ИИ, или искусственный интеллект в промышленности, становится практическим инструментом

18 мая, 2026

Этой статьёй мы начинаем серию статей о влиянии искусственного интеллекта на промышленность, производство и повседневные процессы предприятий. Цель не в том, чтобы создать очередной теоретический обзор по ИИ, а пошагово объяснить, где эти технологии уже сейчас становятся практически применимыми, какую ценность они могут дать производственным предприятиям и как смотреть на них прагматично. В дальнейшем мы время от времени будем публиковать похожие статьи, в которых рассмотрим и возможности, и риски, и конкретные сценарии применения в промышленной среде.

Об искусственном интеллекте (ИИ) сейчас говорят на каждом шагу, связывая его с самыми разными отраслями и темами. В латвийской промышленности ИИ многим ещё кажется чем-то непонятным, далёким и очень дорогим процессом. И это понятно, ведь производственные предприятия обычно очень прагматичны и не хотят платить за непонятные эксперименты. Однако ситуация меняется. ИИ уже не просто чатбот на сайте или замена Google — он всё чаще становится практическим слоем поверх датчиков, камер, PLC и производственных данных.

Как показывает исследование Eurostat о использовании искусственного интеллекта в бизнесе, на уровне ЕС использование ИИ в компаниях растёт очень быстро, и в 2025 году его уже использовали 20% компаний ЕС с как минимум 10 сотрудниками, по сравнению с 13,5% в 2024 году.

Что на самом деле означает искусственный интеллект в промышленности
Облако или Edge — где это "живёт"?
Сигнал рынка — крупные производители уже давно движутся в этом направлении
Практическое применение ИИ в промышленности
Почему в Латвии многим ИИ кажется чем-то очень далёким
ZTF Lāsma как партнёр во внедрении ИИ

Что на самом деле означает искусственный интеллект в промышленности

В промышленности ценность ИИ обычно возникает не из “разговора с системой” в классическом понимании чатбота. Это “невидимый инженер”, интегрированный непосредственно в производственные процессы. Ценность возникает из способности за долю секунды обрабатывать тысячи данных с датчиков, замечая отклонения, которые человеческому глазу или традиционным системам управления были бы незаметны.

Самый простой старт, где можно быстро увидеть результат, или “quick wins”

Прогнозное обслуживание (predictive maintenance): это переход от реактивной работы (“чинить, когда сломается”) к проактивной. ИИ анализирует вибрации, колебания температуры или потребление тока, предупреждая о неисправности ещё до остановки оборудования. Это напрямую сокращает дорогостоящие часы простоя.

Алгоритмы ИИ способны обрабатывать огромные объёмы данных и выявлять в них даже самые мелкие корреляции.

Контроль качества с машинным зрением: ИИ способен на скорости конвейера выявлять микроскопические дефекты, которые уставший сотрудник в конце смены мог бы не заметить. Это не только распознавание брака, но и анализ тенденций — если дефекты начинают появляться чаще, ИИ сигнализирует, что проблема может быть в самом параметре производственного процесса. Кстати, SICK уже использует это в своих продуктах с программным обеспечением SICK Nova.

Оптимизация энергии и ресурсов: в промышленности затраты на энергию огромны. ИИ способен балансировать нагрузки, прогнозировать пики потребления и оптимизировать системы охлаждения или отопления, опираясь на интенсивность производства в реальном времени.

Облако или Edge — где это "живёт"?

Ещё один важный момент — понимать, что промышленный ИИ не является одной универсальной моделью. Его физическое размещение определяет эффективность системы:

ИИ в облаке (Cloud): обычно это место, где выполняются большие процессы. В облаке проще обрабатывать огромные исторические данные сразу с нескольких заводов, чтобы обучать сложные модели и выполнять стратегическое планирование. Облако подходит для сценариев, где не требуется мгновенная реакция в микросекундах.

