Предсказание на производстве. Как за семь этапов внедрить машинное обучение в промышленность и стать лидером рынка
Иллюстрация сгенерирована нейросетью DALL-E
К 2030 году ускоренное развитие и проникновение искусственного интеллекта (ИИ) обеспечат увеличение мирового ВВП на 14%. В России множество отраслей уже приступило к интеграции технологий машинного обучения (МО) и ИИ для повышения продуктивности, в том числе в производственной сфере. Например, благодаря созданию точных прогнозов на основе МО, только в нефтехимической и нефтеперерабатывающей отраслях снижение себестоимости добычи уже сегодня составляет не менее 25%, а увеличение извлекаемых запасов 35% ( по данным Softline digital). Эти цифры четко демонстрируют, насколько важным инструментом может стать МО в производственной сфере для увеличения прибыли, снижения издержек, улучшения качества продукции, сокращения времени производства и повышения общей эффективности процессов.
Предприятия, которые уже сейчас понимают, в чем суть этих технологий и как их интегрировать в производство, в ближайшем будущем станут лидерами рынка.
Ключевые аспекты и этапы и преимущества МО на производстве
Внедрение МО в производственные процессы и промышленность является ключевым этапом в современной технологической трансформации. Этот процесс можно условно разделить на семь ключевых шагов, каждый из которых нужно тщательно просчитать.
Выбор команды. Компании можно условно разделить на два типа: те, кто обращается к услугам доверенных ИТ-партнеров, обладающих нужными навыками и опытом, и те, кто создает специализированные отделы, которые самостоятельно занимаются внедрением технологий МО.
В обоих случаях, помимо квалификации и бэкграунда команды, важно правильное распределение ролей. Оптимально, чтобы над проектом работали:
- аналитик;
- бизнес-аналитик;
- архитектор и/или инженер данных;
- специалист data science;
- инженер машинного обучения;
- технический лидер команды.
Команда поможет определить конкретные задачи, которые могут быть решены с помощью МО. Такие как, например, оптимизация расписания производства, прогнозирование отказов оборудования, повышение качества продукции и снижение затрат на ее производство. Кроме того, нужно принять во внимание, что невозможно решить все сразу и необходимо выбрать первоочередные задачи для внедрения.
На производстве внедряли машинное обучение,
но оказалось, что оно, как вредный сотрудник, —
все задачи умеет оптимизировать,
кроме перерывов на кофе!
Анекдот от нейросети
Установка четких целей важна для успешного внедрения. Поэтому, лучше заранее проанализировать экономический аспект процесса — сколько денег потребуется для внедрения МО и какие улучшения ожидаются.
Следующий шаг — сбор и подготовка данных. Промышленные предприятия обладают обширными данными о производственных процессах, их параметрах и результатах контроля. Очистка и подготовка этих данных обеспечивает их пригодность для обучения моделей МО.
NB! Подход машинного обучения основан на знаниях, накопленных за долгие годы работы предприятий
В большинстве случаев это экспертиза и опыт людей, трудящихся в организациях. Соответственно, для внедрения машинного обучения нужны опытные специалисты, которые хорошо разбираются в производственных процессах конкретного предприятия.
Выбор подходящей модели и алгоритмов — еще один важный этап. Это зависит от характера задачи и особенностей данных. Обучение модели на подготовленных данных, используя выбранные алгоритмы, требует компетентности специалистов. Вот почему так важны знания и опыт внедрения МО на производстве.
Интеграция МО в производственные процессы — это ключевой этап, предусматривающий разработку программного обеспечения и его внедрение в рабочую среду. Тестирование и отладка системы обеспечивает ее корректное взаимодействие с оборудованием и другими системами.
Адаптация персонала — неотъемлемая часть внедрения МО. Сотрудники должны ознакомиться с новой системой, получить необходимые навыки и инструкции для эффективного использования и обслуживания.
NB! Есть много примеров, когда качественные решения с применением ML остались неиспользованными, потому что сотрудники испытывали недоверие и нуждались в объяснениях, обучении и мотивации.
Кроме того, важна позиция, которую занимает руководство компании. Сотрудникам гораздо легче адаптироваться к нововведениям, которые проходят при всесторонней поддержке топ-менеджмента. Трансляция правильных месседжей, таких, как «помощь в работе», «исключение человеческого фактора», «увеличение объема и качества продукции», «безопасность сотрудников на производстве» и т. д., поможет работникам легче адаптироваться к новым решениям.
