Искусственный интеллект в производстве - сферы применения
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
Искусственный интеллект для контроля качества производства
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.
ИИ для контроля эффективности сотрудников на производстве
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.
Искусственный интеллект для промышленной безопасности и охраны труда
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.
ИИ для роста продаж производственного бизнеса
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.
Как устроена архитектура применения искусственного интеллекта на производстве
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.
