Индустрия 5.0 и возможности использования искусственного интеллекта в управлении бизнес-процессами
Дмитриева Е.И.1, Шавшуков В.М.1, Бадалова А.Г.1
1 Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет
Статья в журнале
Экономика, предпринимательство и право (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 14, Номер 6 (Июнь 2024)
Цитировать:
Дмитриева Е.И., Шавшуков В.М., Бадалова А.Г. Индустрия 5.0 и возможности использования искусственного интеллекта в управлении бизнес-процессами // Экономика, предпринимательство и право. – 2024. – Том 14. – № 6. – doi: 10.18334/epp.14.6.121029.
Аннотация:
В статье представлено обобщение различных научных данных для определения, как искусственный интеллект и передовые цифровые технологии взаимодействуют и как они способствуют продвижению Индустрии 5.0 к новому уровню промышленного развития. В соответствии с парадигмой Индустрии 5.0 исследование направлено на изучение революционных эффектов сочетания передовых цифровых технологий и искусственного интеллекта в интеллектуальном производстве. Проблема состоит в том, что в современных экономических условиях мы ещё недостаточно готовы в полной мере доверить управление бизнес-процессами и тем более процедуру принятия решений искусственному интеллекту. В статье представлено новое видение результатов использования передовые цифровые технологии в сочетании с искусственным интеллектом, взаимодействие которых позволяет повысить производительность, результативность и эффективность управления бизнес-процессами. Представленные в статье результаты будут интересны компаниям, стремящимся использовать передовые цифровые технологии и искусственный интеллект для оптимизации бизнес-процессов и повышения производительности производства.
Ключевые слова: Индустрия 5.0, передовые цифровые технологии, искусственный интеллект, интеллектуальное производство, бизнес-процессы
JEL-классификация: M11, M21, O31, O32, O33
Введение
Индустрия 5.0, определяемая плавной интеграцией передовых технологий в производственные процессы, является вершиной сотрудничества человека и машины в неустанном стремлении к промышленному совершенству. Синтез искусственного интеллекта (ИИ) и передовых цифровых технологий является ключом к этому прогрессу, так как их комбинированная энергия может преобразовать интеллектуальное производство. В контексте Индустрии 5.0 данное исследование направлено на изучение взаимосвязи между интеграцией передовых цифровых технологий и искусственного интеллекта и их существенного влияния на бизнес-процессы и эффективность интеллектуального производства.
Индустрия 5.0 предвещает новую эру, в которой люди будут взаимодействовать с гаджетами, поддерживающими передовые цифровые технологии, и созданной на базе искусственного интеллекта экосистемой, основанной на творчестве, эффективности и гибкости. В центре этого перехода находится сочетание искусственного интеллекта, как когнитивного центра, способного анализировать огромное количество информации, и передовых цифровых технологий, представленных обширной сетью подключенных устройств. Процессы сбора данных, анализа и принятия решений в режиме реального времени стали возможными благодаря их интеграции, что отразилось на оптимизации бизнес-процессов и рациональное распределение ресурсов, и в конечном итоге привело к расширению возможности интеллектуального производства [1, 2].
На современном этапе развития передовых цифровых технологий существует множество различных мнений по внедрению и использованию искусственного интеллекта в производственных процессах. Так, в исследовании, представленном Соколовым И.С. и Гальдиным А.А., искусственный интеллект объясняется как инструмент, который работает автономно, заметно отличающийся от человеческого мышления, и в ближайшем будущем будет успешно использоваться в различных сферах жизнедеятельности человека [3].
Кроме того, по мнению Федотова А.В. искусственный интеллект представляет собой «сверхмашину», имеющую возможность самостоятельно развиваться и принимать решения, не ориентируясь при этом на предварительно предоставленные ей для обработки модели и наборы правил [4, 7].
Несмотря на то, что исследования возможностей использования искусственного интеллекта ведутся с 1970-х годов, однако особый интерес у предприятий и потребителей он приобрел только в последние десять лет. Это связано в первую очередь с поиском способов оптимизации затрат в управлении бизнес-процессами и успешными капиталовложениями в ИИ, влияющего на развитие интеллектуального производства [5, 7, 8].
Цель данного исследования – показать положительный эффект взаимодействия передовых цифровых технологий и искусственного интеллекта в принятии решений и в эффективности управления бизнес-процессами, способствующими преобразованию деятельности компании и уровня ее производительности и конкурентоспособности.
Несмотря на многочисленные мнения различных экспертов в применении ИИ все же остается открытым вопрос совместного использования ИИ и передовых цифровых технологий для принятия интеллектуальных решений в рамках развития Индустрии 5.0. В связи с этим научной новизной данного исследования является демонстрация положительного эффекта интеграции передовых цифровых технологий и искусственного интеллекта в интеллектуальное производство.
