AI өнеркәсіптік жұмыс үдерісіне еніп жатыр
Жасанды интеллект жеке цифрлық бастама ретінде емес, операциялық технология ретінде көбірек қарастырылып келеді. өнеркәсіптік ортада оның құндылығы қолданыстағы бағдарламалық жасақтаманы, басқару жүйелерін, өндірістік деректерді және адам қабылдайтын шешімдерді байланыстырған кезде айқынырақ көрінеді.
Мәселе міндетті түрде технологияның жетіспеуінде емес. Көптеген өндірушілер мен логистикалық ұйымдар қазірдің өзінде көптеген қолданбаларды, машиналарды және деректер платформаларын пайдаланады. Негізгі мәселе — ақпарат пен шешімдерді олардың арасында тасымалдауға кететін қол еңбегінің көптігі.
Ace Workflow келтірген соңғы деректерге сәйкес, құжатталған кәсіпорындардағы жұмыс сағаттарының 26%-ын, ал қаржы саласында 44%-ға дейінгі бөлігін мақсатты автоматтандыру арқылы босатуға болады. Бұл көрсеткіштер нақты өндіріске қатысты болмаса да, өнеркәсіп инженерлері үнемі кездесетін кеңірек мәселені көрсетеді: үдерістің тиімсіздігі көбіне жүйелер арасындағы түйісу нүктелерінде пайда болады.
Нақты тар орын көбіне жүйелердің арасында болады
Дәстүрлі түрде өнеркәсіптік автоматтандыру жекелеген машиналарды, өндірістік ұяшықтарды және басқару үдерістерін автоматтандыруға бағытталды. Қазіргі AI осы жүйелерді қоршаған шешімдер мен ақпарат алмасуды қамту арқылы оңтайландырудың басқа деңгейін ұсынады.
Өндірістік желіде PLC, DCS платформалары, MES бағдарламалық жасақтамасы, деректер архивтері, қойма жүйелері және кәсіпорын қолданбалары бұрыннан болуы мүмкін. Әр жүйе өзіне жүктелген функцияны тиімді орындағанымен, жалпы жұмыс үдерісі электрондық кестелерге, қолмен бекітуге, деректерді қайталап енгізуге немесе оператордың араласуына тәуелді болып қала береді.
Инженерлік тұрғыдан бұл маңызды айырмашылық. Тағы бір оқшауланған тапсырманы автоматтандыру толық үдерісті міндетті түрде жақсартпайды. Қолданыстағы автоматтандыру инфрақұрылымын байланыстыру арқылы ақпараттың жүйелер арасында адамның аз араласуымен қозғалуын қамтамасыз ету көбірек құндылық әкелуі мүмкін.
Автоматтандыруға арналған зияткерлік деңгей ретіндегі AI
Дәстүрлі өнеркәсіптік автоматтандыруды AI дәл осы жерде толықтыра алады.
Дәстүрлі автоматтандыру әдетте анықталған шарттарға, реттіліктерге және басқару логикасына негізделеді. AI өзгеріп отыратын операциялық жағдайларды түсіндіруге, заңдылықтарды анықтауға және ерекше жағдайларға басымдық беруге қабілетті шешімдерді қолдау деңгейін қоса алады.
Arvato компаниясының өкілі Ади Тейлор бұл тәсілді AI-ды зияткерлік деңгей ретінде пайдалану деп сипаттайды: ол автоматтандыруға нақты әлемдегі өзгерістерге жауап беруге мүмкіндік береді, ал адамдар ерекше жағдайларға назар аудара алады.
Бұл тұжырым логистика мен өндіріске әсіресе өзекті. Автоматтандырылған жүйелер жұмыс жағдайлары бағдарламаланған шектерде болғанда өте тиімді. AI бекітілген ережелер арқылы ғана сипаттау қиын жағдайларды түсіндіруге көмектесе алады.
Сондықтан инженерлік мақсат детерминирленген басқаруды AI арқылы алмастыру болмауы тиіс. Неғұрлым практикалық архитектура — қауіпсіздік үшін маңызды және уақытқа тәуелді функциялардағы детерминирленген басқаруды сақтап, ал AI-ды талдау, болжау, оңтайландыру және жоғары деңгейдегі шешімдерді қолдау үшін пайдалану.
