Содержание
|
Основная статья: Искусственный интеллект
Направления применения ИИ в промышленности
В 2024 г Spydell Finance выделял следующие направления применения ИИ в промышленности:
Глубокая автоматизация производственных процессов с динамическим контролем эффективности
ИИ может способствовать разработке и внедрению более высокоуровневых автоматизированных и роботизированных систем, чем в текущих АСУ.
Управление рисками и безопасностью
Управление рисками и безопасностью, в том числе предиктивное обслуживание. Анализ данных о производственной безопасности и рисках, помогая идентифицировать потенциальные опасности и предлагать меры для уменьшения рисков, в том числе применяя превентивные меры по устранению внештатных ситуаций и замене и/или обслуживания оборудования.
Оптимизация производственных процессов, ресурсов в том числе цепочек поставок и логистики
Анализ данных производственных процессов для оптимизации эффективности и сокращения затрат. Это включает в себя управление запасами, планирование производства, обслуживание оборудования и энергопотребление. ИИ может оптимизировать логистику и управление цепочками поставок, анализируя данные о спросе, запасах и транспортных потоках, что повышает эффективность и снижает затраты.
Качество продукции и контроль процессов
ИИ может анализировать данные с производственных линий для контроля качества продукции, определяя дефекты и несоответствия, что способствует повышению общего качества продукции.
Энергетическое управление и оптимизация
Более эффективное распределение энергетических ресурсов снижает потери и избыточную или недостаточную выработку, динамически подстраиваясь под спрос.
История
2025
Машинному зрению начал помогать машинный слух в промышленности. Новую технологию разработал и внедрил «Русал»
Алюминиевая компания «Русал» впервые запустила в промышленную эксплуатацию технологию машинного слуха для оптимизации работы мельниц в глиноземном производстве. Математический алгоритм анализирует виброакустические сигналы оборудования и автоматически регулирует загрузку бокситовой руды, что позволяет снизить износ механизмов и сократить потребление электроэнергии. Разработку создал «Инженерно-технологический центр РУСАЛ», а испытания успешно завершились на малом блоке мокрого размола глиноземного завода «Русал Краснотурьинск» 2 сентября 2025 года. Подробнее здесь.
Как в России применяют генеративный ИИ в промышленности
Основная часть проектов по использованию генеративного искусственного интеллекта (ГенИИ) приходится на оптимизацию бизнес-процессов. Вместе с тем наблюдается значительный рост интереса к его применению в ключевых производственных процессах промышленных предприятий. Этот тренд позволяет решать более сложные отраслевые задачи и оптимизировать ключевые операции, напрямую влияющие на производительность и качество продукции. О том, как ГенИИ используется в промышленности в России, рассказывается в материале Центра экспертизы и коммерциализации информационных и финансовых технологий Фонда «Сколково», с которым TAdviser ознакомился в середине августа 2025 года.
В частности, ГенИИ применяется в области научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ. Так, СИБУР совместно со Сбером и ЦРТ реализует проект по моделированию полимеров и созданию материалов с новыми свойствами. Цель — прогнозировать процесс полимеризации и свойства полимеров, моделировать рецептуры, добавки, влияние на физико-механические свойства материала и готовых изделий. Проводится анализ исторических данных, выявление ключевых факторов влияния на характеристики полимера на всех стадиях и оптимизация режимов производства под новые продукты. Благодаря ГенИИ достигается существенное сокращение времени и объема работ.
Сбер также принимает участие в проекте с «Р-Фарм» в сфере фармацевтики. Отмечается, что одна из наиболее трудоемких фаз в создании оригинальных лекарственных препаратов — разработка структуры молекулы с требуемыми характеристиками, позволяющими достичь наилучших показателей эффективности и безопасности будущего препарата. Как правило, только этот этап занимает около двух лет работы специалистов.ИИ всё больше охватывает промышленность. Опыт «Русала», «Еврохима», ОМК представлен на конференции TAdviser 
Эксперты Лаборатории искусственного интеллекта Сбера и компании «Р-Фарм» разработали ИИ-решение для генерации антител, которое потенциально позволяет сократить данную фазу работ до двух месяцев. Еще около 10 месяцев должен занять синтез и подтверждение свойств сгенерированных структур в так называемой «мокрой» лаборатории «Р-Фарм».
Вместе с тем Роснефть и Университет ИТМО создали решение для концептуального проектирования портовых промышленно-логистических комплексов в Арктической зоне с использованием методов генеративного дизайна. Его цель — оценка потенциала развития территории и выбор базовых технических и архитектурных решений. Система реализована как клиент-серверное приложение с модулем для 3D-визуализации. Она использует ИИ-алгоритмы для быстрой генерации множества альтернативных сценариев (цифровых моделей) развития территории на основе различных входных данных и условий. При этом автоматически учитываются оперативные и экстремальные параметры внешней среды, такие как температура, ветер, волнение и ледовые характеристики.
КЭАЗ реализует проект по оптимизации технологических процессов. Компания тестирует систему рекомендаций на основе ИИ и машинного зрения, которая распознает движения, определяет паттерны поведения и выдает рекомендации. Результатом является рост производительности труда на 30%. В свою очередь, Фонд «Дом.РФ» и компания «Рокет Груп» разработали первую цифровую концепцию застройки с помощью ИИ-платформы rTIM.
