Бесплатный фрагмент - Искусственный интеллект и робототехника в индустрии 4.0

Лесников Сергей Владимирович

Выпускник механико-математического факультета

Московского государственного университета имени М.В.Ломоносова,

главный редактор «Альманаха «ГОВОР»,

кандидат филологических наук,

доцент кафедры математического моделирования и кибернетики

АНАЛИТИЧЕСКИЙ КУРС / АКАДЕМИЧЕСКИЙ ИНТЕНСИВ

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И РОБОТОТЕХНИКА В ИНДУСТРИИ 4.0: СТРАТЕГИЧЕСКАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ

Комплексная программа по модернизации предприятий с использованием передовых ИИ-технологий.

Содержание программы (детализация):

Программа объединяет стратегические подходы и прикладные технические решения для достижения цифровой зрелости. Включает разбор следующих ключевых аспектов:

— Модернизация и оптимизация: принципы внедрения ИИ, оценка потенциала автоматизации и приоритетные направления модернизации, направленные на повышение общей эффективности оборудования (OEE) и сокращение TCO.

— Передовые технологии: практическое использование машинного обучения (ML, Transfer Learning, Federated Learning), цифровых двойников (Digital Twins) и Edge-вычислений для предиктивной аналитики (RUL) и проактивного управления ресурсами.

— Автономные системы: интеграция и координация промышленных, коллаборативных (Cobots) и автономных мобильных роботов (AMR) с акцентом на безопасность (ISO, HRC) и многоагентное обучение (MARL).

— Внедрение и масштабирование (MLOps): стратегии интеграции ИИ-решений с Legacy-системами, оценка экономической эффективности (ROI), управление изменениями (Change Management) и построение Фабрик ИИ.

— Научно-методическая база: введение в теорию ИИ (пролегомены), классификация ИИ-систем, интерпретация в контексте моделей зрелости и формирование экспертного словаря (ГИЗАУРУС) терминов Индустрии 4.0.

РЕАЛЬНЫЕ КЕЙСЫ И УСПЕШНЫЕ РЕШЕНИЯ ОТ ВЕДУЩИХ ЭКСПЕРТОВ

В контексте четвертой промышленной революции (Индустрия 4.0) критически актуализируется задача системной модернизации промышленных предприятий. Это требует инновационного подхода к стратегическому управлению мощностями и координации интеллектуальных роботизированных комплексов, реализуемого посредством внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ).

ЦЕЛЬ ПРОГРАММЫ

Целью программы является формирование у высшего и среднего управленческого звена промышленных и робототехнических компаний комплекса компетенций, необходимых для стратегического планирования, внедрения ИИ-технологий и последующей оптимизации производственных процессов с целью создания интеллектуальных производственных комплексов (Smart Factory).

ЦЕЛЕВАЯ АУДИТОРИЯ

Программа ориентирована на удовлетворение потребностей управленческого и технического корпуса, непосредственно ответственного за технологическое развитие и цифровую трансформацию, в числе которых: руководители производственных предприятий, топ-менеджеры промышленных компаний, директора заводов/фабрик, управленцы, ответственные за цифровизацию, а также профильные инженеры, специалисты по автоматизации и эксперты по технологическому развитию.

КЛЮЧЕВЫЕ АСПЕКТЫ ПРОГРАММЫ

Программа детализирует следующие предметные области, обеспечивая комплексное понимание методологии Индустрии 4.0:

— Системная автоматизация производственных процессов и оптимизация мощностей.

— Стратегии управления и координации роботизированных систем и коботов.

— Разработка и внедрение прогностических моделей на основе машинного обучения и предиктивной аналитики (RUL).

— Методы оптимизации производственных мощностей и повышение общей эффективности оборудования (OEE).

ФОРМИРУЕМЫЕ КОМПЕТЕНЦИИ (РЕЗУЛЬТАТЫ ОБУЧЕНИЯ)

По завершении курса слушатели приобретут следующие профессиональные компетенции:

— умение интегрировать ИИ-решения в существующие производственные контуры;

— навыки оптимизации операционных процессов и повышения экономической эффективности (ROI);

— понимание принципов работы и управление роботизированными системами;

— способность оценивать технологическую и финансовую эффективность внедряемых ИИ-решений;

— умение создавать интеллектуальные производственные комплексы нового поколения.

ФОРМАТ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОГРАММЫ (ПРЕИМУЩЕСТВА)

— Доступ к реальным практическим кейсам и обзору ИИ-инструментов, представленным ведущими экспертами отрасли.

— Очный формат, способствующий прямому профессиональному нетворкингу и коммуникации со спикерами.

— Возможность дистанционного подключения (онлайн-трансляция) для региональных и международных участников.

Программа представляет собой аналитический интенсив, структурированный по пяти модулям, которые последовательно раскрывают стратегию цифровой трансформации, методологию внедрения ИИ-решений и управление роботизированными комплексами в контексте Индустрии 4.0.

МОДУЛЬ 1. СТРАТЕГИЧЕСКАЯ АРХИТЕКТУРА ИНДУСТРИИ 4.0

1.1. Глобальный ландшафт и векторы развития промышленной автоматизации

— анализ ключевых трендов и технологий, определяющих траекторию Четвертой промышленной революции;

— рассмотрение моделей технологической зрелости (например, ACATECH, RAMI 4.0) и позиционирование предприятия в текущем контексте;

— изучение эффектов цифровизации: повышение гибкости (Agility) и персонализация (Customization) производства.

1.2. Пролегомены к внедрению ИИ: концептуальные и методологические основы

— теоретические основы ИИ: классификация систем, ключевые алгоритмы и парадигмы машинного обучения, применимые в промышленности;

— принципы принятия решений: оценка экономической целесообразности (ROI) и стратегического соответствия внедряемых ИИ-решений;

— формирование экспертного словаря (ГИЗАУРУС): унификация терминологии для обеспечения единого коммуникационного поля.

1.3. Аудит технологической готовности: методы оценки потенциала для роботизации и цифровизации

— методики оценки текущего состояния производственных процессов и выявление узких мест (bottlenecks);

— инструменты для количественной оценки потенциала автоматизации и роботизации на уровне цехов и отдельных операций;

— анализ инфраструктуры: готовность к интеграции датчиков, систем сбора данных (IoT) и Edge-вычислений.

1.4. Разработка дорожной карты трансформации: определение приоритетных направлений модернизации

— построение иерархической модели целей: от корпоративной стратегии до тактических задач автоматизации;

— фокусировка на ключевых метриках эффективности: повышение общей эффективности оборудования (OEE), сокращение совокупной стоимости владения (TCO) и минимизация времени простоя (Downtime);

— сценарное планирование: разработка альтернативных путей реализации проектов с учетом ресурсных и временных ограничений.

МОДУЛЬ 2. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ МОЩНОСТЯМИ

2.1. Развертывание предиктивной аналитики: архитектура систем для прогнозирования остаточного срока службы (RUL)

— методология предиктивного обслуживания (PdM): переход от реактивного и планово-предупредительного обслуживания к прогнозирующему;

— архитектура системы мониторинга: сбор, агрегация и предобработка данных временных рядов (Time-Series Data) от промышленных датчиков;

— разработка прогностических моделей: применение алгоритмов машинного обучения для выявления скрытых паттернов деградации оборудования.

2.2. Алгоритмы ИИ для оптимизации технологических процессов

— глубокое обучение (Deep Learning) в производстве: применение сверточных и рекуррентных нейронных сетей для контроля качества и оптимизации параметров процесса;

— снижение дефектности: использование компьютерного зрения для автоматического контроля продукции и выявления аномалий в реальном времени;

— применение методов обучения с подкреплением (Reinforcement Learning) для динамической настройки управляющих параметров.

2.3. Концепция автономного управления производственными мощностями

— реализация кибер-физических систем (CPS): интеграция физических процессов и вычислительных ресурсов в единый контур;

— прецизионный контроль: использование ИИ для точного управления исполнительными механизмами и регулирования микропроцессов;

— создание замкнутых циклов автоматизации: от получения данных до автономного принятия корректирующих решений.

2.4. Стратегическое управление операционными ресурсами и логистикой

— моделирование и оптимизация цепей поставок (Supply Chain Optimization): применение ИИ для прогнозирования спроса и планирования запасов;

— логистическая оптимизация внутрицеховых потоков: маршрутизация автономных транспортных средств (AMR) и минимизация транспортных издержек;

— управление энергопотреблением: интеллектуальные системы для прогнозирования и оптимизации энергозатрат предприятия.

МОДУЛЬ 3. ИНТЕГРАЦИЯ И КООРДИНАЦИЯ РОБОТИЗИРОВАННЫХ КОМПЛЕКСОВ

3.1. Интеграция промышленных и коллаборативных роботов (коботов)

— принципы безопасного человеко-роботизированного взаимодействия (HRC): соответствие стандартам ISO/TS 15066 и обеспечение зоны безопасной работы;

— разработка унифицированных интерфейсов: создание единой среды программирования и мониторинга для гетерогенного парка роботов;

— кейсы применения коботов: автоматизация сборочных операций, упаковки и контроля качества в условиях изменяющейся среды.

3.2. Программирование многоагентных систем (MARL)

— архитектура координации гетерогенных комплексов: принципы взаимодействия между автономными мобильными роботами, промышленными манипуляторами и системами ЧПУ;

— использование многоагентного обучения с подкреплением (MARL) для достижения коллективного, оптимального результата;

— синхронизация процессов: обеспечение бесшовной работы нескольких роботов в рамках одного технологического цикла.

3.3. Внедрение автономных мобильных роботов (AMR)

— технологии навигации: SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), лидарные и визуальные системы для ориентации в пространстве;

— логистическая оптимизация: разработка алгоритмов диспетчеризации и управления парком AMR в реальном времени;

— взаимодействие с инфраструктурой: интеграция AMR с автоматическими воротами, лифтами и другими статичными элементами предприятия.

3.4. Промышленная безопасность и стандартизация роботизированных комплексов

— соответствие нормативным требованиям: обзор международных (ISO) и национальных стандартов (ТР ТС) в области промышленной робототехники;

— управление рисками: методики оценки и снижения операционных рисков при эксплуатации автономных систем;

— кибербезопасность индустриальных систем управления (ICS): защита роботизированных комплексов от внешних и внутренних угроз.

МОДУЛЬ 4. ОРГАНИЗАЦИОННАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ И МАСШТАБИРОВАНИЕ

4.1. Фреймворк MLOps: от пилота до промышленного развертывания

— методология построения Фабрик ИИ (AI Factory): автоматизация процессов разработки, тестирования и непрерывного развертывания (CI/CD) моделей машинного обучения;

— инструменты и платформы MLOps: обзор экосистем для управления жизненным циклом ИИ-решений;

— мониторинг и поддержка: обеспечение стабильности и актуальности развернутых моделей (Model Drift detection).

