08 апреля 2026 года состоялась отраслевая конференция "AI Day 2026", на которой выступил руководитель центра предиктивного анализа и искусственного интеллекта Ершов Андрей Николаевич c докладом о практических инструментах по построению комплексной системы мониторинга и предиктивной аналитики на ПАО «ММК».
Качество данных — главный ограничитель
Ошибки установки датчиков, пропуски, отсутствие размеченных аварийных кейсов — всё это напрямую влияет на точность моделей. Поэтому основная работа часто происходит не в алгоритмах, а в инфраструктуре сбора и верификации данных, а также в работе с сервисными подразделениями в части логирования того, какой отказ был на оборудовании и подтвердилась ли выданная рекомендация.
ИИ не нужен там, где работает инженерное решение
Не стоит пытаться применять ИИ везде ради самого факта внедрения ИИ. Важнее комплексный инженерный подход и техническая мысль, которая зачастую обходится дешевле, надёжнее и понятнее, чем нейронные сети. Затаскивать нейросеть туда, где работает математика, — значит усложнять систему без выигрыша в результате.
Заказчику необходимы не данные, а решение проблемы
Накопление данных и уведомления не работают без выстроенного бизнес-процесса, который встроен в текущие регламенты. Иначе системы будут использоваться только как постфактум инструмент проверки того, а сигнализировала ли система о надвигающейся аварии. Создание центра, ответственного за мониторинг, аналитику и уведомление цеховых служб об отказах, — ключ к реальному снижению простоев оборудования и реализации рекомендаций по предупредительным ремонтам.
