eng
TS_pub
technospheramag
technospheramag
ТЕХНОСФЕРА_РИЦ
Выпуск #1/2024
С. В. Гарбук, Б. М. Позднеев, А. В. Иванов, Е. В. Бабенко
Перспективы стандартизации для развития применения технологий искусственного интеллекта в станкоинструментальной промышленности
Перспективы стандартизации для развития применения технологий искусственного интеллекта в станкоинструментальной промышленности
Просмотры: 650
DOI: 10.22184/2499-9407.2024.34.1.34.42
Представлены перспективы стандартизации и применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в целях обеспечения технологической независимости и повышения конкурентоспособности отечественной станкоинструментальной промышленности. Акцентировано внимание на специфике применения технологий искусственного интеллекта для
инновационного развития станкостроения, обоснована необходимость разработки национальных стандартов учитывающих потребности ключевых отраслей машиностроения в высокотехнологичном оборудовании для создания автоматизированных и цифровых производств. Приведены варианты использования технологий искусственного интеллекта в станкоинструментальной отрасли.
Представлены перспективы стандартизации и применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в целях обеспечения технологической независимости и повышения конкурентоспособности отечественной станкоинструментальной промышленности. Акцентировано внимание на специфике применения технологий искусственного интеллекта для
инновационного развития станкостроения, обоснована необходимость разработки национальных стандартов учитывающих потребности ключевых отраслей машиностроения в высокотехнологичном оборудовании для создания автоматизированных и цифровых производств. Приведены варианты использования технологий искусственного интеллекта в станкоинструментальной отрасли.
Теги: artificial intelligence competitiveness digitalisation machine building machine-tool industry standardisation искусственный интеллект конкурентоспособность машиностроение стандартизация станкостроительная промышленность цифровизация
Перспективы стандартизации для развития применения технологий искусственного интеллекта в станкоинструментальной промышленности
С. В. Гарбук, Б. М. Позднеев, А. В. Иванов, Е. В. Бабенко
Представлены перспективы стандартизации и применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в целях обеспечения технологической независимости и повышения конкурентоспособности отечественной станкоинструментальной промышленности. Акцентировано внимание на специфике применения технологий искусственного интеллекта для инновационного развития станкостроения, обоснована необходимость разработки национальных стандартов, учитывающих потребности ключевых отраслей машиностроения в высокотехнологичном оборудовании для создания автоматизированных и цифровых производств. Приведены варианты использования технологий искусственного интеллекта в станкоинструментальной отрасли.
Введение
Стратегия развития станкоинструментальной промышленности на период до 2025 года (Распоряжение Правительства Российской Федерации № 2869‑р от 5 ноября 2020 года) была разработана в целях повышения конкурентоспособности и восстановления утраченных позиций российской станкоинструментальной промышленности на внутреннем рынке, а также для последующего формирования и наращивания экспортного потенциала. Станкоинструментальная промышленность обеспечивает оснащение средствами производства широкий спектр предприятий, выпускающих машиностроительную продукцию как гражданского, так и специального назначения.
В условиях усиления санкционного давления на Российскую Федерацию уровень технологического развития отечественной станкоинструментальной промышленности будет оказывать все большее влияние на уровень развития ключевых отраслей машиностроения и смежных отраслей, определяя уровень технологического суверенитета и темпы развития экономики в целом.
Рассматривая перспективы стратегического развития станкоинструментальной промышленности и решения приоритетных задач в области импортозамещения, обеспечения технологического суверенитета и конкурентоспособности выпускаемой продукции и отрасли в целом, необходимо принимать во внимание:
возросшие потребности отечественных потребителей к качеству, безопасности и сервисному обслуживанию технологического оборудования;
изменение структуры импорта и качества металлообрабатывающего оборудования, поставляемого по импорту на российский рынок;
инновационный характер технологического перевооружения ключевых отраслей машиностроения, связанный с процессами цифровой трансформации и интеллектуализации применяемых систем управления;
необходимость ускоренной разработки и применения актуальной нормативно-технической базы и стандартов, обеспечивающих создание продукции конкурентоспособного качества для внутреннего и внешнего рынков, с установлением приоритетов на рынки стран ЕАЭС, БРИКС, ШОС и др.;
обеспечение новых форм цифрового взаимодействия между предприятиями отрасли и зарубежными партнерами для формирования логистических цепочек поставок и создания цепочек добавленной стоимости.
В статье, на основе анализа состояния и перспектив развития станкоинструментальной отрасли, обоснована важность развития процессов стандартизации и представлена информация о текущем статусе разработки нового стандарта по вариантам использования технологий искусственного интеллекта (ИИ) в станкоинструментальной промышленности.
Задачи искусственного интеллекта в станкоинструментальной промышленности
Широкие возможности по применению в станкоинструментальной промышленности технологий ИИ, в том числе основанных на алгоритмах машинного обучения (МО), обуславливаются возможностью эффективного решения задач обработки данных и управления в условиях отсутствия аналитических (полностью интерпретируемых) моделей таких сложных объектов и процессов, как комплексные производственные процессы организаций станкоинструментальной промышленности с учетом их кооперационных связей, процессы жизненного цикла изделий станкоинструментальной промышленности, технологические процессы, связанные с управлением станочным оборудованием и др.
