Москва. 30 июня. ГеоИнфо — Инженеры и проектировщики активно осваивают возможности искусственного интеллекта. Количество предприятий, внедряющих генеративный ИИ в производственные процессы, стремительно растёт. Эксперты в области IT, инженерии и проектирования рассказали Guide, как сегодня используются нейросети на производстве, с какими трудностями сталкиваются компании и как ИИ повлияет на будущее отрасли, передает «Коммерсантъ».
Согласно оценке Антона Алексеева, MLOps-инженера компании Selectel, уже к 2030 году до 25% новых рабочих мест в производственной сфере будут связаны с ИИ. Однако пока позволить себе такие технологии могут преимущественно крупные предприятия. Для среднего и малого бизнеса внедрение нейросетей связано с высокими затратами времени и ресурсов.
По данным Татьяны Буториной из Аналитического центра кибербезопасности компании «Газинформсервис», в 2024 году около 39% крупных российских компаний внедрили ИИ-технологии в производство. В 2025 году ожидается рост этого показателя.
Федор Цветков, руководитель отдела маркетинга в компании FedAG, отмечает, что интерес к ИИ в инженерных процессах быстро растёт: «Все больше коллег по индустрии начинают разрабатывать ИИ-решения для крупных заводов. Поступают запросы на системы, которые могут делать расчёты, сортировать материалы или автоматически выявлять брак».
По словам Дмитрия Черноуса, руководителя группы технологического консалтинга MWS AI (входит в МТС), технологии ИИ активно применяются в таких направлениях, как работа с документацией, экспертные системы, компьютерное зрение, генеративное проектирование. В числе задач — оптимизация проектирования и расчетов, прогнозирование отказов оборудования, моделирование процессов, автоматизация рутинных задач, контроль качества.
Практические примеры уже работают: Курский электроаппаратный завод внедряет LLM для бережливого производства, «Северсталь» использует ИИ для инспекции дефектов, ИИ-ассистенты внедрены на всех участках «Норникеля», а КамАЗ применяет нейросети для прототипирования деталей.
Андрей Собакин, главный конструктор АО «ПТПА», рассказал об опыте своего предприятия: «Инженер не делает 3D-модель каждого элемента вручную, а заполняет цифровую таблицу с требованиями и параметрами. Программа автоматически генерирует модель и состав изделия. Такой подход позволяет создавать новые изделия за два-три часа».
Алексей Толстов, руководитель направления «Цифровые инструменты» компании «Технониколь», выделяет генеративный дизайн как одну из ключевых возможностей ИИ. Нейросети предлагают проектные решения на основе параметров стоимости, веса, прочности и экологических требований. ИИ уже применяется для мониторинга строительства, выявления отклонений по видеоснимкам, создания цифровых двойников зданий, производств и городов.
Однако у технологии есть и уязвимости. ИИ по-прежнему нуждается в контроле со стороны человека. Антон Алексеев ссылается на исследование YADRO, согласно которому более 30% ответов больших языковых моделей содержат ошибки, а 6% вообще не соответствуют запросу. Вероятность ошибки повышается, если исходные данные неполные или недостоверные.
Серьёзную угрозу представляют хакерские атаки и утечки данных. «Злоумышленники могут манипулировать моделями через вредоносные промпты, что приводит к утечкам, выполнению несанкционированных команд и сбоям в работе систем», — предупреждает Алексеев. Он подчеркивает необходимость комплексной защиты и постоянного мониторинга взаимодействия с LLM.
Федор Цветков отмечает, что без обучения операторов и логистов работе с ИИ-системами эффективность таких решений будет крайне низкой. А Артём Рогозин, руководитель отдела разработки LUIS+, подчёркивает: ответственность за итоговое решение должна оставаться за опытными специалистами. Пока ИИ — это помощник, но не самостоятельный производственный элемент.
По мнению Дмитрия Черноуса, в будущем ИИ позволит ускорить проектирование, вывод продуктов на рынок, создавать новые материалы и формы, интегрироваться с «умными» производствами и разрабатывать экологичные решения. Антон Алексеев считает, что к 2030 году ИИ займёт до четверти новых рабочих мест в производственных отраслях.
Татьяна Буторина уверена: компании, использующие нейросети, получат стратегическое преимущество. Это приведёт к появлению новых профессий, продуктов, инноваций и персонализированной продукции.
Однако, как подчёркивает Андрей Собакин, развитие ИИ в инженерии потребует отраслевой адаптации. «У каждого инженера есть свои наработки, передающиеся годами. Эти знания нельзя найти в интернете. Поэтому ИИ должен развиваться индивидуально, в контексте конкретных предприятий и задач», — заключает он.
Комментариев пока нет.