ИТ / Статьи
ИИ экспертная колонка
9.10.2023

Данные для умного роста

Как нейросетям использовать информацию для повышения эффективности бизнес-процессов

Современная технология машинного обучения, которая зародилась в середине XX века во время игры в шашки, сегодня дает преимущества в развитии бизнеса. Как модели машинного обучения помогут снизить влияние человеческого фактора на бизнес-процессы, оптимизировать расход дорогостоящих материалов и исключить внеплановые простои на предприятии, читателям RSpectr рассказал архитектор Data Science компании Softline Digital Вадим Седельников.

МОЛОКО И МЕТАЛЛ ДЛЯ НЕЙРОСЕТИ

Модели машинного обучения (MLM) – один из ключевых инструментов, доступных компаниям всех масштабов, которые стремятся взглянуть в будущее. Благодаря машинному обучению программистам больше не нужно писать инструкции, учитывать все возможные проблемы и решения. Вместо этого специалисты по изучению данных закладывают в продукт алгоритм самостоятельного нахождения решений путем комплексного использования статистических данных, из которых выводятся закономерности и на основе которых делаются прогнозы. Анализировать можно даже содержание жиров и белков в молоке в разрезе отдельных поставщиков. Или оптимизировать такие сложные процессы, как обогащение и плавка металлов.

Внедрение моделей машинного обучения – сложная задача, для решения которой нужны высококвалифицированные специалисты в области искусственного интеллекта (ИИ), значительные временные и финансовые затраты. Кроме того, экспертам нужно обладать навыками анализа данных и взаимодействия с бизнесом, уметь интегрировать модели в реальные процессы и создавать работающие продукты.

В предыдущие два года российский рынок отдавал предпочтение кастомным разработкам

Сейчас ИТ-специалисты фиксируют повышенный спрос на использование готовых ИИ-платформ для решения таких задач. Такой способ имеет несколько основных аспектов: снижение затрат, повышение скорости и надежности.

Помимо экономии ресурсов, такому тренду способствуют возможности:

  • быстрой адаптации уже готового платформенного решения под конкретные задачи вместо создания продукта с нуля;
  • кастомизации платформы для соответствия потребностям организации.

Поэтому ИТ-архитекторы сфокусированы на создании готовых специализированных платформ. Эти системы помогают решать три ключевые задачи MLM в бизнесе, на производстве и в промышленности.

ТРИ КИТА МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Развитие обучающихся нейросетей можно рассмотреть с позиции трех ключевых задач.

Первая отвечает на вопрос, как эффективно использовать технологии в различных отраслях, в первую очередь в промышленности. Например, на предприятии возникает задача оптимизации определенного этапа производственного процесса с использованием алгоритмов машинного обучения. На помощь приходит команда Data Scientists, которая анализирует данные и создает соответствующие эффективные модели.

Возникает необходимость интегрировать эти модели в реальное производство. Для успешной интеграции MLM необходимо:

  • устанавливать технологические связи с данными;
  • построить соответствующую архитектуру;
  • разработать программное обеспечение, в которое можно внедрить данную модель.

Оптимальный вариант решения – платформа, которая позволяет автоматизировать рутинные задачи по созданию программного продукта вокруг модели машинного обучения. Такой подход помогает не строить программный продукт с нуля на основе модели, а предоставить готовую платформу. В нее можно легко интегрировать MLM, которые решают конкретные задачи. Внутри этой платформы уже содержатся универсальные компоненты, которые часто используются при создании подобных продуктов. Это позволяет значительно упростить процесс и сэкономить время и ресурсы.

Вторая задача – формирование экосистемы. Есть несколько различных программных продуктов, которые созданы для разных подразделений или участков предприятия. Например, оптимизация производственных процессов для разных участков на заводе может привести к созданию нескольких программных решений, каждое из которых требует отдельной поддержки со стороны ИТ-департамента или специалистов, занимающихся сопровождением. Это сложный и затратный процесс.

Оптимальный вариант – создание экосистемы на основе готовой MLM-платформы

В рамках такой экосистемы есть несколько решений, но они интегрированы в один общий программный продукт. Это означает, что для поддержки системы нужно заботиться только о едином продукте, даже если есть несколько различных компонентов или решений. Такой подход упрощает процесс поддержки, снижает затраты и облегчает управление.

Третья задачасвязана с процессом формулировки и решения проблемы. Вначале обычно возникает идея, которую команда Data Scientists или другие специалисты должны рассмотреть и решить.

