20.07.2026 12:05
Продолжение.
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.
Подписывайтесь на МашТех
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.
Подписывайтесь на МашТех