CC BY
236
ВНЕДРЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СРЕДСТВА
АВТОМАТИЗАЦИИ Соломинский А.В.1, Железин В.А.2, Миргородский А.Д.3, Краснобаев С.В.4,
Колотилина Н.М.5
1Соломинский Алексей Владимирович - инженер 3 категории;
2Железин Виталий Александрович - инженер 1 категории;
3Миргородский Артём Дмитриевич - инженер 2 категории;
4Краснобаев Сергей Валерьевич - инженер;
5Колотилина Наталья Михайловна - инженер 3 категории, Отдел гарантийного обслуживания, Акционерное общество «Научно-производственное предприятие «Рубин»,
г. Пенза
Аннотация: в статье анализируются внедрение и применение искусственного интеллекта в разных отраслях производственных процессов, области применения искусственного интеллекта, целесообразность применения искусственного интеллекта, достоинства и недостатки применения искусственного интеллекта, этапы и оценка эффективности внедрения искусственного интеллекта, оптимизация производственных процессов и повышение эффективности и конкурентоспособности компании с помощью искусственного интеллекта, влияние внедрения искусственного интеллекта на человеческий труд.
Ключевые слова: искусственный интеллект, внедрение искусственного интеллекта, применение искусственного интеллекта.
IMPLEMENTATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN AUTOMATION
TOOLS
Solominsky A.V.1, Zhelezin V.A.2, Mirgorodsky A.D.3, Krasnobaev S.V.4,
Kolotilina N.M.5
1Solominsky Aleksey Vladimirovich - engineer of the 3rd category;
2Zhelezin Vitaly Aleksandrovich - engineer of the 1st category;
3Mirgorodsky Artyom Dmitrievich - engineer of the 2nd category;
4Krasnobaev Sergey Valerievich - engineer;
5Kolotilina Natalya Mikhailovna - engineer of the 3rd category, WARRANTY DEPARTMENT, JOINT-STOCK COMPANY SCIENTIFIC AND PRODUCTION ENTERPRISE RUBIN,
PENZA
Abstract: the article analyzes the introduction and application of artificial intelligence in different sectors of production processes, the scope of artificial intelligence, the feasibility of using artificial intelligence, the advantages and disadvantages of using artificial intelligence, the stages and evaluation of the effectiveness of introducing artificial intelligence, optimizing production processes and increasing the efficiency and competitiveness of a company with the help of artificial intelligence, the impact of the introduction of artificial intelligence on human labor.
Keywords: artificial intelligence, introduction of artificial intelligence, application of artificial intelligence.
УДК 004.896
Введение. Идея автоматизации отнюдь не нова, но ее содержание со временем сильно изменилось. Вначале, на первом этапе автоматизации, речь шла о механизации процесса. С начала прошлого века на первый план вышли использование электричества и знания электротехники и электроники. Это был второй этап автоматизации. Сегодня, на третьем этапе, все больше внимания уделяется вычислительным и информационным технологиям, что приводит к оцифровке процесса разработки продукта и производства.
Цель статьи - изучение теоретических основ внедрения и применения технологий искусственного интеллекта в средства автоматизации.
Актуальность. Исследование теоретических основ внедрения искусственного интеллекта в средства автоматизации важно для того, чтобы понимать, как ИИ может быть использован для оптимизации производственных процессов и повышения эффективности компании.
Научная новизна. Внедрение технология искусственного интеллекта в средства автоматизации производства является относительно новым направлением развития промышленности, которое только начинает раскрывать свой потенциал. В настоящее время многие компании уже используют ИИ для автоматизации производственных процессов, но этот процесс еще далек от завершения.
Методология. Анализ научной литературы по проблематике исследования, системный подход, метод синтеза и классификации.
Основная часть.
«Искусственный интеллект (ИИ) — это умение интеллектуального агента понимать или изучать любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человека, аналогичным человеческому», -отмечают Бутченко Е. Ю. и Казимов [2].
К технологиям ИИ относятся компьютерное зрение, сегментаций изображений, текстовые задачи, работа с данными таблиц, временные ряды, оптимизационные задачи, рекомендательные системы и т.д. [5].
Использование ИИ в производстве позволяет автоматизировать многие процессы, которые ранее выполнялись вручную или с помощью простых технических устройств. Благодаря этому уменьшается вероятность ошибок, увеличивается точность и скорость выполнения операций, а также снижается количество брака.
Процесс внедрения искусственного интеллекта в средства автоматизации производства можно условно разделить на несколько этапов:
1. Анализ потребностей компании и определение областей, где можно применить ИИ для автоматизации производства.
2. Выбор подходящих технологий и инструментов для реализации ИИ в производственных процессах.
3. Разработка и тестирование прототипов системы ИИ, которые будут использоваться в производстве.
4. Внедрение системы ИИ в производственную среду и обучение персонала работе с новыми технологиями.
5. Оценка эффективности системы ИИ и ее влияния на производственные процессы, а также корректировка системы в соответствии с результатами оценки.
6. Постоянное совершенствование системы ИИ и ее адаптация к изменяющимся условиям рынка и потребностям потребителей [1, 4].
