Штучний інтелект стрімко змінює виробництво, підвищуючи ефективність, покращуючи якість і забезпечуючи розумніші процеси. Галузеві опитування показують, що близько 90% виробників вже використовують певні форми ШІ, хоча багато хто вважає, що все ще відстає від конкурентів.

Світові прогнози одностайні: ринок ШІ у виробництві стрімко зростає. Один із звітів прогнозує, що до 2028 року він досягне приблизно 20,8 млрд доларів США (з темпом зростання близько 45–57% CAGR), оскільки компанії інвестують в автоматизацію, прогнозну аналітику та розумні фабрики.

За даними Всесвітнього економічного форуму, 89% керівників вважають ШІ ключовим для досягнення зростання, тому впровадження ШІ є критично важливим для збереження конкурентоспроможності.

ШІ обіцяє революціонізувати виробництво, ланцюги постачання та дизайн продукції — але також ставить виклики щодо даних, безпеки та навичок персоналу. У цій статті приєднуйтесь до INVIAI, щоб дізнатися, як ШІ та суміжні технології змінюють сучасну промисловість.

Ключові технології ШІ та сфери застосування

Виробники застосовують різноманітні методи ШІ для автоматизації та оптимізації виробництва. Важливі приклади включають:

• Прогнозне обслуговування: алгоритми ШІ аналізують дані сенсорів машин, щоб передбачити відмови обладнання до їх виникнення. Використовуючи моделі машинного навчання та цифрові двійники, компанії можуть планувати технічне обслуговування заздалегідь, зменшуючи час простою та витрати на ремонт. Наприклад, провідні автовиробники вже застосовують ШІ для прогнозування несправностей роботів на конвеєрі та планування ремонту у непікові години.
• Комп’ютерний зір для контролю якості: сучасні системи візуального контролю перевіряють продукцію в режимі реального часу, виявляючи дефекти значно швидше та точніше, ніж люди. Камери та моделі ШІ порівнюють кожну деталь із ідеальними параметрами, миттєво позначаючи будь-які відхилення. Це інспектування на основі ШІ зменшує відходи та брак, підвищуючи загальну якість продукції без уповільнення виробництва.
• Колаборативні роботи («коботи»): нове покоління роботів із ШІ може безпечно працювати поруч із людьми на виробничому майданчику. Коботи виконують повторювані, точні або важкі завдання — наприклад, виробники електроніки використовують коботів для встановлення дрібних компонентів — тоді як люди зосереджуються на моніторингу, програмуванні та творчому вирішенні проблем. Це партнерство людини та ШІ підвищує продуктивність і ергономіку.
• Цифрові двійники та Інтернет речей (IoT): виробники використовують цифрові двійники (віртуальні копії обладнання або цілих заводів) для проведення симуляцій і оптимізацій. Дані сенсорів IoT у реальному часі живлять двійника, дозволяючи інженерам моделювати сценарії «що, якщо», оптимізувати розташування або процеси та прогнозувати результати без зупинки виробничої лінії. Інтеграція ШІ з цифровими двійниками (наприклад, використання генеративного ШІ для дослідження змін у дизайні) вважається майбутнім трендом, що розширює можливості дизайну, симуляції та аналізу в реальному часі.
• Генеративний дизайн і розробка продуктів на основі ШІ: навчаючись на даних про матеріали, обмеження та попередні проєкти, генеративні інструменти ШІ можуть автоматично створювати оптимізовані деталі та прототипи. Аерокосмічні та автомобільні компанії вже використовують це для легких і міцних компонентів. ШІ також сприяє масовій кастомізації, швидко адаптуючи дизайн під уподобання клієнтів без зупинки виробництва.

Загалом, ШІ у виробництві виходить далеко за межі простої автоматизації. IBM пояснює, що ці «розумні фабрики» використовують підключені пристрої та аналітику даних, щоб виробництво могло самостійно коригуватися в режимі реального часу. Результат — надзвичайно гнучке, ефективне підприємство, де ШІ постійно контролює операції, максимізує продуктивність і зменшує відходи без участі людини.

