Эксперт рассказал, как платформенный подход в ИИ улучшает управление качеством на производстве

Платформенный подход 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 текущие реалии диктуют компаниям использовать ИИ-решения в составе облачных сервисов, что позволяет использовать 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.