Как искусственный интеллект применяется в металлургии

«Для большинства компаний старые активы становятся препятствием на пути внедрения новых технологий», – пишет Эндрю Зорик в колонке для Accenture. Но чтобы оставаться конкурентоспособными, привлекать новые таланты и перенимать знания у возрастных сотрудников, нужно внедрять технологические инновации.

Некоторые, например, уже используют искусственный интеллект (AI) и машинное обучение, чтобы управлять производственными процессами и повышать безопасность сотрудников на рабочем месте. Однако такие примеры – скорее исключение, чем правило.

Три взаимосвязанных направления

Наше межотраслевое исследование среди 1000+ компаний-первопроходцев показало, что 71% из них используют AI минимум в одном бизнес-процессе и более 40% – для улучшения продуктов и сервисов и управления ими.

Также наше исследование показало, что промышленники чаще всего инвестируют в три пересекающихся направления применения AI:

• преобразование процессов;
• применение данных;
• переосмысление взаимодействия человека с машиной.

Однако лишь 5% металлургических компаний систематически задействуют все три направления (на межотраслевом уровне таких компаний 10%).

Согласно результатам исследования, 19% металлургических компаний систематически применяют AI для преобразования своих процессов, 31% используют данные в совокупности с искусственным интеллектом для достижения экспоненциального роста, 37% – переосмысливают взаимодействие людей и машин.

Успехи

Одна металлургическая компания работает с SAP для разработки решений в таких областях, как анализ процессов, машинное обучение, прогнозная аналитика и планирование производства. Другая компания использует машинное обучение и анализ данных для оптимизации потребления материалов при производстве стали. Третья создала аналитический центр передового опыта для стимулирования принятия решений на основе данных.

Барьеры

Как мы уже говорили, лишь 5% металлургических компаний стремятся добиться успеха во всех трех направлениях применения AI. На пути использования AI в металлургии стоят две главные преграды:

1. Металлургия все еще воспринимается как тяжелая, не требующая высоких технологий и наносящая ущерб окружающей среде отрасль, поэтому ей трудно привлекать молодых талантливых новаторов (на самом деле это очень сложная и автоматизированная отрасль, где точность имеет первостепенное значение. К сожалению, это не доносится до широких масс).
2. Вторая проблема – стареющая рабочая сила отрасли, а также отсутствие методов передачи и сохранения знаний этих сотрудников до их выхода на пенсию.

Искусственный интеллект и машинное обучение могут помочь преодолеть эти барьеры. В книге «Человек + машина» авторы подчеркивают перспективы коллаборации человека и машины, при которой каждый усиливает и расширяет возможности другого.

Привлекая опытных работников к обучению смарт-машин, компании смогут накапливать и применять их знания для улучшения процессов. Машины, тем временем, могут сделать металлургию более безопасной и высокопроизводительной отраслью для человека, освободив его от нагрузки, связанной с физически опасными и повторяющимися задачами.

Возможности

Фокус AI в металлургии будет отличаться от других отраслей промышленности. Для промышленности, основанной на процессах, доступность активов имеет решающее значение, а самым большим риском является нестабильное производство. Поэтому основное внимание AI в области металлов будет уделяться управлению непрерывными производственными процессами для обеспечения надежности и слаженности работы оборудования. Это предполагает использование AI в таких областях, как отслеживание, прогнозирование и управление качеством, а также устранение сбоев путем изучения исторических данных.

Возможности AI также распространяются на обслуживание клиентов – можно говорить, например, о видеозаписи дефекта и использовании умных машин для выявления проблемы до того, как это сделает клиент. AI также может трансформировать R&D для новых продуктов.

Наконец, AI может снизить потребность в кризисном управлении, собирая и комбинируя данные и многолетний опыт, чтобы помочь людям быстрее принимать оптимальные решения.

Вывод

Металлургическая промышленность отстает от других секторов в применении возможностей искусственного интеллекта. Но по мере развития инноваций в отрасли «умные» самообучающиеся технологии будут играть в ней все большую роль. Металлургические компании должны определить для себя, каким образом AI может принести наибольшую пользу их бизнесу. Те, кто этого не сделают, останутся позади – и в ближайшие годы могут столкнуться с гонкой, в которой им не суждено победить.

Оригинальную версию колонки Эндрю Зорика читайте здесь