Искусственный интеллект и big data способны существенно повысить эффективность производства.
Российские промышленники, ожидающие роста производства в ближайшие несколько лет, собираются активно внедрять автоматизацию рутинных процессов, а также систем управления всей цепочки поставок. Одними из первых подобные проекты запускают нефтяники, в частности «Газпром нефть», рассказал «Известиям» председатель правления компании Александр Дюков. Подобные системы смогут не только предотвращать возможные поломки на производстве, но и приносить более высокие прибыли компаниям с тех же объемов производства. По словам экспертов, автоматизацией уже занимаются металлурги, а в будущем инвестиции в высокие технологии и науку увеличатся и в других отраслях экономики.
Как прогнозирует Минэкономразвития, главными драйверами экономического роста в России до 2020 года будут восстанавливающаяся обрабатывающая промышленность, строительство и торговля. Одним из немаловажных факторов роста промышленности и ее доходов, а следовательно, и налоговых поступлений в бюджет станет повсеместно начинающаяся автоматизация и применение искусственного интеллекта в производстве. Подобные высокие технологии уже позволяют промышленникам увеличивать эффективность производств, предсказывать возможные поломки и получать более высокие прибыли.
Сейчас центры управления эффективностью в России только начинают разрабатываться. Одними из первых инвестировать в инновационные технологии и автоматизацию процессов стали нефтяники. К примеру, такая цифровая трансформация уже стартовала в «Газпром нефти» – совсем недавно компания открыла подобный центр, рассказал «Известиям» Александр Дюков.
– Уже третий год мы реализуем проект создания единой системы управления операционной деятельностью, подобные системы есть у ряда западных мейджоров. Они позволяют единовременно снимать до 500 тыс. показателей с месторождения или НПЗ, такой интернет вещей. Дальше этот алгоритм выдает рекомендации по тому, как правильно работать с динамическим оборудованием, снизить его издержки и заранее понимать, что нужно отремонтировать, – пояснил Александр Дюков.
Подобные центры могут не только анализировать получаемые данные и выдавать рекомендации по работе с оборудованием. Они способны также выдавать советы по использованию сырья для увеличения прибыли компании, в чем не последнюю роль играют нейросети и искусственный интеллект.
– Это своеобразный виртуальный тест установки: всё, что происходит физически, машина заранее просчитывает в цифре и дает рекомендацию оператору для максимизации конечной стоимости, – отметил Александр Дюков.
Использование современных цифровых технологий, нейронных сетей и систем автоматизации становится важным фактором выживания не только для энергетиков, но и, к примеру, металлургических компаний. Например, с помощью нейронных сетей можно точно прогнозировать содержание углерода и температуру жидкой стали, нечеткая логика позволяет добиться высокого качества стального проката, отметил промышленный эксперт Леонид Хазанов.
– То же можно сказать и о цветной металлургии. Стоит отметить, что автопроизводители давно сделали ставку на автоматизацию и роботизацию, причем наиболее впечатляющих успехов добились японские компании. Именно этот фактор не в последнюю очередь помог им в успешной экспансии на рынки США и Европы, – рассказал эксперт.
Разработкой аналогичных систем анализа и повышения эффективности занимаются и в жилищно-коммунальной сфере. Как писали «Известия», несколько крупных теплоснабжающих компаний к будущему году собираются разработать собственную автоматическую систему учета и диагностики трубопроводов.
Арсений Погосян
Известия, 00:01, 19.10.2017