Немаловажно отметить, что внедрение технологий ИИ в производство требует значительных финансовых и временных затрат, поэтому компании должны тщательно оценить свои возможности и потребности перед началом процесса внедрения. Однако, при правильной реализации, использование ИИ может значительно повысить эффективность и конкурентоспособность компании.
Прежде всего, промышленная автоматизация означает значительное повышение эффективности. Потому что промышленная автоматизация не только снижает текущие расходы на производство в среднесрочной и долгосрочной перспективе, передавая операции, которые раньше могли выполняться только людьми, машинами. Прежде всего, автоматизация многих рутинных задач снижает количество возникающих ошибок. Потому что именно при повторяющихся задачах, которые делают людей уставшими и небрежными, автоматизация предприятий показывает свои сильные стороны [6].
Чем более однородна задача, тем лучше ее можно автоматизировать. Соответственно, с самого начала промышленная автоматизация нацелена в первую очередь на те области производства, которые подвержены ошибкам и, следовательно, неэффективны.
Основное внимание применения ИИ в промышленности уделяется автоматизации разработки продукта, планирования производства и производственных процессов. Первостепенными являются следующие цели: повышение производительности, более гибкое производство, более короткие сроки производства, облегчение человеческого труда, снижение цены, улучшение качества [3].
Чтобы дополнить и/или заменить человеческие навыки или действия, технические устройства переключаются между людьми и машинами, что обеспечивает более автономный производственный процесс. Техническое оборудование относится к области датчиков/приводов, регулирования, управления, информации, связи, управления и/или робототехники.
Помимо производственных компаний, в которых может быть реализована только частичная автоматизация, все отрасли могут выиграть от расширения автоматизации производства и ее преимуществ. Некоторые отрасли с большим потенциалом автоматизации перечислены в качестве примеров: автомобильная промышленность; машиностроение; пищевая промышленность; медицинские технологии; химическая и фармацевтическая промышленность.
Рассмотрим более подробно некоторые сферы применения ИИ в средствах автоматизации в разных сферах промышленности.
Производственный сектор: ИИ играет очень важную роль в производстве, поскольку их интеграция в отрасли позволяет работникам сосредоточиться на рабочих местах с более высокой добавленной
стоимостью, избегая выполнения работниками повторяющихся и утомительных задач, повышая эффективность и упрощая всю производственную систему.
Системы на основе искусственного интеллекта принимают более разумные и мгновенные производственные решения. ИИ — это следующий после робототехники шаг к повышению производительности и минимизации себестоимости продукции. Основными причинами логического развития отраслей промышленности являются низкий спрос и возможности планирования, небезопасные рабочие места, т. е. рабочие подвергаются воздействию основных вредных продуктов, используемых на фабриках, неэффективность, более длительное производство и дороговизна и т. д.
Автомобильный: Внедрение искусственного интеллекта в этот сектор оптимизировало практически весь производственный процесс. От конвейера по сборке автомобилей до их распределения, пройдя эффективный анализ потребностей пользователей, который позволяет проектировать автомобили в соответствии с потребностями населения, чтобы точно удовлетворять потребности клиентов.
Нефтегазодобывающая промышленность в последние годы пережила большие потрясения. Однако, по мере роста цен на нефть, работники отрасли, безусловно, находятся в более твердом положении.
Однако перспектива новых цифровых тенденций представляет собой вызов для нефтегазовой отрасли. Это является ключом к привлечению и удержанию талантов, обладающих навыками, необходимыми для революции в отрасли.
Медицина: в современной медицине он применяется для оптимизации биотехнологической эффективности, а также при разработке лекарственных средств (или при установлении их доз). Искусственный интеллект ворвался в отрасль, ориентированную на здравоохранение, чтобы помочь как врачам, так и пациентам.
Химическая и фармацевтическая промышленность: повышение эффективности работы, сокращение расходов и улучшение качества обслуживания клиентов. Области химической инженерии применяют ИИ для моделирования, классификации, управления процессами, обнаружения неисправностей и диагностики [8].
Таким образом, внедрение искусственного интеллекта и элементов робототехники необходимы для выживания и повышения конкурентоспособности отраслей:
1. Контроль повреждений и быстрое техническое обслуживание: с помощью роботов на основе ИИ поиск и устранение неисправностей становится проще. Они запрограммированы на обнаружение сбоев и снабжены решениями для преодоления ущерба.
2. Автоматическое управление. Благодаря развитию технологий предприятиям стало проще контролировать всю работу системы с помощью быстрого и простого способа. Машины с искусственным интеллектом запрограммированы таким образом, что могут работать автоматически и ежегодно в зависимости от ситуации. Они принимают правильные решения.
3. Производство на основе спроса: каждый этап производственного процесса контролируется датчиками, которые предоставляют данные программному обеспечению на основе ИИ, а производство управляется на основе результатов предоставленных данных. Производство управляется в зависимости от спроса и возможностей. Роботизированные системы с искусственным интеллектом понимают и реагируют на естественный язык пользователя, поскольку изучают не только семантические данные, но и эпизодические данные, то есть из опыта.
