Роль технологий искусственного интеллекта в цифровой трансформации российского производства
Н. А. Ребус, И. Г. Благовещенский, О. В. Ратанова, Ф. А. Мастяев
Загрузить полный текст
Аннотация: Цифровая трансформация бизнеса означает перевод многих процессов на предприятии в цифровой вид, т.е. предполагается выполнение процессов с использованием компьютерной техники и ИТ-технологий. При этом важно организовать эффективную интеграцию уже имеющихся на предприятии процессов с современными ИТ-технологиями. Такая интеграция может касаться не только производства, но и других областей человеческой деятельности. Конечно, и раньше многие отрасли в разной мере подвергались автоматизации, но появление искусственного интеллекта (ИИ) может сгладить разницу между отраслями с автоматизацией разной степени и позволит оптимизировать процессы, даже если какие-то из сфер деятельности не предполагают использование ИИ. Тем не менее процесс цифровизации в подавляющем большинстве случаев даст ускорение принятию решений, если использовать системы ИИ, в частности цифрового двойника. Это оптимизирует сбор данных, что позволит использовать их для создания моделей объектов или систем. Модель в дальнейшем будет применяться для анализа и оптимизации работы без физического присутствия объекта. Все вышеизложенное и определяет актуальность темы идентификации места и роли искусственного интеллекта в цифровой трансформации российского бизнеса. В данной статье авторы размышляют над проблемой «Какие шаги необходимо предпринять для развития новых технологий анализа данных в производстве? И как усовершенствовать среду работы с данными?». В статье дается обзор истории использования искусственного интеллекта в бизнесе. Обсуждаются слабые стороны применения технологий искусственного интеллекта. Предпринимается попытка дать ответ на вопрос: что нужно сделать уже сегодня, чтобы предприятие или организация могли занять лидирующие позиции завтра.
Ключевые слова: искусственный интеллект, цифровые двойники, большие данные, машинное обучение, модель машинного обучения
Для цитирования. Ребус Н. А., Благовещенский И. Г., Ратанова О. В., Мастяев Ф. А. Роль технологий искусственного интеллекта в цифровой трансформации российского производства // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2025. Т. 27. № 2. С. 37–54. DOI: 10.35330/1991-6639-2025-27-2-37-54
Список литературы
- Догучаева С. М. Инновационное развитие искусственного интеллекта и машинного обучения в современной экономике // РИСК: Ресурсы, Информация, Снабжение, Конкуренция. 2019. № 1. С. 136–138. EDN: ROCRDW
- Мурзагалина Г. М., Китабанов А. Опыт применения искусственного интеллекта в производстве для повышения производительности и безопасности персонала // Московский экономический журнал. 2022. Т. 7. № 12. C. 474–482. DOI: 10.55186/2413046Х_2022_7_12_715
- Положевец Е. В., Сыкеева И. Н. Из истории использования искусственного интеллекта // Вестник образовательного консорциума «Среднерусский университет». Информационные технологии. 2024. № 1(23). С. 52–54.
- Стефанова Н. А., Сидорова Ю. В. Использование искусственного интеллекта для принятия управленческих решений // Вопросы устойчивого развития общества. 2020. № 2. С. 331–334. DOI: 10.34755/IROK.2020.45.31.021. EDN: INDGSX
- Арзамасов Ю. Г. Комплексный подход к определению искусственного интеллекта // Вестник ВГУ. Серия: Право. 2022. № 3(50). С. 242–262.
