Присоединяйтесь к интересному

Когда у нас рассуждают о будущем искусственного интеллекта, любят обещать особый путь. Не американская джунгли, не китайский цифровой концлагерь, а что-то «своё», где и бизнес не задушен, и государство смотрит, чтобы не перегибали. На словах звучит бодро. На деле же особенность этого пути в том, что середина быстро скатывается в перекос: у крупных игроков открываются новые возможности, а у мелких шансов становится всё меньше.

Возьмём хотя бы поддержку стартапов. Гранты, акселераторы, программы - всё это действительно есть. Но рядом с этим накладывают такие требования к сертификации и хранению данных, что небольшие команды просто тонут в бумажной волоките и издержках. Для Сбера или Яндекса это мелочь, для стартапа - приговор. В итоге, вместо «свободного рынка идей» получаем старый знакомый эффект: сильные укрепляют позиции, слабые сходят с дистанции.

Ещё ярче противоречие видно в доступе к данным. На бумаге - прорыв: государство открывает обезличенные базы, и вроде бы бери, работай, создавай. Но чтобы работать с терабайтами информации, нужны дата-центры, серверные мощности, дорогие специалисты. Всё это есть у корпораций, а не у студентов или маленьких команд. Так что «равный доступ» превращается в красивую вывеску, за которой реальные возможности получают только те, кто и так в лидерах.

Вопрос труда - отдельная бомба. Если ИИ учат выполнять целые комплексы задач, то он уже не помощник, а конкурент. С точки зрения бизнеса это логично: зачем держать живого работника, если алгоритм работает круглосуточно и не просит зарплату. Но с точки зрения общества - это массовое выталкивание людей с рынка труда. В официальных документах эту тему обходят, ограничиваясь фразами про «эффективность». А в реальности всё упрётся в то, кто будет платить людям, которых ИИ сделал ненужными.

Юридическая часть тоже в подвешенном состоянии. Кто автор, если текст или картину сделал ИИ? Разработчик программы? Пользователь? Сам алгоритм? В любом случае выигрывают не художники и писатели, а владельцы технологий. И здесь вопрос даже не в праве, а в том, кому будет принадлежать будущее творчества - людям или машинам, точнее тем, кто контролирует машины.

Все концепции говорят, что к 2026–2027 годам рынок «устаканится». Но устаканиваться он будет через шторм. Правила неясны, трактовки противоречат друг другу. В этом хаосе легко укрепить монополию, а вот расширить реальную свободу - куда сложнее.

Россия действительно стоит перед выбором. ИИ может стать инструментом для развития общества, а может закрепить разрыв между теми, кто управляет алгоритмами, и теми, кто подстраивается под их решения. Вопрос не в том, будут ли у нас свои нейросети и агентные системы. Вопрос в том, чьим интересам они будут служить.

• Необходимо обеспечить бесшовную интеграцию программного обеспечения с существующим оборудованием для инспекции и системами управления данными. Несовместимость может привести к сбоям в рабочем процессе, дополнительным расходам и удлинённому времени внедрения.

• Основная цель программного обеспечения для распознавания дефектов — быстрое и точное выявление несоответствий. Требуется запросить данные о производительности, результаты испытаний или кейс‑стади, демонстрирующие эффективность системы в обнаружении дефектов в различных материалах.

• Программное обеспечение, требующее минимального обучения, ускорит адаптацию команды. Интуитивно понятный интерфейс и сильная поддержка со стороны поставщика способны сократить простои и повысить эффективность ежедневных инспекций.

• По мере роста производства или усложнения стандартов инспекции потребности могут изменяться. Следует выбирать решение, способное масштабироваться вместе с организацией и адаптироваться к новым методикам неразрушающего контроля.

• Надёжные отношения с поставщиком имеют решающее значение. Ищут компании, предоставляющие постоянные обновления, оперативную техническую поддержку и подробную документацию, позволяющую системе работать наилучшим образом.

• Самый дешёвый вариант не всегда обеспечивает наилучшие результаты. Необходимо учитывать совокупную стоимость владения, включая обновления, поддержку и обучение, перед принятием окончательного решения. Качественный продукт, точно и своевременно выявляющий дефекты, может снизить количество отзывов продукции и укрепить репутацию бренда, что в итоге повышает окупаемость инвестиций.

Топовые решения для промышленного применения

1. Fujifilm

Fujifilm предлагает обширный портфель решений на основе визуализации, разработанных для точности, скорости и эффективности в отраслях, таких как аэрокосмическая промышленность, нефтегазовый сектор и производство. В ассортимент входят цифровая радиография, вычислительная радиография, промышленные рентгеновские системы и диагностическое программное обеспечение, оптимизированное для обнаружения дефектов.

