17 февраля 2022 г. в 08:14

Искусственный интеллект: результаты и перспективы внедрения ИИ в российской промышленности

В России откроются 6 новых центров по искусственному интеллекту. Они получат гранты от государства и помощь от некоторых частных инвесторов по нацпроекту «Цифровая экономика». Это Сколковский институт науки и технологий, Московский физико-технический институт (МФТИ), Институт системного программирования им. В. П. Иванникова, Университет Иннополис, ИТМО и Высшая школа экономики (ВШЭ). Федеральный бюджет выделит им около 1 млрд рублей. В целом же на их развитие до 2024 года будет выделено 7 млрд рублей, включая внебюджетные источники.

– Эти центры станут опорными точками по развитию технологии искусственного интеллекта. Они должны не только помочь остальным участникам подтянуться и прокачаться в условиях нового конкурса, но и обеспечить России лидерские позиции в сфере ИИ, – такое заявление сделал заместитель председателя Правительства РФ по вопросам цифровой экономики и инноваций Дмитрий Чернышенко.

Российский ИИ: активный игрок рынка?

Сегодня в России лишь 11% промышленных компаний используют решения на основе искусственного интеллекта (ИИ). Из оставшихся половина предприятий не собирается использовать ИИ вовсе – по крайней мере, на горизонте пяти лет. Такие данные Минпромторг, Минэкономразвития и АНО «Цифровая экономика» получили по результатам опроса 302 промышленных компаний. Между тем развитые страны все больше внимания уделяют этой теме в промышленности, в особенности Китай и другие быстрорастущие страны Азии.

Впрочем, все не настолько плохо. Ключевые отрасли российской экономики, такие, как ТЭК и металлургии, довольно активно внедряют цифровые решения. По данным IDC Worldwide Artificial Intelligence Spending Guide, российский рынок искусственного интеллекта в 2020 году достиг 291 млн долларов США. Расходы на решения с применением искусственного интеллекта в коммерческих и государственных организациях выросли на 22,4% по отношению к 2019 году, оставаясь существенными весь 2020 год.

На сентябрьской дискуссии, организованной АНО «Цифровая экономика» на тему «Внедрение искусственного интеллекта в промышленности», свои мнения высказали многие руководители промышленных компаний, и их прогнозы нельзя назвать пессимистичными. Например, Антон Запрягаев, заместитель генерального директора по сквозным цифровым технологиям и управлению данными компании «Цифрум» (структура «Росатом»), рассказал, что предприятие разработало стратегию по искусственному интеллекту, технологии на основе которого составляют 14% от всех технологий корпорации.

С другой стороны, руководитель центра разработки и монетизации данных ПАО «Газпром нефть» Анджей Аршавский акцентировал внимание на проблеме: «Рынка ИИ для российской промышленности не существует. Нет площадки для публикации предлагаемых моделей. Это влияет на скорость развития технологии. Нужен маркетплейс на уровне страны». По его словам, сейчас в разных отраслях и регионах действуют технологии совершенного разного уровня развития.

ИИ для промышленности: не только автоматизация производства

«Газпром нефть» как раз из тех компаний, которые в своей деятельности активно применяют умные технологии. Вышеупомянутый открывшийся в августе в Университете ИТМО новый исследовательский центр «Сильный искусственный интеллект в промышленности» работает совместно с «Газпром нефтью» и ассоциацией «Искусственный интеллект в промышленности». Для структуры «Газпрома», а потенциально и для других похожих компаний, центр разрабатывает логистические системы на основе ИИ, которые призваны решать задачи оптимизации в условиях неопределенности и неполноты данных и создавать план действий (перевозок, погрузки, хранения), обеспечивающий наиболее эффективное использование ресурсов. В «Газпром нефти» уже по подобному алгоритму управляют логистикой нефтеперерабатывающего завода, перевозящего продукцию по железной дороге, автомобильным транспортом, наливными судами.

Также для компании создается интеллектуальная система разработки месторождений – это автоматизация создания проекта, его календарно-сетевой график, контроль выполнения с адаптацией к сдвигу сроков, появлению новых объектов и т. д. Далее эти решения будут развиваться в сторону моделирования все большего количества процессов на производстве, а также для проектирования и строительства объектов на шельфе Арктики.

Вообще, «Газпром нефть» сегодня связывает применение ИИ прежде всего с добычей нефти. В частности за счет новых умных систем, которые способны самообучаться в результате обработки получаемых данных, компания серьезно повысила эффективность метода обработки призабойной зоны. До 80% скважин стали продуктивнее осваиваться.

