Искусственный интеллект как основа современного производства:увеличение времени безотказной работы, эффективности и производительности труда

Производители выходят за рамки экспериментов и разрабатывают ИИ, обеспечивающий бесперебойную работу, эффективность и производительность труда в больших масштабах.

Расс Форд, президент Honeywell Process Automation Solutions

Промышленная автоматизация пережила переломный момент.

На протяжении большей части прошлого десятилетия производители подходили к автоматизации и искусственному интеллекту через специализированные и изолированные варианты использования, часто привязанные к одной линии, объекту или функции. В 2026 году это мышление изменится. Автоматизация становится основной операционной моделью, основанной на данных, экспертном опыте и ориентированном на человека проектировании.

Это эволюция, вызванная детерминированной автоматизацией. Сегодня достижения в области искусственного интеллекта, облачных технологий и средств связи позволяют системам адаптироваться в режиме реального времени, стабилизируя операции, направляя операторов и увеличивая время безотказной работы во всех сетях.

Цифры говорят сами за себя:согласно прогнозам Gartner, глобальные расходы на ИТ в сфере производства в 2026 году вырастут на 10,8% и составят $6,15 трлн. Этот рост отражает более глубокое признание среди руководителей высшего звена того, что автоматизация с помощью искусственного интеллекта теперь занимает центральное место в том, как заводы планируют рабочие процессы, распределяют рабочую силу и оправдывают распределение капитала.

В то же время исследования Honeywell показывают, что 94% промышленных лидеров заявляют, что их руководящие команды привержены внедрению ИИ, однако лишь небольшой процент полностью реализовал свои первоначальные планы. Многие по-прежнему застряли в масштабировании или прототипировании. Разрыв между инвестициями и воздействием теперь является проблемой на уровне совета директоров.

Масштабирование автоматизации после этапа тестирования

Если послушать современных операционных и ИТ-директоров, то возникает общая тема:ожидается, что инициативы по автоматизации, которые когда-то тестировались на полях, теперь будут масштабироваться по всей сети.

Этот критический сдвиг отражает то, что испытывают многие мировые производители в ходе более широких усилий по цифровой трансформации. По словам нашего генерального директора Вимала Капура, «физический ИИ» лежит в основе формирующейся сегодня экономики, основанной на автономии. Возможность заключается в интеллекте, встроенном непосредственно в оборудование, робототехнику и системы управления.

На практике это означает:

• ИИ, встроенный в системы управления процессами для ускорения оптимизации производства.
• Робототехнические системы под управлением искусственного интеллекта адаптируются к переменному спросу и материальному потоку.
• Платформы автоматизации склада, которые самокорректируются в зависимости от ограничений AI-агента.

Автоматизация должна быть рассчитана на масштабирование с первого дня. Пилотные проекты, созданные изолированно – без интеграции в системы управления, рабочие процессы обслуживания и архитектуру корпоративных данных – с гораздо большей вероятностью заглохнут. От дисциплины проектирования зависит, обеспечит ли искусственный интеллект устойчивое повышение времени безотказной работы и производительности или же он останется в ловушке экспериментов.

Изменение ролей в эпоху искусственного интеллекта

По мере того как автоматизация переходит от пилотного проекта к полной интеграции услуг, кадровая стратегия становится центральной. Индустрия 5.0 меняет формат разговора:автоматизация — это сочетание человеческого суждения и знаний, основанных на искусственном интеллекте, для достижения измеримых бизнес-результатов.

На современных объектах автоматизация поглощает рутинные, повторяющиеся и чувствительные к безопасности задачи. Это указывает на то, что высшее руководство направляет персонал на выполнение более важных задач, таких как управление исключениями, надзор за системой и принятие решений на основе данных.

Это требует целенаправленного планирования, заставляя производителей задаваться вопросом:

• Какой работой должны владеть машины?
• Какие задачи, характеризующиеся повторяемостью, большим объемом и низкой изменчивостью, являются основными кандидатами на автоматизацию?
• Какие решения должен дополнять ИИ?

ИИ превосходно справляется с распознаванием закономерностей и прогнозным моделированием. Это означает, что он может выявлять отклонения процессов, риски технического обслуживания и колебания спроса быстрее, чем традиционная аналитика.

Источник:Ханивелл

Где люди приносят наибольшую пользу?

Стратегические компромиссы, контекстуальное суждение и межфункциональная координация – присущие человеку характеристики – остаются важнейшими сильными сторонами, которые обеспечивают дополнительную ценность по сравнению с искусственными аналогами.

