Цифровой технолог на основе ИИ — что это и как работает?
Послушала вчера выступление AI-архитектора Softline Digital Вадима Сидельникова. Он рассказал, как платформа iLine помогает в промышленности. Особенно порадовало, что спикер показал пару кейсов с цифрами. А это мы любим! Так что кратко пересказываю хайлайты.
Какие вообще задачи должен решать ИИ в производстве?
— Снижение влияния человеческого фактора;
— Предсказание различных поломок оборудования, снижение издержек на его поддержку;
— Оптимизация расхода компонентов в процессе производства;
— Выявление различных узких мест в процессе.
Платформа Softline всё это решает. Она может прогнозировать характеристики, улучшать качество продукции, отслеживать все процессы и параметры в режиме реального времени, прогнозировать состояние оборудования и строить инвестиционные модели.
Этапы разработки и внедрения ИИ-решений
1. Проработка гипотезы;
2. Если она подтверждается, команда начинает разработку точных моделей;
3. Внедрение этих моделей в реально работающее производство. Здесь могут возникать проблемы, ведь у всех имеются различные подходы. Обычно приходится делать кастомные элементы (коннекторы, дашборды);
4. Поддержание систем в работоспособном состоянии.
Кому платформа будет полезна на предприятии?
— Инженеры-технологи могут строить прогнозные, оптимизационные модели и модели по контролю за метриками;
— Руководящий состав предприятия может видеть всю картину: как по всему производству, так и сравнивать картину разных смен;
— Инженеры АСУ ТП могут видеть перед собой картину по всем основным узлам предприятия и оборудованию, строить предиктивные модели по выявлению различных аномалий.
Конкретные применения и результаты
Процесс обогащения, когда отделяются полезные металлы от пустой породы (зачастую используется процесс флотации). Он усложняется тем, что у оператора несколько таких установок — сотрудник не всегда может оперативно управлять ими всеми.
Внедрение платформы гарантирует прирост извлечения до 2% — это дополнительные несколько миллионов долларов в год.
Работа измельчающих руду мельниц. Если оператор вовремя не среагирует на изменение руды, мельница уйдёт в перегруз, а это потенциально аварийная ситуация.
Для решения проблемы в компании разработали прототип, который прогнозирует состояние мельницы в будущем и выдаёт различные предупреждения оператору. А ещё предусмотрен оптимизационный сервис, который позволяет управлять параметрами мельницы.
Это может дать прирост в несколько процентов, то есть десятки миллионов долларов в год. А заодно система увеличивает ресурс работы оборудования.
Послушала вчера выступление AI-архитектора Softline Digital Вадима Сидельникова. Он рассказал, как платформа iLine помогает в промышленности. Особенно порадовало, что спикер показал пару кейсов с цифрами. А это мы любим! Так что кратко пересказываю хайлайты.
Какие вообще задачи должен решать ИИ в производстве?
— Снижение влияния человеческого фактора;
— Предсказание различных поломок оборудования, снижение издержек на его поддержку;
— Оптимизация расхода компонентов в процессе производства;
— Выявление различных узких мест в процессе.
Платформа Softline всё это решает. Она может прогнозировать характеристики, улучшать качество продукции, отслеживать все процессы и параметры в режиме реального времени, прогнозировать состояние оборудования и строить инвестиционные модели.
Этапы разработки и внедрения ИИ-решений
1. Проработка гипотезы;
2. Если она подтверждается, команда начинает разработку точных моделей;
3. Внедрение этих моделей в реально работающее производство. Здесь могут возникать проблемы, ведь у всех имеются различные подходы. Обычно приходится делать кастомные элементы (коннекторы, дашборды);
4. Поддержание систем в работоспособном состоянии.
Кому платформа будет полезна на предприятии?
— Инженеры-технологи могут строить прогнозные, оптимизационные модели и модели по контролю за метриками;
— Руководящий состав предприятия может видеть всю картину: как по всему производству, так и сравнивать картину разных смен;
— Инженеры АСУ ТП могут видеть перед собой картину по всем основным узлам предприятия и оборудованию, строить предиктивные модели по выявлению различных аномалий.
Конкретные применения и результаты
Процесс обогащения, когда отделяются полезные металлы от пустой породы (зачастую используется процесс флотации). Он усложняется тем, что у оператора несколько таких установок — сотрудник не всегда может оперативно управлять ими всеми.
Внедрение платформы гарантирует прирост извлечения до 2% — это дополнительные несколько миллионов долларов в год.
Работа измельчающих руду мельниц. Если оператор вовремя не среагирует на изменение руды, мельница уйдёт в перегруз, а это потенциально аварийная ситуация.
Для решения проблемы в компании разработали прототип, который прогнозирует состояние мельницы в будущем и выдаёт различные предупреждения оператору. А ещё предусмотрен оптимизационный сервис, который позволяет управлять параметрами мельницы.
Это может дать прирост в несколько процентов, то есть десятки миллионов долларов в год. А заодно система увеличивает ресурс работы оборудования.