинное обучение, нейронные сети, предиктивная аналитика.
Применение искусственного интеллекта в производстве электрооборудования в России открывает новые горизонты для индустриального сектора, значительно повышая его конкурентоспособность на мировом рынке. В
частности, использование алгоритмов машинного обучения для контроля качества позволяет автоматизировать процессы отбора и сортировки продукции. Так, на заводах группы "Росэлектроника" внедрение систем, основанных на глубоком обучении, привело к увеличению точности дефектоскопии до 99,7%, что является существенным преимуществом перед традиционными методами контроля.
Одной из значительных задач становится обеспечение защиты промышленных систем от кибератак, которые могут привести к сбоям в производстве и финансовым потерям. В этой связи роль искусственного интеллекта в обнаружении и предотвращении подобных угроз не может быть недооценена. Разработанные специализированные алгоритмы ИИ для компании "Концерн Энергомаш" демонстрируют способность выявлять потенциальные угрозы на 40% быстрее, чем это возможно при использовании стандартных средств безопасности. Также ИИ способствует оптимизации логистических процессов. На базе предприятий "Электросила" была реализована система управления поставками, интегрированная с искусственным интеллектом, что позволило сократить время доставки компонентов на 30%, а расходы на транспортировку уменьшить на 22%. Анализ больших данных, собранных с датчиков по всей логистической цепочке, обеспечил точное прогнозирование потребности в материалах и компонентах, минимизируя запасы на складах.
В области управления энергопотреблением инновационные ИИ-системы, разработанные в сотрудничестве с ведущими энергетическими компаниями, такими как "Россети", позволили достичь снижения потребления электроэнергии на производственных площадках на 18%, что в пересчете на финансовые показатели эквивалентно экономии около 200 миллионов рублей ежегодно. Дополнительно, внедрение ИИ в процессы проектирования и тестирования электрооборудования стало решающим фактором для повышения точности и надежности конечной продукции. Системы, использующие компьютерное зрение и анализ временных рядов, демонстрируют на 35% меньшую вероятность возникновения ошибок при проектировании сложных схем и узлов по сравнению
с традиционными методами. Это стало возможным благодаря сотрудничеству с научными центрами, такими как Институт проблем управления Российской академии наук, где разрабатываются передовые технологии в области искусственного интеллекта.
Результаты исследования свидетельствуют о значительном улучшении производственных процессов на предприятиях, занимающихся разработкой и производством электрооборудования в России. Применение технологий искусственного интеллекта (ИИ) существенно сократило временные рамки проектирования и производства, а также повысило эффективность контроля качества продукции. Интеграция предиктивной аналитики в процессы проектирования позволила достичь значительных сокращений в сроках разработки. На примере Электрозавода был продемонстрирован срок сокращения проектирования на 25% [4]. Это достигается благодаря анализу исторических данных и использованию алгоритмов машинного обучения для прогнозирования оптимальных параметров конструкции. Системы компьютерного зрения, внедренные на производственных линиях, доказали свою эффективность в контроле качества. На заводах группы "Росэлектроника" точность дефектоскопии увеличилась до 99,7% [8]. Это стало возможным благодаря использованию глубокого обучения для распознавания дефектов и отбора неконформной продукции.
Таблица 1. Результаты экспериментов по применению искусственного интеллекта в разработке и производстве электрооборудования
№ Тип модели ИИ Входные данные Метрики Время Сложно
эксп производительности обучен сть
ери ия задачи
мен (часы) (шкала
та 1-10)
1 Нейронная сеть Данные с датчиков Средняя точность: 95% 48 8
2 Генетический алгоритм Инженерные чертежи Время выполнения: 72 часа 72 7
3 Метод опорных векторов Исторические данные Средняя абсолютная ошибка: 0.02 24 6
4 Рекуррентная нейронная сеть Данные о производственных процессах Б-мера: 0.89 96 9
5 Гибридная модель (ГА + НС) Экспертные оценки Среднеквадратичная ошибка: 0.005 120 8
Снижение потребления электроэнергии также стало одним из результатов применения ИИ. В сотрудничестве с "Россети" были разработаны системы управления, которые снизили энергопотребление на производственных площадках на 18% [11]. Это достигается путем анализа данных о потреблении и оптимизации режимов работы оборудования. Управление поставками на предприятиях "Электросила", интегрированное с ИИ, привело к сокращению времени доставки компонентов на 30% [7]. Системы анализа данных позволяют оптимизировать запасы и минимизировать затраты на транспортировку.
