K2 НейроТех представила шесть ключевых тенденций в области искусственного интеллекта, которые, по прогнозам экспертов, определят будущее промышленного сектора к 2025 году. ИИ уже сегодня стал эффективным инструментом для решения различных производственных задач: от экономии энергоресурсов, контроля сырья до охраны труда в цехах и обеспечения безопасности персонала.

Генеративный ИИ

В 2025 году ожидается переход от пилотных проектов к масштабированию технологии. В химической промышленности генеративные модели ускоряют разработку новых материалов, сокращая время вывода на рынок с нескольких лет до нескольких месяцев. По данным Gartner, внедрение GenAI может привести к росту выручки на 15,8%, снижению затрат на 15,2% и повышению производительности сотрудников более чем на 22%.

Интеграция цифровых двойников

Почти 22% компаний уже используют цифровые двойники, а 34% планируют внедрить эту технологию, согласно исследованию Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ. В химической промышленности цифровые двойники используются для моделирования производства полимеров, что значительно снижает временные и финансовые затраты на реальные испытания.

Автономные фабрики и роботизация

С каждым годом растет число полностью «безлюдных» производств –, функционирующих благодаря автономному транспорту и AGV-тележкам с навигацией на основе ИИ. В России, по информации Росстата, установлено 12,8 тыс. промышленных роботов, которые востребованы в автомобильной промышленности, металлообработке и машиностроении.

Предиктивная аналитика и энергоменеджмент

Системы прогнозирования технического обслуживания на основе нейросетей анализируют данные с датчиков и прогнозируют вероятные отказы, позволяя снизить затраты на простаивание оборудования на треть. Нефтегазовые и перерабатывающие компании отмечают увеличение выпуска продукции на 10–15% за счет сокращения аварийных остановок. Решения ИИ помогают оптимизировать энергозатраты, анализируя уровень тепла и количество топлива на оборудовании.

Компьютерное зрение и контроль качества

Системы на основе ИИ сокращают количество брака до 1%, а интеграция с роботизированными системами позволяет мгновенно удалять дефектные изделия с конвейера. В химической промышленности алгоритмы ИИ анализируют характеристики флотационной пены, повышая эффективность обогащения руды.

Устойчивость и безопасность

Переход к комплексному управлению энергопотреблением на базе ИИ позволяет экономить ресурсы, сокращать издержки и улучшать экологические показатели. Алгоритмы ИИ следят за соблюдением норм охраны труда и способны выявлять до 350 критических ситуаций за смену.

Согласно исследованию «Эффективные отечественные практики применения технологий искусственного интеллекта в сфере топливно-энергетического комплекса», проведенному АНО «Цифровая экономика» совместно с консалтинговой компанией О2Consulting и Ассоциацией лабораторий по развитию искусственного интеллекта, почти две трети проектов ИИ в ТЭК продемонстрировали положительный эффект, включая ускорение про цессов в 59% случаев, улучшение качества в 24% и повышение безопасности в 21% случаев.

В отраслевом разрезе внедрение ИИ наиболее востребовано в металлургии, легкой промышленности, радиоэлектронике и авиационной промышленности.

Алексей Зотов, руководитель направления ИТ-инфраструктуры К2 НейроТех, подчеркнул:

Искусственный интеллект – это мощный инструмент, владение которым говорит о цифровой зрелости предприятия. Практика внедрения ИИ показывает, что его потенциал востребован и необходим для выполнения широкого спектра задач: от обнаружения нарушений техники безопасности и контроля состояния оборудования до уменьшения расходов и затрат на сырье.

Способна ли видеоаналитика заменить противопожарные датчики на объектах ТЭК, какие плюсы и минусы у современной технологии , а также анализ возможностей других техсредств пожарной безопасности представлен в обзоре журнала RUБЕЖ.

Темы и теги

Россия Экономика и Бизнес

цифровой двойник предиктивный аналитик промышленный компания химический промышленность безопасность повышение качество искусственный интеллект затрата