Рынок промышленного ИИ объемом в миллиарды долларов: искусственный интеллект как промышленный инструмент – когда производственные цеха становятся интеллектуальными.

Создавать или покупать? Роковая ошибка в стратегии ИИ.

Мировая обрабатывающая промышленность находится на пороге трансформации, масштабы которой затмевают внедрение конвейерных линий или первых промышленных роботов. Мы отходим от простой автоматизации физического труда в сторону автоматизации когнитивных процессов. Но путь к «умной фабрике» гораздо менее прост, чем можно предположить, глядя на глянцевые брошюры. Хотя рыночные прогнозы предсказывают взрывной рост промышленного ИИ до более чем 150 миллиардов долларов к 2030 году, взгляд изнутри заводских цехов показывает суровую реальность: до 85 процентов всех инициатив в области ИИ терпят неудачу, прежде чем принесут измеримую добавленную стоимость.

Этот парадокс — огромный потенциал в сочетании с высокой частотой ошибок — является центральной темой текущих отраслевых дискуссий. Причины неудач редко кроются в самих алгоритмах, а скорее в исторической сложности устоявшихся структур: фрагментированные хранилища данных, устаревшие машинные протоколы и недооценка культурных изменений подавляют инновации. Компании сталкиваются с проблемой интеграции своих устаревших систем с передовыми технологиями искусственного интеллекта без ущерба для текущей деятельности.

В данной статье подробно рассматривается вопрос о том, как можно достичь этого баланса. Анализируется, почему **управляемый ИИ** приобретает все большее значение как стратегическая альтернатива дорогостоящей внутренней разработке, и приводятся конкретные примеры его применения, такие как **прогнозируемое техническое обслуживание**, **автоматизированный контроль качества** и **оптимизация цепочки поставок**, чтобы продемонстрировать, где уже реализуется окупаемость инвестиций в эту технологию. Мы также критически оцениваем масштабную нехватку специалистов по ИИ, необходимость надежных структур управления в свете новых правил ЕС и риск зависимости от поставщика. Узнайте, как отрасль развивается от простого сбора данных к автономным системам, обеспечивающим принятие решений, и почему, несмотря на все технологические достижения, человеческий фактор остается ключом к успеху.

От обещаний в сфере цифровых технологий к операционной реальности — и почему большинство проектов терпят неудачу.

Промышленное производство сталкивается с кардинальными изменениями, выходящими далеко за рамки предыдущих волн автоматизации. Если более ранние технологические революции заменили физический труд и монотонные задачи, то искусственный интеллект теперь обещает взять на себя когнитивные процессы, распознавать закономерности в потоках данных и принимать решения в режиме реального времени. Однако между видением и реальностью существует разрыв, который все больше беспокоит руководителей предприятий. Глобальный рынок промышленного ИИ достиг объема примерно в 43,6 млрд долларов США в 2024 году и, по прогнозам, вырастет до 153,9 млрд долларов США к 2030 году, что представляет собой среднегодовой темп роста в 23 процента. Параллельно рынок искусственного интеллекта в обрабатывающей промышленности растет с 5,32 млрд долларов США в 2024 году до прогнозируемых 47,88 млрд долларов США к 2030 году.

Однако за этими впечатляющими цифрами скрывается неудобная правда: до 85 процентов всех проектов в области ИИ в компаниях терпят неудачу, прежде чем принести какую-либо пользу. Причины этого многогранны и варьируются от недостаточного качества данных и отсутствия опыта до организационного сопротивления. Традиционные подходы к внедрению, при которых компании пытаются создать собственную инфраструктуру ИИ, оказываются трудоемкими, дорогостоящими и рискованными. Разработка системы ИИ на заказ может занять от 18 до 24 месяцев и стоить от 500 000 до 2 миллионов долларов — без гарантии успеха.

Фрагментация как ключевая проблема промышленных данных.

Производственные предприятия представляют собой исторически сложившиеся экосистемы, состоящие из различных поколений систем. Системы планирования ресурсов предприятия (ERP) говорят на другом языке, чем системы управления производственными процессами (MES), платформы управления жизненным циклом продукта (PLM) работают изолированно от решений управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), а системы промышленного управления часто основаны на проприетарных протоколах, которым уже несколько десятилетий. Эта технологическая фрагментация является самым большим препятствием для успешного внедрения ИИ. Данные существуют повсюду, но нигде в форме, которую можно было бы использовать напрямую.

