21 апреля 2024 года в Технограде на ВДНХ прошел Интеграционный форум «Artificial Intelligence в производственных системах», который собрал новаторов рынка в области технологий искусственного интеллекта. Эксперты компании «Динамические системы» выступили в двух параллелях с докладами: «Платформа машинного обучения для управления производственными процессами» и «Опыт решения задач шихтования и оптимизации логистики с использованием технологий искусственного интеллекта».
В пленарной части заседания участники рассуждали об актуальных трендах направлений AI, RPA и машинного обучения, существующих барьерах для внедрения разработанных ИТ-компаниями на крупных промышленных предприятиях.
В результате, разработчики программного обеспечения для металлургической, энергетической, нефтегазовой и химической промышленности часто переключаются на более лояльные площадки. И в момент, когда крупные предприятия готовы к внедрению решений, создается впечатление, что на рынке их нет. Повторно начинают разрабатываться продукты, которые ранее были уже созданы.
На самом деле, многие проблемы уже решены, в том числе и с использованием искусственного интеллекта. Сейчас можно взять готовый продукт и внедрить его на свое предприятие за непродолжительное время и с минимальными затратами на обучение сотрудников.
«В современном мире для решения сложных задач требуются не только модели для машинного обучения, но и их поддержка в актуальном состоянии. Для этой цели, а именно для быстрого создания, внедрения и поддержки работоспособности моделей существует платформа PhoenixDS AI, которая позволяет компаниям не просто заниматься анализом данных и решать сложные задачи в мире машинного обучения, но и сохранять их в рабочем состоянии. На этой платформе можно прогнозировать производственные параметры, искать аномалии, анализировать видео поток, оцифровывать данные с аналоговых датчиков и многое другое. Особенно важно, что все решения унифицированы и существуют на единой платформе. Также наличие функции No-code дает разработчикам возможность собирать модели без использования большого и сложного кода, а с помощью «мышки и линий» между объектами. В результате, такие модели внедряются гораздо быстрее, снижается стоимость обучения сотрудников, что в итоге ведет к ускорению работы и снижению затрат на поддержку», — комментирует Олег Рабинович, Директор департамента разработки ПО и главный конструктор.
«Несмотря на очевидный технологический прогресс современных технологий в области оптимизации, задача маршрутизации транспортных средств до сих пор остается трудно разрешимой. Однако разработанный гибридный подход к моделированию логистического процесса на платформе Nuvola позволяет воспроизвести и оценить производственный процесс, а также получить оптимизированное расписание следования транспортных средств. Таким образом увеличивается объем перевозимого сырья, сохраняются требования к качеству и ограничениям горнодобывающих предприятий», — продолжил Дмитрий Лоскутов, Руководитель направления искусственного интеллекта и математического моделирования.
Все участники форума согласились с тем, что в настоящий момент автоматизация с использованием искусственного интеллекта — жизненная необходимость, так как во многих отраслях уже наблюдается серьезный дефицит кадров, особенно с перспективой на ближайшие 5 лет. |
