Искусственный интеллект в последнее время стал ключевой силой в трансформации промышленной автоматизации, предлагая инновационные решения, повышающие эффективность, производительность и безопасность в различных секторах. Внедрение технологий искусственного интеллекта в промышленную автоматизацию меняет отрасли, повышая эффективность, сокращая время простоя и обеспечивая большую индивидуализацию.
Согласно недавнему исследованию Ace Workflow, наибольший ущерб эффективности производства наносят ручные операции по передаче данных между уже используемыми системами. В отчете Ace Workflow показано, что 26% документированного рабочего времени предприятия и до 44% в финансовом секторе могут быть компенсированы за счет целенаправленной автоматизации. Что особенно важно, эта неэффективность существует между программными приложениями, а не внутри них. Поскольку 99% запланированных этапов по-прежнему выполняются вручную почти тремя инструментами на каждый процесс, современные предприятия остаются в ловушке широко распространенных операционных узких мест.
О проблемах при внедрении искусственного интеллекта (ИИ) в промышленную автоматизацию рассказывает доцент кафедры искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Емельянова Наталия Юрьевна:
Хотя искусственный интеллект в промышленной автоматизации совершает революцию в различных отраслях, его внедрение сопряжено с проблемами, которые предприятия должны решить, чтобы в полной мере использовать его потенциал. Понимание этих препятствий является ключом к обеспечению плавного перехода и максимизации влияния ИИ. Внедрение ИИ в промышленную автоматизацию требует значительных первоначальных затрат на оборудование, программное обеспечение и инфраструктуру, работающие на основе ИИ. Для малых предприятий масштабируемость может стать проблемой. Однако долгосрочные выгоды такие как повышение эффективности, сокращение времени простоя и экономия средств часто оправдывают инвестиции. Также следует помнить, что искусственный интеллект работает с огромными массивами данных, что порождает риски по поводу кибербезопасности и конфиденциальности данных. Предприятиям необходимо внедрять надежные меры и системы информационной безопасности, обеспечивая соблюдение правил защиты данных для защиты конфиденциальной информации. Примером такой системы является разработанная на Факультете информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета при Правительстве РФ интеллектуальная система проактивной защиты и обнаружения кибератак на объекты критической информационной инфраструктуры финансового сектора.
О вопросах адаптации и переквалификации рабочей силы рассказывает профессор кафедры искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Емельянов Виталий Александрович:
ИИ меняет должностные обязанности, смещая акцент с замены ИИ на управление процессами, управляемыми ИИ. Для облегчения этого перехода предприятиям необходимо инвестировать в программы переквалификации, которые помогут сотрудникам эффективно взаимодействовать с ИИ, стимулируя инновации и повышая производительность. Кроме того, эффективность ИИ во многом зависит от высококачественных данных. Некачественные, предвзятые или неполные данные могут привести к неэффективности. Предприятиям необходимо сосредоточиться на правильном сборе, очистке и управлении данными, чтобы обеспечить оптимальную работу ИИ, повысить уровень автоматизации и принятия решений.
В перспективе искусственный интеллект продолжит революционизировать промышленную автоматизацию благодаря достижениям в области робототехники, цифровых двойников и устойчивых решений на основе ИИ. По мере того, как отрасли переходят к полностью автоматизированным, основанным на данных операциям, предприятиям необходимо сохранять гибкость и инвестировать в стратегии, основанные на ИИ, чтобы оставаться конкурентоспособными.