Өнеркәсіптік AI нақты құндылық әкеле алатын салалар
Өнеркәсіптік AI енгізудің шынайы бағыттары ретінде бірнеше қолдану саласы қазірдің өзінде қалыптасып келеді.
Болжамды техникалық қызмет көрсету жабдықтың тарихи деректерін, діріл өлшемдерін, температура мәндерін, дабылдарды және жұмыс жағдайларын біріктіріп, дамып келе жатқан ақауларға тән заңдылықтарды анықтай алады.
Компьютерлік көру визуалды ақпаратты үлкен көлемде қолмен өңдеу қиын болатын жағдайларда тексеруге, ақауларды анықтауға, қорларды басқаруға және үдерісті бақылауға көмектесе алады.
Зияткерлік роботтандыру автоматтандырылған жабдыққа материал ағындарының, қойма жағдайларының және өндірістік талаптардың өзгеруіне тиімдірек жауап беруге мүмкіндік береді.
Нақты уақыттағы оңтайландыру операциялық деректерді пайдаланып, шектеулерді анықтап, өндірісті, логистиканы немесе ресурстарды бөлуді реттеу жөнінде ұсыныстар бере алады.
Ортақ фактор — деректер. AI нашар құрылымдалған ақпараттың, жетіспейтін сигналдардың немесе бақыланбайтын дереккөздердің орнын толтыра алмайды. Сондықтан өнеркәсіптік ұйымдар өлшеу құралдарын, байланыстылықты, деректер сапасын және жүйелердің интеграциясын AI енгізудің жеке техникалық мәселелері емес, оның құрамдас бөлігі ретінде қарастыруы қажет.
Бұрыннан бар инфрақұрылымды елемеуге болмайды
Лондон саммитінің күн тәртібінен туындайтын практикалық тұжырымдардың бірі — AI-ды қолданыстағы инфрақұрылыммен біріктірудің маңыздылығы.
Өнеркәсіптік нысандарда жаңа AI мүмкіндігін енгізу үшін әрбір PLC, контроллер, сенсор, SCADA жүйесі немесе DCS платформасын ауыстыру мүмкіндігі сирек кездеседі. Жабдықтың ұзақ қызмет ету мерзімі қазіргі цифрлық деңгейлердің көп жыл бұрын орнатылған жүйелермен қатар жұмыс істеуін талап етеді.
Бұл басқарылатын интеграцияға инженерлік талап туындатады.
Протокол шлюздері, деректер архивтері, API интерфейстері, шеткі есептеу технологиялары, өнеркәсіптік желілер және деректер платформалары қолданыстағы автоматтандыру жүйелері мен жаңа аналитикалық қолданбалар арасында интерфейс ұсына алады. Архитектура киберқауіпсіздікті, кідірісті, деректерге иелік етуді және жүйенің қолжетімділігін де ескеруі тиіс.
Меніңше, бұл өнеркәсіптік AI саласындағы ең маңызды практикалық мәселелердің бірі. Тиімді шешім көбіне орнатылған автоматтандыру базасымен бірігіп, дәлелденген басқару функцияларын қажетсіз бұзбайтын шешім болады.
Адамның тәжірибесі басқару архитектурасының бөлігі болып қала береді
Өнеркәсіптік AI-ды тек қанша тапсырманы автоматтандыра алатынына қарап бағалауға болмайды.
Операторлар, техникалық қызмет көрсету инженерлері және үдеріс мамандары бағдарламалық жасақтамаға толық енгізу қиын болатын мәнмәтіндік білімге ие. Олар тарихи деректер жиындарында анық көрінбеуі мүмкін қалыптан тыс жұмыс жағдайларын, жабдықтың мінез-құлқын және өндірістік шектеулерді түсінеді.
AI қайталанатын талдауды азайтып, ауытқуларды көрсете алады, бірақ шешімдер әдеттен тыс жағдайларды, қауіпсіздік мәселелерін немесе бір-біріне қайшы операциялық мақсаттарды қамтығанда адамның араласуы маңызды болып қала береді.