При проведении исследования были использованы методы экспертных оценок для обобщения данных, демонстрирующих различные направления и эффекты от интеграции передовых цифровых технологий и искусственного интеллекта для принятия интеллектуальных решений.
Основу исследования составляет использование аналитических данных, обработанных искусственным интеллектом, а также данные, полученной с помощью передовых цифровых технологий. Данное исследование позволит компаниям сделать правильный выбор в сторону активного использования в системе управления бизнес-процессами сочетания передовых цифровых технологий и искусственного интеллекта, приводящей к трансформации Индустрии 5.0 [9, 10].
Материалы и результаты исследования
По мере того, как в настоящее время отрасли промышленности становятся все более объединенными в общую сеть управления большими данными, возникает острая необходимость объединения усилий использования в процессе принятия решений передовых цифровых технологий и искусственного интеллекта, обеспечивающих достаточно высокий уровень производительности, результативности и общего быстродействия. Взаимодействие данных технологий позволит нам исследовать их влияние на реальные бизнес-процессы, используя методы экспертных оценок.
Трансформация производственных процессов в сторону Индустрии 5.0 невозможна без сочетания передовых цифровых технологий и искусственного интеллекта, выступающих в качестве эффективных инструментов по оптимизации бизнес-процессов, автономного управления и прогнозирования обслуживания.
В основу анализа данных были положены следующие критерии:
1. Интеллектуальное производство с использованием передовых цифровых технологий:
Передовые цифровые технологии оказывают непосредственное воздействие на преобразование существующих бизнес-процессов в интеллектуальное производство. Они позволяют подключать физические системы и устройства, облегчая сбор и передачу данных в режиме реального времени. Развитие цифровых технологий открывает возможности для улучшения наблюдения, контроля и эффективности управления бизнес-процессов [11, 12].
2. ИИ в производстве:
В обрабатывающей промышленности наблюдается резкий рост использования искусственного интеллекта, особенно в области машинного обучения и глубинного обучения. Искусственный интеллект (ИИ) позволяет системам автономно оценивать большие массивы данных и выносить суждения, что способствует повышению эффективности управления бизнес-процессов, оптимизации затрат и прогнозному обслуживанию [13].
3. Интеграция передовых цифровых технологий и ИИ:
Объединение передовых цифровых технологий и ИИ стало движущей силой Индустрии 5.0. ИИ собирает, анализирует и интерпретирует данные с цифровых устройств, чтобы обеспечить возможность самостоятельного принятия решений на основе полученных данных. Результатом такой синергии в интеллектуальных производственных установках являются повышенная эффективность и гибкость принимаемых решений [14, 15].
4. Эффективность производительности и управляемости бизнес-процессов:
Существенное увеличение производительности является одним из главных преимуществ интеграции передовых цифровых технологий с искусственным интеллектом. С помощью анализа данных в реальном режиме времени можно вносить инициативные изменения в управление бизнес-процессами, сводя к минимуму простои и максимально используя имеющиеся ресурсы.
5. Повышение качества продукции:
С помощью прогнозирования и мониторинга в реальном времени современные цифровые технологии и искусственный интеллект помогают улучшить качество производимой продукции. Производители способны выявлять дефекты на ранних этапах производственного процесса, что ведет к повышению качества готовой продукции [15].
6. Согласование процесса принятия решений:
Принятие интеллектуальных решений на основе данных осуществляется приведением процессов принятия решений в соответствие с информацией, полученной в результате применения передовых цифровых технологий и анализа, проведенного искусственным интеллектом. Такой синергизм обеспечивает увязку принимаемых решений в реальном времени со стратегическими целями компании [11].
7. Последствия для Индустрии 5.0:
В интеллектуальном производстве использование передовых цифровых технологий и искусственного интеллекта не только повышает операционную эффективность осуществляемых бизнес-процессов, но и способствует успешному развитию компаний в эпоху Индустрии 5.0. Такое сочетание технологий дает преимущество перед конкурентами в постоянно меняющейся промышленной среде [16, 17].
Выделенные здесь критерии затрагивают важные области, в которых такая интеграция технологий потенциально может повысить производительность, эффективность и конкурентоспособность промышленного сектора.
Для обеспечения достоверности исследования используются стандартизированные методы сбора данных, проверенные алгоритмы искусственного интеллекта и методический подход к анализу процесса принятия решений. Результаты исследования были получены на основе проведенных измерений экспериментальным путём на одном из промышленных производств.
