Page ID: 93269
Is Industry:
Is Category:
Query IDs:
Аналитика

Предприятия обрабатывающей промышленности тратят на ИИ треть годовой выручки

Цель отчета «Эффективные отечественные практики на базе технологий искусственного интеллекта в обрабатывающей промышленности» – представить в простом и понятном формате информацию об эффективных ИИ-решениях на российских предприятиях, тем самым стимулируя их дальнейшее распространение и внедрение в отрасли. Организация работала над исследованием совместно с Минпромторгом России, Минэкономразвития России, Минцифры России, при участии АЛРИИ, «О2 консалтинг» и других партнеров - ведущих цифровых компаний и ассоциаций России, вошедших в экспертную группу.

Файлы доступны к скачиванию:

Исследование «Эффективные отечественные практики на базе технологий искусственного интеллекта в обрабатывающей промышленности»

Инфографика «Искусственный интеллект в обрабатывающей
промышленности России»

Методология исследования

Для того чтобы выявить лучшие практики с помощью анализа информации из открытых источников, была создана база кейсов по внедрению решений с использованием технологий ИИ в обрабатывающей промышленности. Под кейсом в исследовании понималось взаимодействие между исполнителем и заказчиком с целью выведения продукта на рынок. В длинный список решений (лонг-лист) базы попало более 60 кейсов, которые формировались по трем критериям: эффективность, тиражируемость, технологическая независимость ИИ-решения.

Отобранные кейсы прошли оценку экспертов: более 30 специалистов от компаний-партнеров приняли участие в формировании отчета. По результатам опроса экспертов и разработчиков из длинного перечня был сформирован короткий список из 25 кейсов успешного использования ИИ на предприятиях обрабатывающей промышленности. Дополнительно у каждого решения оценивались бизнес-эффект, скорость, качество, безопасность и управляемость.

Главные выводы исследования

Состояние ИИ-отрасли

Согласно статистике, приведенной в альманахе «Искусственный интеллект. Индекс 2021 года», объем рынка искусственного интеллекта в России в 2021 году составил около 550 млрд рублей. Одним из главных источников роста в 2021 году стало значительное увеличение финансирования ИИ-проектов со стороны частных инвесторов и государства. 

Сегодня государство видит особую необходимость развития ИИ-отрасли в связи с видимыми позитивными результатами: снижением затрат, увеличением выработки и персонифицированности продукции. Например, в 2021 году применение искусственного интеллекта позволило сберечь российской экономике более 30 млрд рублей. Финансовый анализ показывает, что государству окупились вложения в отрасль, а значит, развитие ИИ-решений оправдывает средства. В связи с этим объем грантовой поддержки компаний, специализирующихся на разработке, растет с каждым годом. На международной конференции AI Journey, где эксперты АНО «Цифровая экономика» презентовали доклад, Президент РФ Владимир Владимирович Путин заявил об увеличении грантов в три раза – в будущем году его объем составит 30 млн рублей. 

Следует отметить, что внедрение искусственного интеллекта является глобальным трендом, определяющим конкурентоспособность современных промышленных предприятий. АНО «Цифровая экономика» выделила несколько основных трендов применения ИИ технологий в промышленности, среди которых в большей степени проявляются:

  • применение компьютерного зрения для контроля качества на производстве и обеспечения промышленной безопасности;
  • использование рекомендательных систем на базе ИИ в различных производствах;
  • развитие роботизированных технологий.

При этом ИИ в промышленности – одно из самых перспективных направлений. Рост рентабельности компаний, внедряющих такие технологии, составил 5%. Аналитики Центра компетенций ИИ (Sber AI) отмечают, что внедрение технологий ИИ может сыграть ключевую роль в росте ВВП страны на 1% уже к 2025 году. 

Большая часть собранных решений (10 кейсов) внедряется до трех месяцев и стоит менее 10 млн рублей.

Барьеры внедрения ИИ-решений

Уровень внедрения ИИ в российской промышленности по итогам 2021 года (16% опрошенных предприятий обрабатывающей промышленности указывали, что внедряют решения на базе ИИ) в три раза ниже, чем на глобальном промышленном рынке (в среднем в 2020 году 54% опрошенных компаний указывали, что внедряют решения на базе ИИ), что свидетельствует о наличии барьеров внедрения. 

