Генеративный искусственный интеллект, возможно, и привлекает всеобщее внимание, но мудрые производители инвестируют в ИИ-зрение, пишет на портале IoT World Today Пол Рапуано, менеджер по глобальным стратегическим партнерствам компании Rapid.

В последнее время деловая пресса пестрит обсуждениями ChatGPT, DeepSeek и достижений Alibaba. Многие производители на все это лишь пожимают плечами. Они считают, что если в главном офисе и можно найти применение одному из этих суперумных автопомощников по генерации текста, то в цеху от них нет никакой пользы. В конце концов, это не совсем роботы, а развитое производство и так хорошо себя чувствует на этом поприще.

Однако ИИ действительно важен для производства, но не для генерации текста или ответов на вопросы, а в качестве ИИ, который революционизирует безопасность, эффективность и соблюдение требований во всей производственной среде. Речь идет о так называемом компьютерном зрении, глобальный рынок которого уже составляет 15 млрд. долл. и быстро растет.

Вы можете подумать: «Почему меня должен волновать ИИ в любом виде? Я пережил COVID-19, и мой бизнес идет совершенно гладко». Ответ прост: технология компьютерного зрения на основе ИИ способна сделать ваши рабочие места более безопасными, эффективными и экономичными — и может стать для вас очень хорошим подспорьем, если в производственном секторе возникнут трудности.

Повышение безопасности рабочих

Одна из самых больших проблем в производстве — это безопасность на рабочем месте. Падения, столкновения вилочных погрузчиков и несоблюдение правил использования СИЗ могут приводить к серьезным последствиям, и их предотвращение является главным приоритетом для ответственных лиц.

Хорошей новостью является то, что компьютерное зрение обеспечивает мониторинг и оповещения в режиме реального времени, позволяя лицам, принимающим решения, вмешаться до того, как инциденты станут более серьезными. Полезно представить себе «пирамиду безопасности». В ее основании находятся мелкие, часто незаметные инциденты — например, работник зашел в небезопасную зону или не надел каску. Но по мере того как эти проблемы остаются без внимания, они накапливаются, что в конечном итоге приводит к крупным авариям или даже смертельным случаям на вершине пирамиды.

ИИ может оказать здесь большую помощь, поскольку он способен обнаружить:

  • рабочего, передвигающегося по территории предприятия без требуемой спецодежды или СИЗ;
  • пешехода, находящегося в тесном контакте с движущимся погрузчиком;
  • отвлекшегося сотрудника, разговаривающего по мобильному телефону в опасной зоне.

Перейдя от реактивного управления безопасностью к проактивному предотвращению, производители могут значительно снизить травматизм на производстве и связанные с ним расходы. Более того, производители уже используют компьютерное зрение для фиксации и устранения мелких инцидентов до того, как они перерастут в серьезные проблемы. Таким образом, системы видеонаблюдения превращаются в круглосуточные машины для выявления проблем, которым никогда не нужен перерыв на чай и которые ничего не пропустят из-за усталости.

Повышение эффективности и сокращение административных расходов

Я начал с безопасности, потому что она действительно очень важна в нашей области. Но есть и ряд других замечательных вещей, которые вы можете сделать для своего бизнеса с помощью компьютеров, способных видеть окружающий мир не только с точки зрения безопасности.

Например, вы можете использовать их для устранения трудоемких ручных процессов. В настоящее время менеджеры тратят часы на просмотр записей с камер наблюдения, расследование инцидентов и проверку соблюдения требований. Почему бы не использовать компьютерное зрение, чтобы автоматизировать большую часть этого надзора, получая мгновенные оповещения и отчеты, чтобы можно было сосредоточиться на более важных задачах?

Как уже говорилось, системы на базе ИИ обеспечивают круглосуточный мониторинг, чего невозможно добиться на постоянной основе с помощью людей и с минимальными затратами. Вместо этого ИИ-зрение обеспечивает постоянное наблюдение за каждым уголком объекта, что позволяет получать действенные инсайты без необходимости привлечения дополнительного персонала.

Упрощение контроля доступа и повышение уровня соответствия нормативным требованиям

Компьютерное зрение полезно не только для мониторинга. Оно также играет важную роль в контроле доступа и соблюдении нормативных требований. Контрольно-пропускные пункты, управляемые ИИ, упрощают доступ, проверяя, есть ли у работников соответствующие полномочия и средства защиты перед входом на объект. Это предотвращает доступ неавторизованных лиц в запретные зоны, например, и сокращает количество узких мест в точках входа.

