Цифровые решения в промышленности, их внедрение и пилотирование стали темой обсуждения экспертами российского ИТ-сектора на конференции «Цифровой завод: из настоящего в будущее», которая прошла 20 марта в Москве.

Казалось бы, какие неожиданные повороты с учетом заявленных вопросов для обсуждения могут возникнуть на сугубо технической конференции? Но интрига возникла с первой же минуты, когда ведущий сессии и по совместительству руководитель комитета промышленной автоматизации АРПП «Отечественный софт» Вадим Подольный заявил, что организаторам очень повезло с модератором. Понятно, что это была шутка от эксперта, однако звонок прозвучал. В финале же он загудел набатом.

«Мне вручили папочку с серией вопросов. Я их зачитаю. Но хотелось бы, наверное, не только обсудить, как оцифровка данных помогает в повышении эффективности, оптимизации процессов, в сокращении издержек. Это очень важные вопросы. Но для того, чтобы повысить эффективность, что-то оптимизировать, наверное, сначала нужно, чтобы появилось то, что нужно оптимизировать. Поэтому все-таки сперва я спрошу, у кого есть какие-то проблемы», – сказал Вадим Подольный.

Первым эстафету от модератора принял заместитель генерального директора по научной работе АО «СиСофт Девелопмент» Михаил Бочаров.

«Хочу чуть-чуть похвалить наше государство за то, что у нас нацпроект «Цифровая экономика» перешел в проект «Экономика данных». То есть мы наконец-то разворачиваемся от управления громоздкими информационными моделями и на современном этапе все больше уходим к данным», – отметил спикер.

Но в чем же проблема? По словам эксперта, чтобы этими данными управлять, нужна четкая классификация и самих данных, и структуры их хранения. Например, Градостроительный кодекс, если говорить об информационной модели, предусматривает такую классификацию через классификатор строительной информации (КСИ).

«Хороший ли это классификатор? На данном этапе – не очень. Надеемся, что классификация станет в будущем лучше и мы сможем ее использовать для того, чтобы классифицировать данные для оперативного и бесшовного управления ими», – сказал топ-менеджер «СиСофт Девелопмент».

Если уж разговор зашел о государственной политике, не обошлось и без темы импортозамещения. По словам Михаила Бочарова, сегодня ситуация на рынке «не всегда однозначная»: где-то российские вендоры должны заместить продукты ушедших игроков «копейка в копейку, потому что пока у потребителя есть определенные реперные точки обмена данными, а где-то мы можем быть уже посвободнее».

«Это хорошая возможность проявить себя и сделать то, что нам удобно и что никто в мире не делал. И не потому, что там они плохие или слабые, ни в коем случае! Просто им это не надо. У них другой тип экономики, другой тип управления данными», – уточнил Михаил Бочаров.

С другой стороны, сложно отрицать, что уход западных вендоров создал немало проблем для российских заказчиков. Сумели ли отечественные разработчики создать и предложить рынку решения лучшие, чем западные?

«У нас кастомизируемые решения, которые мы создавали и создаем под российское техническое законодательство и под задачи цифровых экосистем наших клиентов. Поэтому проблемы есть у тех, кто еще не стал нашими клиентами», – заявил Михаил Бочаров.

Далее разговор закрутился вокруг модной в последнее время темы цифровых двойников, искусственного интеллекта и машинного обучения. Руководитель Центра искусственного интеллекта и машинного обучения «Северсталь Диджитал» Андрей Голов рассказал, что рост эффективности на предприятиях их концерна тесно связан с оптимизацией именно производственных процессов в области работы агрегатов и промышленного оборудования. Это способствует повышению производительности, а также качества продукции, снижению различных издержек. Большинство решений – модели, которые в онлайне управляют агрегатами.

«Модели могут использоваться как в задачах планирования, так и для оценки каких-то инвестиционных решений и прогона различных сценариев. Приведу конкретный пример: комплекс наших моделей по управлению агрегатом непрерывного горячего цинкования. У нас есть модели, которые управляют скоростью средней части агрегата, моделью печи термохимического отжига и цинковыми ножами. То есть раньше это делали операторы, а теперь все под контролем модели машинного обучения», – рассказал Андрей Голов.

Однако, по словам спикера, очень часто, да практически всегда, одного машинного обучения недостаточно. Приходится использовать комплекс различных подходов: физическое моделирование, модели на основе экспертных правил и т.д. Что в итоге? Весь комплекс решений привел к экономии на сотни миллионов рублей. Точная цифра не прозвучала, но размах впечатлил.