Почти 47 процентов руководителей предприятий обрабатывающей промышленности называют фрагментированные и низкокачественные наборы данных основным препятствием для внедрения цифровых технологий. Данные с датчиков отсутствуют, правила именования различаются в зависимости от отдела, а требования безопасности часто препятствуют доступу к критически важной информации. Кроме того, исторические данные, необходимые для обучения моделей машинного обучения, часто противоречивы, неполны или просто отсутствуют. В результате модели ИИ, обученные на неадекватной основе, дают ненадежные прогнозы и усиливают недоверие к этой технологии.

Интеграция этих разнородных источников данных требует систематических подходов к управлению данными. Успешные организации начинают с всесторонней инвентаризации всех датчиков, исторических баз данных и систем. Они внедряют интеграционные платформы или конвейеры ETL, которые стандартизируют форматы данных до их обработки моделями ИИ. Формальные системы обеспечения качества данных с автоматической проверкой и очисткой выявляют ошибки до того, как они повредят эти модели. Организации, которые создают такие основы, вдвое сокращают время разработки моделей ИИ и избегают дорогостоящих переписываний.

Управляемый ИИ как стратегическая альтернатива

Управляемые платформы искусственного интеллекта предлагают принципиально иной подход. Вместо того чтобы самостоятельно создавать и эксплуатировать всю техническую инфраструктуру, компании передают внедрение, эксплуатацию и оптимизацию на аутсорсинг специализированным партнерам. Эти платформы связывают структурированные данные из систем ERP, PLM, MES и CRM с неструктурированным контентом, таким как электронные письма, отчеты и документация по соблюдению нормативных требований. Интеллектуальный контекстный слой обучается на основе внутренних процессов, классифицирует информацию, направляет задачи и отслеживает их выполнение с высокой точностью. Ключевая особенность: автоматизация происходит без необходимости изменения командами привычных инструментов или процессов.

Промышленные клиенты благодаря таким подходам добились повышения производительности на десятки миллионов долларов. Помимо прямой экономии затрат, руководители отмечают улучшение соблюдения соглашений об уровне обслуживания, повышение прозрачности операционных процессов и высвобождение квалифицированного персонала для инженерных задач, предоставления услуг и внедрения инноваций. Модульный подход позволяет перейти от пилотного проекта к производственной среде за считанные дни, а не месяцы. Бесшовная интеграция с существующими системами, такими как SAP, Oracle или ServiceNow, не требует фундаментальной модернизации системы. Внедрение разработано таким образом, чтобы минимизировать сбои, обеспечивая при этом быструю и измеримую отдачу.

Безопасность и соответствие нормативным требованиям как основополагающий принцип

Безопасность и соответствие нормативным требованиям — это не дополнительные функции в управляемых платформах ИИ, а неотъемлемые компоненты архитектуры. Системы внедряются в защищенной облачной среде клиента или локально, гарантируя, что данные никогда не покидают контроль компании. Ролевой контроль доступа, полные журналы аудита и шифрование защищают конфиденциальную информацию на каждом уровне. Такая архитектура безопасности особенно актуальна для отраслей со строгими нормативными требованиями, от фармацевтики и аэрокосмической промышленности до автомобильной промышленности.

Европейский общий регламент по защите данных (GDPR) предъявляет особые требования к использованию искусственного интеллекта. Системы ИИ должны соответствовать таким принципам, как ограничение цели использования и минимизация данных, предоставлять прозрачную информацию о своей работе и гарантировать права субъектов данных, такие как доступ, удаление и возражение. Для автоматизированных решений, оказывающих существенное влияние на отдельных лиц, требуются дополнительные гарантии, включая право на проверку человеком. Новый Регламент ЕС о механизмах 2023/1230 и Регламент об ИИ 2024/1689 расширяют эти требования, включая специальные положения о безопасности для автономных систем и самообучающихся машин в промышленных условиях.

Производители должны внедрять схемы защиты, ограничивающие самообучающиеся системы определенными параметрами риска на этапах обучения. Мобильные автономные машины, такие как беспилотные транспортные системы на складах, подлежат особым требованиям охраны труда и техники безопасности. Надежные меры кибербезопасности должны включать схемы защиты, предотвращающие опасное поведение машин в результате сетевых атак и компрометации системы. Для коллаборативных роботов, работающих бок о бок с людьми, новые решения в области безопасности должны учитывать как физические риски, связанные с движущимися частями, так и психологические стрессоры в условиях совместной работы.

Борьба за таланты в области искусственного интеллекта и дефицит квалифицированных кадров.