4.2. Методология оценки экономической эффективности (ROI)

— расчет метрик: разработка системы ключевых показателей эффективности (KPI) для оценки влияния ИИ на производственный результат;

— верификация ценности: методы финансового моделирования для обоснования инвестиций в цифровизацию;

— анализ рисков: оценка операционных, технологических и финансовых рисков, связанных с внедрением.

4.3. Управление организационными изменениями (Change Management)

— преодоление сопротивления персонала: стратегии коммуникации и вовлечения сотрудников в процесс цифровой трансформации;

— трансформация корпоративной культуры: формирование компетенций в области работы с данными и принятия решений на основе ИИ;

— реорганизация рабочих мест и обучение: разработка программ переквалификации и повышения квалификации для работы с новыми интеллектуальными системами.

4.4. Архитектура масштабирования и интеграции с Legacy-системами

— принципы бесшовного перехода: стратегии интеграции новых ИИ-решений с унаследованными системами (SCADA, MES, ERP);

— обеспечение совместимости: использование промежуточного программного обеспечения (Middleware) и стандартизированных протоколов обмена данными;

— масштабирование: планирование горизонтального и вертикального масштабирования ИИ-инфраструктуры по мере роста потребностей предприятия.

МОДУЛЬ 5. СИСТЕМНЫЕ КОНЦЕПЦИИ И ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ

5.1. Передовые парадигмы машинного обучения в промышленных задачах

— Transfer Learning (трансферное обучение): использование предобученных моделей для ускорения разработки и снижения потребности в больших объемах маркированных данных;

— Federated Learning (федеративное обучение): принципы распределенного обучения моделей без обмена конфиденциальными производственными данными;

— обучение с подкреплением: углубленное рассмотрение методов для оптимизации сложных многофакторных процессов.

5.2. Проектирование кибер-физических производственных систем (CPS)

— архитектура CPS: уровни и компоненты, обеспечивающие взаимодействие физического и виртуального миров;

— протоколы взаимодействия: обзор индустриальных коммуникационных стандартов (OPC UA, MQTT) для интеграции CPS;

— интеллектуальное принятие решений: роль Edge-вычислений в обеспечении оперативности и надежности управляющих воздействий.

5.3. Концепция Digital Twins (Цифровые Двойники)

— создание высокоточных симуляционных моделей: инструменты и методы для построения цифровых реплик производственных активов и целых предприятий;

— применение цифровых двойников: тестирование сценариев, оптимизация процессов в виртуальной среде и прогнозирование поведения систем до физического внедрения;

— интеграция с данными в реальном времени: обеспечение актуальности Digital Twins через постоянный поток данных.

5.4. Инструментарий для создания прогностических моделей и анализа больших данных

— анализ временных рядов (Time Series Analysis): методы декомпозиции, выявление трендов и сезонности для точного прогнозирования;

— многомерный анализ данных: применение статистических методов и ИИ для выявления неочевидных корреляций и причинно-следственных связей;

— системы выявления аномалий (Anomaly Detection): алгоритмы для оперативного обнаружения нештатных ситуаций и критических отклонений.

ПРИЛОЖЕНИЕ И ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ

— Терминосистема ИИ (ГИЗАУРУС): расширенный глоссарий ключевых понятий Индустрии 4.0, ИИ и робототехники.

— Чек-лист по оценке готовности: инструмент для самостоятельного аудита текущей технологической и организационной зрелости компании к внедрению ИИ-решений.

— Обзор нейронных сетей: анализ доступных и адаптированных ИИ-инструментов для потребностей среднего и крупного промышленного бизнеса.

— Практические кейсы (АСУ ТП): разбор успешных примеров автоматизации и интеграции ИИ в автоматизированные системы управления технологическими процессами.

— Этические вызовы и регуляторика: обзор правовых и этических аспектов применения автономных систем и ИИ в производственной среде.

Программа лекции:

«Искусственный интеллект в промышленности и робототехнике»

Продолжительность: 6 академических часов (350 минут чистого времени, 6 часов общего времени с перерывами)

Формат: очный (с возможностью онлайн-трансляции)

Целевая аудитория: руководители производственных предприятий, топ-менеджеры, директора заводов, управленцы по цифровой трансформации, инженеры, эксперты по автоматизации.

Цель курса

Обеспечить руководителей промышленных и робототехнических компаний практическими инструментами и стратегиями для внедрения ИИ-технологий, оптимизации производства и создания интеллектуальных производственных комплексов нового поколения.

Детальное расписание

Аннотация

Настоящая работа посвящена систематизации и тематической классификации ключевых направлений, методов и инструментов применения искусственного интеллекта (ИИ) в условиях Индустрии 4.0, с особым акцентом на сферу промышленного производства и робототехники. Данный выбор тематического фокуса обусловлен тем, что промышленное производство, будучи капиталоемким и критически важным сектором, выступает основным полигоном для внедрения прорывных цифровых технологий. Именно в этой сфере требования к точности, надежности и автономности систем являются наиболее высокими, что делает ИИ не просто инструментом автоматизации, а центральным звеном создания киберфизических производственных систем (CPS).

В условиях глобального ускорения цифровой трансформации, которое характеризуется взрывным ростом объемов генерируемых данных (Big Data), повсеместным распространением Промышленного Интернета Вещей (IIoT) и интеграцией информационных технологий (IT) с операционными технологиями (OT), возникает острая необходимость повышения операционной эффективности, гибкости и устойчивости производственных систем. В этом контексте комплексное и глубоко интегрированное внедрение ИИ перестает быть факультативной модернизацией, превращаясь в стратегический актив, определяющий конкурентоспособность предприятия. Применение алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения позволяет переходить от реактивных или планово-предупредительных моделей управления активами и производственными процессами к предиктивной и прескриптивной аналитике, обеспечивая проактивное принятие решений.

Однако, стремительное, а зачастую и нерегулируемое, развитие данной области привело к возникновению серьезных методологических и терминологических проблем. В частности, наблюдается значительная фрагментация подходов к проектированию и внедрению ИИ-решений. Различные исследовательские и инженерные сообщества используют гетерогенные наборы методов (от классического машинного обучения до обучения с подкреплением и федеративного обучения), часто присваивая схожим прикладным задачам (например, обнаружение аномалий, диагностика неисправностей, прогнозирование отказов) различные, не всегда унифицированные наименования. Эта терминологическая избыточность и концептуальная разобщенность создают значительные барьеры на пути эффективного масштабирования пилотных ИИ-инициатив до уровня полномасштабного корпоративного развертывания.

Проблема усугубляется отсутствием общепринятых, структурированных моделей, которые могли бы обеспечить четкое картирование конкретной производственной задачи на наиболее подходящий класс ИИ-методов и необходимый набор инструментальных средств (платформ, фреймворков). Отсутствие такой унифицирующей структуры замедляет трансфер знаний между отраслями, увеличивает затраты на обучение персонала и оценку рисков, а также препятствует формированию отраслевых стандартов для аудита и сертификации ИИ-решений в критически важных производственных средах.

В связи с этим, возникает острая, научно и практически обоснованная необходимость в разработке структурированной модели, которая позволит не только унифицировать видение и терминологию, но и разработать тактическую дорожную карту практического применения ИИ в рамках единой производственной экосистемы. Предлагаемая модель призвана стать основой для создания эталонной архитектуры, обеспечивающей бесшовную интеграцию автономных роботизированных систем, систем технического зрения на основе глубокого обучения, предиктивных аналитических модулей и систем поддержки принятия решений. Конечной целью систематизации является создание прозрачной, объяснимой (Explainable AI, XAI) и легко масштабируемой парадигмы внедрения ИИ, которая обеспечит максимальную синергию между физическим миром производственных операций и цифровым миром интеллектуального анализа данных, тем самым окончательно реализуя потенциал Индустрии 4.0.

Для обеспечения высокой степени достоверности и практической значимости результатов, в качестве эмпирической основы для тематической классификации был использован детально структурированный и практически ориентированный корпус информационных материалов, посвященных исключительно вопросам внедрения ИИ в промышленность и робототехнику. Этот корпус, включающий модульную программу обучения, подробный глоссарий терминов («ГИЗАУРУС») и сценарные подходы к решению производственных задач, рассматривается как репрезентативный срез актуальных и верифицированных знаний в данной предметной области. Использование такого специфического, предварительно структурированного материала позволило избежать методологической ошибки, связанной с опорой на разрозненные или чрезмерно абстрактные академические источники, что, в свою очередь, обеспечило высокую степень релевантности и непосредственную практическую применимость полученной классификационной модели.

Исходя из этого, центральная задача исследования выходит за рамки простого перечисления технологий и алгоритмов машинного обучения. Гораздо более критичным является выявление логических связей и иерархии между этими элементами, что позволяет рассматривать процесс цифровой трансформации как целостный, многоэтапный путь. Такая систематизация необходима для формирования четкого понимания, как именно отдельные технологические компоненты — такие как Машинное зрение, Обучение с подкреплением или Нейросетевые трансформеры — интегрируются в сквозные производственные процессы и влияют на ключевые операционные показатели (OEE, MTBF). В результате, модель классификации должна служить не справочником, а методологической рамкой для стратегического планирования.

Иерархия, которую стремится выявить исследование, охватывает полный спектр зрелости ИИ-инициатив в промышленном секторе, начиная с самых фундаментальных, стратегических и данных-ориентированных этапов. Этот начальный уровень включает в себя не только абстрактное стратегическое планирование, но и конкретные технические задачи, такие как Аудит источников данных, обеспечивающий фундамент для всей последующей работы. Создание надежного Data Lake (Озеро данных), а также процедуры Очистки данных и Верификации данных являются абсолютным sine qua non для успешного развертывания любой ИИ-модели, поскольку нерелевантные или несбалансированные данные напрямую ведут к неробастным результатам и, как следствие, к отсутствию экономического эффекта. Иными словами, исследование прослеживает, как стратегическая готовность (Кластер 1) питает технологическую эффективность (Кластеры 2 и 3).

Завершающим элементом этой иерархии являются продвинутые автономные производственные системы нового поколения. Это наиболее сложный и интегрированный уровень, где ИИ-решения перестают быть инструментами поддержки принятия решений, а становятся самими агентами принятия решений. Речь идет о реализации концепций Самоорганизующиеся фабрики, способных динамически перестраивать производственные цепочки, маршрутизацию AMR и загрузку оборудования в ответ на внешние и внутренние возмущения. На этом уровне центральной становится концепция Антихрупкость производства — способность системы не просто выдерживать шоки (устойчивость), но и становиться сильнее, извлекая уроки из сбоев и аномалий, обнаруженных в процессе работы. Таким образом, классификация связывает базовую задачу управления данными с конечной целью создания максимально гибкого, адаптивного и самооптимизирующегося производства, управляемого Многоагентным обучением с подкреплением.

