Как компании внедряют искусственный интеллект в производственные процессы и оказание услуг. Кейсы автоматизации операций и помощи специалистам: что изменилось в работе, какие решения применили и какой результат опубликован.
Кейсов внедрения: 436.
В производственном контуре развернуты ML-оптимизатор технологического режима и виртуальные анализаторы качества продукции.
После внедрения выработка выросла на 1–4% в зависимости от марки; экономический эффект за первый год составил около 266 млн рублей в год. Проект окупился на этапе опытно-промышленной эксплуатации.
Система в реальном времени обрабатывает параметры технологической цепочки, фиксирует отклонения и автоматически корректирует режимы.
Заявлены более гибкое управление процессом и предотвращение аварийных остановок без численной оценки.
Машинное зрение оценивает размер гранул руды для максимизации обогащения.
Количественный эффект не раскрыт.
Модели анализируют материальные балансы, состав флюсующих материалов и спектры расплава и подсказывают оператору дозировки и время продувки.
Система помогает удерживать качество продукции; численный эффект не раскрыт.
GigaChat встроен в систему умного дома Sber для управления подключёнными устройствами.
Пользователи могут формулировать запросы естественным языком вместо строго заданных команд.
На платформе MeDiCase автоматизированные симптом-чекеры задают закрытые вопросы, анализируют ответы и формируют гипотезы о возможном заболевании.
Пользователь получает оценку вероятности хронических болезней, гриппа и постковидного синдрома.
Компания использует ИИ для анализа мазков, биопсийных и цитологических препаратов, содержащих большое количество клеток.
не раскрыто
ИИ подбирает технологические режимы на нефтеперерабатывающем заводе.
Заявлено увеличение выхода светлых фракций без количественного показателя.
ИИ используется для мониторинга прихвата бурового инструмента.
Количественный эффект не раскрыт.
Компания использует нейросети для управления заводнением и обводнённостью месторождений.
Количественный эффект не раскрыт.
Компания применяет машинное обучение и цифровые двойники в бурении.
Количественный эффект не раскрыт.
На Западно-Малобалыкском месторождении применено нейросетевое управление заводнением.
В отчёте заявлены дополнительная добыча, стабилизация тренда и снижение закачки.
Сервис запустил инструмент на базе YandexART, который генерирует и обновляет обложки книг по аннотации.
Опубликовано 18 422 книги и черновика со сгенерированными обложками; доля авторов, доводящих книгу до публикации, выросла на 6,7 п. п.
Сервис использует Yandex SpeechKit для автоматизированной озвучки книг с синтезом естественной речи.
Аудиоверсия может быть готова через несколько часов после получения текста; преобразовано 67 449 произведений.
Скоринговые модели анализируют кредитные заявки, платёжеспособность и транзакционное поведение.
Заявлены снижение доли ошибок по «плохим» кредитам и ускорение одобрения.
Нейросети участвуют в расшифровке МРТ- и КТ-снимков и выявлении патологий.
Заявлены ускорение диагностики и снижение риска пропуска тяжёлой болезни.
ИИ анализирует цифровые копии заявлений и документов и сверяет их с требованиями.
Заявлены ускорение обработки обращений и сокращение времени ожидания.
Система анализирует истории болезней и статистику лечения, подсказывает варианты лечения и помогает создавать единые стандарты лечения.
По сообщению статьи, в 80% случаев система точнее определяет проблему, чем человек; методика расчёта не раскрыта.
В компании начали применять программный комплекс на основе ИИ, разработанный группой «Нефтиса».
Не раскрыт
На реальном производстве полипропилена испытан виртуальный анализатор на основе нейронной сети, который в реальном времени анализирует технологические параметры и прогнозирует показатель текучести расплава.
Позволяет корректировать параметры установки для поддержания требуемого результата; количественный эффект не раскрыт.
Нейросеть прогнозирует урожайность по данным поля и обновляет рекомендации по нормам удобрений в течение сезона.
В производственных испытаниях заявлены рост урожайности на 6,3%, снижение нормы удобрений на 24 кг/га без потери урожайности и совокупная экономия 1,86 млн рублей.
ML-модель прогнозирует тяжесть состояния подопечного и помогает выбрать программу поддержки.
Модель помогает заранее определять потребности и точнее рассчитывать финансирование лечения и сопровождения.
В центре МАИ испытали систему технического зрения на базе нейросети для контроля дефектов и геометрии деталей, изготавливаемых методом селективного лазерного сплавления.
Заявлено, что применение системы позволит сократить брак и издержки почти на треть.
ИИ используется для выявления нарушений при видеоаналитике и сопровождения инженерных расчётов; для бригад реализованы сценарии предупреждения нарушений при внутрискважинных работах.
Реализовано 15 сценариев предупреждения нарушений, включая газонефтеводопроявления и падение с высоты.
ИИ в пилотном режиме перераспределяет энергию между жилыми домами, школами и зарядными станциями Иннополиса.
Официальные показатели эффективности не раскрыты.
Модели ИИ анализируют МРТ, КТ и УЗИ и подсвечивают врачу области для дополнительного внимания.
Ускоряется диагностика и повышается её точность.
Сельхозпроизводители используют ИИ и дроны для съёмки посевов, оценки уровня сорняков и определения участков и видов необходимого внесения удобрений.
Количественный эффект не раскрыт.
В зоне регистрации внедрена система машинного зрения, которая автоматически измеряет время ожидания и помогает заранее выявлять образование очередей для своевременного открытия дополнительных стоек.
Замер времени ожидания полностью автоматизирован. Для проекта «Поток» в целом заявлено сокращение предполётного обслуживания с 1,5 часа до 30 минут.
В сельском хозяйстве внедряются беспилотные тракторы.
Количественный эффект не раскрыт.
Внедрила комплексную систему для управления портфелем из более чем 120 объектов: коммуникации с гостями и владельцами, задачи персоналу, планирование работ и оптимизация маршрутов.
Загрузка выросла на 23%, средний чек — на 18%, а время на рутинные операции сократилось на 65%.