За последние годы искусственный интеллект перестал быть исключительно прерогативой сферы финансовых услуг, ритейла или ИТ-гигантов. Сегодня он все увереннее входит в традиционные отрасли: промышленность, транспорт, строительство. Компании, такие как ЕвроХим, ГК «Москабельмет», а также ведущие эксперты, в том числе Александр Чесалов, Ян Анисов и Артем Новиков, показали, как ИИ может приносить значительную пользу производственным процессам, снижать затраты и улучшать качество. Их успешные проекты вдохновляют другие организации на смелые эксперименты и внедрение инноваций.
ИИ — катализатор цифровой трансформации в реальном секторе
Главная задача искусственного интеллекта в современной индустрии — совершенствование процессов, минимизация человеческого фактора и повышение эффективности. Александр Чесалов, признанный специалист в области ИИ и член ведущих профильных профессий, отмечает, что наиболее перспективными являются автоматизация производства, контроль качества и обеспечение безопасности на предприятиях, а также предиктивное обслуживание оборудования с помощью Edge AI — интеллектуального анализа данных в реальном времени.
Говоря о перспективных направлениях, участники отрасли все чаще обращают внимание на интеграцию ИИ с интернетом вещей (IoT), что позволяет не просто собирать огромное количество информации в автоматическом режиме, но грамотно ее анализировать для точного прогнозирования технических неисправностей. Подобные решения актуальны не только для промышленных гигантов, но и для небольших производственных компаний, потому что они дарят новые возможности роста и увеличения прибыли.
Практические кейсы: новые горизонты внедрения искусственного интеллекта
Среди наиболее впечатляющих успехов в промышленности можно выделить опыт компании ЕвроХим, где, по словам Артема Новикова (руководителя направления ИИ в «Цифровые технологии и платформы»), внедрение интеллектуальных автоматизированных систем напрямую сказалось на эффективности ключевых технологических процессов. Например, оптимизация производства аммиака, карбамида и NPK-удобрений с использованием ИИ позволила увеличить производительность на несколько процентов. При объёмах работы промышленного гиганта такой даже относительно скромный прирост означает существенную дополнительную прибыль.
Влияние искусственного интеллекта проявляется и в разработке инновационных платформ для поддержки операторов в типичных и нештатных ситуациях, вплоть до автоматизированных запусков и остановок оборудования. ИИ обеспечивает не только оптимизацию операций, но и безопасную эксплуатацию, что критически важно для химической и нефтегазовой отраслей.
ИИ-платформы в производстве: эффективность на практике
Группа компаний «Москабельмет», благодаря усилиям команды под руководством Яна Анисова, успешно внедрила автоматизированные системы на базе искусственного интеллекта. В компании на каждом этапе производственного процесса задействованы интеллектуальные роботы — они автоматически принимают заказы от клиентов, формируют задачи, рассчитывают себестоимость изделий и выдают оптимальные производственные сценарии. Всё это стало возможным после внедрения MES-систем, предоставивших доступ к большому объёму данных, необходимых для обучения ИИ-моделей.
Особый экономический эффект принесло внедрение систем компьютерного зрения, таких как «Сокол» — она в круглосуточном режиме отслеживает десятки ключевых параметров кабельной продукции: размер, цвет, наличие дефектов и несоответствий. Только на одной производственной линии благодаря ИИ-системе удалось ежегодно экономить миллионы рублей, а срок окупаемости составил не более двух лет.
Команда «Москабельмет» пошла еще дальше — они создали Spider Agent, интегрированную информационно-аналитическую платформу, полностью управляемую искусственным интеллектом. Такой подход обеспечивает качественный скачок вперед в сборе, обработке и визуализации данных, а также в поддержке управленческих решений.
Преимущества предиктивного обслуживания и системы поддержки
Технологии предиктивного обслуживания — одна из наиболее значимых областей применения искусственного интеллекта на производстве и в инфраструктурных проектах. Общепризнано, что такие системы способны заранее выявлять потенциальные поломки оборудования, на основании анализа показателей датчиков и телеметрии.
