19 сентября 2025 г.

Дмитрий Парипа

Промышленность переживает бум внедрения искусственного интеллекта. Руководители заводов, стремясь к цифровой трансформации, все чаще ставят сотрудникам такую задачу, за которой скрывается вполне конкретная цель — получить работающую ML-модель, которая решит операционную проблему. И здесь бизнес сталкивается с суровой реальностью: готового решения для конкретной отрасли и процесса, как правило, не существует.

Наш недавний проект с одним из металлургических заводов этому идеальная иллюстрация. Запрос был стандартным: внедрить компьютерное зрение для контроля конвейера и безопасности персонала. Казалось бы, задачи типовые — на рынке должны быть десятки решений. Но, начав погружение, мы, как всегда, уперлись в детали.

Каждое производство имеет свой уникальный цифровой отпечаток. Конфигурация линий, угол съемки камер, освещенность цеха, тип спецодежды, поведение людей — это тысячи мелочей, которые и составляют «данные». ML-модель, которая идеально работала на одном конвейере, на другом окажется слепым котенком. Она не сработает не потому, что она плохая, а потому, что она не знает конкретных условий производства.

Чтобы не создавать продукт с нуля, можно купить «полуфабрикат» — шаблонную модель с базовой логикой и уже проработанной интеграцией в платформы. Но это как купить автомобильное шасси: у вас будет основа будущего болида «Формулы-1», но, чтобы он поехал по вашей трассе, нужны инженеры, пилот и тонкая настройка под покрытие и погоду. Именно это самая ресурсоемкая часть проекта. Не обучение модели, а ее «обкатка» и адаптация. Алгоритм придется постоянно переучивать, учитывая замечания ИТ-отдела завода, а техническое задание за время проекта может меняться несколько раз.

В нашем случае мы прошли этот путь и получили работающее решение: модель не только следит за дефектами на конвейере, но и «видит», кто из сотрудников пересек опасную зону. Это уже не просто эксперимент, а система, которая дает бизнесу измеримый эффект — предотвращает аварии и простои.

Так что же делать бизнесу? Держать в штате ML-специалиста, который будет заниматься одной-двумя моделями, для многих это неоправданно дорого.

Наш опыт подсказывает более гибкий путь — тиражное решение с адаптацией. Это разумный компромисс между «сделать с нуля» и «купить готовое», который позволяет внедрять ИИ тем, кто действительно в нем нуждается, без лишних затрат и рисков.

К вопросу внедрения ИИ на данный момент нужно подходить с трезвым пониманием: машинное обучение — это не коробочный софт, а сложный и глубоко кастомизированный сервис. Его внедрение всегда предполагает тонкую настройку технологий под специфику конкретного производства.

Источник: Дмитрий Парипа, руководитель управления ИТ-инфраструктуры FERRUM IT Group