Заборцев Петр: о возможностях производственных компаний, которые может дать внедрение ИИ
И одним из таких решений может стать внедрение искусственного интеллекта. О том, какие возможности открывает ИИ перед производственными компаниями, расскажет Петр Заборцев, исполнительный директор компании ИРИС — разработчика Рекомендательной системы менеджмента производства:
Вопросы практического внедрения искусственного интеллекта в производство поднимались уже довольно давно. Более того, есть мнение, что именно ИИ станет локомотивом грядущей технологической революции. Однако не было единого понимания, как все же будет устроен процесс внедрения искусственного интеллекта. Многие исследователи полагали, что он попросту заменит человека, по аналогии с современными массовыми нейросетями, которые умеют генерировать тексты или картинки. Но это тупиковая ветвь.
Гораздо более перспективный путь — когда искусственный интеллект не забирает у человека работу, а расширяет его способности. Сотрудничество между человеком и ИИ полностью отвечает принципу «win-win»: искусственный интеллект получает существенно больше возможностей для обучения, а человек — инструмент для решения сложных задач, предполагающих работу с большим объемом данных. История технологического развития показывает, что любая прорывная технология (создание станков, двигателей, компьютера) повышала эффективность деятельности прежде всего в традиционных секторах экономики, в том числе в промышленности. Именно поэтому мы сосредоточили наши усилия на повышении производительности труда производственных компаний. Сейчас искусственный интеллект в симбиозе с человеком может стать тем самым драйвером нового технологического уклада, коренным образом повысив производительность труда и оптимизировав издержки на переоснащение предприятий. Как раз искусственный интеллект и может стать одним из способов его достижения. Результатом кропотливой работы нашей команды стала Рекомендательная система менеджмента производительности (РСМП). Принцип ее работы одновременно прост и сложен. Сначала собираются объективные данные и помогает в этом система видеонаблюдения предприятия. Далее через специальную нейросеть производится идентификация часто встречающихся операций, процессов, действий. Далее при помощи нейросети происходит кластерный анализ и выявляются те самые паттерны — это сценарии, которые регулярно повторяются в течение рабочего дня. Отмечу, что качество анализа, выполняемого ИИ, гораздо выше и полнее, чем если бы это делал человек. На основе выполненного анализа при помощи нейросети с памятью формируется предиктивная модель, которая может спрогнозировать производительность предприятия при том или ином сценарии. Также создается генерирующий сценарии цифровой двойник производства. Это индивидуальная история, которая учитывает особенности конкретного предприятия. На выходе менеджмент предприятия получает персонализированные рекомендации по повышению его эффективности. И это не многостраничный труд, содержащий минимум конкретики, а четкие и понятные советы по оптимизации существующих процессов.