Переваги ШІ у виробництві

ШІ приносить численні переваги у виробничі процеси. Основні з них:

• Підвищення ефективності та продуктивності: контроль і оптимізація процесів на основі ШІ дозволяють отримувати більше продукції з тих самих ресурсів. Наприклад, моніторинг у реальному часі може збільшувати швидкість роботи машин у пікові періоди або уповільнювати їх у спади, максимізуючи загальне використання. За даними IBM, «розумні фабрики», керовані ШІ, можуть автоматично налаштовуватися для підтримки оптимальних умов, значно підвищуючи продуктивність.
• Зменшення простоїв і витрат на обслуговування: прогнозування відмов дозволяє мінімізувати незаплановані зупинки. За оцінками, прогнозне обслуговування може скоротити витрати на технічне обслуговування до 25% і час простою на 30%. Це дозволяє заводам працювати безперебійно цілодобово з меншим числом аварійних ремонтів.
• Вища якість і менше відходів: інспекція та контроль на основі ШІ забезпечують кращу якість і менше браку. Комп’ютерний зір виявляє дефекти, які можуть пропустити люди, а оптимізовані процеси зменшують варіативність. В результаті продукти стають більш однорідними, а екологічний вплив знижується. IBM зазначає, що здатність ШІ оптимізувати енергоспоживання та обмежувати відходи «сприяє екологічно відповідальному виробництву», зменшуючи вплив на довкілля.
• Швидші інновації та цикли розробки: ШІ прискорює дослідження і розробки. Методи, як-от генеративний дизайн і швидке прототипування, дозволяють компаніям швидко створювати нові продукти. За словами IBM, симуляції цифрових двійників і генеративні моделі на основі ШІ дають змогу виробникам «інноваційно та ефективно розвиватися», скорочуючи час виходу на ринок складних розробок. Це допомагає компаніям залишатися гнучкими в умовах швидких змін ринку.
• Покращене планування ланцюгів постачання та попиту: генеративний ШІ та машинне навчання допомагають прогнозувати попит і оптимізувати запаси. Наприклад, моделювання сценаріїв і симуляції на основі ШІ підвищують гнучкість і стійкість ланцюгів постачання. Як зазначає IBM, генеративний ШІ може покращити комунікацію та планування сценаріїв у керуванні ланцюгами постачання, допомагаючи швидко реагувати на збої.
• Підвищення безпеки та задоволеності працівників: передача небезпечних або монотонних завдань роботам робить фабрики безпечнішими. Системи ШІ (іноді з доповненою або віртуальною реальністю) можуть точно керувати працівниками під час складних операцій. Це співробітництво людини і машини також дозволяє працівникам більше часу приділяти цікавій, цінній роботі, підвищуючи задоволеність роботою.

Отже, ШІ робить фабрики «розумнішими». Він створює підприємство, кероване даними, де рішення приймаються на основі фактів, а процеси постійно вдосконалюються. При широкому впровадженні ці можливості означають стрибок від традиційної конвеєрної лінії до повністю автоматизованих, інтелектуальних операцій Індустрії 4.0.

Виклики та ризики

Впровадження ШІ в промисловості супроводжується труднощами. Основні виклики:

• Якість даних та інтеграція: ШІ потребує великих обсягів чистих, релевантних даних. Виробники часто мають застаріле обладнання, яке не було розроблене для збору даних, а історичні дані можуть бути розпорошені або непослідовні. Без якісних даних моделі ШІ можуть бути неточними. IBM зазначає, що багато підприємств «не мають чистих, структурованих і спеціалізованих даних, необхідних для надійних висновків», особливо у контролі якості.
• Кібербезпека та операційні ризики: підключення машин і впровадження ШІ збільшує вразливість до кіберзагроз. Кожен новий сенсор або програмне забезпечення — потенційна точка атаки. Виробники повинні інвестувати у надійний захист, інакше порушення безпеки або шкідливе ПЗ можуть паралізувати виробництво. Існує також ризик, що експериментальні моделі ШІ (особливо генеративні) ще не повністю надійні у критичних умовах.
• Недостатність навичок і підготовки: бракує інженерів і дата-сайентістів, які розуміють і ШІ, і виробничі процеси. Як підкреслює IBM, «нестача навичок» ускладнює впровадження ШІ без перепідготовки. Багато компаній змушені значно інвестувати у розвиток і підвищення кваліфікації персоналу.
• Управління змінами та вплив на персонал: працівники можуть опиратися новим інструментам ШІ через побоювання за робочі місця. Розумне впровадження вимагає чіткої комунікації та перепідготовки. IBM повідомляє, що майже всі організації відчувають певний вплив ШІ та автоматизації, тому управління цими змінами є критично важливим. Водночас багато експертів наголошують, що ШІ більше доповнює працівників, ніж замінює їх, передаючи повторювані завдання машинам, а людям залишаючи творчі та контрольні функції.
• Високі початкові витрати: впровадження ШІ — включно з новими сенсорами, програмним забезпеченням і обчислювальною інфраструктурою — може бути дорогим. Це особливо складно для малих виробників. Аналіз marketsandmarkets відзначає, що високі витрати на впровадження є основним обмеженням, навіть при зростаючому попиті на ШІ. Компанії повинні ретельно планувати окупність інвестицій, часто починаючи з пілотних проєктів перед масштабним запуском.
• Відсутність стандартів і безпекових рамок: у промисловості мало загальноприйнятих стандартів для верифікації систем ШІ на заводах. Забезпечення прозорості, справедливості та безпеки алгоритмів ШІ (наприклад, уникнення упереджень або несподіваних збоїв) додає складності. Компанії, як TÜV SÜD та Всесвітній економічний форум, працюють над рамками сертифікації якості ШІ в промисловості, але стандартизовані найкращі практики ще формуються.

