Искусственный интеллект (ИИ) позволяет производителям обрабатывать огромные объемы данных, генерируемые их производствами, операциями и потребителями, и преобразовывать эти данные в решения. Сегодня 70% собранных производственных данных не используется. Применив искусственный интеллект к IoT, производители смогут организовать и оптимизировать бизнес-процессы — от рабочих мест до машин, сквозь различные подразделения и уровни поставщиков. Применение ИИ позволяет предприятиям управлять качеством в производственных системах, оптимизировать цепочки поставок и выполнять профилактическое техобслуживание.

За последнее время ИИ достиг нового уровня возможностей во многих применениях: от классификации изображений до распознавания образов и рассуждений. Этот прогресс обусловлен, главным образом, усилением влияния трех факторов: вычислительной мощности, данных обучения и алгоритмов обучения. Вот пример: точность автоматического распознавания и классификации изображений улучшилась за последнее десятилетие с 85 до 95% (средний показатель для человека составляет 93%). Эти 10% позволяют таким алгоритмам перейти из новинок в категорию двигателей инноваций, таких как автономная транспортировка для сбора заказов на складе. В настоящее время решения на основе ИИ «обучаются» по миллионам данных изображений — это в 100 раз больше, чем десять лет назад. Они поддерживаются специальными чипами блоков обработки графических данных, которые более чем в 1000 раз быстрее и в 5–10 раз сложнее, чем у предыдущих поколений. Расходы на вычисления и хранение информации уменьшаются в равной степени в среднем на 35% в год. В ближайшем будущем ИИ будет опираться на механизмы реализации, которые позволят использовать его более быстрым, «умным» и интуитивным образом.

Промышленные компании быстро продвигаются в область ИИ, инвестируя в НИОКР в области промышленного Интернета. Уже сейчас для управления эффективностью активов и оптимизации операций используется аналитика, ИИ повышает безопасность в автомобильной промышленности, а «умное» программное обеспечение для планирования адаптируется к изменениям производства в режиме реального времени. Системы ИИ обеспечивают новые уровни оптимизации производственной системы, такие как профилактическое обслуживание и улучшенное управление качеством.

И хотя трудно предсказать конкретные пути внедрения технологий ИИ на производстве в следующие 10–15 лет, можно предположить, что они создадут и изменят ценностное предложение в самых разных областях (рис. 2). Продукты и услуги будут конкурировать на основе гиперперсонализированных функций. Компании будут использовать ИИ для обработки предпочтений клиентов в режиме реального времени, чтобы быстро масштабировать персонализированные продукты и услуги. Это важно, поскольку потребители стали нейтральнее относиться к бренду как таковому и больше склонны платить за гиперперсонализированные предложения. ИИ можно будет применять для быстрой оценки, прогнозирования и моделирования решений с учетом большого объема разрозненных данных.

Носимая электроника на предприятиях (включая дополненную и виртуальную реальность) представляет собой недавно зародившийся, но быстро развивающийся рынок, который, по прогнозам, в 2020 г. вырастет с $700 млн до $5 млрд. При этом устройства станут комфортнее, функциональнее и безопаснее. Пилотные программы ведущих компаний подтверждают прибыльность использования этих технологий при 25%-ном повышении эффективности работы оператора и значительном сокращении времени, которое необходимо для обучения и повышения квалификации сотрудников. Также они демонстрируют повышение уровня охраны здоровья и безопасности.

Данные технологии кардинально меняют способ передачи информации пользователю, предлагая немедленный доступ к критичным данным. Носимая электроника, дополненная и виртуальная реальность могут использоваться для проверки качества, рабочих инструкций, обучения, управления рабочими процессами, различных операций, обеспечения безопасности, логистики и обслуживания. Кроме того, повышенная точность этих технологий позволяет улучшить рентабельность предприятия за счет увеличения производительности. А нестабильность качества можно снизить за счет сокращения времени простоя, дефектов и отходов при одновременном уменьшении времени выполнения заказов.

«Умные» и подключенные к сети продукты быстро находят применение во многих отраслях промышленности, включая строительство, логистику, автомобильную, нефтегазовую и аэрокосмическую промышленности, производство промышленного оборудования, добычу полезных ископаемых, а также здравоохранение.

