Читать книгу Искусственный интеллект и робототехника в индустрии 4.0. Стратегическая трансформация производственных процессов - Сергей Владимирович Каневский, Сергей Владимирович Шевалдин, Сергей Владимирович Соболенко - Страница 27

МОДУЛЬ 1. С ЧЕГО НАЧАТЬ ВНЕДРЕНИЕ ИНСТРУМЕНТОВ. ИИ В ВАШ БИЗНЕС (40 минут)

Ключевые вопросы: диагностика готовности предприятия к цифровой трансформации.

Современные тенденции в промышленной автоматизации (10 мин)

Обзор глобального рынка AIoT (AI + IoT) и Индустрии 4.0.

Почему модернизация производственных процессов через ИИ стала критической необходимостью.

Базовые принципы внедрения AI (10 мин)

Определение бизнес-задач, которые решает ИИ (не просто «автоматизация ради автоматизации»).

Сбор и подготовка данных как основа любого AI-проекта.

Оценка потенциала автоматизации и приоритетные направления модернизации (15 мин)

Анализ узких мест (бутылочных горлышек) на производстве.

Рекомендации по оценке готовности компании к внедрению ИИ (методика Scorecard).

Практический инструмент: Карта приоритетных направлений (потери, качество, простои).

Вопросы/Ответы (5 мин)

МОДУЛЬ 2. РОБОТОТЕХНИЧЕСКИЕ ТРЕНДЫ 2025: ОТ ИСПОЛНИТЕЛЬНЫХ МЕХАНИЗМОВ К МЫСЛЯЩИМ АГЕНТАМ (50 минут)

Ключевые темы: предиктивная аналитика, управление мощностями.

Предиктивная аналитика в производстве (15 мин)

Переход от реактивного к прогностическому обслуживанию.

Технологии предиктивного обслуживания (PdM): создание прогностических моделей.

Кейс: Снижение аварийности оборудования за счет анализа вибрации/температуры.

Автоматизация процессов и управление оборудованием через AI (15 мин)

AI для оптимизации производственных мощностей (планирование загрузки, распределение ресурсов).

Системы машинного зрения (Computer Vision) для контроля качества и безопасности (обнаружение дефектов, контроль СИЗ).

Обзор AI инструментов для предприятий промышленности (готовые AI-решения для среднего бизнеса).

Оптимизация ресурсов производства и энергетической эффективности (15 мин)

Использование Машинного обучения для снижения потребления энергии и сырья.

Интеллектуальное управление климатом и освещением в цехах.

Вопросы/ответы (5 мин) – 10:30 – 10:40: Кофе-брейк / нетворкинг (10 мин).

МОДУЛЬ 3. РОБОТИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ЛИНИЙ (60 минут)

Ключевые темы: управление роботизированными системами, Автоматизация.

Интеграция роботов в производство: от промышленных до коллаборативных (15 мин)

Обзор современных видов роботов (IR, AMR, Cobots) и их применение в различных отраслях.

Кейс: успешная автоматизация сварочных/упаковочных/сборочных процессов.

Координация систем автоматизации и управление (20 мин)

Принципы работы и интеграции AI в робототехнические системы: AI как «мозг» робота.

Роль машинного обучения в обучении роботов новым задачам (обучение с подкреплением).

Автономное управление производственными процессами (управление потоками, логистика внутри цеха).

Безопасность роботизированных комплексов и людей (15 мин)

Стандарты безопасности и протоколы взаимодействия человека и робота (HRC).

AI для мониторинга рабочей зоны и предотвращения инцидентов.

Вопросы/ответы (10 мин) – 11:40 – 12:10: Длинный перерыв / нетворкинг (30 мин).

МОДУЛЬ 4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ВНЕДРЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА (60 минут)

Ключевые вопросы: стратегии цифровой трансформации и оценка окупаемости.

Стратегии интеграции ИИ-технологий (20 мин)

«Снизу вверх» (пилотные проекты) vs. «Сверху вниз» (глобальная стратегия).

Методы оптимизации производства: выбор правильной технологии для конкретной проблемы.

Практический инструмент: Шаги внедрения AI (от POC до масштабирования).

Оценка эффективности внедрения и окупаемости AI-решений (20 мин)

Метрики успеха: ROI, OEE (Общая эффективность оборудования), MTBF.

Кейсы по оценке окупаемости AI-решений и расчет экономического эффекта.

Управление изменениями и масштабирование решений (15 мин)

Работа с персоналом: переобучение и создание команд «Человек + AI».

Инфраструктура: от локальных серверов до облачных решений (Edge Computing).

Вопросы/Ответы (5 мин) – 13:10 – 13:20: Кофе-брейк / Нетворкинг (10 мин).

МОДУЛЬ 5. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ПРОИЗВОДСТВЕ (50 минут)

Ключевые темы: Машинное обучение, Цифровые двойники, Прогностические модели.

– Машинное обучение (ML) в промышленности (15 мин)

– Примеры ML-задач: классификация (дефектов), регрессия (прогнозирование спроса/температуры), обучение с подкреплением (оптимизация маршрутов).

– Создание прогностических моделей (навыки оценки точности и надежности модели).

– Цифровые двойники предприятий (Digital Twins) (20 мин)

– Назначение и архитектура Цифровых двойников.

– Использование Digital Twins для симуляции и оптимизации производственных процессов.

– Кейс: Планирование компоновки цеха и тестирование новых процессов в виртуальной среде.

– Умные производственные системы нового поколения (10 мин)

– Перспективы развития: самооптимизирующиеся и самовосстанавливающиеся системы.

– Вопросы/Ответы (5 мин)

СЕКЦИЯ Q&A / ФИНАЛЬНЫЕ РЕКОМЕНДАЦИИ (40 минут)

– Ответы на вопросы слушателей (20 мин)

– Краткое резюме (5 мин)

– Повторение ключевых инструментов и стратегий, полученных на курсе.

– Финальные Рекомендации (15 мин)

– План действий для руководителей: с чего начать завтра.

– Возможность подключения к онлайн-трансляции для организаций из регионов РФ и иностранных компаний (продвижение онлайн-формата).

– Продолжение нетворкинга.

Указатель «ГИЗАУРУСА „Искусственный интеллект в промышленности и робототехнике“»