ИИ в управлении техпроцессом

Почему просто "скормить" отчеты нейросети — это тупиковый путь?

📄 + 🤖
Текстовый подход
Обучение на отчетах KPI и журналах.

❌ Субъективная интерпретация
❌ Задержка данных (постфактум)
❌ "Галлюцинации" модели
➔
📊 + 🧠
Data-Driven подход
Собственные модели на временных рядах.

✅ Работа с сырыми данными
✅ Реакция в реальном времени
✅ Точные математические прогнозы

Ловушка «галлюцинаций»

Текстовая модель (LLM) звучит убедительно, но не понимает физику процесса

🔥
Ошибка безопасности
"FI401 (Факел)... Добавить задержку срабатывания 15-30 секунд."
Задержка в 30 секунд при выбросе может привести к разрушению оборудования до срабатывания ПАЗ.
📉
Вредные советы по KPI
"Перевести 80-85% сигнализаций в низкий приоритет... Радикальное перераспределение."
Приоритеты определяются анализом рисков (HAZOP), а не статистикой. Это скрывает реальные аварийные предпосылки.
🔌
Бесполезная рутина
"Проверить заземление... Проверить экранирование кабеля." (Для всех 20 приборов)
Это совет "перезагрузите роутер". Сотни часов бессмысленных проверок КИПиА вместо поиска технологической причины.

Текст vs реальные данные

Как одну и ту же проблему видят Chat-Bot и Промышленный ИИ

Текстовая модель (LLM)
LI453 (Уровень в емкости)

"Увеличить гистерезис на 15%. Проверить геометрию емкости."

➔
Industrial AI
Корреляция временных рядов

"Колебания уровня LI453 на 98% коррелируют с открытием клапана FV-202 на соседней установке. Рекомендация: Настроить feed-forward связь."

Текстовая модель (LLM)
PI426 (Давление)

"Установить демпфер пульсаций. Сгладить сигнал программно."

➔
Industrial AI
Спектральный анализ

"Частота пульсаций совпадает с оборотной частотой насоса P-101A. Обнаружена кавитация. Рекомендация: Проверить фильтр на всасе насоса."

Архитектура решения

Три модуля, превращающие хаос данных в четкие инструкции.

🔮
AI Oracle
Предиктивный движок, который "смотрит в будущее".
• Прогноз каскадных отказов
• LSTM
⚡
Smart Filter
Интеллектуальный фильтр, отсекающий информационный шум.
• Динамическая приоритезация
• Граф корневых причин (RCA)
• Снижение когнитивной нагрузки
🤖
Co-Pilot
Цифровой ассистент с инструкциями и базой знаний.
• Интерактивный чат с производственным контекстом
• RAG-поиск по тех. документации
• Генерация чек-листов устранения

Практический план внедрения

I
Фаза 1: МУС
Внедрение Smart Filter.
Базовая аналитика.
Результат: Снижение шума алармов.
II
Фаза 2: МПОС
Запуск AI Oracle.
Прогнозирование аварий.
Результат: Предотвращение крупных инцидентов.
III
Фаза 3: Экосистема
Полноценный Co-Pilot.
Continuous Learning.
Результат: Рост эффективности операторов (KPI).

Уникальные преимущества

Экосистема, которая учится и защищает сама себя

⏪
Машина времени
  • Ретроспективный анализ инцидентов
  • Сравнение действий оператора vs ИИ
  • "Что было бы, если..." (What-if анализ)
🏗️
Цифровой двойник
  • Полная симуляция поведения процесса
  • Тестирование изменений без риска
  • Тренажер для обучения операторов
🧠
Коллективный разум
  • Обучение на опыте всех смен
  • Авто-распространение лучших практик
  • Предотвращение повторных ошибок
📑
Умные отчеты
  • Генерация объяснений причин инцидента
  • Автоматический расчет упущенной выгоды
  • Рекомендации по системным улучшениям
❤️‍🩹
Self-healing
  • Обнаружение деградации точности моделей
  • Автоматическая перекалибровка
  • Уведомления о дрейфе датчиков

Демонстрация прототипа

Как это видит оператор?

Industrial AI Co-Pilot

Predictive Maintenance

Концепция

Амбициозный проект, устраняющий разрыв между "сырыми" данными с тысяч датчиков и человеческим пониманием ситуации.
Hard AI
Math & Physics
+
Gen AI
LLM & RAG
Гибридная система: точная математика физических процессов + понятный интерфейс.

Ключевое отличие

❌ Обычный Chat-Bot:
"Галлюцинирует", не понимает физику, дает опасные советы.
✅ Industrial Co-Pilot:
Сначала обрабатывает данные математически (поиск аномалий), и только факты передает в LLM.
Итог
Система не просто "болтает", а рассчитывает состояние оборудования, используя LLM лишь как переводчик с языка данных на язык человека.
AI CO-PILOT