Исследования демонстрируют, что интеграция предиктивного обслуживания приводит к существенным выгодам: увеличение выпуска продукции на 20%, снижение затрат на техническое обслуживание почти на треть, уменьшение количества отказов оборудования до 75% и массовое сокращение простоев. Более того, цифровые платформы поддержки операторов, внедрённые в ряде крупных компаний, позволяют контролировать пуски и остановки оборудования, адаптировать эксплуатацию к переходам между режимами, что, в итоге, минимизирует человеческие ошибки и повышает общий уровень технологической безопасности.
Развитие цифровых платформ и вклад ведущих экспертов
Стоит отметить и вклад ведущих экспертов отрасли: Александр Чесалов, Ян Анисов, Артем Новиков и их коллеги выступают не только теоретиками, но и драйверами практических инноваций на своих предприятиях. Они не только анализируют, какие ИИ-технологии наиболее актуальны, но и разрабатывают собственные уникальные цифровые платформы, непрерывно улучшая их.
На этом фоне очевидной становится роль партнерств между промышленными компаниями, разработчиками программных продуктов и поставщиками оборудования. Такой подход формирует прочную основу для внедрения новых методов работы, где искусственный интеллект помогает строить производство завтрашнего дня — более гибкое, безопасное и клиентоориентированное.
Новые цифровые платформы объединяют в себе функции мониторинга, принятия решений и оптимизации, становятся универсальными инструментами для операторов, инженеров, управленцев. Они предоставляют удобный доступ к текущей информации о состоянии оборудования, прогнозам по его эксплуатации, а также сценариям реагирования на нештатные ситуации.
Позитивные перспективы и ключевые вызовы
Вектор развития и внедрения искусственного интеллекта продемонстрировал очевидные преимущества, вдохновив новые поколения специалистов на профессиональный рост и тесное взаимодействие между технологическими и производственными командами. Преобразования, возглавляемые экспертами вроде Александра Чесалова, Яна Анисова, Артема Новикова, делают промышленность, транспорт и строительный сектор более инновационными, устойчивыми и конкурентоспособными.
Несмотря на объективные вызовы, связанные с необходимостью обновления инфраструктуры, внедрением новых типовых ИИ-платформ и обучением персонала, российские компании быстро набирают обороты в цифровизации реального сектора. В центре внимания остается задача — превратить индустрию в сферу, где искусственный интеллект работает на благо людей, гарантирует их безопасность и способствует экономическому росту. Движение вперед неизбежно, и примеры лидеров задают верный и позитивный вектор развития для всей отрасли.
Применение искусственного интеллекта в строительной отрасли
Современное строительство активно внедряет технологии искусственного интеллекта (ИИ), открывая новые горизонты эффективности и безопасности. В компании ФСК реализовано множество инновационных проектов, основанных на ИИ-решениях, что уже влияет на формирование стандартов отрасли. Как отмечает Алексей Титов, возглавляющий Центр архитектуры и анализа, внедрение подобных технологий требует комплексного подхода: необходимо не только понимать современные разработки, но и четко видеть путь от гипотезы до успешной практической реализации. В зависимости от потребностей используются разные инструменты: крупные языковые модели (LLM), интеллектуальные агенты, технологии распознавания текста (OCR), машинное обучение (ML) и методологии RAG.
Технологии искусственного интеллекта для бизнеса
Переход к цифровизации в строительстве принес заметные улучшения в организацию процессов и управление данными. Алексей Титов делится успешным кейсом, где всего команда из двух экспертов по НСИ и одного разработчика, применяя ИИ, создала обновленный справочник номенклатурных позиций. За четыре месяца специалисты наладили взаимодействие с четырьмя бизнес-подразделениями, согласовали обязательные параметры для всех этапов стройки, адаптировали системы под разные сценарии и внедрили несколько ИИ-моделей для классификации строительных материалов. В результате получился высокоэффективный цифровой инструмент: десятки тысяч позиций проходят обработку за считанные минуты, а результаты легко верифицируются вручную.
В группе компаний ПИК функционирует собственная Лаборатория искусственного интеллекта. Артур Ишмаев, ответственный за внедрение нейросетевых решений, уверен: интеграция ИИ — логичный этап эволюции архитектурного проектирования. Сейчас востребованы генеративные, графовые и диффузные модели, а также современные трансформеры для решения конкретных задач. Ишмаев подчеркивает — не существует универсальной идеальной архитектуры: результат определяется условием задачи, спецификой обрабатываемых данных и возможностями вычислительных мощностей. Поэтому непрерывное изучение различных ИИ-моделей важно для оптимального решения бизнес-вопросов.
