Нейросеть сможет заранее спрогнозировать возможный выход из строя агрегата  Оригинал

Опыт применения ИИ-решений уже имеют 35 процентов российских предприятий, а 47 процентов тестируют пилотные проекты, следует из аналитического отчета Федерального центра прикладного развития искусственного интеллекта. Это значит, что в течение года-двух масштаб использования ИИ станет еще существеннее. При этом результат зависит не от объема инвестиций, а от того, подходит ли задача под технологию в принципе.

"Искусственный интеллект приживается на производстве там, где сходятся три условия, - отмечает партнер группы ИТ-компаний TeamIdea Антон Дьяков. - Процесс уже оцифрован и накопил историю данных, операции повторяются тысячи раз в день, а цена ошибки измерима в рублях. Где хотя бы одно из условий отсутствует, ИИ буксует, сколько бы средств в него ни вкладывали".

Эксперты отмечают, что промышленность движется по своей логике, отличной от ретейла или банков: здесь используются не чат-боты, а системы, которые заранее предсказывают поломки оборудования, а компьютерное зрение контролирует качество и оптимизирует энергопотребление. Один российский металлургический комбинат отчитался об эффекте внедрения ИИ-проектов: за 2024 год он составил более 2 миллиардов рублей. Один только комплекс оптимизации прокатного стана дал дополнительные 50 тысяч тонн металла. Крупная нефтяная компания применяет цифровые двойники и ИИ на более чем половине своих проектов. Процессы, которые раньше занимали месяцы, теперь укладываются в недели, а поломку насоса сист...