Аналогичным образом, контроль соблюдения требований на основе ИИ автоматизирует проверку документов подрядчиков, страховок и сертификатов об обучении — задачи, которые традиционно решаются вручную. Это значительно снижает риск несоблюдения требований и экономит значительное административное время.

При этом очень важна конфиденциальность работников, и вам может показаться, что компьютер постоянно сканирует лицо каждого. Я бы сам не стал устанавливать такое оборудование, если бы существовала опасность того, что распознавание лиц может быть использовано для нарушения GDPR или других законов о защите персональных данных, и действительно есть определенные опасения по поводу того, к чему мы пришли.

Но в то же время у вас уже есть системы видеонаблюдения на объекте, чтобы защитить своих сотрудников и все то удивительное оборудование, в которое вы вложили столько средств. Все, о чем мы говорим, — это повышение чувствительности и полезности этих устройств и таких вещей, как турникеты, и если вы гарантируете (с помощью эксперта по установке и управлению такими системами), что никакие данные о людях никогда не смогут выйти за пределы защищенных систем вашей компании, то я не думаю, что это большая проблема. Однако вы все равно должны четко объяснить своим сотрудникам и посетителям, что именно делается и почему они могут чувствовать себя в безопасности.

Почему вы можете доверять компьютерному зрению на базе ИИ

Что действительно важно понимать, так это то, что такой ИИ на самом деле гораздо безопаснее, чем те, о которых пишут в новостях. При всей шумихе вокруг текстового ИИ, есть много проблем с такими вещами, как ChatGPT. Это означает, и это вполне понятно, что некоторые производители не решаются использовать ИИ, ссылаясь на опасения по поводу доверия и точности. Поэтому очень важно понимать, что компьютерное зрение — это совершенно другая технология; в отличие от больших языковых моделей (LLM), которые черпают информацию из Интернета и иногда «галлюцинируют» неправильные ответы, компьютерное зрение работает в замкнутой системе.

Системы, о которых я здесь рассказываю, на самом деле являются разновидностью другой основной формы ИИ — машинного обучения, когда ПО тренируется на наборе примеров, пока не достигнет (и даже превзойдет) человеческий уровень выявления шаблонов, и таким образом сможет выполнять полезную работу без того, чтобы мы постоянно держали его за руку. В случае с решениями для производства компьютер может быть запрограммирован на распознавание конкретных объектов и поведения, например, на определение наличия каски или того, что рабочий стоит слишком близко к движущемуся погрузчику.

Это означает, что данный тип ИИ не умозрителен, а на самом деле на 100% основан на фактах. Он не генерирует мнения и не угадывает результаты, а просто точно сообщает о том, что видит. И в отличие от человеческого мониторинга, он не устает, не отвлекается и не выносит субъективных суждений.

Почему компьютерное зрение на базе ИИ — это экономия средств

Хотя некоторые могут опасаться, что ИИ заменит рабочие места, на самом деле компьютерное зрение дополняет человеческий надзор, позволяя командам работать более эффективно. Вместо того чтобы нанимать дополнительный персонал для мониторинга камер или обеспечения соблюдения требований, компьютерное зрение предоставляет масштабируемое решение, которое улучшает существующие операции. Экономия средств значительна, как за счет снижения трудозатрат, так и за счет предотвращения дорогостоящих несчастных случаев на производстве.

Подводя итог, можно сказать, что мы находимся в начале очень увлекательного путешествия с ИИ в нашей отрасли. Всего два года назад, до бурного появления текстового ИИ, такого как ChatGPT, ИИ в бизнесе был редкостью. Сегодня LLM стали мейнстримом, и вcе вокруг только и говорят об агентах (хотя их реальное появление может быть еще нескоро).

Когда я общаюсь с глобальными производственными компаниями, у меня возникает ощущение, что такая же динамика внедрения скоро будет иметь место с практичным и безопасным для данных компьютерным зрением. Поэтому его раннее внедрение может дать вам реальное конкурентное преимущество, а также повысить безопасность, эффективность и снизить эксплуатационные расходы. Те же, кто игнорирует эту технологию, рискуют отстать, поскольку отраслевые стандарты развиваются и эта технология становится все более привычной частью производственного ландшафта.