Используя приведенную в [6] классификацию типовых прикладных задач интеллектуальной обработки информации, могут быть сформулированы следующие основные задачи ИИ при создании и применении станков:
обнаружение, локализация и распознавание образов:
категорирование и обобщение, моделирование типовых объектов:
принятие решений на основе предиктивной аналитики, применение цифровых двойников конкретных объектов и процессов на основе моделей МО:
навигация, управление движением:
реализация физических воздействий на окружающие объекты: управление станками при работе с нежесткими, реконфигурируемыми объектами – динамическое манипулирование:
контроль регламентированных производственно-технологических операций, выполняемых операторами станков вручную, контроль использования средств индивидуальной защиты – обеспечение качества и безопасности работ, обучение персонала;
автоматизированное нормирование и оценка фактических трудозатрат при выполнении ручных операций);
социальные коммуникации:
голосовое и жестовое управление станками; реализация информационно-справочных систем, систем поддержки принятия решений с использованием интерфейса на естественном языке;
биометрическая идентификация и аутентификация операторов станков; мониторинг психоэмоционального и функционального состояния операторов станков.
Наряду с высокой универсальностью, системы ИИ на основе алгоритмов машинного обучения обладают такими особенностями, как неполная предсказуемость поведения в реальных условиях эксплуатации (возможность некорректной работы при определенных, сложно предсказуемых сочетаниях исходных данных и факторах внешней среды), необходимость сравнения качества работы систем ИИ с прикладными функциональными возможностями человека-оператора, обеспечивающего решение задач автоматизации вручную, возможность неконтролируемого возрастания уровня конфиденциальности информации, накапливаемой в ходе эксплуатации систем.
Эти и некоторые другие особенности препятствуют эффективному внедрению технологий ИИ в области станкоинструментальной промышленности. Преодолению этих препятствий способствует, в том числе, разработка специализированных нормативно-технических документов, устанавливающих требования к процессам создания, испытания и применения технологий ИИ.
О разработке проекта
национального стандарта
Во второй половине 2023 года в рамках деятельности ТК 164 «Искусственный интеллект» во взаимодействии с ТК 070 «Станки» и с участием экспертов Ассоциации «Цифровые инновации в машиностроении» разработана первая редакция стандарта «Технологии искусственного интеллекта в станкоинструментальной промышленности. Варианты использования». Указанный проект стандарта в настоящее время находится в стадии обсуждения и, по мнению специалистов, имеет важное концептуальное значение перспективного развития станкоинструментальной отрасли на основе цифровой трансформации и интеллектуализации процессов управления.
Целью разработки указанного проекта стандарта является установление области и вариантов использования технологий искусственного интеллекта в станкоинструментальной промышленности, являющейся одной из ключевых отраслей машиностроительного комплекса и определяющей уровень технологического суверенитета и развития промышленности в целом. Модернизация и перспективы развития предприятий станкоинструментальной промышленности в значительной степени зависят от уровня цифровой зрелости процессов управления и применения технологий искусственного интеллекта.
Развитие кооперационного взаимодействия в отрасли, характеризующейся наличием большого числа малых и средних предприятий, должно основываться на новых формах цифрового взаимодействия и применении технологий искусственного интеллекта для формирования цепочек поставок без участия человека. Стандарт является основополагающим для комплекса стандартов по технологиям искусственного интеллекта в станкоинструментальной промышленности.
Данный стандарт определяет термины, определения и варианты использования технологий искусственного интеллекта в станкостроительной промышленности. Требования проекта стандарта распространяются на системы и технологии искусственного интеллекта, применяемые в станкоинструментальной промышленности для решения приоритетных задач в следующих областях:
Проект стандарта включает 20 терминов с соответствующими определениями, что позволяет системно представить требования к вариантам использования технологий ИИ с учетом специфики отрасли станкостроения и ее взаимосвязи с инновационным развитием машиностроительного комплекса и смежных отраслей.
В проект документа включено такое важное понятие, как «станкоинструментальная промышленность», что позволило более полно и корректно определить область применения разрабатываемого стандарта. На врезе представлено определение указанного термина с соответствующими примечаниями.
Требования по использованию технологий искусственного интеллекта в станкоинструментальной промышленности представлены в двух разделах:
4.1. Общие принципы;
4.2. Варианты использования технологий искусственного интеллекта.
Общие принципы применения технологий искусственного интеллекта ориентированы на учет специфики отрасли (высокая зависимость от поставщиков комплектующих, дискретный вид и низкая серийность производства, относительно невысокий уровень цифровой зрелости предприятий и применения систем искусственного интеллекта) и необходимость технологического развития и повышения конкурентоспособности отрасли на основе инновационных решений и применения унифицированных систем автоматизации, основанных на искусственном интеллекте и учитывающих требования стандартов.
В разделе 4.2 в качестве вариантов использования технологией искусственного интеллекта определены следующие направления:
По каждому направлению в документе определены перечни решаемых задач, специфика применяемых технологий и достигаемого результата.
Необходимо отметить, что представленные в первой редакции стандарта варианты использования и решаемые с применением технологий искусственного интеллекта задачи не являются исчерпывающими. После завершения публичного обсуждения указанного документа и анализа полученных замечаний и рекомендаций будет подготовлена окончательная редакция стандарта. По мнению разработчиков, введение в действие нового стандарта может стать важным импульсом для начала нового этапа технологической модификации и инновационного развития отрасли на основе применения интеллектуальных автоматизированных систем управления и новых форм цифрового взаимодействия как между производителями станкоинструментальной продукции, так и с потребителями и субпоставщиками из других секторов промышленности.
Дальнейшее развитие стандартизации в указанной области будет связано с разработкой обоснованных требований к конкретным объектам и аспектам стандартизации, ориентированным на применение технологий и систем искусственного интеллекта для решения приоритетных отраслевых задач. Успешное развитие этого процесса обусловливает необходимость консолидации усилий всех заинтересованных сторон, базирующуюся на повышении эффективности взаимодействия смежных технических комитетов по стандартизации в области станкостроения, искусственного интеллекта, информационных технологий и цифровой промышленности.
