Прежде чем перейти к статье, хочу вам представить, экономическую онлайн игру Brave Knights, в которой вы можете играть и зарабатывать. Регистируйтесь, играйте и зарабатывайте!
Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Сидорин. В КРОК я больше пяти лет помогаю внедрять роботов, а также системы дистанционного обучения и геймификации российским и международным компаниям. А недавно стал комьюнити-менеджером нетворкинг-платформы Digital Leader. DL – это международный проект, который объединяет представителей бизнеса и специалистов в ИТ.
На прошлой неделе мы провели онлайн-конфу по теме Индустрии 4.0. Представители лидеров промышленного рынка и ритейла рассказали, какие задачи они решают и какой результат получают с помощью внедрения интернета вещей, искусственного интеллекта, робототехники, блокчейна, а также виртуальной и дополненной реальности.
Я решил рассказать, о чем там говорили, как реальные компании используют те или иные технологии на практике.
Согласно нашему совместному с PwC и IDC исследованию именно эта технология приведет к наибольшим изменениям в компаниях в этом десятилетии. Можно сказать, что этот процесс уже наступил — больше всего кейсов компаний было на основе AI.
Начну с самого близкого всем нам – ритейла. Всех бесит стоять в очередях и отказываться от продуктов на кассе из-за того, что забываешь их взвесить. В X5 Retail Group решают эти проблемы с помощью внедрения ИИ.
Уже в 100 магазинах сети нейросети следят за тем, чтобы людям не приходилось томиться в очередях. Как только около кассы скапливается 3-4 человека, система отправляет уведомление директору магазина открыть еще кассу.
Это решение позволило снизить количество жалоб от покупателей в 2 раза и количество людей без покупок на 10%.
Весовые товары входят в 30% чеков. В течение одного часа кассир взвешивает продукты около 47 раз. На одну такую процедуру уходит около 14,5 секунд. Тратить на этот процесс в два раза меньше времени также помогает ИИ. Компания научила нейросеть определять типы овощей и фруктов с точностью более 98%. Кассирам не нужно больше искать наименование товара, чтобы пробить его стоимость – за них это сделают «умные» весы. Таким образом можно сэкономить 1300 часов в год на обслуживание покупателей на кассе.
Проблема отсутствия необходимых товаров на полках решается с помощью видеоаналитики. Если в месте расположения какой-то группы товаров пусто, то кассирам приходит сообщение об этом.
В том же ритейле это решение позволяет прогнозировать спрос, выручку и потребительское поведение, а также персонализировать промо. С помощью нее можно принять решение об открытии нового магазина.
Индустриальные компании сегодня обрабатывают данных не меньше, чем какой-нибудь банк или популярный интернет-магазин. Они все больше начинают использовать data-driven-подход для принятия тех или иных решений.
Например, в «Газпромнефть» предиктивную аналитику используют для прогнозирования поведения пород и бура. Геологи и инженеры в режиме реального времени ведут скважины на глубине 4,5 км. Они принимают решение бурить скважину или остановиться только на основании данных.
В «Сибуре» предиктивная аналитика дает рекомендации по использованию установок. Это позволяет выдерживать технологический режим так, чтобы избежать ремонтных работ, но при этом использовать оборудование по максимуму.
На заводах зимой нужно проверять трубы, чтобы они не промерзали. Раньше для проверки сотрудники тратили время на постоянные обходы. Сегодня эту задачу можно решить с помощью IoT. В «Сибуре» разработали датчики температуры, которые позволяют автоматически собирать всю необходимую информацию в озере данных. Это в свою очередь снижает риск внеплановых остановок из-за обморожения труб, а также освобождает работникам время для других задач.
Кажется, что сегодня VR – главная технология для обучения персонала. Виртуальное обучение используют во всех отраслях, однако мне бы хотелось остановиться на промышленном применении технологии. Ведь ее внедрение в процесс обучения сотрудников позволяет избежать аварий, поломок оборудования и травм. Чаще всего несчастные случаи в промышленности случаются из-за человеческого фактора. А VR позволяет эффективно отрабатывать навыки работы с оборудованием или аварийные ситуации в безопасной среде. Соответственно благодаря такому обучению сотрудник выходит на реальный объект уже подготовленным.
