Три места на производстве, где AI уже окупается

На остановочном ремонте подрядчик заявляет 50 человек на пяти точках, а работают 25: люди перебегают с точки на точку, пока идёт подсчёт присутствия. Так это выглядело на заводах СИБУРа до того, как на объекты поставили камеры с компьютерным зрением. AI для производства начался здесь с одного вопроса: сколько человек сегодня на объекте.

СИБУР — это предприятия в двадцати с лишним регионах России, оборудование разных производителей и тысячи километров между заводами. Накопленный эффект от видеоконтроля компания оценила в 170 млн ₽ за 2023–2025 годы и рядом оговорила, что в сумму вошли только документально подтверждённые результаты. Постатейной разбивки по годам и объектам в её разборе нет — есть два примера с отдельными суммами.

Первое место: кто на самом деле работает на площадке

Начиналось всё без всякого AI. В 2018 году компания раздала специалистам AR-очки с камерой и микродисплеем: эксперт подключается по ссылке в браузере и подсказывает голосом прямо в кадр. Дело было не в моде на дополненную реальность, а в трёх запретах. Личные телефоны на производстве нельзя. В контрактах с вендорами прописаны только очные визиты. Обычная видеосвязь не даёт юридически значимой фиксации. А выезд зарубежного эксперта стоит от 500 тыс. до 1 млн ₽, и таких ситуаций набираются десятки в год на каждом заводе. За 2019 год через очки прошло больше 300 консультаций, в 2020-м — больше 700.

В конце 2020 года в статистике вылезла аномалия: отдельные сессии длились по шесть-семь часов вместо обычных двадцати минут — двух часов. Разбор показал две причины. Исследователи консультировались часами по испытаниям катализатора через закрытый контур без интернета. А специалисты по ремонту приспособили очки как импровизированные камеры и просто смотрели, что делают подрядчики.

Очки на объектах заменили взрывозащищёнными мобильными камерами со встроенным вычислительным модулем. Модель компьютерного зрения считает людей в кадре в реальном времени и отдаёт цифру на дашборд, который смотрят на утреннем штабе ремонта. С этого места в истории и появляется собственно AI: до него была видеосвязь на специальном железе.

Второе место: сроки ремонта и план-факт по дням

Оба примера компания приводит как частные. Двадцать процентов не стоит переносить на свой ремонт как коэффициент: базу для сравнения СИБУР не называет. Переносится другое — присутствие фиксируется автоматически и попадает на утренний разбор в тот же день, а не в отчёт по итогам ремонта.

Третье место: AI для производства за цену бытовой техники

У инженера на небольшом производстве станки простаивали четвёртый месяц, а зарплата в простое стала символической. Вместо того чтобы ждать заказов, он взялся за контроль брака — до этого его держали на многочасовом наблюдении в режиме «два через два». Компанию он не называет: фотографии реальных изделий в его разборе заменены на нейтральные.

Опыта в компьютерном зрении у него не было, всё собралось примерно за месяц. Камера — обычная веб-камера за 1000 ₽; до неё он пробовал эндоскоп за 300 ₽, тот не подошёл. Крепление напечатал на 3D-принтере, четыре версии, пока не поймал нужный угол. Свет — светодиодная лампа с самодельным рассеивателем. Дальше снял 800 фотографий и разметил их руками.

Обучение с первого раза не пошло: старый ноутбук за ночь осилил 9 эпох из 100. Тогда он пересел на бесплатный облачный GPU и уложился примерно в час на пятидесяти эпохах. Железо для работы модели на линии перебирал несколько раз, одна плата сгорела; остановился на бюджетном мини-ПК, который выдаёт 20 кадров в секунду — для конвейера этого хватает.

За один проход система пропускает около 6% дефектов. Спасает то, что изделие проходит зону контроля несколько раз, и для пробного запуска итоговую надёжность автор счёл приемлемой. Свою выгоду он оценивает в 260–300 тыс. ₽ в год при среднем объёме производства и до 80% предотвратимых потерь от брака — и сам называет это предварительной прикидкой, а не аудированным расчётом.

Проект, который остановили

Параллельно с камерами СИБУР пробовал контролировать безопасность переключений на электроустановках. Система работала: распознавала положение тумблеров, отслеживала взгляд оператора, предупреждала об ошибке до того, как оператор её совершит. С технической стороны претензий не было.

Не сошлась арифметика масштаба. Оснащение одной электроустановки стоило около 800 тыс. ₽, а установок на заводе сотни — на масштабирование выходило свыше 500 млн ₽. Сверху ложились согласования с Ростехнадзором. Проект остановили, а наработки по компьютерному зрению отдали в те самые камеры для ремонтов, где точность нужна меньше, а регуляторных барьеров нет.

Что проверить до пробного запуска

Цену считают на весь парк, а не на одну точку. Именно этого не сделали вовремя в истории с электроустановками: пока речь шла об одном стенде, восемьсот тысяч выглядели подъёмной суммой. Умножить их на число объектов, которые придётся оснастить, — работа на вечер. Делать её нужно до того, как заказан первый комплект.

Второе — человек остаётся в контуре в обоих примерах. У СИБУРа цифру с камер разбирают люди на утреннем штабе. У инженера шесть процентов пропущенных дефектов вылавливает повторный проход детали через зону контроля. Обе системы считают, решают люди.

Третье — начинать стоит с боли, а не с технологии. У СИБУРа каждый следующий сервис отвечал на конкретную проблему: дорогой выезд эксперта, потом расхождение в числе людей на ремонте. У инженера — простой станков и контроль брака глазами. Ни в одном случае разговор не начинался с вопроса «куда бы нам приделать AI».

1. Ищите задачу, где считают глазами Оба примера — про счёт: сколько людей на площадке, сколько деталей ушло в брак. Такую задачу камера с моделью закрывает без перестройки процесса.
2. Умножьте цену точки на число точек до заказа У СИБУРа 800 тыс. ₽ за одну электроустановку превратились в 500+ млн ₽ на завод, и проект остановили именно на этом расчёте.
3. Заложите цену выхода из прототипа Сертификация, защита от пыли и вибрации, интеграция с ПЛК и поддержка 24/7 в стоимость пробного запуска не входят и стоят дороже него.
4. Оставьте второй контур проверки Модель пропускает часть дефектов — около 6% за проход во втором примере. Повторный проход детали или человек на приёмке это компенсирует.
5. Спросите, что именно подтверждает цифра эффекта 170 млн ₽ у СИБУРа — накопленный за три года результат, подтверждённый документами, без разбивки по объектам. У подрядчика стоит спросить то же самое про его цифры.