Использование ИИ для автоматизации задач помогает компании получить конкурентное преимущество, поскольку объединение технологии автоматизации с возможностями ИИ позволяет работать более эффективно и результативно. Может ли ИИ помочь в мониторинге систем и предотвращении сбоев? Известны ли вам примеры успешного применения? Каковы преимущества и недостатки использования ИИ для автоматизации задач? На вопросы «Системного администратора» отвечают эксперты ИТ-отрасли. Группу «Борлас» представил руководитель направления развития инфраструктурных сервисов Максим Разин.
- Наше подразделение занимается разработкой программных средств для цифровизации производства с использованием технологий промышленного интернета вещей и машинного обучения. Основное направление работы — создание индустриальных IoT-решений для диагностики и прогноза изменения состояния оборудования. Диагностические системы эксплуатируются на предприятиях промышленного и энергетического секторов, в том числе осуществляют мониторинг и диагностику состояния оборудования действующих энергетических объектов.
Разрабатываемое нами ПО реализует методы предиктивной аналитики, основанные на наработках по созданию диагностических систем.
Для решения ключевых задач диагностики используется полный спектр инструментов для анализа данных, основанных на статистических методах, искусственном интеллекте, методах регрессии, прогнозирования кластеризации и понижения размерности, которые предоставляют возможности по:
- автоматизации анализа опыта эксплуатации оборудования (на уровне истории изменения значений его параметров), в том числе путем построения статистических моделей данного оборудования (модели нормальной эксплуатации, прогнозные модели, оптимизационные модели) на основе методов машинного обучения широкого класса;
- автоматическому выявлению отклонений в работе оборудования с оповещением пользователей решения через различные каналы связи и выдачей сопутствующей аналитической информации, характеризующей выявленные отклонения, включая возможные причины реализации выявленных отклонений, вероятностный прогноз изменения параметров оборудования в будущем, рекомендации по порядкам дальнейшей эксплуатации и техническому обслуживанию и ремонту оборудования;
- организации взаимодействия распределенных пользователей решения, занимающихся мониторингом и диагностикой состояния оборудования (промышленные площадки, диагностические центры и т.д.), в единой информационной среде.
Внедрение подобных решений в производственные процессы промышленных и энергетических предприятий помогает повысить эксплуатационную надежность основного оборудования, снизить эксплуатационные издержки и оптимизировать объем ручных операций по эксплуатации, техническому обслуживанию и ремонту оборудования.
Преимущества использования ИИ для автоматизации задач:
1. Повышенная точность прогнозов
- Сложные паттерны: ИИ, особенно ML/DL, выявляет сложные, неочевидные взаимосвязи в данных (вибрация, температура, ток, акустика, эксплуатационные параметры), которые трудно или невозможно обнаружить традиционными статистическими методами.
- Многомерный анализ: одновременная обработка огромного количества разнородных данных с множества датчиков.
- Адаптивность: модели могут постоянно обучаться на новых данных, адаптируясь к изменениям в работе оборудования или внешних условиях, повышая точность со временем.
2. Раннее обнаружение аномалий и отказов
- Прогнозирование сбоев ДО отказа: выявление тонких признаков деградации на самых ранних стадиях, задолго до критического отказа.
- Снижение незапланированных простоев: предотвращение катастрофических поломок и связанных с ними длительных и дорогостоящих остановок производства.
3. Оптимизация технического обслуживания
- Переход от реактивного к предиктивному: обслуживание выполняется, только когда оно необходимо, — на основе фактического состояния оборудования, а не по расписанию или после поломки.
- Сокращение затрат на ТО: уменьшение расходов на ненужное плановое обслуживание, запасные части и трудозатраты.
- Планирование ресурсов: возможность оптимально планировать работы ТО, закупку запчастей и использование персонала.
4. Увеличение времени безотказной работы (Uptime) и общей эффективности оборудования (OEE)
- Максимизация производительности: сокращение простоев напрямую увеличивает доступность оборудования и общую эффективность производства.
- Продление срока службы оборудования: своевременное обслуживание предотвращает ускоренный износ.
5. Повышение безопасности
- Предотвращение аварий: прогнозирование потенциально опасных отказов (например, в котлах, турбинах, подъемных механизмах) снижает риски для персонала и окружающей среды.
6. Автоматизация анализа и принятия решений
- Обработка Big Data в реальном времени: ИИ способен непрерывно анализировать огромные потоки данных с датчиков (IIoT).
- Снижение нагрузки на экспертов: автоматизация рутинного анализа высвобождает высококвалифицированных инженеров для решения более сложных задач.
- Оперативные рекомендации: системы могут генерировать предупреждения и рекомендовать конкретные действия по обслуживанию.
7. Оптимизация использования ресурсов
- Энергоэффективность: выявление режимов работы оборудования, ведущих к перерасходу энергии.
- Эффективность сырья: мониторинг параметров,
влияющих на качество продукции и расход материалов.
К числу возможных сложностей и ограничений при использовании ИИ можно отнести:
1. Качество и доступность данных
- «Мусор на входе — мусор на выходе»: неточные, неполные, несвоевременные или нерепрезентативные данные приводят к некорректным прогнозам.
- Нехватка данных об отказах: для обучения моделей по распознаванию редких, но критичных отказов часто недостаточно исторических данных.
- Интеграция данных: сложности с объединением данных из разрозненных систем (SCADA, MES, ERP, исторические записи).
2. Сложность разработки и внедрения
- Высокие начальные инвестиции: затраты на оборудование (датчики, edge-устройства), инфраструктуру (хранилища данных, вычислительные мощности), ПО и экспертов (Data Scientists, инженеры по машинному обучению, предметные эксперты).
- Длительный срок окупаемости (ROI): разработка, обучение, внедрение и доводка системы до эффективной работы требуют значительного времени.
- Выбор и разработка моделей: требуется глубокая экспертиза для выбора подходящих алгоритмов, их обучения, валидации и тонкой настройки под конкретное оборудование и процессы.
3. Требования к вычислительным ресурсам
- Мощное «железо»: обучение сложных моделей (особенно deep learning) требует значительных вычислительных ресурсов (GPU/TPU).
Источник: https://samag.ru/