ИИ в сфере промышленности: как автоматизировать производственные процессы с помощью ИИ, чтобы экономить время и снижать издержки

Статистика ИИ в промышленности: рост популярности на треть

Российский рынок промышленности переходит от экспериментов с искусственным интелелектом к реальным внедрениям ИИ в производство. 

Согласно исследованию «Систем Икс», во II квартале 2025 года российские компании активнее начали использовать ИИ и предиктивную аналитику: процент использования вырос на треть по сравнению с тем же периодом 2024 года. 

Наибольший объем решений пришелся на производственные предприятия — почти треть от общего числа. Это делает ИИ в промышленности одним из лидирующих направлений цифровой трансформации в стране. Динамика отражает практическую потребность промышленности: уменьшить издержки, повысить точность прогнозов, сократить простои оборудования и быстрее принимать управленческие решения. 

Какие задачи решает ИИ в промышленности

ИИ работает как слой управления поверх ключевых процессов. Его применяют там, где накапливается много данных, есть высокий риск ошибок из-за человеческого фактора и потери из-за ручных операций.

Основные зоны, где сегодня сосредоточено применение ИИ в промышленности:

1. Производство и склад: AI в производстве отвечает за контроль выпуска, учет продукции, движение товаров и планирование запасов.
2. Регламенты, инструкции и документы: здесь ИИ позволяет автоматизировать работу с корпоративными знаниями.
3. Персонал и эффективность работы людей: ИИ используется для подбора, обучения и оценки сотрудников. 
4. Управление и принятие решений: ИИ обрабатывает данные совещаний, отчетов и коммуникаций. 

Именно в этих зонах внедрение ИИ в промышленность дает наибольший эффект: меньше ручной работы, выше точность данных и быстрее реакция на изменения. В следующих блоках разберем, как ИИ используется в производстве на примере конкретных систем.

1. Производство и склад — автоматизация рутины и планирование

Производство и склад — одна из самых наглядных зон, где использование ИИ в производстве дает быстрый и измеримый эффект. Здесь много однотипных операций, большой поток данных и высокая цена ошибки: неверный учет, задержки отгрузок и лишние закупки напрямую влияют на бюджет.

Учет продукции с помощью CV — компьютерного зрения

Сотрудникам приходится считать объекты — трубы, профили, упаковки — во время погрузок и отгрузок. Повторяющиеся операции с большими объемами данных идеально подходят для ИИ, в то время как ручной подсчет долгий, часто приводит к ошибкам и потере времени на перепроверки. 

Задачу подсчета объектов решает AI в производстве — сервисы на базе компьютерного зрения (CV). Сотрудник делает фото, CV-модель считает объекты и передает результат в 1С.

Предиктивная аналитика — прогнозирование спроса и управление запасами

Для планирования выпуска и логистики компании нужно понимать, сколько товара потребуется рынку в разные периоды и регионы. Ручные прогнозы не учитывают все факторы и быстро устаревают.

Применение ИИ в промышленности через предиктивную аналитику позволяет прогнозировать спрос на основе истории продаж, сезонности, цен, загрузки производства и внешних данных. Эти прогнозы используются для планирования закупок, выпуска и складских запасов.  

Такое внедрение ИИ в производство снижает избыточные остатки, помогает избегать дефицита и уменьшает потребность в внеплановых закупках и кредитах.

2. Регламенты и документы — упрощение доступа к знаниям

В производственных компаниях сотрудники ежедневно работают с регламентами, инструкциями, стандартами качества и внутренними базами знаний. Найти нужный пункт в этих документах вручную долго и неудобно, особенно когда речь идет о нестандартных ситуациях на производстве или складе.

Быстрый доступ к регламентам и инструкциям

Здесь применение ИИ в промышленности решает задачу доступа к знаниям. AI-поисковик анализирует запрос сотрудника и ищет ответ по всей внутренней базе документов компании. В результате человек получает краткий и точный ответ с ссылкой на исходный документ, а не перечень файлов для самостоятельного просмотра.

AI-поисковик можно подключить к чат-боту и использовать его в мессенджере, это еще сильнее упрощает доступ к знаниям и повышает дисциплину соблюдения инструкций.

Обучение на основе лучших практик

Возьмем для примера отдел продаж. Качество работы отдельных менеджеров по продажам можно оценивать и и анализировать, чтобы повышать эффективность отдела и масштабировать лучшие практики в отделе без подключения отдельного ментора. 

