KrasnodarMedia, 4 сентября 2023. Краснодарский завод по производству железобетонных конструкций "ЖБ-Энерго" впервые применил на своем производстве инновационную технологию на основе нейросетей. Всего лишь через четыре месяца после начала эксперимента завод смог повысить производительность труда на 47%, а зарплаты работникам — на 49,8%. Автор технологии "Рекомендательная система менеджмента производительности" (РСМП) Петр Заборцев, директор "ЖБ-Энерго" рассказал ИА KrasnodarMedia о разработке.
— Петр, как возникла идея создания технологии, которая сможет повысить производительность? Опирались ли на чей-то опыт? Есть ли патент на разработку?
— Тема искусственного интеллекта (ИИ) уже давно на слуху. Идея о том, что ИИ может стать двигателем следующей технологической революции, возникла задолго до появления передовых достижений в области технологий, таких как нейросети или генеративные модели. Один вопрос был на устах всех: как это произойдет?
Большинство исследователей шли по прямолинейному пути, нацеленному на замену человеческого труда искусственным интеллектом. Посмотрите, как сейчас работают распознавание изображений, генерация текстов, автоматическая классификация. Это результат применения такого прямого подхода. По моему мнению, такая стратегия не только тупиковая, но и может нанести вред в перспективе.
Наш путь был другим: мы стремились расширить способности работников с помощью ИИ. Я глубоко убежден в том, что сотрудничество "человек-ИИ" может быть более успешным практически в любых задачах по сравнению с чисто искусственным интеллектом.
Исходя из этой логики, мы применили передовые нейросетевые технологии там, где они действительно способны повлиять на технологическую революцию — в области производительности труда. Каждый значимый технологический прорыв — будь то паровой двигатель или электродвигатель, нефтепродукты или компьютеры — приводил к увеличению объема и эффективности в традиционных секторах, таких как промышленность, строительство, сельское хозяйство и другие.
Мы использовали нейросети для решения задач, которые выходят за пределы человеческих возможностей. Справились с обработкой огромного объема данных на производстве и сделали их доступными для менеджеров. Работы по оформлению патента на эту систему идут прямо сейчас.
Завод в Краснодаре увеличил зарплату рабочим благодаря нейросетям. Фото: Фото: Из личного архива П.Заборцева
— Что представляет из себя РСМП? Каков принцип ее работы?
— Этот вопрос задают чаще всего, а ответ, одновременно, и весьма сложен, и достаточно прост. В начале работы РСМП собирает данные, используя систему видеонаблюдения. Видео с производства — это объективные данные. А анализ видеоматериала с производства позволяет через специальную сверточную нейросеть идентифицировать операции, действия, рабочие процессы и взаимодействия куда полнее, чем при любом другом наблюдении. Полученный массив данных подвергается кластерному анализу: в результате него обнаруживаются часто повторяющиеся сценарии — так называемые паттерны производственных процессов.
На основе этой информации формируется предиктивная модель с использованием нейросетей с памятью. Она может предугадывать, какой будет производительность системы в различных сценариях. Также на основе этих данных создается цифровой двойник производственной системы, генерирующий те самые сценарии.
Информации, полученной и изученной таким образом, достаточно для выявления точек интереса — производственных паттернов, ведущих к улучшению или ухудшению производительности на предприятии. Использование этих точек интереса и лежит в основе создаваемых РСМП рекомендаций.
Завод в Краснодаре увеличил зарплату рабочим благодаря нейросетям. Фото: Фото: Из личного архива П.Заборцева
— Были ли сложности на этапе внедрения?
— Создание РСМП влекло за собой определенные трудности, особенно в обработке исходных данных, как это обычно бывает в таких проектах. Мы приложили серьезные усилия, чтобы разработать методику оцифровки потока действий, операций и состояний производственной системы, извлечения из нее полезных выводов.
На практике, из полутора лет, потраченных на разработку проекта, большая часть времени ушла на то, чтобы понять характеристики входных данных и ожидаемых результатов работы наших нейросетей. Создание остальных компонентов, включая настройку архитектуры нейросетей, их обучение и дальнейшее совершенствование потребовало гораздо меньше времени. Кроме того, для распознавания видеоматериала мы использовали публично доступные инструменты на основе сверточных нейросетей.
Одной из наиболее неожиданных вещей стал быстрый и положительный результат, полученный благодаря рекомендациям РСМП. Мы ожидали, что этап внедрения также потребует тщательного научного исследования, исправлений и доработок. Однако на практике все три серии рекомендаций, полученных в рамках пилотного запуска, оказались чрезвычайно эффективными. Их внедрение произошло неожиданно быстро и безболезненно, так что сотрудники практически не заметили изменений. Результатом стал рост производительности с 110-115 изделий за смену до 160-170 изделий, при этом значительного увеличения нагрузки на рабочих не произошло.