Исследовательский центр искусственного интеллекта Сколтеха также сотрудничает с индустриальными партнерами – в их числе «Сбер», снова «Газпром нефть» и ассоциация «Искусственный интеллект в промышленности», система мониторинга качества воздушной среды в городе City Air и «Яндекс». Этот центр нацелен на решение экологических задач: создает модели экологических процессов, разрабатывает фреймворки консолидации данных дистанционного зондирования Земли, а также измерений с сенсоров, установленных на ее поверхности, прикладное ПО для прогнозирования распространения загрязнений воздуха и оценки углеродного баланса на конкретной территории.

В ТЭК развивается еще одна область применения искусственного интеллекта, и здесь он точно будет востребован: дефектоскопия труб. На конвейерном выпуске продукции с большими объемами человеку сложно заметить мелкие дефекты, а вот камеры с помощью ИИ могут отслеживать их круглые сутки без остановки. Дефектоскопия – вообще очень перспективное направление, ведь мелкий брак нужно отсеивать и в других отраслях: например, в фармацевтике при производстве ампул. Для такого случая, кстати, уже разработано решение – компанией «НОРБИТ»: это роботизированный манипулятор, который выхватывает из потока бракованную ампулу и утилизирует ее без остановок производства на конвейере. ИИ применяют и для учета леса, чтобы правильно определять потери в перевозимых объемах с помощью систем компьютерного зрения, и для работы беспилотного транспорта в тяжелых для человека условиях, и для создания самых разнообразных цифровых двойников.

Раньше главной задачей ИИ считалась умная автоматизация, снижение затрат и рост объемов производства, однако со временем понимание его задач и функций существенно расширилось.

Одна часть задач – это, безусловно, повышение эффективности разработки новых продуктов, автоматизация выбора и оценки поставщиков, анализ требований к запчастям и деталям, координация подсистем, минимизация числа ошибок персонала, уменьшение времени простоев, анализ перемещения сотрудников и оборудования для повышения безопасности на предприятии, контроль качества и анализа состояния оборудования.

Но есть и другие сферы применения, которые мы уже затронули, – это логистика: планирование маршрутов транспортировки, уменьшение сроков доставки, контроль доставки. Это и прогнозирование объемов услуг поддержки и обслуживания, оптимизация ценообразования и анализ удовлетворенности клиентов качеством продукции.

Крайне популярна сегодня среди нефтяников и газовиков технология создания цифровых двойников. К примеру, «ЛУКОЙЛ» в 2021 году запустил в эксплуатацию самую масштабную цифровую модель нефтяного месторождения в России. И создание этой модели – Ватьеганского месторождения – лишь часть корпоративного проекта «Интеллектуальное месторождение», который включает формирование цифровых двойников более чем 3000 скважин, 12 объектов разработки и охватывает всю производственную цепочку. Внедрение цифровых инструментов позволяет решать широкий спектр производственных задач, среди которых: определение реального потенциала добычи, планирование, мониторинг и оценка объемов производства углеводородов, формирование и реализация оптимизационных мероприятий в рамках бизнес-процесса оптимизации добычи. А для создания полной цифровой документации перерабатывающих компаний, установок и других крупных объектов нефтегазовой промышленности сегодня становятся востребованными инновационные методы лазерного сканирования. Используя точные модели реальных объектов, предприятия добиваются сокращения сроков ремонта и модификации оборудования.

561012.jpeg

Ответственные за цифру

Уже упомянутая нами выше компания «Цифрум» из структуры «Рос-атома» сосредоточила в себе центры цифровых компетенций отрасли. Это неслучайно: в 2019 году Госкорпорация «Росатом» стала центром компетенций федерального проекта «Цифровые технологии». При значительном участии «Росатома» разработаны и утверждены семь дорожных карт развития сквозных цифровых технологий в России. В их разработке приняло участие более 600 специально приглашенных экспертов. У «Росатома» – ответственность за две важнейшие дорожные карты: «Квантовые вычисления» (создание квантового компьютера) и «Новые производственные технологии» (совместно с АО «Ростех»).

Квантовые компьютеры – новое поколение вычислительных устройств, в тысячи раз мощнее существующих. Потенциально они предназначены для решения недоступных сейчас задач, в частности – в области кибербезопасности, искусственного интеллекта и моделирования новых материалов. Создание российского квантового компьютера – одна из стратегических задач цифровизации России.

