Изучение практического опыта и перспективных сфер применения технологий искусственного интеллекта на российских предприятиях производственной сферы в условиях санкционного давления

Введение

Начало XXI века ознаменовалось прорывным развитием цифровых технологий, которые призваны максимально автоматизировать рутинные и монотонные процессы в повседневной жизни человека, так и в бизнесе. Самой прорывной и нашумевшей технологией стал искусственный интеллект (ИИ). Его особенность имитировать когнитивные функции человеческого мозга позволяют применять ИИ практически во всех сферах деятельности людей. Это может быть искусство, медицина, образование и т.д. Особенно необходимость применения ИИ возникает в тех сферах экономики где операции зачастую монотонны. Например, производственная сфера. Технологические процессы производства продукции предполагают наличие рутинных операций по сборке, транспортировке, контролю и т.д. Ошибка работника, вызванная утомляемостью, может привести к фатальным последствиям. Также некоторые производства опасны для здоровья работников. Отсюда следует, что наличие человеческого фактора требует внедрения ИИ для автоматизации и интеллектуализации процессов на производстве. При этом недостаточный уровень цифровизации производственных предприятий в Российской Федерации (РФ) и санкции на импорт высоких технологий еще больше делают необходимым внедрение машинного интеллекта на предприятиях различных отраслей производственной сферы.

Актуальность темы работы обоснована необходимостью точного определения перспективных сфер применения технологий ИИ на производственных предприятиях. Также необходимо оценить влияние санкций на развитие машинного интеллекта в РФ. При этом важным вопросом исследования является проведение анализа практического опыта использования ИИ на предприятиях производственной сферы экономики РФ для определения эффективности политики импортозамещения высоких технологий.

Изученность проблемы. Актуальные вопросы применения технологий искусственного интеллекта на производственных предприятиях представлены в работах следующих исследователей: Доржиева В.В. [4], Карасев Н.А., Климачев Т.Д. [13], Курушина Е. В., Шевелева Н. П. [16], Письменный Р.А. [22], Ходжаева Д. Ф., Алиева М. Х., Курбанова Ш. М. [33], Черепанов Н.В., Буслаев С.П. [36], Шарипов Ф.Ф., Дьяконова М.А. [37] и других.

Цель исследования заключается в определении перспективных сфер применения технологий ИИ и анализа их практического применения на предприятиях различных отраслей производственной сферы экономики РФ с учетом влияния санкционных ограничений на импорт высоких технологий.

При проведении исследования использовались следующие научные методы: метод сравнения, аналитический метод, метод изучения информационных материалов, метод статистического анализа, графический метод, метод динамических рядов, табличный метод.

Научная новизна исследования заключается в авторском подходе к определению перспективных сфер применения технологий ИИ на предприятиях производственной сферы экономики РФ. При этом была дана авторская оценка влияния санкций на развитии ИИ в РФ. Также авторы провели анализ и оценку практического опыта использования машинного интеллекта на предприятиях различных отраслей производственной сферы российской экономики.

1. Развитие технологий ИИ в условиях санкций

Процессы цифровой трансформации предприятий заключаются в переформатировании существующих бизнес-процессов, широком использовании ИИ, применении облачных технологий, Интернета вещей, цифровых платформ и т.д. для минимизации негативного влияния человеческого фактора на производственные процессы и максимизации экономического фактора [5]. Широкие перспективы для создания «умного» предприятия имеет развитие ИИ.

Искусственный интеллект (ИИ) – это направление в информационных технологиях, которое позволяет наделять машины способностью выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. Особенно на развитие ИИ повлияла методология нейронных сетей, которая имитирует, копирует организацию в сеть нейронов нервных систем живых организмов позволяя ей обучаться (машинное обучение), определять закономерности, выявлять взаимозависимости, распознавать и анализировать образы. При этом ИИ может быть представлено в виде программного обеспечения (ПО), так и интегрировано в оборудование. Перспективным направлением применения ИИ является интеллектуализация промышленных роботов для минимизации человеческого фактора на производстве, что открывает широкие возможности для создания «умного» предприятия [16,23,36].

