28. ИИ и Промышленность
Текст видео

Приветствую вас, уважаемые друзья. Мы продолжаем рассматривать вопросы применения технологий Искусственного Интеллекта в разных сферах жизни, и сегодня мы рассмотрим промышленность. У нас двадцать восьмое занятие по основам Искусственного Интеллекта, и меня зовут Роман Душкин. Приготовились? Поехали.

Сегодня под общим «термином» промышленность мы будем понимать вообще любое производство материальных ценностей на основе некоторой цепочки технологических переделов. То есть добыча полезных ископаемых, сельское хозяйство, металлургические предприятия, пищевые предприятия и так далее — это всё промышленность в нашем сегодняшнем понимании. Само собой разумеется, что промышленность, как и рассмотренный вчера транспорт, лежит в фундаменте всякой экономической системы и, как следствие, почти всякого государства. Конечно, на Земле уже имеются примеры государств, в которых промышленность полностью отсутствовала бы, но это, в основном карликовые или совсем неразвитые государства, зарабатывающие туризмом и почтовыми марками. В общем, промышленность — это один из столпов экономики. Рассмотрим же теперь, что могут дать технологии Искусственного Интеллекта в этой области.

Что ж, в вопросах управления производством опять можно руководствоваться примерно теми же самыми принципами, которые использовались при рассмотрении государственного управления. Ведь замечено, что при переходе количества задействованных на предприятии сотрудников в своём числе через какой-то порог, само предприятие начинает напоминать маленькое государство, у которого есть большое число политик, множество органов и институтов «власти» и «администрирования», которые в непосредственном производстве продукции не участвуют. И тут имеется совершенно широкий простор для автоматизации и интеллектуализации технологических и деловых процессов — от оптимизации количества сотрудников, выполняющих рутинные операции, до внедрения системы поддержки принятия решений на самом высшем уровне управления предприятием.
Намного больший интерес, который, к тому же, мы ещё не рассматривали, представляет собой рассмотрение промышленных предприятий в виде кибернетических машин? «Что?!» — внезапно спросите вы — «Опять эти странные кибернетические машины?» А я отвечу, что да — кибернетика, это довольно универсальная наука и способ познания объективной реальности и процессов в ней. И экономическая кибернетика является довольно развитым направлением кибернетической мысли. Так что рассмотреть субъект экономических отношений в виде кибернетической машины вполне возможно. Она получает на вход сырьё, инструменты и производственную силу, производит внутри себя последовательность технологических переделов и выпускает на выход продукцию. Получается «чёрный ящик» с набором входов и выходов. Теперь такие чёрные ящики можно соединять друг с другом в кибернетические схемы — на вход одного предприятия подаётся продукция, выпущенная другим предприятием.

Попытки построить такую схему для всей экономики государства или хотя бы небольшого региона, не говоря уже о мировой экономике, обычно приводили к фиаско. Мне неизвестны успешные результаты таких работ, даже если снизить требования и попытаться просто соединить предприятия и отрасли на одной схеме без учёта различных временных и пространственных ограничений. Тем не менее, эта задача вполне могла бы быть по силам интеллектуальной системе, которая могла бы не только разработать такую кибернетическую схему, но и потом при помощи неё осуществлять оптимизацию всей экономической системы в целом, организовывая бережливое производство и поставки точно-в-срок. Возможно, что вам может показаться в моих словах советская плановая утопия. Не буду отрицать, что какие-то аналогии провести можно. И, собственно, если у Госплана СССР не получилось обустроить экономику, то это не значит, что метод плохой и надо полагаться только на «невидимую руку рынка». Прогнозирование, планирование и эффективная реализация с обратными связями — всё это может быть вполне реализовано при помощи методов Искусственного Интеллекта.

