ИИ-технологии необходимо внедрять в отрасль энергетического машиностроения и логистику. Так считает модератор AI Conference, коммерческий директор компании RENA SOLUTIONS Евгений Молчанов. Мы пообщались с экспертом о развитии и проблемах промышленности в России, а также о том, какие преимущества может дать искусственный интеллект в производстве.

Евгений работает в RENA SOLUTIONS с момента основания. Компания специализируется на автоматизации производственных процессов в различных отраслях. Также она занимается модернизацией производства и создает роботизированные комплексы.

Интервьюер: AI Conference (AIC)
Респондент: Евгений Молчанов (Е. М.)

AIC: Расскажите об основных преимуществах ИИ для производства.

Е. М.: Основное преимущество для промышленности в том, что ИИ-решения можно адаптировать к конкретным ситуациям. Например, при проведении плановых профилактических работ. Они сейчас выполняются в регламентно-директивном виде и очень часто не соответствуют текущему состоянию оборудования. Однако поскольку есть регламент, то работы строго исполняются.

Благодаря ИИ-алгоритмам можно анализировать износ оборудования, узлов и других агрегатов. Так можно легко понять, какой агрегат и какой узел требуют ремонта. Это существенно сократит сроки работ, затраты на их реализацию и количество расходных материалов.

Преимущество ИИ-алгоритма также в том, что он способен обучаться и принимать решения на основе накопленного опыта. Это как техническое зрение, которое можно обучить с помощью ИИ, и оно будет реагировать только на то, что вы заложите в процессе обучения.


AIC: Производства в каких отраслях выиграют от внедрения ИИ больше других?

Е. М.: Внедрение любой технологии или IT-системы целесообразно только там, где достигается наиболее маржинальный эффект. В этом случае можно получить результат, оправданный с точки зрения инвестиций.

Первая отрасль — тяжелое энергетическое машиностроение. Там эксплуатируют турбины и другие массивные агрегаты: они наиболее подвержены критическому износу. Постоянно наблюдать за ними и останавливать каждый модуль стоит существенных затрат для предприятия. Поэтому целесообразно начать внедрять ИИ-алгоритмы именно в эту сферу.

Второе не менее важное направление — автоматические логистические комплексы. Они могут подстраиваться под задачи и нужды заказчика и адаптировать свой режим работы в соответствии с его потребностями.

Например, немецкая компания Swisslog использует ИИ в работе своих складских помещений. Весь день сотрудники собирают заказы, а ночью роботизированный механизм их раскладывает в определенной последовательности для того, чтобы вы точно знали, что забрать и когда.


AIC: Какие отрасли сегодня лидируют в принятии ИИ-технологий для производственных целей в России?

Е. М.: Если без иллюзий, то промышленность в России слабо развита. У нас очень мало передовых практик внедряют в промышленность, по сравнению с прогрессивными странами.

Необходимо начинать внедрение таких решений с банков, сферы страхования, «Яндекса», поисковых систем и сервисов. Однозначно ясно одно: наша промышленность без государственной поддержки такие технологии не может себе позволить.


AIC: Опыт каких компаний по разработке или внедрению ИИ-решений можно перенять?

Е. М.: В первую очередь стоит ориентироваться на такие мощные промышленные корпорации, как Siemens, General Electric и другие. Эти компании инвестируют средства в новые технологии и сразу применяют их на практике. После того как мы увидим их опыт, следует ориентироваться на Россию. Мы можем изучать, что Siemens уже сделала, как у нее это получилось, и покупать эти решения.

Есть возможность пригласить специалистов Siemens прийти на какое-нибудь российское производство и дать экспертную оценку. Это очень открытая компания. Она готова предоставлять услуги по экспертизе и поддерживать разными способами. Модель бизнеса Siemens как раз соответствует такой идеологии.


AIC: Какие проблемы мешают внедрить ИИ в производственные процессы в РФ?

