Смогут ли цифровые помощники полностью заменить людей на промышленных предприятиях?

Цифровые помощники быстро завоевали многие области человеческой жизни. Эта тенденция коснулась и промышленных предприятий, где технологии искусственного интеллекта развиваются в геометрической прогрессии. По прогнозам Research and Markets, в 2019 году мировой рынок виртуальных помощников составил немногим более 3,6 миллиарда долларов, а к 2030 году эта сумма увеличится до 73,2 миллиарда долларов. Следовательно, интерес инвесторов, бизнесменов и предприятий к этому рынку, скорее всего, возрастет.

Итак, что ждет рынок цифровых помощников в обозримом будущем?

Цифровые консультанты: основные моменты вкратце

Внедрение цифровых помощников на промышленных предприятиях дает возможность создать единую систему сбора, передачи и анализа информации. Цифровые помощники могут быть объединены в единый взаимосвязанный продукт, который может стать эффективным инструментом, предназначенным для выполнения производственных задач и получения данных о сырье и готовой продукции.

На мой взгляд, виртуальные боты наиболее эффективны там, где требуется автоматизация рутинных процессов. Кроме того, они могут помочь персоналу, включая неопытных и опытных сотрудников, более эффективно. Например, такой подход оправдан при производстве товаров в соответствии со строгими стандартами качества.

Внедрение цифровых помощников на промышленных предприятиях все еще отстает от темпов внедрения банковских отделений и сетевых магазинов. Причина в том, что процесс производства дорогостоящий. Любые неточные изменения могут увеличить неоправданные расходы и количество бракованной продукции, а также создать потенциальную опасность для персонала.

Например, моя организация создала цифрового консультанта для компании-производителя бесшовных труб, которая подключилась к автоматизированной системе управления производственным процессом в режиме реального времени. Он накапливает исторические данные и генерирует настройки для производства труб с заданным геометрическим расположением. Ошибки при ручном сборе этих параметров могут привести к огромным потерям, а стоимость одного потерянного часа трубопрокатного станка составляет несколько тысяч долларов.

Кроме того, есть еще несколько причин, по которым компании-производители не спешат вводить ботов-помощников:

• В некоторых компаниях производственный процесс разделен на отделы, которые фактически работают отдельно друг от друга.

• Инновационный процесс в отрасли тяжелого оборудования занимает так много времени, потому что долгосрочные инвестиции в производство требуют огромных денежных средств.

• Разработка эффективных сценариев поведения для машинного интеллекта требует найма высококвалифицированных специалистов, которых всегда мало на рынке труда.

• В случаях кадрового консерватизма сотрудники часто видят в инновациях потенциальную угрозу, ведущую к сокращению вакансий на предприятии, поэтому некоторые работники ручного труда опасаются появления цифровых технологий.

Пока же внедрение помощников происходит там, где требуется решить задачу целенаправленной специализации. Сложно оптимизировать целые области. Такой вид работы нельзя делегировать сторонним организациям, так как создание системы требует учета существующих бизнес-процессов, часто тех, которые функционируют без какого-либо шаблона.

Проблема внедрения помощников на предприятиях

Компании из Западной Европы и США являются основными лидерами рынка внедрения ИИ в IIoT. Например, всемирно известная компания Siemens разработала MindSphere, открытую облачную ОС для IIoT. В развивающихся странах решения IIoT часто находятся на уровне академической работы в исследовательских учреждениях. Развитие отрасли также тормозят некоторые институциональные проблемы.

В настоящее время есть возможность внедрить цифровых консультантов на всех этапах производства. Однако важно, чтобы руководство компании четко определило конечную цель внедрения технологии. Эта цель может заключаться в увеличении количества и качества продукции, обеспечении постоянного контроля за соблюдением производственного процесса или оптимизации бюджета компании. Во главу угла должны быть не тенденции, а потребности компании. Правильный подход к модернизации - залог быстрого результата от проекта и эффективного решения поставленных задач.

Разработка цифровых помощников тормозится из-за отсутствия универсальных способов решения проблем. Каждое производство - это сложная система с уникальными задачами. Более того, внедрение технологий IIoT требует глубоких знаний отрасли, в которой работает предприятие.

Серьезная проблема - различия между компаниями и предприятиями по уровню материальной базы. Внедрение единого информационного пространства невозможно без координации деятельности разных ведомств. Например, складскую логистику готовой продукции могут выполнять разные люди, которые работают отдельно. Устранение таких недостатков - важнейшая задача.

Успешное внедрение искусственного интеллекта также зависит от гибкости его переобучения в тех параметрах работы производственных линий, которые необходимо изменить. Настроить машинный мозг можно только в процессе работы, когда ИИ учится решать задачи на основе реального опыта. Руководить этим процессом должны специалисты, хорошо знакомые со спецификой той или иной деятельности предприятия.

Внедрение машинного интеллекта в производственные процессы замедляется из-за множества проблем. Тем не менее, все больше и больше крупных компаний и предприятий выражают желание модернизировать производство с помощью технологий IIoT, особенно когда речь идет о замене неквалифицированного ручного труда. Эти решения позволяют компании быть более конкурентоспособной на рынке.