25 Декабря 2023 16:47 25 Дек 2023 16:47 |

Поделиться

Александр Головицин, «Росатом»: В России необходимо активизировать развитие промышленной роботизации

«Искусственный интеллект — это большое множество субтехнологий»

CNews: Для чего используют ИИ в промышленности? Каковы основные сценарии применения?

Александр Головицин: Искусственный интеллект — это большое множество субтехнологий. Например: компьютерное зрение, синтез речи или языковой анализ... Как следствие, решения на основе ИИ делятся по направлениям. И, разумеется, решение о том, применять или нет ту или иную технологию, прямо зависит от потребностей производства. Так, в атомной отрасли сегодня активно используются системы ИИ, связанные с анализом видеоизображения, а также с предиктивной аналитикой и прогнозированием изменения состояния оборудования. Такие системы помогают контролировать технологический процесс и управлять параметрами качества производимых изделий, сводя уровень брака к минимуму.

CNews: Насколько широко сейчас используют ИИ в российской промышленности? Можно ли выделить отрасли, где доля его применения выше остальных?

Александр Головицин: По моим оценкам, в целом доля применения ИИ в отраслях невысока и во многом она зависит от уровня инвестиций. Чем выше инвестиции, тем шире использование ИИ. Наиболее передовая отрасль здесь — нефтяная промышленность. Коллеги раньше всех начали инвестировать в это направление цифры. Но даже в этой отрасли еще рано говорить о каком-то серьезном покрытии технологиями ИИ. Речь идет о точечных внедрениях тех или иных проектов. Вместе с тем, нефтепромышленники серьезно инвестируют в ИИ. Строится много математических моделей, позволяющих, например, прогнозировать добычу. И именно здесь активно используется искусственный интеллект.

В атомной отрасли также нарастает внедрение ИИ. Но надо сказать, что наше видение развития этой цифровой технологии несколько отличается от существующих практик: наш бизнес очень многоплановый, широко диверсифицированный. Поэтому мы свои решения — в том числе, в области искусственного интеллекта — делаем более универсальными. Так что, в части применимости этих технологий наша отрасль — в числе лидеров.

CNews: Какие группы ИИ-технологий лучше всего развиты и активнее всего применяются в российской промышленности и для чего? А какие развиты слабее и почему?

Александр Головицин: Как я уже отметил, активнее всего развиваются технологии компьютерного зрения и предиктивная аналитика. «Росатом» исторически занимается этим направлением, и эффекты от внедрения подобных решений уже подтверждены: они значимы и в деньгах, и в абсолютных величинах. Наши изделия штучные, потеря даже одного стоила бы больших денег.

Приведу пример. С помощью искусственного интеллекта — предиктивной аналитики на базе платформы цифровизации предприятий промышленности «АтомМайнд» — на Чепецком механическом заводе удалось снизить количество брака в два раза. Это уже привело к экономии сотен млн рублей. В дальнейшем прогнозируется снижение брака, фактически, до уровня погрешности, которой можно пренебречь при планировании тех или иных операций.

В свою очередь, в развитии нуждается такое направление, как роботизация производства. Есть так называемая, «офисная роботизация». Речь идет о снижении бюрократии и увеличении эффективности за счет передачи искусственному интеллекту массовых типовых операций (например, при обработке больших пакетов документов). В таких процессах человека можно смело заменить ИИ, чем мы и занимаемся. Активно работаем над корпоративными функциями искусственного интеллекта и успешно закрываем этот сегмент применения.

При этом я вижу, что промышленная роботизация пока идет не так динамично. Вероятно, из-за того, что у нас уникальная продукция, которая, зачастую, производится не в таких огромном количестве, при котором возникает потребность в роботизации. Но, так или иначе, мы на этот путь встали и по нему идем. Мы смотрим на роботизацию шире, чем просто на ее внедрение на отдельных производственных объектах. Речь идет, в частности, о логистике. В ближайшие год-полтора будем этой темой активно заниматься.

CNews: Расскажите подробнее о флагманской отраслевой ИИ-платформе «АтомМайнд». Что это за инструмент, где и как его можно применять?

Александр Головицин: «АтомМайнд» — платформа цифровизации промышленных предприятий, на которой реализована система предиктивной аналитики на основе технологий искусственного интеллекта. Ее развитием занимаются специалисты Топливного дивизиона «Росатома» для прогнозирования качества изделий и состояния оборудования на промышленных предприятиях.

«АтомМайнд» — это low-code платформа для цифровизации промышленности с единым интерфейсом и набором интеграционных механизмов, которые позволяют встраивать систему в ИТ-ландшафт предприятия и обеспечивают быструю разработку сервисов и приложений. В состав платформы уже включен широкий спектр инструментов предиктивной аналитики: современный стек библиотек machine learning, deep learning и big data; встраиваемые предиктивные и рекомендательные модели для использования технологами в ходе технологического процесса для повышения качества продукции и контроля состояния оборудования.