Помимо оборудования, компания предоставляет комплексные программы обучения, подготавливающие персонал к получению сертификатов уровней 1, 2 и 3. Благодаря многолетним инновациям Fujifilm считается надёжным поставщиком программного обеспечения для распознавания дефектов и систем неразрушающего контроля.

2. Loopr

Loopr разрабатывает решения искусственного интеллекта, ориентированные на автоматизацию обнаружения дефектов и упрощение визуального контроля в производстве. Флагманская платформа LooprIQ Inspect использует программное обеспечение на базе камер и стандартное оборудование для реального времени выявления дефектов, регистрации данных инспекции и поддержки как полностью автоматических, так и человеко‑ассистированных режимов.

Быстрое развертывание, масштабируемость и постоянная база знаний позволяют Loopr снижать затраты, сохранять экспертизу и обеспечивать 100 % покрытие инспекций, делая компанию надёжным партнёром для производителей по всему миру.

3. Mitutoyo

Mitutoyo, мировой лидер в решениях точных измерений, расширил свою экспертизу в области обнаружения дефектов с помощью программного обеспечения AI INSPECT. Продукт упрощает сложные задачи визуального контроля, используя глубокое обучение для высокоточной пиксель‑уровневой детекции без необходимости специализированных знаний в области ИИ.

Программное обеспечение проводит пользователя через интуитивный рабочий процесс, поддерживает быструю подготовку и беспрепятственно интегрируется с существующими системами визуализации. Mitutoyo предоставляет производителям масштабируемое решение, способствующее бездефектному производству за счёт сочетания скорости, экономичности и надёжности.

Сделайте осознанную инвестицию

Выбор программного обеспечения для распознавания дефектов представляет собой инвестицию в обеспечение качества и операционный успех. Ориентируясь на совместимость, точность, удобство использования, масштабируемость и поддержку, можно уверенно подобрать систему, отвечающую как текущим, так и долгосрочным целям, а также установить партнёрские отношения с поставщиком, разделяющим видение надёжности и роста.

Читать в источнике

Больше материалов на канале РобоТок: https://t.me/tobotsp

Проектом занимаются совместно со стартапом Kairos Power: реактор мощностью 50 мегаватт будет расположен в Теннесси (США), а ввести его в эксплуатацию планируют в 2030 году. После этого займутся расширением и к 2035-му нарастят мощность в 10 раз.

Свою атомную электростанцию также планирует запустить и Microsoft: её должны включить в 2028 году.

Искусственный интеллект (ИИ) в системах планирования ресурсов предприятия (ERP) означает интеграцию технологий ИИ, таких как машинное обучение (ML), обработка естественного языка (NLP) и прогнозная аналитика, в ERP-системы. Эти системы на основе ИИ могут автоматизировать рутинные задачи, предоставлять расширенный анализ данных и прогнозирование, а также улучшать принятие решений. Цель внедрения ИИ в ERP — повышение операционной эффективности и оптимизация бизнес-процессов.

Почему ИИ в ERP важен?

Благодаря ИИ традиционные ERP-системы превращаются в интеллектуальные платформы, которые обучаются на данных, адаптируются к изменениям и оптимизируют бизнес-аналитику в реальном времени, повышая общую эффективность и сокращая затраты. Согласно отчету IBM Institute for Business Value, компании, применяющие генеративный ИИ для анализа данных, уже демонстрируют более высокую прибыльность.

ERP-вендоры обычно проектируют свои системы как набор модульных приложений, которые вместе охватывают все аспекты бизнеса — от финансов до закупок и логистики цепочки поставок. С момента появления термина «ERP» в 90-х годах индустрия ERP-решений выросла до рынка объемом $44 млрд в год. Сегодня многие ведущие корпорации используют ERP-системы для получения «единого источника истины» по всему бизнесу.

По мере роста популярности ERP-систем и расширения их возможностей компании стали внедрять их как часть комплексной бизнес-стратегии. Вместо того чтобы оставаться просто программным обеспечением, ERP-системы способны выявлять новые инсайты, значительно влиять на бизнес-процессы и открывать новые возможности для бизнес-аналитики. В 2010-х годах ERP-системы стали критически важны для управления и анализа больших данных, поскольку современные компании генерируют и собирают больше информации, чем человек может обработать вручную.

За последнее десятилетие ERP-системы с ИИ автоматизировали отдельные задачи, такие как ввод и анализ данных. Однако более современные технологии, такие как генеративный ИИ, начали кардинально менять ERP-ландшафт. Облачные ERP-системы обладают большей вычислительной мощностью, что позволяет использовать более сложные ИИ-приложения.

Продвинутые модели машинного обучения и NLP сделали ERP-системы более удобными и точными, открыв новую эру интеллектуального бизнес-ПО. Влияние ИИ на ERP подтверждается недавними сделками, такими как партнерство Microsoft и OpenAI на $13 млрд и выпуск ИИ-ассистента для Microsoft Dynamics 365. Другой ведущий вендор, SAP, в 2023 году представил генеративного ИИ-ассистента «Joulie».

