CC BY
20
ВНЕДРЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В МАШИНОСТРОЕНИЕ: ТЕКУЩЕЕ СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ
Р.М. Стихаенко, студент
Научный руководитель: Л.В. Гаев, канд. техн. наук., доцент Липецкий государственный технический университет (Россия, г. Липецк)
DOI:10.24412/2500-1000-2024-5-4-65-67
Аннотация. Данная статья представляет обзор современного состояния и перспектив внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в машиностроение. Проанализированы основные области применения ИИ в отрасли, включая автоматизацию процессов проектирования и конструирования, управление производственными процессами и контроль качества продукции. На основе данных исследований и практических примеров из различных стран, включая Россию, обосновано значительное влияние ИИ на повышение эффективности и конкурентоспособности предприятий машиностроения. Выявлены перспективы дальнейшего развития сферы, а также описаны вызовы, стоящие перед внедрением ИИ, и пути их преодоления. Эта статья служит основанием для дальнейших исследований и обсуждений в области применения искусственного интеллекта в машиностроении.
Ключевые слова: искусственный интеллект, машиностроение, автоматизация, производственные процессы, оптимизация, контроль качества, перспективы, вызовы, стандартизация.
В последнее время задачам внедрения искусственного интеллекта уделяется большое внимание. В целях обеспечения ускоренного развития искусственного интеллекта в Российской Федерации, проведения научных исследований в области искусственного интеллекта, повышения доступности информации и вычислительных ресурсов для пользователей, совершенствования системы подготовки кадров в этой области вышел Указ Президента Российской Федерации от 11 октября 2019 года. Утверждена Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года.
Текущее состояние внедрения ИИ в машиностроение
Применение искусственного интеллекта в машиностроении уже демонстрирует значительные результаты. Например, в области автоматизации процессов проектирования и конструирования, ИИ позволяет сократить время разработки новых продуктов и оптимизировать их характеристики. Исследование, проведенное Boston Consulting Group, показало, что использование ИИ в процессах проектирования механических компонентов может сократить
время на этапе проектирования на 30% и уменьшить количество необходимых итераций.
Другой важной областью применения ИИ является управление производственными процессами. Технологии машинного обучения позволяют создавать системы мониторинга, прогнозирования и оптимизации производственных цепочек. Согласно исследованию McKinsey, использование алгоритмов машинного обучения для оптимизации производственных процессов может снизить операционные издержки на 20-30% и увеличить производительность труда на 30-40%.
В области качества и контроля производства ИИ также демонстрирует значительный потенциал. Автоматизированные системы мониторинга и диагностики на основе искусственного интеллекта позволяют оперативно выявлять дефекты и предотвращать простои в производстве. По данным Национального института стандартов и технологий США, использование систем машинного обучения для диагностики оборудования позволяет сократить время на обнаружение неисправно-
стей на 25-45% и уменьшить затраты на предотвращение простоев на 30-50%.
Перспективы развития
Перспективы развития применения ИИ в машиностроении остаются весьма перспективными. Одним из ключевых направлений развития является улучшение алгоритмов машинного обучения и разработка новых методов анализа данных. Исследование, проведенное Университетом Оксфорд, предвещает, что дальнейшее совершенствование технологий глубокого обучения приведет к более точному прогнозированию и оптимизации производственных процессов .
Другим важным аспектом является разработка систем совместной работы человека и роботов. Использование коллабора-тивных роботов с возможностями машинного обучения позволит создать гибкие и адаптивные производственные линии. Согласно исследованию Центра исследований и развития Робототехнической ассоциации, внедрение роботизированных систем в производственные линии может привести к увеличению производительности на 20-30% и снижению затрат на рабочую силу на 15-25%).
Важным направлением является также разработка нормативной базы и стандартов для применения искусственного интеллекта в машиностроении. Это включает в себя вопросы безопасности, надежности и этических аспектов использования ИИ в производственных процессах. Исследование, проведенное Европейским агентством по стандартизации, подчеркивает необходимость дальнейшего совершенствования стандартов в области применения ИИ в машиностроении для обеспечения безопасности и качества продукции.