В РФ, не смотря на наличие технологической отсталости от развитых стран Запада и Востока, активно развиваются технологии ИИ. Данное развитие нормативно обеспечивается Указом Президента Российской Федерации от 11 октября 2019 года [30]. В нем утверждена Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года. Также в документе указываются основные понятия в сфере ИИ, обосновывается необходимость развития машинного интеллекта и его научного исследования, рассматриваются отечественные достижения в сфере ИИ, а также выделяются проблемы внедрения ИИ и государственные меры по его развитию. Здесь стоит отметить, что РФ отстает от лидеров на 5-10 лет в развитии технологий Индустрии 4.0 и ИИ в т.ч. При этом государственные меры пока не достаточно эффективны. Но уже имеются большие успехи в создании научно-исследовательской базы для разработки ИИ [4].

Положительным фактором разработки и развития ИИ в РФ является создание 6 исследовательских центров на базе Московского физико-технического института, Высшей школы экономики, Университета ИТМО, Сколковского института науки и технологий, Иннополиса и Института системного программирования им. В.П. Иванникова для проведения научных исследований технологий ИИ. Актуальность и стратегическая необходимость данных исследований для развития технологически-суверенной экономики подтверждается выделением грантов на 393 проекта. Также 26 ноября 2023 г. вице-премьер РФ Д. Чернышенко объявил о разработке нового национального проекта «Экономика данных», в состав которого войдет обновленный федеральный проект «Искусственный интеллект» [37].

Свои негативные коррективы в развитие технологий ИИ внесли санкции Запада и некоторых восточных государств в сфере импорта высоких технологий. При этом ограничение поставок микроэлектроники ожидалось еще с 2014 г., однако правительство представило концепцию национального проекта в области электроники лишь в середине апреля 2022 г. Это привело к отсталости в данной сфере на 20-25 лет [6]. Сами санкции коснулись ограничений на импорт: полупроводников, электроники, квантовых компьютеров, ПО и т.д. Критической для сферы ИИ является запрет на продажу в РФ графических ускорителей NVIDIA, Intel, AMD [14].

Не смотря на санкции ИИ стал одним из самых быстрорастущих секторов российской экономики. Если российский ВВП в 2023 году вырос на 3,6%, то рынок ИИ увеличился на 18% и достиг отметки 650 млрд рублей [25]. При этом в российских компаниях наиболее востребовано компьютерное зрение (его используют 78,7% компаний), а также распознавание и синтез речи (62%). Рекомендательные системы на основе предиктивной аналитики и больших данных интересуют 40,7% опрошенных [29].

Рост внутреннего рынка ИИ в условиях санкционного давления был обеспечен за счет наработанного за десятилетие потенциала цифровизации предприятий, а также программной поддержкой Фонда развития промышленности (ФРП), Фонда «Сколково» и Фонда содействия инновациям цифровой трансформации и внедрения технологий ИИ в промышленности [4]. Данные факторы позволили разработать следующие российские технологии ИИ на основе собственных нейросетевых моделей, либо на больших языковых моделях (LLM), или на Open-Source-моделях: YandexGPT (Яндекс); «Шедеврум» (Яндекс); GigaChat (Сбер); Kandinsky 2.2 (Сбер); Голосовой помощник «Алиса» (Яндекс); Голосовой помощник «Маруся» (VK); Голосовой помощник «Салют» (Сбер) [25,28].

Тем не менее, санкции смогли нанести удар по развитию ИИ. В первую очередь это касается, например, графических процессоров (GPU) компании NVIDIA, которые используются в 19 раз чаще для разработки ИИ, чем все остальные чипы вместе взятые. Данные процессоры спроектированы для высокопроизводительной обработки большого объема информации. Они имеет множество ядер и высокую вычислительную мощность для обучения нейронных сетей. Большой объем видеопамяти позволяет хранить параметры моделей. Также проблемой является дефицит людей, специалистов в области разработки и использовании ИИ. Для обеспечения мирового лидерства РФ необходимо обучение специалистов более 288 новых ИИ-компетенций в т. ч. Data science [25]. Также санкции на импорт высоких технологий привели к повышению стоимости разработки софта и IT-систем на базе ИИ за 2022 год на 30–40%, а к концу 2023 года рост предположительно оценивался в 50% [8]. Таким образом, санкции хоть и оказали относительно негативное влияние на развитие ИИ в России, но не стали критическими для данной сферы высоких технологий. Наличие собственных разработок и эффективная реализация политики импортозамещения позволила сократить технологическое отставание РФ от стран Запада.