Рассмотрим основные этапы проведенного исследования.
Этап 1. Сбор данных. Основным источником данных служат устройства передовых цифровых технологий, интегрированные в интеллектуальную производственную среду. Сбор данных в режиме реального времени включает характеристики рабочего состояние оборудования и эффективность производства. Датчики и оборудование с поддержкой передовых цифровых технологий, продуманно расположенные по всему производственному помещению, обеспечивают получение требуемых данных.
Параллельно аналитические системы, управляемые с помощью искусственного интеллекта, анализируют данные, полученные по средствам устройств передовых цифровых технологий. Эти системы используют модели глубокого обучения и алгоритмы машинного обучения для поиска закономерностей, получения информации, используемой в процессе принятия интеллектуальных решений. Для сбора данных используются такие методы, как анализ документации, экспертный опрос и наблюдения. К ним относятся решения, принятые в ответ на информацию, полученную от устройств передовых цифровых технологий, и предложения, основанные на искусственном интеллекте, а также сроки и альтернативы, лежащие в основе этих решений [16].
Этап 2. Планирование экспериментов. Проводимое исследование имеет экспериментальный план с этапами до и после внедрения. Так, сбор данных происходит на этапе до внедрения в текущей промышленной среде, после этого происходит интеграция передовых цифровых технологий и искусственного интеллекта, в процессе которой сбор данных продолжается на протяжении всего этапа после внедрения. По результату исследования происходит фиксация эффекта от интеграции, полученного благодаря совместному взаимодействию данных технологий.
Этап 3. Анализ данных. На основе собранных количественных данных с использованием статистического анализа проводится проверка гипотез и описательная оценка того, как интеграция передовых цифровых технологий и искусственного интеллекта влияет на качество производимой продукции, эффективность производства и оптимизацию управления бизнес-процессами. Для определения статистической значимости в проводимом исследовании вычисляются процентные изменения.
С другой стороны, для изучения качественных данных используются методы контент-анализа с целью выявления повторяющихся данных и закономерностей в том, как способы принятия решений совпадают с рекомендациями, основанными на ИИ, и идеями, полученными с помощью передовых цифровых технологий.
По завершении исследования были получены следующие результаты:
1. Анализ данных устройств, используемых передовыми цифровыми технологиями и связанных с интеллектуальным производством, показывает положительные изменения в производственном процессе. Так, продолжительность производственного цикла немного сократилось с 12 до 11 часов, что свидетельствует о более эффективном планировании производства. Но наибольший прирост был отмечен в эффективности производства, которая в среднем выросла с 92,3% до 93,7%, что на 1,52% больше, чем ожидалось. О благоприятном влиянии интеграции передовых цифровых технологий и искусственного интеллекта на эффективность производства свидетельствует данное процентное изменение [18].
2. Согласно результатам анализа данных, полученных в ходе контроля качества продукции с использованием искусственного интеллекта, также наблюдается его заметное улучшение. После внедрения интеграции передовых цифровых технологий и ИИ в производственный процесс среднее количество обнаруженных дефектов в продукте сократилось с трех до двух, что свидетельствует о более точной процедуре контроля качества. Показатели качества улучшились на 0,76%, в среднем с 92,4 до 93,1. Положительное влияние контроля качества с помощью искусственного интеллекта на соблюдение строгих требований к качеству продукции подтверждается данным процентным изменением [18].
3. Анализ показателей эффективности производства показал значительный рост производительности и результативности. После внедрения процент эффективности производства увеличился с 91,2% до 92,3% в утреннюю смену и с 92,1% до 92,6% в дневную смену. Это улучшение свидетельствует о повышении производительности в обе смены. Кроме того, после внедрения системы объем производства увеличился с 415 до 423 единиц в дневную смену и с 420 до 428 единиц в утреннюю смену. Этот рост подчеркивает преимущества интеграции передовых цифровых технологий и искусственного интеллекта для производства и повышения его эффективности [18].
Следует отметить, что представленные результаты исследования в контексте Индустрии 5.0 демонстрируют нам, что заметное улучшение производственных условий в таких ключевых направлениях, как качество продукции и эффективность производства, невозможно было достичь без совместного использования передовых цифровых технологий и ИИ.
Выводы
В рамках Индустрии 5.0 было проведено исследование, показавшее, что для быстрой обработки данных и их интерпретации в режиме реального времени, а также автономного принятия решений, подчеркивается конкретный эффект совместного использования передовых цифровых технологий и ИИ. В будущем мы можем стать свидетелями трансформации Индустрии 5.0 в области интеллектуального производства и взаимодействия человека и машины.