Ключевым результатом работы является тематическая классификация, разделенная на пять фундаментальных кластеров, отражающих этапы и направления внедрения ИИ. Первый кластер посвящен стартовым стратегиям внедрения, включающим оценку цифровой зрелости, выбор минимально жизнеспособного продукта (MVP) и расчет экономического эффекта (ROI, TCO). Второй кластер фокусируется на робототехнических трендах и предиктивной аналитике, где центральное место занимают мониторинг состояния оборудования (OEE, RUL, Анализ временных рядов) и переход от исполнительных механизмов к мыслящим агентам (AMR, Коботы). Третий кластер охватывает роботизацию производственных линий, подчеркивая важность интеграции промышленных и коллаборативных роботов (ISO/TS $15066$) в симбиотической среде, а также вопросы координации и безопасности (SLAM-алгоритмы, Сенсорная фузия). Четвертый кластер детализирует практическое внедрение ИИ, включая стратегии масштабирования (Фабрика ИИ), управление изменениями (Change Management) и метрики оценки эффективности (MTBF, Total Value of Ownership). Наконец, пятый кластер описывает продвинутые ИИ-инструменты в производстве, такие как машинное обучение (MLOps, Ансамблирование моделей), создание цифровых двойников (Digital Twins) для симуляции процессов, и концепцию умных производственных систем (Самоосознающие системы, Проактивные интерфейсы).

Анализ показал, что современные промышленные системы стремятся к реализации замкнутого цикла «Восприятие — Анализ — Действие», опираясь на технологии Edge-вычислений и Облачных решений для обеспечения синхронизации в реальном времени (Time Synchronization, OPC UA). Переход от традиционной автоматизации к автономизации требует не только технологических изменений, но и культурной трансформации (Культура «Человек в контуре», Послы ИИ), а также обеспечения робастности и объяснимости (XAI) ИИ-моделей. Применение мультиагентного обучения с подкреплением (MARL) и создание гибридных команд «человек + ИИ» выступают в качестве перспективных направлений, способствующих достижению максимальной эффективности и антихрупкости производственных процессов. Таким образом, предложенная классификация является валидным инструментом для стратегического планирования и структурированного внедрения ИИ в промышленность и робототехнику. Выявленные взаимосвязи между кластерами позволяют говорить о формировании новой, целостной парадигмы промышленного производства.

Ключевые слова

искусственный интеллект; промышленная автоматизация; робототехника; цифровой двойник; машинное обучение; предиктивное обслуживание; Edge-вычисления; Индустрия 4.0; коллаборативные роботы; AMR; IIoT; OEE; RUL; Data Lake; MLOps; XAI; MVP; ROI; TCO; киберфизические системы; мультиагентное моделирование; усиленное обучение; Transfer Learning; Federated Learning; Time-Sensitive Networking; оптимизация ресурсов; гибридная инфраструктура; адаптивное производство; нулевое доверие; сенсорная фузия; проактивные интерфейсы; цифровая трансформация.

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ (ИИ)

Искусственный интеллект представляет собой область компьютерной науки, направленную на создание систем, способных имитировать человеческий интеллект и выполнять задачи, требующие когнитивных способностей. Это включает в себя обучение, решение проблем, распознавание образов, восприятие и принятие обоснованных решений в сложной среде. Современные ИИ-модели используют сложные алгоритмы и большие объемы данных для достижения высокой точности результатов.

Работа ИИ основана на математических моделях, таких как нейронные сети и глубокое обучение, которые позволяют машинам самостоятельно извлекать знания. Эти системы могут адаптироваться к изменяющимся условиям и улучшать свою производительность с течением времени без явного программирования. Данная парадигма открывает широкие возможности для автоматизации многих интеллектуальных процессов.

Применение ИИ охватывает широкий спектр отраслей: от медицины, где он используется для диагностики заболеваний, до промышленности, где он оптимизирует производственные цепочки. Внедрение ИИ становится ключевым фактором конкурентоспособности предприятий в эпоху цифровой трансформации. Такие технологии лежат в основе многих современных инноваций.

Пример: Для повышения эффективности производства компания использовала искусственный интеллект для предиктивного анализа отказов оборудования.

ПРОМЫШЛЕННАЯ АВТОМАТИЗАЦИЯ

Промышленная автоматизация — это комплексное применение технологий для управления и контроля производственных процессов, машин и оборудования с минимальным участием человека. Целью является повышение производительности, улучшение качества продукции, снижение эксплуатационных расходов и обеспечение безопасности труда. Она охватывает все уровни управления, от полевого оборудования до систем планирования предприятия.

В основе автоматизации лежат программируемые логические контроллеры (ПЛК), распределенные системы управления (РСУ) и специализированное программное обеспечение для сбора и анализа данных. Эти инструменты позволяют организовать непрерывный цикл производства, минимизируя влияние человеческого фактора и связанных с ним ошибок. Это обеспечивает более высокую стабильность и предсказуемость операций.

Современная промышленная автоматизация интегрирует передовые технологии, включая IIoT, робототехнику и ИИ, трансформируясь в интеллектуальные автоматизированные системы. Это позволяет фабрикам быстро перестраиваться под изменяющиеся требования рынка и выпускать персонализированную продукцию. Этот процесс является краеугольным камнем концепции Индустрия 4.0.

Пример: Внедрение промышленной автоматизации позволило сократить время цикла на 20% и почти полностью исключить брак.

РОБОТОТЕХНИКА

Робототехника представляет собой междисциплинарную область науки и техники, занимающуюся проектированием, конструированием, программированием и применением роботов. Роботы — это механические устройства, способные выполнять физические задачи, часто заменяя человека в опасных или монотонных условиях. Эта отрасль объединяет механику, электронику, информатику и системы управления.

Современные роботы оснащаются сложными сенсорами, системами технического зрения и мощными вычислительными блоками, позволяющими им взаимодействовать с окружающей средой. Это привело к появлению более гибких и адаптивных систем, таких как коллаборативные роботы и автономные мобильные роботы. Они способны работать в неструктурированных условиях, повышая эффективность производства.

В промышленном контексте робототехника играет решающую роль в автоматизации сборочных линий, сварки, окраски и упаковки, обеспечивая высокую скорость и точность. По мере развития ИИ и машинного обучения роботы становятся более «умными», способными к самодиагностике и оптимизации своих движений. Широкое внедрение этих систем обеспечивает конкурентное преимущество.

Пример: Цех по производству автомобилей полностью перешел на робототехнику для выполнения высокоточных сварочных работ.

ЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК

Цифровой двойник — это виртуальная копия физического объекта, процесса или системы, которая существует в режиме реального времени и обновляется данными, поступающими с датчиков. Эта динамическая модель позволяет проводить симуляции, анализировать производительность, прогнозировать поведение и оптимизировать операции. Он обеспечивает мост между физическим и цифровым миром, улучшая понимание сложных систем.

Создание цифрового двойника требует интеграции технологий Интернета вещей (IIoT), высокопроизводительных вычислений, машинного обучения и трехмерного моделирования. С помощью этих компонентов двойник точно отражает состояние своего физического аналога, включая его температуру, вибрацию, степень износа и загрузку. Его точность напрямую зависит от качества и частоты собираемых данных.

Использование цифровых двойников позволяет инженерам тестировать изменения в производственных процессах или конструкции продукта виртуально, до их внедрения в реальную среду. Это минимизирует риски, сокращает время разработки (Time-to-Market) и позволяет проводить предиктивное обслуживание с высокой степенью достоверности. Двойники стали неотъемлемой частью жизненного цикла сложных активов.

Пример: Используя цифровой двойник турбины, инженеры смогли точно спрогнозировать момент следующего требуемого технического обслуживания.

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ (МО)

Машинное обучение — это подраздел искусственного интеллекта, который фокусируется на разработке алгоритмов, позволяющих системам автоматически учиться на основе данных и улучшать производительность. Вместо явного программирования правил, машина самостоятельно выявляет закономерности, строит модели и принимает решения. Оно является основой для многих современных интеллектуальных приложений.

Основные парадигмы МО включают обучение с учителем (классификация и регрессия), обучение без учителя (кластеризация и ассоциативные правила) и обучение с подкреплением. Выбор метода зависит от характера задачи и наличия размеченных данных для тренировки модели. Каждая парадигма имеет свои сильные стороны и области наиболее эффективного применения.

В промышленной сфере машинное обучение активно используется для прогнозирования спроса, оптимизации логистики, автоматизированного контроля качества продукции и идентификации аномалий в работе оборудования. Успешное внедрение МО требует качественных данных, мощной вычислительной инфраструктуры и высококвалифицированных специалистов. Это критически важная технология для создания адаптивного производства.

Пример: Машинное обучение было применено для автоматической классификации дефектов на сборочной линии с точностью 98%.

ПРЕДИКТИВНОЕ ОБСЛУЖИВАНИЕ

Предиктивное обслуживание — это стратегия технического обслуживания, которая использует анализ данных и машинное обучение для прогнозирования вероятного времени отказа оборудования. Вместо обслуживания по расписанию или после поломки, работы проводятся только тогда, когда это действительно необходимо, что минимизирует время простоя. Такой подход значительно снижает эксплуатационные расходы и увеличивает срок службы активов.

Этот процесс основан на непрерывном мониторинге состояния оборудования с помощью сенсоров, которые собирают данные о вибрации, температуре, давлении, акустических шумах и других параметрах. Эти потоки данных обрабатываются специальными алгоритмами, которые ищут тонкие аномалии или паттерны, предшествующие поломке. Точное прогнозирование требует глубокого понимания физики процесса.

Основная ценность предиктивного обслуживания заключается в трансформации незапланированных простоев в запланированные, что позволяет оптимизировать график ремонтных работ, минимизировать запасы запчастей и повысить общую эффективность оборудования (OEE). Это ключевой элемент, обеспечивающий высокую антихрупкость и устойчивость современных производственных систем. Внедрение этой стратегии требует серьёзных инвестиций в цифровую инфраструктуру.

Пример: Благодаря предиктивному обслуживанию удалось предотвратить крупную поломку компрессора, сэкономив до 50 000 долларов.

EDGE-ВЫЧИСЛЕНИЯ

Edge-вычисления представляют собой парадигму распределенных вычислений, при которой обработка данных происходит максимально близко к источнику их генерации, то есть на периферии сети (на «границе» — Edge). Это могут быть датчики, контроллеры или специализированные шлюзы, расположенные непосредственно на производственном объекте. Цель состоит в снижении задержки и экономии пропускной способности центральной сети.

Основное преимущество Edge-вычислений заключается в возможности принятия решений в реальном времени, что критически важно для систем управления движением, автономных транспортных средств и промышленной автоматизации. Оно позволяет быстро реагировать на аварийные ситуации, обрабатывать конфиденциальные данные локально и уменьшать зависимость от облачной инфраструктуры. Это обеспечивает более высокую надежность автономных операций.