ИИ на месте (Edge): в критических процессах ИИ работает локально — прямо у оборудования. Это очень важно в среде OT (операционных технологий), где время реакции не должно зависеть от интернет-задержки (latency). Ещё один важный нюанс заключается в том, что локальные решения ИИ обеспечивают, что данные не выходят за пределы сети завода, что критически важно для кибербезопасности и защиты интеллектуальной собственности.

Однако нередко правильный подход — это гибридная модель: модели обучаются в мощном облаке, но выполняются локально на месте, обеспечивая максимальную безопасность и мгновенную реакцию в реальной производственной среде.

Сравнение облачной, edge и гибридной модели в промышленных ИИ-решениях

Сигнал рынка — крупные производители уже давно движутся в этом направлении

Это уже давно не новость, что Siemens позиционирует себя как одного из лидеров цифрового двойника и промышленного ИИ. В своих официальных материалах компания объясняет, что цифровой двойник позволяет проектировать, моделировать и оптимизировать продукты, оборудование, производство и даже целые заводы ещё до того, как изменения происходят в физическом мире. Каждый год в этом направлении демонстрируются новые новинки. В 2026 году Siemens дополнительно объявила о Digital Twin Composer и подчеркнула более тесную интеграцию между цифровым двойником, промышленным ИИ и данными в реальном времени.

Также SICK в этой области — не просто “производитель камер”. SICK официально указывает, что компания инвестирует в Industrial AI, и что в её камерах серии Inspector уже есть функции deep learning и ИИ, включая возможность запускать определённые ИИ-инспекции прямо на камере. SICK также объясняет, что такие камеры подходят для более сложных задач контроля качества, где классическое машинное зрение, основанное на правилах, уже недостаточно — например, в пищевой промышленности, упаковке, деревообработке или контроле металлических поверхностей.

В свою очередь, Schneider Electric активно развивает ИИ и использование данных в энергетическом управлении и цифровой инфраструктуре. В официальных ресурсах компании ИИ позиционируется как важный инструмент для эффективности и детализации. Schneider в 2026 году публично продолжила развивать тему ИИ как в инфраструктурных, так и в энергетических решениях. В промышленной среде это очень важно, поскольку для части компаний ценность ИИ будет видна именно в управлении энергией, электроснабжением и ресурсами, а не в “большой автономии”.

Сравнение преимуществ и недостатков промышленного искусственного интеллекта

Практическое применение ИИ в промышленности

ИИ уже сейчас трансформирует производство, делая его более эффективным, безопасным и оптимальным по затратам благодаря анализу данных в реальном времени и моделям машинного обучения. На практике это означает не только автоматизацию, но и предсказуемое принятие решений, которое сокращает ошибки и простои на десятки процентов, например, с использованием ИИ-камер SICK для распознавания дефектов или Siemens Senseye для прогнозного обслуживания.

Применения с практическими примерами из отраслей

Применение	Как это выглядит на практике	Где это особенно логично	Пример и выгода (с производителем)
Контроль качества с ИИ-камерами	Камера распознаёт дефекты, ошибки маркировки, отклонения поверхности или неправильную комплектацию	Пищевая промышленность, упаковка, фармацевтика, деревообработка	SICK Inspector83x выполняет быстрое выявление дефектов ИИ до 15 проверок/сек., например, в производстве продуктов питания и упаковки, уменьшая количество ошибок без специалистов.
Прогнозное обслуживание	ИИ анализирует вибрацию, температуру, ток или давление и замечает отклонения до отказа	Двигатели, насосы, вентиляторы, компрессоры	Siemens Senseye анализирует данные машин, например вибрацию и температуру, сокращая расходы на обслуживание на 40% и простой на 50%.
Оптимизация энергии и ресурсов	ИИ ищет неэффективность и помогает регулировать процессы по нагрузке или условиям	Охлаждение, процессы теплообмена, сжатый воздух	Schneider Electric AI Eco Mode оптимизирует охлаждение HVAC, экономя до 15% энергии в системах управления зданиями и промышленных процессах.
Цифровой двойник и симуляция	Перед изменениями можно моделировать производственный поток, поведение узлов или конфигурацию линии	Новые линии, модернизация, фармацевтика, машиностроение	Siemens или цифровой двойник Phoenix Contact отображает датчики и актуаторы в процессной автоматизации; Weintek Weinbot AI поддерживает HMI-симуляции при модернизации.

