XIV Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2022

С каждым годом рынок информационных технологий (далее ИТ) пополняется новыми решения в сфере искусственного интеллекта (далее ИИ), позволяющими повысить качество и эффективность работы как людей, так и самого оборудования. Но область промышленности, ввиду своих правил и особенностей, испытывает ряд сложностей, не позволяющий внедрять современные ИТ с той же скоростью, что и отрасли финансовых систем и интернет коммуникаций.

Подобная ситуация сложилась ввиду нескольких причин.

Пожалуй, главной проблемой внедрения ИИ в промышленность является высокая плата за ошибки. В отличие от других сфер деятельности, где «промах» умного помощника навредит лишь удовлетворенности покупателя, здесь ошибка может стоить здоровья и жизни людей. Поэтому внедрение ИИ должно происходить с осторожностью, под строгим контролем со стороны специалистов, обладающими понимаем не только программирования, но и всех тонкостей технологического процесса и методологии внедрения технологий в подобные отрасли и ее предприятия.

Вторая сложность, заключается в недостатке качества и количества данных, необходимых для создания решений на базе технологий ИИ. Дело в том, что, в отличие от вышеупомянутых отраслей финансовых систем и интернет коммуникаций, данные, сгенерированные в процессе длительной промышленной деятельности, долгое время были децентрализованы и не систематизированы, и не использовались для целей анализы ввиду отсутствия необходимых инструментов, так называемых бизнес-приложений, которые создавали бы ценность этих данных для компании.

Последняя причина – традиционный уклад организационной структуры. Так исторически сформировалось, что устройство промышленности сложилось достаточно традиционно. В отличие от крупных цифровых компаний, готовых идти на определенный риск и эксперименты, промышленные предприятия используют в основном осторожные маленькие шаги в сторону перспективных ИТ, ведь несмотря на то, что ИИ предоставляет огромные возможности для развития и оптимизации, он работает совершенно иначе, по сравнению с традиционными методами, а значит вызывает серьезные опасения со стороны промышленных компаний.

Подобные сложности замедляют процесс модернизация и внедрения современных ИТ в работу промышленного предприятия.

К сожалению, крупные компании не всегда готовы к совместной разработке новых решений; они выжидают, надеясь увидеть примеры уже реализованных сценариев, и неохотно соглашаются на эксперименты и инвестиции. Однако шаг за шагом предприятия все же идут к целевым концепциям умного завода, где люди, находясь в безопасности, будут выполнять лишь контролирующую и регулирующую функции.