Москва что

Индустриальный Интернет вещей в металлургии
Использование датчиков способно помочь сталелитейным 
компаниям сэкономить миллионы ежегодно за счет сокра-
щения использования ферросплавов и предотвращения не-
желательного окисления стали. Появляются новые цифровые 
решения в этой области, как, например, платформа компании 
Fero Labs, которая позволяет повысить точность прогнозов воз-
можных сбоев (к примеру, нежелательного окисления стали) до 
80–100%, сократив их количество на 15%. Платформа передает 
данные с датчиков на фабрике в облако, где они обрабатывают-
ся с помощью алгоритмов машинного обучения, и делает выво-
ды о возможностях повышения объемов производства, предот-
вращения дорогостоящих поломок оборудования и сокращения 
отходов. 
У большинства производителей датчики уже установлены, 
но пока немногие компании могут должным образом воспользо-
ваться полученными данными. Из 12 тыс. датчиков, установлен-
ных на одном из сталелитейных заводов, активно использовали 
информацию всего с пяти датчиков. Fero Labs при настройке 
платформы ИИ увеличила использование датчиков в 40 раз за 
счет обработки ранее неиспользованной информации своими 
алгоритмами и предоставления исчерпывающей информации о 
работе завода без установки какого-либо нового оборудования.
Источник:
[Intel, 2019].
33. Несмотря на успехи многих предприятий в автоматиза-
ции производственных процессов, внедрении распределенных 
систем управления и контроля, большинство компаний пока не-
достаточно реализуют потенциал аналитики больших данных и 
алгоритмов принятия решений на базе искусственного интеллек-
та. В то же время технологии ИИ обладают наибольшим транс-
формационным потенциалом в промышленности, что особенно 
актуально для компаний со значительными материальными ак-

---

28
тивами. Согласно опросу, почти 50% промышленных компаний 
оценили ИИ как критически важный элемент на пути к успеху 
в течение ближайших пяти лет [Forbes, 2018]. Развитие соответ-
ствующей инфраструктуры требует создания на предприятиях 
инновационных центров, привлечения высококвалифицирован-
ных специалистов (дата-сайентистов, дата-инженеров, ИИ-ар-
хи тек то ров и т.д.), значительного увеличения инвестиций в ки-
бербезопасность. 
34. В России концепция «умного» производства уже сейчас 
внедряется на предприятиях транспортной, авиастроительной и 
ракетно-космической отраслей. К 2035 г. планируется запустить 
40 российских «умных» «фабрик будущего». На крупнейших 
предприятиях начинают активно применяться стандартизиро-
ванные решения, связанные с предиктивным обслуживанием и 
ремонтом, автоматизированные системы контроля качества, си-
стемы удаленного мониторинга и управления энергопотреблени-
ем в режиме реального времени. Однако наибольший потенциал 
для создания добавленной стоимости имеют технологические 
решения, способствующие изменению бизнес-модели пред прия-
тий от продуктоориентированных к сервисным [Cisco, 2016]. 
К примеру, система управления производством, интегрирован-
ная с данными о пользовательском опыте, позволяет отслеживать 
информацию на протяжении всего жизненного цикла продукта. 
В результате производители предоставляют клиентам комплекс-
ные персонализированные услуги, и появляется возможность це-
нообразования на основании достигнутого результата (outcome 
based model).