Самые популярные новости за неделю
20.06.2018 Участники XVII Международной конференции по управлению проектами приступили к цифровизации российского проектного менеджмента 525
20.06.2018 Восемь земельных участков под создание индустриальных и промышленных парков выставлены на торги в Москве 429
19.06.2018 АО "ОКБМ Африкантов" оснастило вентиляционным оборудованием новую станцию метро в Нижнем Новгороде 385
19.06.2018 Schneider Electric открыла центр Инноваций в ОЭЗ "Иннополис" в Республике Татарстан 362
19.06.2018 ОЭМК подтвердил соответствие международным стандартам 359
21.06.2018 Росспецмаш: на субсидирование скидок на сельхозтехнику в 2019-2020 годах необходимо по 15 млрд руб. ежегодно  346
19.06.2018 На Севмаше установили уникальный прессогибочный комплекс 344
19.06.2018 CLAAS: Высокая урожайность втрое снижает расход топлива комбайна TUCANO 580 331
19.06.2018 РОТЕК поможет сохранить природу озера Байкал 324
19.06.2018 Судно связи "Иван Хурс" завершило государственные испытания 318
20.06.2018 Уралмашзавод изготовит кран для Северстали 309
19.06.2018 Более 600 инженеров в прямом эфире посмотрели презентацию nanoCAD Plus 10 309
20.06.2018 Durr строит инновационный окрасочный цех для для электромобилей 298
21.06.2018 В ЦИАМ обсудили новую разработку Rolls-Royce и материалы конференции Space Propulsion 2018 294
22.06.2018 ФРТП: потребности ТЭК – главный драйвер инновационного развития трубной отрасли 292
20.06.2018 Эффект бережливого производства на заводах каменной ваты ТЕХНОНИКОЛЬ достиг 7 млрд рублей 284
20.06.2018 "КАМАЗ" и компания KUKA подписали соглашение о глобальном стратегическом сотрудничестве 279
22.06.2018 Перспективы цифровой революции в нефтегазовом секторе обсудили на выставке "НЕФТЬ И ГАЗ"/MIOGE 275
20.06.2018 На Ростовской АЭС подтверждена техническая готовность новейшего энергоблока №4 к вводу в промышленную эксплуатацию 241
21.06.2018 "КАМАЗ" оценил развитие Производственной системы в ОАТ 230
21.06.2018 ЧТЗ поставит в Молдавию свою самую современную технику 227
22.06.2018 "КАМАЗ" реализует экологические проекты на заводе двигателей 183
22.06.2018 "Швабе" увеличил производство высокоточной измерительной техники 183
22.06.2018 Липецкий завод Kverneland Group развивает экспортный потенциал 182
22.06.2018 Компания AspenTech трансформирует массивы IIoT-данных в полезные для бизнеса выводы 164

Опубликовано: 22 мая 2018 г.

К 2019 году в России к промышленному интернету будет подключено 1.9 млн единиц оборудования

Источник информации: Пресс-служба ООО "Цифра"

В России к 2019 году к промышленному интернету будет подключено 1,3 млн единиц оборудования в машиностроении и 0,6 млн единиц - в процессном производстве. Объем рынка ИИ в промышленности в России в денежном выражении к 2021 году составит $380 млн. К такому выводу пришли специалисты компании "Цифра" и рабочей группы по искусственному интеллекту подкомитета по цифровой экономике РСПП, которые в преддверии ПМЭФ 2018 провели исследование научных публикаций за последние 5 лет о проектах применения ИИ и промышленного интернета вещей по всему миру. По их данным, всего в мире на 2016 год к IIoT было подключено до 1,7 млрд единиц промышленного оборудования.

Согласно исследованию, наиболее часто методы машинного обучения применяются в дискретном производстве (машиностроение, авиастроение, приборостроение и т.п.) – 44%, в процессном производстве (металлургия, химия, нефтехимия, нефтепереработка и нефтедобыча) - 22%, в электроэнергетике – 11%. Оставшиеся 23% рассмотренных проектов находятся на ранней стадии разработки, как правило, это научные работы университетов, исследующих применение методов ИИ в новых сферах для промышленного сектора.

Для решения задач IIoT и промышленной аналитики применяются такие методы, как многослойный перцептрон ((D)MLP) – в 14% случаев, метод опорных векторов (SVM) – в 14% случаев, сверхточные нейронные сети (CNN) – в 11%.

Большинство применений методов машинного обучения относится к предиктивной аналитике (Predictive analytics) – 26%, и описательной аналитике (Descriptive analytics) – 23%. Также достаточно часто данные методы применяются в области управления роботами и робозрении – 14%.

Как показало исследование, в дискретном производстве методы ИИ используются в первую очередь для увеличения срока службы промышленного оборудования и повышения эффективности его технического обслуживания. "Предсказательная аналитика помогает промышленникам получить информацию об остаточном ресурсе промышленных активов, а предписывающая аналитика еще и дает рекомендации, что нужно сделать для предотвращения сбоев в работе и недопущения аварий", - рассказал управляющий директор компании "Цифра" Павел Растопшин.

Вторая область применения - это роботехника и робозрение, когда создаются системы или модели, которые способны обучить промышленных роботов эффективным действиям без участия человека.

"Первое направление в большей степени оптимизирует расходы на содержание промышленного фонда, а второе перспективно с точки зрения генерации прибыли. Если первый сценарий в России возможен при развитии систем мониторинга оборудования и промышленного интернета вещей, то второе направление пока не столь активно в связи с низкой роботизацией отечественного производства", - пояснил Растопшин.

По его словам, в процессном производстве используются те же сценарии с предиктивной аналитикой и предписывающей аналитикой для более эффективного использования оборудования, что и в дискретном производстве. Но более перспективными с точки зрения влияния на экономические показатели предприятия являются системы типа "цифровой советчик" для цифрового управления технологическими процессами. Большая часть изученных примеров связана с контролем качества продукции или его предсказанием. "При этом Россия может стать одним из лидеров по применению ИИ в процессном производстве (металлургия, нефтегаз, химия). Оно преобладает в структуре ВВП России и более технологически готово к внедрению инноваций за счет накопленного массива данных. В то же время большинство зарубежных работ рассматривает в первую очередь дискретное производство", - подчеркнул Растопшин.

Эксперты отметили, что самые передовые методы, такие как метод обучения с подкреплением (самообучающаяся система, где обучаемое получает "вознаграждение" за максимально эффективный алгоритм действий), в промышленности практически не используются в силу новизны и сложности, хотя и могут дать существенный эффект.

В основу методологии исследования лег анализ более 100 научных публикаций, содержащих информацию о применении технологии искусственного интеллекта и подробное описание применяемой технологии. В поле зрения экспертов попали проекты исследовательских и коммерческих организаций из 27 стран. Наибольший процент публикаций из США (32%), Китая (12%) и Германии (10%). Остальные страны, включая Россию, представлены точечными проектами.

             
         Добавить в Google Reader  Читать в Яндекс Ленте

Комментарии читателей


Сейчас статья не содержит комментариев. Вы можете стать первым читателем, оставившим свое мнение!

Опубликуйте свой комментарий

Фамилия:*
Имя:*
Отчество:
E-mail:
Ваш комментарий:
Отправить >>
Подписаться на рассылку
Для подписки на почтовую рассылку Вам необходимо войти или зарегистрироваться.

Последний выпуск
 Новости машиностроения   |   Новости компаний   |   Архив новостных рассылок 
© 2018 Портал машиностроения