Система обеспечивает полный цикл управления ML-моделями: от сбора данных, подготовки исследовательских датасетов и обучения разведочных моделей для проверки предиктивных гипотез — до контроля параметров моделей, своевременного дообучения и замены в ходе эксплуатации.

Благодаря непрерывному мониторингу и своевременной диагностике «АтомМайнд» реализует переход от плановых ремонтов к предиктивному обслуживанию. Система прогнозирует и помогает предотвращать отказы оборудования, определяя зарождающиеся аномалии еще до того, как они повлияют на ход производства.

Как я говорил, система уже успешно проявила себя в атомной отрасли, она запущена и работает на 4 предприятиях, а к концу 2024 года будет внедрена на 12 предприятиях нашего Топливного дивизиона.

CNews: А вы можете подробнее рассказать об эффектах применения системы?

Александр Головицин: «АтомМайнд» анализирует факторы и отклонения, влияющие на техническое состояние оборудования, что позволяет экономить до 10% капитальных затрат. Система диагностирует техническое состояние оборудования за счет анализа фактической загрузки и ее соответствия плановым показателям — это приводит к снижению на 5-10% затрат на техобслуживание. На 30% уменьшаются затраты на внеплановый ремонт и обслуживание производственного оборудования. Прогнозирование технического состояния оборудования и возможных инцидентов позволяет уменьшить количество аварийных остановок и внеплановых ремонтов.

В целом с помощью платформы «АтомМайнд» мы получаем быстрый анализ факторов, влияющих на качество продукции, что позволяет перейти от реактивного анализа к проактивному — к улучшению процессов. В конечном итоге, это снижает влияние человеческого фактора и обеспечивает устойчивость предприятий.

«До 2030 года количество рутинных операция в корпорации должно быть сведено к нулю»

CNews: Ваши прогнозы по развитию и использованию ИИ в российской промышленности на ближайшие несколько лет. Какие задачи надо будет решить в первую очередь? Какие технологии будут самыми востребованными, какие направления — самыми перспективными?

Александр Головицин: Согласно цифровому видению Росатома до 2030 года количество рутинных операция в корпорации должно быть сведено к нулю. И 100% сотрудников будут использовать или внедрять цифровые технологии в своей работе. Что за этим стоит? Я уверен, что многие корпоративные функции возьмет на себя ИИ: закупки, юристы, HR. Роботизация позволит значительно оптимизировать процесс документооборота. Предполагаю, что это случится достаточно скоро — через год-два. При этом понятно, что для полноценной работы систем с искусственным интеллектом необходим достаточно длительный период обучения модели, и только затем, когда модель обучена, она может заместить человека.

Кроме того, я бы сделал ставку на промышленную роботизацию. На промышленных предприятиях страны роботизация носит несистемный, эпизодический характер, поэтому простор для масштабирования и тиражирования решений на основе ИИ — огромен. В ближайшие годы нам надо объединить существующие точечные проекты в единую систему. Кроме того, для результативного продвижения параллельно необходимо преодолевать барьеры, которые существуют в регуляторике.

Определенный импульс внедрению ИИ может дать методология, разработанная «Росатомом», которая позволяет оценить действительную цифровую зрелость предприятий. Сейчас команда «Росатома» разрабатывает технологическую дорожную карту цифровизации в части искусственного интеллекта. Внедрение этого инструмента, уверен, даст мощное развитие внедрению систем ИИ на уровне всей страны.

CNews: Что мешает активно внедрять искусственный интеллект в Российской Федерации?

Александр Головицин: Этот процесс в нашей стране идет активно: существует дорожная карта развития этой цифровой технологии, свои поручения по развитию искусственного интеллекта дал Президент России. Стоит отметить усилия Сбера, который является драйвером внедрения технологии ИИ в важных сферах жизни общества и человека. Но что касается промышленного искусственного интеллекта, многие специалисты сегодня не идут в эту область, полагая, что это нехоженая тропинка: не понятно что там, а неизвестность пугает. Разработка и реализация по единому шаблону дорожных карт внедрения ИИ на предприятиях Росатома позволит это исправить и, что называется, прояснить картину. Эффект здесь может быть заметен уже на горизонте двух лет.

В целом же я прогнозирую взрывной рост применения искусственного интеллекта и в нашей отрасли, и в других высокотехнологичных отраслям по всем субтехнологиям ИИ. Время пришло.

Поделиться

Подписаться на новости Короткая ссылка