В контексте IIoT и Индустрии 4.0 Edge-вычисления позволяют фильтровать огромные потоки данных, отправляя в облако только наиболее важную и агрегированную информацию для дальнейшего анализа. Это оптимизирует общую архитектуру данных, снижает операционные расходы на облачные сервисы и повышает уровень кибербезопасности. Такая гибридная инфраструктура обеспечивает максимальную гибкость.

Пример: Система технического зрения использовала Edge-вычисления для немедленной проверки качества деталей без отправки видеопотока на удаленный сервер.

ИНДУСТРИЯ 4.0

Индустрия 4.0 (Четвертая промышленная революция) — это концепция развития промышленности, основанная на массовом внедрении киберфизических систем в производственные процессы. Она подразумевает глубокую интеграцию физического производства с цифровыми технологиями, включая Искусственный интеллект, Интернет вещей и облачные вычисления. Ее конечная цель — создание полностью автономных и самоорганизующихся «умных фабрик».

Ключевыми элементами Индустрии 4.0 являются цифровизация всей цепочки создания стоимости, горизонтальная и вертикальная интеграция информационных систем, а также децентрализованное принятие решений. Это позволяет создавать гибкое, адаптивное производство, способное быстро реагировать на индивидуальные запросы потребителей (массовая кастомизация). Такой подход обеспечивает беспрецедентную операционную эффективность.

Реализация Индустрии 4.0 требует трансформации организационной культуры, развития новых компетенций персонала и внедрения концепций, таких как цифровой двойник, предиктивное обслуживание и коллаборативная робототехника. Это не просто технологическая модернизация, а комплексный сдвиг парадигмы управления промышленными предприятиями. Ее внедрение является стратегической задачей для всех развитых экономик.

Пример: Завод, использующий принципы Индустрии 4.0, может изготовить полностью кастомизированный продукт за то же время, что и стандартный.

КОЛЛАБОРАТИВНЫЕ РОБОТЫ (КОБОТЫ)

Коллаборативные роботы, или коботы, представляют собой тип промышленных роботов, специально разработанных для безопасного и прямого взаимодействия с людьми в общем рабочем пространстве. В отличие от традиционных индустриальных роботов, требующих защитных ограждений, коботы оснащены специальными датчиками и механизмами ограничения силы. Это позволяет им работать бок о бок с операторами без риска травмирования.

Основная функция коботов заключается в выполнении монотонных, повторяющихся или физически тяжелых задач, в то время как человек сосредоточен на операциях, требующих тонкой моторики, когнитивных способностей или принятия сложных решений. Они выступают в роли помощников, повышая эргономичность рабочего места и производительность труда. Их гибкость позволяет легко перепрограммировать их для выполнения новых задач.

Внедрение коллаборативных роботов значительно повышает гибкость производственных ячеек и позволяет автоматизировать небольшие серии продукции или мелкосерийное производство, что ранее было нерентабельно. Их легкость программирования и интеграции делает их идеальным решением для малых и средних предприятий. Они являются важным элементом повышения безопасности и эффективности труда.

Пример: Оператор на линии передает детали коллаборативному роботу, который затем выполняет точное закручивание крепежных элементов.

AMR (Autonomous Mobile Robots)

AMR, или Автономные Мобильные Роботы, — это интеллектуальные транспортные платформы, которые используют датчики, карты и встроенный искусственный интеллект для навигации в динамичной среде без необходимости внешнего управления или проложенных маршрутов. Они могут самостоятельно принимать решения о выборе оптимального пути, объезжать препятствия и взаимодействовать с другими системами. Они представляют собой значительный шаг вперед по сравнению с традиционными AGV.

Эти роботы оснащены сложной сенсорной фузией, включая лидары, камеры и ультразвуковые датчики, что позволяет им строить точную карту помещения и избегать столкновений с людьми или другим оборудованием. В отличие от рельсовых систем, AMR способны динамически менять свои задания и маршруты в ответ на изменяющиеся производственные требования. Они обеспечивают высокую гибкость внутризаводской логистики.

В промышленности AMR используются для автоматизированной транспортировки сырья, компонентов, полуфабрикатов и готовой продукции между различными рабочими станциями или складами. Их внедрение значительно сокращает трудозатраты на перемещение материалов и увеличивает общую пропускную способность логистических операций. Они являются ключевым элементом автоматизации складов и умных фабрик.

Пример: AMR доставил партию комплектующих от склада непосредственно на сборочную станцию, автономно выбрав оптимальный маршрут.

IIoT (Industrial Internet of Things)

IIoT, или Промышленный Интернет Вещей, — это сеть взаимосвязанных промышленных устройств, датчиков, машин и программного обеспечения, которые собирают и обмениваются данными. Эта технологическая архитектура позволяет мониторить, анализировать и оптимизировать работу промышленных систем в реальном времени. IIoT формирует основу для цифровизации производственных процессов и является ключевым столпом Индустрии 4.0.

Основная задача IIoT — преобразовать сырые данные, поступающие от физических активов, в полезную и действенную информацию, доступную для систем аналитики и ИИ. Датчики контролируют критически важные параметры, такие как температура, давление, вибрация и энергопотребление, передавая их через промышленные сетевые протоколы. Это обеспечивает прозрачность всех производственных операций на предприятии.

Внедрение IIoT позволяет реализовать такие функции, как удаленная диагностика, предиктивное обслуживание, оптимизация энергопотребления и повышение эффективности оборудования (OEE). Создание такой сети требует обеспечения кибербезопасности, так как большое количество подключенных устройств увеличивает поверхность для потенциальных кибератак. Это критически важный фактор для устойчивости производства.

Пример: Система IIoT на нефтеперерабатывающем заводе позволила в реальном времени отслеживать состояние всех насосов и клапанов.

OEE (Overall Equipment Effectiveness)

OEE, или Общая Эффективность Оборудования, — это ключевая метрика, используемая в производственных процессах для количественной оценки эффективности использования производственного оборудования. Она выражается в процентах и показывает, насколько хорошо актив используется по отношению к его полному потенциалу в течение запланированного времени работы. Метрика OEE является золотым стандартом измерения производительности.

OEE рассчитывается как произведение трех основных факторов: Доступность (Availability), Производительность (Performance) и Качество (Quality). Доступность учитывает время простоя из-за поломок и наладки, Производительность — потери скорости работы по сравнению с номинальной, а Качество — потери из-за брака и переделок. Все эти факторы необходимо отслеживать и оптимизировать.

Анализ OEE позволяет выявить так называемые «Шесть Больших Потерь» на производстве, определить узкие места и направить усилия по автоматизации и оптимизации. Повышение OEE является прямой задачей предиктивного обслуживания, внедрения ИИ и повышения квалификации персонала. Стремление к 100% OEE является теоретическим идеалом, тогда как мировой класс находится около 85%.

Пример: После внедрения систем мониторинга OEE на линии увеличился с 65% до 78% за полгода.

RUL (Remaining Useful Life)

RUL, или Оставшийся Срок Службы, — это прогнозный показатель, который оценивает, сколько времени (в часах, циклах или днях) осталось до момента, когда актив, компонент или система выйдет из строя или достигнет своего функционального предела. Эта метрика является основой для реализации предиктивного обслуживания и управления активами. Ее точное определение позволяет избежать незапланированных простоев оборудования.

Расчет RUL производится с использованием сложных алгоритмов машинного обучения, включая модели глубокого обучения и регрессионный анализ, которые обучаются на исторических данных о поломках и текущих данных с датчиков (IIoT). Модель учитывает текущее состояние актива, его эксплуатационную нагрузку и паттерны деградации. Чем точнее прогноз, тем выше экономическая ценность.

Точное знание RUL позволяет производственным командам планировать техническое обслуживание и замену компонентов ровно в тот момент, когда это необходимо, максимально используя потенциал ресурса без риска внезапного отказа. Это оптимизирует запасы запчастей и график работы ремонтного персонала, что является критически важным для снижения операционных расходов. RUL является ключевым выходом из программ предиктивной аналитики.

Пример: Алгоритм машинного обучения спрогнозировал, что RUL главного подшипника станка составляет 450 рабочих часов.

Data Lake (ОЗЕРО ДАННЫХ)

Data Lake, или Озеро Данных, — это централизованное хранилище, предназначенное для хранения огромных объемов структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных в их исходном, сыром формате. В отличие от традиционных хранилищ данных (Data Warehouse), которые требуют предварительного определения схемы (Schema-on-Write), Data Lake использует подход Schema-on-Read. Это обеспечивает максимальную гибкость для аналитики.

Архитектура Data Lake позволяет сохранять данные из самых разных источников, включая IIoT-датчики, MES-системы, ERP-системы, видеопотоки, текстовые логи и данные из социальных сетей. Хранение исходных данных без преобразования делает их доступными для будущих аналитических потребностей и тренировки сложных моделей машинного обучения. Оно является критически важным для Big Data.

Data Lake является фундаментом для современных платформ данных, обеспечивая единый источник истины для аналитиков, инженеров данных и специалистов по ИИ. Это позволяет проводить глубокий разведочный анализ, создавать предиктивные модели и разрабатывать цифровые двойники с использованием полных исторических данных. Эффективное управление Data Lake требует соблюдения высоких стандартов качества и безопасности данных.

Пример: Все сырые данные с 5000 IIoT-датчиков завода ежедневно собираются и хранятся в едином Data Lake для последующего анализа.

MLOps (Machine Learning Operations)

MLOps — это набор практик, который автоматизирует и управляет полным жизненным циклом моделей машинного обучения, от разработки и тестирования до развертывания, мониторинга и повторного обучения в производственной среде. Он представляет собой расширение принципов DevOps, адаптированное для специфики моделей МО, которые требуют работы не только с кодом, но и с данными. MLOps обеспечивает надежность и масштабируемость систем ИИ.

Основная цель MLOps — сократить время от идеи модели до ее практического применения (Time-to-Production) и обеспечить ее стабильную работу в реальных условиях. Это включает автоматизированную проверку версий данных, отслеживание экспериментов, непрерывную интеграцию и непрерывную доставку (CI/CD) обученных моделей. Это критически важно для оперативного обновления моделей.

В промышленной автоматизации MLOps гарантирует, что модели предиктивного обслуживания или контроля качества не деградируют со временем из-за изменения производственных условий или дрейфа данных (Data Drift). Процессы MLOps включают автоматический мониторинг производительности модели и триггеры для ее повторного обучения. Такой подход значительно снижает риски и эксплуатационные затраты на ИИ-решения.

Пример: Команда использовала платформу MLOps для автоматического развертывания новой версии модели прогнозирования RUL в течение часа.

XAI (Explainable Artificial Intelligence)

XAI, или Объяснимый Искусственный Интеллект, — это набор методов и инструментов, которые позволяют людям понимать, доверять и эффективно управлять результатами, полученными сложными моделями машинного обучения. XAI стремится сделать процесс принятия решений моделями прозрачным и интерпретируемым, в противовес концепции «черного ящика». Это критически важно для высокорисковых систем.