«Росатом» выступает организатором единой экосистемы различных центров разработки, НИИ, технологических стартапов и лабораторий вузов для эффективной координации совместной деятельности. Непосредственно в контуре «Росатома» работает один из лидеров данного направления – ВНИИА им. Духова. Также созданы партнерства с научно-образовательным центром «Функциональные Микро/Наносистемы» МГТУ им. Баумана, МИСиС и Российским квантовым центром, поддерживающим научные связи с ведущими учеными по всему миру.

Ключевой приоритет сегодня – объединение отраслевого опыта и переход от локальных ИТ-систем к разработке цифровых продуктов не только для энергетики, но и для других отраслей экономики. В основе структуры продуктового портфеля «Росатома» – пять приоритетных направлений: «Наукоемкое моделирование и НИОКР», «Управление предприятием и производством», «Цифровая инфраструктура», «Проектирование и строительство/цифровые двойники», «Информационная и физическая цифровая безопасность».

Машиностроение DIGITAL

В сентябре 2021 года были подведены первые итоги работы внешнего акселератора цифровых решений KAMAZ DIGITAL.

В конце 2020 года «КАМАЗ» совместно с ОЭЗ «Иннополис» и ГАУ «ИТ-парк» запустил первый в истории компании внешний акселератор цифровых решений KAMAZ DIGITAL. В программу было принято 192 заявки по двум направлениям «Бизнес» и «Пилот». В рамках трека «Бизнес» рассматривались идеи, которые могли бы стать дополнительным источником дохода для «КАМАЗа», а в направлении «Пилот» – стартапы с готовыми цифровыми продуктами, способными повысить эффективность внутренней операционной деятельности компании. По итогам очной защиты проектов на этап обсуждения кейсов применения цифровых решений на «КАМАЗе» и проверки гипотез новых бизнес-идей были отобраны 25 проектов.

Сейчас на этапе запуска два проекта по двум направлениям. Трек «Бизнес» – платформа онлайн-страхования MUST, «Пилот» – система обработки документов с помощью искусственного интеллекта ApRbot. Со стартапом MUST в начале сентября подписано соглашение о партнерстве по модели Revenue Share. Так, благодаря сервису MUST для транспортных компаний и автовладельцев появилась возможность экономить с каждого полиса ОСАГО в среднем до 4000 рублей. С ApRbot компания планирует проверить гипотезу возможности ускорения процесса оформления документов при трудоустройстве работников. Программный продукт стартапа с использованием искусственного интеллекта способен распознать текстовую, в том числе рукописную, информацию с документов и перенести ее в нужные системы и формы. Организаторы ожидают, что процесс оформления работников ускорится на 80%.

Также на «КАМАЗе» дорабатывают систему покраски деталей, основанную на решениях ИИ: компьютерное зрение отслеживает, когда, сколько и какого качества детали прошли по конвейеру, распознавая дефекты без остановки и замедления работы конвейера.

Кроме того, «КАМАЗ» сегодня внедряет в производственные процессы роботов – в частности, от фирмы KUKA. Сегодня на площадках компании эксплуатируется 155 роботов KUKA. Наибольшая концентрация робототехники – на заводе каркасов кабин (117 роботов), на прессово-рамном заводе – 11, на автомобильном заводе – 10, на заводе двигателей – 8, на кузнечном заводе – 2, в Техническом колледже им. В. Д. Поташова – 7 роботов. Цели по дальнейшей роботизации производства следующие – поэтапный переход от точечной роботизации к внедрению роботов во все процессы. К 2025 году, когда «КАМАЗ» планирует достичь цифрового производства, стандартизированной роботизации и логистики, в компании будет работать около 360 роботов. Цель к 2030 году – умное модульное производство и эксплуатация 660 роботов.

Согласно стратегии «КАМАЗа» по роботизации производства, к 2035 году предполагается интеллектуальная роботизация на технологиях искусственного интеллекта и машинного обучения. К этому времени планируется достичь плотности роботизации 1000 роботов на 10 000 работников за счет внедрения их во все основные, вспомогательные и логистические производственные процессы. Планируется, что тогда на заводах компании будут работать уже три тысячи роботов.