Состояние и приоритетные задачи развития станкоинструментальной промышленности
Оценивая состояние и приоритетные направления развития отечественного станкостроения необходимо учитывать, что со стороны отечественной промышленности растет спрос на высокотехнологичное современное оборудование, что обусловлено стремительной сменой технологического уклада и глобальной сменой индустриальной парадигмы в сторону комплексной автоматизации и цифровизации производства. В этой связи представляют интерес результаты анализа основных экономических показателей и тенденций развития станкоинструментальной отрасли на основе статистической информации, собранной и обработанной Ассоциацией производителей станкоинструментальной продукции «Станкоинструмент» [1].
Отмечено, что в 2020–2022 годах принят ряд новых мер по поддержке станкоинструментальной промышленности, при этом в общей сложности действует около двадцати мер государственной поддержки. За указанный период в целом по отрасли наблюдается существенное изменение финансового состояния, связанное с сокращением внутреннего рынка вследствие снижения импорта на 30–35%. При этом наблюдается рост продукции станкоинструментальной отрасли (2022 г. – 56,0 млрд руб.; 2021 г. – 43,02 млрд руб.), преимущественно за счет производства инструментальной продукции (2022 г. – 32,8 млрд руб.; 2021 г. – 20,52 млрд руб.), а производство продукции станкостроения увеличилось лишь на 0,7 млрд руб.
Весьма показательны данные по изменению импорта металлообрабатывающего оборудования в 2021–2022 годах (млн долл.) по странам. Так суммарная стоимость поставок из Германии, Италии, Тайваня, Южной Кореи и Японии снизилась более, чем в 2 раза – с 556,7 млн долл. до 246,29 млн долл. При этом импорт из Германии сократился в 4 раза, Италии в 2,4 раза, Южной Кореи в 2,2 раза, Японии в 6,2 раза.
Весьма характерны данные об экспорте отечественного металлообрабатывающего оборудования в 2021–2022 годах (млн долл.) по странам. В 2021 году более 60% экспорта приходилось на следующие страны: Индия – 13,32 млн долл., Казахстан – 7,62 млн долл., Беларусь – 6,13 млн долл. и Китай – 3,96 млн долл. В 2022 году ситуация с экспортом коренным образом изменилась, в числе основных потребителей (60%) выступают следующие страны: Бангладеш – 3,69 млн долл., Малайзия – 3,45 млн долл., Мексика – 3,11 млн долл., Турция – 1,65 млн долл., Египет – 1,65 млн долл.
Приведенные данные свидетельствуют о системной проблеме, связанной с низкой конкурентоспособностью продукции станкостроения на внутреннем и внешнем рынке. В этой связи особую актуальность представляет процесс ускоренного пересмотра существующих и разработка новых межгосударственных стандартов [2], содержащих обоснованные и систематизированные требования для производства инновационной продукции [3], применения эффективных процессов ее изготовления, развития и интеграции станкостроения в экосистему цифровой промышленности на национальном и межгосударственном уровне [4, 5].
Развитие стандартизации в станкоинструментальной промышленности и смежных отраслях
С целью расширения поддержки развития станкоинструментальной промышленности в рамках подготовки и обсуждения соответствующих мер под эгидой Росстандарта с участием опытных отраслевых экспертов была проведена работа по анализу фонда национальных и межгосударственных стандартов, содержащих требования к различным объектам и аспектам стандартизации, относящимся к станкоинструментальной промышленности. В результате установлено, что общий фонд составляет более 2 800 стандартов, при этом средний возраст стандартов превышает 20 лет. На рис. 1 представлена структура технических комитетов (43 ТК), к тематике которых относится указанный фонд стандартов. Технические комитеты распределены по четырем группам, названия которых в укрупненном виде отражают направления стандартизации.
Учитывая, что в рамках формируемых мер поддержки планируется до 2030 года разработать, пересмотреть и проверить актуальность порядка 1000 стандартов, в ближайшее время предстоит обширная работа по систематизации существующего фонда и организации работ по стандартизации в данной сфере.
Исходя из высокого уровня конкуренции и динамики развития требований к инновационной продукции станкостроения, представляется важным своевременное обоснование и стандартизация требований к перспективным изделиям станкостроения. В этой связи следует особое внимание уделить стандартизации требований к объектам, закрепленным за первой группой ТК: информационные технологии, искусственный интеллект, системы управления. Стандартизация требований к широкой группе объектов с учетом специфики их применения в станкостроении позволит не только повысить уровень цифровой зрелости процессов производства, но и обеспечить высокий уровень интеграции создаваемых технологических комплексов и автоматических линий в структуру цифровых предприятий и умных производств.
В настоящее время ведется активная работа по созданию новой системы стандартов в цифровой промышленности, что стало возможным благодаря консолидации деятельности шестнадцати технических комитетов, объединившихся в Координационный Совет председателей национальных и межгосударственных ТК по стандартизации в области цифрового развития (КССЦР). Координационный Совет создан в 2020 году по согласованию с заместителем руководителя Росстандарта А. П. Шалаевым (в настоящее время руководитель Росстандарта) и функционирует в составе Комитета РСПП по промышленной политике и техническому регулированию.
На рис. 2 представлена структура технических комитетов, являющихся членами КССЦР. Как видно, в настоящее время целый ряд членов КССЦР обеспечивает разработку стандартов для развития станкостроения, и, в перспективе, этот список может быть расширен. В настоящее время уже разработано более 40 стандартов для развития цифровой промышленности, в рамках перспективной программы к 2026 году система стандартов будет включать не менее 110 национальных и межгосударственных стандартов.
В аспекте стратегического развития станкоинструментальной отрасли важное значение имеет разработка стандартов в области искусственного интеллекта и применения технологий искусственного интеллекта для решения отраслевых задач. В настоящее время существует значительное количество исследований, подтверждающих эффективное применение возможностей искусственного интеллекта для решения практических задач в научно-технической сфере и промышленности [6–12].