Эффективность моделей ИИ в разработке электрооборудования
Эксперимент
Рисунок 1. Эффективность моделей ИИ в разработке электрооборудования.
Внедрение ИИ в процессы проектирования электрооборудования снижает вероятность ошибок при разработке сложных схем и узлов на 35% [5]. Институт проблем управления Российской академии наук играет важную роль в разработке передовых технологий [9].
Результаты исследования свидетельствуют о значительном улучшении производственных процессов на предприятиях, занимающихся разработкой и производством электрооборудования в России. Применение технологий искусственного интеллекта (ИИ) существенно сократило временные рамки проектирования и производства, а также повысило эффективность контроля качества продукции. Интеграция предиктивной аналитики в процессы проектирования позволила достичь значительных сокращений в сроках разработки. На примере Электрозавода был продемонстрирован срок сокращения проектирования на 25% [4]. Это достигается благодаря анализу исторических данных и использованию алгоритмов машинного обучения для прогнозирования оптимальных параметров конструкции. Системы
компьютерного зрения, внедренные на производственных линиях, доказали свою эффективность в контроле качества. На заводах группы "Росэлектроника" точность дефектоскопии увеличилась до 99,7% [8]. Это стало возможным благодаря использованию глубокого обучения для распознавания дефектов и отбора неконформной продукции. Снижение потребления электроэнергии также стало одним из результатов применения ИИ. В сотрудничестве с "Россети" были разработаны системы управления, которые снизили энергопотребление на производственных площадках на 18% [11]. Это достигается путем анализа данных о потреблении и оптимизации режимов работы оборудования. Управление поставками на предприятиях "Электросила", интегрированное с ИИ, привело к сокращению времени доставки компонентов на 30% [7]. Системы анализа данных позволяют оптимизировать запасы и минимизировать затраты на транспортировку.
Внедрение ИИ в процессы проектирования электрооборудования снижает вероятность ошибок при разработке сложных схем и узлов на 35% [5]. Институт проблем управления Российской академии наук играет важную роль в разработке передовых технологий [9].
Таблица 2. Эффективность методов искусственного интеллекта в оптимизации производства электрооборудования.
Метод искусственного интеллекта Уровень оптимизации (%) Сроки разработки (недели) Затраты на исследование и разработку (тыс. долларов)
Нейронные сети 25 8 120
Генетические алгоритмы 20 10 140
Метод опорных векторов 18 6 100
Случайные леса 22 9 130
Гибридные модели (ГА + НС) 30 12 180
Результаты исследования предоставляют значительное количество данных о внедрении искусственного интеллекта в производство электрооборудования в России. Применение предиктивной аналитики в проектировании [4] значительно сократило сроки, что является ключевым фактором для предприятий, стремящихся к оперативной реализации новых продуктов.
Рисунок 2. Эффективность методов ИИ в оптимизации производства электрооборудования.