Недостаток экспертных знаний в области ИИ является одним из наиболее существенных препятствий на пути внедрения технологий. Опрос, проведенный компанией Nash Squared, показывает, что дефицит специалистов по ИИ сейчас даже превосходит дефицит в области больших данных и кибербезопасности, в результате чего технологические лидеры отчаянно ищут талантливых сотрудников. Около 51% генеральных директоров сообщают о недостаточном знании моделей и инструментов ИИ на уровне руководства и совета директоров. Этот пробел в знаниях вызывает значительную неохоту к принятию инвестиционных решений.

В финансовом и производственном секторах около 40 процентов работодателей сообщают о значительном дефиците квалифицированных кадров как о препятствии для внедрения ИИ. Эта проблема усугубляется быстрым развитием технологии. За последние пять лет в Европе наблюдался ежегодный рост числа вакансий, связанных с ИИ, на 71 процент, что свидетельствует о жесткой конкуренции за соответствующие компетенции. Специалисты с навыками в области ИИ получают в среднем на 56 процентов большую заработную плату по сравнению с коллегами без таких навыков – более чем вдвое больше, чем в предыдущем году.

Успешные организации решают эту проблему не столько путем внешнего найма, сколько за счет систематического повышения квалификации своих существующих сотрудников. Ведущие компании запускают академии ИИ и платформы для обучения по запросу, часто инициированные отделами кадров, чтобы в больших масштабах развивать внутреннюю экспертизу в области ИИ. Некоторые предлагают сотрудникам, прошедшим обучение, официальные сертификаты или значки по ИИ, превращая повышение квалификации в непрерывный процесс, основанный на системе поощрений.

Крайне важно, чтобы обучение предназначалось не только для технических специалистов или специалистов по анализу данных. Сотрудники, работающие непосредственно с клиентами, менеджеры и даже руководители высшего звена нуждаются в обучении основам ИИ и его применению, актуальному для их конкретных ролей. Характер обучения также меняется. Многие организации сочетают традиционное обучение в классе с практическим обучением, например, интерактивными семинарами, где команды отрабатывают использование инструментов ИИ для решения реальных бизнес-задач. Это отвечает ключевой потребности: сотрудники лучше всего учатся, экспериментируя в безопасной среде.

Прогнозируемое техническое обслуживание как наглядный пример.

Прогнозируемое техническое обслуживание считается одним из наиболее зрелых приложений искусственного интеллекта в промышленности и доминировало на рынке ИИ для производства в 2024 году. Это развитие обусловлено растущим вниманием к сокращению отказов оборудования, минимизации времени простоя и оптимизации использования производственных мощностей. Производители в различных секторах все чаще внедряют системы прогнозирования на основе ИИ, которые анализируют данные датчиков, выявляют аномалии и прогнозируют отказы оборудования до их возникновения. Такой проактивный подход позволяет своевременно принимать меры, предотвращать дорогостоящие сбои и повышать общую эффективность производства.

Ключевые отрасли, такие как автомобилестроение, тяжелое машиностроение, энергетика и производство полупроводников, уделяют приоритетное внимание прогнозируемому техническому обслуживанию, особенно в капиталоемких, высокопроизводительных операциях, где неожиданные отказы могут привести к значительным потерям. Алгоритмы искусственного интеллекта, интегрированные с платформами IoT и облачными технологиями, обеспечивают мониторинг состояния в режиме реального времени и интеллектуальную диагностику, предлагая существенное преимущество по сравнению с традиционными реактивными или временными подходами к техническому обслуживанию. Широкое использование аналитических данных, полученных с помощью ИИ, для прогнозирования отказов, оптимизации графиков технического обслуживания и минимизации потерь запасных частей значительно способствовало лидирующим позициям этого сегмента.

Окупаемость инвестиций в превентивное техническое обслуживание, достигаемая за счет повышения доступности оборудования, увеличения срока службы активов и снижения затрат на рабочую силу, делает его стратегически важным направлением для производителей. Компании, внедряющие стратегические программы превентивного технического обслуживания, получают экономические выгоды, выходящие далеко за рамки прямой экономии затрат, включая повышение коэффициента использования активов на 35–45 процентов, снижение затрат на складские запасы на 50–60 процентов и увеличение производственной мощности на 20–25 процентов.

