Искусственный интеллект в передовом производстве: современное состояние и перспективы развития

Современные производственные системы становятся все более сложными, динамичными и взаимосвязанными. Эксплуатация производственных предприятий сталкивается с проблемами, обусловленными высоконелинейным и стохастическим характером процессов вследствие многочисленных неопределенностей и взаимозависимостей. Последние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ), особенно машинного обучения (МО), демонстрируют значительный потенциал для преобразования производственной сферы посредством передовых аналитических инструментов обработки огромных объемов генерируемых производственных данных, известных как большие данные. Цель статьи состоит в трех аспектах: (1) рассмотреть наиболее современные применения ИИ к типичным производственным задачам; (2) представить систематический подход к анализу зависимостей между данными и процессами на множественных уровнях, которые должен учитывать ИИ; и (3) выявить проблемы и возможности не только для дальнейшего использования ИИ в производстве, но и для влияния на его дальнейшее развитие с тем, чтобы он лучше отвечал потребностям производственной сферы. Для достижения этих целей в статье используется иерархическая организация, широко применяемая на промышленных предприятиях, для изучения взаимозависимостей — от уровня системы в целом до более детального уровня потоков процессов, связанных с поступающими материалами. В связи с этим рассматривается широкий круг вопросов: производительность и качество, супервизорное управление при взаимодействии человека и робота, мониторинг, диагностика и прогнозирование процессов, а также достижения в инженерии материалов, направленные на получение требуемых свойств материалов посредством моделирования и управления процессами.