ИТ-подразделение компании «Технониколь» проанализировало барьеры при масштабировании ИИ-решений в промышленности. Гендиректор Яков Ильиных выделил три ключевых направления: контроль качества, прогнозирование состояния оборудования и создание цифровых двойников для моделирования процессов.
Основными препятствиями для внедрения технологий остаются высокая стоимость интеграции и разрозненность данных. Отсутствие единых стандартов обмена информацией между оборудованием и ПО превращает тиражирование пилотных проектов на другие площадки в сложную задачу, требующую индивидуальных доработок.
Для успешного масштабирования необходимо финансирование, включающее подготовку данных, интеграцию и обучение персонала. В компании подчеркивают: выбор модели ИИ должен следовать за определением производственных процессов и экономических показателей, а не предшествовать им.
Будущее производства связано с адаптивными системами и управлением ресурсами на основе данных. Сейчас компания проводит 90-дневный пилот AI-native-разработки, направленный на пересборку производственного контура, включая требования, архитектуру и систему ответственности.