Крупный мировой производитель внедрил систему прогнозирующего технического обслуживания для станков с ЧПУ и роботизированных систем, сократив количество отказов оборудования на 40 процентов в течение года, что привело к значительной экономии средств и более оптимизированному производственному процессу. Энергетическая компания использовала прогнозирующее техническое обслуживание для мониторинга турбин и генераторов, выявляя потребности в техническом обслуживании на ранней стадии и экономя 500 000 долларов в год, а также значительно сокращая сбои в работе. Компания Frito-Lay использует набор датчиков в своем оборудовании для прогнозирования механических неисправностей до их возникновения, что позволяет применять более проактивный подход к техническому обслуживанию оборудования. В первый год использования системы прогнозирующего технического обслуживания на основе искусственного интеллекта оборудование Frito-Lay не столкнулось ни с одним неожиданным отказом.

Контроль качества с помощью машинного зрения

Искусственный интеллект совершает революцию в контроле качества благодаря компьютерному зрению, которое автоматизирует визуальный осмотр и позволяет обнаруживать дефекты в режиме реального времени. Традиционные методы ручной проверки отнимают много времени, непоследовательны и подвержены ошибкам, даже если их проводят опытные инспекторы по контролю качества. Интеграция ИИ с изображениями высокого разрешения и интеллектуальным программным обеспечением теперь позволяет производителям обнаруживать дефекты в режиме реального времени, сокращать отходы и оптимизировать производственные линии с беспрецедентной точностью.

В отличие от систем, основанных на правилах, которые требуют заранее определенных критериев и согласованных типов дефектов, системы обработки изображений на основе ИИ обучаются на основе обширных наборов данных изображений. Они могут выявлять аномалии и отклонения, даже те, которые ранее не встречались, что делает их особенно эффективными в динамичных производственных условиях, где конструкция изделия или материалы часто меняются. Благодаря алгоритмам глубокого обучения эти системы более точно различают допустимые отклонения в продукте и фактические дефекты, значительно снижая как ложноположительные, так и ложноотрицательные результаты.

Для таких отраслей, как производство полупроводников или медицинских изделий, где микрометровая точность имеет решающее значение, системы машинного зрения на основе искусственного интеллекта обеспечивают стабильность и скорость, необходимые для крупномасштабного производства. Эти системы способны обрабатывать частые изменения в продукции и быстро адаптироваться к новым типам продукции, конструкциям или артикулам без трудоемкого перепрограммирования или ручной калибровки. Они распознают и проверяют широкий спектр текстур, цветов, поверхностей и типов упаковки, поддерживая точность контроля в различных производственных линиях.

Средний по размеру поставщик автомобильных комплектующих в Штутгарте внедрил систему контроля качества на основе искусственного интеллекта и компьютерного зрения. Решение проверяет более 10 000 деталей в день, сокращает время проверки на 60 процентов и выявляет дефекты, которые часто пропускаются при ручной проверке. Передовые системы теперь достигают показателей обнаружения дефектов более 90 процентов, одновременно сокращая трудозатраты более чем на 90 процентов и обеспечивая 90-процентную прозрачность и оповещения в режиме реального времени.

Новое измерение цифровой трансформации с «Управляемым ИИ» (искусственным интеллектом) – платформа и решение B2B | Xpert Consulting - Изображение: Xpert.Digital

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрять индивидуальные решения на основе ИИ.

Управляемая платформа ИИ — это ваш комплексный и простой в использовании пакет решений для искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы разбираться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — часто в течение нескольких дней.

Краткий обзор основных преимуществ:

⚡ Быстрое внедрение: от идеи до внедрения в эксплуатацию — всего за несколько дней, а не месяцев. Мы предлагаем практичные решения, которые приносят мгновенную пользу.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются у вас. Мы гарантируем безопасную и соответствующую требованиям обработку данных без передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Высокие первоначальные вложения в оборудование, программное обеспечение или персонал полностью исключены.

🎯 Сосредоточьтесь на своей основной деятельности: сосредоточьтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы возьмём на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего ИИ-решения.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растёт вместе с вами. Мы обеспечиваем постоянную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Подробнее об этом здесь:

• Управляемое решение на основе ИИ — промышленные услуги ИИ: ключ к конкурентоспособности в секторах услуг, промышленности и машиностроения

Оптимизация цепочки поставок с помощью интеллектуальных алгоритмов

Искусственный интеллект трансформирует управление цепочками поставок благодаря более точному прогнозированию спроса, оптимизированному управлению запасами и интеллектуальному планированию маршрутов. Amazon использует прогнозирование спроса на основе ИИ для оптимизации уровня запасов в соответствии с будущими пиками или спадами популярности товаров, достигая этого для более чем 400 миллионов товаров с минимальным участием человека. Компания также использует ИИ для автоматического повторного заказа товаров, которых не хватает или которые пользуются высоким спросом.

