Промышленность
Смена парадигмы: как ЛПК переходит к промышленному ИИ
Ирина Галахова
председатель совета директоров Архангельского ЦБК и генеральный директор АО «Архбум»
Промышленный ИИ — это уже не технология будущего, а закономерный этап развития цифровых производств. Но его внедрение требует не только новых инструментов, но и зрелой цифровой инфраструктуры, качественных данных и готовности компаний менять привычные подходы к управлению. Председатель совета директоров Архангельского ЦБК и генеральный директор АО «Архбум» Ирина Галахова — о том, как сегодня меняется ЛПК и почему искусственный интеллект становится продолжением цифровой трансформации отрасли.
Содержание:
ИИ — инструмент повышения устойчивости производства
Сегодня ключевой критерий любой цифровой инициативы — её практическая отдача для бизнеса. Но внедрение интеллектуальных систем невозможно без базовой цифровой зрелости компании.
Согласно исследованиям Strategy Partners и НАФИ (Национального агентства финансовых исследований), более 90% крупных российских компаний уже используют элементы ИИ, около 42% предприятий применяют его в системах автоматизации, а примерно 50% готовы к внедрению генеративного искусственного интеллекта в свои процессы.
Главными стимулами для инвестиций в технологии сегодня становятся дефицит инженерно-технических кадров, рост стоимости энергии и риски оборудования. Внедрение ИИ позволяет существенно оптимизировать затраты. Например, использование предиктивной аналитики даёт возможность заранее выявлять признаки возможных отказов оборудования, что, по мнению специалистов, может сокращать количество внеплановых остановок линий на 25–30%, а затраты на ремонт — до 20%.
90%
российских компаний используют ИИ
Целлюлозно-бумажная отрасль переходит к промышленному ИИ
Целлюлозно-бумажная промышленность живёт по общим правилам рынка реального сектора. Степень базовой автоматизации оборудования в отрасли высокая, однако на рынке сохраняется технологическая неоднородность: на комбинатах соседствует как самое современное оборудование, так и машины прежних поколений. Кроме того, далеко не везде настроена качественная телеметрия.
Такие ограничения открывают наибольшие возможности для внедрения промышленного ИИ. Высокий эффект можно ожидать от предиктивного обслуживания, компьютерного зрения, ИИ-технологий энергосбережения и других решений.
Сегодня наиболее востребованы решения, связанные с производственным контролем, анализом технологических параметров, управлением материальными потоками и оценкой технического состояния оборудования, то есть там, где предприятия сталкиваются с наиболее чувствительными производственными ограничениями: нехваткой специалистов, ростом эксплуатационных затрат. По нашему опыту именно здесь сегодня формируется основной спрос на технологии искусственного интеллекта в отрасли. Но, на мой взгляд, наиболее значимый эффект будет связан с разработкой новых технологий и материалов — от ресурсосбережения до создания новых видов упаковки.
Как промышленный ИИ внедряют на Архангельском ЦБК
Мы сознательно начали не с производственных линий, а с офисных процессов. Там цена ошибки значительно ниже, а эффект можно получить быстрее.
На Архангельском ЦБК для всех компаний, входящих в периметр группы, создана инфраструктура роботизированной автоматизации процессов. Она позволяет выполнять повторяющиеся операции без участия человека. Один из первых практических проектов — рассылка и проверка актов сверок для оптимизации работы финансовых служб.
Опыт цифровой команды «АЦБК Информ»
За полтора года работы специализированной ИТ-структуры внутри нашей группы было реализовано несколько крупных проектов:
Важно, что подобные решения появляются уже не только у нас. Это означает, что отрасль в целом переходит к новому этапу цифровой зрелости.
Ещё больше примеров применения ИИ в производственных процессах читайте на СберПро.
Риски, ограничения и следующий этап развития
Сегодня вокруг искусственного интеллекта много ожиданий, но в промышленности мы стараемся смотреть на технологии прагматично. На производстве потенциальные последствия ошибки значительны, поэтому массовое внедрение ИИ начинается не с управления критическими процессами, а с тех задач, где он действительно помогает людям: с анализа данных, подготовки документов, контроля качества, поддержки принятия решений.
Именно поэтому мы рассматриваем искусственный интеллект как инструмент усиления компетенций наших специалистов. Чем сложнее производство, тем выше ценность инженерного опыта, а значит, тем важнее освободить сотрудников от рутинной работы и дать им возможность сосредоточиться на задачах, где необходимы знания, ответственность и профессиональная экспертиза.
Следующим этапом развития отрасли действительно станут цифровые двойники, анализ больших производственных данных, ИИ-ассистенты и агентные системы. Однако их внедрение будет происходить постепенно. Основой останутся надёжная цифровая инфраструктура и поэтапная интеграция новых технологий в уже существующие производственные процессы.
На практике конкурентное преимущество получат не те предприятия, которые быстрее остальных внедрят технологии ИИ, а те, что грамотно подготовят для них качественные данные, цифровые процессы и компетенции.
Следующий этап развития предприятий — объединение отдельных цифровых решений в общую интеллектуальную инфраструктуру. Наиболее заметный эффект ИИ уже даёт в автоматизации рутинных операций, анализе данных и поддержке управленческих решений, а следующим этапом может стать внедрение полуавтономных интеллектуальных систем, работающих под контролем человека.