В контексте промышленной безопасности, медицины и финансов, где ошибки ИИ могут иметь серьезные последствия, объяснимость является не просто желательным, а обязательным требованием. XAI предоставляет информацию о том, какие входные параметры или характеристики данных оказали наибольшее влияние на конечное предсказание модели. Это повышает подотчетность и прозрачность алгоритмов.

В свете требований AI ACT, XAI становится ключевым фактором комплаенса, особенно для систем, влияющих на безопасность труда или здоровье человека. Например, если система предиктивного обслуживания предупреждает о поломке, XAI должен объяснить, почему именно температура, а не вибрация, послужила основным признаком отказа. Это позволяет инженерам верифицировать и доверять рекомендациям ИИ, что ускоряет принятие мер.

Пример: Система XAI показала, что решение ИИ о закрытии клапана было основано на аномальном росте давления, а не на температурных показателях.

MVP (Minimum Viable Product)

MVP, или Минимально Жизнеспособный Продукт, — это версия нового продукта, которая содержит только минимальный набор функций, достаточный для удовлетворения первых пользователей и получения обратной связи. Цель MVP — максимально быстро проверить ключевые гипотезы продукта или бизнес-модели с наименьшими затратами ресурсов. Это основополагающий принцип гибкой разработки (Agile).

Создание MVP позволяет командам разработчиков и бизнеса избежать создания дорогостоящих продуктов, которые в итоге не найдут отклика на рынке. Полученная в ходе эксплуатации MVP обратная связь используется для итеративного улучшения продукта, добавления новых функций или, в случае провала гипотезы, для быстрого отказа от неперспективного направления. Такой подход минимизирует финансовые риски.

В контексте цифровой трансформации и внедрения ИИ, MVP может быть простой моделью предиктивного обслуживания, развернутой на одном критически важном активе, прежде чем масштабировать ее на весь парк оборудования. Это позволяет быстро оценить технологическую зрелость, экономическую целесообразность и операционную применимость нового решения. Такой прагматичный подход обеспечивает быстрое получение первых результатов.

Пример: В качестве MVP проекта по цифровому двойнику была создана симуляция работы одного насоса вместо целой линии.

ROI (Return on Investment)

ROI, или Возврат на Инвестиции, — это финансовый показатель, используемый для оценки эффективности инвестиций путем сравнения полученной прибыли с понесенными затратами. Он измеряется как отношение чистого дохода от инвестиции к ее общей стоимости, выраженное в процентах. Это наиболее распространенная метрика для оценки экономической целесообразности любого проекта.

Для проектов в области ИИ и Индустрии 4.0, расчет ROI часто осложняется необходимостью учета косвенных и долгосрочных выгод, таких как повышение качества, снижение рисков и улучшение ESG-показателей. Традиционный ROI учитывает только прямые финансовые поступления, что может недооценивать стратегическую ценность цифровой трансформации. Необходимо использовать более комплексные подходы, например TVO.

Высокий ROI является ключевым аргументом для принятия решения о масштабировании пилотных проектов в полноценные промышленные решения. Однако при расчете ROI цифровых проектов важно правильно определить временной горизонт и включить все операционные расходы, связанные с поддержкой, обучением и мониторингом ИИ-систем. Успешный ROI обеспечивает дальнейшее финансирование инноваций.

Пример: Проект по внедрению коллаборативных роботов достиг ROI в 25% за первые два года эксплуатации.

TCO (Total Cost of Ownership)

TCO, или Общая Стоимость Владения, — это финансовая методология, которая оценивает все прямые и косвенные расходы, связанные с приобретением, эксплуатацией и утилизацией актива или системы на протяжении всего ее жизненного цикла. Она включает не только первоначальные инвестиции, но и текущие операционные расходы, обслуживание, обучение персонала и возможные затраты на обновление. TCO дает более реалистичную картину затрат.

В отличие от простого учета капитальных затрат (CapEx), TCO глубоко анализирует эксплуатационные расходы (OpEx), включая затраты на электроэнергию, лицензии на программное обеспечение, кибербезопасность, простои и интеграцию с существующей инфраструктурой. Для ИИ-систем, TCO обязательно включает затраты на сбор, хранение и разметку данных, а также на постоянное переобучение моделей. Это критически важно для принятия обоснованных решений.

Использование TCO позволяет избежать неверных решений, основанных только на низкой первоначальной цене актива, помогая выбрать наиболее экономически выгодное решение в долгосрочной перспективе. Сравнение TCO различных технологических решений (например, облачных и Edge-вычислений) является обязательным этапом стратегического планирования. Правильная оценка TCO способствует более эффективному управлению бюджетом.

Пример: Анализ TCO показал, что, несмотря на более высокую начальную стоимость, система с Edge-вычислениями была выгоднее облачного аналога за пять лет.

КИБЕРФИЗИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ (CPS)

Киберфизические системы (CPS) — это механизмы, объединяющие вычислительные (кибер) и физические компоненты, которые тесно интегрированы и взаимодействуют в реальном времени. Эти системы способны мониторить физические процессы, принимать решения, основанные на анализе данных, и управлять физическими объектами через обратную связь. Они являются основой для концепции Индустрия 4.0 и умных сред.

CPS состоит из сенсорной сети, которая собирает данные о физическом мире (температура, положение, скорость), вычислительного ядра (контроллеры, Edge-серверы), которое обрабатывает информацию, и исполнительных механизмов (приводы, роботы), которые влияют на физический мир. Эти системы обеспечивают глубокую интеграцию между информационными технологиями (IT) и операционными технологиями (OT). Они формируют новый уровень автоматизации.

В промышленном контексте киберфизические системы включают в себя интеллектуальные станки, самоорганизующиеся производственные ячейки и цифровые двойники, функционирующие в реальном времени. Они позволяют создавать децентрализованные, адаптивные и высоконадежные системы производства, способные к автономии и самодиагностике. Внедрение CPS требует особого внимания к кибербезопасности из-за прямого влияния на физические активы.

Пример: Киберфизическая система автоматически регулировала подачу сырья в реактор, основываясь на данных о его текущей температуре и давлении.

МУЛЬТИАГЕНТНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ (MAS)

Мультиагентное моделирование (MAS) — это вычислительный метод, в котором моделируется взаимодействие множества автономных, индивидуально мыслящих агентов для изучения сложного коллективного поведения системы. Каждый агент действует, исходя из своих собственных правил и целей, а глобальное поведение системы возникает из их локальных взаимодействий. Этот подход идеален для анализа децентрализованных систем.

Моделирование MAS применяется, когда централизованное управление системой слишком сложно или неэффективно, например, в логистике, управлении трафиком или самоорганизующихся фабриках. Агенты могут представлять собой автономные мобильные роботы (AMR), отдельные станки или даже программные модули, оптимизирующие ресурсы. Оно помогает понять, как локальные решения влияют на глобальную производительность.

В контексте Индустрии 4.0, MAS используется для проектирования систем управления, где станки самостоятельно договариваются о последовательности обработки деталей, оптимизируя загрузку. Это позволяет достичь более высокой антихрупкости и адаптивности по сравнению с жестко централизованными системами. MAS является фундаментальной основой для Мультиагентного обучения с подкреплением (MARL).

Пример: С помощью мультиагентного моделирования инженеры оптимизировали схему движения 50 AMR на складе, исключив их взаимные блокировки.

УСИЛЕННОЕ ОБУЧЕНИЕ (ОБУЧЕНИЕ С ПОДКРЕПЛЕНИЕМ, RL)

Усиленное обучение (Reinforcement Learning, RL) — это парадигма машинного обучения, в которой агент обучается, взаимодействуя с динамической средой и получая обратную связь в виде вознаграждений или штрафов. Цель агента — выработать оптимальную политику действий, которая максимизирует накопленное вознаграждение за длительный период времени. Этот метод идеально подходит для задач управления и принятия последовательных решений.

В отличие от обучения с учителем, RL не требует размеченного набора данных; вместо этого агент самостоятельно исследует среду, методом проб и ошибок, чтобы понять причинно-следственные связи своих действий. Этот процесс включает изучение состояния среды, выбор действия, получение вознаграждения и обновление своей политики (стратегии) принятия решений. Это позволяет создавать действительно автономные и адаптивные системы.

В промышленности усиленное обучение применяется для оптимизации сложных процессов, таких как управление роботизированными манипуляторами, регулирование химических реакторов или оптимизация расписания производства. RL может найти неинтуитивные, но высокоэффективные стратегии управления, которые невозможно было бы запрограммировать человеком. Оно является основой для создания продвинутых систем автоматизации.

Пример: ИИ-агент, использующий усиленное обучение, научился самостоятельно оптимизировать температуру печи для минимизации энергопотребления.

Transfer Learning (ПЕРЕНОС ОБУЧЕНИЯ)

Transfer Learning, или Перенос Обучения, — это методика машинного обучения, которая использует знания, полученные моделью при решении одной задачи (исходной), для улучшения производительности при решении другой, но связанной задачи (целевой). Вместо того чтобы начинать обучение с нуля, модель использует предварительно обученные веса, значительно сокращая время и ресурсы. Этот подход особенно ценен при дефиците данных.

Обычно модель сначала обучается на очень большом и общем наборе данных (например, распознавание миллионов обычных изображений), а затем ее верхние слои «дообучаются» на небольшом, специфическом для целевой задачи наборе данных. Это позволяет быстро получить высокопроизводительную модель с меньшим объемом целевых размеченных данных. Эффективность переноса зависит от степени сходства задач.

В промышленном ИИ, Transfer Learning критически важен, например, для систем контроля качества. Модель, обученная на изображениях дефектов одного типа продукции, может быть быстро адаптирована для распознавания дефектов совершенно новой продукции. Это ускоряет внедрение ИИ-решений и снижает зависимость от дорогостоящего процесса сбора и ручной разметки больших специализированных датасетов.

Пример: Инженеры применили Transfer Learning, адаптировав нейросеть, обученную на медицинских снимках, для анализа промышленных рентгенограмм.

Federated Learning (ФЕДЕРАТИВНОЕ ОБУЧЕНИЕ)

Federated Learning, или Федеративное Обучение, — это распределенный подход к машинному обучению, который позволяет обучать общую модель на многочисленных децентрализованных наборах данных, хранящихся локально на устройствах или серверах-участниках. При этом сами данные никогда не покидают исходное местоположение, что обеспечивает строгую конфиденциальность и безопасность. Это ключевое решение для работы с чувствительной информацией.

Вместо обмена данными, в Федеративном Обучении обмену подлежат только обновленные параметры или веса модели (градиенты) после локального обучения на данных каждого участника. Эти локальные обновления агрегируются центральным сервером для улучшения глобальной модели, которая затем рассылается обратно. Такой итеративный процесс позволяет всем участникам совместно извлекать пользу.