Незважаючи на ці виклики, лідери підкреслюють, що їх подолання відкриває величезний потенціал. Наприклад, інтеграція ШІ з застарілим обладнанням — поширена перешкода — є пріоритетом для рішень наступного покоління.

Майбутні тенденції та перспективи

Тенденція розвитку ШІ в промисловості стрімка. Експерти прогнозують, що поєднання ШІ з іншими технологіями докорінно змінить фабрики протягом наступного десятиліття.

• Генеративний ШІ + цифрові двійники: аналітики передбачають, що поєднання генеративного ШІ з моделями цифрових двійників революціонізує виробництво. Це поєднання обіцяє не лише оптимізувати існуючі процеси, а й «відкрити нову еру дизайну, симуляції та прогнозного аналізу в реальному часі». Виробники, які інвестують у ці напрямки, зможуть перейти від реактивного обслуговування до проактивної оптимізації, значно підвищуючи ефективність, стійкість і надійність.
• Індустрія 5.0 — орієнтоване на людину виробництво: розвиваючи концепцію Індустрії 4.0, ЄС пропонує Індустрію 5.0, яка акцентує увагу на сталому розвитку та добробуті працівників поряд із продуктивністю. У цій концепції роботи та ШІ виконують важкі та небезпечні завдання, а людська творчість залишається в центрі уваги. Фабрики впроваджуватимуть циркулярні, ресурсоефективні практики, а програми безперервного навчання готуватимуть персонал із цифровими навичками. Проєкти Індустрії 5.0 мають на меті зробити виробництво більш екологічним і інклюзивним.
• Edge AI та аналітика в реальному часі: із розвитком 5G та edge-комп’ютингу все більше обробки ШІ відбуватиметься безпосередньо на виробничому майданчику (на пристроях або локальних серверах), а не в хмарі. Це забезпечить наднизьку затримку керування та зворотний зв’язок щодо якості в реальному часі. Наприклад, сенсори з ШІ можуть миттєво налаштовувати машини без необхідності звертатися до хмари.
• Ширше впровадження коботів і робототехніки: очікується швидке зростання використання колаборативних роботів у різних галузях — не лише в автомобільній та електронній промисловості. Менші фабрики та нові індустрії (наприклад, харчова промисловість або фармацевтика) досліджують можливості коботів для гнучкої автоматизації. Щороку інтелект коботів зростатиме, дозволяючи виконувати більш складні завдання.
• Передові матеріали та 3D-друк: ШІ допомагатиме розробляти нові матеріали та оптимізувати адитивне виробництво (3D-друк) складних деталей. Разом ці технології можуть локалізувати частину виробництва та забезпечити виготовлення продукції за запитом, зменшуючи навантаження на ланцюги постачання.
• Посилена увага до пояснюваності та етики: із зростанням використання ШІ виробники інвестуватимуть у системи пояснюваного ШІ, щоб інженери могли довіряти та перевіряти рішення машин. Практично це означає більше інструментів для візуалізації причин прийняття рішень ШІ та більше галузевих рекомендацій для забезпечення безпеки та справедливості процесів на основі ШІ.

>>> Дізнайтеся більше:

Штучний інтелект у медицині та охороні здоров’я

Застосування штучного інтелекту в бізнесі та маркетингу

Підсумовуючи, ШІ має стати ще більш інтегрованим у промислові операції. Дослідження свідчать, що компанії, які рано інвестують у ШІ, можуть суттєво збільшити частку ринку, доходи та задоволеність клієнтів. Хоча повна трансформація потребує часу та ретельного планування, напрямок очевидний: ШІ стане рушієм наступного покоління розумного, сталого та конкурентоспроможного виробництва.