В «Уралвагонзаводе» сделали ставку на ИИ-ассистентов для конструктора и технолога

3 часа назад

© RUБЕЖ

На площадке «CNews FORUM Кейсы Опыт ИТ-лидеров» директор департамента информационных технологий и цифровой трансформации концерна «Уралвагонзавод» Марьян Гончар рассказал о перспективах применения искусственного интеллекта на производственном предприятии и обозначил основные барьеры, которые сегодня мешают быстрому внедрению таких технологий в промышленности.

ИИ как часть программы цифровизации

По словам спикера, в контур холдинга входит около 35 промышленных предприятий, а сама цифровизация в концерне реализуется в рамках программы до 2029 года. Одним из наиболее перспективных направлений в этой программе Гончар назвал технологии искусственного интеллекта.

Рынок решений пока не готов к массовому внедрению

При этом, как отметил спикер, на рынке разрабатывается много ИИ-решений, но до практического применения на производственной площадке доходят лишь немногие из них.

Стоимость, закупки и закрытый контур

Отдельно Гончар указал на высокую стоимость подобных решений. Дополнительные сложности, по его словам, создают длительные закупочные процедуры, подготовка технических заданий, а также требования по защите информации и работе в закрытом контуре.

Кадровые и организационные барьеры

Спикер также обратил внимание на кадровые и организационные барьеры. Речь идет как о дефиците специалистов, способных внедрять и адаптировать такие платформы, так и о внутреннем сопротивлении изменениям, которое традиционно сопровождает трансформацию устоявшихся производственных процессов.

Для снижения этих рисков в компании проводят стратегические сессии с заказчиками и сотрудниками, а также разъясняют преимущества новых инструментов. По словам Гончара, в концерне уже определены ключевые направления, которые считаются наиболее перспективными для пилотирования и дальнейшего внедрения.

Приоритетные сценарии применения ИИ

Среди них он назвал ассистента конструктора, который может помогать искать необходимые компоненты изделий и оформлять связанные с этим материалы. Еще одно направление — ассистент технолога, способный поддерживать выбор материалов, назначение операций и построение производственных маршрутов.

Кроме того, на промышленных предприятиях сохраняется большой массив исторических данных на бумажных носителях, и их распознавание с последующим переносом в цифровые системы Гончар назвал важной и пока не до конца решенной задачей. Он также упомянул проекты, связанные с машинным зрением и применением ИИ в производственных процессах.

Господдержка и кооперация

Гончар подчеркнул, что для ускорения внедрения ИИ на производстве важны меры господдержки. В частности, он напомнил о программах субсидирования, позволяющих компенсировать значительную часть затрат на такие проекты, и отметил важность платформенных решений, которые можно использовать в закрытом контуре.

Еще одним условием развития он назвал кооперацию с партнерами и образовательными организациями. По словам спикера, компания готова участвовать в совместной работе над улучшением моделей и заинтересована в появлении целевых программ подготовки специалистов, которые будут лучше понимать потребности промышленного заказчика.

Осторожный, но системный подход

Как отметил Гончар, «Уралвагонзавод» подходит к внедрению новых технологий осторожно, но системно. По его словам, при внедрении новых решений важно не только использовать инструменты, но и закладывать фундамент для дальнейшего технологического развития предприятия.

Читайте также: в Почте России назвали главный барьер цифровой трансформации.