Дмитрий Баглей, «Росатом»: Искусственный интеллект должен стать для промышленников повседневным инструментом

«Чтобы ИИ-решения позволили полностью уйти от рутины, нужно наращивать не вертикальное проникновение технологий, а горизонтальный охват»

CNews:

Вопрос использования искусственного интеллекта в промышленности уже перестал быть дискуссионным. Но пока мы еще видим не так много конкретики, когда речь идет о применении ИИ на производстве. В числе препятствий, в частности, называют недостаток инвестиций и плохо прогнозируемые эффекты внедрения ИИ. На ваш взгляд, в чем особенности промышленного использования искусственного интеллекта?

Дмитрий Баглей:

Действительно, в повестке промышленных компаний фокус дискуссий о применении ИИ сегодня сместился в сторону подходов к трансформации технологических процессов, которые сделали бы применение ИИ наиболее эффективным. Аксиомой стало понимание того, что цифровые технологии — едва ли не единственный способ повышения конкурентоспособности предприятий в условиях ограниченных ресурсов. Именно искусственный интеллект становится инструментом повышения операционной эффективности и роста производительности труда. И здесь скорость и качество внедрения ИИ может дать преимущества.

Иными словами, сегодня приоритетно решается вопрос о том, в каких переделах и цепочках применение ИИ было бы максимально целесообразным и экономически выгодным. Потому что в промышленности цена ошибок достаточно велика вне зависимости от того, идет ли речь о непрерывном или дискретном производстве. Без серьезной предварительной подготовки встроить ИИ в производственные процессы невозможно.

Основной сдерживающий фактор — наличие необходимого объема и качества данных. Построить и обучить ИИ-модель можно, только если есть данные с оборудования, собранные дискретным образом в достаточном объеме, качеству которых можно доверять. А такие массивы данных есть далеко не у всех предприятий.

Второй сдерживающий фактор — уровень зрелости не только самой технологии, но и процессов. Можно собрать модель, построить прогноз… Но для того, чтобы встроить их в реальный промышленный цикл, необходим соответствующий уровень развития процессов и информационных технологий. В «Росатоме» разработаны и на регулярной основе актуализируются четкие критерии оценки уровня цифровой зрелости, по которым мы измеряем как производственные потоки, так и процессы.

CNews:

Какие технологические преимущества дает использование искусственного интеллекта на производстве?

Дмитрий Баглей:

Например, появляется возможность прогнозирования остаточного ресурса для промышленного оборудования — технологии предсказывают рекомендуемые сроки проведения регламентных работ. Наши предприятия в целях контроля качества продукции, используя машинное зрение и видеоаналитику, осуществляют контроль дефектов как в дискретном производстве, так и в непрерывном. В конечном счете, все эти факторы влияют на эффективность бизнеса, а это — главное, на что нацелено внедрение искусственного интеллекта на предприятиях.

CNews:

А на каком этапе находится работа с искусственным интеллектом в атомной отрасли? Насколько активно эти технологии вы сейчас используете?

Дмитрий Баглей:

В этой сфере мы делаем очень много. Например, только в рамках одного проекта по предиктивной аналитике используется пятьдесят моделей с ИИ. А начиная с 2018 года, наша корпорация осуществила более ста пятидесяти проектов с применением искусственного интеллекта. Речь идет о различных субтехнологиях — компьютерное зрение, обработка естественного языка, рекомендательные системы машинное обучение и предиктивная аналитика.

Разработанных моделей — множество. Но чтобы ИИ-решения позволили полностью уйти от рутины, перейти к тому, что называется безлюдным производством, и внедрить сквозные цифровые процессы, необходимо наращивать не вертикальное проникновение технологий, а горизонтальный охват. То есть технологии с искусственным интеллектом необходимо внедрять не только на узком участке производства, а интегрировать их между собой. Тогда получится добиться нужного эффекта масштаба. Но для этого нам еще придется серьезно поработать.

«Искусственный интеллект, принимающий решения без человека, — это фантазия»

CNews:

Как вы подходите к применению ИИ: ориентируетесь на конкретные задачи или у «Росатома» есть некий перспективный план?

Дмитрий Баглей:

У нас есть два направления для определения критериев.

Во-первых, уровень зрелости. Но зрелость исключительно ради «зрелости» нам не нужна, поэтому второй важный критерий — эффективность. Прежде всего, мы «бьем» в те точки, где можно получить максимальный эффект.

