RedKrab: IT и ИИ в производстве

Продолжаю про «Российский промышленник». В этот раз был на круглом столе Политеха «Применение практик внедрения искусственного интеллекта в промышленности». Делюсь тем, что записал. Главная цифра такая: измеримый эффект от ИИ получают 10–12% промышленных компаний. Реальных случаев масштабирования на весь рынок три-четыре. Остальные пока пилотируют. Почему так: — Данные. Готовы к обучению систем только у 5% компаний. Около 35% бюджета любого проекта уходит на подготовку данных и интеграции. — Мощности. 91% компаний не хватает серверов. Облака промышленникам закрыты требованиями КИИ, а разверну…

Россия — Сербия — Республика Сербская: что я увидел на «Российском промышленнике» Сегодня был на «Российском промышленнике», на дискуссионной сессии «Технологии будущего: совместные проекты России, Сербии и Республики Сербской», которую провёл Технопарк Санкт-Петербурга. Главным событием стала презентация B2B-платформы, через которую компании и эксперты Петербурга и Республики Сербской смогут находить друг друга и договариваться о совместных проектах. На ней есть каталоги компаний и экспертов, а ещё 36 услуг, от прототипирования до инжиниринга, и всё это на русском и сербском. Как человек, ко…

Сегодня на IX Global Fishery Forum & Seafood Expo Russia (9-м Международном рыбопромышленном форуме) в Санкт-Петербурге побывал на пленарной сессии «Где рыба?». Если смотреть на отрасль глазами IT и автоматизации, главный вывод для меня такой: рыбная индустрия уже уперлась не только в вопрос ресурсов, но и в качество данных, точность прогнозирования и скорость управленческих решений. Что особенно зацепило: — в отрасли обсуждают единую цифровую платформу для сбора и анализа промысловой информации; — в основу будущих прогнозных моделей хотят закладывать спутниковый и научный мониторинг; — н…

🤖 Агрорусь 2026, день 2. Что услышал на секции по контрольным системам надзора — и почему это важно для тех, кто внедряет ИИ Второй день выставки, деловая программа. Слушал практическую секцию «Контрольные системы надзора в КНД». И знаете — для нас, кто занимается ИИ для производств, там было много полезного. Государство сейчас проходит тот же путь, что и наши клиенты: от бумажного хаоса к данным и автоматизации. Только масштаб другой. Что уже работает и где работает ИИ Все ключевые процессы надзора собраны в ФГИС — это рабочая инфраструктура, а не пилоты: ЕРКНМ, АРБУСФИТ, ФГИС ЗЕРНО, ФГИС СЕ…

Выставка «АгроРусь 2026»: три наблюдения, которые нельзя было не заметить🦀Посетили деловую программу выставки — секцию «Цифровизация АПК: технологии и новая эффективность» — и выделили три важных наблюдения: 1. ИИ уже не экзотика. Даже небольшие хозяйства используют простые модели для прогнозирования урожая и планирования: что сажать, когда и как оценивать ситуацию на рынке. 2. Главный барьер — доступность внедрения. Интерес к ИИ есть, но серьёзные решения требуют бюджета, данных и ресурсов, которых малым хозяйствам часто не хватает. 3. Кооперация может стать решением.  Объединяясь, неболь…

RedKrab на «АгроРусь 2026»! RedKrab занимается внедрением ИИ в бизнес-процессы — и сейчас мы на выставке «АгроРусь», чтобы понять, чем реально можем быть полезны агропроизводству в России. Смотрим, общаемся, изучаем задачи отрасли — и думаем, где искусственный интеллект уже сегодня может помочь агробизнесу работать эффективнее. Если вы на выставке и вам интересно, как ИИ может работать на вас — давайте знакомиться! https://redkrab.ru/services/razrabotka-iskusstvennogo-intellekta/

Что может ИИ на производстве: предупреждать о поломке заранее Аварийная остановка оборудования — одна из самых дорогих неприятностей на производстве: срывается график, простаивают люди, запчасти заказываются в пожарном режиме. При этом почти любой агрегат перед поломкой меняет «поведение»: растет вибрация, меняется звук, ползет вверх температура, увеличивается потребление энергии. Человек эти сигналы почти никогда не улавливает. Модель, обученная на истории работы конкретного оборудования, замечает такие отклонения за дни и недели до отказа. Аварийный ремонт превращается в плановый: запчас…

Что может ИИ на производстве: разбирать документы, на которые у специалистов уходят дни Не все производственные задачи для ИИ находятся в цеху. Много ручного труда прячется в офисе: заявки на контракты, спецификации, чертежи, документация от иностранных поставщиков. Все это нужно сверять с нормативами и внутренними документами, а затем готовить ответ. Пока специалист разбирает одну заявку, остальные ждут в очереди — вместе с клиентами. ИИ обрабатывает такие документы автоматически: парсит текст, переводит с иностранных языков, распознает чертежи, таблицы и схемы, сверяет параметры с ГОСТами…

Что может ИИ на производстве: оценивать сырье быстрее лаборатории Там, где качество входящего сырья изменчиво, классическая схема контроля не успевает за производством: отбор пробы, лаборатория, часы или сутки ожидания. К моменту готовности анализа сырье уже ушло в переработку. В результате, перерабатывается бедное сырье, теряются ценные фракции, а посторонние предметы в потоке ломают оборудование. Компьютерное зрение оценивает поток непрерывно. Камеры над конвейерами и бункерами определяют размер частиц, классифицируют качество сырья и находят опасные включения до того, как они дойдут до о…

Что может ИИ на производстве и стройке: сравнивать реальный прогресс с планом Отчеты о ходе работ обычно составляют сами исполнители, и реальное положение дел руководство узнает с задержкой и в приукрашенном виде. Отставание от графика вскрывается, когда наверстывать уже дорого. ИИ дает объективную картину. Камеры фиксируют фактический ход работ, нейросеть измеряет прогресс — например, темп возведения конструкций или объем выполненной облицовки — и автоматически сравнивает его с планом или цифровой моделью. При отклонении уведомление уходит ответственному сразу, без ожидания еженедельного о…