Компания Walmart разработала собственное логистическое решение на основе искусственного интеллекта и машинного обучения под названием Route Optimization, которое оптимизирует маршруты движения в режиме реального времени, максимизирует пространство для упаковки и минимизирует пробег. Благодаря этой технологии Walmart сократила пробег водителей на 30 миллионов миль, сэкономив 94 миллиона фунтов CO2. Компания GXO, поставщик логистических услуг, была одной из первых, кто внедрил систему подсчета запасов на основе ИИ. Система может сканировать до 10 000 паллет в час и генерировать данные о запасах и аналитическую информацию в режиме реального времени.

Компания JD Logistics открыла несколько собственных складов, использующих технологии управления цепочками поставок на основе искусственного интеллекта для определения оптимального размещения товаров. Применение ИИ в управлении цепочками поставок помогло JD Logistics увеличить количество доступных складских помещений с 10 000 до 35 000 и повысить операционную эффективность на 300 процентов. Компания Lineage Logistics использует алгоритм ИИ для обеспечения доставки продуктов питания в пункт назначения при правильной температуре. Алгоритм прогнозирует время прибытия или отгрузки конкретных заказов со склада, позволяя персоналу склада эффективно размещать паллеты для подготовки. Использование ИИ в цепочке поставок позволило Lineage Logistics повысить операционную эффективность на 20 процентов.

Парадокс производительности внедрения ИИ

Парадокс производительности ИИ: почему сначала наступает спад, а затем происходит взрывной рост

Недавние исследования показывают, что реальность гораздо сложнее, чем простое обещание мгновенного повышения производительности. Исследования внедрения ИИ в американских производственных компаниях показывают, что внедрение искусственного интеллекта часто приводит к измеримому, но временному снижению производительности, за которым следует более сильный рост объемов производства, выручки и занятости. Это явление следует J-образной кривой и помогает объяснить, почему экономическое влияние ИИ временами оказывалось разочаровывающим, несмотря на его преобразующий потенциал.

Краткосрочные потери были больше у более старых, устоявшихся компаний. Данные по молодым фирмам показали, что потери можно было смягчить с помощью определенных бизнес-стратегий. Несмотря на первоначальные потери, компании, первыми внедрившие ИИ, продемонстрировали более сильный рост с течением времени. Исследование показывает, что внедрение ИИ, как правило, снижает производительность в краткосрочной перспективе, при этом компании испытывают измеримое снижение производительности после начала использования технологий ИИ. Даже с учетом размера, возраста, уставного капитала, ИТ-инфраструктуры и других факторов исследователи обнаружили, что организации, внедрившие ИИ для бизнес-функций, столкнулись со снижением производительности на 1,33 процентных пункта.

Этот спад — не просто вопрос первоначальных проблем, а указывает на более глубокое несоответствие между новыми цифровыми инструментами и устаревшими операционными процессами. Системы искусственного интеллекта, используемые для прогнозирования технического обслуживания, контроля качества или прогнозирования спроса, часто также требуют инвестиций в инфраструктуру данных, обучение персонала и перепроектирование рабочих процессов. Без этих дополнительных элементов даже самые передовые технологии могут работать неэффективно или создавать новые узкие места.

Несмотря на первоначальные потери, понесенные некоторыми компаниями, исследование выявило четкую закономерность восстановления и последующего улучшения. В течение более длительного периода производственные компании, внедрившие ИИ, как правило, превосходили своих конкурентов, не внедривших его, как по производительности, так и по доле рынка. Это восстановление последовало за первоначальным периодом адаптации, в течение которого компании совершенствовали процессы, масштабировали цифровые инструменты и использовали данные, генерируемые системами ИИ. Наибольший прирост, как правило, наблюдался у компаний, которые уже достигли цифровой зрелости до внедрения ИИ.

Машинное обучение как основа

В 2024 году сегмент машинного обучения занимал наибольшую долю рынка искусственного интеллекта в обрабатывающей промышленности, что подчеркивает его важнейшую роль в принятии решений на основе данных, оптимизации процессов и адаптивной автоматизации в отрасли. Производители все чаще полагаются на алгоритмы машинного обучения для анализа значительных объемов оперативных данных, генерируемых датчиками, оборудованием и корпоративными системами, выявляя закономерности и корреляции, которые могут быть упущены традиционными методами.

Эта возможность позволяет компаниям повышать эффективность производства, улучшать контроль качества и быстро адаптироваться к меняющимся рыночным условиям. Такие отрасли, как автомобилестроение, электроника, металлургия и машиностроение, используют машинное обучение для различных задач, включая прогнозирование спроса, предиктивное техническое обслуживание, обнаружение аномалий и оптимизацию процессов. Способность технологии к самообучению и самосовершенствованию на основе данных в реальном времени делает ее особенно ценной в динамичных средах, характеризующихся сложными процессами и изменчивостью.