В современных условиях цифровизации синергетический эффект совместного использования передовых цифровых технологий и искусственного интеллекта демонстрирует:
- способность к сокращению числа ошибок при обработке большого массива данных;
- сокращение продолжительности выполняемых работ;
- максимальный рост производительности труда;
- положительное влияние на процесс принятия решений и эффективность управления бизнес-процессами.
На основании выявленных положительных эффектов от совместного использования передовых цифровых технологий и искусственного интеллекта, следует предположить, что в перспективе это полностью изменит Индустрию 5.0.
Источники:
2. Serrano-Ruiz J. C., Mula J., Poler R. Smart manufacturing scheduling: A literature review // J Manuf Syst. – 2021. – № 61. – p. 265–287. – doi: 10.1016/j.jmsy.2021.09.011.
3. Соколова И.С., Гальдин А.А. Практическое применение искусственного интеллекта в условиях цифровой экономики // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. – 2018. – № 2. – c. 71-79.
4. Федотов А.В. Искусственный интеллект как фокус развития цифровой экономики: теоретические и практические аспекты // Московский экономический журнал. – 2021. – № 6. – c. 476-487. – doi: 10.24411/2413-046X-2021-10360.
5. Ефимова С.А. Развитие искусственного интеллекта // Цифровая наука. – 2020. – № 6. – c. 49-58.
6. Мустафина А.Ф. Технология искусственного интеллекта в контексте бизнес-среды // Стратегии бизнеса. – 2019. – № 7. – c. 8-14.
7. Дашков А.А., Нестерова Ю.О. Исследование влияния искусственного интеллекта на бизнес-модель организации // E-Management. – 2020. – № 4. – c. 26–36. – doi: 10.26425/2658-3445-2020-3-4-26-36.
8. Ценжарик М.К., Крылова Ю.В., Стешенко В.И. Цифровая трансформация компаний: стратегический анализ, факторы влияния и модели // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. – 2020. – № 3. – c. 390–420. – doi: 10.21638/spbu05.2020.303.
9. Li C., Zheng P., Yin Y., Wang B., Wang L. Deep reinforcement learning in smart manufacturing: A review and prospects // CIRP J Manuf Sci Technol. – 2023. – № 40. – p. 75–101. – doi: 10.1016/j.cirpj.2022.11.003.
10. Leng J. et al. Industry 5.0: Prospect and retrospect // J Manuf Syst. – 2022. – № 65. – p. 279–295. – doi: 10.1016/j.jmsy.2022.09.017.
11. Gladysz B., anh Tran T., RomeroD., van Erp T., Abonyi J., Ruppert T. Current development on the Operator 4.0 and transition towards the Operator 5.0: A systematic literature review in light of Industry 5.0 // J Manuf Syst. – 2023. – № 70. – p. 160–185. – doi: 10.1016/j.jmsy.2023.07.008.
12. Baduge S. K. et al. Artificial intelligence and smart vision for building and construction 4.0: Machine and deep learning methods and applications // Autom Constr. – 2022. – № 141. – doi: 10.1016/j.autcon.2022.104440.
13. Golovianko M., Terziyan V., Branytskyi V., Malyk D. Industry 4.0 vs. Industry 5.0: Co-existence, Transition, or a Hybrid // Procedia Comput Sci. – 2022. – № 217. – p. 102–113. – doi: 10.1016/j.procs.2022.12.206.
14. Ertz M., Gasteau F. Role of smart technologies for implementing industry 4.0 environment in product lifetime extension towards circular economy: A qualitative research // Heliyon. – 2023. – № 9(6). – doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e16762.
15. Ochoa W., Larrinaga F., Pérez A. Context-aware workflow management for smart manufacturing: A literature review of semantic web-based approaches // Future Generation Computer Systems. – 2023. – № 145. – p. 38–55. – doi: 10.1016/j.future.2023.03.017.
16. Mourtzis D., Angelopoulos J., Panopoulos N. Industry 4.0 and smart manufacturing // Reference Module in Materials Science and Materials Engineering. – 2022. – doi: 10.1016/B978-0-323-96020-5.00010-8.
17. Kaniappan Chinnathai M., Alkan B. A digital life-cycle management framework for sustainable smart manufacturing in energy intensive industries // J Clean Prod. – 2023. – № 419. – doi: 10.1016/j.jclepro.2023.138259.
18. Singh M., Rathi R., Garza-Reyes J.A. Analysis and prioritization of Lean Six Sigma enablers with environmental facets using best worst method: A case of Indian MSMEs // Journal of cleaner production. – 2021. – № 279. – p. 123592.
Страница обновлена: 19.05.2024 в 13:22:33