Поскольку эффект от применения искусственного интеллекта во многом зависит от качества и правильной интерпретации используемых данных, стандартизация типов данных, форм и информационных моделей имеет решающее значение для принятия и успешного внедрения данных технологий [13]. Семантическая совместимость и стандартизированные онтологии становятся ключевыми элементами для обеспечения согласованности и однородности реализаций технологий искусственного интеллекта. Поэтому одной из задач по стандартизации в данной сфере является разработка и унификация вариантов использования искусственного интеллекта во взаимодействии в заинтересованными лицами и в первую очередь – профильными техническими комитетами.
Другой важной задачей стандартизации в сфере искусственного интеллекта является разработка эталонной архитектуры с согласованными интерфейсами, которая позволит разработчикам программного и аппаратного обеспечения позиционировать свои продукты в экосистеме и способствовать взаимодействию между компонентами и подсистемами.
Одновременно актуальной задачей является анализ возможностей и направлений развития оценки соответствия технологий искусственного интеллекта. Исходя из того, что данные технологии создают определенные угрозы в области этики, безопасности и функциональной корректности, ожидается, что оценка соответствия алгоритмов искусственного интеллекта, а также продуктов и услуг, использующих их, будет востребована.
Учитывая это, в 2020 году в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» была разработана и утверждена совместно с Минэкономразвития России и Росстандартом Перспективная программа стандартизации в области приоритетного направления «Искусственный интеллект» на 2021–2024 годы. Она предусматривает разработку в течение четырех лет системы стандартов, включающей 217 документов.
На рис. 3 представлена структура системы стандартов в области искусственного интеллекта, в которой выделены три основные группы стандартов. Следует отметить среднюю группу – «стандарты в области прикладных систем ИИ в конкретных отраслях экономики и социальной сферы», включающую три подгруппы:
Соответственно, последняя подгруппа будет включать:
В настоящее время в рамках ПНС 2023 уже разработаны первые редакции национальных стандартов, содержащих требования к вариантам использования технологий искусственного интеллекта в станкоинструментальной промышленности.
Литература
Самодуров Г. В., Лахтюков Д. В. Станкоинструментальная отрасль России в 2022 году: цифры и факты // Станкоинструмент. 2023. № 2 (031). С. 40–46.
Шалаев А. П. Цифровому производству нужны умные стандарты // Connect. Мир информационных технологий. 2021. № 1–2. М.: ООО «ИД КОННЕКТ», 2021. С. 4–10.
Кузнецов А. П. Классификация технологий, оборудования и металлорежущих станков. Эволюция и развитие // Станкоинструмент. 2023. № 2 (031). С. 50–72.
Позднеев Б. М., Никитин Д. В., Бабенко Е. В. Перспективы развития и интеграции станкостроения в экосистему цифровой промышленности // Станкоинструмент. 2023. № 2 (031). С. 50–72.
Позднеев Б. М. Цифровые инновации – основа формирования нового облика отечественного машиностроения // Стандарты и качество. Международный журнал для специалистов по стандартизации и управлению качеством. 2021. № 3 (1005). С. 50–52.
Гарбук С. В., Губинский А. М. Искусственный интеллект в ведущих странах мира: стратегия развития и военное применение. М.: Знание, 2020. 590 с.
Доэрти П., Уилсон Д. Человек + Машина. Новые принципы работы в эпоху искусственного интеллекта / Пер. с англ. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2019. 304 с.
Мошелла Д. Путеводитель по цифровому будущему: Отрасли, организации и профессии. М.: Альпина Паблишер, 2020. 215 с.
Гарбук С. В. Интеллектуальные технологии вместо человека: оценка соответствия. Открытые системы. 2018. № 2. C. 18–20.
Гарбук С. В. Применение интеллектуальных систем контроля ручных операций при изготовлении и эксплуатации высокотехнологичной продукции // Станкоинструмент. 2018. № 4 (013). С. 82–84.
Гарбук С. В., Шалаев А. П. Перспективная структура национальных стандартов в области искусственного интеллекта // Стандарты и качество. 2021. № 10 (1012). C. 26–33.
Гарбук С. В. Цифровое производство в контексте Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации. Сборник докладов VI Международного форума «Информационные технологии на службе оборонно-промышленного комплекса». M.: Connect (2017): 48–49.
International Electrotechnical Commission (IEC). White paper. Artificial intelligence across industries (https://www.iec.ch/basecamp/artificial-intelligence-across-industries) – C. 79–82.
Авторы
Гарбук Сергей Владимирович – кандидат технических наук, председатель ТК 164 «Искусственный интеллект», директор по научным проектам НИУ «Высшая школа экономики»
Позднеев Борис Михайлович – доктор технических наук, председатель Правления Ассоциации «Цифровые инновации в машиностроении», профессор
Иванов Алексей Владимирович – заместитель генерального директора ФГБУ «Институт стандартизации»
Бабенко Евгения Васильевна – исполнительный директор Ассоциации «Цифровые инновации в машиностроении»
С. В. Гарбук, Б. М. Позднеев, А. В. Иванов, Е. В. Бабенко
Представлены перспективы стандартизации и применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в целях обеспечения технологической независимости и повышения конкурентоспособности отечественной станкоинструментальной промышленности. Акцентировано внимание на специфике применения технологий искусственного интеллекта для инновационного развития станкостроения, обоснована необходимость разработки национальных стандартов, учитывающих потребности ключевых отраслей машиностроения в высокотехнологичном оборудовании для создания автоматизированных и цифровых производств. Приведены варианты использования технологий искусственного интеллекта в станкоинструментальной отрасли.