Интеграция машинного обучения с промышленными платформами Интернета вещей, облачными вычислениями и периферийными устройствами значительно расширила его применение как в дискретном, так и в технологическом производстве. Способность машинного обучения автоматизировать принятие решений, снижать количество человеческих ошибок и выявлять скрытые неэффективности укрепила его статус как фундаментальной технологии искусственного интеллекта. В условиях стремления производителей к повышению гибкости, масштабируемости и конкурентоспособности машинное обучение стало наиболее широко используемой и влиятельной технологией в секторе искусственного интеллекта в производстве.

Цифровые двойники и проектирование на основе моделирования

Цифровые двойники представляют собой одно из наиболее перспективных направлений в области промышленного искусственного интеллекта. Эти виртуальные копии физических активов, процессов или систем позволяют компаниям проводить масштабные симуляции и оптимизацию производительности. На этом этапе выполняется моделирование тысяч операционных последовательностей для выявления узких мест системы, ограничений пропускной способности и возможностей повышения эффективности. Передовые методы оптимизации, включая генетические алгоритмы, байесовскую оптимизацию и глубокое обучение с подкреплением, позволяют цифровым двойникам максимизировать операционную эффективность.

Интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения значительно расширяет возможности цифровых двойников, выходя за рамки традиционного моделирования. Эти технологии усиливают присущую цифровым двойникам динамику, превращая их в интеллектуальные, самосовершенствующиеся системы. Цифровые двойники на основе ИИ могут прогнозировать отказы оборудования и рекомендовать корректирующие действия до возникновения проблем, преобразуя производственные процессы за счет прогнозной аналитики и возможностей автономного принятия решений.

BMW использует инструменты искусственного интеллекта для прогнозирующего технического обслуживания, повышая производительность на 30 процентов и снижая затраты на электроэнергию за счет оптимизации производственных планов. Mercedes-Benz стал первым производителем, получившим сертификат автономного вождения 3-го уровня, основанный на системах искусственного интеллекта, обученных на данных более чем 10 000 тестовых автомобилей. Глобальный рынок цифровых двойников достиг 16 миллиардов долларов в 2023 году и растет в среднем на 38 процентов в год.

Производственные организации используют цифровые двойники для выполнения ряда важнейших функций: виртуальное прототипирование на этапах проектирования, что позволяет сократить количество физических итераций перед началом производства; оптимизация производственных процессов для выявления неэффективности и проведения анализа первопричин; управление качеством посредством обнаружения отклонений в реальном времени и анализа материалов; а также оптимизация цепочки поставок и логистики, особенно для производства «точно в срок».

Управление изменениями и организационная трансформация

Успешная интеграция ИИ требует гораздо большего, чем просто технологическое внедрение. Управление изменениями становится критически важным фактором успеха при внедрении систем ИИ в организациях. Культурное сопротивление, опасения по поводу гарантий занятости и недостаточное понимание возможностей ИИ могут значительно препятствовать его принятию. Ведущие компании рассматривают внедрение ИИ как всеобъемлющую организационную трансформацию, требующую структурированных подходов к подготовке и вовлечению всех заинтересованных сторон.

Суть управления изменениями заключается в формировании у сотрудников принятия и приверженности предстоящим изменениям. Это включает в себя анализ необходимых изменений, разработку четкого плана внедрения, четкую и прозрачную коммуникацию со всеми заинтересованными сторонами, а также обучение и повышение квалификации затронутых сотрудников. Сотрудники, твердо убежденные в том, что все их навыки останутся актуальными в течение следующих трех лет, почти вдвое мотивированы, чем те, кто считает, что их навыки станут неактуальными.

Работники, которые чувствуют поддержку в своем профессиональном развитии, на 73 процента более мотивированы, чем те, кто сообщает о наименьшей поддержке, что делает доступ к обучению одним из самых сильных факторов, определяющих мотивацию. Однако исследования показывают, что усилия работодателей по профессиональному развитию неравномерны. Только 51 процент сотрудников, не занимающих руководящие должности, считают, что у них есть необходимые ресурсы для обучения и развития, по сравнению с 72 процентами руководителей высшего звена. В то время как 75 процентов пользователей генеративного ИИ на работе ежедневно считают, что у них есть необходимые ресурсы для обучения и развития, только 59 процентов пользователей, использующих его нечасто, разделяют это мнение.