Бұл AI үлкен көлемдегі ақпаратты өңдейтін, ал инженерлер белгілі бір операциялық шешімдерге қатысты өкілеттікті сақтайтын модельді ұсынады. Мұндай тәсіл AI енгізуді де жеңілдетеді, өйткені ол автономды жұмысқа бірден көшуді талап етпей, автоматтандыруды біртіндеп енгізуге мүмкіндік береді.
Басқару тетіктері енгізумен қатар дамуы тиіс
AI-ды өнеркәсіптік операциялар ауқымында кеңейту басқаруға қатысты жаңа талаптар да туындатады.
Компаниялар AI жүйесі қандай деректерді пайдаланатынын, ұсыныстардың қалай жасалатынын, сол ұсыныстар бойынша әрекет етуге кім жауапты екенін және жүйе қате нәтиже шығарғанда не болатынын түсінуі керек.
Өнеркәсіптік ортада басқару талаптары дәстүрлі IT мәселелерімен шектелмеуі тиіс. AI өндірістік жүйелермен қаншалықты тығыз әрекеттесетініне қарай функционалдық қауіпсіздік, киберқауіпсіздік, қолжетімділікті басқару, өзгерістерді басқару, ізбе-із бақылау және операциялық жауапкершілік маңызды болуы мүмкін.
Schneider Electric компаниясының AI және өнеркәсіптік автоматтандыру тақырыбындағы талқылауға қатысуы осы кеңірек мәселені көрсетеді. AI стратегиясы технология бөлімімен ғана шектелмеуі тиіс, өйткені оны енгізу энергияны басқаруға, автоматтандыру жүйелеріне және операциялық үдерістерге әсер етеді.
AI LIVE London практикалық енгізуге назар аударады
AI LIVE: The London Summit 2026 шарасы 20–21 қазанда Olympia London-да өтеді. Оған 2 000-нан астам басшы қатысып, 50-ден астам сарапшы баяндамашы сөз сөйлейді, төрт басшыларға арналған семинар және техникалық демонстрациялар ұйымдастырылады.
20 қазанда өтетін AI және өнеркәсіптік автоматтандыру жөніндегі пікірталас панелі практикалық AI қолданбаларын бағалап жатқан өндірушілерге, логистика операторларына және инженерлік топтарға әсіресе өзекті.
Іс-шараның кеңірек тақырыбы — Technology + Human Purpose — өнеркәсіптік AI туралы талқылаулардың пайдалы бағытын да көрсетеді. Мәселе барған сайын AI-дың белгілі бір тапсырманы орындай алатынында емес, оны қай жерде енгізу керектігінде, қолданыстағы автоматтандырумен қалай әрекеттесуі тиіс екенінде және қандай жауапкершілік адамдарда қалуы керектігінде болып отыр.
Өнеркәсіптік AI мүмкіндігі — алмастыруда емес, интеграцияда
Өнеркәсіптік автоматтандырудың келесі кезеңі машиналарға жай ғана AI қосудан тұрмауы мүмкін.
Неғұрлым маңызды мүмкіндік — ақпаратты, шешімдерді және қолданыстағы автоматтандыру жүйелерін анағұрлым икемді операциялық архитектураға біріктіру. AI өнеркәсіптік деректердің үлкен көлемін талдап, заңдылықтарды анықтап және шешімдерді қолдай алады, ал PLC, DCS платформалары мен қауіпсіздік жүйелері детерминирленген басқару функцияларын атқара береді.
Өнеркәсіп инженерлері үшін бұл AI енгізуді технологиялық демонстрациялардан емес, нақты анықталған операциялық мәселелерден бастау керек дегенді білдіреді. Қолмен орындалатын ақпарат алмасу нүктелерін анықтап, қажетті деректерді белгілеңіз, шешім қабылдау шегін айқындаңыз, содан кейін AI-дың қай жерде өлшенетін құндылық қоса алатынын анықтаңыз.
Бұл тәсіл өнеркәсіптік AI-ды қолданыстағы автоматтандыруды алмастырудан гөрі, қалыптасқан автоматтандыру инфрақұрылымының мүмкіндіктерін кеңейтуге бағыттайды.