Типы ИИ в ERP

ERP-системы используют ИИ-технологии для улучшения управления бизнес-процессами. Среди них:

• Прогнозная аналитика

• Обработка естественного языка (NLP)

• Роботизированная автоматизация процессов (RPA)

• Машинное обучение (ML)

• Чат-боты и виртуальные ассистенты

• Распознавание изображений

Прогнозная аналитика

Использует исторические данные для прогнозирования будущих тенденций. ERP-системы с ИИ анализируют прошлые действия и специфические данные компании, чтобы предсказать поведение клиентов или рыночную динамику, помогая руководителям принимать обоснованные решения.

Обработка естественного языка (NLP)

Позволяет ERP-системам понимать и отвечать на человеческую речь, улучшая взаимодействие с пользователями. Благодаря большим языковым моделям (LLM), таким как ChatGPT, NLP-инструменты стали более точными и контекстно-релевантными.

Например, NLP может анализировать неструктурированный текст (например, письма клиентов) для оценки настроений или обрабатывать запросы сотрудников в неформальном стиле, делая ПО более интуитивным.

Роботизированная автоматизация процессов (RPA)

Автоматизирует рутинные задачи (например, ввод данных, миграцию файлов) с помощью «ботов». ERP-системы с RPA могут автоматически генерировать отчеты, распределять HR-документы или управлять данными клиентов.

Машинное обучение (ML)

ML-модели обучаются на данных, улучшая прогнозирование и принятие решений. В ERP это снижает ошибки и повышает эффективность. Поскольку ERP-системы работают с большими объемами данных, ML может значительно улучшить их функциональность.

Чат-боты и виртуальные ассистенты

Используют NLP для поддержки в реальном времени, улучшая клиентский опыт и помогая сотрудникам в рабочих процессах. Например, чат-боты могут отвечать на вопросы о HR-задачах.

Распознавание изображений

ИИ анализирует визуальные данные (документы, видео) и преобразует их в редактируемые форматы. Также используется для контроля качества на производстве.

Генеративный ИИ в ERP

Генеративный ИИ имитирует человеческий интеллект, добавляя новые функции в ERP-системы. Например:

• Генерация отчетов — автоматическое создание бизнес-отчетов из сырых данных.

• Создание контента — написание писем, маркетинговых материалов или документации.

• Сценарное планирование — анализ регуляций и предложение рекомендаций (например, по сокращению углеродного следа).

Примеры использования ИИ в ERP

1. Прогнозное обслуживание
   Датчики IoT и «цифровые двойники» предсказывают необходимость ремонта оборудования, предотвращая простои. Применяется в энергетике, транспорте и сельском хозяйстве.

2. Прогнозирование спроса и управление расходами
   ERP-системы анализируют исторические данные, чтобы оптимизировать запасы и избежать дефицита. Инструменты Oracle автоматически улучшают прогнозы денежных потоков.

3. Автоматизированная обработка счетов
   NLP и RPA ускоряют обработку счетов, снижая ошибки. SAP и Oracle используют ИИ для верификации накладных.

4. Поддержка клиентов
   ИИ в CRM автоматически решает типовые вопросы и генерирует письма (как в SAP CRM).

5. Управление персоналом
   Например, SAP SuccessFactors предлагает персонализированное обучение и автоматически подбирает кандидатов.

6. Управление цепочками поставок
   ИИ оптимизирует логистику, отслеживает заказы и прогнозирует сбои (как в IBM Sterling).

Преимущества ИИ в ERP

• Повышенная точность — снижение ошибок за счет автоматизации.

• Оптимизация процессов — быстрая адаптация к изменениям на основе аналитики.

• Рост продуктивности — сотрудники освобождаются от рутины.

• Улучшенная безопасность — ИИ быстрее обнаруживает угрозы.

Лучшие практики внедрения ИИ в ERP

1. Управление данными — обучение ИИ на качественных и защищенных данных.

2. Масштабируемая инфраструктура — облачные или гибридные решения.

3. Постоянный мониторинг — регулярные обновления системы.

4. Стратегия интеграции — соответствие бизнес-целям.

ИИ на отечественном ERP-ландшафте

Несмотря на отставание российского ERP-рынка в области искусственного интеллекта по сравнению с западными аналогами, некоторые компании уже начали внедрять ИИ-решения в свои системы.

1. Прогнозная аналитика в ритейле
   Крупные российские розничные сети, такие как «Магнит» и X5 Group, используют ERP-системы с элементами ИИ для прогнозирования спроса и оптимизации цепочек поставок. Алгоритмы машинного обучения анализируют исторические продажи, сезонность и внешние факторы (например, погоду), чтобы минимизировать излишки или дефицит товаров.

