ИИ внедряется в промышленные рабочие процессы
Искусственный интеллект всё чаще рассматривается как операционная технология, а не как отдельная цифровая инициатива. В промышленных условиях его ценность становится очевиднее, когда он объединяет существующее программное обеспечение, системы управления, производственные данные и решения людей.
Проблема не обязательно заключается в нехватке технологий. Многие производственные и логистические организации уже используют множество приложений, машин и платформ данных. Более серьёзная проблема — ручная работа, необходимая для передачи информации и решений между ними.
Согласно последним данным, приведённым Ace Workflow, 26% задокументированных рабочих часов на предприятиях, а в финансовой сфере — до 44%, потенциально можно высвободить с помощью целевой автоматизации. Хотя эти цифры не относятся непосредственно к производству, они подчёркивают более широкую проблему, с которой промышленные инженеры регулярно сталкиваются: неэффективность процессов часто возникает на стыках между системами.
Настоящее узкое место часто находится между системами
Традиционно промышленная автоматизация была сосредоточена на автоматизации отдельных машин, производственных ячеек и процессов управления. Современный ИИ добавляет другой уровень оптимизации, работая с решениями и обменом информацией, которые окружают эти системы.
На производственной линии уже могут использоваться ПЛК, платформы DCS, программное обеспечение MES, системы архивирования данных, складские системы и корпоративные приложения. Каждая система может эффективно выполнять свою предусмотренную функцию, однако общий рабочий процесс по-прежнему может зависеть от электронных таблиц, ручных согласований, повторного ввода данных или вмешательства оператора.
С инженерной точки зрения это важное различие. Автоматизация ещё одной изолированной задачи не обязательно улучшает весь процесс. Большую ценность может дать объединение существующей автоматизированной инфраструктуры, чтобы информация перемещалась между системами с меньшим количеством ручных действий.
ИИ как интеллектуальный уровень автоматизации
Именно здесь ИИ может дополнить традиционную промышленную автоматизацию.
Традиционная автоматизация обычно строится на заданных условиях, последовательностях и логике управления. ИИ может добавить уровень поддержки принятия решений, способный интерпретировать изменяющиеся рабочие условия, выявлять закономерности и расставлять приоритеты среди исключений.
Ади Тейлор из Arvato описывает этот подход как использование ИИ в качестве интеллектуального уровня, который позволяет автоматизации реагировать на реальные изменения условий, а людям — сосредоточиться на исключениях.
Эта концепция особенно актуальна для логистики и производства. Автоматизированные системы очень эффективны, когда рабочие условия остаются в пределах запрограммированных параметров. ИИ потенциально может помочь интерпретировать ситуации, которые трудно представить только с помощью фиксированных правил.
Поэтому инженерная цель не должна заключаться в замене детерминированного управления ИИ. Более практичная архитектура предполагает сохранение детерминированного управления для функций, критичных для безопасности и требующих быстрого реагирования, при одновременном использовании ИИ для анализа, прогнозирования, оптимизации и поддержки принятия решений на более высоком уровне.
Где промышленный ИИ может принести практическую пользу
Некоторые направления уже становятся реалистичными областями внедрения промышленного ИИ.
Предиктивное обслуживание может объединять исторические данные об оборудовании, показатели вибрации, значения температуры, аварийные сигналы и рабочие условия для выявления закономерностей, связанных с развивающимися неисправностями.
Компьютерное зрение может использоваться для контроля, выявления дефектов, управления запасами и мониторинга процессов, где визуальную информацию сложно обрабатывать вручную в больших масштабах.
Интеллектуальная робототехника может позволить автоматизированному оборудованию эффективнее реагировать на изменения потоков материалов, условий на складе и производственных требований.
Оптимизация в реальном времени может использовать эксплуатационные данные для выявления ограничений и рекомендации корректировок производства, логистики или распределения ресурсов.
Общим фактором являются данные. ИИ не может компенсировать плохо структурированную информацию, отсутствие сигналов или неконтролируемые источники данных. Поэтому промышленным организациям необходимо рассматривать контрольно-измерительные приборы, подключение, качество данных и интеграцию систем как часть внедрения ИИ, а не как отдельные технические вопросы.
Не следует игнорировать устаревшую инфраструктуру
Один из наиболее практичных выводов, вытекающих из повестки лондонского саммита, — важность интеграции ИИ с существующей инфраструктурой.