Введение
Стратегия развития станкоинструментальной промышленности на период до 2025 года (Распоряжение Правительства Российской Федерации № 2869‑р от 5 ноября 2020 года) была разработана в целях повышения конкурентоспособности и восстановления утраченных позиций российской станкоинструментальной промышленности на внутреннем рынке, а также для последующего формирования и наращивания экспортного потенциала. Станкоинструментальная промышленность обеспечивает оснащение средствами производства широкий спектр предприятий, выпускающих машиностроительную продукцию как гражданского, так и специального назначения.
В условиях усиления санкционного давления на Российскую Федерацию уровень технологического развития отечественной станкоинструментальной промышленности будет оказывать все большее влияние на уровень развития ключевых отраслей машиностроения и смежных отраслей, определяя уровень технологического суверенитета и темпы развития экономики в целом.
Рассматривая перспективы стратегического развития станкоинструментальной промышленности и решения приоритетных задач в области импортозамещения, обеспечения технологического суверенитета и конкурентоспособности выпускаемой продукции и отрасли в целом, необходимо принимать во внимание:
возросшие потребности отечественных потребителей к качеству, безопасности и сервисному обслуживанию технологического оборудования;
изменение структуры импорта и качества металлообрабатывающего оборудования, поставляемого по импорту на российский рынок;
инновационный характер технологического перевооружения ключевых отраслей машиностроения, связанный с процессами цифровой трансформации и интеллектуализации применяемых систем управления;
необходимость ускоренной разработки и применения актуальной нормативно-технической базы и стандартов, обеспечивающих создание продукции конкурентоспособного качества для внутреннего и внешнего рынков, с установлением приоритетов на рынки стран ЕАЭС, БРИКС, ШОС и др.;
обеспечение новых форм цифрового взаимодействия между предприятиями отрасли и зарубежными партнерами для формирования логистических цепочек поставок и создания цепочек добавленной стоимости.
В статье, на основе анализа состояния и перспектив развития станкоинструментальной отрасли, обоснована важность развития процессов стандартизации и представлена информация о текущем статусе разработки нового стандарта по вариантам использования технологий искусственного интеллекта (ИИ) в станкоинструментальной промышленности.
Задачи искусственного интеллекта в станкоинструментальной промышленности
Широкие возможности по применению в станкоинструментальной промышленности технологий ИИ, в том числе основанных на алгоритмах машинного обучения (МО), обуславливаются возможностью эффективного решения задач обработки данных и управления в условиях отсутствия аналитических (полностью интерпретируемых) моделей таких сложных объектов и процессов, как комплексные производственные процессы организаций станкоинструментальной промышленности с учетом их кооперационных связей, процессы жизненного цикла изделий станкоинструментальной промышленности, технологические процессы, связанные с управлением станочным оборудованием и др.
Используя приведенную в [6] классификацию типовых прикладных задач интеллектуальной обработки информации, могут быть сформулированы следующие основные задачи ИИ при создании и применении станков:
обнаружение, локализация и распознавание образов:
- техническая диагностика и неразрушающий контроль изделий обрабатывающего производства;
- вибродиагностика;
- повышение эффективности реализации контрольно-измерительных функций за счет сегментации изображений с выделением обрабатываемых изделий;
- распознавание объектов при реализации технологий дополненной и смешанной реальности (AR / MR);
- формирование и предоставление операторам станков контекстно-зависимой справочной информации;
категорирование и обобщение, моделирование типовых объектов:
- моделирование окружающей среды и типовых объектов – изделий, инструмента, оснастки – при проведении виртуальных испытаний станков;
- моделирование поведения персонала, участвующего в эксплуатации, ТОиР станков;
- виртуальные испытания станков с моделированием поведения человека-оператора на всех стадиях жизненного цикла;
- автоматическое извлечение требований из большой совокупности нормативно-технических документов при создании и эксплуатации станков, обобщение требований и проверка их на непротиворечивость;
принятие решений на основе предиктивной аналитики, применение цифровых двойников конкретных объектов и процессов на основе моделей МО:
- адаптивное управление режимами работы станков, оптимизация режимов работы с учетом большого количества сложно учитываемых факторов – внешней среды, характеристик обрабатываемого изделия, параметров используемых инструментов и материалов;
- обеспечение безопасности объектов управления с использованием принципов предиктивной защиты – принятие решений о допустимости реализации управляющих воздействий с учетом их прогнозируемых последствий;
- моделирование ЖЦ, прогнозирование параметров состояния станков с учетом условий эксплуатации, параметров внешней среды и других существенных факторов, управление ТОиР в процессе эксплуатации станков – техническое обслуживание по состоянию, прогнозирование потока отказов в станках;
- управление складскими запасами с использованием предиктивных моделей спроса на материалы, компоненты, запасное имущество и приборы, необходимые для эксплуатации станков;
- повышение точности измерений за счет компенсации воздействия сложно учитываемых факторов внешней среды с использованием моделей МО;
навигация, управление движением:
- интерьерная навигация промышленных роботов с использованием изображений окружающих объектов – точное местоопределение с привязкой к изображениям окружающих объектов, в том числе – обрабатываемых изделий;
- формирование оптимальных траекторий движения промышленных роботов, включая роботы-погрузчики, в помещениях – в цеху, складском помещении и др.;
реализация физических воздействий на окружающие объекты: управление станками при работе с нежесткими, реконфигурируемыми объектами – динамическое манипулирование:
контроль регламентированных производственно-технологических операций, выполняемых операторами станков вручную, контроль использования средств индивидуальной защиты – обеспечение качества и безопасности работ, обучение персонала;
автоматизированное нормирование и оценка фактических трудозатрат при выполнении ручных операций);
социальные коммуникации:
голосовое и жестовое управление станками; реализация информационно-справочных систем, систем поддержки принятия решений с использованием интерфейса на естественном языке;
биометрическая идентификация и аутентификация операторов станков; мониторинг психоэмоционального и функционального состояния операторов станков.
