Продолжение.

Риск-ориентированный подход означает более высокие требования к системам, влияющим на безопасность технологических процессов. Мы спросили у заместителя генерального директора по работе с ключевыми клиентами компании «Топ Системы» Богдана Ключникова, как должна измениться процедура тестирования ИИ в MES и АСУ ТП.

⏺️ Следует ли отрасли переходить к обязательной сертификации промышленных AI-компонентов?

В силу необходимости обработки большого объема разнородных инженерных данных, в PLM ИИ выполняет вспомогательные функции - предлагает варианты решений, анализирует данные, но не принимает окончательных инженерных решений.

Поэтому тестирование таких AI-компонентов должно происходить поэтапно: сперва сравниваются результаты работы ИИ с эталонными решениями, оценивается полнота и точность извлечения информации, а затем инженеры проверяют предложения ИИ на различных сценариях, подтверждая их корректность.

Переход к обязательной сертификации всех AI-компонентов, используемых в PLM, сегодня был бы преждевременным. Поскольку ИИ в PLM не принимает решений, влияющих на безопасность напрямую, достаточно добровольной сертификации для подтверждения качества и надёжности.

⏺️ Сегодня рынок промышленной автоматизации конкурирует функциональностью платформ. Через несколько лет главным преимуществом может стать способность гарантировать происхождение модели, локализацию инфраструктуры и воспроизводимость вычислений. Как это изменит конкурентную карту российского рынка?

В основе процессов PLM лежит принцип построения различных видов архитектур изделия в течение его жизненного цикла, то есть в итоге выстраивается сложная, разнородная, но тем не менее структурированная информационная модель.

Ценность средств автоматизации процессов PLM заключается в эффективности построения и управления информационной моделью изделия.

В свою очередь, ИИ обеспечивает возможность быстро получать результаты, которые нужны для наполнения информационной модели содержанием, например, на основе опыта нашей сильной инженерной школы и уникальных отраслевых наработок - архивы чертежей, конструкторской документации, протоколов испытаний.

Обучение ИИ на этих данных может дать импульс для дальнейшего развития отечественной промышленности и увеличения конкурентоспособности на международном рынке.

Конкурентным преимуществом станет способность предложить не просто PLM-платформу, а интегрированное решение с доверенным ИИ, которое гарантирует происхождение моделей, локализацию всей инфраструктуры и воспроизводимость каждого вычисления.

Те компании, которые смогут это обеспечить, займут лидирующие позиции на российском рынке.

™ МашТех в Telegram | в MAX