Жанна Ткаченко 
Швейцарская машиностроительная компания ABB представила новое программное обеспечение на базе искусственного интеллекта для диспетчерских пунктов промышленных предприятий. Презентация комплекса, получившего название ABB Ability Augmented Operator, состоялась в рамках международной выставки ADIPEC в Абу-Даби. Новая разработка призвана помочь операторам нефтегазовой, химической и энергетической отраслей быстрее выявлять аномалии и принимать обоснованные решения.
Программный комплекс интегрируется в повседневные рабочие процессы оператора, объединяя эксплуатационные данные и подсказки искусственного интеллекта. Система способна анализировать множество показателей одновременно, замечая малейшие отклонения в технологических процессах. При возникновении нештатной ситуации алгоритм обращается к многолетней истории предприятия, чтобы показать, как подобные проблемы решались в прошлом.
Важной особенностью платформы является возможность виртуального тестирования ответных действий до их реального применения на производстве. Программа подробно объясняет логику своих рекомендаций, однако окончательное решение всегда остается за человеком. По словам руководителя подразделения «Энергетическая промышленность» компании ABB Джино Эрнандеса, искусственный интеллект должен завоевать доверие операторов, поэтому прозрачность алгоритмов имеет первостепенное значение для безопасной работы.
Внедрение подобных технологий становится особенно актуальным на фоне растущего кадрового дефицита в промышленности. По данным Международного энергетического агентства, в развитых экономиках на каждого молодого специалиста в энергетике приходится более двух сотрудников предпенсионного возраста. Переход к централизованным диспетчерским пунктам также означает, что небольшим командам приходится контролировать более сложные процессы и обрабатывать огромные массивы данных.
Новая разработка ABB направлена на повышение производительности и снижение эксплуатационных расходов предприятий. Заблаговременное обнаружение производственных изменений поможет сократить количество незапланированных простоев и снизить объемы выпуска бракованной продукции. Кроме того, опора на исторические данные позволит новым сотрудникам быстрее перенимать опыт предыдущих поколений операторов.