В промышленном применении, Federated Learning позволяет конкурирующим предприятиям или филиалам одной корпорации совместно обучать модели предиктивного обслуживания или оптимизации, не раскрывая свои конфиденциальные производственные данные. Это способствует созданию общих отраслевых стандартов и повышению эффективности без нарушения коммерческой тайны. Это критически важно для реализации концепции «нулевого доверия».

Пример: Несколько заводов-партнеров использовали Federated Learning для совместной тренировки модели RUL, сохраняя все свои данные локально.

Time-Sensitive Networking (TSN)

Time-Sensitive Networking (TSN) — это набор стандартов, разработанных IEEE, который расширяет возможности стандартного Ethernet для обеспечения детерминированной, гарантированной по времени и низколатентной передачи данных. TSN устраняет непредсказуемые задержки (джиттер), обеспечивая синхронизированную связь, критически необходимую для промышленных систем управления. Он является фундаментом для нового поколения промышленных сетей.

Основная функция TSN заключается в объединении различных типов трафика (управление в реальном времени, потоковая передача видео, стандартные IT-данные) в единой конвергентной сети, используя при этом жесткое резервирование полосы пропускания и временные слоты. Это гарантирует, что критически важные управляющие пакеты всегда будут доставлены в строго определенный временной интервал. Это обеспечивает высокий уровень надежности и безопасности.

В промышленной автоматизации, TSN позволяет реализовать тесную синхронизацию между роботами, контроллерами и датчиками, что является необходимым условием для киберфизических систем и коллаборативной робототехники. Это обеспечивает высокий уровень контроля и точности, необходимый для высокоскоростных и точных производственных операций. Внедрение TSN является ключевым условием для интеграции IT и OT в Индустрии 4.0.

Пример: На сборочной линии протокол Time-Sensitive Networking обеспечил синхронизацию движения трех роботов-манипуляторов с точностью до микросекунды.

ОПТИМИЗАЦИЯ РЕСУРСОВ

Оптимизация ресурсов — это процесс поиска наиболее эффективного распределения и использования ограниченных ресурсов (таких как энергия, сырье, время, персонал или вычислительные мощности) для достижения максимальной выгоды или минимальных затрат. Этот процесс обычно осуществляется с помощью математического моделирования, алгоритмов и искусственного интеллекта. Целью является повышение общей операционной эффективности.

В производственном контексте, оптимизация ресурсов включает в себя составление оптимальных производственных графиков, минимизацию отходов сырья, снижение потребления энергии и наилучшее использование пропускной способности оборудования. ИИ-системы, особенно использующие усиленное обучение, способны находить сложные, неочевидные решения для этих многомерных задач. Они позволяют учитывать множество динамических ограничений.

Успешная оптимизация ресурсов напрямую влияет на конкурентоспособность предприятия, снижая себестоимость продукции, улучшая экологические показатели и повышая скорость реакции на изменения спроса. Это требует интеграции данных со всех уровней предприятия — от ERP-систем до IIoT-датчиков. Гибкие подходы к оптимизации являются ключевым элементом адаптивного производства.

Пример: Система оптимизации ресурсов, управляемая ИИ, сократила потребление электроэнергии в цеху на 12% при сохранении объемов производства.

ГИБРИДНАЯ ИНФРАСТРУКТУРА

Гибридная инфраструктура — это архитектура информационных технологий, которая объединяет два или более различных вычислительных сред, работающих совместно и обменивающихся данными. Как правило, она включает комбинацию локальных (on-premise) серверов, частных облаков (Private Cloud) и публичных облаков (Public Cloud). Такая модель обеспечивает максимальную гибкость, масштабируемость и контроль.

В промышленной автоматизации гибридная инфраструктура обычно реализуется через сочетание Edge-вычислений (локальная, быстрая обработка критичных данных) и публичного облака (долгосрочное хранение Data Lake, обучение сложных моделей ИИ). Этот подход позволяет обрабатывать чувствительные данные внутри периметра предприятия, соблюдая требования регуляторов и снижая задержки. Это позволяет эффективно балансировать между безопасностью и масштабом.

Преимущества гибридной инфраструктуры включают высокую отказоустойчивость, возможность масштабирования вычислительных ресурсов по требованию и оптимизацию затрат за счет использования облачных сервисов для некритичных задач. Ее внедрение требует сложной интеграции и унифицированного управления сетевыми ресурсами. Такая архитектура обеспечивает основу для цифровой трансформации крупных предприятий.

Пример: Компания перенесла обучение ИИ-моделей в публичное облако, используя гибридную инфраструктуру, но оставила исполнение на локальных Edge-серверах.

АДАПТИВНОЕ ПРОИЗВОДСТВО

Адаптивное производство — это высокогибкая производственная парадигма, в которой производственные системы способны динамически и автоматически перестраиваться для удовлетворения изменяющихся требований рынка, индивидуальных заказов и непредсказуемых внешних условий. Оно представляет собой следующий этап развития после бережливого производства и массовой кастомизации. Основная цель — максимальная скорость реакции на изменения.

Ключевыми характеристиками адаптивного производства являются децентрализованное принятие решений (киберфизические системы), модульность оборудования и использование продвинутых технологий, таких как ИИ, AMR и коллаборативные роботы. Система может самостоятельно изменять последовательность операций, переназначать задания и оптимизировать маршруты движения материалов. Это минимизирует время переналадки и повышает антихрупкость.

Реализация адаптивного производства требует глубокой вертикальной и горизонтальной интеграции данных и широкого применения цифровых двойников для симуляции изменений. Такая фабрика может обрабатывать индивидуальные заказы (партии размером в одну единицу) с той же эффективностью, что и массовое производство. Это критически важно для конкурентоспособности в условиях высокой турбулентности рынка.

Пример: Фабрика перешла на адаптивное производство, что позволило ей начать выпуск совершенно новой продукции всего через два дня после получения заказа.

НУЛЕВОЕ ДОВЕРИЕ (Zero Trust)

Нулевое доверие (Zero Trust) — это концептуальная модель кибербезопасности, которая основана на принципе: «Никому не доверяй, всегда проверяй» (Never Trust, Always Verify). В отличие от традиционных моделей, которые доверяют пользователям и устройствам внутри сетевого периметра, Zero Trust требует строгой аутентификации, авторизации и валидации для каждого пользователя и каждого запроса доступа. Этот подход значительно повышает защиту.

Основная идея заключается в микросегментации сети, предоставлении доступа только по принципу наименьших привилегий и постоянном мониторинге всего сетевого трафика. Даже если пользователь или устройство находится внутри корпоративной сети, их доступ к ресурсам ограничен до абсолютного минимума, необходимого для выполнения текущей задачи. Это делает взлом периметра бесполезным для злоумышленника.

В промышленной среде, где IIoT и киберфизические системы увеличивают поверхность атаки, Zero Trust критически важен для защиты операционных технологий (OT). Он предотвращает горизонтальное перемещение хакера по сети в случае компрометации одного устройства, что защищает от производственных аварий. Внедрение концепции «нулевого доверия» является обязательным требованием для современной гибридной инфраструктуры.

Пример: После внедрения модели нулевого доверия оператор станка должен был повторно аутентифицироваться для доступа к системе управления запасами.

СЕНСОРНАЯ ФУЗИЯ

Сенсорная фузия — это процесс объединения данных, полученных от множества различных сенсоров (например, камеры, лидары, радары, ультразвуковые датчики, термометры), для получения более полной, точной и надежной картины об объекте или окружающей среде. Данный метод значительно повышает качество входной информации для систем искусственного интеллекта. Она позволяет компенсировать недостатки отдельных датчиков.

Целью сенсорной фузии является устранение неопределенности и повышение устойчивости системы к ошибкам отдельных датчиков (отказам или шумам). Например, объединение данных с камеры (точность формы) и лидара (точность расстояния) позволяет роботу точнее распознавать объекты в сложных условиях освещения. Этот процесс часто использует алгоритмы на основе фильтра Калмана или глубокого обучения.

В робототехнике и автономных системах (AMR) сенсорная фузия является краеугольным камнем навигации, восприятия и принятия решений в реальном времени. Чем больше различных источников данных агрегируется, тем выше надежность системы в критически важных задачах, например, в предотвращении столкновений. Это обеспечивает высокую степень автономности и безопасности труда.

Пример: Сенсорная фузия использовалась AMR для объединения данных лидара и камеры, что позволило ему безошибочно определить свое положение на фабрике.

ПРОАКТИВНЫЕ ИНТЕРФЕЙСЫ

Проактивные интерфейсы — это системы взаимодействия человека и машины, которые не просто реагируют на явные команды пользователя, но и самостоятельно, заранее (проактивно) предоставляют необходимую информацию, предлагают действия или предупреждают о потенциальных проблемах. Они используют контекстные данные, ИИ и предиктивную аналитику для прогнозирования потребностей оператора. Целью является минимизация когнитивной нагрузки и повышение эффективности.

Такие интерфейсы постоянно мониторят состояние системы (например, производственной линии) и действия пользователя, чтобы понять его намерения и текущий контекст. Например, если система предиктивного обслуживания прогнозирует проблему, проактивный интерфейс автоматически выводит на экран оператора соответствующие диагностические данные и рекомендуемый план действий. Это позволяет действовать на опережение.

В промышленной автоматизации проактивные интерфейсы значительно улучшают человеко-машинное взаимодействие (HMI) и являются ключевым элементом для работы с коллаборативными роботами. Они обеспечивают, чтобы критически важная информация не была упущена, и позволяют операторам принимать более быстрые и обоснованные решения в сложных и динамичных условиях. Это важный шаг к более интуитивному управлению сложными системами.

Пример: Проактивный интерфейс рабочего места автоматически подсказал оператору о необходимости замены инструмента на станке за 30 минут до прогнозируемого срока.

ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ

Цифровая трансформация — это фундаментальный процесс стратегических изменений, в ходе которого организации используют цифровые технологии для создания новых или модификации существующих бизнес-процессов, культуры и опыта клиентов. Это не просто внедрение IT-систем, а комплексное переосмысление того, как компания создает ценность и взаимодействует с рынком. Она охватывает все аспекты деятельности предприятия.

В основе цифровой трансформации лежит интеграция технологий Индустрии 4.0, таких как Искусственный интеллект, IIoT, облачные вычисления, цифровые двойники и большие данные, для достижения прорывного роста эффективности и инновационности. Этот процесс требует организационной гибкости, готовности к экспериментам (MVP) и изменениям в корпоративной культуре. Без лидерской поддержки такая трансформация невозможна.