Завод в Краснодаре увеличил зарплату рабочим благодаря нейросетям. Фото: Фото: Из личного архива П.Заборцева
— Несколько лет назад ученые из Томска разработали ИИ, позволяющий определить когда работникам стоит просить о повышении зарплаты. Как рабочие вашего завода восприняли новшество? Как это отразилось на их работе и зарплате?
— У нас были опасения, что резкий рост производства может вызвать у работников перенапряжение и вызвать физические или моральные трудности.
Примерно в середине этапа внедрения, мы решили задать сотрудникам вопрос о том, как они на тот момент оценивали увеличение выпуска до 150 единиц. Ответы оказались очень интересными. Многие отметили, что они чувствуют себя лучше при производстве 150 единиц по сравнению с уровнем в 120-130 изделий. По их мнению, при выпуске 150 штук устанавливается определенный ритм, который работает, как хорошо смазанный механизм. Однако если что-то нарушает этот ритм, то возникает напряжение из-за неравномерности нагрузки.
Через пару месяцев мы отметили значительное повышение удовлетворенности коллектива. Это связано с тем, что рост производительности позволил значительно увеличить заработную плату сотрудникам, практически в 1,5 раза. Теперь рабочие получают 1,5 зарплаты за "то же количество работы", так как дополнительная нагрузка оказалась незаметной для них.
Завод в Краснодаре увеличил зарплату рабочим благодаря нейросетям. Фото: Фото: Из личного архива П.Заборцева
— Как можно понять, разработка уникальная. Можно ли ее внедрять в масштабах края? В каких то других отраслях и сферах? Потенциал разработки? Или РСМП "бьет" точечно?
— Основным фокусом внимания нас сегодня является промышленность. РСМП изначально разрабатывалось как универсальное решение для производственных предприятий самых разных секторов. И текущая работа по расширенному опытному внедрению подтверждает универсальную применимость РСМП в промышленности.
Разумеется система может быть использована не только для производственных предприятий, а для торговых и прочих тоже.
Потенциальные области применения данной технологии включают сферы услуг, производства, проектных работ, строительного бизнеса и других сфер. Словом, самых разных предприятий, если их бизнес подразумевает важную роль человеческого фактора. Конечно, расширения областей внедрения требуют дополнительных исследований и разработки.
В настоящее время 10 компаний выражают заинтересованность в такой технологии. Наши разработчики готовы в тестовом режиме внедрить свою инновацию бесплатно, а получить вознаграждение только в случае, если она принесет клиенту экономический результат.
Завод в Краснодаре увеличил зарплату рабочим благодаря нейросетям. Фото: Фото: Из личного архива П.Заборцева
— Многие россияне опасаются того, что ИИ вытеснит их с рабочих мест. Как лично Вы считаете, возможно ли, что подобные инновационные разработки будут подразумевать сокращение численности сотрудников?
— Опасения тех, кто боится, что их рабочие места будут заменены ИИ, с одной стороны, весьма оправданы. Действительно, большая часть исследователей искусственного интеллекта держит курс на замещение людей в экономической деятельности.
Но с другой стороны, мы преследуем принципиально другой, симбиотический подход. Мы стараемся усилить человеческие возможности, возможности коллективов с помощью ИИ. Эти технологии позволяют людям оперировать данными и объектами, недоступными ранее. Увеличивают наши возможности.
Мы уверены, что наш подход обязательно победит. Как я уже говорил, я считаю что симбиоз “Человек-ИИ” победит чистый ИИ практически в любой задаче.
Завод в Краснодаре увеличил зарплату рабочим благодаря нейросетям. Фото: Фото: Из личного архива П.Заборцева
— Многие производства уже давно внедрили робототехнику, для автоматизации комплексных процессов. Какие возможности может дать внедрение в рабочие процессы производственных компании ИИ?
— Автоматизация — это технология прошлой волны научно-технической революции. Каждая такая технология используется в современном мире лишь для одного — роста эффективности деятельности. Повышения выпуска продукции на каждую единицу затрат, отдачи на инвестиции.
Именно в этом потенциал ИИ сегодня. Искусственный интеллект — это технология текущей волны научно-технической революции. А значит ее применение должно так же повышать эффективность, производительность труда и прибыль предприятий.
Вот, например, наше решение РСМП. Оно полностью окупилось всего за четыре месяца эксплуатации. Рентабельность таких вложений приближается к 250% в год. Как вы понимаете, растет и общая рентабельность бизнеса.
Именно в этом и заключается потенциал ИИ для современных производственных компаний. Сегодня — это средство ускорение прибыли. А завтра все, кто не будет использовать такие технологии, станут неконкурентоспособны.
Стоит помнить, что научно-технологическая революция использования искусственного интеллекта только началась.
— Спасибо за беседу!