Идея может быть обусловлена:

  • опытом коллег;
  • анализом подобных задач;
  • предположениями о возможности решения с использованием методов машинного обучения и искусственного интеллекта.

Для проверки этих гипотез нужны специальные знания и инструментарий. Но немногие компании на российском рынке обладают экспертами в области программирования или Data Science. Когда у бизнеса появляются гипотезы, которые требуют проверки, обычно обращаются за помощью к команде квалифицированных архитекторов Data Science. Но есть другой выход – использовать готовые инструменты для аналитики.

Аналитический инструментарий современных платформ MLM позволяет самостоятельно анализировать свои данные без навыков программирования:

  • производить анализ собранных данных;
  • создавать простой и понятный конвейер обработки данных;
  • получать результат, который либо подтверждает, либо опровергает гипотезу.

И, таким образом, создавать свои модели для более глубокого понимания идей и процессов.

Готовая платформа машинного обучения на основе искусственного интеллекта – это в том числе инструментарий, который упрощает работу с данными без необходимости привлечения команд Data Scientists и других специалистов.

ДАННЫЕ НЕВЕРНЫ. КТО ВИНОВАТ И ЧТО ДЕЛАТЬ?

Иногда точность моделей может снижаться при долгом использовании, чаще всего такая проблема возникает в промышленной сфере. Причина в том, что исходные данные на производстве часто меняются. Например, из-за перекалибровки датчиков или внедрения новых устройств, могут измениться структуры данных или технологическая цепочка.Вследствие этого модели машинного обучения, которые ИТ-специалисты разработали и внедрили на предприятии, начинают давать менее точные результаты. Для того чтобы модель была адекватной и давала точные метрики на текущих данных, ее нужно обучить заново.

В 80% случаев для решения этой проблемы компании обращаются к команде Data Scientists, ответственной за эти модели и решения. Далее ситуация может развиваться тремя путями:

  • для решения проблемы заказчик пригласит экспертную команду Data Scientists;
  • технические специалисты компании сочтут решение нерабочим и перестанут пользоваться продуктом;
  • специалисты компании воспользуются инструментарием готовой платформы, который позволяет переобучать модели самостоятельно на актуальных данных.

Последний вариант самый простой. Заказчикам не нужно обращаться к Data Scientists, нести дополнительные финансовые затраты или ждать решения.

Инструментарий готовой ИИ-платформы – удобный и менее затратный

Ведь продукт позволяет автоматически переобучать модели, развертывать их и сразу же использовать на текущих данных.

УСПЕШНО И ЭФФЕКТИВНО

Для того чтобы оставаться конкурентным и предсказуемым, российскому бизнесу нужно контролировать такие моменты, как снижение влияния человеческого фактора на процессы; оптимизация расхода дорогостоящих материалов; регулярное выявление и оптимизация узких мест; снижение затрат на ТОиР за счет снижения количества внеплановых простоев и поломок.

Ответом на все эти задачи могут быть решения на основе ИИ. Они позволяют создавать цифровые двойники, прогнозные и рекомендательные модели. А также улучшать математические модели на основе фактических значений датчиков без необходимости привлечения специалистов по данным.

Но мало построить хорошую модель машинного обучения, нужно еще успешно внедрить ее. Такие ограничения, как, например, требования к информационной безопасности, могут стать настоящим квестом для ИТ-команды. Но, если компания выбирает готовое решение – ИИ-платформу, которая соответствует всем требованиям, – специалисты могут быстро и легко решать множество задач. Такой подход является наиболее эффективным и применимым в бизнесе, на производстве и в промышленности.

Изображение: RSpectr, Adobe Stock

Еще по теме

Почему будущих специалистов по информбезопасности разбирают еще со школы

Новые схемы интернет-мошенников и как им противостоять

Почему буксует импортозамещение электронных компонентов

Почему рынок коммерческих дата-центров нуждается в регулировании

Что ждет начинающего тестировщика в 2024 году

Как найти перспективные зарубежные рынки для российских решений

Какие угрозы несет интернет тел человечеству

Успеют ли банки заменить импортный софт и оборудование до 2025 года

Зачем компании вкладывают деньги в ИТ-состязания?

Импортозамещение и внутренняя разработка ПО в страховании

Почему рынок информационных технологий РФ возвращается к классической дистрибуции

Что сделано и не сделано в цифровизации России за 2023 год

Как заботу о вычислениях переложить на вендоров и почему не все к этому готовы

Когда российский бизнес начнет замещать импортное ИТ-оборудование

Чего добились за два года активного импортозамещения ПО