- Благовещенская М. М., Благовещенский И. Г., Назойкин Е. А., Крылова Л. А. Методика автоматической оценки качества пищевых изделий на основе теории искусственных нейронных сетей // Пищевая промышленность. 2015. № 2. С. 42–45. EDN: TKLVUN
- Фроликов А. В., Трубин А. Е., Алексахин А. Н., Нечаев А. М. Перспективы и риски применения технологии искусственного интеллекта в корпоративном управлении // Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. 2025. Т. 22. № 1(139). С. 198–208. DOI: 10.21686/2413-2829-2025-1-198-208
- Рылов С. А., Холопов В. А., Благовещенский И. Г., Назойкин Е. А. Цифровые двойники систем автоматизации на базе промышленного интернета вещей с применением технологий виртуализации // Приборы. 2022. № 11(269). С. 27–31. EDN: HMVGYA
- Алексахин А. Н., Алыменко М. А., Анисимов А. Ю. и др. Прикладные аспекты применения искусственного интеллекта и нейросетевых технологий. М.: Общество с ограниченной ответственностью «Русайнс», 2024. 176 с. ISBN: 978-5-466-07072-9. EDN: DJPAKM
- Анисимов А. Ю., Трубин А. Е., Алексахин А. Н. и др. Проблемы и перспективы внедрения информационных технологий в процесс подготовки кадров для цифровой экономики. М.: Общество с ограниченной ответственностью «Русайнс», 2023. 170 с. ISBN: 978-5-466-03248-2. EDN: XHZQNI
- Габалин А. В., Гребенюк Г. Г., Дорри М. Х. и др. Модели и методы анализа устойчивости критической инфраструктуры с применением цифрового двойника // Сборник научных трудов XXV Российской научной конференции «Инжиниринг предприятий и управление знаниями». Т. 1. Москва, 2022. С. 70–77. EDN: GPLSSR
- Звонов А. О., Захаров А. В. Использование нейронной сети для автоматизации проектирования типовых технических объектов. В сборнике: Информационные технологии в науке и производстве. Материалы IX Всероссийской молодежной научно-технической конференции. Омск, 2022. С. 116–121. EDN: OINXLZ
- Потяг В. С. Применение искусственного интеллекта как инструмент повышения экономической эффективности промышленного предприятия. Сборник научных трудов «Теория и практика управления в современных условиях» по итогам III Международной научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 2024. С. 414–417. EDN: GZAQJI
- Ребус Н. А. Проектирование и реализация компонентов интеллектуальной программной среды. В сборнике: Роль бизнеса в трансформации общества – 2023. Сборник материалов XVIII Международного конгресса (международной научно-практической конференции). М., 2023. С. 353–357. EDN: ZOEDLJ
- Рылов С. А., Благовещенский И. Г., Кучумов А. В. и др. Архитектурная концепция разработки современных цифровых двойников на базе промышленного интернета вещей. Сборник научных докладов «Фабрика будущего: переход к передовым цифровым, интеллектуальным производственным технологиям, роботизированным системам для отраслей пищевой промышленности» III Международной специализированной конференции-выставки. Курск, 2022. С. 284–293.
Информация об авторах
Ребус Наталья Анатольевна, доцент кафедры цифровой экономики, Московский финансово-промышленный университет «Синергия»;
125315, Россия, Москва, Ленинградский проспект, 80, корп. Е;
Российский биотехнологический университет (РОСБИОТЕХ);
125080, Россия, Москва, Волоколамское шоссе, 11, корп. А;
nrebus@synergy.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3086-4200, SPIN-код: 6143-4370
Благовещенский Иван Германович, д-р техн. наук, профессор кафедры информатики и вычислительной техники пищевых производств, Российский биотехнологический университет (РОСБИОТЕХ);
125080, Россия, Москва, Волоколамское шоссе, 11, корп. А;
drbl@bk.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7862-680X, SPIN-код: 7057-5071
Ратанова Ольга Валентиновна, доцент кафедры цифровой экономики, Московский финансово-промышленный университет «Синергия»;
125315, Россия, Москва, Ленинградский проспект, 80, корп. Е;
rov75@yandex.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9870-4636, SPIN-код: 8543-6319
Мастяев Филипп Алексеевич,старший преподаватель кафедры цифровой экономики, Московский финансово-промышленный университет «Синергия»;
125315, Россия, Москва, Ленинградский проспект, 80, корп. Е;
raven128@yandex.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8012-8594, SPIN-код: 5209-2449