Инструменты искусственного интеллекта в программах цифровой трансформации промышленных предприятий

Данная статья посвящена исследованию перспектив развития и внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в промышленности в условиях цифровой трансформации. Уже существующие автономные заводы c интегрированными производственно-логистическими цепочками и тотальной автоматизацией представляют собою реальные примеры технологического прогресса, связанного с внедрением ИИ в программы цифровой трансформации промышленных предприятий. Статья выделяет ряд проблем и вызовов для российской промышленности на основе результатов прикладного исследования, проведенного в ноябре-декабре 2023 г. на 18 средних и крупных промышленных предприятиях. Основные выводы включают в себя не только выявленные системные проблемы и риски (недостатки методологии цифровизации, неясность расчета экономических параметров, нехватка технической экспертизы), но и наиболее перспективные направления развития ИИ-технологий. В ходе исследования обнаружен значительный потенциал для усиления технологий парадигм «Промышленности 3.0» и «Промышленности 4.0» с помощью ИИ-инструментов и указано, что нужно изменить в менеджменте предприятий и регулирующей государственной деятельности для его своевременной реализации. Обобщая результаты прикладного исследования, авторы рассуждают о необходимости оптимизации параллельного импорта, развития человеческого капитала и адекватного анализа экономических параметров проектов цифровой трансформации промышленных предприятий. Подчеркивается актуальность изучения перспектив внедрения ИИ в промышленности в период 2024–2026 гг. для российской экономической науки.

1. Brooks R.A. Elephants don’t play chess. Robotics and Autonomous Systems. 1990;6(1–2):3–15. DOI: 10.1016/S0921–8890(05)80025–9

2. Сабанин В.Р., Смирнов Н.И., Репин А.И. Автоматические системы регулирования на основе нейросетевых технологий. Труды Международной научной конференции Control-2003. М.: Изд-во МЭИ; 2003:45–51.

3. Баскин И.И., Палюлин В.А., Зефиров Н.С. Применение искусственных нейронных сетей в химических и биохимических исследованиях. Вестник Московского университета. Серия 2: Химия. 1999;40(5):323–326.

4. Калацкая Л.В., Новиков В.А., Садов В.С. Организация и обучение искусственных нейронных сетей. Экспериментальное учеб. пособие. Минск: Изд-во БГУ; 2003. 72 с.

5. Доржиева В.В. Национальные приоритеты развития промышленного искусственного интеллекта в условиях новых технологических вызовов. Вопросы инновационной экономики. 2022;12;(1):111–122. DOI: 10.18334/vinec.12.1.114205

6. Комаров Н.М., Пащенко Д.С. Повышение скорости внедрения инноваций в промышленности в условиях цифровизации. Вестник евразийской науки. 2023;15(2):58. URL: https://esj.today/PDF/68ECVN223.pdf

7. Crevier D. AI: The tumultuous history of the search for artificial intelligence. New York, NY: Basic Books; 1993. 400 p.

8. Бабанов А.Б., Бохан П.А., Шетов А.А. Перспективы использования параллельного импорта в Российской Федерации. Государственное и муниципальное управление. Ученые записки. 2023;(1):54–60. DOI: 10.22394/2079–1690–2023–1–1–54–60

9. Туккель И.Л., Яшин С.Н., Иванов А.А. Цифровая трансформация как важная часть инновационного развития. Инновации. 2019;(3):45–50. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovaya-transformatsiya-kak-vazhnayachast-innovatsionnogo-razvitiya

10. Пащенко Д.С., Комаров Н.М. Управление затратами на постоянные изменения в деятельности высокотехнологических предприятий. Мир новой экономики. 2022;16(3):104–112. DOI: 10.26794/2220–6469–2022–16–3–104–112