Еще один проект реализуется специалистами Т-Банка: представлен первый в России ИИ-ассистент по информационной безопасности — система Safeliner. Технология ее работы построена на анализе потенциальных уязвимостей, обнаруженных инструментами статического анализа. Safeliner фильтрует ложные срабатывания, генерирует понятные разработчикам подсказки и описания проблем безопасности.[1]
2024: Рост числа предприятий в России, использующих генеративный ИИ, на 42% до 265 промышленных предприятий
К концу 2024 года генеративный искусственный интеллект (ГенИИ) в России использовали 265 промышленных предприятий. Это на 42% больше по сравнению с предыдущим годом, когда такие решения применяли 187 компаний. Соответствующие данные приводятся в обзоре Strategy Partners, опубликованном 5 ноября 2025 года.
Внедрение ГенИИ в промышленном секторе РФ находится на начальном этапе. Проникновение технологии среди организаций отрасли по состоянию на 2020 год оценивалось в 0,1%, а к 2024-му показатель поднялся только до 0,3%. Применение ГенИИ обеспечивает оптимизацию операционных затрат, а также повышение качества сервисов.
Положительное влияние на рынок оказывает появление отечественных больших языковых моделей (LLM), а также продуктов на их основе. Кроме того, расширению отрасли способствует развитие российской инфраструктуры для облачных вычислений GPUaaS (графический ускоритель как услуга). Авторы исследования выделяют шесть ключевых сценариев применения ГенИИ в России.
1. Ассистенты и агенты на основе ИИ
Опираясь на корпоративные шаблоны и базы данных, такие системы выполняют рутинные операции и выступают в качестве чат-ботов. ИИ-агенты используют машинное обучение для сбора и обработки больших массивов информации в реальном времени, что помогает организациям принимать более обоснованные решения на различных уровнях управления.
2. Генеративное проектирование
Речь идет об использовании алгоритмов топологической оптимизации и многокритериального моделирования для генерации CAD-вариантов конструкции с учетом прочности, веса и затрат. Такой подход ускоряет выполнение научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (НИОКР), позволяя инженерным командам фокусироваться на финальных решениях.
3. Интеллектуальная оптимизация процессов
Анализируя исторические и текущие данные, ГенИИ автоматически выявляет неэффективные рабочие алгоритмы и предлагает конкретные изменения (порядок операций, параметры оборудования, маршруты) для улучшения процессов.
4. Синтез данных для машинного обучения
ГенИИ способен создавать фотореалистичные изображения и различные наборы информации, обеспечивая обучение моделей предиктивной аналитики и компьютерного зрения.
5. Автономный цифровой двойник
Система на базе ГенИИ может автоматически формировать сценарии вида «что-если» для цифрового двойника, прогнозировать отклонения, динамически рассчитывать и самостоятельно корректировать рабочие параметры физического объекта.
6. Федеративное самообучение модели
ИИ-системы дополнительно обучаются в локальном режиме на уровнях цеха, предприятия и холдинга, передают в центр только обновления параметров для агрегирования: это повышает точность используемой модели. LLM, дообученные на корпоративных шаблонах, способны осуществлять быстрый поиск по внутренним библиотекам, а также формировать инструкции, спецификации и отчеты по тестам, гарантируя единый стиль, полноту данных и отслеживаемую историю изменений.
Заключение
В 2025 году, как ожидается, количество российских промышленных предприятий, использующих средства ГенИИ, достигнет 371. Стимулирующими факторами названы внедрение ИИ-помощников в обеспечивающих процессах, адаптация ИИ под задачи НИОКР и частичного операционного управления, появление отраслевых стандартов сбора и обработки данных, а также развитие отечественных цифровых решений. Негативное влияние на отрасль могут оказывать недостаток бюджетов на цифровизацию и технологическое отставание России в области аппаратных решений.[2]
2023: Почему искусственному интеллекту трудно в промышленности?
Отрасль обрабатывающей промышленности во всём мире является одним из самых перспективных направлений для внедрения технологий искусственного интеллекта. В России же актуальная статистика не столь позитивна. По мнению экспертов, ИТ-решения на основе ИИ используются на многих предприятиях нецелесообразно. Заводы, внедряя новые технологии в своё производство, часто не меняют бизнес-процессы — потому и не видят эффективности. Почему так происходит, рассказывает Андрей Захаров, директор по продукту Datana. Подробнее здесь.
2020: В Петербурге появится центр «Искусственный интеллект в промышленности»
В начале ноября 2020 года губернатор Петербурга Александр Беглов подписал постановление о создании в городе научно-образовательного центра «Искусственный интеллект в промышленности», который займётся разработкой и внедрением ИИ-технологий для нужд российской экономики.
 | Наша задача – способствовать появлению в Петербурге научных организаций, которые будут вести исследования и разработки мирового уровня. Кроме центра «Искусственный интеллект в промышленности», у нас работает НОЦ в области сетей 5G и перспективных сетей 2030, создается научно-образовательный центр «ИТМО Хайпарк», – отметил губернатор. |  |
Отмечается, что документ разработан в целях исполнения указа президента России «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года» и в соответствии с постановлением Правительства РФ «О мерах государственной поддержки научно-образовательных центров мирового уровня на основе интеграции образовательных организаций высшего образования и научных организаций и их кооперации с организациями, действующими в реальном секторе экономики».
Как сообщили в пресс-службе администрации губернатора города, научно-образовательный центр мирового уровня – это объединение (без образования юридического лица) федеральных государственных вузов и (или) научных организаций с предприятиями реального сектора экономики.
Его деятельность направлена на обеспечение исследований и разработок мирового уровня, получение новых конкурентоспособных технологий и продуктов и их коммерциализации, а также на подготовку кадров для решения крупных научно-технологических задач в интересах развития отраслей науки и технологий по приоритетам научно-технологического развития России, говорится в сообщении главы города.[3]