2. Перспективные сферы применения технологий ИИ в производственной сфере экономики РФ по отраслям

В производственной сфере российской экономики ИИ имеет широкие перспективы применения. ИИ способен решать задачи сокращения ошибок персонала, уменьшения времени простоев при переналадке оборудования и производственных линий. Распознавание фотографий и видеоматериалов помогают контролировать безопасность труда и процессов производства. Также промышленный ИИ позволяет контролировать качество продукции, осуществлять предиктивную аналитику, проводить автоматизированный анализ первопричин для прогнозирования сбоев процесса, которые приводят к потерям [15]. Перспективные сферы применения ИИ в производственной сфере представлена в таблице 1.

Таблица 1

Перспективные сферы применения технологий ии на предприятиях производственной сферы

Применение ИИ в на производственных предприятиях оказывает влияние положительное влияние на: автоматизацию производственных процессов исключая человеческий фактор; оптимизацию цепочек поставок, закупки и логистику; подготовку и обработку данных для прогнозной аналитики и управления рисками; увеличение производительности; инновациях; совершенствовании процессов и открытии новых направлений [4,36].

3. Практический опыт применения технологий ИИ на предприятиях производственной сферы РФ по отраслям

Эффективная реализация политики импортзамещения, мер господдержки и наличие собственных IT-разработок способствовало увеличению использования ИИ по отраслям производственной сферы экономики ИИ (рис. 1).

Рисунок 1. Использование технологий ИИ в российских организациях производственной сферы по отраслям (в процентах от общего числа организаций)

Источник: составлено авторами на основе [34, с. 56-57;35, с. 56-57]

Процесс практического внедрения ИИ на производственных предприятиях происходит не равномерно, что обусловлено спецификой экономической деятельности и наличием специфических проблем. Самый высокий процент применения ИИ (10,1%) и рост его использования в 2022 к 2020 году на 2,3% приходится на отрасль информации и связи. Ввиду специфики экономической деятельности предприятий данной отрасли имеют материально-техническую инфраструктуру и штат специалистов в области информационных технологий для разработки ИИ. Второе место заняла обрабатывающая промышленность (5,5%) с ростом использования ИИ на 1,9% за рассматриваемый период. Относительно высокий процент обоснован стратегической важностью этих предприятий для экономики РФ. Третье место у отрасли: «транспортировка и хранение» (5,1%) с ростом использования ИИ на 1,4%. Это обусловлено меньшими затратами на приобретение и обучение машинного интеллекта, а также наличием отечественных разработок. Далее идут энергетические предприятия (4,8%) и добывающая промышленность (3,4%). Процент организаций в данных отраслях, использующих ИИ, увеличился на 1,5 и 0,9%, соответственно. В энергетической сфере средний процент использования ИИ с перспективой роста обоснован необходимостью минимизации человеческого фактора. Особенно часто внедряют ИИ компании критической инфраструктуры (АЭС, ГЭС и ТЭС). Ошибка человека на них может привести к катастрофическим последствиям для государства. На добывающих компаниях ИИ пока редко применяется ввиду консерватизма менеджмента и наличия устаревшей материально-технической базы. Стоит отметить, что в сельском хозяйстве и строительстве ИИ начало внедряться недавно по сравнению с другими отраслями, но уже показывает 2-3 кратное увеличение, что говорит о востребованности этой технологии.

ИИ внедряют чаще крупные промышленные компании и финансовые структуры. Обусловлено это тем, что у них имеются достаточные, для внедрения ИИ, ресурсы [26]. Здесь следует рассмотреть практику применения ИИ по отраслям производственной сферы (табл. 2).

