Искусственный интеллект: автоматизация процессов и интеллектуальные системы управления производством Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 338:004

doi: 10.47576/2949-1886.2024.24.33.006

Алборова Валерия Вячеславовна,

студент, Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, Самара, Россия, [email protected]

Перевозчикова Юлия Вадимовна,

студент, Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, Самара, Россия, [email protected]

Пальмов Сергей Вадимович,

доцент кафедры информационных систем и технологий, кандидат технических наук, доцент, Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, Самара, Россия, [email protected]

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ И

интеллектуальные

СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВОМ

В статье рассмотрены современные подходы к применению искусственного интеллекта в автоматизации производственных процессов и разработке интеллектуальных систем управления. Описаны ключевые технологии, включая машинное обучение, нейронные сети и экспертные системы, которые позволяют оптимизировать производственные процессы, повышать их эффективность и снижать затраты. Приведен анализ практических примеров внедрения искусственного интеллекта в различных отраслях, включая промышленность, энергетику и логистику. Особое внимание уделено преимуществам, ограничениям и перспективам использования интеллектуальных систем управления в условиях растущей цифровизации производства.

Ключевые слова: искусственный интеллект; интеллектуальные системы управления; ключевые технологии; машинное обучение; нейронные сети; экспертные системы.

Alborova Valeria V.,

student, Volga Region State University of Telecommunications and Informatics, Samara, Russia, lera. [email protected]

Perevozchikova Yulia V.,

student, Volga Region State University of Telecommunications and Informatics, Samara, Russia perevozchikova 1318@mail. ru

Palmov Sergey V.,

Associate Professor of the Department of Information Systems and Technologies, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Volga Region State University of Telecommunications and Informatics, Samara, Russia, [email protected]

ARTIFICIAL INTELLIGENCE: AUTOMATION OF PROCESSES AND INTELLIGENT PRODuCTION MANAGEMENT SYSTEMS

This paper examines modern approaches to the application of artificial intelligence (AI) in automating production processes and developing intelligent management systems. Key technologies, including machine learning, neural networks, and expert systems, are discussed, highlighting their ability to optimize production workflows, enhance efficiency, and reduce costs. The analysis includes practical examples of AI implementation across various sectors such as industry, energy, and logistics. Particular attention is given

индустриальная экономика • № s1, 2024 39

to the benefits, limitations, and future prospects of utilizing intelligent management systems in the context of increasing production digitalization.

Keywords: artificial intelligence; intelligent management systems; key technologies; machine learning; neural networks; expert systems.

Современное развитие технологий кардинально изменяет подходы к организации и управлению производственными процессами. Автоматизация, будучи важной составляющей индустрии, приобретает новое измерение благодаря интеграции ИИ. Такие технологии, как машинное обучение, обработка больших данных и роботизированные системы, дают возможность повысить производительность, улучшить контроль качества продукции и минимизировать издержки [1].

Современные предприятия сталкиваются с необходимостью повышения эффективности, снижения затрат и улучшения качества продукции в условиях жесткой конкуренции и глобализации рынков. В этом контексте автоматизация процессов и внедрение интеллектуальных систем управления приобретают особую актуальность. ИИ, выступая как ключевой элемент цифровизации, позволяет создавать гибкие и адаптивные производственные системы, которые способны решать сложные задачи управления в реальном времени [2].

ИИ становится основным драйвером изменений, внедряя интеллектуальные алгоритмы в производство и создавая системы, способные к обучению и принятию решений в реальном времени. Внедрение таких реше -ний открывает новые горизонты для создания полностью автономных производственных процессов, которые не только соответствуют текущим стандартам, но и закладывают основу для их дальнейшего улучшения.

Цель данной работы - рассмотреть актуальные тенденции и подходы к автоматизации производственных процессов с применением технологий ИИ, а также оценить их влияние на развитие интеллектуальных систем управления. В статье также представлены примеры успешного использования ИИ в производстве и предложены рекомендации по преодолению существующих барьеров для его внедрения.

