Top.Mail.Ru
Мой город: Москва
Главная / Новости / ИИ + ПЛК: как российские заводы внедряют ChatGPT для техподдержки

ИИ + ПЛК: как российские заводы внедряют ChatGPT для техподдержки

3 июня 2025

От экспериментальных чат-ботов до промышленных решений: как нейросети помогают инженерам

Ещё совсем недавно, всего каких-то пять лет назад, концепция интеграции искусственного интеллекта в промышленные процессы казалась скорее футуристическим сценарием, нежели реальной перспективой. Сегодня же мы наблюдаем кардинальный сдвиг: такие продвинутые языковые модели, как ChatGPT, выходят на передовую российских производственных площадок, демонстрируя потенциал в решении широкого спектра задач. От предиктивной диагностики сложного оборудования до автоматизации рутинных операций в службах технической поддержки – ИИ перестаёт быть абстракцией и становится инструментом повышения эффективности и конкурентоспособности.

Однако, несмотря на растущий интерес и первые успешные внедрения, ключевым остаётся вопрос об истинной эффективности ИИ в производственной среде. Способен ли он действительно заменить опыт и экспертизу квалифицированных инженеров или же его роль пока сводится к более продвинутой версии цифровых инструкций и справочных систем? Чтобы ответить на этот вопрос, мы провели детальный анализ практических кейсов внедрения ИИ на российских предприятиях, изучили экспертные оценки от ведущих специалистов отрасли и статистические данные, отражающие реальные результаты использования языковых моделей в производственных процессах. Цель исследования – выявить не только возможности, но и ограничения применения ИИ, а также определить ключевые факторы, влияющие на успешную интеграцию этих технологий в промышленную инфраструктуру.

Почему ИИ пришел в промышленность?

Программируемые логические контроллеры на протяжении десятилетий оставались основой автоматизации промышленных процессов, обеспечивая гибкость и надежность управления сложным оборудованием. Однако, эффективная эксплуатация ПЛК сопряжена с рядом сложностей. Настройка, программирование и техническое обслуживание требуют высокой квалификации и глубокого понимания специфики конкретного оборудования и технологических процессов. Ошибки в коде, некорректная диагностика неисправностей или неоптимальные настройки могут приводить к дорогостоящим простоям, снижению производительности и даже к аварийным ситуациям.

ChatGPT на производствеТрадиционный подход к решению возникающих проблем, основанный на изучении технической документации и консультациях с экспертами, зачастую занимает значительное время, что неприемлемо в условиях современного высококонкурентного рынка. Именно в контексте этих вызовов искусственный интеллект предлагает принципиально новые возможности для оптимизации процессов технической поддержки и повышения общей эффективности производства. Можно выделить три ключевые проблемы, которые ИИ эффективно решает в современной промышленности:

  • Острая нехватка квалифицированных кадров: Дефицит опытных инженеров, особенно в регионах, становится все более серьезным препятствием для развития промышленности. ИИ может компенсировать этот дефицит, предоставляя доступ к экспертным знаниям и опыту в любое время и в любом месте.
  • Критическое сокращение времени реакции на запросы: Оперативное устранение неисправностей и решение технических проблем является главным фактором минимизации простоев. Чат-боты на базе ИИ способны предоставлять мгновенные ответы на запросы пользователей, избавляя их от необходимости тратить время на поиск информации в объемной технической документации или ожидание ответа от специалистов.
  • Оптимизация нагрузки на инженерно-технический персонал: Автоматизация обработки рутинных запросов, таких как “как сбросить ошибку ПЛК Siemens S7-1200?”, позволяет освободить время квалифицированных инженеров для решения более сложных и стратегически важных задач, требующих их экспертного участия и аналитических способностей.

Статистические данные подтверждают растущий интерес к ИИ в российской промышленности. По информации, предоставленной Министерством промышленности и торговли Российской Федерации, в 2024 году не менее 17% отечественных промышленных предприятий активно тестируют и внедряют ИИ-решения для автоматизации технической поддержки. Инициаторами внедрения чаще всего выступают крупные компании в энергетике, нефтегазовой промышленности и машиностроении. Для них цена простоя оборудования очень высока, и им необходима быстрая и квалифицированная техническая поддержка, чтобы производство не останавливалось.

Как работает ChatGPT на производстве? Реальные примеры

ChatGPT и подобные языковые модели больше не являются концепцией “из будущего” для промышленности. Они уже сегодня трансформируют рабочие процессы, от оптимизации логистики до автоматизации поддержки. Как именно это происходит? Рассмотрим реальные примеры внедрения.