Для этих целей технологию уже использует и «Сибур», и «Газпромнефть». В планах разработать виртуальный тренажер и у Росэнергоатома. Сегодня электротехнический персонал станций компании практикуется на реальном оборудовании в рамках производственного процесса. Требования охраны труда на АЭС очень строгие, поэтому сотрудники обучаются почти год под наставничеством специалиста цеха и не допускаются в течение этого времени к самостоятельной работе. Внедрение же виртуального тренажера позволит повысить качество подготовки персонала, а также сократит сроки ремонта оборудования и обучения сотрудников.
Подробнее о том, зачем используют виртуальную реальность в промышленности вы можете прочитать в статье моего коллеги, директора направления КРОК Иммерсивные технологии Ильи Симонова.
Кроме того, создание полноценного виртуального тренажера электротехнического оборудования экономически выгодно: для десяти станций он обойдется концерну в пять раз дешевле, чем разработка физического аналога.
«Сибур» активно применяет дополненную реальность для удаленного консультирования специалистов, которые работают на заводах. В условиях, когда производители оборудования не могут попасть на предприятия, сотрудники заводов смогут получать их консультации по работе на объектах с помощью инструментов дополненной реальности.
Решение представляет собой видеоконференцсвязь с возможностью отображения информации на носимом устройстве, например, на очках дополненной реальности. Таким образом, пользователь может находится на заводе и получать консультации от удаленных специалистов из любой точки мира. Подсказки могут быть в любом формате, например, аудио или в формате текста на дисплее AR-очков.
На митапе было еще много кейсов и технологий. Обо всем трудно рассказать в одной статье. Будет круто, если вы поделитесь в комментах своим опытом использования или внедрения этих технологий. Мы ищем интересные истории и спикеров для будущих мероприятий, где как ни здесь. За подробностями можете писать мне сюда org@digitalleader.org.
Кстати, 3 июля в прямом эфире на странице Digital Leader в FB мы поговорим с представителями поколения Z об их видении и знаниях ИТ, привычках потребления, взгляде на передовые компании, мечтах и планах. Скоро разработчики и аналитики, которые родились в 2000-ые, станут вашими коллегами, подчинёнными и даже начальниками. Поколение Z получили смартфон раньше, чем научились читать. А многие из них со школьной скамьи начали работать в ИТ. Например, десятиклассник Петя Говорухин уже освоил Front-end и back-end разработку, пишет код на Python, активно обучается и развивается в направлении Data Science и нейросетей. Или Диана Колпакова, которая только закончила школу, но уже занимается Android и Web-разработкой. Подписывайтесь на страницу, чтобы не пропустить митап и узнать, как они изменять ИТ-индустрию и нашу жизнь.
На прошлой неделе мы провели онлайн-конфу по теме Индустрии 4.0. Представители лидеров промышленного рынка и ритейла рассказали, какие задачи они решают и какой результат получают с помощью внедрения интернета вещей, искусственного интеллекта, робототехники, блокчейна, а также виртуальной и дополненной реальности.
Я решил рассказать, о чем там говорили, как реальные компании используют те или иные технологии на практике.
Искусственный интеллект
Согласно нашему совместному с PwC и IDC исследованию именно эта технология приведет к наибольшим изменениям в компаниях в этом десятилетии. Можно сказать, что этот процесс уже наступил — больше всего кейсов компаний было на основе AI.
Начну с самого близкого всем нам – ритейла. Всех бесит стоять в очередях и отказываться от продуктов на кассе из-за того, что забываешь их взвесить. В X5 Retail Group решают эти проблемы с помощью внедрения ИИ.
Уже в 100 магазинах сети нейросети следят за тем, чтобы людям не приходилось томиться в очередях. Как только около кассы скапливается 3-4 человека, система отправляет уведомление директору магазина открыть еще кассу.
Это решение позволило снизить количество жалоб от покупателей в 2 раза и количество людей без покупок на 10%.
Весовые товары входят в 30% чеков. В течение одного часа кассир взвешивает продукты около 47 раз. На одну такую процедуру уходит около 14,5 секунд. Тратить на этот процесс в два раза меньше времени также помогает ИИ. Компания научила нейросеть определять типы овощей и фруктов с точностью более 98%. Кассирам не нужно больше искать наименование товара, чтобы пробить его стоимость – за них это сделают «умные» весы. Таким образом можно сэкономить 1300 часов в год на обслуживание покупателей на кассе.
Проблема отсутствия необходимых товаров на полках решается с помощью видеоаналитики. Если в месте расположения какой-то группы товаров пусто, то кассирам приходит сообщение об этом.
Предиктивная аналитика
В том же ритейле это решение позволяет прогнозировать спрос, выручку и потребительское поведение, а также персонализировать промо. С помощью нее можно принять решение об открытии нового магазина.