Успешные организации запускают академии ИИ и платформы для обучения по запросу, часто инициированные отделами кадров, чтобы масштабно развивать внутренние возможности в области ИИ. Некоторые начали предлагать сотрудникам, прошедшим обучение, официальные сертификаты или значки по ИИ, превращая профессиональное развитие из разового мероприятия в непрерывный процесс, основанный на поощрениях. Важно отметить, что обучение предназначено не только для технических специалистов или специалистов по анализу данных. Специалисты, работающие непосредственно с клиентами, менеджеры и даже руководители высшего звена нуждаются в обучении основам ИИ и его применению, актуальному для их ролей.

Германия в глобальном конкурсе искусственного интеллекта

Германия находится на критическом этапе трансформации в сфере искусственного интеллекта. Объем немецкого рынка ИИ в 2025 году достиг 9,04 млрд евро, а в стране насчитывается 1250 компаний, занимающихся ИИ. Среди крупных немецких компаний с численностью сотрудников 250 и более человек внедрение ИИ достигло 15,2%. Более 70% компаний в Германии планируют инвестировать в ИИ в 2025 году для ускорения анализа данных, автоматизации процессов, создания новых продуктов и бизнес-моделей, а также увеличения доходов.

В Германии первопроходцами в области внедрения ИИ являются производственные предприятия: 42% промышленных компаний используют ИИ в производстве. Производство является наиболее часто используемым приложением. Крупные компании используют ИИ гораздо чаще (66%), чем малые (36%). Что касается отраслей, то наиболее частыми пользователями ИИ являются поставщики бизнес-услуг (55%), за ними следуют машиностроение, электротехническая промышленность и автомобилестроение (чуть менее 40%).

Баден-Вюртемберг позиционирует себя как участник Cyber ​​Valley, крупнейшей в Европе сети исследований в области искусственного интеллекта. Такие университеты, как Тюбингенский и Институт Макса Планка, тесно сотрудничают с Bosch, Amazon и другими компаниями. Результаты ощутимы: Bosch сообщает о повышении эффективности на 500 миллионов евро на 15 заводах благодаря контролю качества и предиктивному техническому обслуживанию с использованием ИИ. Автомобильный сектор также устанавливает новые стандарты. Mercedes-Benz стал первым производителем, получившим разрешение на автономное вождение 3-го уровня, основанное на системах ИИ, обученных на данных более чем 10 000 тестовых автомобилей.

Бавария делает акцент на прозрачности и превратила немецкие компании в эталон практического и заслуживающего доверия внедрения ИИ в Европе. В период с 2022 по 2024 год Мюнхен привлек 1,2 миллиарда евро венчурного капитала, который поддержал более 450 компаний, занимающихся ИИ. Инвестиции в квантовые вычисления и программы повышения грамотности в области ИИ превращают Баварию в инновационный центр с глобальной известностью.

С малыми и средними предприятиями связаны особые проблемы.

Внедрение ИИ представляет собой особую проблему для малых и средних предприятий (МСП). Около 43 процентов МСП не планируют внедрять ИИ, при этом компании, работающие непосредственно с клиентами, проявляют особую неохоту. Основным препятствием для внедрения ИИ является ограниченное понимание и недостаточная квалификация организаций. Почти половина всех МСП выразила серьезную обеспокоенность по поводу точности ИИ и призвала к созданию надежных механизмов контроля. Предприятиям необходима стабильная и надежная работа технологических решений. Системы ИИ, демонстрирующие непредсказуемые расходы или недостаточную прозрачность, могут подорвать доверие к организации.

Успешная интеграция ИИ требует не только технологических инвестиций. Она включает в себя всестороннее стратегическое планирование, обучение сотрудников и адаптацию к корпоративной культуре. Малые и средние предприятия должны разработать четкие планы, которые согласуют возможности ИИ с конкретными бизнес-целями, управлять потенциальными сбоями в работе персонала и создавать поддерживающую технологическую инфраструктуру. Рекомендуется поэтапная стратегия внедрения, которая минимизирует риски и укрепляет доверие в организации.

Как правило, структура внедрения включает три критически важных этапа: первоначальное исследование с использованием экономически эффективных инструментов ИИ для наращивания технической экспертизы; поэтапная интеграция путем разработки целевых решений ИИ для конкретных операционных задач; и расширенная настройка путем создания собственных моделей ИИ, соответствующих уникальным бизнес-требованиям. Организациям следует сосредоточиться на создании комплексной инфраструктуры поддержки, включающей доступ к экспертной технологической поддержке, интеграцию инструментов ИИ с существующими платформами повышения производительности, установление четких рамок управления и этических норм, а также создание механизмов непрерывного обучения и адаптации.