Что ж, это были небольшие фантазии на тему, которые, тем не менее, вполне могут стать реальностью. Сейчас же давайте рассмотрим пару примеров, как технологии Искусственного Интеллекта уже могут помогать в промышленности. Первая технология — это так называемый «интернет вещей», который, конечно, часто относят к отдельному направлению техники. Тем не менее, если рассматривать эту странную сущность под нашим углом зрения, то тут мы увидим две несомненные технологии Искусственного Интеллекта — анализ больших данных и построение многоагентных систем различных конфигураций. Интернет вещей является одним из наиболее популярных направлений современного технологического развития, и при организации одноранговых или иерархических сетей между агентами, работающими на производстве или в сельском хозяйстве, это направление очень востребовано. Особенно в сельском хозяйстве — там вообще огромное количество применений. В итоге получается простая штука — огромное количество сенсоров собирают большие данные, которые анализируются системой управления на базе деревьев решений, нейронных сетей или гибридных решений, после чего осуществляется воздействие на технологические циклы производства или непосредственно на сырьё, материалы, инструменты.
Ещё, например, есть большое количество автономных решений для выполнения каких-либо специальных функций там, где человеку быть опасно или попросту невозможно. Здесь нам помогает робототехника и построение различных специализированных устройств. Робототехника помогает и при развёртывании гибких производственных линий. Ну а оптимизация бизнес-процессов с учётом возможностей по замене персонала решениями на базе Искусственного Интеллекта или повышения эффективности работы персонала по тем же причинам, открывает широкие возможности по внедрению искусственных интеллектуальных систем в бэк-офисе.

Наконец, хочу отметить такую возможность. Я уже упомянул про системы поддержки принятия решений на высшем стратегическом уровне управления промышленным предприятием. В своё время мною с коллегами очень серьёзно и глубоко прорабатывались вопросы комплексной автоматизации промышленных предприятий, при которой все технологические, производственные и деловые процессы замыкались в единый контур автоматизации и посредством интеграционной платформы объединялись в одну комплексную систему управления. Данные в этой системе курсировали от места их первичного зарождения по всем местам, где они обогащались и использовались, достигая как раз той самой СППР на самом верху, в которой вся информация о производстве и всех аспектах его деятельности появлялась точно в срок без запаздывания, что позволяло бы принимать взвешенные решения на основе актуальных данных. Проработанные решения далеко опередили своё время, но сегодня они становятся всё более востребованными, поскольку технологии с тех далёких времён шагнули вперёд. И опять же, появился интернет вещей, и всё остальное. Так что сегодня системы комплексной автоматизации для предприятий любого уровня сложности вполне возможны.
Самостоятельная работа
Задание 1

Прочесть все материалы по ссылкам выше

Задание 2

Сдать проверочный тест
Есть вопросы? Отлично, задавайте!
Предыдущие уроки
Урок № 1: ИИ и две зимы здесь
Урок № 2: ИИ и междисциплинарные исследования здесь
Урок № 3: Две парадигмы здесь
Урок № 4: Интуитивный подход и тест Тьюринга здесь
Урок № 5: Символьный и логический подходы здесь
Урок № 6: Агенты и роевой интеллект здесь
Урок № 7: Гибридный подход здесь
Урок № 8: Гибридный подход здесь
Урок № 9: Некоторые мифы об ИИ — 1 здесь
Урок №10: Некоторые мифы об ИИ - 2 здесь
Урок №11: Некоторые мифы об ИИ — 3 здесь
Урок №12: Правда об ИИ - 1 здесь
Урок №13: Правда об ИИ - 2 здесь
Урок №14: Правда об ИИ - 3 здесь
Урок №15: Несколько успешных примеров ИИ-проектов — 1 здесь
Урок №16: Несколько успешных примеров ИИ-проектов — 2 здесь
Урок №17: Несколько успешных примеров ИИ-проектов — 3 здесь
Урок №18: Философия ИИ здесь
Урок №19: Прикладное 1: ЭС и СППР здесь
Урок №20: Распознавание образов здесь
Урок №21: Чат-боты здесь
Урок №22: Творчество здесь
Урок №23: Автономные автомобили здесь
Урок №24: Роботы и аватары здесь
Урок №25: ИИ и Государственное управление здесь
Урок №26: ИИ и Безопасность здесь
Урок №27: ИИ и Транспорт здесь