Примеры применения ИИ в машиностроении в России
Российские компании также активно внедряют искусственный интеллект в различные сферы машиностроения, демонстрируя потенциал технологии для оптимизации производственных процессов и повышения конкурентоспособности на рынке. Вот несколько примеров успешного применения ИИ в машиностроении в России:
1. Газпром нефть: Компания активно внедряет системы машинного обучения для прогнозирования и оптимизации производства на своих нефтяных месторождениях. Используя данные с датчиков и исторические данные о производственных операциях, алгоритмы ИИ помогают оптимизировать процессы добычи и повышать эффективность оборудования.
2. Ростех: Концерн активно развивает направление "Цифровая машиностроительная платформа", которая включает в себя применение искусственного интеллекта для оптимизации производственных процессов и управления качеством продукции. Примером является использование системы машинного обучения для анализа оборудования на предприятиях и прогнозирования возможных отказов.
3. Камаз: Крупнейший производитель грузовых автомобилей в России также внедряет технологии искусственного интеллекта в своем производстве. Примером может служить использование ИИ для анализа данных о производственных операциях, чтобы оптимизировать распределение рабочих ресурсов и сократить временные затраты на производство.
Применение искусственного интеллекта в машиностроении российских компаний не только улучшает эффективность производства, но и способствует развитию инновационного потенциала отечественной промышленности. Дальнейшее развитие этого направления позволит укрепить позиции российских предприятий на мировом рынке машиностроения.
Заключение
Применение искусственного интеллекта в машиностроении играет ключевую роль в повышении эффективности производства, улучшении качества продукции и обеспечении конкурентоспособности предприятий. Результаты исследований и практические примеры внедрения ИИ подтверждают его значительный потенциал в различных областях отрасли, начиная от автоматизации проектирования до контроля качества продукции.
Системы машинного обучения и алгоритмы глубокого обучения становятся надежным инструментом для оптимизации
производственных процессов и управле- как вопросы безопасности, приватности ния ресурсами предприятий машинострое- данных и этические аспекты использования. Применение коллаборативных робо- ния автоматизированных систем. Даль-тов и развитие нормативной базы для ис- нейшее совершенствование технологий, пользования ИИ в отрасли открывают но- совместно с разработкой соответствующих вые возможности для создания гибких и стандартов и нормативов, поможет обес-адаптивных производственных систем. печить устойчивое и эффективное внедре-
Однако необходимо учитывать и вызо- ние искусственного интеллекта в машино-вы, стоящие перед внедрением ИИ, такие строении.
Библиографический список
1. Галушкин, А.И. Нейронные сети: основы теории. - М.: Р и С, 2015. - 496 c.
2. Нейронные сети в системах автоматизации / В.И. Архангельский, И.Н. Богаенко, Г.Г. Грабовский, Н.А. Рюмшин. - К.: Техника, 1999. - 364 с.
3. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс. - М.: Диалектика, 2019. - 1104 c.
4. Указ Президента Российской Федерации № 490 от 10.10.2019 года. О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации.
5. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/adopting-ai-at-speed-and-scale-the-4ir-push-to-stay-competitive.
6. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.bcg.com/publications/2021/value-of-ai-in-steel-industry.
THE INTRODUCTION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MECHANICAL ENGINEERING: CURRENT STATE AND PROSPECTS
R.M. Stikhaenko, Student
Supervisor: L.V. Gaev, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor Lipetsk State University of Technical (Russia, Lipetsk)
Abstract. This article provides an overview of the current state and prospects of the introduction of artificial intelligence (AI) in mechanical engineering. The main applications of AI in the industry are analyzed, including automation of design and construction processes, production process management and product quality control. Based on research data and practical examples from various countries, including Russia, the significant impact of AI on improving the efficiency and competitiveness of mechanical engineering enterprises is substantiated. The prospects for further development of the sphere are identified, as well as the challenges facing the introduction of AI and ways to overcome them are described. This article serves as a basis for further research and discussion in the field of artificial intelligence applications in mechanical engineering.
Keywords: artificial intelligence, mechanical engineering, automation, production processes, optimization, quality control, prospects, challenges, standardization.
