Есть ситуация, которая хорошо знакома любому производителю промышленного оборудования. Приходит запрос. Иногда подробный, с техническим заданием и исходными данными. А иногда буквально в нескольких строках: нужно решить такую-то задачу, параметры примерно такие, подскажите, что можете предложить.

И дальше начинается переписка:

Что за среда? Какой расход? Давление? Температура? Есть ли ограничения по материалу? Что уже стоит на объекте? К чему будет подключаться оборудование?

Это нормальный рабочий процесс. Но если посмотреть на него со стороны, становится понятно: значительная часть времени уходит ещё не на инженерную работу, а на то, чтобы вообще привести запрос в состояние, с которым инженер может работать.

Мне кажется, именно здесь в ближайшие годы произойдут самые заметные изменения.

Не потому, что искусственный интеллект начнёт вместо конструктора проектировать сложные аппараты. В промышленности такой подход был бы слишком примитивным. Гораздо интереснее другое: насколько быстро технологии смогут сократить путь от фразы заказчика «у нас есть такая задача» до нормального технического диалога.

Покупатель не всегда знает название оборудования

Мы привыкли строить промышленные сайты как каталоги:

Вот фильтры. Вот компенсаторы. Вот ёмкостное оборудование. Вот типоразмеры, таблицы, чертежи.

Для человека, который точно знает, что ему нужно, это удобно, но реальная задача заказчика часто звучит совсем иначе — ему нужно защитить насос от механических примесей, компенсировать температурное расширение участка газохода, подготовить воду до определённых параметров или организовать работу с конкретной средой при заданной температуре и давлении. И только потом появляется вопрос: какое именно оборудование для этого подходит?

Сегодня заказчик часто вынужден сам переводить свою задачу на язык каталога производителя. Через несколько лет, думаю, это будет происходить иначе. Человек описывает задачу обычным языком. Система уточняет недостающие параметры. Где-то просит выбрать вариант, где-то предупреждает, что без определённых данных двигаться дальше нельзя. И в результате производитель получает уже не просто сообщение «нужен фильтр», а достаточно структурированный запрос.

Где здесь искусственный интеллект

Я довольно спокойно отношусь к разговорам о том, кого «заменит» искусственный интеллект. В промышленности есть гораздо более практичный вопрос: какую часть рутинной работы можно убрать у квалифицированного специалиста? Инженер нужен для того, чтобы принимать технические решения. Он должен понимать, как поведёт себя оборудование в конкретном режиме, что произойдёт при изменении параметров, какие есть риски, какое конструктивное решение допустимо. Но инженерное время часто расходуется и на вещи попроще: проверить, все ли данные пришли, найти нужные характеристики, ещё раз запросить давление, уточнить температуру, сопоставить несколько типовых вариантов. Если часть этой работы будет выполняться автоматически, ценность инженера только вырастет. Потому что его время будет уходить именно туда, где без него действительно нельзя.

Скорость ответа тоже становится частью продукта

Есть ещё одна вещь, которую промышленным компаниям иногда сложно принять — клиенты привыкают к скорости.

Да, сложный промышленный аппарат невозможно рассчитать за несколько минут. Ни один серьёзный производитель этого и не обещает. Но заказчик вполне может ожидать, что за несколько минут система поймёт хотя бы следующее:

· что ему примерно требуется;

· каких данных не хватает;

· какие параметры критичны;

· какому специалисту нужно передать заявку.

Это уже очень много.

Если человек отправил пять запросов и один производитель практически сразу помог ему нормально сформулировать техническую задачу, а остальные несколько дней только подтверждают получение письма, разница ощущается. Через какое-то время скорость такого первого содержательного ответа станет таким же элементом сервиса, как сегодня срок подготовки коммерческого предложения.

Сайты заводов тоже поменяются

Я не думаю, что каталоги исчезнут. Они нужны специалистам и останутся важной частью промышленного сайта. Но рядом с каталогом появится другой сценарий. Не «выберите модель». А, например:

· Что необходимо сделать?

Дальше — несколько вопросов:

· Какая среда?

· Что происходит в процессе?

· Какие рабочие параметры?

· Есть ли ограничения по материалу или габаритам?

После этого заказчик получает либо несколько подходящих направлений, либо уже подготовленный перечень исходных данных для инженера.

Это намного ближе к тому, как промышленное оборудование реально подбирается в жизни.

Самое ценное у заводов уже есть

Производственные предприятия за годы работы накапливают огромный объём информации: старые проекты, опросные листы, конструкторская документация, запросы заказчиков, нестандартные решения, исправленные технические задания. Отдельно очень ценен опыт, который сложно найти в справочнике: какие параметры чаще всего забывают указать, где возникают типичные ошибки, какие ограничения становятся понятны только после нескольких реализованных проектов. До последнего времени большая часть этих знаний была распределена между архивами и сотрудниками. Теперь появляется возможность постепенно превращать их в рабочую базу знаний.

Но здесь есть принципиальный момент. Если у предприятия нет собственной инженерной школы и реального опыта, технология не создаст их сама. Можно быстро искать информацию, сопоставлять данные, находить похожие решения. Но кто-то всё равно должен понимать, правильное ли это решение для конкретной задачи.

Производители будут конкурировать ещё и удобством работы

Цена никуда не исчезнет. Срок производства — тоже. Качество, материалы, технологические возможности, контроль — всё это останется основой выбора. Но я думаю, что рядом с ними появится ещё один вопрос: насколько легко с этим производителем решить техническую задачу?

А именно:

· Поняли ли тебя с первого раза?

· Помогли ли собрать исходные данные?

· Пришлось ли неделю переписываться, прежде чем разговор стал предметным?

· Насколько быстро к задаче подключился специалист?

Для сложного оборудования это может стать существенным конкурентным преимуществом. И в этом смысле искусственный интеллект в промышленности интересен мне не как замена человеку. Скорее наоборот. Он может убрать лишние действия между заказчиком и человеком, который действительно должен принять техническое решение. А ответственность за это решение всё равно останется у инженера.

Материал подготовлен Сергеем Аваковым — генеральным директором ООО «СтилсГрупп».

ООО «СтилсГрупп» — российское машиностроительное предприятие, специализирующееся на проектировании и изготовлении промышленного оборудования и нестандартных металлоконструкций для предприятий энергетики, нефтегазовой, химической и других отраслей промышленности.