Published in: Новини

Industrial AI – огляд тенденцій та можливості для України

Published on: 2025-04-10

Промисловий штучний інтелект (Industrial AI) стає основною технологією трансформації сучасних виробництв. Він дозволяє не лише автоматизувати, а й інтелектуалізувати виробничі процеси — від планування й управління до обслуговування та інноваційного розвитку. Індустрія 5.0 виводить АІ на наступний рівень, оскільки переосмислює й переорієнтує використання технологій на відповідність людиноцентричному підходу, стійкості та інтегрованості ланцюгів та екосистем.Industrial AI — це вже не тільки про ефективність, а про розширення можливостей людини, посилення якості життя, гнучкість систем і безпеку. У світі формуються нові підходи, й Україна має унікальні можливості перестрибнути покоління індустріальних технологій, й створити адаптовані рішення для післявоєнного відновлення.

Огляд світових тенденцій: Industrial AI у трьох провідних звітах

В Інтернеті є десятки аналітичних звітів про стан Industrial AI. Загалом, тема Industrial AI залишається топовою на Hannover Messe останні 5 років, й цього року також була в центрі уваги. Для аналізу тенденцій ми вибрали 3 звіти – від Manufacturing Leadership Council, звіт Світового економічного форуму створений у співпраці з Boston Consulting Group (BCG), й також звіт Honeywell.

Якщо коротко, резюме подібне – промисловий AI переживає якісну еволюцію — від пілотів до масштабованих систем, що змінюють логіку управління виробництвом.

Порівняльна таблиця аналітичних звітів

Критерій	MLC 2023	WEF + BCG 2023	Honeywell 2024
Тип	Огляд ринку	Гайдбук з методологією	Дослідження практик
Охоплення	350 компаній	1 800 підприємств	1 600 AI-лідерів
Впровадження	57% пілотів, 8% масштабували	68% мають кейс, 16% успішні	17% завершили імплементацію
Технології	ML, візуальний контроль	ML, Generative AI	Детермінований AI, сенсори
Вигоди	Прийняття рішень, гнучкість	Гнучкість, підтримка працівників	Безпека, ефективність
Виклики	Навички, фрагментація	Слабка база, відсутність масштабу	Недооцінка навчання, 63% обладнання не готове
Фокус на людей	AI-допомога	Soft skills, комунікація	Безпечні умови, задоволеність
Інноваційність	Generative AI згадується	Generative AI – core	Нові кейси в процесі

Головні тренди, які відображають дані звіти, і які формують глобальний ринок

1. Generative AI у виробництві: від «копілота» до автономії

Generative AI — це нове покоління штучного інтелекту, яке здатне генерувати новий зміст (код, інструкції, текст, графіку) на основі вхідних даних. У промисловості ця технологія набирає популярності завдяки таким можливостям:

Асистент технічного персоналу (ChatGPT-подібні інтерфейси): генерація покрокових інструкцій до обладнання, підказки при несправностях, документація.
Копілоти програмування PLC/SCADA: написання коду або перевірка існуючих скриптів на відповідність логіці автоматизації.
Рекомендаційні системи для обслуговування: Generative AI доповнює Predictive Maintenance інструкціями по заміні вузлів, підбором запчастин, візуалізацією процесу.
Автономні системи: створення синтетичних даних для навчання алгоритмів (наприклад, дефекти на конвеєрі), гнучка робототехніка без потреби у ретренінгу.

Загальний тренд: від підтримки людини (copilot) → до автономних рішень на рівні ділянки/цеху (autonomy).

2. AI-Ready інфраструктура: основа для масштабування

Успішне впровадження AI в промисловості потребує цілісної цифрової інфраструктури, яка забезпечує:

Data sourcing: сенсори, IoT-девайси, SCADA, ERP, MES — все має бути підключено.
Edge computing: попередня обробка даних безпосередньо на об’єкті (машині, цеху).
Data Lakes / Hubs: централізоване сховище для структурованих та неструктурованих даних, доступне для моделей AI.
ML Ops інфраструктура: цикл розгортання моделей AI – від тренування до постійного оновлення.
UI/UX рівень: інтерфейси для взаємодії з AI для персоналу (операторів, технологів, інженерів).

Загальний тренд: від ізольованих IoT-рішень → до інтегрованих платформ AI+OT+IT.

