Как платформенный подход в ИИ улучшает управление качеством на производстве
Он позволяет объединять данные из разнородных источников, автоматизировать работу с технической документацией, сокращая сроки внедрения ИИ решений и снижая затраты. Платформизация технологий ИИ дает предприятиям возможность снизить сложность разработки, минимизировать затраты на развёртывание и сопровождение ИИ-приложений для классических производственных систем, тем самым повысить эффективность процессов управления качеством.
О том, как это применяется на практике, рассказал Константин Исаков, ведущий бизнес-эксперт Т1 ИИ (входит в ИТ-холдинг Т1) на Форуме «Технопром-2025».
Переход от точечных внедрений к единой платформе снижает главные барьеры — нехватку специалистов и дорогую инфраструктуру. Общий контур данных, интеграции с корпоративными системами (PLM/PDM/ERP), управляемый доступ к вычислительным ресурсам и процессы сопровождения моделей (MLOps) снижают расходы и ускоряют запуск решений: с шести месяцев до двух недель. Инфраструктурные затраты могут сократиться до 50%, окупаемость типовых проектов — около полугода, — заявил эксперт.
В сквозных процессах управления качеством платформенный подход работает сразу на нескольких уровнях. В документах — распознаются конструкторские и технологические элементы, извлекаются нужные атрибуты, проверяются на соответствие ГОСТам и корпоративным регламентам. Как итог: меньше ручной рутины у технологов и контролеров, быстрее подготовка и согласования, ниже риск ошибок.
В производственном контроле объединяются данные телеметрии, лабораторные результаты и показатели процессов. Алгоритмы выделяют ключевые инциденты, снижают «информационный шум», настраивают динамические пороги и заранее предупреждают о рисках брака и отказов. Инструменты компьютерного зрения помогают соблюдать технологическую дисциплину и повышают безопасность на площадке.
В аудите или подготовке к сертификации изделий создается полная прослеживаемость: от требований и версий документов до результатов проверок и корректирующих действий. Автоматизация с помощью ИИ ускоряет этап приемки продукции и выпуск необходимой подтверждающей документации, делает зрелость процессов качества понятной для заказчиков и регуляторов.
«Современные реалии диктуют компаниям необходимость использовать ИИ-решения в составе облачных сервисов, что позволяет применять расширенные вычислительные мощности, хранить и обрабатывать большие объемы данных, быстро развертывать решения ИИ, существенно сокращать сроки запуска ИИ- проектов на предприятиях», – отметил Константин Исаков.
Платформенный стек упрощает тиражирование успешных кейсов. Low-code-инструменты, визуальные редакторы сценариев и библиотека готовых шаблонов позволяют бизнес-командам самостоятельно закрывать до 50% задач и без доработок масштабировать до 70% решений. Весь жизненный цикл моделей ведется внутри периметра предприятия: есть управление очередью доступа к графическим процессорам (GPU), валидация экспериментов, мониторинг деградации и встроенная безопасность. Эксплуатация становится предсказуемой, а зависимость от узких ролей — ниже.
О компаниях
ИТ-холдинг Т1 – многопрофильный холдинг, один из лидеров российского ИТ-рынка, является партнером ключевых производителей и разработчиков в сфере информационных технологий. В штате — более 27 тысяч сотрудников. В 2024 году выручка холдинга составила 249,6 млрд рублей без НДС. По версии аналитических агентств CNews Analytics и RAEX, Т1 является крупнейшей ИТ-компанией в России. Т1 предоставляет полный спектр ИТ-услуг для реализации высокотехнологичных проектов с учетом отраслевой специфики.
*
Т1 ИИ
Направление Т1 ИИ консолидирует экспертизу ИТ-холдинга Т1 в работе с большими данными, в разработке платформ хранения информации, а также в построении аналитических и рекомендательных систем для крупного бизнеса. В продуктовое портфолио входит более 15 решений, которые успешно используются в компаниях разного профиля и госструктурах, в том числе системы видеоаналитики и распознавания документов, модули BI-отчетности, цифровые ассистенты.