Современная робототехника давно справляется с «монотонной, грязной и опасной» работой, и в настоящее время автоматизировано уже 10% производственных задач. К 2030 г. рост инвестиций в робототехнику и спрос на роботов увеличат долю их использования в производственных задачах до 25–45%, во многом благодаря применению в автомобильной и электронной промышленности. Передовая робото­техника и ИИ могут повысить производительность во многих отраслях на 30%, при этом сократив затраты на рабочую силу на 18–33% и дав положительный экономический эффект от $600 млрд до $1,2 трлн к 2025 г. 

Также современная робототехника может значительно изменить всю цепочку создания стоимости изделий. По оценкам, в мировых производственных системах сегодня функционирует около 1,8 млн промышленных роботов, представляющих мировой рынок примерно в $35 млрд (рис. 3). Таким образом, возможности роботизации продолжают расти, а затраты на производство роботов — падать (они снизились примерно на 25% за последнее десятилетие). Большое положитанков с числовым программным управлением: в Японии она составляет более 90%, в Германии и США — более 70%, в Китае — около 30%, а в России в 2016 г. было лишь 10% с прогнозом роста до 33% к 2020 г. Однако сегодня российским предприятиям предоставляется шанс сократить отставание от мировых лидеров. Большая гибкость и интеллект роботов позволяют применять их в разных отраслях промышленности, где они традиционно не использовались, включая производство продуктов питания и напитков, потребительских товаров и фармацевтических препаратов.

Среди других преимуществ робототехники можно выделить цепочку поставок, синхронизированную в Интернете, которая повышает способность реагировать на меняющиеся потребительские требования и производить продукт точно в срок. Кроме того, робототехника поддерживает тенденцию перехода от крупных производственных объектов к более мелкому, локализованному производству, близкому потребителям.

Аддитивные технологии коренным образом меняют традиционные производственные процессы благодаря возможностям использования металла. В ближайшей перспективе трехмерная печать станет востребованной в отраслях, где адаптация продукта к требованиям заказчика и время выхода на рынок являются ключевыми факторами эффективности (рис. 4). В первую очередь это производства с небольшими объемами и дорогостоящими деталями — предприятия аэрокосмической промышленности и здравоохранения. Сегодня и в обозримом будущем трехмерная печать не сможет заменить традиционное производство с длительным производственным циклом, а также массово локализовать производства ближе к потребителям, поскольку этому не будут способствовать экономика и промышленная динамика.



Трехмерная печать все чаще используется в промышленности, потому что она дает возможность производить более качественные продукты, а цепочки создания стоимости становятся все более согласованными благодаря Интернету. Движущие факторы для развития трехмерной печати — это увеличение выбора материалов, подходящих для технологий производства, способность создавать все более сложные геометрические формы (например, детали двигателя), меньшее количество компонентов, необходимых для изготовления продукта, и оптимизация рабочих процессов. 3D-печать становится все более востребованной благодаря своей способности дополнять традиционные производственные процессы, кардинально менять процесс разработки продукта и создавать новую ценность. Как уже было указано выше, применение этой технологии наиболее эффективно в тех отраслях, где важна адаптация продукта к требованиям заказчика, а компоненты производятся в небольших объемах и имеют высокую стоимость. Поэтому производство потребительских товаров и автомобильная промышленность, медицинская и аэрокосмическая отрасли лидируют в использовании технологий 3D-печати — например, производство высоконадежных медицинских устройств: слуховых аппаратов и стоматологических протезов. В последнее время трехмерная печать усовершенствовалась и стала настолько универсальной, что теперь переходит от быстрого прототипирования к масштабируемому производству для избранных продуктов и начинает применяться в таких областях, как изготовление инструментов и моделей, а также ремонт и обслуживание. Ее влияние может сказаться на всей цепочке создания стоимости, поскольку она интегрируется в системы производства на уровне цехов и постепенно движется к точке безубыточности. У экспертов разные мнения по поводу того, что произойдет в ближайшие 5–15 лет, но они сходятся в том, что рост объемов использования настольных устройств для печати будет опережать рост промышленных объемов. В течение следующих 2–5 лет применять 3D-печать для прототипирования, вероятно, станут многие технологии, что будет стимулировать ее широкое использование не только в узких областях (рис. 5).



Согласно исследованиям, одним из основных драйверов, которые могли бы ускорить процесс внедрения аддитивных технологий в российскую промышленность, является изменение представления менеджеров и специалистов о том, как работать с конструкторской документацией, разрабатывать конструкцию и технологические процессы, управлять проектом и в целом руководить бизнесом (рис. 6). Также респонденты считают, что подстегнуть развитие технологии в России должно производство отечественных технологических материалов и оборудования.