Задачи исследования:

Анализ современных тенденций в области

автоматизации и цифровизации производства.

Изучение ключевых технологий ИИ, таких как машинное обучение, экспертные системы и обработка больших данных.

Оценка практического применения ИИ в производственных процессах различных отраслей.

Разработка рекомендаций по внедрению интеллектуальных систем управления на предприятиях.

Методология исследования основана на комплексном подходе, включающем аналитические, теоретические и практические методы для изучения автоматизации процессов с использованием технологий искусственного интеллекта. Также применены методы сравнительного анализа технологий для выявления перспектив дальнейшего развития интеллектуальных систем управления [3].

Автоматизация и цифровизация производства становятся основой современной промышленности. В последние годы наблюдается устойчивый рост числа предприятий, внедряющих автоматизированные решения.

На рис. 1 представлен график, отражающий динамику увеличения уровня автоматизации в таких ключевых отраслях, как машиностроение, химическая промышленность и энергетика с 2010 по 2023 год [4].

График демонстрирует устойчивый рост уровня автоматизации в машиностроении, химической промышленности и энергетике на протяжении 2010-2023 годов. Наибольшую динамику показывает машиностроение, достигшее уровня автоматизации 85% к 2023 году, что обусловлено активным внедрением робототехники и искусственного интеллекта для оптимизации производственных процессов.

Основные технологии, лежащие в основе этих изменений, включают роботизацию, использование интернета вещей (IoT), обработку больших данных (Big Data) и ИИ. В таблице 1 представлен обзор ключевых технологий, их функций и практического приме -нения [5].

40 научно-практический журнал

Рисунок 1 - Динамика роста автоматизации в различных отраслях (2010-2023 гг.)

Таблица 1 - Обзор ключевых технологий искусственного интеллекта

Технология Функции Примеры практического применения

Роботизация Автоматизация повторяющихся действий, снижение ошибок, повышение производительности Роботы-сборщики в автомобилестроении, упаковочные роботы в пищевой промышленности.

Интернет вещей (IoT) Объединение оборудования в единую сеть, мониторинг и управление в реальном времени Умные датчики для мониторинга состояния станков, автоматическое обновление инвентаря

Big Data Сбор, обработка и анализ больших объемов данных для принятия решений Предиктивное обслуживание оборудования, анализ производственных процессов

Искусственный интеллект Интеллектуальное управление процессами, оптимизация, адаптация к изменениям производства Адаптивные системы управления производством, прогнозирование спроса

Таблица демонстрирует, что современные технологии направлены на повышение эффективности, снижение издержек и адаптацию предприятий к требованиям цифровой экономики.

ИИ охватывает широкий спектр технологий, которые обеспечивают автоматизацию анализа данных, принятие решений и управление процессами [6]. Среди них ключевыми являются:

1. Машинное обучение (ML) представляет собой метод, при котором алгоритмы обучаются на основе данных для прогнозирования и принятия решений без явного программирования.

Ключевые особенности: способность

адаптироваться и улучшаться на основе новых данных, применение алгоритмов, таких как линейная регрессия, деревья решений, нейронные сети и глубокое обучение (Deep Learning).

2. Экспертные системы (ЭС) представляют собой программное обеспечение, которое имитирует процесс принятия решений человеком-экспертом. Они используют базы знаний, которые хранят данные, факты и правила, а также правила для решения специфических задач.

3. Обработка больших данных включает сбор, хранение, анализ и визуализацию огромных объемов структурированных и неструктурированных данных. Используются

индустриальная экономика • № s1, 2024 41

ключевые технологии, такие как Hadoop и Spark (платформы для распределенной обработки данных); SQL и NoSQL базы данных (для управления данными различного типа); кластеризация, классификация и ассоциативные правила.

ИИ находит широкое применение в различных производственных отраслях, значительно повышая их эффективность, точность и экономичность. Ключевые сферы применения:

1. Автомобилестроение.

Основные применения [7]:

- Роботизированные сборочные линии. Роботы с ИИ обеспечивают высокую точность и скорость производства.

