Дни в часы. На алтайском заводе рассказали, как ускорили производство без вложений

Искусственный интеллект уже давно вшит в жизнь обывателя и работу предприятий, дольше, чем может показаться. Но «модной» темой для обсуждения он стал с витком развития нейросетей. И этот инструмент нужно уметь использовать с умом. Кейсом применения на промпредприятии и увеличения скорости производства поделились в барнаульской компании «Е-шкаф» на стратегической сессии, посвященной внедрению искусственного интеллекта в промышленность, организаторами которой выступили ИД «Алтапресс» и Алтайское региональное отделение Клуба молодых промышленников.

Скорость больше, правок меньше

Презентуя опыт компании, генеральный директор Владимир Шатохин оценил современные возможности ИИ емко: на предприятии видят его как ускоритель внутренних процессов, взаимодействия с клиентом и технических процессов.

Так, в первую очередь здесь пересмотрели подготовку коммерческих предложений. Теперь нейросети берут на себя первичную обработку запроса: анализируют большой массив номенклатуры и готовят структурированные офферы.

По словам маркетолога компании Екатерины Максимовой, вместо того чтобы создавать документ с нуля, сотрудники занимаются его шлифовкой, что кардинально сокращает время от заявки до отправки коммерческого предложения:

«Раньше на подготовку сложного КП мы тратили несколько дней. Сейчас, используя искусственный интеллект как ассистента в обработке данных и подготовке изображений, мы укладываемся в пару часов. Скорость выросла, а количество правок и ошибок, напротив, уменьшилось», — отметила она.

Гибкое планирование

Настоящий вызов для производства любого масштаба — управление ресурсами и координация действий персонала. В цехе, где изготавливают электрощитовое оборудование и системы автоматизации, любое изменение по срокам или сложности заказа влечет правки в графиках загрузки сотрудников и оборудования. Раньше техническому директору приходилось пересчитывать все вручную.

Модным и полезным ИИ-решением стала алгоритмическая помощь в формировании производственных планов. Система связывает между собой переменные: если меняется один параметр заказа, автоматически перестраиваются цепочки загрузки и потребность в ресурсах. При этом инженеру не нужно быть программистом: он задает желаемые параметры, а ИИ предлагает готовый документ.

«Здесь польза очевидна, — комментирует Владимир Шатохин. — Когда одновременно работает несколько человек над разными задачами, любое изменение в сроках или сложности продукта тут же перестраивает графики и высвобождение необходимых ресурсов. Автоматизация этого процесса ускоряет планирование и повышает его точность».

Мыслить наперед

Кейс касается как «железа», так и стратегического контура. Нейросети помогают и руководящему составу: используются для финансовой аналитики, планирования задач и тайм-менеджмента. Это своеобразный ассистент для руководителя, который помогает обработать информацию перед принятием решений.

В ближайших планах компании — переход от роли «продвинутого ассистента» к автоматической генерации коммерческих предложений и расчетов. Сейчас нейросети помогают собирать черновики. Цель — добиться того, чтобы на основе типовых алгоритмов система сама формировала готовый документ, который человеку останется лишь проверить.

Еще один перспективный вектор — помощь в проектировании и программировании: работа с массивами технической документации и автоматизированная аналитика.

Владимир Шатохин подчеркнул, что главным драйвером станут вложения в обучение сотрудников — именно через рост цифровых компетенций команды здесь видят способ снять текущие ограничения, связанные с высокой долей индивидуальных инженерных разработок.