Зачем они нужны на заводах и фабриках и как влияют на эффективность производства

Крупные российские промышленные компании начали инвестировать в генеративные нейросети, рассказали «Известиям» участники рынка. Инструменты, до сих пор применявшиеся для написания текстов и создания видео без участия человека, стали нужны на заводах для управления 3D-принтерами, разработки новых продуктов и многого другого. Например, «Р-Фарм» создает с их помощью лекарства, «Русская медная компания» — проектную документацию, «Норникель» обучает сотрудников. Во сколько внедрение таких cетей обходится предприятиям и как это влияет на эффективность производства — в материале «Известий».

Зачем промышленным предприятиям нейросети

Российские промышленные предприятия уже активно экспериментируют с генеративными нейросетями, утверждает директор по корпоративным инновациям Фонда «Сколково» (группа ВЭБ.РФ) Сергей Дутов. Не следует путать их с искусственным интеллектом, который бизнес внедряет уже 10 лет, подчеркивает он. Сейчас такие нейросети используются в сложных системах поддержки принятия решений.

— Например, это ассистент металлурга, когда на основе оценки качества поступающего сырья технологам предлагается изменить настройку оборудования для выплавки металла. Это не просто поиск, это сбор информации из разноплановых источников, генерация идей и рекомендаций того, как их можно применить, — объяснил он.

Другой пример — использование нейросетей при закупочных процедурах: она может не просто найти среди внутренних баз данных, складских остатков нужную деталь, но и рекомендовать ее аналог.

Еще одна сфера применения генеративных нейросетей — 3D-печать. В этом пока еще перспективном сценарии генеративная нейросеть сможет сама «изобрести», к примеру, новый двигатель или детали к нему — и тут же распечатать образец, добавил Сергей Дутов.

Сейчас генеративные нейросети в той или иной мере используют не менее 20 российских промышленных компаний.

Например, помимо ассистента металлурга «Норникель» использует их возможности для обучения сотрудников, следует из материалов фонда «Сколково», с которыми ознакомились «Известия». «Р-Фарм» разрабатывает технологию, которая позволяет с помощью таких сетей быстро разрабатывать медицинские препараты (конструировать модели молекул веществ), а «Русская медная компания» — проектную документацию. «Известия» направили запросы в эти организации.

НЛМК активно развивает направление генеративного искусственного интеллекта, рассказали «Известиям» в компании.

— Генеративные нейросети применяются для автоматизации документооборота, обучения сотрудников, поддержки производственного персонала и создания цифровых ассистентов. Особый фокус — на разработке ИИ-решений: интеллектуальные ассистенты для поиска по базе знаний, автоматизация службы поддержки и внедрение ИИ в процессы внутренней разработки. В 2025 году планируем получить экономические эффекты по нескольким пилотам и решениям в тираже за счет оптимизации бизнес-процессов, — сообщили «Известиям» в пресс-службе компании.

«Северсталь» использует генеративные нейросети для повышения эффективности производства (повышение производительности агрегатов, сокращение издержек, контроль работы оборудования), повышения качества готовой продукции, контроля за соблюдением техники безопасности, снижения экологической нагрузки, перечислил руководитель Центра искусственного интеллекта и машинного обучения «Северсталь Диджитал» Андрей Голов.

— Кроме того, идет внедрение в продажах и корпоративных процессах. Всего портфель проектов на данный момент насчитывает свыше 60 решений. Использование технологии уже приносит значительные результаты — в 2024 году экономический эффект от проектов в этой сфере составил свыше 1 млрд рублей, — сообщил он «Известиям».

Редакция направила запросы в Минцифры.

Как ИИ повышает эффективность производства

Минпромторг фиксирует увеличение спроса на подобные инструменты, в особенности на использование таких инструментов локально, в рамках ограниченной выборки данных промышленного предприятия, рассказали «Известиям» в ведомстве.

Сценариев может быть много: например, генеративный ИИ анализирует данные с датчиков оборудования (температуру, давление, вибрации и другие параметры) и предсказывает потенциальные неисправности. Это позволяет снизить риски незапланированных простоев и продлить срок службы оборудования. Модели генеративного ИИ применяются при проектировании и моделировании, генерируют дизайн на основе входных параметров (свойств материала, ограничений затрат и методов производства), перечислили в Минпромторге. Нужны генеративные нейросети и для ускорения разработки программных продуктов, добавили там.

Эта технология всё шире применяется в промышленности и в бизнесе в целом, отметил партнер ComNews Research Леонид Коник. Она позволяет автоматизировать повторяющиеся операции — от формирования финансовых отчетов до подготовки типовых документов для выдачи кредита. Нейросеть способна быстро «просмотреть» и сравнить тысячи документов — человеку это или вовсе не под силу, или займет у него уйму времени, объяснил он.

— Нормативное регулирование почти в любой сфере экономики многогранно и зачастую противоречиво. К примеру, «Роскосмос» с недавних пор использует нейросети для выявления несоответствий в ГОСТах, а таких документов в ракетно-космической отрасли много, — рассказал эксперт.

Нейросети способы принести (и уже приносят) гигантский экономический эффект, многократно ускоряя результат и исключая ошибки, уверен Леонид Коник.

— Внедрение в промышленности ассистента на основе генеративного искусственного интеллекта, по нашему опыту, можно разбить на три этапа. Первый — быстрая проверка гипотезы на данных заказчика: это стоит несколько миллионов рублей, — рассказали «Известиям» в компании MWS AI (входит в МТС Web Services, ранее MTS AI). — Второй этап — полноценный пилот: около 15–20 млн рублей, срок — полтора-два месяца. Третий — масштабирование на всю функцию или компанию: 35–45 млн рублей. Таких проектов в компании может быть несколько.

По данным, которые на форуме ЦИПР-2025 привел директор по развитию бизнеса этой компании Павел Комаровский, нейросети экономят ежемесячно семь часов времени каждого сотрудника административного блока только на поиск нужных документов. В годовом исчислении, исходя из стоимости человеко-часов, экономия составляет 1,3 млн рублей на отдел из 10 человек. На анализе этих документов можно сэкономить 19 часов (3,8 млн рублей) и так далее. Для компании с численностью офисных сотрудников около 2 тыс. человек годовая экономия может достичь 3 млрд рублей, подсчитал он.

— Прикладные генеративные нейросети могут кратно увеличивать либо чистую прибыль, либо выручку предприятия в целом, а могут и всё вместе — зависит от того, как их применять. Нейросети самого популярного типа LLM (больших языковых моделей) могут применяться для улучшения внутренних процессов, например, через создание цифрового двойника сотрудника или менеджера, — отметил гендиректор группы компаний ST IT, эксперт рынка TechNet НТИ Антон Аверьянов.

Внедрение генеративных нейросетей позитивно не только для промышленности, но и для конечных покупателей ее продукции, считает гендиректор Telecom Daily Денис Кусков. Огромная экономия времени и денег ведет к снижению цен, объясняет он. К тому же на рынке появляются новые продукты — например, лекарства или неоригинальные запчасти к технике, напечатанные на 3D-принтере, объяснил он. Это очень важно в свете курса на импортозамещения и санкций, заключил эксперт.

Валерий Кодачигов

https://iz.ru/1902322/valerii-kodachigov/chuzhim-umom-promyshlennye-kompanii-vpervye-investirovali-v-generativnye-nejroseti