2. Автоматизация документооборота в госсекторе
   Некоторые государственные корпорации (например, «Ростех» и «Росатом») внедряют NLP и RPA в свои ERP-системы для автоматической обработки счетов, накладных и контрактов. Это ускоряет процессы согласования и снижает бюрократическую нагрузку.

3. Чат-боты для HR в банковском секторе
   Сбербанк и ВТБ применяют ИИ-ассистентов на базе своих ERP-решений для автоматизации HR-процессов. Виртуальные помощники отвечают на вопросы сотрудников о зарплате, отпусках и корпоративных льготах, сокращая нагрузку на HR-отделы.

4. Предиктивная аналитика в промышленности
   Компании вроде «Северстали» и «Норникеля» тестируют ИИ-модули для прогнозирования износа оборудования. Датчики IoT собирают данные о состоянии техники, а алгоритмы предсказывают оптимальное время для обслуживания, предотвращая аварии.

Отставание российского ERP-ландшафта в сфере ИИ

Несмотря на отдельные успешные кейсы, российский рынок ERP серьезно отстает от западного в интеграции ИИ. Основные причины:

1. Ограниченные технологические возможности

   • Большинство российских ERP-систем (1С, Галактика, и т.д.) изначально не проектировались для работы с ИИ.

   • Нехватка вычислительных мощностей и облачных решений затрудняет внедрение сложных ML-моделей.

2. Дефицит данных для обучения моделей

   • Качественные дата-сеты, необходимые для обучения ИИ, часто недоступны из-за закрытости корпоративных данных.

   • Многие компании до сих пор используют устаревшие системы учета, несовместимые с современной аналитикой.

3. Санкционные ограничения

   • После 2022 года усложнился доступ к западным ERP-платформам (SAP, Oracle), которые лидируют в области ИИ.

   • Российские аналоги (например, «Постгрес ПРО» или «Р7-Офис») пока не могут предложить сопоставимый функционал.

4. Недостаток экспертизы

   • В России мало специалистов, способных разрабатывать и внедрять ИИ-модули для ERP.

   • Компании часто не готовы инвестировать в долгосрочные ИИ-проекты из-за неочевидного ROI.

Экспертные мнения, новости и тренды в части корпоративных информационных систем в телеграм-канале.

Компания «АСВА» в режиме пуско-наладочных работ запустила завод по переработке масличного льна в Ростовской области. Инвестиции в проект составили 3 млрд руб. Предприятие будет перерабатывать почти 150 тыс. т льна и производить 50-55 тыс. т прессового масла и 90 тыс. т жмыха в год, став крупнейшим в Европе.

C производственной площадки «Лотос» Южного центра судостроения и судоремонта вышел на ходовые испытания самоходный земснаряд с фрезерным рыхлителем «Лотос-4» проекта 93.159.1. Земснаряд и его оборудование предназначены для производства дноуглубительных работ. Судно приводится в движение посредством двух независимых азимутальных пропульсивных агрегатов, устанавливаемых на кормовой части палубы с приводным двигателем в контейнерном исполнении по обоим бортам.

Яндекс Роботикс и Яндекс Лавка запустили первый роботизированный даркстор. Роботы доставляют стеллажи с нужными товарами к сотрудникам. За их координацию отвечает система управления роботами Yandex RMS. Это позволяет ускорить процесс комплектации заказов более чем на 30% во всем дарксторе и снижает физическую нагрузку на сотрудников.

Росэл начал серийное производство оборудования для нейросетей с инновационной системой охлаждения. Продукция «Росэла» позволит снизить энергозатраты и нагрев центров обработки данных, уменьшит их размеры и заменит импортные решения. Решение позволит разгонять процессоры, в том числе графические, без автоматического снижения тактовой частоты для предотвращения перегрева и повреждений.

Магистранты ИТМО совместно с экспертами компании Raft создали HiveTrace — первую российскую систему защиты искусственного интеллекта от кибератак. Она борется с 70% уязвимостей и оберегает веб-приложения с генеративным ИИ от промпт-инъекций, утечек конфиденциальных данных, чрезмерного использования LLM-агентов и других видов атак. Система совместима с любыми открытыми или закрытыми ИИ-моделями.

В Дербентском районе Дагестана возводится солнечная электростанция. Объем инвестиций в проект составит в общей сложности 6,2 млрд рублей. Электростанция мощностью 100 МВт на 305 га земли будет введена в эксплуатацию в 1 квартале 2026 года. Полностью сооружен строительный городок, производится вынос подземных коммуникаций за территорию строительства, а также осуществляется монтаж опорных конструкций для солнечных модулей.

Прекратите сравнивать свою промышленность с соседской. Поступите мудро – просто добейте промышленность соседа, делов-то.

#поравалить #всепропало

[Орда] – родная, злобная, твоя