ИИ в промышленности: реальный кейс применения | BestShift

Основные принципы:

• • • • • • ИИ — это инструмент для поддержки промышленным командам, а не замена человеку.
• ИИ совершает ошибки. Даже если алгоритмы мощные — требуется надёжный контроль и качественные данные. 

Эти проблемы и риски необходимо учитывать при разработке или внедрении ИИ в промышленных условиях, особенно в отраслях, производящих товары массового спроса, генерирующих отходы и оказывающих воздействие на окружающую среду.

Где мы сейчас (ситуация 2025 года)

Искусственный интеллект — один из самых обсуждаемых трендов. Многие просят убрать слово «ИИ» из описания продукта, так как оно вызывает ожидания, которые сложно оправдать.

Да, ИИ действительно мощная технология. Он способен на невероятные вещи: понимать людей (и даже животных),  он умеет анализировать данные, решать инженерные задачи, проводить исследования, программировать, писать тексты на любую тему, создавать изображения, музыку, видео и многое другое. Без сомнений, это новаторское достижение.

Но возникает вопрос: действительно ли ИИ уже приносит ощутимую пользу в таких областях, как производство, добыча сырья или профессиональные промышленные сервисы? 

В то время как многие решения на базе ИИ уже внедряются или находятся в разработке, давайте рассмотрим одно из них, которое может объединить ИИ с реальной промышленностью.

Что важно при интеграции ИИ в промышленную среду?

С точки зрения ИИ

Для получения полезных результатов ИИ необходимы высококачественные данные и хорошо структурированные подсказки. Это фундаментальные требования для любого приложения, не только промышленного. При правильном подходе ИИ может обеспечить значительные преимущества.

С точки зрения пользователя / производства

Промышленные процессы сложны во многих отношениях. Они включают в себя высокотехнологичную среду, где ценность создаётся непосредственно в цехах. Люди взаимодействуют с машинами, инженерными системами, транспортными средствами, инструментами и многим другим.

Многие производственные линии уже автоматизированы и генерируют огромные объёмы данных с датчиков, устройств "Интернета вещей" и различных входных данных. Несмотря на то, что операционные команды эффективно используют эти данные, остаются две ключевые проблемы:

•  Различные источники данных часто не связаны друг с другом (например, измерения машин, производственные планы и записи о техническом обслуживании часто указаны в разной документации).
•  Часто отсутствует важный элемент: подробные описания событий процесса, их причин и последствий.

В этом и заключается пробел: ИИ нужны качественные данные, но промышленные команды зачастую располагают ограниченной, разрозненной или неполной информацией. И это может стать серьёзным препятствием.

Реальный пример

Представьте, что производственный процесс внезапно становится нестабильным, что приводит к высокому уровню брака. Инженеры-технологи могут получить доступ к показаниям контрольных приборов и знать, что операторы или специалисты по техническому обслуживанию делали с оборудованием и исправили проблему. Однако эта информация часто разрозненна и её сложно объединить и проанализировать.

Возможное решение

Решение звучит просто: организациям нужна система, в которой сотрудники смогут документировать события, фиксировать наблюдения, сохранять данные о процессе и факторах внешней среды, а потом — связывать эти данные с технологическими параметрами и результатами производства.

Но на самом деле всё не так просто. Промышленная среда сложна. Как уже упоминалось, она представляет собой сочетание сложных инженерных систем, динамичной логистики и условий повышенного риска. Производство включает в себя различные области, такие как электроснабжение, механические системы, инженерные коммуникации, контрольно-измерительные приборы, экстремальные температуры, высокое давление, движение и скорость. Каждый день происходит что-то, что влияет на нормальную работу и производительность.

Однако систематический сбор подробных данных о событиях редко является приоритетом для руководства. Основная причина заключается в том, что такая система требует значительного объёма работы, а операционная деятельность требует скорейшего устранения неполадок.

Решение должно быть практичным и выгодным для всех заинтересованных сторон. Оно должно легко интегрироваться в повседневные рабочие процессы, принося пользу как работникам, так и руководителям. Оно должно служить интерфейсом, в котором команды совместно работают над устранением неполадок, документируют передовой опыт и хранят важные знания о машинах и процессах.

Самое главное, это должен быть инструмент, помогающий решать проблемы процессов на постоянной основе, повышая производительность, качество и надёжность — факторы, критически важные для развития высшего руководства и организационного роста. ИИ делает эту цель достижимой для более широкого круга компаний, независимо от размера, структуры или уровня инженерной подготовки.

Почему ИИ + человек — это оптимальное решение

Автоматизация преобразила целые отрасли. Многие производственные операции сократили потребность в рабочей силе за счёт внедрения технических усовершенствований. Этот сдвиг в целом позитивен, поскольку он устраняет необходимость в тяжёлых, ручных и небезопасных операциях, перекладывая их на роботизированные системы и передовые технологии.

Сегодня один оператор может управлять огромным количеством оборудования и сложными технологическими процессами —  это характерно для эпохи "Индустрии 4.0". Но есть проблема: растущая технологическая сложность требует более глубокой специализации и постоянного обучения. В таких условиях ИИ-ассистент может стать надёжной опорой.

Вывод: от разрозненных данных — к устойчивым улучшениям

AI — не панацея, но мощный инструмент, когда он интегрирован системно: с данными, методологией, человеческим опытом.

Используя BestShift, промышленные компании могут:

• фиксировать события, инциденты, нестандартные ситуации;

• хранить детальные описания, условия, последствия;

• использовать ИИ + экспертный анализ для выявления корневых причин и повторяющихся паттернов;

• на основе полученных данных устранять дефекты, повышать надёжность и качество;

• формировать базу знаний и опыт, который остаётся внутри компании.

Если вы стремитесь к устойчивому, надёжному, эффективному производству — BestShift поможет сделать его системным, предсказуемым и готовым к будущим задачам.

👉 Попробуйте BestShift — начните фиксировать события, анализировать их и запускать непрерывные улучшения уже сегодня. 

Вы можете попробовать наше приложение, нажав «Зарегистрироваться».