Штучний інтелект у металургії
Штучний інтелект (ШІ) широко застосовується в управлінні безперервними виробничими процесами в металургійній промисловості. Компанії інтегрували алгоритми ШІ та методи машинного навчання у виробничі процеси для оптимізації виробництва та підвищення ефективності. Це призвело до скорочення споживання енергії та зниження витрат, а також до підвищення якості продукції.
Три взаємопов’язані сфери:
-трансформація процесів;
-застосування даних;
-переосмислення взаємодії людини і машини:
Застосування ШІ в металургії можна розділити на три взаємопов’язані сфери: трансформація процесів, застосування даних і переосмислення людино-машинної взаємодії. У сфері трансформації процесів алгоритми АІ використовуються для оптимізації виробничих процесів і підвищення ефективності. У сфері застосування даних алгоритми ШІ використовуються для аналізу величезних обсягів даних і надання інсайтів у реальному часі для прийняття рішень. У сфері переосмислення людино-машинної взаємодії досліджуються нові способи інтеграції людського та машинного інтелекту для покращення співпраці та прийняття рішень у виробничих процесах.
Успіхи:
Застосування штучного інтелекту в металургії вже принесло кілька успіхів. Наприклад, алгоритми ШІ використовуються для моніторингу та управління виробничими процесами в режимі реального часу, що призводить до підвищення ефективності та зменшення відходів. Крім того, ШІ використовується для оптимізації енергоспоживання металургійних операцій, зменшуючи вуглецевий слід виробничих процесів. Покращення якості продукції є ще одним ключовим результатом застосування ШІ в металургії, оскільки алгоритми ШІ використовуються для моніторингу та контролю якості продукції в режимі реального часу.
Бар’єри:
Як ми вже говорили, лише 5% металургійних компаній прагнуть домогтися успіху в усіх трьох напрямках застосування AI. На шляху використання AI в металургії стоять дві головні перепони:
Металургію все ще сприймають як важку галузь, що не потребує високих технологій і завдає шкоди навколишньому середовищу, тому їй важко залучати молодих талановитих новаторів (насправді це дуже складна й автоматизована галузь, де точність має першорядне значення. На жаль, це не доноситься до широких мас).
Друга проблема — старіюча робоча сила галузі, а також відсутність методів передачі та збереження знань цих співробітників до їхнього виходу на пенсію.
Штучний інтелект і машинне навчання можуть допомогти подолати ці бар’єри. У книжці «Людина + машина» автори наголошують на перспективах колаборації людини та машини, за якої кожен посилює та розширює можливості іншого.
Залучаючи досвідчених працівників до навчання смарт-машин, компанії зможуть накопичувати та застосовувати їхні знання для поліпшення процесів. Машини, тим часом, можуть зробити металургію безпечнішою і високопродуктивною галуззю для людини, звільнивши її від навантаження, пов’язаного з фізично небезпечними і повторюваними завданнями.
Можливості:
Попри ці виклики, для ШІ в металургії також існують численні можливості. Наприклад, ШІ має потенціал для підвищення безпеки та екологічності виробничих процесів, а також для створення нових продуктів і послуг. У майбутньому ШІ може докорінно змінити спосіб виробництва та споживання металургійної продукції, надаючи компаніям нові можливості для підвищення ефективності, зниження витрат і поліпшення якості продукції.
Висновки:
Металургійна промисловість відстає від інших секторів у застосуванні можливостей штучного інтелекту. Але в міру розвитку інновацій у галузі «розумні» самонавчальні технології відіграватимуть у ній дедалі більшу роль. Металургійні компанії мають визначити для себе, яким чином AI може принести найбільшу користь їхньому бізнесу. Ті, хто цього не зроблять, залишаться позаду — і найближчими роками можуть зіткнутися з перегонами, в яких їм не судилося перемогти.