Без доверия персонала даже самое продуманное и хорошее ML-решение может остаться невостребованным. Кроме того, сотрудники могут неохотно использовать ИИ-решения, опасаясь, что новые технологии заменят их и приведут к сокращению персонала.
Мониторинг и обновление системы — это постоянный процесс. Механизмы мониторинга обнаруживают аномалии, а регулярное обновление моделей на основе новых данных поддерживает их актуальность.
Внедрение машинного обучения в промышленность содействует повышению эффективности, улучшению качества продукции и снижению затрат. Но этот процесс требует согласованной работы специалистов различных областей и постоянного обновления. Как и во многих сферах жизни, для моделей МО чаще важнее быть не максимально точными, а скорее гибкими в контексте изменяющегося производственного окружением.
Место экосистемы в машинном обучении
Автоматизация — это серьезный и критически важный шаг для предприятия. Сразу переходить к полной автоматизации, особенно с применением машинного обучения, может быть рискованным. Поэтому более рационально внедрять такой процесс поэтапно.
Оптимальный вариант — создание внутренней МО-экосистемы на предприятии. Это позволит внедрять МО постепенно и выстраивать процесс систематически: находить задачи для решения с помощью МО, создавать модели с использованием инструментов МО, непрерывно развивать и отслеживать работу системы. Есть два основных пути для интеграции собственной экосистемы на производстве — создать уникальный продукт или интегрировать «коробочное» решение. У каждого из этих подходов есть свои потенциальные сложности и преимущества.
Для первого подхода нужна специализированная команда, которая проведет проектирование, разработает и внедрит экосистему на производстве, а также будет заниматься ее поддержкой, развитием и сопровождением в долгосрочной перспективе. Кастомная платформа особенно привлекательна для крупных организаций — создание собственной экосистемы требует значительных ресурсов, в первую очередь финансовых и временных. Так, от момента старта проекта до начала полноценной промышленной эксплуатации может пройти более года.
С другой стороны, есть готовые платформенные решения, предоставляемые компаниями, которые помогут с внедрением и эксплуатацией. Один из плюсов использования готовой платформы в том, что она уже подготовлена к применению, и время внедрения существенно сокращается. К тому же существует гибкая система лицензирования, позволяющая адаптировать стоимость к своим потребностям. Также на рынке представлены облачные варианты — это эффективно и выгодно, поскольку они отлично заменяют огромный парк собственных серверов в ситуациях, когда возникают не всегда предсказуемые высокие нагрузки.
NB! Использование облачных ресурсов оптимально, если процессы предприятия имеют нестабильную природу с непредвиденными пиками и спадами вычислительной нагрузки
Некоторые организации могут предпочесть гибридные подходы, комбинируя облачные и локальные ресурсы в зависимости от ситуации. Кроме того, многие облачные провайдеры предоставляют надежные инструменты для обеспечения соблюдения регуляторных требований по безопасности данных. Например, обезличивание данных, чтобы в случае утечки они не представляли ценности для конкурентов.
Однако с готовыми платформами всегда остается риск зависимости от вендора, который может прекратить разработку и поддержку решения. Хорошим вариантом в пользу безопасности будет выбор российского поставщика, рынок только недавно преодолел ситуацию с исчезновением вендоров, а отечественные продукты более локальны и безопасны.
NB! При выборе между облачными и классическими решениями нужно учесть традиции и особенности конкретной организации
Таким образом, выбор между обоими подходами индивидуален для каждой организации. Необходимо взвесить все за и против, а также учитывать особенности компании, чтобы принять оптимальное решение.
ИИ будет везде
Технологии и цифровой прогресс проникают во все без исключения сферы, постепенно превращаются из опытных в индустриальные, становятся надежными помощниками в производственных процессах. В правительстве подсчитали, что к 2030 году искусственный интеллект внедрят в 95% отраслей российской экономики. Главное понимать: ИИ нужен не для того, чтобы заменить человека и работника, а для того, чтобы помочь уменьшить затраты времени и ресурсов, увеличить точность и надежность планирования. Интеграция машинного обучения на производстве и в промышленности — проактивная позиция организации, потому что такие платформы дают значительное преимущество и способны анализировать огромные объемы данных, выявлять закономерности, которые человек может упустить.
Опубликовано 24.01.2024