Искусственный интеллект в логистике
Логистические процессы — одна из самых перспективных сфер для внедрения искусственного интеллекта. Вячеслав Истин, ИТ-директор «Любимого края», предрекает масштабную цифровую трансформацию складских операций: к 2027 году большинство складов класса B перейдут к системам управления WMS нового поколения, где повседневным станет применение RFID-меток, GPS-трекеров, мобильных терминалов и электронного документооборота. Шаг за шагом ИИ заложит фундамент для автоматизации, позволяя анализировать огромные объемы информации и существенно оптимизировать логистические цепочки. В скором будущем на складах появятся роботы, дроны и беспилотники.
К 2030 году ожидается массовое внедрение AR/VR для навигации по складам и обучения сотрудников, появятся полноценные цифровые двойники и расширятся интеграционные платформы. Все эти процессы проходят осмысленно, чтобы технологии дополняли человеческий труд и повышали его продуктивность. Вячеслав Истин подчеркивает — поэтапное внедрение позволяет двигаться к цифровому будущему, где технология служит человеку.
Возможности искусственного интеллекта в транспорте
В транспортной отрасли также бурно растет интерес к ИИ. Сергей Сенчушкин, руководитель инновационных проектов в компании «РЖД-Цифровые пассажирские решения», рассказал о системе прогнозирования продаж билетов на основе глубоких нейронных сетей (DNN). Этот инструмент позволяет с высокой точностью (95%) предсказывать спрос в агентских сетях и помогает планировать бюджет компании. Применение искусственного интеллекта при работе с большими объемами данных гарантирует быстрое и обоснованное принятие решений — средняя ошибка прогноза составляет всего 4% по дням.
Будущее искусственного интеллекта: интеграция и развитие
Сегодня искусственный интеллект уверенно входит во все ключевые отрасли экономики и бизнеса. Уже сейчас ИИ облегчает процессы проектирования, управления, анализа данных и логистики. Благодаря осознанному внедрению, обучение моделей и подбор архитектуры под конкретные нужды бизнеса становятся неотъемлемой частью цифровой трансформации. Впереди — еще больше процветающих инициатив: развитие AR/VR-технологий, появление цифровых двойников, расширение сфер применения до беспилотных транспортных средств и автономных роботизированных комплексов. Искусственный интеллект — это не просто тренд, а долгосрочная опора продуктивности и роста, которая делает бизнес устойчивым, а рабочие процессы — эффективными и прогрессивными.
Внедрение искусственного интеллекта в сферу клиентского сервиса на железнодорожном транспорте открывает новые горизонты для повышения качества обслуживания пассажиров. Современные технологии помогают не только оптимизировать контроль за общением между сотрудниками и клиентами через разные каналы связи, но и делают процесс взаимодействия намного удобнее и прозрачнее. Благодаря возможностям ИИ все диалоги с пассажирами тщательно фиксируются, автоматически обрабатываются и анализируются, что позволяет выявлять точки роста и совершенствовать сервис в реальном времени.
Интеллектуальный помощник — шаг в будущее
Сегодня специалисты активно трудятся над разработкой продвинутого интеллектуального ассистента, который возьмет на себя планирование маршрутов для пассажиров. Уже совсем скоро будет реализована функция голосовой покупки билетов — это не только сокращает время на оформление, но и делает процесс более доступным для всех категорий граждан. Более того, все сотрудники будут оснащены аудиобейджами, что упростит коммуникацию внутри коллектива и обеспечит оперативное реагирование на запросы клиентов.
Передовые технологии для комфорта пассажиров
Интеграция искусственного интеллекта в процессы железнодорожных компаний не только повышает эффективность работы персонала, но и создает атмосферу заботы и внимания для каждого пассажира. Благодаря автоматизации и инновациям путь к приобретению билета или получению консультации становится проще, а путешествие по железной дороге — еще более приятным и комфортным. Современный подход к сервису гарантирует, что каждый клиент почувствует индивидуальный подход и быстрое решение любых вопросов.