Наряду с высокой универсальностью, системы ИИ на основе алгоритмов машинного обучения обладают такими особенностями, как неполная предсказуемость поведения в реальных условиях эксплуатации (возможность некорректной работы при определенных, сложно предсказуемых сочетаниях исходных данных и факторах внешней среды), необходимость сравнения качества работы систем ИИ с прикладными функциональными возможностями человека-оператора, обеспечивающего решение задач автоматизации вручную, возможность неконтролируемого возрастания уровня конфиденциальности информации, накапливаемой в ходе эксплуатации систем.
Эти и некоторые другие особенности препятствуют эффективному внедрению технологий ИИ в области станкоинструментальной промышленности. Преодолению этих препятствий способствует, в том числе, разработка специализированных нормативно-технических документов, устанавливающих требования к процессам создания, испытания и применения технологий ИИ.
О разработке проекта
национального стандарта
Во второй половине 2023 года в рамках деятельности ТК 164 «Искусственный интеллект» во взаимодействии с ТК 070 «Станки» и с участием экспертов Ассоциации «Цифровые инновации в машиностроении» разработана первая редакция стандарта «Технологии искусственного интеллекта в станкоинструментальной промышленности. Варианты использования». Указанный проект стандарта в настоящее время находится в стадии обсуждения и, по мнению специалистов, имеет важное концептуальное значение перспективного развития станкоинструментальной отрасли на основе цифровой трансформации и интеллектуализации процессов управления.
Целью разработки указанного проекта стандарта является установление области и вариантов использования технологий искусственного интеллекта в станкоинструментальной промышленности, являющейся одной из ключевых отраслей машиностроительного комплекса и определяющей уровень технологического суверенитета и развития промышленности в целом. Модернизация и перспективы развития предприятий станкоинструментальной промышленности в значительной степени зависят от уровня цифровой зрелости процессов управления и применения технологий искусственного интеллекта.
Развитие кооперационного взаимодействия в отрасли, характеризующейся наличием большого числа малых и средних предприятий, должно основываться на новых формах цифрового взаимодействия и применении технологий искусственного интеллекта для формирования цепочек поставок без участия человека. Стандарт является основополагающим для комплекса стандартов по технологиям искусственного интеллекта в станкоинструментальной промышленности.
Данный стандарт определяет термины, определения и варианты использования технологий искусственного интеллекта в станкостроительной промышленности. Требования проекта стандарта распространяются на системы и технологии искусственного интеллекта, применяемые в станкоинструментальной промышленности для решения приоритетных задач в следующих областях:
- прогнозирование развития отрасли и оценка рисков на основе анализа больших данных и машинного обучения;
- руководство и управление предприятиями с использованием систем поддержки принятия решений на основе искусственного интеллекта;
- развитие кооперации предприятий и формирование цепей поставок в автоматизированном режиме на основе многоагентных систем;
- создание автоматизированных систем управления производственными процессами и жизненным циклом продукции с использованием моделей цифровых двойников и методов предиктивной диагностики.
Проект стандарта включает 20 терминов с соответствующими определениями, что позволяет системно представить требования к вариантам использования технологий ИИ с учетом специфики отрасли станкостроения и ее взаимосвязи с инновационным развитием машиностроительного комплекса и смежных отраслей.
В проект документа включено такое важное понятие, как «станкоинструментальная промышленность», что позволило более полно и корректно определить область применения разрабатываемого стандарта. На врезе представлено определение указанного термина с соответствующими примечаниями.
Требования по использованию технологий искусственного интеллекта в станкоинструментальной промышленности представлены в двух разделах:
4.1. Общие принципы;
4.2. Варианты использования технологий искусственного интеллекта.
Общие принципы применения технологий искусственного интеллекта ориентированы на учет специфики отрасли (высокая зависимость от поставщиков комплектующих, дискретный вид и низкая серийность производства, относительно невысокий уровень цифровой зрелости предприятий и применения систем искусственного интеллекта) и необходимость технологического развития и повышения конкурентоспособности отрасли на основе инновационных решений и применения унифицированных систем автоматизации, основанных на искусственном интеллекте и учитывающих требования стандартов.
В разделе 4.2 в качестве вариантов использования технологией искусственного интеллекта определены следующие направления:
- создание экосистемы станкоинструментальной промышленности для обеспечения управления на основе новых форм цифрового взаимодействия предприятий и систем управления с использованием технологий искусственного интеллекта;
- разработка и применение систем поддержки принятия решений для управления предприятиями и формирования цепочек создания добавленной стоимости в автоматизированном режиме, исключающем субъективный подход к принятию ответственных решений;
- разработка и применение импортонезависимых систем управления производственными процессами и жизненным циклом продукции, функционирующих самостоятельно без участия человека;
- создание систем контроля качества выполнения критически важных ручных и автоматизированных операций, функционирующих с использованием технологий искусственного интеллекта.
По каждому направлению в документе определены перечни решаемых задач, специфика применяемых технологий и достигаемого результата.
Необходимо отметить, что представленные в первой редакции стандарта варианты использования и решаемые с применением технологий искусственного интеллекта задачи не являются исчерпывающими. После завершения публичного обсуждения указанного документа и анализа полученных замечаний и рекомендаций будет подготовлена окончательная редакция стандарта. По мнению разработчиков, введение в действие нового стандарта может стать важным импульсом для начала нового этапа технологической модификации и инновационного развития отрасли на основе применения интеллектуальных автоматизированных систем управления и новых форм цифрового взаимодействия как между производителями станкоинструментальной продукции, так и с потребителями и субпоставщиками из других секторов промышленности.
