Искусственного интеллекта не существует, есть искусственная разумность

Я отвечу на этот вопрос на примере нашей разработки — ПК «Зодиак». Это платформа оперативного контроля инфраструктуры, сервисов и бизнес-процессов предприятия в режиме реального времени.

Ее первый уровень — сбор разнородных данных из SCADA, MES, производственных систем. Затем следует интеграционная шина, позволяющая получать, объединять данные и приводить их к единому формату. Далее они попадают в аналитическую БД, где преобразуются для анализа. После этого инструменты предиктивной аналитики и прогностики с использованием технологий нейронных сетей в режиме реального времени рассчитывают математическую модель риска возникновения НШС для каждого вида оборудования и для всего предприятия.

Каждому событию, выявленному системой, присваивается уровень опасности в соответствии с событийной моделью. Наивысший уровень — критическое событие промышленной безопасности, которое с высокой степенью вероятности приведет к аварии, низший — незначительное локальное событие. Кроме оценки рисков, система информирует о причинах их возрастания.

В этой сфере Россия лидирует. Крупные западные компании, такие как Symens и Honeywell, сейчас занимаются созданием подобных систем, а мы уже внедряем наше решение в ряде компаний. Нюанс в том, что систему зонтичного мониторинга нельзя просто скопировать: для создания корректно работающей модели расчета риска НШС необходим глубокий отраслевой опыт, который нарабатывается большим количеством реализаций системы у клиентов.

Ее основные пользователи — предприятия нефтегазового комплекса, металлургической отрасли, угольной промышленности, эксплуатирующие объекты I и II классов опасности. Отдельно стоят ВПК и атомная энергетика, у них свои системы контроля.

Прежде всего это автоматизированный контроль производственных процессов предприятия. Это особенно актуально для холдингов. На отечественном рынке почти нет систем, способных контролировать весь процесс — от поступления сырья до получения готовой продукции — в различных технологических режимах (особенно в переходных: пуск, остановка производственных систем).

Следующее преимущество — обеспечение промышленной безопасности на качественно новом уровне. Наши клиенты, уже эксплуатирующие систему, отмечают, что число событий промышленной безопасности значительно сократилось после ее внедрения — на 60–70%.

Не нужно сбрасывать со счетов и снижение издержек. Меньше аварий — больше денег.

Начинать нужно с детальной оценки производственного процесса — ведь нам нужно выстроить систему, способную корректно распознавать события, возникающие на разных уровнях предприятия, и связывать их между собой. Перед внедрением системы необходим подготовительный этап, в рамках которого мы проведем сбор метаданных, поступающих из управляющих производственных систем, и создадим онтологию производственного процесса. Онтология позволит быстро опознавать события, а математическая модель, созданная нашими специалистами, просчитает их влияние на работу предприятия.

Подчеркну, что зонтичный контроль промышленной безопасности эффективно работает только в связке с человеком. Система готовит данные, специалист принимает решения. Там, где требуется оценка временных, технических, социальных и прочих факторов, заменить человека не сможет ни один Artificial Intelligence. Кстати, искусственного интеллекта не существует, есть искусственная разумность, английский термин просто переводят неверно.

Так как мы хорошо отработали внедрение системы на пилотных отраслевых проектах, ее развертывание не занимает много времени — примерно от полугода до года. У крупных компаний внедрение может длиться до полутора лет. Отмечу, что в систему уже заложена способность к адаптации по принципу Lego: для того чтобы сформировать нужную структуру, достаточно выбрать модули и состыковать их друг с другом.

Стоимость проекта напрямую зависит от масштаба предприятия. Перед внедрением мы просим клиента заполнить специально разработанную метрику, чтобы учесть параметры объекта контроля и определить характеристики целевой системы. Добавлю, что тиражирование решения намного дешевле, чем первое внедрение.

На предприятии первый уровень пользователей — это специалисты рабочей смены, непосредственно управляющие установками. Далее — диспетчерский центр, где формируется обобщенная картина со всего производства. Третья категория пользователей — аналитики и руководство предприятия. На уровне холдинга систему также используют аналитики и топ-менеджмент.

В основном внутренним заказчиком внедрения выступает служба безопасности предприятия, а ИТ-блок отвечает за развертывание и поддержку комплекса.

Всегда найдутся люди, которые будут препятствовать прогрессу, но остановить его еще не удавалось никому. Цифровизация неизбежна. Зрелость любой технологии наступает примерно через 50 лет после ее появления. Можно провести аналогию с электричеством. Сегодня вы не найдете на заводах инженеров по электроснабжению. Стоят коробки, и бригада электриков их обслуживает. Современным ИТ как отрасли уже около 40 лет, она уже приближается к своей зрелости и потихоньку становится commodity в том числе в промышленности.