ИИ может анализировать записи и переговоров с клиентами в коммерческих и сервисных подразделениях, и на основе этого анализа:

• находить лидеров, определять их методику работы и формировать обучающие материалы и памятки для всей команды;
• определять отстающих и подсвечивать их ошибки и проблемы в коммуникации с клиентами;
• на основе ошибок составлять тренинги, квизы и тесты для отработки;
• формировать дашборды с прогрессом для руководителя.

Такой «цифровой двойник менеджера по продажам» позволит подтянуть отстающих в отделе и сократить время, за которое можно определить, что менеджер на испытательном сроке не соответствует нужным критериям.

3. Персонал — повышение качества подбора 

Когда HR-специалисты подбирают кандидатов вручную, процесс замедляется и теряет точность: одни и те же данные приходится просматривать многократно, подбирая соответствия резюме вакансиям и наоборот, сопоставляя их по опыту, навыкам и требованиям. В итоге растет нагрузка на сотрудников, увеличивается время обработки заявок и снижается качество подбора.

ИИ в сфере промышленности все чаще используют, чтобы ускорить подбор персонала и повысить качество подбора. Модель анализирует тексты вакансий и резюме, сопоставляет их по ключевым параметрам и выдает ранжированный список подходящих пар. HR получает не массив документов, а готовый список кандидатов, с которыми можно работать.

Такое использование ИИ в производстве ускоряет найм и снижает нагрузку на HR-службы, что особенно важно для предприятий с большим количеством линейного и технического персонала.

4. Управление и контроль решений

Эффективное управление производственными процессами требует точной фиксации решений и договоренностей. Для этого после встречи сотрудники делают пост-мит документ с итогами, фиксируют задачи и ответственных. 

Внедрение ИИ в производство позволяет автоматизировать обработку встреч и совещаний, чтобы минимизировать ручной труд.

Для этой цели Riverstart разработали собственный сервис — AI-транскрибатор RiverSpeech, который:

• расшифровывает записи встреч;
• делит фразы по спикерам и подписывает их;
• формирует структурированный протокол встречи;
• фиксирует ключевые договоренности и задачи по итогам.

Автоматизация расшифровки позволяет экономить время сотрудников и быстрее брать задачи в работу. Расшифровка 60-минутной встречи занимает около 5 минут. Проверка и финализация большого протокола — около 20 минут вместо 2–3 часов ручной работы.

Коротко о главном: как ИИ помогает экономить и ускорять операции

ИИ меняет подход к управлению производством: компании перестают полагаться на интуицию и ручной труд, строя процессы на данных и алгоритмах. Технологии сокращают издержки, минимизируют ошибки, ускоряют принятие решений, повышают прозрачность операций и делают обучение сотрудников эффективнее.

Кейсы Riverstart показывают, что внедрение ИИ в промышленность дает измеримый эффект: автоматизация рутинных задач, анализ совещаний, прогнозирование спроса и управление запасами помогают предприятиям точнее планировать работу, снижать излишки и быстрее реагировать на изменения рынка.

В результате ИИ обеспечивает стабильность и предсказуемость процессов, поддерживая людей и повышая общую эффективность бизнеса.

FAQ: отвечаем на ваши вопросы об ИИ в промышленности 

— С чего начать внедрение ИИ в промышленной компании?

Начать внедрение ИИ лучше с анализа процессов. ИИ дает эффект там, где много ручной работы, данных и ошибок из-за человеческого фактора. Сначала ищите узкие места, потом подбирайте технологию.

— Обязательно ли иметь большие массивы данных для внедрения ИИ?

Иметь большие массивы данных не обязательно. Многие решения, например, AI-транскрибация, могут работать и на ограниченных данных, постепенно улучшая качество моделей.

— Можно ли внедрять ИИ точечно, а не сразу во все процессы?

Самый рациональный подход — внедрять ИИ в производство точечно. Автоматизация одного процесса часто дает быстрый и измеримый эффект без сложных и долгих изменений всей системы.

— Насколько безопасно использовать ИИ для внутренних данных и документов?

Безопасность использования ИИ в промышленности зависит от архитектуры решения. В этой отрасли часто используют внутренние AI-сервисы, которые работают в закрытом контуре и не передают данные внешним платформам.

— Когда внедрение ИИ начинает окупаться?

В операционных и управленческих задачах эффект заметен уже в первые месяцы: снижается нагрузка на сотрудников, ускоряются процессы и уменьшаются издержки.