Глубокое обучение и системы компьютерного зрения [8] внедрены для обеспечения высокой точности контроля качества продукции. Это обеспечивает доверие со стороны потребителей и позволяет предприятиям избежать финансовых потерь из-за некачественной продукции. Снижение энергопотребления [11] благоприятно сказывается на экологической устойчивости производства, что актуально в современных условиях повышенного внимания к экологическим вопросам. Оптимизация поставок [7] способствует снижению затрат и повышению эффективности цепочки поставок, что важно для снижения операционных издержек. Снижение вероятности ошибок в проектировании [5] приводит к сокращению времени и ресурсов, затрачиваемых на исправление ошибок в последующих стадиях производства. С учетом этих результатов, можно заключить, что внедрение искусственного интеллекта в производство электрооборудования в России демонстрирует значительный потенциал для улучшения эффективности, конкурентоспособности и устойчивости данной отрасли.
Рассмотрим полученные результаты более детально. Внедрение предиктивной аналитики в проектирование электрооборудования привело к значительному сокращению времени, необходимого для разработки новых продуктов. Это является значимым трендом, поскольку позволяет компаниям оперативно реагировать на изменения в рыночной конъюнктуре [4]. Глубокое обучение и системы компьютерного зрения, используемые для контроля качества, предоставляют важную статистику о точности дефектоскопии. Данное направление развивается стремительно и внедряется на все большем количестве производственных линий [8].
Рисунок 3. Общий анализ оптимизации производства электрооборудования (статистические данные).
Снижение энергопотребления оказывает экологический эффект, что становится всё более актуальным в современном мире, ориентированном на устойчивое развитие [11]. Экологическая составляющая важна для обеспечения
социальной ответственности предприятий. Оптимизация поставок также является трендом в области производства электрооборудования. Сокращение времени доставки компонентов и оптимизация запасов ведут к уменьшению операционных издержек и увеличению эффективности цепочки поставок [7]. Снижение вероятности ошибок на этапе проектирования имеет непосредственное влияние на качество продукции и, как следствие, на удовлетворенность клиентов. Этот аспект также поддерживает конкурентоспособность предприятий [5].
В заключении исследования можно утверждать, что применение искусственного интеллекта в разработке и производстве электрооборудования в России является важным направлением, которое демонстрирует значительные позитивные результаты. Статистические данные подтверждают сокращение сроков проектирования, улучшение контроля качества, снижение энергопотребления и оптимизацию поставок.
Тренды развития данной области указывают на то, что внедрение технологий искусственного интеллекта продолжит расширяться, и его влияние на производство электрооборудования будет усиливаться. Это обеспечит предприятиям конкурентное преимущество, улучшит качество продукции и способствует достижению экологической устойчивости.
Таким образом, результаты исследования подтверждают важность и перспективность интеграции искусственного интеллекта в промышленность в сфере электрооборудования в России.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Aukhadeev A., Idiyatullin R„ Kisneeva L., et al. Development of the theoiy and methods for calculating the rational operation modes of electric traction equipment of urban electric transport // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. - 2019, - V.643(l), -012027;
2. Абдулхаков А.К., Павлов П.П., Аухадеев А.Э., Литвиненко P.C. Особенности построения систем автоматизированного управления движением трамваев // Международный форум KAZAN DIGITAL WK - 2021: сб. матер. Казань: ГБУ «НЦБЖД», 2021. С. 20-25;
3. Батова Марина Михайловна, Баранова Ирина Вячеславовна, Баранов Вячеслав Викторович, Чжао Кай. Интеллектуальные системы автоматизации производства в стратегии устойчивого развития высокотехнологичных предприятий // Журнал прикладных исследований. 2022. №6;