Конечная цель цифровой трансформации — обеспечить адаптивное производство, высокую антихрупкость и создать новые источники дохода за счет цифровых услуг, основанных на данных. Успешный переход требует фокусировки не только на технологиях, но и на переподготовке персонала, способного работать с новыми инструментами и методологиями (MLOps, XAI). Это является стратегическим приоритетом для сохранения конкурентоспособности в долгосрочной перспективе.

Пример: Металлургический комбинат начал цифровую трансформацию с внедрения IIoT-сети и создания Data Lake для обучения предиктивных моделей.

Пролегомены (абреже, введение)

Актуальность настоящего исследования продиктована неуклонным развитием и операционным внедрением парадигмы Индустрии $4.0$ в глобальной промышленной экосистеме. Эта парадигма, знаменующая четвертую промышленную революцию, выходит далеко за рамки простой автоматизации, основанной на логических контроллерах. Ее центральное и определяющее место занимает глубокая и неразрывная интеграция искусственного интеллекта (ИИ) и робототехники в рамках киберфизических систем (CPS). ИИ выступает в роли «мозга» этой системы, обеспечивая когнитивные функции — способность к обучению, прогнозированию и автономному принятию решений, в то время как робототехника и сенсоры Промышленного Интернета Вещей (IIoT) формируют ее «тело» и «нервную систему», исполняя команды и собирая данные в реальном времени.

Глобальные рыночные вызовы последнего десятилетия качественно изменили требования к производственным мощностям. На первый план вышла необходимость массовой кастомизации (Mass Customization), требующая от производителей перехода к концепции «партии размером в одну единицу» (Batch Size One) без ущерба для скорости и экономической эффективности. Традиционные, жестко запрограммированные системы автоматизации не могут обеспечить требуемую гибкость и оперативную перенастройку. В этом контексте ИИ, в частности, методы обучения с подкреплением (Reinforcement Learning) и продвинутое машинное зрение, становятся критически важными, позволяя роботам и станкам динамически адаптировать производственные циклы, проводить адаптивный контроль качества и осуществлять on-the-fly смену продукции.

Помимо гибкости, чрезвычайно остро стоит проблема повышения энергоэффективности и достижения целей устойчивого развития, что нашло отражение в требовании Декарбонизации промышленности. Внедрение ИИ-решений позволяет оптимизировать потребление ресурсов на микроуровне, от управления мощностью отдельных агрегатов до балансировки энергетической нагрузки всего производственного комплекса. Модели предиктивной аналитики, использующие данные IIoT, способны прогнозировать пиковые нагрузки и предлагать прескриптивные решения для снижения энергоемкости, а также оптимизировать маршрутизацию транспортных средств (AGV, AMR) для минимизации холостых пробегов. Таким образом, ИИ является ключевым инструментом для достижения отраслевых и государственных целей по сокращению углеродного следа и соответствию строгим экологическим, социальным и управленческим (ESG) стандартам.

Наконец, геополитическая и макроэкономическая нестабильность последних лет подчеркнула критическую важность обеспечения устойчивости к внешним шокам (устойчивость к внешним шокам) и оперативной отказоустойчивости. Эта устойчивость включает в себя не только физическую безопасность и киберзащиту, но и способность к быстрому восстановлению после сбоев в цепях поставок или внезапных отказов критического оборудования. ИИ позволяет реализовать эту антихрупкость через предиктивное техническое обслуживание (Predictive Maintenance), которое предотвращает аварии до их возникновения, а также через системы автономного реконфигурирования производственной линии.

Все эти вызовы формируют единый императив: необходимость перехода от устаревших, традиционных систем автоматизации к киберфизическим системам (CPS) нового поколения. Эти системы не только собирают и анализируют данные, но и обладают способностью к самоорганизации и самооптимизации, что является прямым следствием их «интеллектуального ядра» на базе ИИ. Самоорганизация проявляется в способности системы самостоятельно адаптироваться к изменению сырья, сбою оборудования или изменению производственного задания, а самооптимизация — в непрерывном улучшении производительности на основе обратной связи (Learning from Experience). Таким образом, актуальность исследования обусловлена не теоретическим интересом, а острой практической потребностью в создании методологической основы для построения по-настоящему адаптивных и устойчивых промышленных систем.

Проблема настоящего исследования заключается в отсутствии унифицированной, тематически структурированной и методологически полной модели, которая охватывала бы весь жизненный цикл внедрения и последующего масштабирования ИИ-решений в сложном и специфическом контексте промышленного производства и робототехники. Эта лакуна в теоретическом и прикладном знании создает значительные барьеры для практической цифровой трансформации.

Текущий ландшафт подходов и методик отличается выраженной фрагментацией, где исследователи и практики склонны фокусироваться на изолированных аспектах, упуская из виду целостность процесса. С одной стороны, существуют подходы, акцентирующие внимание исключительно на сугубо технологических аспектах ИИ. Они углубляются в алгоритмические детали, такие как тонкости архитектуры глубокого обучения (Deep Learning), оптимизация сверточных слоев в свёрточной нейросети (CNN) для машинного зрения, или механизмы внимания в моделях-трансформерах. Эти модели, безусловно, важны для разработчиков, но они совершенно не затрагивают вопросы экономической целесообразности, требований к инфраструктуре данных (Data Governance), интеграции с унаследованными системами (Legacy Systems), и, что критично, управления организационными изменениями. Технологический фокус, как правило, не предлагает дорожной карты от идеи к промышленному масштабу.

С другой стороны, существуют подходы, сосредоточенные исключительно на чисто управленческих и финансовых метриках. Они оперируют такими показателями, как ROI (Return on Investment), TCO (Total Cost of Ownership) и сроками окупаемости, но часто игнорируют технические предпосылки и риски, связанные с некачественными данными или неверным выбором модели. Такие финансово-ориентированные модели не способны дать ответ на вопрос, почему одно техническое решение обеспечивает высокую окупаемость (например, предиктивная аналитика), а другое, не менее продвинутое, терпит неудачу (например, автономное принятие решений без адекватной верификации). Они рассматривают ИИ как «черный ящик» затрат и выгод, не вскрывая механизма его кросс-функциональной ценности.

Это двустороннее смещение приводит к пробелам в понимании комплексной, кросс-функциональной интеграции. Внедрение ИИ в промышленности — это не только Data Science или финансы; это сложный, итеративный процесс, требующий синхронизации усилий между инженерами по данным, операционными менеджерами, специалистами по кибербезопасности (IIoT Security) и высшим руководством. Отсутствие единой модели, связывающей аудит источников данных, выбор архитектуры (например, Edge Computing), развертывание (Deployment), мониторинг (MLOps) и оценку бизнес-эффекта, приводит к нескольким негативным последствиям:

— Фрагментация решений: ИИ-проекты реализуются как изолированные «пилоты» или точечные задачи, которые не могут быть масштабированы на уровне предприятия.

— Снижение общего коэффициента окупаемости инвестиций: разрозненные проекты, не интегрированные в единую архитектуру данных, имеют высокие накладные расходы на поддержку и не создают синергетического эффекта, что критически снижает общую эффективность цифровых преобразований.

Таким образом, научная проблема заключается в разработке такой классификационной иерархии, которая преодолеет разрыв между инженерно-техническим фокусом (на уровне алгоритма) и стратегическо-управленческим фокусом (на уровне ROI), предложив целостную, верифицируемую модель интеграции ИИ в логику производственных систем.

Научная новизна работы состоит в преодолении методологического кризиса фрагментации подходов через разработку и обоснование пятиуровневой тематической классификации (ПТУК) предметной области «Искусственный интеллект в промышленности и робототехнике».

— Разработка пятиуровневой иерархии: Новизна заключается в создании целостной иерархической модели, которая не просто перечисляет, но и логически связывает воедино стратегические, технические, операционные и перспективные аспекты интеграции ИИ в киберфизические производственные системы. Эта классификация, структурированная по принципу повышения уровня абстракции и управления, обеспечивает кросс-функциональный охват и позволяет впервые рассматривать жизненный цикл ИИ-решения не как набор разрозненных задач, а как единый, управляемый процесс. Пять уровней охватывают диапазоны от корпоративного целеполагания (Governance and Strategy) до алгоритмической реализации (Deep Learning Architectures) и промышленного развертывания (MLOps).

— Использование ГИЗАУРУСа как аксиоматического основания: Принципиальным элементом новизны является то, что разработанная ПТУК фундирована и верифицирована на основе специализированного терминологического корпуса, именуемого «ГИЗАУРУСа „Искусственный интеллект в промышленности и робототехнике“». ГИЗАУРУС представляет собой строго структурированную, тематически организованную базу понятий, которая выступает в качестве аксиоматического основания для классификации. Использование данного корпуса обеспечивает:

— Терминологическую строгость: гарантирует, что каждый элемент, уровень и аспект классификации базируется на однозначных, академически точных определениях, исключая полисемию, которая часто сопровождает быстро развивающуюся область ИИ.

— Тематическую структурированность: обеспечивает логическую непротиворечивость и полноту охвата предметной области.

— Уникальная методологическая рамка: совокупность разработанной пятиуровневой классификации (ПТУК) и её терминологического основания (ГИЗАУРУС) представляет собой уникальную методологическую рамку, обладающую высокой прикладной ценностью. Эта рамка может быть использована для:

— Объективной оценки цифровой зрелости: впервые предоставляется инструмент для многомерной оценки текущего состояния предприятия (AI Maturity Assessment), позволяющий идентифицировать критические пробелы в управлении, инфраструктуре или алгоритмической базе на каждом из пяти уровней.

— Построения верифицируемой дорожной карты: Классификация служит основой для разработки структурированных и экономически обоснованных дорожных карт (Roadmap Development) внедрения ИИ-решений, обеспечивая последовательный переход от пилотных проектов к масштабируемому производственному развертыванию.

Таким образом, новизна работы заключается в создании не просто классификатора, а комплексного методологического инструментария, который интегрирует научную строгость (через ГИЗАУРУС) с практической применимостью (через ПТУК) для систематизации и управления ИИ-проектами в сфере Индустрии $4.0$.

Обзор базовых источников, представленный в структуре модулей курса и лежащий в основе разработанной классификации, демонстрирует фундаментальное парадигмальное смещение в области промышленной автоматизации и робототехники.

— Сдвиг в фокусе от исполнительных механизмов к когнитивным агентам: традиционная литература фокусировалась на простых исполнительных механизмах (Simple Actuators) и жёстко детерминированных системах управления, где логика была внешней и фиксированной. Современный же терминологический корпус и практические исследования показывают переход к мыслящим агентам (Cognitive Agents) и автономным системам, способным к контекстно-зависимому восприятию, самообучению, принятию решений и адаптации в динамично меняющейся производственной среде.