Применения искусственного интеллекта в промышленности и производственных процессах

Пример для фармацевтической отрасли

В фармацевтике эта тема особенно понятна. Там высокие требования к качеству, прослеживаемости, документированию и стабильности процесса. В такой среде ИИ может помочь на нескольких уровнях:

камера может проверять упаковку, этикетку или качество блистера,
модель может раньше замечать отклонения процесса,
цифровой двойник может помочь оценить изменения в линии до их внедрения в реальном производстве.

В такой отрасли часто будет понятен и аргумент в пользу локальной модели и локальной инфраструктуры, потому что не всё хочется или можно отправлять во внешний облак. Это хороший пример того, что архитектура ИИ — не вопрос идеологии, а выбор применения.

Архитектура ИИ — не вопрос идеологии, а выбор применения

Почему в Латвии многим ИИ кажется чем-то очень далёким

Хотя в Латвии этот переход ещё неравномерен, это не означает, что он не происходит или что это что-то невозможное. Европейская комиссия отмечает, что цифровая интенсивность латвийских МСП всё ещё отстаёт от среднего уровня ЕС, но одновременно ЕС активно строит инфраструктуру ИИ и поддержку внедрения, включая AI Factories, Apply AI Strategy и более широкую экосистему поддержки Digital Europe. Это означает, что компаниям становятся доступнее и инструменты, и компетенции, и пути внедрения.

Развитие внедрения искусственного интеллекта и экосистема поддержки в Европе

В Латвии и странах Балтии многим компаниям ИИ по-прежнему кажется “слишком большим”. Часто не хватает упорядоченных данных, единой OT- и IT-логики или просто уверенности, что это окупится. Этот скептический фон реален. Однако постепенно ситуация меняется.

ИИ уже не является невозможным или экзотическим процессом. ЕС уже разместил 19 AI Factories, развивает инициативу AI Gigafactories и продвигает Apply AI Strategy, которая прямо предназначена для внедрения ИИ в стратегических отраслях и в сегменте МСП. Ссылаясь на отчёт Европейской комиссии, в ближайшие годы внедрение ИИ в европейской промышленности станет более структурированным, доступным и менее “только для крупных”.

ZTF Lāsma как партнёр во внедрении ИИ

Излишне говорить, что ZTF Lāsma — это не только торговля компонентами. Наше видение и цель — помогать латвийским и балтийским производителям развиваться в автоматизации, повышая региональную конкурентоспособность с помощью практических решений. Имея более чем 30-летний опыт в датчиках, архитектуре автоматизации и процессах, мы понимаем, что сначала стоит цифровизировать и стоит ли вообще это делать.

На практике это означает помощь клиенту в ответе на три главных вопроса: где находится одна чёткая проблема, какие данные уже доступны и для этого случая лучше подойдёт облачное решение или локальная edge-модель.

Хорошее начало — это никогда не “ИИ-стратегия для всей компании”, а один конкретный пилотный проект: одно критическое оборудование, одна проверка качества, одна зона энергетических аномалий или проблемная линия. Именно в таком подходе ZTF Lāsma может соединить готовые технологии с реальным применением и подготовить клиента к изменениям ближайших лет без лишней шумихи.

ИИ в промышленности уже не “когда-нибудь в будущем”. Цифровые двойники Siemens, ИИ-камеры SICK и решения Schneider по эффективности уже работают — где-то в облаке, где-то локально. В Латвии это означает меньшие расходы на обслуживание и более быстрое производство при поддержке фондов ЕС, а не огромные инвестиции.