Второе — это технологическое лидерство. Мы для себя отмечаем несколько направлений, где и по каким цифровым технологиям «Росатом» должен быть в числе мировых лидеров. Речь идет о полноценном применением искусственного интеллекта в промышленности, а также о математическом моделировании, включая численное и имитационное моделирование. Это ключевые технологии, которым уделяется особое внимание.

CNews:

А в каких производственных цепочках внедрение искусственного интеллекта наиболее целесообразно и экономически обоснованно?

Дмитрий Баглей:

Если говорить именно о производстве, то в первую очередь необходимо выделить субтехнологии, связанные с контролем качества продукции, заменой рутинного человеческого труда и минимизацией контрольных проб. Например, компьютерное зрение и предиктивная аналитика. В это направление сейчас инвестируют топливный и машиностроительный дивизионы нашей отрасли.

Кроме того, ИИ-технологии позволяют минимизировать потери, вызванные простоями технологической цепочки, если в ней есть узлы, которые рано или поздно выходят из строя. Это прогноз остаточного ресурса, о котором я уже говорил, а также прогноз — когда технический ремонт нужно проводить в связи с состоянием оборудования, а не по регламенту.

CNews:

Как внедрение ИИ повлияет на кадровый вопрос на предприятиях атомной промышленности?

Дмитрий Баглей:

Сегодня не только инженеры и производственники, но и HR-специалисты с нарастающим интересом следят за развитием и растущими возможностями искусственного интеллекта. И здесь можно выделить несколько направлений.

Во всем мире ключевой аспект, который влияет на успешность проектов, — это опыт команды.

Поэтому очень важно иметь грамотные продуктовые команды, которые занимаются созданием и внедрением технологий искусственного интеллекта и машинного обучения.

Конечно, пока ресурсов для масштабного охвата недостаточно. Но «Росатом» работает совместно с опорными вузами атомной отрасли, включая НИЯУ «МИФИ», МГТУ имени Н.Э. Баумана, МИРЭА и другими ведущими научно-образовательными центрами. Разрабатываются долгосрочные программы развития, чтобы у студентов был бесшовный переход от фундаментальной науки — в прикладную, а затем — в сферу практических проектов на производстве.

Нельзя также забывать и о тех сотрудниках, которые непосредственно работают с ИИ-технологиями. Новые компетенции требуют знаний, связанных с бизнес-аналитикой. Ведь модели выдают много данных и параметров, и их нужно уметь собирать, интерпретировать.

Конечно, люди, которые не владеют особенностями технологии, не смогут встраиваться в этот процесс и будут из него выпадать. Согласно Единой цифровой стратегии (ЕЦС), к 2030 году должна измениться структура персонала. Сотрудники с высокой квалификацией смогут решать сложные инновационные задачи и работают эффективнее. Благодаря планомерному развитию цифровой культуры и компетенций появится возможность перейти к распространению гибких моделей гибридного персонала и динамичных команд.

CNews:

Насколько человек вообще исключается из принятия решений при работе с искусственным интеллектом?

Дмитрий Баглей:

Искусственный интеллект, принимающий решения без человека, — это фантазия. Таких технологий пока нет и в ближайшее время не предвидится. Самообучающихся моделей тоже не существует. Управляет ими и принимает решения именно человек. Главная задача искусственного интеллекта — подсвечивать в нужное время нужные цифры для того человека, который эти решения принимает.

«Наша главная цель — 0% рутины за счет максимально эффективного применения технологий»

CNews:

Как искусственный интеллект помогает повысить безопасность на предприятиях?

Дмитрий Баглей:

На атомных станциях внедрено достаточно много решений, обеспечивающих безопасность. Причем такие решения превращаются, по сути, во внутренние цифровые продукты, которые можно тиражировать. Например, с использованием датчиков и видеоаналитики реализуется контроль проникновения на территорию — как человека, так и воздуха, листьев и т.д.

В продуктовой логике развиваются и решения для контроля ношения средств индивидуальной защиты. А есть совмещенные технологии, которые помогают следить за соблюдением пропускного режима. Предположим, сотрудник оказался в неположенной зоне или по каким-то причинам отклонился от заказ-наряда, который он выполняет. Информация о нарушениях мгновенно передается на рабочее место начальника смены и регистрируется в отчете.

Подобные нововведения позволили в восемь раз сократить количество несчастных случаев на предприятиях отрасли. Стоит отметить и прямой эффект: экономия уже составляет 25 млн рублей в год.

CNews:

Какие еще примеры успешного внедрения искусственного интеллекта на предприятиях «Росатома» вы можете привести?