21% предприятий во всех отраслях экономики уже используют ИИ. В обрабатывающей промышленности этот показатель составлял 16%.

В ходе опроса представителей промышленности1  среди препятствий для внедрения технологий ИИ сотрудники компании выделили три причины, которые касаются недостатка информации по решениям и их эффектам: 

  1. 26% указали на недостаток информации о возможностях использования ИИ;
  2. 15% отметили недостаток релевантных технологических решений;
  3. 13% в качестве барьера воспринимают низкий ожидаемый финансовый результат инвестиций в ИИ.

Дефицит ИТ-кадров

В вопросе преодоления этого барьера на поверхности находится идея о введении релевантной ИИ-специализации на факультетах информационных технологий, так же, как несколько лет назад, многие технические вузы уделили внимание информационной безопасности при составлении учебных программ.

На данный момент отсутствие квалифицированных специалистов ведет к ряду других барьеров, таких как недостаток релевантных технологических решений на рынке. В кейсбуке было уделено большое внимание доступным для дальнейшего тиражирования и внедрения успешным практикам применения ИИ-технологий на предприятиях обрабатывающей промышленности и их положительным эффектам.

Ликвидация барьеров отсутствия кадров и технологических решений уже является приоритетным для государства и бизнеса. На сегодняшний день фонд «Сколково» выделяет предприятиям и разработчикам от 20 до 300 млн рублей на поддержку внедрения отечественного решения. Сумма гранта покрывает до 80% затрат по проекту, что резко снижает стоимость риска неэффективного решения и его внедрения.

Этому вопросу посвящен аналитический доклад АНО «Цифровая экономика» «Дефицит ИТ-кадров: глобальные тренды, международный опыт развития кадрового потенциала». Эксперты организации исследовали, как проблему дефицита ИТ-кадров решают лидеры мировой цифровой экономики: какие проекты и с какими целями запускают, каких результатов добиваются. В аналитическом обзоре АНО «Цифровая экономика» рассмотрены проекты, реализуемые органами власти, глобальными технологическими компаниями и некоммерческими организациями в США, Европейском Союзе, Великобритании, Китае и Индии. По результатам анализа выявленных проектов и мер в заключении отчета представляются рекомендации, которые могут быть полезны федеральным и региональным органам власти, компаниям, институтам развития и экспертному сообществу, участвующим в формировании и реализации инициатив по развитию кадров для цифровой экономики России.

Внедрение ИИ в бизнес-процессы

В отчете был выделен перечень бизнес-процессов в обрабатывающей промышленности, где могут быть применены ИИ-решения: 

  • основные, связанные с производством товаров для конечного потребителя, всего их выделили 10;
  • вспомогательные, то есть поддерживающие производственную инфраструктуру. Аналитикам удалось выделить восемь кейсов, среди которых преобладают процессы технологического обслуживания и производства;
  • управленческие, направленные на обеспечение существования предприятия, ее конкурентоспособность и развитие их число составило семь кейсов, где процессы управления качества встречаются в большей степени.

Перспективные успешные практики применения ИИ в обрабатывающей промышленности

В ближайшие годы (три-пять лет) ожидается развитие описанных технологий, которые потенциально способны значительно изменить производственный ландшафт, снизить расходы и повысить экономическую эффективность компаний. В отчете выделены как зарубежные практики применения ИИ-решений, которые могут быть переняты российскими разработчиками и промышленными предприятиями в будущем, так и отечественные, с перспективой дальнейшего распространения.

Среди предложенных практик есть решения по направлениям: 

  • автоматизация и роботизация бизнес-процессов;
  • персонализация производств;
  • генерация продуктов для производства; 
  • другие.

Показатели некоторых реализованных проектов внедрения ИИ-решений в обрабатывающей промышленности РФ более наглядно доступны в инфографике.

Выводы

Статистика и успешность кейсов доказывают, что искусственный интеллект – это путь к снижению затрат, увеличению выработки и персонифицированности продуктов. Его внедрение во многом принесет пользу как институтам и организациям, так и гражданам. Поэтому в ближайшем будущем необходимо поддерживать и подстегивать создание ИИ-решений. Разработанный АНО «Цифровая экономика» кейсбук – это первый шаг на пути к повышению количества внедренных решений в промышленной отрасли.

1Индекс готовности к внедрению ИИ // Национальный портал в сфере искусственного интеллекта. ai.gov.ru