Промышленность вступает в новый этап цифровой трансформации, где искусственный интеллект должен не просто анализировать данные или автоматизировать процессы, а предотвращать аварии, прогнозировать отказы оборудования и повышать надёжность критически важной инфраструктуры. Такой подход в своей колонке для журнала «Регионы России» предложил заместитель председателя Комитета ТПП РФ по энергетической стратегии и развитию ТЭК, директор по развитию консалтинговой платформы «Горнопромышленная стратегия» Василий Ракитин. По его мнению, любая цифровая технология должна оцениваться по тем же критериям, что и инженерное решение: насколько она делает производство безопаснее, надёжнее и эффективнее. «Искусственный интеллект в промышленности должен предотвращать аварии, а не демонстрировать технологии», — подчеркнул эксперт, добавив, что ИИ следует рассматривать не как самоцель, а как инструмент повышения эффективности.
Внедрение искусственного интеллекта в промышленности всё чаще становится предметом обсуждения, но далеко не всегда эти дискуссии касаются практической пользы. По мнению эксперта в области ТЭК, пора переходить от демонстрации возможностей к реальным результатам.
Василий Ракитин отмечает, что сегодня ключевым критерием внедрения цифровых технологий должен стать не сам факт использования ИИ, а его эффект для предприятий. Оценивать проекты следует по конкретным производственным показателям: снижение аварийности, сокращение простоев оборудования, уменьшение затрат на ремонт, повышение коэффициента технической готовности и рост производительности труда.
Особое внимание в колонке уделено предиктивным технологиям. Современные алгоритмы способны непрерывно анализировать тысячи параметров оборудования, выявлять скрытые отклонения и запускать защитные механизмы ещё до возникновения аварийной ситуации. Это, по сути, меняет подход к эксплуатации: вместо реакции на инцидент — его предотвращение.
При этом эксперт предостерегает от иллюзий: искусственный интеллект не является самостоятельным решением всех производственных задач. Его эффективность напрямую зависит от качества промышленной инфраструктуры, систем автоматизации, отечественного программного обеспечения, надёжных каналов связи и уровня подготовки специалистов. «Любая цифровая технология должна оцениваться по тем же критериям, что и любое инженерное решение», — резюмирует Ракитин.
Особую значимость такой подход приобретает для предприятий топливно-энергетического комплекса. Надёжность работы энергетической инфраструктуры напрямую связана с энергетической безопасностью страны, поэтому здесь цена ошибки особенно высока.
В завершение автор делает вывод: искусственный интеллект — это не цель цифровизации, а инструмент. Инструмент, который должен делать производство безопаснее, надёжнее и эффективнее.