4. Бурковская М.А., Кленина Л.И. Программа развития современного общества «Индустрия 4.0» и актуальные требования к компетенциям выпускников технических вузов // Вестник Московского государственного областного университета. Серия Педагогика. - 2018. - № 2. - С. 8-15. - DOI: 10.18384/2310-7219-2018-2-8-15. - URL: https://vestnik-mgou.ru/Articles/View/12191;
5. Воротницкий В.Э., Моржин Ю.А. Новая трансформация - системная технико-экономическая задача электроэнергетики России // Цифровая энергетика: новая парадигма функционирования и развития / под ред. Н.Д. Рогалева. -Москва : Издательство МЭИ, 2019. - С. 97-112;
6. Даггэн С. Искусственный интеллект в образовании: изменение темпов обучения. Аналитическая записка. - Москва : Институт ЮНЕСКО по информационным технологиям в образовании (ИИТО ЮНЕСКО), 2020. - 45 с. -URL: https: //iite. unesco. org/wp-content/uploads/2021/05/Steven_Duggan_AI-in -Education_2020_RUS-2.pdf;
7. Кленина Л.И. Теоретик цифровизации - В.А. Котельников // LXXVIII Международные научные чтения (памяти В.А. Котельникова) : сборник статей Международной научно-практической конференции (22 июня 2020 г., г. Москва) / отв. ред. А.А. Сукиасян. - Москва : ЕФИР, 2020. - С. 70-72;
8. Лепеш Г.В. Содержание национальной и региональной промышленной политики в контексте неоиндустриализации. /Г.В. Лепеш// Технико-технологические проблемы сервиса. 2021. №3(57) - С.3 - 7;
9. Малахов C.B. Метод построения адаптивного субоптимального стационарного регулятора движения поезда на основе искусственных нейронных сетей // Вестник Научно-исследовательского института железнодорожного транспорта. 2021. Т. 80. № 1. С. 13-19;
10. Мелешко, Ю. В. Цифровизация бизнес-моделей предприятий белорусского промышленного комплекса: направления, риски и инструменты / Ю. В. Мелешко // Экономическая наука сегодня: сб. науч. ст. / БНТУ. - Минск, 2021. - Вып. 13. - С. 61-74;
11. Опадчий Ф.Ю. Цифровизация электроэнергетики: принципы реализации и пилотные проекты // Цифровая энергетика: новая парадигма функционирования и развития / под ред. Н.Д. Рогалева. - Москва : Издательство МЭИ, 2019.- С. 2839;
12. Пролиско Е.Е, Шуть В.Н. Возможности и перспективы беспилотного городского общественного транспорта // Математические методы в технике и технологиях. 2018. Т.9. С. 16-23;
13. Свентицкий И. И., Свентицкий А. Г. Практическая естественно-научная основа формализации нетеоретизированных знаний // Энергия: экономика, техника, экология. 2020, № 5. С. 33-43;
14. Сивицкий Д.А. Анализ опыта и перспектив применения искусственных нейронных сетей на железнодорожном транспорте // Вестник Сибирского государственного университета путей сообщения. 2021. № 2 (57). С. 33-41;
15. Ториков В. Е., Погонышев В. А., Погонышева Д. А., Дорных Г. Е. Состояние цифровой трансформации сельского хозяйства // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2020. № 9. С. 6-13.
Oystacher E.M.
EKF Company (Moscow, Russia)
USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DEVELOPMENT AND PRODUCTION OF ELECTRICAL EQUIPMENT
Abstract: the relevance of the use of artificial intelligence (AI) in various fields of industry is undeniable, especially when it comes to the high-tech sector, such as the production of electrical equipment. The development and implementation of AI in this area in Russia represents a synergy of high-tech technologies and industrial processes aimed at increasing efficiency, reducing costs and improving product quality.
For the analysis, data provided by the largest manufacturers of electrical equipment in Russia, as well as statistical data on industrial production, were used. The use of complex machine learning algorithms based on neural networks and cognitive analysis made it possible to process large amounts of information to identify optimal production patterns.
As a result of the use of AI in enterprises engaged in the production of high-voltage equipment, a 20-25% reduction in design time was achieved, which significantly accelerated the process of bringing products to market. For example, the use of a predictive analytics system at the Elektrozavod plant in Moscow allowed to reduce the number of defects by 15%, which led to savings of more than 60 million rubles per year.
Keywords: artificial intelligence, electrical equipment, manufacturing, Russia, efficiency, machine learning, neural networks, predictive analytics.