В части экономической выгоды поддержал коллегу руководитель проектного офиса «Инфраструктурная платформа» (АО «Росатом Инфраструктурные решения») Валентин Чубаров. По его словам, если раньше стоимость внедрения IoT составляла одну десятую от цены всего проекта, то сегодня она сократилась до сотых доли процента. И это, в свою очередь, позволяет атомной корпорации применять «интернет вещей», например, на своих социальных объектах. Особенно это касается регионов, где нехватка квалифицированных кадров как раз компенсируется цифровыми помощниками.

Картина создавалась благостная. До поры до времени. Заговорили о безопасности. Невольным виновником такого поворота стал Сергей Новиков, директор по продуктовому развитию B2B компании Softlogic.ai. Именно он назвал триаду задач применения искусственного интеллекта на предприятии: безопасность, контроль процессов, эффективное использование трудовых ресурсов. Понятно, что дискуссия о том, что «ИИ придет, порядок наведет», продолжается не один год. Но так ли это? Особенно если речь идет о работе опасных объектов. Например, атомной станции. «Когда же производство в России сможет обойтись без человека?!» – довольно эмоционально задал вопрос экспертам Вадим Подольный.

«Фактически наша система уже сегодня позволяет обойтись без диспетчеризации. Например, умный трамвай в Санкт-Петербурге. Он действительно умный, уже сам ездит. Что касается производства, то здесь основной вопрос: готов ли владелец предприятия взять на себя ответственность за риски. По сути, уже сейчас в каких-то решениях завод может функционировать таким образом, но по своему опыту мы видим, что сейчас наша система все равно работает как дублер», – сказал Сергей Новиков.

В свою очередь, представитель «Северстали» Андрей Голов кратко сообщил, что корпорация еще не скоро будет готова к запуску безлюдного производства.

«Автоматизация завода – это не только производственные процессы и владельцы, это еще и прокуратура. Законы – очень важная часть автоматизации, внедрения искусственного интеллекта. Восемьдесят процентов операций делает машина, остальные двадцать – она спрашивает разрешения у человека. Потому что есть регламент, есть требования, и искусственный интеллект их выполняет», – пояснил вслед за коллегой представитель «Росатома» Валентин Чубаров.

Модератор встречи Вадим Подольный, как показалось, начал терять терпение. Он добивался от спикеров ответа на свой главный вопрос: «когда?» – и не получал его.

Слово взял Михаил Бочаров из «СиСофт Девелопмент». Он привел в пример китайские и корейские «темные заводы», где не включают освещение, потому что все делают автоматы и искусственный интеллект.

«Красиво? Очень! Но показывают ли нам, когда что-то в этом «темном» заводе выходит из строя? Нет. Нам показывают красивую картинку, но представьте цену ошибки этого искусственного интеллекта! Можем ли мы ему сейчас доверять? Нет!» – Михаил Бочаров был категоричен.

В этой связи кстати или некстати вспомнился наезд умного трамвая на людей в Санкт-Петербурге в прошлом году. Кто-то в зале заговорил про опыт «Формулы-1», где на основе метаданных и с помощью искусственного интеллекта довели надежность болидов до 98,8 процента. Одновременно с проходившей конференцией что-то неладное творилось с Рунетом.

«На самом деле опыт «Формулы-1» – это пример двадцатилетней давности. Сейчас в качестве примера все используют технологии космических запусков», – парировал Вадим Подольный.

И продолжил гнуть свою линию, рассказав, что весь мир ждет появления такого искусственного интеллекта, который будет эффективнее человека, и это станет точкой сингулярности. Он словно отчаялся получить от экспертов точную дату перехода на исключительно машинное производство и стал набрасывать им подсказки.

«Много компаний занимается искусственным интеллектом, машинным обучением, но все это похоже на семечки. Крупные искусственные интеллекты сегодня доступны единицам стран, и речь там идет отнюдь не о создании веселых картинок», – объяснял Вадим Подольный.

«Модный запрос на искусственный интеллект скоро пройдет. «Пена» осядет, и мы поймем, чего это все стоит. В XIX веке российский пионер кибернетики Семен Корсаков, кстати, изобретатель перфокарт, про искусственный разум написал, что тот является усилителем естественного. Вот этим он и должен остаться – усилителем. Когда искусственный интеллект заменит человека, он заменит человечество. Развиваться нужно. Но делать из этого божество, которое решит все задачи, не стоит», – подытожил дискуссию Михаил Бочаров.