Как в условиях ограниченных ресурсов правильно оценить потенциал новых ИИ-решений для конкретного производства, газете «Коммерсант-Приволжье» рассказал директор департамента ТРИЗ (теория решения изобретательских задач) Горьковского автозавода Николай Саунин.
— В силу своей универсальности искусственный интеллект стал для всех беспрецедентным вызовом: ИИ применим во всех областях, поле возможностей бескрайне как в производственных, так и в бизнес-процессах. Поэтому главный вопрос, который встает перед внедрением ИИ: нужны ориентиры. Второй, не менее важный момент: российские промышленники работают сегодня в сложных экономических условиях, а предлагаемые коробочные ИТ-решения стоят десятки и сотни миллионов рублей. При этом эффективность каждой новой технологии для конкретного производства еще нужно доказать на практике.
На основе этих предпосылок год назад на Горьковском автозаводе была создана рабочая группа «Искусственный интеллект», в которую вошли специалисты корпоративного департамента ТРИЗ и Центра ИТ-решений для бизнеса. Перед ними стояла задача — проанализировав основные процессы, выяснить, где ИИ может принести максимальный экономический эффект, а затем сформировать предложения по внедрению конкретных инструментов.
Внедрение ИИ полностью укладывается в логику теории решения изобретательских задач. ТРИЗ как набор методов в 50-х годах сформулировал советский инженер Генрих Альтшуллер, проанализировав более 10 тыс. авторских свидетельств на изобретения (аналог современных патентов). Он со своими учениками сформулировал закономерности развития систем, которые можно использовать для их создания и совершенствования. Сегодня результативность ТРИЗ при создании инноваций признана на уровне мировых промышленных лидеров. А например, в Китае она стала частью обязательной программы во всех государственных инженерных вузах.
Посмотрев через призму ТРИЗ-инструментов на новые ИИ-решения, можно оценить целесообразность их применения и разработать оптимальную траекторию внедрения, максимально снизив затраты, заранее выявив вторичные задачи и противоречия.
Чтобы выявить процессы, которые можно усилить с помощью ИИ, и оценить их экономический потенциал, мы вместе с руководителями функциональных подразделений проанализировали основные направления: производство, логистику, финансы, HR, закупки и т.д. Параллельно коллеги из нашего Центра ИТ-решений изучили рынок уже существующих предложений, проанализировав больше 200 ИИ-инструментов. После этого все наработки свели в скоринговую модель и отобрали около 10 решений, целесообразных для первоочередного пилотирования. В частности, начали работу над внедрением ассистентов на базе ИИ, которые берут на себя часть рутинных задач и очень эффективны, например, при работе с большими данными.
Отдельная работа по внедрению ИИ ведется на производстве: применяем компьютерное зрение для снижения дефектов, изучаем возможность использования предиктивной диагностики оборудования и др. Здесь большинство задач курируют коллеги из подразделения, занимающегося развитием производственной системы. Это закономерно: в начале 2000-х по инициативе Олега Дерипаски Горьковский автозавод одним из первых в стране внедрил систему постоянных улучшений, в которую вовлечены сотрудники на всех уровнях.
Один из принципов ПС — поощрять инициативу каждого, и в случае с освоением ИИ он также актуален. Сотрудников, у которых есть интерес развиваться в теме ИИ, мы пригласили в сообщество «ГАЗ AI Лидер». Сейчас в нем уже больше 100 человек, от рядовых специалистов до директоров производств. Вместе обсуждаем инициативы, приглашаем с внешнего рынка разработчиков ПО, которые заинтересованы в представлении своих решений перед потенциальным заказчиком. В этой активности, при помощи инструментов ТРИЗ, мы создали механизм, который обеспечивает питательную среду для развития ИИ-решений без каких-либо значимых затрат со стороны бизнеса.
Записала Татьяна Салахетдинова