Таблица 2

Примеры внедрения технологий ИИ на предприятиях различных отраслей производственной сферы экономики РФ

В выборку вошли одни из самых крупных компаний производственной сферы РФ. В них ИИ внедряется более системно и активнее остальных предприятий. Здесь следует провести анализ практического опыта использования ИИ по отраслям. В компаниях сферы «информация и связь» эта технология применяется в основном как виртуальный помощник для генерации различной информации в зависимости от запроса пользователя. В сфере грузовых перевозок ИИ нашел свое применение в оптимизации времени доставки методом интеллектуального анализа логистических факторов. Строительные предприятия внедряют ИИ для генерации рекомендаций по продаже квартир на основе анализа рыночных факторов рынка недвижимости. В электроэнергетике ИИ применяется для удаленного контроля за работой персонала и оборудования критической инфраструктуры АЭС, ГЭС и ТЭС. Здесь ИИ значительно снижает риск возникновения ЧС на данных объектах. В обрабатывающей промышленности ИИ применяет для более широких задач. Это в основном контроль за соблюдением техники безопасности рабочих, оценка качества продукции, удаленный мониторинг и предиктивная аналитика. При этом часто ИИ интегрируется с цифровыми двойниками, промышленным Интернетом вещей, цифровыми платформами. Это обосновывается большим объемом задач, различным оборудованием и наличием «умных» датчиков. В важной для ресурсно-зависимой экономики РФ обрабатывающей отрасли ИИ внедряется для удаленного управления установками, разработки участков добычи ресурсов, предиктивной аналитики и контроля за соблюдением техники безопасности персонала. В основном ИИ применяется в нефтегазовых компаниях, которые приносят 28-51% дохода федерального бюджета РФ. Например, развитие нефтедобывающих предприятий обуславливается огромной ролью, которую играет Россия на мировых нефтяных рынках, являясь, третьим по величине производителем нефти после США и Саудовской Аравии [17]. Направления применения ИИ в сельском хозяйстве включают оптимизацию процесса выращивания и сбора урожая, а также автоматизации расчета затрат на кормление скота.

Исходя из проведенного анализа можно дать такую оценку использования технологий ИИ в производственной сфере экономики РФ. В целом видна положительная тенденция внедрения данного IT-решения для автоматизации основных технологических операций, контроля за безопасностью и генерации информации. Но видны явные лидеры отрасли:

1) информация и связь;

2) обрабатывающая промышленность;

3) транспортировка и хранение.

Главными барьерами отсталости по использованию ИИ логистическими и добывающими компаниями являются недостаточное материально-техническое оснащение и дефицит IT-специалистов. Тем не менее, данные предприятия занимаются разработкой собственных IT-решений. Также видна положительная динамика использования ИИ в сельском хозяйстве и строительстве. Самая плохая ситуация с добывающими предприятиями. ИИ используется только на самых крупных из них. При этом это преимущественно нефтегазовая сфера. Не смотря на наличие собственных разработок ИИ, его внедрение достаточно затратное дело ввиду технологической специфики установок и другого добывающего оборудования. Также затрудняют цифровую трансформацию устаревшие производственные фонды. Таким образом, в целом наблюдается увеличение производственных предприятий, использующих ИИ в своей деятельности, что является следствием эффективной реализацией политики импортозамещения.

Заключение

Искусственный интеллект является прорывной технологий XXI века, которая позволяет автоматизировать большинство бизнес-процессов современного предприятия. В России он получил меньшее развитие, чем в передовых странах Запада и Востока по причине недостаточного развития сферы высоких технологий и зависимости российской экономики от экспорта ресурсов. Санкции еще больше ограничили развитие ИИ. Тем не менее РФ, имея некоторые разработки в сфере ИИ и благодаря эффективной реализации политики импортозамещения, смогла нарастить объем рынка ИИ. Благодаря этому стало возможным наметить перспективные сферы применения ИИ на стратегически важных предприятиях производственной сферы экономики РФ. Машинный интеллект может найти свое применения в обеспечении безопасности, проведении предиктивной аналитики, планировании производства, создании нового продукта, моделировании и многих других сферах деятельности производственного предприятия.

Не смотря на небольшой период развития ИИ на российских производственных предприятиях уже имеется опыт внедрения данной технологии. При этом с каждым годом становится все больше предприятий, внедряющих машинный интеллект для автоматизации производственных процессов. Особенно выделяются рост количества компаний в отрасли: информации и связи; обрабатывающей промышленности; транспортировки и хранения. При этом они являются крупными, что подразумевает наличие огромных ресурсов для разработки и внедрения ИИ. Малые и среднее производственные компании редко используют ИИ, что требует разработки мер их поддержки со стороны государства для обеспечения сбалансированного перехода к технологически-суверенной экономики.