Читать книгу Искусственный интеллект и робототехника в индустрии 4.0. Стратегическая трансформация производственных процессов - Сергей Владимирович Каневский, Сергей Владимирович Шевалдин, Сергей Владимирович Соболенко - Страница 9

1.1. Глобальный ландшафт и векторы развития промышленной автоматизации

– анализ ключевых трендов и технологий, определяющих траекторию Четвертой промышленной революции;

– рассмотрение моделей технологической зрелости (например, ACATECH, RAMI 4.0) и позиционирование предприятия в текущем контексте;

– изучение эффектов цифровизации: повышение гибкости (Agility) и персонализация (Customization) производства.

1.2. Пролегомены к внедрению ИИ: концептуальные и методологические основы

– теоретические основы ИИ: классификация систем, ключевые алгоритмы и парадигмы машинного обучения, применимые в промышленности;

– принципы принятия решений: оценка экономической целесообразности (ROI) и стратегического соответствия внедряемых ИИ-решений;

– формирование экспертного словаря (ГИЗАУРУС): унификация терминологии для обеспечения единого коммуникационного поля.

1.3. Аудит технологической готовности: методы оценки потенциала для роботизации и цифровизации

– методики оценки текущего состояния производственных процессов и выявление узких мест (bottlenecks);

– инструменты для количественной оценки потенциала автоматизации и роботизации на уровне цехов и отдельных операций;

– анализ инфраструктуры: готовность к интеграции датчиков, систем сбора данных (IoT) и Edge-вычислений.

1.4. Разработка дорожной карты трансформации: определение приоритетных направлений модернизации

– построение иерархической модели целей: от корпоративной стратегии до тактических задач автоматизации;

– фокусировка на ключевых метриках эффективности: повышение общей эффективности оборудования (OEE), сокращение совокупной стоимости владения (TCO) и минимизация времени простоя (Downtime);

– сценарное планирование: разработка альтернативных путей реализации проектов с учетом ресурсных и временных ограничений.