Аналитики «К2 НейроТех» рассмотрели ключевые тренды применения ИИ в промышленности.

Среди них в первую очередь называется генеративный ИИ. Как отмечают авторы документа, в 2025 году генеративный ИИ все больше переходит из стадии экспериментов в повсеместное использование. Предприятия активно применяют его для оптимизации производственных процессов и автоматического проектирования деталей. Например, в химической промышленности генеративные модели ускоряют разработку новых материалов. Появляются интеллектуальные ассистенты, помогающие анализировать данные и принимать решения в реальном времени.

Интеграция цифровых двойников — еще один тренд, о котором рассуждают аналитики. Со ссылкой на данные НИУ ВШЭ они отмечают, что цифровых двойников используют уже почти 22% компаний. Например, в химической промышленности цифровые двойники используются для моделирования процесса производства полимеров, помогают оперативнее выявить возможные риски и предотвратить поломки на производстве.

Кроме того, по словам аналитиков, за последние годы выросло число полностью автоматизированных производств. Они функционируют во многом благодаря появлению автономного транспорта, например беспилотных автоматических штабелеров и AGV-тележек с навигацией на основе ИИ.

Трендом также является предиктивная аналитика и энергоменеджмент, отмечают авторы документа. ИИ-система предсказательного технического обслуживания анализирует данные, которые поступают с установленных датчиков, прогнозируя вероятные отказы. В результате затраты от простоя техники из-за непредвиденных поломок снижаются на треть, а точность предсказания неисправностей узлов достигает 90%.

Аналитики также говорят о развитии систем компьютерного зрения, которые достигли высокой точности в обнаружении дефектов. Например, на производствах по сборке электроники камеры с ИИ выявляют микротрещины, некорректные пайки или другие изъяны деталей, автоматически отбраковывая дефектные экземпляры. В машиностроении компьютерное зрение используется для контроля геометрии и поверхности изделий (листов, деталей) в реальном времени.

Еще один тренд — переход от разовых инициатив энергосбережения к комплексному управлению энергопотреблением на базе ИИ. Такие решения интегрируются в диспетчерские системы предприятий, позволяя экономить ресурсы, сокращать издержки и улучшать экологические показатели, отмечают аналитики компании.