3. AI як рушій ESG-стратегій: етичний і зелений вектор

У контексті ESG (Environmental, Social, Governance), AI займає нову роль:

Environmental: AI допомагає зменшити викиди, споживання енергії та оптимізувати логістику. Наприклад, оптимізація завантаження печей або руху транспорту.
Social: AI застосовується для підвищення безпеки праці, попередження інцидентів, адаптації робочих місць для людей з різними потребами.
Governance: виникають питання етики AI, прозорості рішень (explainable AI), дотримання AI Act (в ЄС) і корпоративних стандартів.

Загальний тренд: AI стає не лише інструментом ефективності, а й регуляторним та репутаційним активом.

4. Людиноцентричність: AI для людей, а не замість них

Принцип human-in-the-loop є центральним у концепції Індустрії 5.0. У фокусі — не заміна працівників, а розширення їх можливостей:

Reskilling і upskilling: створення нових цифрових ролей – оператор даних, тренер моделей, координатор AI-проєктів.
AI як наставник: «коуч» або «копілот» дає підказки, оптимізує роботу, зменшує стрес.
Гнучкість і безпека: автоматизація рутини дозволяє зосередитись на важливому, уникати небезпечних ситуацій.
Індивідуалізація робочого середовища: AI адаптує задачі, графік, рекомендації до навичок або стану оператора.

Загальний тренд: перехід від automation → до augmentation (підсилення людини).

5. Моделі зрілості та фреймворки масштабування AI

Світові лідери виробили структуровані підходи до впровадження AI:

Honeywell Autonomous Maturity Model – 6 рівнів: від basic automation → до повної автономії.
WEF-BCG AI Guidebook – 5 етапів: діагностика → дизайн → інжиніринг → пілот → масштабування.
MLC Roadmap – фокус на інтеграцію AI в управління якістю, запасами, R&D.

Стосовно лідерів ринку в Україні, Siemens та Schneider Electric, обидва бренди інвестують мільйони в АІ. Тоді як Siemens фокусується на інтеграції AI (Industrial Copilot) з існуючими автоматизаційними платформами, такими як TIA Portal, Schneider Electric робить акцент на використанні AI для підвищення енергоефективності та стійкості. Спільними для обох компаній є прагнення до:

Стандартизації AI-рішень: розробка уніфікованих підходів та інструментів для спрощення впровадження AI на виробництві.
Співпраці з технологічними партнерами: об’єднання зусиль з лідерами галузі, такими як Microsoft та NVIDIA, для прискорення інновацій та розширення можливостей AI-рішень.
Фокус на стійкості та ефективності: використання AI для зниження енергоспоживання, оптимізації ресурсів та підвищення загальної продуктивності.

Загальні компоненти фреймворків:

Визначення AI vision & strategy
Побудова організаційної структури та інфраструктури
Пілотування і перевірка впливу
Оцінка зрілості (AI maturity diagnostics)
Постійний огляд інновацій (AI scouting)

Загальний тренд: від інтуїтивного тестування → до системної трансформації з вимірюваними KPI.

Український контекст: виклики та адаптація Industrial AI

Очевидно, що ці тренди формують нову реальність промисловості, в якій AI — не просто smart-технологія, а соціально й економічно значущий рушій. Українським підприємствам варто вже зараз почати будувати адаптивну стратегію впровадження на цих принципах.

В Україні досі є лише поодинокі приклади застосування AI у промисловості — здебільшого у великих холдингах й в застосуваннях, як предиктивне обслуговування, розпізнавання зображень, контроль якості, прогнози та управління енергоефективністю. Головною перешкодю в проникненні АІ є низький рівень зрілості та культури обробки даних у більшості українських підприємств та екосистеми даних. Однією з причин є також відсутність стандартів якості в цій сфері.

Відсутність належної інфраструктури для збору, зберігання та обміну даними – це також серйозний бар’єр до входження АІ. Сьогодні промислові підприємства часто зберігають дані ізольовано, в закритих системах. Дані фрагментовані, неструктуровані, а головне — недоступні для побудови ефективних AI-моделей. Компанії побоюються відкривати свої дані через ризики втрати конкурентних переваг або порушення безпеки. Така ситуація створює замкнене коло: без відкритих і структурованих даних ми не зможемо розвивати власні AI-рішення, а значить — залишимось залежними від іноземних технологій та моделей.