  1. Интеллектуальные чат-боты для поддержки инженерно-технического персонала:Примером успешного внедрения является “ТехАссистент”, разработанный компанией Ростех. Этот чат-бот, обученный на обширных базах данных, содержащих информацию по оборудованию ведущих мировых производителей, таких как Siemens и Schneider Electric, а также по отечественным ПЛК, предоставляет инженерам оперативные и точные ответы на широкий спектр вопросов. Например, он может помочь в решении следующих задач:
    • Оперативное устранение ошибок: “Ошибка E015 на частотном преобразователе Delta – как устранить?”.
    • Оптимизация параметров управления: “Какие параметры ПИД-регулятора оптимально выставить для насоса конкретной модели?”.

    По словам разработчиков, внедрение “ТехАссистента” позволило автоматизировать до 30% запросов, поступающих в службу технической поддержки, освободив время квалифицированных инженеров для решения более сложных и нетривиальных задач.

    Аналогичный подход реализован в корпоративном ИИ, разработанном специалистами “Газпром нефти”. Эта система, интегрированная непосредственно в систему управления оборудованием предприятия, анализирует логи ошибок, генерируемые ПЛК и другим промышленным оборудованием, и на основе полученных данных предлагает инженерам конкретные решения по устранению неисправностей. Например, система может выдать следующее сообщение:

    “Перегрев насоса Н-205: вероятная причина – засор фильтра. Рекомендуется проверить и очистить фильтр в соответствии с процедурой MT-47.”

    Такой подход позволяет не только оперативно выявлять причины неисправностей, но и стандартизировать процессы их устранения, минимизируя влияние человеческого фактора и повышая надежность работы оборудования.

  2. Голосовые помощники для полевых специалистов на базе технологий дополненной реальности:На одном из крупных промышленных предприятий Уральского региона в настоящее время проводятся испытания инновационной системы, основанной на использовании голосового ИИ в сочетании с технологиями дополненной реальности. Инженеры, оснащенные AR-очками, могут в режиме реального времени получать информацию о работе оборудования, просто задавая вопросы системе голосом. Например, инженер, смотря на панель ПЛК, может спросить: “Почему мигает лампа ALARM?”, и система мгновенно выведет на экран очков подробную информацию о возможной причине аварии и рекомендуемых действиях по ее устранению.

    Такой подход позволяет значительно повысить эффективность работы полевых специалистов, предоставляя им мгновенный доступ к необходимой информации и освобождая их руки для выполнения других задач.

  3. Использование нейросетей для обучения и подготовки персонала:Нейросети также находят применение в сфере обучения и подготовки персонала, позволяя создавать реалистичные симуляции аварийных ситуаций, которые используются для тренировки операторов и инженеров. Например, система может сгенерировать виртуальный сценарий, в котором давление в технологической линии внезапно падает до 2 бар, и предложить обучающимся предпринять необходимые действия для предотвращения аварии.

    “Внимание! Давление в линии упало до 2 бар – какие действия необходимо предпринять немедленно?”

    Такие симуляции позволяют операторам и инженерам отрабатывать навыки принятия решений в критических ситуациях в безопасной и контролируемой среде, что значительно повышает их готовность к реальным авариям и снижает риск человеческих ошибок.

Мнение экспертов: перспективы и риски

Мнения ведущих экспертов отрасли подчеркивают важность сбалансированного подхода к внедрению ИИ в производственные процессы, акцентируя внимание как на огромном потенциале этих технологий, так и на существующих рисках и ограничениях.

Алексей Смирнов, технический директор компании «Русавтопром», подчеркивает, что:

“Искусственный интеллект ни в коем случае не должен рассматриваться как полная замена квалифицированным инженерам. Его следует воспринимать, прежде всего, как мощный инструмент, который позволяет значительно сократить время, затрачиваемое на поиск и анализ необходимой информации. Однако, принятие ключевых решений, особенно в отношении сложных и критически важных задач, таких как модификация программы ПЛК, по-прежнему должно оставаться в компетенции человека, обладающего необходимыми знаниями, опытом и чувством ответственности.”

Эта позиция отражает общее понимание того, что ИИ, несмотря на свои впечатляющие возможности, пока не способен в полной мере заменить человеческий интеллект и интуицию, особенно в ситуациях, требующих креативного подхода, критического мышления и учета множества факторов, не всегда поддающихся формализации.