Промышленные предприятия редко имеют возможность заменить каждый ПЛК, контроллер, датчик, систему SCADA или платформу DCS только ради внедрения новой возможности ИИ. Длительный жизненный цикл оборудования означает, что современные цифровые уровни должны сосуществовать с системами, установленными много лет назад.
Это создаёт необходимость в контролируемой интеграции.
Шлюзы протоколов, системы архивирования данных, API, периферийные вычисления, промышленные сети и платформы данных могут обеспечивать интерфейсы между существующими системами автоматизации и новыми аналитическими приложениями. Архитектура также должна учитывать кибербезопасность, задержки, владение данными и доступность систем.
На мой взгляд, это одно из важнейших практических соображений в промышленном ИИ. Победит часто то решение, которое интегрируется с установленной базой автоматизации, не создавая без необходимости помех проверенным функциям управления.
Экспертные знания людей остаются частью архитектуры управления
Промышленный ИИ не следует оценивать исключительно по количеству задач, которые он способен автоматизировать.
Операторы, инженеры по техническому обслуживанию и специалисты по процессам обладают контекстными знаниями, которые трудно полностью закодировать в программном обеспечении. Они понимают нештатные рабочие условия, поведение оборудования и производственные ограничения, которые могут быть недостаточно очевидны в исторических наборах данных.
ИИ может сократить объём повторяющегося анализа и выделить аномалии, однако вмешательство человека остаётся важным, когда решения связаны с необычными условиями, требованиями безопасности или противоречащими друг другу операционными целями.
Это предполагает модель, в которой ИИ обрабатывает большие объёмы информации, а инженеры сохраняют полномочия в отношении определённых эксплуатационных решений. Такой подход также может упростить внедрение ИИ, поскольку предполагает постепенное расширение автоматизации, а не немедленный переход к автономной работе.
Управление должно развиваться одновременно с внедрением
Масштабирование ИИ в промышленной деятельности также создаёт новые требования к управлению.
Компаниям необходимо понимать, какие данные использует система ИИ, как формируются рекомендации, кто отвечает за действия на их основе и что происходит, если система выдаёт неверный результат.
В промышленной среде управление должно выходить за рамки традиционных вопросов ИТ. В зависимости от того, насколько тесно ИИ взаимодействует с производственными системами, важными могут стать функциональная безопасность, кибербезопасность, контроль доступа, управление изменениями, прослеживаемость и операционная ответственность.
Участие Schneider Electric в дискуссии об ИИ и промышленной автоматизации отражает масштаб этой задачи. Стратегия ИИ не может оставаться изолированной в технологическом подразделении, если внедрение влияет на управление энергией, системы автоматизации и операционные процессы.
AI LIVE London посвящён практическому внедрению
AI LIVE: The London Summit 2026 состоится 20–21 октября в Olympia London. Мероприятие объединит более 2 000 руководителей и включит более 50 экспертных выступлений, четыре практических семинара для руководителей и живые технические демонстрации.
Панельная дискуссия в формате fireside chat «ИИ и промышленная автоматизация» 20 октября особенно актуальна для производителей, логистических операторов и инженерных команд, оценивающих практическое применение ИИ.
Более широкая тема мероприятия — «Технологии + предназначение человека» — также отражает полезное направление для обсуждений промышленного ИИ. Вопрос всё чаще заключается не в том, способен ли ИИ выполнить конкретную задачу, а в том, где его следует внедрять, как он должен взаимодействовать с существующей автоматизацией и какие обязанности должны оставаться за людьми.
Возможность промышленного ИИ заключается в интеграции, а не в замене
Следующий этап промышленной автоматизации вряд ли будет определяться простым добавлением ИИ к машинам.
Более значительная возможность заключается в объединении информации, решений и существующих систем автоматизации в более гибкую операционную архитектуру. ИИ может анализировать большие объёмы промышленных данных, выявлять закономерности и поддерживать принятие решений, тогда как ПЛК, платформы DCS и системы безопасности продолжат выполнять функции детерминированного управления.
Для промышленных инженеров это означает, что внедрение ИИ следует начинать с чётко определённых эксплуатационных проблем, а не с демонстраций технологий. Необходимо выявить ручные этапы передачи информации, определить требуемые данные, установить границы принятия решений и затем определить, где ИИ может принести измеримую пользу.
Такой подход делает промышленный ИИ не столько средством замены существующей автоматизации, сколько способом расширить возможности уже установленной автоматизированной инфраструктуры.