На думку експертів робочої групи AI/Robotics CoP5.0, критично необхідно розробити спеціалізовані DataSpace для промислового сектору, що дозволять безпечно і взаємовигідно обмінюватися даними між підприємствами та розробниками рішень.

Також експерти бачать потребу у створенні стандартів підготовки та зберігання даних, зрозумілих і прозорих механізмів контролю за їх безпечним використанням. Це — основа для розвитку локальної екосистеми Industrial AI.

Окрім того, бар’єри подібні в як АІ, так і в інших технологіях Індустрії 4.0

Низька культура прийняття рішень на основі даних – аналітика часто замінюється суб’єктивними чинниками та мотивами керівника.
Брак фахівців з промислового AI/Data Science, особливо на середніх та великих підприємствах, де даних які генеруються з рівня SCADA-PLC вже цілком достатньо (машинобудування, харчова промисловість, ОПК, енергетика, нафтогаз, металургія).
Фінансова та технічна недоступність сучасних AI-рішень для широкого МСП.
Недостатня інтеграція між інженерними ОТ, ІТ- та управлінськими підрозділами – відсутність наскрізної цифровізації.
Недовіра до AI на рівні користувачів та менеджменту — страх автоматизації, помилок, етичних ризиків.

Згідно експертів Робочої групи АІ/Robotics CoP5.0, що ведеться АППАУ, цікавими напрямками адаптації нових можливостей можуть бути 3 головні напрямки

Збільшення кількості пілотних проєктів – й вже на рівні МСП, а не тільки великих холдингів. При цьому загальна стратегія має полягати в адаптованих рішеннях low-code/AI-as-a-service, що не потребують великих капіталовкладень чи кваліфікації персоналу. Типові приклади від членів АППАУ – застосунок Anna Maly від IT-Enterprise, або Di-agnostic від A-Gnostics.

Загалом, можливих use-cases вже чимало й їх можно категоризувати за напрямками:

Прогнозне обслуговування (predictive maintenance) обладнання в транспорті, енергетиці, нафтогазі та інших промислових секторах.
Моніторинг технічного стану обладнання та технологічних процесів, попередження виникнення аварійних зупинок обладнання та появи бракованої продукції.
Компютерний зір. Візуальний контроль якості (AI-enabled defect detection) у в машинобудуванні, легкій та харчовій промисловості.
Оптимізація споживання енергії та ресурсів (AI + цифрові близнюки, smart grids).
Використання Generative AI для аналізу, обробки та створення технічної та експлуатаційної документації.
Створення AI помічників для обслуговуючого та експлуатаційного персоналу.
Роботизація на базі AI – для мобільних платформ та колаборативних систем
Додатково корисним для МСП буде впровадження АІ помічників HR, бухгалтера, фінансового консультатнт, автоматизація введення документації на базі великих мовних моделей (LLM).

2. Розвиток екосистеми Industrial AI навколо університетів, інтеграторів, передових замовників та розробників. Важливу роль може зіграти нова мережа 12 EDIHs, де вже задіяно близько 20 провідних університетів країни, й де АІ стоїть на 1-му місці і як вимога Єврокомісії, й як амбіція самих консорціумів. В рамках УКА, варто також розглядати величезний потенціал великих ІТ-компаній, які вже мають багато референцій в цій сфері, але які досі працювали на зарубіжні ринки. Але можливо, найбільший поштовх вітчизняному АІ дасть ринок ОПК – саме тут спостерігається найбільший розвиток.

3. Опрацювання концепції “Подвійного переходу” (цифра + зелена трансформація) — AI як ключ до скорочення втрат, CO₂ та витрат. Наприклад, дорожня карта АППАУ для легкої промисловості надає кілька цікавих ініціатив щодо змін в цій галузі, зокрема, відзначимо Цифрові Паспорти Продукції та Федеративні платформи, базовані на дата спейс, які в майбутньому можуть служити новими джерелами та напрямками застосування АІ.

Що ви думаєте про використання АІ на виробничих підприємствах? Долучайтесь до вебінару 11 квітня, на якому ми спільно розглянемо виклики та перспективи розвитку Industrial AI в Україні.