Промышленность активно заменяет людей на ИИ в области производственного контроля

Более 60% предприятий ведут разработку или адаптацию аналитических систем с искусственным интеллектом на основе видеонаблюдения, а новые производства проектируются уже с расчетом на «трудоустройство» машин.

Национальный исследовательский университет ИТМО в сентябре представил разработку, которая поможет автоматически отслеживать опасные или неуставные действия персонала предприятий в периметре контроля. Как отмечают создатели программного продукта, их алгоритм уже проходит обкатку на одном из промышленных объектов в Пермском крае.

Mashnews опросил экспертов о перспективности широкого внедрения подобных технологий. Оказалось, что больше половины российских промышленников озадачены тем, чтобы поручить беспристрастным машинам следить за порядком и на основе наблюдений оптимизировать все процессы, включая контроль технологических операций, тайм-менеджмент и производительность труда.

Закодируют всех

Ученые ИТМО предложили программу для анализа данных, которые получают через системы видеонаблюдения. Нередко это делается вручную, поэтому многие моменты не попадают в поле зрения живого контролера из-за высокой скорости потока событий и множества точек видеоконтроля. На помощь приходит нейросеть, специально обученная распознавать «неправильные» действия людей. Автоматический анализ выходит на новый качественный уровень.

Алгоритм ActionFormer с точностью до 80% распознает сразу десять действий: например, может отследить, когда сотрудник производства курит или употребляет алкоголь на рабочем месте, опасно отвлекается или разговаривает по телефону, перемещает оборудование или находится в запретных зонах.

«В будущем мы хотим обучить модель на большем числе действий. Следующая задача – адаптировать систему распознавания действий для носимых камер. Например, ее можно будет использовать в шахтах при проведении инструктажа – отслеживать, что бригада выполняет нужные действия и соблюдает правила безопасности: например, использует средства индивидуальной защиты, проводит работы в соответствии с инструкцией, безопасно спускается по лестнице», — рассказала руководитель проекта, кандидат технических наук, научный сотрудник лаборатории компьютерных технологий ИТМО Валерия Ефимова.

Код алгоритма выложили в открытый доступ. То есть любой пользователь может применить модель на своем предприятии, научив ее распознаванию нужных действий. В приоритете – безопасность производственных объектов, но видеоаналитика также дает существенное улучшение показателей экономики.

Темп задают лидеры

Эксперт Научно-исследовательского института телекоммуникаций МИЭМ НИУ ВШЭ Алексей Солдатов приводит примеры предприятий, которые уже смогли добиться роста основных производственных показателей за счет применения систем видеоконтроля и анализа полученных от них данных.

На Яковлевском ГОКе «Северстали» модель компьютерного зрения для мониторинга рудоспусков за январь–июнь 2025 года позволила избежать 19,3 часа простоев и принесла подтвержденный экономический эффект 2,9 млн рублей. На Стойленском ГОКе (Группа НЛМК) сервис машинного зрения для контроля крупности руды повысил производительность мельниц на 1 т/ч – до 20 тыс. тонн концентрата в год. В СИБУРе система «Черный экран» уже охватывает около 70% производственных камер, разгружая операторов и повышая прозрачность технологических операций. КАМАЗ тестирует и внедряет решения по интеллектуальному контролю ручных операций на сборочном производстве, что повышает управляемость и качество сборки.

«Эти кейсы показывают, что компьютерное зрение перестало быть «пилотом» и приносит реальную пользу — от предотвращения простоев и роста выработки до усиления безопасности и операционной дисциплины», – констатирует Алексей Солдатов.

Директор по развитию RVi Group Антон Фролов рассказал Mashnews о результатах недавнего отраслевого исследования, проведенного специалистами компании. Были опрошены представители порядка 70 предприятий металлургии, машиностроения, химической и нефтегазовой отраслей, энергетики, легпрома, пищевой промышленности, автомобилестроения и других отраслей реального сектора.

Подавляющее большинство респондентов отметили, что системы видеоаналитики повышают общую эффективность работы предприятий, предотвращают производственный травматизм и в перспективе должны стать отраслевым стандартом для промышленных объектов. Около 60% предприятий, попавших в исследование, проектируют и систематически обновляют такие системы.

«Использование подобных технологий на крупных предприятиях демонстрирует реальную отдачу от видеоаналитики. Они способствуют сокращению простоев, росту производительности, повышению безопасности и улучшению операционной дисциплины, что постепенно формирует спрос и стимулирует развитие отрасли», – заключил Антон Фролов.

Проблемы внедрения

Системы видеоаналитики на птицефабриках повышают производительность труда на 15-50% за счет контроля процессов упаковки. Ряд промышленных предприятий, использующих видеоаналитику для дефектоскопии и обнаружения сбоев, экономят на издержках около 30%.

Академический руководитель магистратуры «Анализ данных в девелопменте» факультета компьютерных наук Высшей школы экономики Мария Горденко отмечает, что несмотря на явный экономический эффект, который дают подобные системы, их ценовая доступность обеспечена пока только для больших компаний. Зачастую это связано с переделкой старых систем или подгонкой инноваций под действующие условия.

«Среди основных барьеров — высокая стоимость, и даже не самих камер, а всей инфраструктуры, которая будет необходима для полноценной работы системы. Эти сложности также идут в тесной связке с необходимостью интегрировать решения в уже существующие процессы и инфраструктуру, где часть решений могут быть унаследованы или быть устаревшими», – объясняет Мария Горденко.

Жизнеспособный вариант решения состоит в изначальном учете в проекте промышленного предприятия перспективы использования систем сбора и анализа данных с применением искусственного интеллекта.

«Крупные промышленные предприятия действительно все чаще проектируются с учетом интеграции систем ИИ, включая интеллектуальное видеонаблюдение и аналитику. Такие системы позволяют перейти от простого наблюдения к предиктивному анализу, прогнозируя инциденты до их возникновения. Сейчас это становится новым техническим стандартом для эффективного и безопасного производства», – подтверждает инженер Передовой инженерной школы МГТУ им. Н.Э. Баумана Вадим Истомин

Доступность подобных аналитических систем, по мнению экспертов, можно повысить за счет господдержки как разработчиков ПО и производителей оборудования, так и покупателей. Доцент МИЭМ НИУ ВШЭ Антон Сергеев среди актуальных проблем называет не только дороговизну технических решений, но и дефицит IT-кадров в промышленности. В некоторых случаях распространению технологий мешает не недостаток средств на их покупку и внедрение, а неготовность менеджмента к новациям. Однако очевидные преимущества использования умных устройств и ИИ постепенно убеждают промышленников в том, чтобы обратить на них внимание.