Аналитический отчет 2024: Внедрение искусственного интеллекта в промышленности

Аналитический отчет 2024 представляет собой исследование, посвященное внедрению решений на основе искусственного интеллекта (ИИ) в различных отраслях промышленности. В нем рассмотрены текущий уровень проникновения ИИ, ключевые направления автоматизации, барьеры внедрения и перспективы развития.

Исследование охватывает следующие отрасли:

• Химическая промышленность
• Энергетика
• Атомная промышленность
• Металлургия
• Авиакосмическая промышленность
• Легкая промышленность
• Приборостроение
• Информационные технологии
• Машиностроение

Текущее состояние внедрения ИИ в промышленности

• 35% предприятий уже используют ИИ-решения.
• 40% пока не применяют ИИ.
• 25% находятся на разных стадиях внедрения.

При этом среди внедривших ИИ:

• 53% используют технологии в промышленной эксплуатации.
• 47% находятся на стадии пилотных проектов.

Уровень осведомленности предприятий об ИИ

• 20% полностью осведомлены.
• 60% имеют частичное представление.
• 20% плохо информированы или не знакомы с технологиями.

Отсутствие достаточной осведомленности является одной из причин медленного внедрения ИИ.

Основные эффекты от внедрения ИИ

Среди предприятий, применяющих ИИ-решения, 77% отметили значительные положительные эффекты, включая:

• Автоматизацию и оптимизацию процессов.
• Повышение качества продукции и услуг.
• Рост эффективности труда.

Лишь 23% респондентов сочли результаты внедрения несущественными.

Подходы к внедрению ИИ

• 32% разрабатывают ИИ-решения собственными силами.
• 31% привлекают сторонних разработчиков.
• 37% используют комбинированный подход.

Такой гибкий подход помогает быстрее адаптировать технологии под специфические задачи предприятий.

Основные направления применения ИИ

ИИ используется в трех ключевых типах бизнес-процессов:

• Производственные процессы – 47%.
• Обеспечивающие процессы – 42%.
• Управленческие процессы – 44%.

Комплексное внедрение во все три типа процессов встречается в 21% случаев.

Примеры успешного применения ИИ в металлургии

ИИ активно применяется в металлургической промышленности для:

• Предиктивного обслуживания прокатных станов.
• Оптимизации производства стали.
• Анализа качества продукции.
• Оптимизации энергопотребления.

Конкретные примеры внедрения ИИ:

• Череповецкий металлургический комбинат использует предиктивное обслуживание прокатных станов.
• Группа НЛМК применяет прогнозирование концентрации алюминия в ванне горячего цинкования.
• ПАО «Ашинский металлургический завод» использует автоматическое определение коэффициента усвояемости элементов.

Функциональные возможности ИИ-решений

• 47% – голосовые и текстовые чат-боты.
• 27% – распознавание текстов и документов.
• 20% – системы поддержки принятия решений.
• 6% – видеоаналитика.
• 53% – предиктивная аналитика и промышленные системы безопасности.

Основные барьеры внедрения ИИ

• 64% предприятий не имеют стратегии внедрения ИИ.
• 89% не выделяют отдельного бюджета на ИИ-инициативы.
• 78% предприятий, не использующих ИИ, не планируют его внедрение.

Другие ключевые проблемы:

• Дефицит квалифицированных специалистов.
• Консервативные взгляды руководства.
• Трудности в планировании и оценке эффективности внедрения.
• Технические и инфраструктурные ограничения.
• Высокая стоимость внедрения.

Перспективы и рекомендации

Для успешного внедрения ИИ в промышленности необходимо:

1. Повышать осведомленность о возможностях ИИ.
2. Развивать кадровый потенциал и обучать сотрудников.
3. Государственное финансирование и субсидии.
4. Разработка методик оценки эффективности ИИ-решений.
5. Комплексные стратегии внедрения на уровне организаций.

Заключение

ИИ имеет огромный потенциал для трансформации промышленности, однако его внедрение сдерживается нехваткой знаний, специалистов и финансовых ресурсов. Комплексные меры поддержки, включая образовательные инициативы, субсидирование и стратегическое планирование, помогут предприятиям раскрыть потенциал ИИ и повысить их конкурентоспособность.