Индустриальные компании сегодня обрабатывают данных не меньше, чем какой-нибудь банк или популярный интернет-магазин. Они все больше начинают использовать data-driven-подход для принятия тех или иных решений.
Например, в «Газпромнефть» предиктивную аналитику используют для прогнозирования поведения пород и бура. Геологи и инженеры в режиме реального времени ведут скважины на глубине 4,5 км. Они принимают решение бурить скважину или остановиться только на основании данных.
В «Сибуре» предиктивная аналитика дает рекомендации по использованию установок. Это позволяет выдерживать технологический режим так, чтобы избежать ремонтных работ, но при этом использовать оборудование по максимуму.
Интернет вещей
На заводах зимой нужно проверять трубы, чтобы они не промерзали. Раньше для проверки сотрудники тратили время на постоянные обходы. Сегодня эту задачу можно решить с помощью IoT. В «Сибуре» разработали датчики температуры, которые позволяют автоматически собирать всю необходимую информацию в озере данных. Это в свою очередь снижает риск внеплановых остановок из-за обморожения труб, а также освобождает работникам время для других задач.
Виртуальная и дополненная реальность
Кажется, что сегодня VR – главная технология для обучения персонала. Виртуальное обучение используют во всех отраслях, однако мне бы хотелось остановиться на промышленном применении технологии. Ведь ее внедрение в процесс обучения сотрудников позволяет избежать аварий, поломок оборудования и травм. Чаще всего несчастные случаи в промышленности случаются из-за человеческого фактора. А VR позволяет эффективно отрабатывать навыки работы с оборудованием или аварийные ситуации в безопасной среде. Соответственно благодаря такому обучению сотрудник выходит на реальный объект уже подготовленным.
Для этих целей технологию уже использует и «Сибур», и «Газпромнефть». В планах разработать виртуальный тренажер и у Росэнергоатома. Сегодня электротехнический персонал станций компании практикуется на реальном оборудовании в рамках производственного процесса. Требования охраны труда на АЭС очень строгие, поэтому сотрудники обучаются почти год под наставничеством специалиста цеха и не допускаются в течение этого времени к самостоятельной работе. Внедрение же виртуального тренажера позволит повысить качество подготовки персонала, а также сократит сроки ремонта оборудования и обучения сотрудников.
Подробнее о том, зачем используют виртуальную реальность в промышленности вы можете прочитать в статье моего коллеги, директора направления КРОК Иммерсивные технологии Ильи Симонова.
Кроме того, создание полноценного виртуального тренажера электротехнического оборудования экономически выгодно: для десяти станций он обойдется концерну в пять раз дешевле, чем разработка физического аналога.
«Сибур» активно применяет дополненную реальность для удаленного консультирования специалистов, которые работают на заводах. В условиях, когда производители оборудования не могут попасть на предприятия, сотрудники заводов смогут получать их консультации по работе на объектах с помощью инструментов дополненной реальности.
Решение представляет собой видеоконференцсвязь с возможностью отображения информации на носимом устройстве, например, на очках дополненной реальности. Таким образом, пользователь может находится на заводе и получать консультации от удаленных специалистов из любой точки мира. Подсказки могут быть в любом формате, например, аудио или в формате текста на дисплее AR-очков.
На митапе было еще много кейсов и технологий. Обо всем трудно рассказать в одной статье. Будет круто, если вы поделитесь в комментах своим опытом использования или внедрения этих технологий. Мы ищем интересные истории и спикеров для будущих мероприятий, где как ни здесь. За подробностями можете писать мне сюда org@digitalleader.org.
Кстати, 3 июля в прямом эфире на странице Digital Leader в FB мы поговорим с представителями поколения Z об их видении и знаниях ИТ, привычках потребления, взгляде на передовые компании, мечтах и планах. Скоро разработчики и аналитики, которые родились в 2000-ые, станут вашими коллегами, подчинёнными и даже начальниками. Поколение Z получили смартфон раньше, чем научились читать. А многие из них со школьной скамьи начали работать в ИТ. Например, десятиклассник Петя Говорухин уже освоил Front-end и back-end разработку, пишет код на Python, активно обучается и развивается в направлении Data Science и нейросетей. Или Диана Колпакова, которая только закончила школу, но уже занимается Android и Web-разработкой. Подписывайтесь на страницу, чтобы не пропустить митап и узнать, как они изменять ИТ-индустрию и нашу жизнь.
