Кейсов внедрения: 202. Как компании применяют искусственный интеллект, какие задачи решают и какие результаты публикуют.
На стане 2000 Череповецкого комбината внедрена ML-система оптимизации технологического режима прокатки.
За первые три месяца сэкономлено 27 часов прокатки и дополнительно произведено 24 тыс. тонн металлопроката.
Система «Оптимальный чугун» применяется для оптимизации аглококсодоменного производства.
По утверждению источника, система дала максимальный эффект среди цифровых проектов ММК.
Технология анализирует данные датчиков и прогнозирует поломки большегрузов для предиктивного обслуживания.
Заявлено сокращение времени простоев транспорта на 15%.
В пилоте компьютерное зрение и распознавание объектов контролировали последовательность действий при переключениях на электроустановках, а AR-подсказчик сообщал об отклонениях.
Проект остановили после вывода о высокой трудоёмкости и стоимости подготовки датасетов для различающегося оборудования.
На критических точках ремонта производства изопрена установили видеоконтроль с аналитикой. Камеры считают людей, а штаб ежедневно сравнивает фактическую мобилизацию подрядчиков с планом.
По данным СИБУРа, эффективность работ выросла на 20%, экономия составила около 3 млн рублей; ремонт завершили раньше срока.
При модернизации линии выпуска стирол-бутадиен-стирола система автоматически фиксировала присутствие работников, отклонения от плана и нарушения безопасности. Штаб получал данные на дашборде в реальном времени.
По данным СИБУРа, работы завершили на 16 дней раньше срока и сэкономили около 8 млн рублей. На отдельных участках эффективность выросла на 20%.
Система переводит номенклатурные данные в параметрические карточки и подбирает аналоги с оптимизацией по цене, качеству и доступности.
Пилот; метрики экономии не раскрыты.
ИИ-система поддержки решений обрабатывает текстовые данные о сбоях, формирует возможные сценарии неисправностей и предлагает инженерам шаги восстановления оборудования.
После тестирования заявлены мониторинг сотен единиц оборудования без дополнительного персонала, ускорение устранения неисправностей и сокращение простоев.
Ассистент по отчётности анализирует сведения о продажах, производстве и планах, помогая сотрудникам находить информацию и готовить аналитику.
Компания сообщает о сокращении времени поиска и подготовки аналитики. Величина сокращения не раскрыта.
В научно-исследовательском центре внедряются обученные модели для автоматического выделения объектов на изображениях и количественного анализа структуры материалов и морфологии частиц.
Аналитические испытания выполняются до 7 раз быстрее; совпадение автоматического и ручного анализа по ключевым количественным параметрам превышает 85%.
СИБУР применяет дополненную реальность с ИИ для удалённой экспертизы на химическом производстве.
Количественный эффект не раскрыт.
ИИ-продавец через API отвечает покупателям на Авито, консультирует по заказу, разбирает фотографии, работает с возражениями, фиксирует данные и этапы сделки в amoCRM и передаёт менеджеру заказ после предоплаты.
Первый ответ сократился с 20–30 минут до 20–30 секунд; ИИ самостоятельно довёл до предоплаты около 380 из 3 800 обращений. Общая конверсия выросла с 13,5–14% до 15%.
Рекомендательные системы внедрили во всех российских цехах компании по выпуску аммиака. Они анализируют параметры процесса, выявляют отклонения и предлагают оператору режим с меньшими затратами и большей выработкой.
По данным компании, время реакции на отклонения сократилось до считанных минут. Снижен расход природного газа и увеличен выпуск без дополнительных капитальных вложений.
Создан отдельный AI-помощник, отвечающий новым сотрудникам на повторяющиеся вопросы без обращения к инженерам.
Сотрудники получают ответы сразу, не отвлекая экспертов; количественный эффект не раскрыт.
В компании используются алгоритмы для поддержки ценообразования.
Количественный эффект не раскрыт.
На производстве машинное зрение ищет дефекты на конвейерах.
Количественный эффект не раскрыт.
Алгоритмы анализируют потоки 45 камер, выявляют отсутствие средств защиты, опасные действия и несанкционированный доступ и уведомляют службу безопасности.
Доля выявленных критических нарушений выросла с 65% до 97,8%, время реагирования сократилось с восьми минут до 15 секунд; заявлена экономия 12,5 млн рублей в год.
Система распознаёт спецификации, восстанавливает структуру изделий, переносит атрибуты из связанных документов и дообучается на валидации специалистов.
За девять месяцев рутинные операции сократились на 50–90%, точность распознавания превысила 90%, цифровизация архивов ускорилась в три раза.
Платформа дообучена распознавать специфичные типы касок, спецодежды, спецобуви и перчаток.
Не раскрыто.
Система отслеживает перемещение персонала, несанкционированное присутствие в опасных зонах и наличие полного комплекта СИЗ.
Не раскрыто.
Собственная система контролирует применение защитных касок, очков, масок и жилетов.
Не раскрыто.
На стане 2000 система фиксирует отклонения технологических процессов и контролирует безопасное нахождение персонала в рабочей зоне.
Не раскрыто.
Камеры фиксируют наличие средств индивидуальной защиты и опасные ситуации и передают сигнал ответственным службам.
Количественный эффект не раскрыт.
Комплекс с компьютерным зрением контролирует численность и действия персонала, наличие квалифицированных специалистов и соблюдение процедур безопасности.
Не раскрыто.
Система отслеживает движение большегрузного транспорта и прогнозирует опасные сближения с работниками.
Не раскрыто.
Система в реальном времени выявляет отсутствие СИЗ и приближение работников к опасным зонам и выдаёт мгновенную обратную связь.
Не раскрыто.
Инструмент анализирует изображения заводских камер и выявляет изменения факельного пламени и параметров продукта как ранние признаки технологического сбоя.
Инструмент анализирует изображения с тысяч камер на заводах компании.
Нейросети внедряются во внутренние рутинные процессы, связанные с документооборотом и бизнес-операциями, с сокращением времени и человеческого участия.
Сообщается о сокращении времени и человеческого участия, но количественные показатели не раскрыты.
Нейросети применяются для генерации и обработки маркетингового контента, включая карточки товаров, рекламные кампании и видеоролики.
Количественный эффект не раскрыт.
Компания анализирует большие массивы данных, рынок и отзывы клиентов и применяет машинное обучение и ИИ для выбора формы, цвета и внешнего вида товаров на этапе концептинга.
Количественный эффект не раскрыт.