В энергоемких отраслях этот баланс особенно заметен. Дискуссии о роли искусственного интеллекта в трансформации энергетики подчеркивают, как этот инструмент может оптимизировать производительность активов и использование энергии в режиме реального времени, сокращая выбросы и эксплуатационные расходы, в то время как инженеры сосредотачиваются на стратегической устойчивости и долгосрочном планировании активов. Недавний обзор отрасли от Honeywell также указывает на то, что искусственный интеллект является важнейшим фактором реализации стратегий энергетического перехода в промышленных секторах.

Выводы для руководителей очевидны:бюджеты на автоматизацию должны сочетаться с бюджетами, ориентированными на человека.

Отделение источников прибыли от центров затрат

По мере увеличения расходов контроль со стороны инвесторов и внутреннего руководства усиливается. Советы директоров и финансовые директора больше не удовлетворяются высокими рассказами об инновациях — они жаждут финансовой ясности.

В 2026 году инвестиции в автоматизацию, как правило, делятся на две категории:

1. Стимулы прибыли. Эти инициативы имеют общие характеристики:

• Четкая связь с результатами прибылей и убытков (сокращение отходов, экономия энергии, оптимизация труда)
• Интеграция с операционными системами (MES, ERP, платформами цепочки поставок)
• Прозрачность корпоративных данных, позволяющая проводить межсайтовое сравнение.
• Определенные сроки окупаемости.

Например, транспортные системы на базе робототехники, которые увеличивают пропускную способность предприятия, могут напрямую улучшить скорость выполнения заказов и эффективность оборотного капитала.

2. Застопорившиеся инвестиции. Напротив, программы автоматизации останавливаются, когда:

• Работать изолированно.
• Отсутствие стандартизированных ключевых показателей эффективности.
• Полагайтесь на архитектуру фрагментированных данных.
• Осуществляются одной функцией без согласования с руководством.

Одной из наиболее распространенных ошибок является недооценка интеграционной дисциплины. ИИ, наложенный на разрозненные устаревшие системы без согласованных данных, вместо понимания создает шум. Урок ясен:выбор технологии имеет меньшее значение, чем строгость проектирования и поддержка руководства, связанная с безотказной работой, пропускной способностью и контролем затрат.

Урок:выбор технологии имеет меньшее значение, чем дисциплина проектирования и спонсорство руководства.

Новые контрольные показатели после пилотного этапа

По мере того, как все больше объектов выходят за рамки пилотных развертываний, появляются новые стандарты производительности.

Ведущие заводы сообщают:

• Двузначное процентное сокращение времени незапланированных простоев благодаря профилактическому обслуживанию (по данным Deloitte).
• Снижение нестабильности рабочей силы в автоматизированных системах обработки материалов.
• Измеримое снижение энергопотребления за счет оптимизации с помощью искусственного интеллекта.

Руководители предприятий стандартизируют платформы для репликации результатов на разных площадках, превращая отдельные победы в повышение производительности всей сети. Репликация — это то, что определяет автоматизацию как операционную модель.

Такое дублирование является определяющей характеристикой автоматизации как операционной модели. Вместо того, чтобы заново изобретать решения на каждом объекте, организации создают повторяемые архитектуры, которые масштабируются в зависимости от географического местоположения и бизнес-подразделений, что ускоряет окупаемость и снижает риск развертывания.

Обязательство лидерства

Однако переход от пилотной модели к операционной требует целенаправленного руководства и координации. Согласование высшего руководства имеет решающее значение для успеха автоматизации. Когда генеральные директора, операционные директора, ИТ-директора и директора по персоналу разделяют единое представление о роли автоматизации, инвестиции с большей вероятностью принесут финансовую отдачу и масштабируются с немедленным эффектом. Когда автоматизация изолирована от ИТ или операций, динамика спадает.

Не менее важной в этом процессе интеграции является прозрачность. Организации, которые четко сообщают о том, как будут развиваться роли, укрепляют доверие, уменьшают сопротивление и ускоряют принятие.

В 2026 году конкурентное преимущество будет у тех, кто внедрил и масштабировал технологию в соответствии с потребностями своей рабочей силы.

Промышленная автоматизация вышла за рамки стадии проверки концепции. Сегодня лидерами отрасли являются те, кто перестраивает рабочие процессы, переопределяет роли и выравнивает распределение капитала в соответствии с операционной моделью, поддерживаемой искусственным интеллектом.

Следующий этап производства будет определяться тем, насколько эффективно компании преобразуют автоматизацию от пилотной к предсказуемой производительности в отношении активов, процессов и людей.

Об авторе:
Расс Форд — влиятельный руководитель с обширным опытом в управлении бизнесом, управлении операциями, развитии бизнеса и капитальных проектах. Он работал как внутри страны, так и за рубежом, добиваясь результатов и развивая отношения.