Дмитрий Баглей:

Например, прогнозирование технологических параметров производственного процесса для уменьшения брака по циркониевой и титановой продукции на одном из предприятий топливного дивизиона позволило снизить уровень брака в два раза (с 2,3% до 0,9%). Экономический эффект уже оценивается в 115 млн рублей, а развитие этого проекта по прогнозам позволит сэкономить до 626 млн рублей.

Если говорить о машиностроительном дивизионе, то система мониторинга производственного оборудования на 17% уменьшила число необоснованных простоев и на 29% увеличила доступность этого оборудования. Здесь экономический эффект на данный момент составил порядка 130 млн рублей.

CNews:

Как бы вы обозначили основные барьеры внедрения искусственного интеллекта в российскую атомную промышленность?

Дмитрий Баглей:

Во-первых, атомная промышленность — это не только надежный партнер государства, но и отрасль, связанная с вопросами безопасности. Применение искусственного интеллекта — это исследования, НИОКР, гипотезы. А только с гипотезой в промышленное предприятие, особенно с высшим уровнем безопасности, просто так не придешь. И когда ты должен гарантировать надежность, удлиняется весь цикл.

Второй момент касается опыта команды и зрелости процессов работы с данными. Если необходимого объема и качества данных нет, невозможно построить прогностику, диагностику и классификацию.

CNews:

Вы понимаете, как преодолеть эти барьеры?

Дмитрий Баглей:

Мы наработали определенную бесшовную практику, когда на этапе проверки гипотез отвечаем на вопросы технологической реализуемости, экономической эффективности и целесообразности внедрения с полученными метриками. Ведь может оказаться так, что модель решает задачу, но метрики оказываются неудовлетворительными.

CNews:

В чем заключаются ключевые цели Единой цифровой стратегии «Росатома» с точки зрения искусственного интеллекта?

Дмитрий Баглей:

В цифровом видении «Росатома» до 2030 года отмечены цели, реализация которых невозможна без развития сквозных цифровых технологий и искусственного интеллекта, в частности. Главная цель — достижение «Росатомом» технологического лидерства. Очевидно, что на этом горизонте нецифрового производства не будет в принципе, и наша задача обеспечить системное внедрение ИИ, которое позволит достичь нового качества отраслевых производственных процессов. Но невозможно добиться этой цели «вообще», без конкретизации направлений и подходов. Здесь мы исходим из того, что нужно четко расставлять приоритеты и не хвататься за все подряд. И важно стремиться к экономической эффективности: затраты и инвестиции должны быть соразмерны с получаемыми эффектами.

Все повторяющиеся механические процессы должны делать цифровые системы. Уже сегодня в атомной отрасли реализуется целый пул проектов, которые позволяют убрать рутину из процессов закупки, делопроизводства, работы бухгалтерии и кадровой службы… Можно спорить о том, победима ли рутина абсолютно, но цель поставлена. Равно как и цель достижения стопроцентного качества цифровых сервисов в атомной отрасли.

В соответствии с ЕЦС к 2030 году в атомной отрасли не менее 80% ИТ-проектов должны выполняться с применением сквозных цифровых технологий, в числе которых ИИ — ключевой. Результатом должны стать сокращение уровня брака, уменьшение себестоимости продукции, снижение травматизма, прогнозирование состояния оборудования. В корпоративных функциях — повышение производительности труда, оптимизация бизнес-процессов в закупках, ускорение адаптации новых сотрудников, прогнозирование финансовых показателей.

Для этого нам сейчас нужно сделать переход к масштабированию успешных проектов с применением искусственного интеллекта, которые реализованы в различных дивизионах госкорпорации. Это предполагает применение ИИ-практик на всей ширине охвата производственных предприятий «Росатома».

Атомная отрасль делает очень много в части реализации технологий, но их горизонтальное внедрение — большая, емкая задача. Нужно постоянно анализировать, насколько ИИ применим на схожих проектах и как его можно встроить в инвестиционный или операционный цикл. Иными словами, «Росатом» ставит перед собой задачу максимально широкого внедрения новых ИИ-решений. Но в то же время, по результатам успешного тестирования гипотез, важно запустить «конвейер» по тиражированию внедрений.

Промышленное использование искусственного интеллекта — одна из самых сложных сфер, которая основана отнюдь не на мистическом восприятии ИИ, которое сегодня транслируют СМИ или визионеры. Промышленники ориентированы на конкретный результат, и для них искусственный интеллект должен стать повседневным инструментом, с которым они будут заходить в цех.