Сорок четыре задачи промышленного ИИ с оценкой зрелости
Это перечень задач, а не продуктов. Для каждой указано, что делает система, какой показатель она меняет и насколько технология отработана на практике.
Quality
Находить дефект до следующей операции: поверхность, сварка, сборка, маркировка. Прогнозировать качество партии до лабораторного анализа.
| Task | What the system does | Metric | |
|---|---|---|---|
| Inspection of surfaces and welds | scratches, cracks, lack of fusion, porosity, weld geometry | rejects, ppm, manual inspection | M1 |
| Checking assembly and completeness | все ли детали на месте, ориентация, этикетка, чтение маркировки | FPY, returns | M1 |
| Прогноз качества до лабораторного анализа | качество партии по параметрам процесса | delayed rejects, release time | M2 |
| Обучение камеры на синтетических дефектах | редкие дефекты генерируем, а не ждём годами | срок запуска нового артикула | M2 |
| Causal analysis of rejects | отличает причину от совпадения: поставщик → параметр → дефект | diagnosis time | M3 |
| Прослеживаемость и границы отзыва | all items sharing the same problem by batch, machine and shift | recall volume | M1 |
Сначала — задачи с большим эффектом и умеренной сложностью
Первый эшелон даёт измеримый эффект на данных, которые у завода уже есть. Второму нужна единая система сбора данных. Третий посилен только заводу с развитой автоматизацией.
| Task | Potential impact | Complexity | |
|---|---|---|---|
| Visual quality inspection | very high | low–medium | FIRST |
| Process anomalies | high | medium | FIRST |
| Predictive maintenance of critical assemblies | very high | medium | FIRST |
| Снижение расхода энергии | high | medium | FIRST |
| Production scheduling | very high | medium | FIRST |
| An assistant for procedures | high | low–medium | FIRST |
| Quality prediction | very high | medium–high | SECOND |
| Causal analysis | high | high | SECOND |
| Digital twin of the line | very high | high | SECOND |
| Closed-loop control of the operating mode | very high | very high | THIRD |
| A maintenance assistant | very high | high | THIRD |
Five conditions under which the project pays off
The event is frequent or expensive
На трёх отказах в год модель не обучить, на частом браке — можно.
The decision is made repeatedly
Модель окупается, когда её совет нужен каждый день, а не один раз.
Some data already exists
Архив, журнал, камеры — хоть что-то. Если нет ничего, начинать надо с автоматизации.
The prediction is followed by an action
A work order, a setpoint, a schedule. A prediction without an action is just another chart.
Есть исходный уровень
Показатель измерен до проекта — значит, эффект можно доказать.
Назовите до трёх задач — предложим, с какой начать пилот
Оценим данные, которые уже есть на объекте, и скажем, где эффект можно будет измерить быстрее всего.