Внедрим ИИ в любой бизнес процесс
Оставьте заявку, наши эксперты рассчитают стоимость внедрения ИИ для роста и автоматизации вашего бизнеса. Все указанные в статье решения уже воплощены в нашей компании мною (автором статьи).
Главная / Журнал! / Искусственный интеллект в производстве
В этой статье я расскажу, как именно можно использовать искусственный интеллект на производстве для повышения качества и снижения издержек. В статье будут не теоретические выкладки, а вполне реальные рабочие подходы, которые мы внедряли на практике. Причём — на самых разных предприятиях. Обязательно советую прочитать и другие наши материалы по искусственному интеллекту — они помогут вам лучше разобраться в теме и понять, как ИИ может снизить издержки и повысить продажи вашего бизнеса.
Директор по продукту, специалист в области автоматизации бизнес процессов и диджитализации бизнеса
У любого производства есть десятки задач, и почти в каждой из них можно внедрить ИИ. Одна из самых очевидных — контроль качества. Допустим, у вас трубопрокатное производство, и вам необходимо проверять, насколько трубы соответствуют ГОСТу. В старой схеме на это отправляли дефектоскописта или видеоскописта, который визуально проверял трубы с помощью луп, камер и другого оборудования. Но такие специалисты редкие, дорогие, склонны к усталости и ошибкам.
Сейчас всё проще. Искусственный интеллект с видеоаналитикой берёт фото трубы, отправляет его через автоматизацию в модуль фотоанализа (например, через API), где система уже сравнивает изображение с базой известных дефектов. Если на трубе выявлен дефект, то только тогда труба направляется на дополнительную проверку. Если всё в порядке — идёт дальше. То есть вы снимаете с себя необходимость проверять каждый экземпляр вручную. Контроль становится точным, массовым и недорогим.
То же самое можно делать не только в металлургии, но и, например, на упаковочном производстве. Представьте: продукт запечатан, перед отправкой его фотографирует камера, а ИИ проверяет, соответствует ли упаковка стандарту — нет ли смятых краёв, выцветшего цвета, брака на наклейке. Если что-то не так — система подаёт сигнал, и товар выбраковывается. Простая, но очень полезная штука.
Другой кейс — контроль сотрудников. На каждом рабочем месте у человека есть определённый план. Допустим, токарь должен выполнить 20 деталей за смену. Он заносит информацию в Excel или CRM. Далее данные передаются в нейросеть через платформу автоматизации. Система сопоставляет: сколько он выполнил, насколько это соотносится с нормами, как это выглядит в сравнении с другими токарями, есть ли отклонения. Если сотрудник «завышает» или «занижает» результаты, система это фиксирует, и уже не нужно, чтобы над ним круглосуточно стоял мастер или инженер.
Также ИИ помогает с расчётом себестоимости. Возьмём ту же скамейку. Вы планируете, что на неё пойдёт, скажем, 2500 рублей на брус, ещё 800 рублей на металл, плюс работа мастеров. В теории всё красиво. А на практике оказывается, что по факту расходов больше — где-то ушло больше древесины, где-то затянули сроки. ИИ анализирует реальное потребление материалов, сравнивает его с планом, и показывает, где у вас «утекают» деньги. Это очень круто — вы сразу видите, на каком этапе идёт перерасход: на складе, на распиле, в разработке чертежей.
Теперь про охрану труда. Всё больше производств ставят камеры наблюдения. Но камеры сами по себе — это просто видео. А вот если к ним подключить нейросеть с системой видеоаналитики — тогда начинается магия. Система в режиме реального времени отслеживает, одел ли сотрудник каску, зашёл ли в опасную зону, использует ли средства защиты. И если нет — система не просто фиксирует это, а может сразу передавать данные руководителю, чтобы тот мог оперативно вмешаться.
Например, в погрузочном цеху под краном есть «опасная зона», куда никто не должен заходить. Если кто-то туда попадает — система это видит и тут же передаёт информацию, чтобы можно было срочно отреагировать. Такая система – реальная профилактика ЧП.
Продажа продукции в производственном бизнесе — это, как правило, длинный, тяжелый и рутинный цикл. Много согласований, много Excel-таблиц, тендеры, КП, просроченные заявки, забытые лиды, менеджеры, которые «не успели» перезвонить… В итоге часть клиентов уходит к тем, кто просто работает быстрее. И вот здесь ИИ показывает себя полноценной системой роста выручки и может даже частично подменять РОПа (руководителя отдела продаж).
Как это работает?
С помощью искусственного интеллекта можно автоматизировать рутинные действия менеджеров. Например, при поступлении заявки ИИ сам формирует коммерческое предложение, ориентируясь на входящие данные: регион клиента, интересующий объём, тип продукции, а также историю предыдущих заказов (если они были). То есть если клиент уже заказывал у вас трубы с цинковым покрытием — ИИ подставит в КП именно такую позицию. А если он новичок — выберет базовую конфигурацию и посоветует смежные товары.
Во-вторых, ИИ можно научить анализировать разговоры менеджеров с клиентами. То есть вы берёте звонки, расшифровываете их с помощью одной нейросети, делите на спикеров с помощью второй, а третья оценивает, насколько менеджер отработал возражения, правильно ли упомянул УТП, не торопился ли, не «слил» ли горячего клиента.