4. Традиционно промышленное производство было сосредоточено на материальных устройствах: тяжелых производственных машинах, сборочных столах и пресс-формах. Промышленная автоматизация этого тоже не изменит. И все же, с автоматизацией предприятий, программное обеспечение приобретает все большее значение. Мало того, что многие машины затем управляются через ПК или планшет, но, прежде всего, создаются интерфейсы, которые позволяют подключать производство к программному обеспечению, которое не связано напрямую с системой. Особенно в секторах, которые производят только на заказ, это означает огромное снижение потерь на трение.
5. Производственные заказы автоматически передаются из системы управления товарами в производственный цех: без промежуточных шагов, быстро и без ошибок. Такая интеграция различных сфер бизнеса ускоряет производство и делает компанию более конкурентоспособной. И наоборот, промышленная автоматизация также позволяет инициировать прямую обратную связь от производства к учету и обработке заказов. В результате больше не возникает непредвиденных узких мест в деталях или сырье. Потому что задержки обратной связи сведены к минимуму.
Таким образом, цифровизация и автоматизация благодаря применению ИИ уже давно нашли свое применение в промышленном производстве. Центральное автоматизированное управление производственными объектами обещает повышение эффективности и снижение эксплуатационных расходов. Компании любого размера могут внедрить и извлечь выгоду из технологий промышленной автоматизации. Несмотря на массу преимуществ использования технологий, обратим внимание на сложности - дороговизна оборудования, большое количество времени, требуемого на обновление процессов, неготовность экосистемы компании к нововведениям, недоверие руководства к ИИ,
неготовность персонала из-за нехватки знаний, квалификации, наличие риска безопасности данных. Так, согласно статистике, в 2022 году только 12% предприятий внедрили ИИ в свою экосистему, еще 48% -тестируют отдельные функции, а 40% по-прежнему с настороженностью относятся к данным системам и технологиям [7].
Для преодоления вышеперечисленных трудностей видим важным изучение рынка интеллектуальных систем, анализ процессов предприятия, находящихся в стагнации, обучение и повышение квалификации персонала, необходимо обратить внимание на алгоритмы ИИ, они должны быть скрупулезно исследованы, понятны и прозрачны, поиск подрядчика, у которого продукты в максимальной степени отвечают задачам компании.
В заключение можно сказать, что внедрение ИИ быстро меняет многие секторы экономики и предлагает новые возможности для промышленной автоматизации и контроля качества. Используя возможности ИИ, производители могут оптимизировать управление цепочками поставок и логистические операции, что приведет к повышению эффективности, снижению затрат и улучшению качества продукции. Поскольку технологии продолжают развиваться, ИИ, вероятно, будет играть еще большую роль в формировании будущего производства, стимулируя инновации и рост в этом важнейшем секторе мировой экономики.
Список литературы /References
1. Абашева О.Ю., Амирова Э.Ф., Беляева С.В. и др. Цифровая экономика и сквозные цифровые технологии: современные вызовы и перспективы экономического, социального и культурного развития / Под ред. И. А. Бондаренко, А. Н. Полетайкина. Самара: ООО НИЦ «ПНК», 2020. - 297 с.
2. Бутченко Е.Ю., Казимов Д.М. Искусственный интеллект и искусственные нейронные сети, метод глубокого обучения нейросетей искусственного интеллекта / Е.Ю. Бутченко, Д.М. Казимов // Научные достижения в XXI веке: Модернизация, инновации, прогресс. - Анапа: ООО «Научно-исследовательский центр экономических и социальных процессов» в ЮФО, 2023. - С. 49-53.
3. Доржиева В.В. Цифровизация промышленности: роль искусственного интеллекта и возможности для России / В.В. Доржиева // Вопросы инновационной экономики. - 2022. - Т. 12, № 4. - С. 2383-2394.
4. Орешина М.Н. Применение искусственного интеллекта в инновационной деятельности промышленных предприятий// E-Management. - 2021. - Т. 4, № 1. - С. 29-37.
5. Рязанов С.И. Искусственный интеллект как множество - классификация искусственных интеллектов / С.И. Рязанов // Вузовская наука в современных условиях : сборник материалов 54-й научно-технической конференции : в 3 ч., Ульяновск, 27 января - 01 2020 года. Том Часть 1. - Ульяновск: УГТУ, 2020. - С. 72-75.
6. Шевченко А.В. Обзор «сквозных» технологий в Российской Федерации // Вопросы студенческой науки. - 2019. - №7 (35). - С. 14-17.
7. Dentons: AI in 2023: Key trends and developments [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.dentons.com/en/insights/articles/2023/january/20/ai-in-2023-key-trends-and-developments/ (дата обращения 30.07.2023).
8. Sung Wook Km, Jun Ho Kong, Sang Won Lee & Seungchul Lee. Recent Advances of Artificial Intelligence in Manufacturing Industrial Sectors: A Review. International Journal of Precision Engineering and Manufacturing. - 2022. - №23. - Р. 111-129.