- Предиктивное обслуживание. Системы ИИ анализируют данные с оборудования, прогнозируя поломки до их появления.

- Оптимизация цепочек поставок. Анализ данных позволяет избегать перебоев в поставках.

Пример: Компания Tesla использует ИИ для управления роботизированными линиями сборки, что позволило сократить время на производство автомобиля на 20%, тем самым снижается простой оборудования.

2. Фармацевтическая промышленность.

Основные применения [8]:

- Разработка лекарств. Алгоритмы ИИ анализируют биологические данные для ускорения открытия новых препаратов.

- Контроль качества. Системы ИИ с компьютерным зрением выявляют отклонения в производстве таблеток и ампул.

- Предиктивная аналитика. Прогнозирование спроса на препараты.

Пример: Компания Pfizer использует ИИ для ускорения клинических исследований, что сокращает время разработки новых препаратов на 25%.

3. Электроника.

Основные применения [9]:

- Контроль дефектов. Использование компьютерного зрения для проверки качества микрочипов.

- Оптимизация производства. ИИ анализирует данные для повышения производительности.

- Управление энергопотреблением. Системы ИИ снижают затраты на электроэнергию.

Пример: Компания Samsung применяет ИИ

для анализа данных с линий производства микрочипов, что позволяет снизить количество дефектов на 15%, а также снижаются издержки.

4. Машиностроение.

Основные применения [10]:

- Умные станки. ИИ помогает адаптировать оборудование к меняющимся требованиям.

- Цифровые двойники. Моделирование процессов для выявления и устранения узких мест.

- Управление производственными потоками. Оптимизация работы всех этапов производственного процесса.

Пример: GE Aviation применяет цифровые двойники для тестирования и улучшения компонентов авиационных двигателей, в результате сокращается время на разработку компонентов и повышается точность производства.

Общие результаты применения ИИ в производстве [11]:

1. Снижение затрат: Оптимизация процессов снижает операционные расходы.

2. Повышение производительности: Автоматизация рутинных задач ускоряет производство.

3. Улучшение качества: ИИ минимизирует ошибки и дефекты.

4. Экологическая устойчивость: Системы управления энергопотреблением и сокращения отходов делают производство более экологичным.

Применение ИИ трансформирует традиционные производственные процессы, создавая условия для появления интеллектуальных фабрик, что повышает конкурентоспособность компаний на мировом рынке.

В ходе исследования были рассмотрены современные тенденции автоматизации и цифровизации производства. Установлено, что внедрение ИИ и интеллектуальных систем управления является ключевым направлением развития промышленных предприятий, способствующим повышению их конкурентоспособности. Технологии ИИ, такие как машинное обучение, экспертные системы и обработка больших данных, становятся основой для оптимизации процессов, повышения эффективности управления и снижения издержек.

Анализ практического применения ИИ в

42 научно-практический журнал

различных отраслях производства показал, что эти технологии широко используются в машиностроении, энергетике, химической промышленности и других секторах. Примеры включают роботизированные системы, системы предиктивного обслуживания и автоматизированное управление производственными процессами. Однако внедрение ИИ сопровождается рядом вызовов, включая необходимость значительных инвестиций, адаптации технологий под специфику предприятий и обучения персонала.

Таким образом, результаты исследования подтверждают значимость технологий ИИ как ключевого драйвера инноваций и устойчивого развития производственных систем в эпоху цифровизации.

Список источников

1. Иванов А. А., Петров Б. Б. Искусственный интеллект в промышленности: теория и практика. М.: Наука, 2020.

2. Сидоров В. В. Автоматизация производственных процессов на основе технологий ИИ. СПб.: Политех, 2021.

3. Кузнецов И. И., Смирнова Е. Е. Цифровизация производства: подходы и технологии. Екатеринбург: УГАТУ, 2022.

4. Анциферов И. Ю., Харисов А. Ю. Автоматизированные системы управления в России в 2023 году: проблемы и тенденции // Молодой ученый. 2024. № 3 (502). С. 1-4.