Е. М.: Помимо того, что финансовые ресурсы ограничены на российских производственных предприятиях, не менее глобальная проблема — кадровая. Из нее следует, что все производственные цепочки так или иначе построены на парадигмах и методах 20–30-летней давности.

Если мы хотим перейти на качественно другой уровень и использовать ИИ-технологии, то, прежде всего, надо менять парадигму всего производства. В России надо начинать именно с этого. Невозможно заменить какое-то одно ПО и получить эффект. Это все работает только в комплексе.

Мешают также и курсовые разницы, скачки валют, которые очень сильно влияют на себестоимость продукта, поскольку у нас сейчас практически не осталось закрытых производственных циклов. И они так или иначе зависимы от внешних поставщиков и привязаны к мировым ценам.


AIC: Насколько сложно найти в России специалистов, которые разработают такое ПО и смогут внедрить его в процессы и парадигму производства?

Е. М.: Таких специалистов и разработчиков в России приличное количество, но они работают на такие компании, как Intel и Siemens. Разработчики программных продуктов есть: нет людей, которые готовы менять производство. Парадигма современного производства сильно отличается от того, что мы видим на наших производственных площадках.


AIC: Помогает ли государство внедрить ИИ-технологии в производство?

Е. М.: Государство сейчас стремится к этому. Было даже объявлено несколько государственных программ, в том числе финансовых. Но они сталкиваются с реалиями производстваи там вытесняются на второй, третий эшелон в приоритетах. Потому что сейчас на российских заводах решают совсем другие вопросы.

Внедрение ИИ не приоритетная задача для заводов, они не находятся в конкурентной борьбе с мировыми компаниями. Сейчас на заводах на первом месте более значимые для них проблемы.


AIC: Как государство может помочь производствам решить проблему устаревшего оборудования и парадигмы управления? Возможно, создать новые специальности в вузах?

Е. М.: Это все административные, командные меры. В такой большой стране, как Россия, они не дают должного эффекта. Необходимо выходить на другой, более качественный уровень. С точки зрения приватизации и дробления этих предприятий глубокая вертикальная интеграция не дает гибкости системы. Есть много проблем именно структурного характера. Например, финансирование идет через крупные холдинги, и пока оно доходит вниз, сама идея очень сильно искажается. Внизу люди довольно ограниченно влияют на процесс.

Совершенно другая картина в США, Германии или даже в Японии, очень консервативной стране. Там сейчас внизу, на уровне исполнителей, принимаются ключевые решения по развитию своего производства. У нас такое невозможно, потому что наша промышленность сама по себе очень слаба. Без централизованной поддержки она будет только еще больше подаваться вниз.

Я понимаю логику правительства: оно пытается стимулировать сверху. Но это не работает, поскольку внизу люди никак не влияют на принятие решений. Возможно, было бы более качественное развитие, если бы 15–20 лет назад мы начали планомерно выводить непрофильные активы из крупных холдингов, таких как «Трансмашхолдинг», «Уралвагонзавод» и других. Если бы мы вывели эти активы, то были бы шансы создать сильные компании среднего уровня, а сейчас это уже неэффективная структура, которая не способна бороться.

У таких компаний, как Siemens, которые наиболее близки нашему «Трансмашхолдингу», все наоборот: все непрофильные активы выведены из деятельности. Но это надо было исправлять 20 лет назад, сейчас это уже практически невозможно. У нас все машиностроение, за исключением 5–10 предприятий крупных частных компаний, убыточно либо существует за счет государственной поддержки.


AIC: Поделитесь ожиданиями от AI Conference в Москве.

Е. М.: Я думаю, что будет много очень интересных людей. Я был модератором этого мероприятия еще два года назад, мне очень понравилось. Было очень много свежих идей в области математики и довольно жаркие дискуссии. На уровне разработки и концепций мы хорошо умеем придумывать и разрабатывать, а вот часть, связанная с развитием, с корпорациями уже очень слабо работает. Я думаю, что будет очень хорошее мероприятие.


Зарегистрироваться на AI Conference