547562392db83f216958ced8e1e4b2a2.jpg

Цифровые двойники для ОПК

Цифровые решения начинают активно проникать и в оборонно-промышленный комплекс. К примеру, научно-исследовательский машиностроительный институт им. Бахирева Холдинга «Технодинамика» внедрил суперкомпьютерные технологии и цифровые двойники в процесс создания новых боеприпасов. В ходе виртуальных исследований были просчитаны основные характеристики выстрелов: разгон в стволе, внешняя баллистика, бронепробитие. Новые технологии позволят существенно снизить количество натурных испытаний и значительно уменьшить затраты на их проведение и сроки работ.

Целью проекта НИМИ им. Бахирева, стартовавшего в 2018 году, стала разработка суперкомпьютерного двойника кумулятивного танкового снаряда «Двойник – КС». Проект включал разработку технологии суперкомпьютерного моделирования кумулятивного взрыва, а также процессов функционирования снаряда в условиях выстрела, на траектории и взаимодействия с преградой.

– Результаты проведенной работы показали высокую идентичность моделирования при проведении реальных испытаний на полигоне, что подтвердило целесообразность развития этого направления – создания цифровых двойников. В 2021 году на основе всех НИОКР мы подготовили три проекта с использованием отечественных технологий суперкомпьютерного моделирования и совместно с Госкорпорацией «Ростех» разработали и согласовываем сейчас стратегию по цифровой трансформации всех оборонных предприятий, входящих в контур управления холдинга, – отметил генеральный директор АО «Технодинамика» Игорь Насенков.

Специалисты института провели основные этапы расчетов: движение снаряда в стволе танковой пушки, моделирование процессов функционирования боеприпаса на траектории, поведение снаряда у цели. Также определялись главные характеристики бронебойного действия. В ходе исследований были получены расчеты полета снаряда, скорость и направление движения, а также напряженно-деформированное состояние боеприпаса в стволе танковой пушки.

С 2021 года НИМИ им. Бахирева прорабатывает также вопросы создания цифровых двойников для осколочно-фугасных танковых снарядов. На настоящее время подготовлены предложения и рабочие материалы для открытия новой НИОКР «Двойник – ОФС».

Структуры «Ростеха»: цифра меняет качество

Развитием и внедрением цифровых решений активно занимается «РТ-Техприемка» – центр компетенций системы управления качеством «Ростеха». Областью разработки, в частности, стали возможности ИИ бороться с контрафактом и дефектной продукцией.

В первую очередь это сбор данных в режиме реального времени, а также их анализ для прогнозирования проблем. Поэтому одним из первых проектов «РТ-Техприемки» в области цифровизации контроля качества стала автоматизированная информационная система онлайн-мониторинга качества продукции – «Цифровая техприемка». Сегодня она работает на более чем 40 техприемках, включая центральный офис компании. В программе ведется учет и контроль всех производственных и управленческих процессов.

Информационная среда позволяет собирать данные в одном формате от более 200 предприятий, фиксируя огромный объем данных. Это позволяет не только аккумулировать, но и анализировать большое количество данных о контроле за технологическими процессами и вести более глубокий контроль над ними, повышая качество выпускаемой продукции на предприятиях. В ближайшее время «РТ-Техприемка» планирует разработать дополнительные модули в системе, а также усовершенствовать персональные настройки для пользователей.

А для борьбы с поставками контрафактной и неаутентичной продукции на авиационных предприятиях «РТ-Техприемка» запустила систему электронной прослеживаемости продукции. Она позволяет заводу-изготовителю получить на каждое изделие его полное «досье» – когда и кем оно было изготовлено, как хранилось, транспортировалось и кому было отгружено.

Найти дефекты с точностью до 300 мкм помогает другой проект – «Машинное зрение». Ведь сегодня выборочный контроль, то есть определение качества всей производственной партии путем анализа небольшой части продукции, бесконечно далек от современных стандартов качества. Проект «Машинное зрение» родился как техническое решение проблемы качества холоднокатанной стали ВНС-9-Ш, которая используется в авиационной технике. Она применяется для изготовления компонентов несущей системы российских вертолетов, в том числе ударных Ка-52 «Аллигатор» и Ми-28 «Ночной охотник». Готовые стальные листы размещаются на платформе устройства и анализируются видеокамерами. Программно-аппаратный комплекс на основе искусственного интеллекта и нейросетевых технологий выявляет дефекты изделия, в том числе царапины и трещины, и классифицирует продукцию.

Источники данных для обзора: comnews.ru, 1d.media, ТАСС, kamaz.ru, rostec.ru, soyuzmash.ru

Фото: «Росатом», «РТ-Техприемка», ПАО «ЛУКОЙЛ»