Дальнейшее развитие стандартизации в указанной области будет связано с разработкой обоснованных требований к конкретным объектам и аспектам стандартизации, ориентированным на применение технологий и систем искусственного интеллекта для решения приоритетных отраслевых задач. Успешное развитие этого процесса обусловливает необходимость консолидации усилий всех заинтересованных сторон, базирующуюся на повышении эффективности взаимодействия смежных технических комитетов по стандартизации в области станкостроения, искусственного интеллекта, информационных технологий и цифровой промышленности.
Состояние и приоритетные задачи развития станкоинструментальной промышленности
Оценивая состояние и приоритетные направления развития отечественного станкостроения необходимо учитывать, что со стороны отечественной промышленности растет спрос на высокотехнологичное современное оборудование, что обусловлено стремительной сменой технологического уклада и глобальной сменой индустриальной парадигмы в сторону комплексной автоматизации и цифровизации производства. В этой связи представляют интерес результаты анализа основных экономических показателей и тенденций развития станкоинструментальной отрасли на основе статистической информации, собранной и обработанной Ассоциацией производителей станкоинструментальной продукции «Станкоинструмент» [1].
Отмечено, что в 2020–2022 годах принят ряд новых мер по поддержке станкоинструментальной промышленности, при этом в общей сложности действует около двадцати мер государственной поддержки. За указанный период в целом по отрасли наблюдается существенное изменение финансового состояния, связанное с сокращением внутреннего рынка вследствие снижения импорта на 30–35%. При этом наблюдается рост продукции станкоинструментальной отрасли (2022 г. – 56,0 млрд руб.; 2021 г. – 43,02 млрд руб.), преимущественно за счет производства инструментальной продукции (2022 г. – 32,8 млрд руб.; 2021 г. – 20,52 млрд руб.), а производство продукции станкостроения увеличилось лишь на 0,7 млрд руб.
Весьма показательны данные по изменению импорта металлообрабатывающего оборудования в 2021–2022 годах (млн долл.) по странам. Так суммарная стоимость поставок из Германии, Италии, Тайваня, Южной Кореи и Японии снизилась более, чем в 2 раза – с 556,7 млн долл. до 246,29 млн долл. При этом импорт из Германии сократился в 4 раза, Италии в 2,4 раза, Южной Кореи в 2,2 раза, Японии в 6,2 раза.
Весьма характерны данные об экспорте отечественного металлообрабатывающего оборудования в 2021–2022 годах (млн долл.) по странам. В 2021 году более 60% экспорта приходилось на следующие страны: Индия – 13,32 млн долл., Казахстан – 7,62 млн долл., Беларусь – 6,13 млн долл. и Китай – 3,96 млн долл. В 2022 году ситуация с экспортом коренным образом изменилась, в числе основных потребителей (60%) выступают следующие страны: Бангладеш – 3,69 млн долл., Малайзия – 3,45 млн долл., Мексика – 3,11 млн долл., Турция – 1,65 млн долл., Египет – 1,65 млн долл.
Приведенные данные свидетельствуют о системной проблеме, связанной с низкой конкурентоспособностью продукции станкостроения на внутреннем и внешнем рынке. В этой связи особую актуальность представляет процесс ускоренного пересмотра существующих и разработка новых межгосударственных стандартов [2], содержащих обоснованные и систематизированные требования для производства инновационной продукции [3], применения эффективных процессов ее изготовления, развития и интеграции станкостроения в экосистему цифровой промышленности на национальном и межгосударственном уровне [4, 5].
Развитие стандартизации в станкоинструментальной промышленности и смежных отраслях
С целью расширения поддержки развития станкоинструментальной промышленности в рамках подготовки и обсуждения соответствующих мер под эгидой Росстандарта с участием опытных отраслевых экспертов была проведена работа по анализу фонда национальных и межгосударственных стандартов, содержащих требования к различным объектам и аспектам стандартизации, относящимся к станкоинструментальной промышленности. В результате установлено, что общий фонд составляет более 2 800 стандартов, при этом средний возраст стандартов превышает 20 лет. На рис. 1 представлена структура технических комитетов (43 ТК), к тематике которых относится указанный фонд стандартов. Технические комитеты распределены по четырем группам, названия которых в укрупненном виде отражают направления стандартизации.
Учитывая, что в рамках формируемых мер поддержки планируется до 2030 года разработать, пересмотреть и проверить актуальность порядка 1000 стандартов, в ближайшее время предстоит обширная работа по систематизации существующего фонда и организации работ по стандартизации в данной сфере.
Исходя из высокого уровня конкуренции и динамики развития требований к инновационной продукции станкостроения, представляется важным своевременное обоснование и стандартизация требований к перспективным изделиям станкостроения. В этой связи следует особое внимание уделить стандартизации требований к объектам, закрепленным за первой группой ТК: информационные технологии, искусственный интеллект, системы управления. Стандартизация требований к широкой группе объектов с учетом специфики их применения в станкостроении позволит не только повысить уровень цифровой зрелости процессов производства, но и обеспечить высокий уровень интеграции создаваемых технологических комплексов и автоматических линий в структуру цифровых предприятий и умных производств.
В настоящее время ведется активная работа по созданию новой системы стандартов в цифровой промышленности, что стало возможным благодаря консолидации деятельности шестнадцати технических комитетов, объединившихся в Координационный Совет председателей национальных и межгосударственных ТК по стандартизации в области цифрового развития (КССЦР). Координационный Совет создан в 2020 году по согласованию с заместителем руководителя Росстандарта А. П. Шалаевым (в настоящее время руководитель Росстандарта) и функционирует в составе Комитета РСПП по промышленной политике и техническому регулированию.