5. Лотаков Игорь Восемь ключевых технологий для бизнеса: как подготовиться к их воздействию. URL: https://media.rbcdn.ru/iTiedia/reports/tech-breakthroughs-megatrend-rus.pdf (дата обращения: 06.09.2024).

6. Влияние искусственного интеллекта на автоматизацию бизнес процессов. URL: https://sky.pro/ wiki/profession/vMyanie-iskusstvennogo-inteNekta-na-avtomatizaciyu-biznes-processov/ (дата обращения: 06.09.2024).

7. Использование искусственного интеллекта в сфере автомобилестроения. URL: https://ecience.ru/ru/ nauka/article/86415/view (дата обращения: 06.09.2024).

8. Как искусственный интеллект меняет фармацевтическую отрасль. URL: https://pharmprom. ru/appinventiv-kak-iskusstvennyj-intellekt-menyaet-farmacevticheskuyu-otrasl/ (дата обращения: 06.09.2024).

9. Интеграция искусственного интеллекта в электронику и электронные компоненты. URL: https://

kimkit.ru/company/news/integratsiya_iskusstvennogo_ intellekta_v_elektroniku_i_elektronnye_komponenty/ (дата обращения: 06.09.2024).

10. Гаургоев С. С. Применение искусственного интеллекта в автоматизации производственных процессов машиностроения. URL: https:// na-journal.ru/4-2024-informacionnye-tekhnologii/11424-primenenie-iskusstvennogo-intellekta-v-avtomatizacii-proizvodstvennyh-processov-mashinostroeniya (дата обращения: 06.09.2024).

11. Пять примеров успешного использования ИИ на производстве. URL: https://habr.com/ru/articles/727358/ (дата обращения: 06.09.2024).

References

1. Ivanov A. A., Petrov B. B. Artificial intelligence in industry: theory and practice. Moscow: Nauka, 2020.

2. Sidorov V. V. Automation of production processes based on AI technologies. St. Petersburg: Polytech, 2021.

3. Kuznetsov I. I., Smirnova E. E. Digitalization of production: approaches and technologies. Yekaterinburg: UGATU, 2022.

4. Antsiferov I. Yu., Kharisov A. Yu. Automated control systems in Russia in 2023: problems and trends. Young Scientist. 2024. No. 3 (502). pp. 1-4.

5. Lotakov Igor Eight key technologies for business: how to prepare for their impact. URL: https://media.rbcdn. ru/media/reports/tech-breakthroughs-megatrend-rus.pdf (date of reference: 09/06/2024).

6. The impact of artificial intelligence on the automation of business processes. URL: https://sky.pro/wiki/profession/ vliyanie-iskusstvennogo-intellekta-na-avtomatizaciyu-biznes-processov / (date of reference: 09/06/2024).

7. The use of artificial intelligence in the automotive industry. URL: https://ecience.ru/ru/nauka/article/86415/ view (date of application: 09/06/2024).

8. How artificial intelligence is changing the pharmaceutical industry. URL: https://pharmprom. ru/appinventiv-kak-iskusstvennyj-intellekt-menyaet-farmacevticheskuyu-otrasl / (accessed 06.09.2024).

9. Integration of artificial intelligence into electronics and electronic components. URL: https://kimkit.ru/ company/news/integratsiya_iskusstvennogo_intellekta_v_ elektroniku_i_elektronnye_komponenty / (date of access: 09/06/2024).

10. Gaurgoev S. S. The use of artificial intelligence in the automation of production processes in mechanical engineering. URL: https://na-journal. ru/4-2024-informacionnye-tekhnologii/11424-primenenie-iskusstvennogo-intellekta-v-avtomatizacii-proizvodstvennyh-processov-mashinostroeniya (date of application: 09/06/2024).

11. Five examples of successful use of AI in production. URL: https://habr.com/ru/articles/727358 / (date of access: 09/06/2024).

индустриальная экономика • № s1, 2024 43