На выходе руководитель получает чёткий отчёт с анализом качества работы менеджером и разбором их популярных ошибок.
В-третьих, ИИ можно подключить к CRM как персонального ассистента — и он будет в реальном времени помогать менеджерам. Например, подсказывать, какие документы нужно отправить клиенту, когда перезвонить, когда выставить счёт. В каком случае ИИ становится активным участником отдела продаж, который не забывает, не устаёт и не уходит на обед.
Наконец, ИИ способен анализировать воронку продаж и находить «узкие горлышки». Где теряются клиенты? Почему после КП не идут оплаты? Где менеджеры тормозят? Где маркетинг привёл «не тех»? Система собирает все данные — и выдаёт чёткие рекомендации.
Если вы продаёте металлоконструкции, мебель, бетонные изделия, промышленное оборудование — всё это применимо и для вас, но с отдельными нюансами.
Когда мы говорим про внедрение искусственного интеллекта на производстве, важно не впадать в заблуждение. Увы, искусственный интеллект – не волшебная коробка из детских сказок, которую воткнули в розетку, и она сразу начала управлять заводом, сама собирать станки и раздавать премии.
Так это, увы, не работает. ИИ — это инструмент. Причём очень мощный, но только если он встроен в правильную систему и когда им руководит грамотный человек.
На производстве любая автоматизация — это архитектура. Последовательная, чёткая, выстроенная цепочка, где ИИ — это всего лишь один из элементов. Такой же, как ваша ERP-система, складская база, видеокамера на въезде или скрипт подсчёта выработки. Только в отличие от остальных, он умеет учиться и давать вариативный, “человекообразный” результат.
В классической архитектуре ИИ на производстве работает в рамках четырёх уровней:
1. Источник данных.
Сначала — откуда мы берём информацию. Это может быть что угодно: CRM, ERP,, датчики на станках, камера на складе, даже Excel-файл или электронная заявка. Всё, что содержит данные — от входящего звонка до температуры плавильного котла. Источники подключаются по API, по FTP или просто вгружаются через интегратор.
2. Связующая логика.
На этом уровне работают платформы автоматизации: n8n, Make.com, Zapier, Node-Red, собственный backend. Именно здесь выстраивается логика, куда и когда передавать данные. Например: если система видит, что оборудование простаивает более 30 минут — запускается сценарий: собрать телеметрию, отправить в ИИ для анализа, затем — оповестить инженера. Или другой пример: если в CRM поступила новая заявка на расчёт металлоконструкции — автоматически собрать данные, передать в ИИ, сформировать КП.
3. Модули ИИ.
Вот здесь и работает наш герой. Это может быть одна нейросеть, может быть сразу несколько. Один ИИ анализирует видео с линии, ищет дефекты на упаковке. Другой — классифицирует обращения с сайта, чтобы сразу понять, это клиент или спам. Третий — пишет письма, формирует технические ТЗ, переводит, подбирает материалы. Главное — все нейросети получают данные из автоматизационной платформы и возвращают результат обратно.
4. Действие.
Результат работы ИИ не должен “зависнуть в воздухе”. Он идёт обратно туда, где нужен: в CRM, в Google Sheets, в ERP, в e-mail, в Telegram — куда вы укажете. Отсюда запускаются следующие шаги: формирование документа, отправка письма снабженцу, напоминание руководителю, запуск закупки, назначение задачи, запуск рекламной кампании и т.д.
На производстве часто важна видеоаналитика. Тогда в архитектуру работы ИИ на производстве добавляется отдельный слой: видеопоток → система распознавания (например, YOLO, Ultralytics, OpenCV) → извлечение события → отправка в ИИ. Это может быть контроль касок, контроль проникновений, счёт людей на участке, подсчёт производительности. Например, камера фиксирует, что рабочий не надел защиту — система отправляет сигнал мастеру. Всё — без участия человека.
Наши эксперты написали для вас более 30 статей по автоматизации бизнес процессов с помощью искусственного интеллекта. Их прочтение поможет Вашему предприятию найти точки роста.
Промышленная безопасность
Идентификация опасного производственного объектаРегистрация опасного производственного объекта Лицензия на эксплуатацию ОПОЭкспертиза промышленной безопасностиЭкспертиза промышленной безопасности зданияЭкспертиза промышленной безопасности проектной документацииОбоснование безопасностиДекларация промышленной безопасностиТехническое освидетельствование© 1991-2025 Группа Компаний Триада
ИНН: 7701010056 ОГРН: 103770005263
Разработка сайта
Получите бесплатную консультацию
Получите коммерческое предложение!
Заполните заявку, наш эксперт свяжется с вами и в течение 1 дня подготовит полноценное коммерческое предложение!
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку ваших персональных данных
Получите бесплатный доступ!
Заявка на консультацию
Оставьте заявку на бесплатную консультацию и в течении 10 минут с Вами свяжется наш специалист и ответит на все интересующие вопросы
[Я принимаю условия передачи информации
Консультация эксперта!
Заполните форму, и мы свяжемся с Вами, чтобы обсудить удобное время посещения нашего офиса
Оставьте заявку на презентацию личного кабинета
Ошибка: Контактная форма не найдена.
Cкачайте PDF портфолио компании
Заполните заявку и сразу же получите pdf версию детального портфолио компании
Отклик на вакансию
Заполните заявку ниже, — мы перезвоним