Искусственный интеллект, роботизация и модульные MES: новая архитектура промышленной цифровизации

По оценке эксперта, средние и крупные промышленные предприятия уже глубоко погружены в цифровую среду — они широко используют АСУ ТП и традиционные системы управления производством (MES). Однако сегодня само по себе наличие этих систем больше не гарантирует автоматического роста эффективности. Главная проблема кроется в архитектуре: большинство присутствующих на рынке MES-систем являются слишком тяжеловесными, перегружены избыточным функционалом, недостаточно гибки и, самое главное, фрагментированы. Бизнес, продажи, управление сырьем и управление оборудованием зачастую живут в разных, плохо связанных между собой ИТ-контурах.

В ответ на этот вызов рынок переходит к модульным системам на базе единой модели данных. ГК «Ренова» является совладельцем ГК «Цифра» и активно продвигает решения данной компании. Единая шина обмена данными, такая как отечественная платформа Zyfra Industrial IoT Platform (ZIIoT) от компании «Цифра», позволяет выстроить сквозную архитектуру вне зависимости от конкретного производственного передела, дополняя ее модулями сквозной генеалогии продукции, управления качеством или персоналом.

Следующим этапом промышленной эволюции становится интеграция искусственного интеллекта в системы MES. Как подчеркнул спикер, большие языковые модели (LLM) выступают не просто данью моде, а упрощенным интерфейсом между человеком и сотнями тысяч промышленных датчиков. Искусственный интеллект нормальным человеческим языком формулирует для технологов оптимальные сценарии действий, избавляя их от необходимости анализировать сложнейшие пульты АСУ ТП с мигающими лампочками. По опыту внедрений, инвестиции в такие передовые системы окупаются в среднем за 2 года.

Как отмечает эксперт по промышленной стратегии Александр Мищенков, внедрение таких ИИ-агентов станет органичным развитием цифровой экосистемы предприятия. Главной задачей ИИ станет максимальная загрузка оборудования и снижение операционных рисков, что особенно критично при выполнении строго регламентированных контрактов, таких как гособоронзаказ. Увеличение эффективности будет достигаться за счет перехода к предиктивной аналитике: ИИ-агенты смогут самостоятельно диагностировать оборудование, формировать графики техобслуживания и размещать заявки на запчасти прямо в MES/ERP-системах. Однако эксперт предупреждает, что для работы ИИ-агентов потребуется продвинутая платформа в виде «открытой АСУ ТП» и создание полноценных цифровых двойников. Кроме того, доверять ИИ критически важные процессы можно будет только после длительного периода контроля со стороны человека (RLHF-обучения) и адаптации к политике риск-менеджмента.