Кажется, что пройдёт ещё немного времени — и искусственный интеллект заменит сотрудников. Тем не менее ИИ — это такой же инструмент, как автомобиль, станок или компьютер. Сам по себе он никого не заменит. А в неумелых руках польза таких сложных технологий сильно снижается. Поэтому нужна профессиональная команда рабочих, которые знают, как эффективно использовать ИИ.
Рассказываем, какие возможности ИИ открывает в промышленном производстве, как снижает риски и помогает заботиться о здоровье работников.
Зачем привлекать ИИ
В работе производства есть множество рисков. Рассогласования в работе производственных линий, изменения в качестве сырья, ошибки персонала, киберугрозы — лишь малая часть всех возможных проблем. Эти и другие риски могут сказаться на производстве увеличением затрат, нарушением сроков поставок и ущербом для репутации бренда.
Согласно глобальному опросу по управлению рисками от AON, 58% организаций разработали план реагирования на риски. В промышленной отрасли применяют проактивный подход к снижению рисков. Для этого в последние годы начали намного активнее использовать машинное обучение и искусственный интеллект.
Традиционные методы снижения рисков тоже основаны на анализе данных. Например, их собирают и сравнивают с заранее установленными порогами выявления. Но такой реактивный подход подразумевает, что приходится ждать до последнего: когда что-то произойдёт, то пора реагировать.
ИИ для профилактического обслуживания
Чем ждать, пока станок выйдет из строя, лучше отследить, как он работает всё это время, и заранее провести техническое обслуживание.
Подходы, основанные на машинном обучении, позволяют действовать до того, как произойдёт рискованное событие. С этим помогают датчики, регулярно собирающие информацию о работе устройств, и программы, которые эти многочисленные данные автоматически анализируют. Среди таких данных — мониторинг температуры, уровень вибрации, скачки напряжения и даже качество продукции. В последнем случае, если продукция вдруг перестала соответствовать стандартам, можно быстро отследить, какое оборудование требует обслуживания или повторной калибровки.
А ещё можно обучить ИИ на ретроспективных данных — обо всех поломках, ремонтах и техническом состоянии аппаратуры за долгое время.
Так искусственный интеллект может распознать отклонения от нормальных закономерностей в работе любой аппаратуры, подключённой к сети. И заранее предложить варианты решения для устранения рисков. Всё это поможет сократить время незапланированных простоев и финансовые потери.
Противодействие кибератакам и мошенничеству
Чтобы искусственный интеллект защитил от киберугроз, нужно сначала обеспечить безопасность самих устройств. Современная аппаратура часто подключена к интернету вещей. Это такая технология, которая объединяет в одной сети сразу много приборов. Например, камеры наблюдения, датчики и контроллеры внутри оборудования, медицинскую технику.
Поэтому когда служба информационной безопасности защитит устройства, они смогут защитить производство. Кибербезопасность на базе ИИ позволяет анализировать сетевой трафик, выявлять аномалии и обнаруживать потенциальные угрозы в режиме реального времени.
Производства с обширной сетью поставок, товарами на складах и крупными регулярными транзакциями могут быть уязвимы для мошенничества. Так, по данным организации ACFE, в США каждый случай махинаций обходится в среднем в 177 тысяч долларов. ИИ может предотвратить такие риски в секторе дистрибуции. Всё тот же глубокий анализ транзакционных данных и отчётов, поиск закономерностей поможет защитить производство от лишних потерь.
Безопасность для сотрудников и окружающей среды
От лишних издержек защитит и обеспечение безопасности работников на местах. Искусственный интеллект может анализировать данные с камер видеонаблюдения, установленных на производстве датчиков температуры, воздуха. Это помогает спрогнозировать и предотвратить возможные опасные ситуации.
Так, беспрерывный мониторинг в режиме реального времени избавит работников от необходимости постоянно следить за показателями оборудования. ИИ сам распознает, когда нужно выдать предупреждение, а когда замедлить или выключить технику.
С помощью систем визуального контроля на основе искусственного интеллекта можно эффективно сканировать производственные цеха для выявления опасностей. Традиционные методы ручной проверки изображений и видео с камер требуют много времени и усилий. В отличие от них, системы с ИИ могут быстро и точно обрабатывать большие объёмы данных и выявлять даже малейшие аномалии, которые могут ускользнуть от человеческих систем контроля.
В результате можно быстро обнаружить потенциальные опасности. Например, утечки нефти и газа, неисправности оборудования или даже несанкционированный вход в запретные зоны. Оповещения в режиме реального времени позволяют оперативно реагировать, снижают вероятность несчастных случаев и делают окружающую среду более безопасной.
Ещё одно преимущество — решения на базе машинного обучения постоянно совершенствуются. Все отчёты о неисправностях, ошибочных действиях персонала и других факторах улучшают алгоритмы ИИ.
ИИ в анализе медицинской документации
Обрабатывать такую информацию вручную долго и дорого, а данные из медицинских карт и с профилактических медосмотров нужно оперативно исследовать. Это важно для здоровья работников.
Защита цепочки поставок
Ещё одно направление, в котором может помочь ИИ, — выявление рисков в цепочке поставок. Для этого можно использовать различные количественные и качественные методы, чтобы определить приоритетность рисков в зависимости от их значимости.
Анализ рисков позволяет выявить уязвимости в цепочке поставок. Сюда входят потенциальные источники сбоев. Например, стихийные бедствия, политическая нестабильность, финансовые проблемы поставщиков и логистические накладки.
Затем с помощью машинного обучения выявленные риски классифицируют в зависимости от их потенциального воздействия и вероятности возникновения. С этим пониманием организация может задать приоритеты усилий по противодействию и эффективнее распределить ресурсы.
Важная часть процесса предсказания рисков — создание чёткой и наглядной карты уязвимостей, их зависимостей и потенциального влияния на работу всего производства.
Возможные проблемы внедрения
Есть несколько потенциальных трудностей, которые могут замедлить внедрение искусственного интеллекта. Для начала нужно провести оценку, насколько использование машинного обучения вообще необходимо. На производстве может быть не очень много работников или нет совместимой техники и отчётности, с которыми мог бы работать ИИ.
Также важно обеспечить конфиденциальность данных сотрудников и клиентов. Ведь если у ИИ-системы будет доступ к большому количеству информации, значительно возрастает риск утечек. Появляется необходимость разработать стандарты по защите данных, обеспечить кибербезопасность на внешнем и внутреннем уровне.
Стоит помнить, что пока эти системы бурно и практически бесконтрольно развиваются. Но в будущем отсутствие чёткого правового регулирования может привести к юридическим проблемам. А обеспечение прав работников и соблюдение стандартов этики станет ключевым аспектом успешного внедрения ИИ.
Данная статья носит не рекламный, а информационный характер. Существуют противопоказания к применению и использованию препаратов и медицинских процедур, которые фигурируют в тексте. Необходимо ознакомиться с инструкцией по применению препаратов и процедур и получить консультации специалистов.