На рис. 2 представлена структура технических комитетов, являющихся членами КССЦР. Как видно, в настоящее время целый ряд членов КССЦР обеспечивает разработку стандартов для развития станкостроения, и, в перспективе, этот список может быть расширен. В настоящее время уже разработано более 40 стандартов для развития цифровой промышленности, в рамках перспективной программы к 2026 году система стандартов будет включать не менее 110 национальных и межгосударственных стандартов.
В аспекте стратегического развития станкоинструментальной отрасли важное значение имеет разработка стандартов в области искусственного интеллекта и применения технологий искусственного интеллекта для решения отраслевых задач. В настоящее время существует значительное количество исследований, подтверждающих эффективное применение возможностей искусственного интеллекта для решения практических задач в научно-технической сфере и промышленности [6–12].
Поскольку эффект от применения искусственного интеллекта во многом зависит от качества и правильной интерпретации используемых данных, стандартизация типов данных, форм и информационных моделей имеет решающее значение для принятия и успешного внедрения данных технологий [13]. Семантическая совместимость и стандартизированные онтологии становятся ключевыми элементами для обеспечения согласованности и однородности реализаций технологий искусственного интеллекта. Поэтому одной из задач по стандартизации в данной сфере является разработка и унификация вариантов использования искусственного интеллекта во взаимодействии в заинтересованными лицами и в первую очередь – профильными техническими комитетами.
Другой важной задачей стандартизации в сфере искусственного интеллекта является разработка эталонной архитектуры с согласованными интерфейсами, которая позволит разработчикам программного и аппаратного обеспечения позиционировать свои продукты в экосистеме и способствовать взаимодействию между компонентами и подсистемами.
Одновременно актуальной задачей является анализ возможностей и направлений развития оценки соответствия технологий искусственного интеллекта. Исходя из того, что данные технологии создают определенные угрозы в области этики, безопасности и функциональной корректности, ожидается, что оценка соответствия алгоритмов искусственного интеллекта, а также продуктов и услуг, использующих их, будет востребована.
Учитывая это, в 2020 году в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» была разработана и утверждена совместно с Минэкономразвития России и Росстандартом Перспективная программа стандартизации в области приоритетного направления «Искусственный интеллект» на 2021–2024 годы. Она предусматривает разработку в течение четырех лет системы стандартов, включающей 217 документов.
На рис. 3 представлена структура системы стандартов в области искусственного интеллекта, в которой выделены три основные группы стандартов. Следует отметить среднюю группу – «стандарты в области прикладных систем ИИ в конкретных отраслях экономики и социальной сферы», включающую три подгруппы:
- термины и определения;
- основные положения;
- функциональные подсистемы ИИ.
Соответственно, последняя подгруппа будет включать:
- варианты использования и состав;
- общие требования;
- требования к испытанию частных алгоритмов ИИ.
В настоящее время в рамках ПНС 2023 уже разработаны первые редакции национальных стандартов, содержащих требования к вариантам использования технологий искусственного интеллекта в станкоинструментальной промышленности.
Литература
Самодуров Г. В., Лахтюков Д. В. Станкоинструментальная отрасль России в 2022 году: цифры и факты // Станкоинструмент. 2023. № 2 (031). С. 40–46.
Шалаев А. П. Цифровому производству нужны умные стандарты // Connect. Мир информационных технологий. 2021. № 1–2. М.: ООО «ИД КОННЕКТ», 2021. С. 4–10.
Кузнецов А. П. Классификация технологий, оборудования и металлорежущих станков. Эволюция и развитие // Станкоинструмент. 2023. № 2 (031). С. 50–72.
Позднеев Б. М., Никитин Д. В., Бабенко Е. В. Перспективы развития и интеграции станкостроения в экосистему цифровой промышленности // Станкоинструмент. 2023. № 2 (031). С. 50–72.
Позднеев Б. М. Цифровые инновации – основа формирования нового облика отечественного машиностроения // Стандарты и качество. Международный журнал для специалистов по стандартизации и управлению качеством. 2021. № 3 (1005). С. 50–52.
Гарбук С. В., Губинский А. М. Искусственный интеллект в ведущих странах мира: стратегия развития и военное применение. М.: Знание, 2020. 590 с.
Доэрти П., Уилсон Д. Человек + Машина. Новые принципы работы в эпоху искусственного интеллекта / Пер. с англ. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2019. 304 с.
Мошелла Д. Путеводитель по цифровому будущему: Отрасли, организации и профессии. М.: Альпина Паблишер, 2020. 215 с.
Гарбук С. В. Интеллектуальные технологии вместо человека: оценка соответствия. Открытые системы. 2018. № 2. C. 18–20.
Гарбук С. В. Применение интеллектуальных систем контроля ручных операций при изготовлении и эксплуатации высокотехнологичной продукции // Станкоинструмент. 2018. № 4 (013). С. 82–84.
Гарбук С. В., Шалаев А. П. Перспективная структура национальных стандартов в области искусственного интеллекта // Стандарты и качество. 2021. № 10 (1012). C. 26–33.
Гарбук С. В. Цифровое производство в контексте Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации. Сборник докладов VI Международного форума «Информационные технологии на службе оборонно-промышленного комплекса». M.: Connect (2017): 48–49.
International Electrotechnical Commission (IEC). White paper. Artificial intelligence across industries (https://www.iec.ch/basecamp/artificial-intelligence-across-industries) – C. 79–82.
Авторы
Гарбук Сергей Владимирович – кандидат технических наук, председатель ТК 164 «Искусственный интеллект», директор по научным проектам НИУ «Высшая школа экономики»
Позднеев Борис Михайлович – доктор технических наук, председатель Правления Ассоциации «Цифровые инновации в машиностроении», профессор
Иванов Алексей Владимирович – заместитель генерального директора ФГБУ «Институт стандартизации»
Бабенко Евгения Васильевна – исполнительный директор Ассоциации «Цифровые инновации в машиностроении»
Отзывы читателей