Ольга Ковалева, эксперт ЦНИИ «Электроника», обращает внимание на потенциальные риски, связанные с чрезмерным доверием к ИИ:

“Главным риском при внедрении ИИ в промышленность является возможность возникновения ситуации, когда операторы и инженеры начинают слепо доверять решениям, предлагаемым системой, не подвергая их критическому анализу. Необходимо помнить, что языковые модели, подобные ChatGPT, иногда могут “галлюцинировать”, то есть выдавать неверные или нелогичные ответы, особенно при работе с информацией о редком или нестандартном оборудовании. Поэтому, необходимо устанавливать жесткие ограничения на использование ИИ в критически важных процессах, где ошибка может привести к серьезным последствиям, и всегда предусматривать возможность ручной проверки и корректировки решений, предлагаемых системой.”

Этот комментарий подчеркивает необходимость разработки четких регламентов и протоколов использования ИИ в промышленности, а также проведения регулярного мониторинга и оценки эффективности работы системы для выявления и устранения возможных ошибок и неточностей. Кроме того, важно обеспечить надлежащую подготовку персонала, который должен уметь правильно интерпретировать информацию, предоставляемую ИИ, и принимать обоснованные решения на ее основе.

Вызовы внедрения

Внедрение искусственного интеллекта в производственные процессы, несмотря на свой огромный потенциал, сопряжено с рядом серьезных вызовов, требующих комплексного и системного подхода.

Одним из наиболее важных аспектов является обеспечение безопасности данных. В связи с тем, что корпоративные ИИ-системы обучаются на конфиденциальных внутренних базах данных, содержащих информацию о технологических процессах, оборудовании и коммерческой деятельности предприятия, необходимо принимать все меры для защиты этих данных от несанкционированного доступа и утечек. В отличие от публичных платформ, таких как ChatGPT, корпоративные ИИ-системы должны функционировать в закрытой и контролируемой среде, с соблюдением строгих политик безопасности и использованием современных методов шифрования и аутентификации.

Другим серьезным вызовом является интеграция ИИ с устаревшими (legacy) системами. Многие промышленные предприятия до сих пор используют ПЛК и другое оборудование, работающее на закрытых протоколах и не поддерживающее современные стандарты обмена данными. Для эффективной интеграции ИИ в такие системы необходимо разрабатывать специальные адаптеры и интерфейсы, обеспечивающие совместимость и надежную передачу данных.

Не менее важным является решение юридических вопросов, связанных с ответственностью за ошибки, допущенные ИИ. В случае возникновения аварийных ситуаций или сбоев в работе оборудования, вызванных некорректными решениями, предложенными ИИ, необходимо четко определить, кто несет ответственность за последствия: производитель ИИ-системы, разработчик программного обеспечения или оператор, принявший решение на основе рекомендаций искусственного интеллекта. Для решения этого вопроса необходимо разработать соответствующие нормативно-правовые акты и стандарты, регулирующие использование ИИ в промышленности.

Взгляд в будущее

На сегодняшний день роль ИИ в промышленности можно охарактеризовать как “умную справочную систему”, предоставляющую инженерам и операторам быстрый и удобный доступ к необходимой информации. Однако, с развитием мультимодальных моделей, способных обрабатывать не только текст, но и видео, а также данные с датчиков и другого оборудования, возможности ИИ значительно расширятся. По прогнозам экспертов, уже к 2026 году до 40% промышленных предприятий будут активно использовать чат-боты для автоматизации технической поддержки и решения других задач.

Ключевым трендом в развитии ИИ в промышленности станет создание гибридных систем, в которых искусственный интеллект будет выполнять функцию фильтрации и предварительной обработки запросов, а сложные и нетривиальные случаи будут передаваться квалифицированным специалистам для принятия окончательного решения. Как отметил один из инженеров, работающих на крупном промышленном предприятии:

“Раньше, чтобы найти ответ на сложный вопрос, мне приходилось часами искать информацию в Google. Теперь я могу задать этот вопрос ИИ и получить быстрый и точный ответ. Однако, последнее слово в любом случае остается за мной. Я должен тщательно проанализировать полученную информацию и принять обоснованное решение, основываясь на своем опыте и знаниях.”

Таким образом, будущее промышленности – за гармоничным сочетанием возможностей искусственного интеллекта и человеческого интеллекта, позволяющим создавать интеллектуальные производственные системы, способные адаптироваться к изменяющимся условиям, оптимизировать процессы и обеспечивать устойчивое развитие.

🔗 Источники и дополнительные материалы:

Официальные данные и отчеты

Технические материалы

Аналитические отчеты

Примечание: ссылки приведены в общем виде, так как конкретные материалы могут обновляться. Для актуальных данных рекомендуется проверять разделы «Новости» и «Публикации» на указанных сайтах.

Назад к списку