Зависимость от поставщика и стратегическая независимость

Зависимость от одного поставщика решений в области ИИ представляет собой значительный стратегический риск. «Привязка к поставщику» возникает, когда система настолько тесно связана с одним поставщиком, что переход к другому становится нецелесообразным или дорогостоящим. В сфере ИИ и машинного обучения это часто означает написание кода непосредственно с использованием SDK или API поставщика. Хотя использование одного поставщика может показаться простым на первый взгляд, оно создает опасные зависимости. Если интеграция использует собственные API-вызовы поставщика, переход становится затруднительным, если услуга становится недоступной, меняет свои условия или переходит на новую модель.

Шлюзы на основе ИИ предотвращают зависимость от конкретного поставщика, абстрагируясь от его специфики. Поскольку приложение взаимодействует только с унифицированным API шлюза, специфические для поставщика конечные точки никогда не закодированы жестко. Используя открытые стандарты, такие как API, совместимый с OpenAI, компании могут переключаться между различными поставщиками без переписывания кода. Такая децентрализация имеет решающее значение для долгосрочной гибкости и предотвращает зависимость от отдельных поставщиков технологий.

Современные управляемые платформы ИИ реализуют архитектуры, не зависящие от языковой модели, что обеспечивает независимость от отдельных поставщиков, таких как OpenAI или Google. Компании могут переключаться между различными языковыми моделями, перемещать рабочие нагрузки между облаками или даже использовать модели самообслуживания без переписывания кода приложений. Форматы и протоколы данных основаны на открытых стандартах, что позволяет экспортировать и анализировать данные с помощью любого инструмента, предотвращая таким образом зависимость от конкретного поставщика данных.

Будущее автономных промышленных систем

Эксперты прогнозируют, что к 2030 году промышленный ИИ эволюционирует от вспомогательных систем к полностью автономным операциям. В производстве системы ИИ будут самостоятельно отслеживать, анализировать и контролировать сложные процессы в режиме реального времени, принимая решения за доли секунды для оптимизации рабочих процессов без вмешательства человека. Эта трансформация требует укрепления доверия к производительности и надежности ИИ, поскольку производители должны быть уверены в возможности делегировать управление автономным системам, способным обрабатывать высокогибкие, индивидуально настроенные и быстрые процессы.

Искусственный интеллект на периферии сети и машинное обучение для предиктивного управления представляют собой ключевую тенденцию. ИИ переместился из облака на периферию, позволяя встроенным устройствам обрабатывать данные датчиков локально и реагировать в режиме реального времени. Это снижает задержку при принятии решений, критически важных по времени, обеспечивает предиктивное техническое обслуживание на основе поведенческих моделей и повышает отказоустойчивость за счет снижения зависимости от облачной инфраструктуры. Обнаружение аномалий во вращающемся оборудовании с использованием вибрационных моделей и моделей машинного обучения, предиктивный контроль качества на производственных линиях с помощью компьютерного зрения и адаптивная оптимизация процессов в химической и пищевой промышленности стали реальностью.

Коллаборативная робототехника и автономные системы трансформируют взаимодействие человека и машины. В то время как традиционные промышленные роботы ограничены клетками, коллаборативные и автономные мобильные роботы делят пространство с работниками-людьми. Безопасное планирование траектории с помощью 3D-датчиков и ИИ, гибкое перепрограммирование для изменения задач и бесшовная интеграция с системами MES и WMS позволяют создавать новые сценарии применения. К ним относятся комплектация и сборка контейнеров на гибридных линиях, автономная транспортировка материалов на интеллектуальных складах, а также инспекция и техническое обслуживание в опасных зонах.

Следующие пять лет изменят промышленную автоматизацию, объединив управление в реальном времени с искусственным интеллектом, связь с кибербезопасностью, а физические системы — с цифровыми двойниками. Производители оборудования, системные проектировщики и поставщики технологий, которые своевременно внедрят эти тенденции, создадут более адаптируемые, масштабируемые и перспективные платформы. Переход от автоматизации к автономности неизбежен, и компании, которые инвестируют сейчас, будут формировать промышленный ландшафт следующего десятилетия.

☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!

Konrad Wolfenstein

Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса/маркетинг/PR/выставки.

Воспользуйтесь преимуществами обширного пятистороннего опыта Xpert.Digital в комплексном пакете услуг | НИОКР, XR, PR и оптимизация цифровой видимости — Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц