ИИ будет рассчитывать риск наступления техногенных событий? Лидеры ИТ-отрасли обсудили подход к интеграции ИИ в промышленности

В рамках IX Федерального форума по ИТ и цифровым технологиям в нефтегазовой отрасли России представители промышленных и софтверных компаний обсудили одну из возможностей применения искусственных нейронных сетей — выявлять критически важное оборудование на предприятии и предсказывать вероятность наступления техногенного события.

Для осуществления задачи искусственный интеллект выполняет расчеты на основе методологии RBI (Risk based inspection). Согласно методологии, эксплуатационные и паспортные данные оборудования анализируются на предмет возникновения техногенных событий. Результат расчета, в свою очередь, помогает предприятию выявить наиболее критичное для ремонтного воздействия оборудование и сконцентрировать свое внимание именно на нем. Таким образом, использование нейронных сетей позволяет не только не допустить аварию, но и существенно сократить затраты на эксплуатацию оборудования.

"Компании по всему миру уже используют RBI-анализ. Например, компания Shell отчиталась об увеличении добычи на 17% по результатам внедрения и снижении расходов 50% на эксплуатацию. Окупаемость таких решений поражает: нефтехимия — 22/1, в нефтепереработке — 18/1. Такие эффекты от математически и методологического сложной методологии позволяют интегрировать ИИ в программные решения для решения прикладных задач", — отметил Андрей Чернышов, oснователь Simple Company.

Безусловно, пока рано говорить о возможностях полностью исключить из столь важных процессов человека, но бесспорно, нейронные сети уже позволяют ускорить процесс обработки данных и сократить затраты на эксплуатацию оборудования.