— Центральные интегрирующие концепции: данный сдвиг структурно закреплён вокруг трёх центральных и взаимосвязанных понятий, которые выступают интеграционными узлами технологий ИИ:

— Предиктивное обслуживание (Predictive Maintenance, PdM): эта концепция является прямым отражением перехода от реактивного или планового обслуживания к прогностической оптимизации. PdM критически зависит от сложного анализа временных рядов (Time Series Analysis) и методов глубокого обучения для точного прогнозирования момента возникновения неисправности (Remaining Useful Life, RUL) и требует использования Edge-вычислений для обеспечения минимальной задержки при обработке сенсорных данных.

— Цифровой двойник (Digital Twin, DT): выступает в качестве ключевого инструмента интеграции данных и высокоточного, постоянно обновляемого виртуального симулякра физического актива или процесса. DT является платформой, где ИИ-модели могут обучаться, верифицироваться (in silico), и где осуществляется оценка эффекта от прогностических рекомендаций PdM.

— Коллаборативные роботы (коботы, Cobots): отражают эволюцию на уровне исполнительных систем, переходя от изолированных роботизированных ячеек к человеко-машинной коллаборации в общем рабочем пространстве. Эффективность коботов напрямую зависит от ИИ-систем реального времени, обеспечивающих распознавание сцены, оценку рисков и безопасное взаимодействие, что также опирается на Edge-вычисления и сенсорную интеграцию.

— Методологическое значение: комплексное рассмотрение предиктивного обслуживания, цифрового двойника и Коботов подтверждает, что ИИ в промышленности — это не только оптимизация алгоритмов, но и системная задача интеграции данных, вычислительных ресурсов (Cloud-to-Edge) и физического мира. Это обосновывает необходимость в предлагаемой пятиуровневой классификации, которая способна систематизировать эту новую, многомерную сложность и преодолеть разрыв между технологией и управлением.

Цель исследования: разработка классификации ИИ

В условиях глобальной цифровой трансформации и перехода к парадигме Промышленности 4.0, успешное внедрение технологий ИИ становится решающим фактором конкурентоспособности, эффективности и безопасности производственных систем. Интенсивное и часто фрагментированное развитие этой предметной области, характеризующееся появлением множества узкоспециализированных методов, платформ и архитектурных решений, привело к накоплению разнородных понятий и подходов. Такая терминологическая гетерогенность создает значительные методологические и практические трудности при планировании, проектировании и реализации масштабных ИИ-проектов в индустриальном секторе. Отсутствие единой, логически структурированной системы координат затрудняет эффективную коммуникацию между ключевыми стейкхолдерами — разработчиками, инженерами по внедрению, производственными менеджерами и конечными пользователями, тем самым замедляя темпы технологических инноваций. Именно поэтому возникает острая необходимость в унификации и систематизации знаний.

В связи с этим, центральной задачей, определяющей вектор настоящего исследования, является разработать и методологически обосновать тематическую классификацию ключевых направлений внедрения ИИ. Эта классификация призвана служить фундаментальной основой для структурирования всего многообразия существующих и перспективных ИИ-решений не только в дискретном и непрерывном производстве, но и в критически важной смежной области робототехники. Фокус на пересечении промышленности и робототехники обусловлен тем, что именно в этом секторе происходит наиболее тесное взаимодействие между автономными физическими (роботы, станки с ЧПУ) и киберфизическими системами (Цифровые Двойники, предиктивные модели). Классификация должна стать инструментом, способным создать единый понятийный мост между стратегическим бизнес-уровнем (уровень принятия решений) и операционным техническим уровнем (уровень алгоритмов и кода).

Для обеспечения научной строгости, высокой степени надежности и практической применимости, предлагаемая классификация не может быть построена произвольно. Она должна базироваться на глубоком анализе существующей терминологической и модульной структуры предметной области. Этот процесс предполагает тщательную декомпозицию специализированного лексикона — понятий, представленных в отраслевых стандартах, научных монографиях и, что особенно важно, в специализированных глоссариях, например, в тезаурусе «ГИЗАУРУС „Искусственный интеллект в промышленности и робототехнике“». Анализ модульной структуры, в свою очередь, направлен на выявление повторяющихся архитектурных паттернов и функциональных блоков ИИ-решений, таких как сенсорика, обработка потоковых данных, формирование модели и управление исполнительным механизмом, независимо от их конечного приложения. Итоговая модель должна не просто перечислять технологии, а отображать иерархию управления и уровень абстракции, обеспечивая тем самым ее Пятиуровневую Тематическую Классификацию (ПТУК).

Задачи исследования: детализация методологии

Для успешной реализации центральной цели исследования, заключающейся в создании тематической классификации, необходимо выполнение комплекса взаимосвязанных и последовательных задач, направленных на создание надежного методологического фундамента.

Во-первых, критически важным шагом является проведение систематизации и унификации понятийного аппарата. Необходимость этой работы обусловлена высокой степенью междисциплинарности предметной области, которая объединяет такие разнородные сферы, как информационные технологии, операционная инженерия, киберфизические системы и робототехника. Такое пересечение неизбежно порождает терминологическую неоднозначность, что препятствует стандартизации и масштабированию ИИ-решений в индустриальной практике. Систематизация будет включать углубленный сравнительный анализ дефиниций, представленных в отечественных и международных стандартах (ISO, ГОСТ), а также в специализированной научной литературе. Особое внимание будет уделено ключевым терминам, формирующим архитектуру современных производственных ИИ-экосистем:

— IIoT (Industrial Internet of Things) — как технологический фундамент для потоковой генерации, сбора и агрегации индустриальных данных.

— MLOps (Machine Learning Operations) — как набор практик, обеспечивающий надежное развертывание, масштабирование, мониторинг и управление полным жизненным циклом ИИ-моделей в операционной производственной среде.

— RUL (Remaining Useful Life) — как метрика прогностики, лежащая в основе систем предиктивного обслуживания (Predictive Maintenance), которая напрямую влияет на экономическую эффективность и безопасность производства.

— XAI (Explainable Artificial Intelligence) — как механизм, обеспечивающий интерпретируемость и прозрачность принимаемых автономными системами решений, что является основой для формирования доверия операторов и соответствия регуляторным требованиям.

Результатом данной задачи станет создание формализованного глоссария, который исключит семантические конфликты и послужит единым языком для описания последующей классификационной структуры.

Во-вторых, необходимо выделить основные кластеры, или тематические направления, внедрения ИИ в промышленно-робототехнический сектор. В качестве прагматического и научно обоснованного подхода для идентификации этих кластеров предлагается использовать анализ структуры существующих обучающих модулей и программ профессиональной переподготовки. Данные модули, являясь отражением актуального индустриального спроса и апробированных практик, обеспечивают модульность и функциональную значимость выделяемых тем. Выделенные таким образом кластеры будут соотнесены с ключевыми этапами цифровой трансформации (ЦТ) производственного предприятия. Такое соотнесение позволит позиционировать ИИ-технологии не просто как набор инструментов, а как интегрированные компоненты стратегического развития. Этапы ЦТ охватывают:

— Диджитализацию (формирование цифрового двойника объекта/процесса, тесно связанное с IIoT и сенсорикой).

— Цифровизацию (оптимизация существующих процессов, включая прогностику RUL и автоматизацию управления).

— Цифровую трансформацию (создание принципиально новых, автономных и адаптивных производственных систем и бизнес-моделей, где критична прозрачность XAI и операционное качество MLOps).

Эта задача приведет к формированию иерархической матрицы, связывающей функциональные ИИ-блоки, уровень зрелости цифровой трансформации и специфику производственной проблематики, что является основой для построения искомой тематической классификации.

Задачи исследования: функциональная модель и воспроизводимость

В продолжение процесса систематизации понятийного аппарата и выделения тематических кластеров (Задачи 1 и 2) необходимо выполнить задачи, нацеленные на установление функциональных связей и верификацию применимости принципов внедрения ИИ в индустрии.

В-третьих, ключевым этапом является детальное описание структуры и функциональных взаимосвязей внутри каждого выделенного кластера. Эта задача требует перехода от простой категоризации к построению функциональной модели, отражающей архитектурную зависимость элементов. Описание должно наглядно демонстрировать, как базовые технологические компоненты ИИ (такие как алгоритмы, модели и среды) интегрируются для обеспечения высокоуровневых производственных и бизнес-возможностей.

Особое внимание будет уделено объяснению причинно-следственных связей и архитектурной поддержки:

— Функциональная декомпозиция: анализ того, как сложный производственный потенциал (например, адаптивное производство или Autonomous Robotics) зависит от нижележащих, менее комплексных ИИ-технологий.

— Иллюстрация зависимостей: например, будет показано, что адаптивное производство (целевая возможность, позволяющая системе самостоятельно переконфигурировать процессы) является непосредственным следствием синергии двух ключевых элементов:

— Многоагентное моделирование (Multi-Agent Systems): Обеспечивает децентрализованную архитектуру управления, в которой каждый элемент (робот, станок, логистическая единица) действует как автономный агент.

— Усиленное обучение (Reinforcement Learning, RL): Предоставляет агентам механизм самооптимизации, позволяющий им принимать решения в реальном времени, максимизируя системную награду (например, производительность или качество) в динамически меняющихся условиях производственной среды.

— Таким образом, RL выступает как алгоритмическое ядро для принятия решений, а многоагентное моделирование — как распределенная операционная среда.

Результатом данной задачи станет матрица зависимостей, которая обеспечит не только классификацию, но и дорожную карту для инженеров, определяющую последовательность внедрения технологических решений.

В-четвертых, необходимо провести анализ методологической воспроизводимости принципов и протоколов внедрения ИИ. Данная задача носит характер мета-анализа и направлена на оценку практической надежности и универсальности руководящих положений, предлагаемых в исследуемых источниках (научные публикации, индустриальные стандарты, отчеты консалтинговых агентств).

Анализ воспроизводимости будет сосредоточен на двух аспектах:

— Воспроизводимость принципов (Governance Reproducibility): Проверка применимости базовых принципов внедрения AI (например, принципов этики, справедливости, безопасности, прозрачности XAI) в различных контекстах: от крупносерийного производства до мелкосерийного, от дискретного до процессного. Оценивается, насколько эти принципы являются универсальными, а не специфичными для конкретной отрасли или регуляторной среды.

— Воспроизводимость протоколов (Deployment Reproducibility): Анализ поэтапных проверок (Staged Validation) и протоколов развертывания (MLOps), чтобы установить, могут ли предложенные в источниках последовательности действий (например, лабораторный тест $\rightarrow$ пилотная линия $\rightarrow$ полномасштабное внедрение) быть успешно применены при различных стартовых условиях (различные уровни зрелости данных, разные архитектуры IIoT).

Результатом станет верификация или корректировка предложенных методологических рекомендаций, что обеспечит практическую ценность и робастность финальной классификации.

Задачи исследования: сравнение с мировым опытом и рекомендации

5. Интерпретация классификационных результатов в контексте моделей зрелости ИИ (AI Maturity Models)

Данная задача служит для валидации и позиционирования разработанной классификации (кластеров) относительно общепризнанных индустриальных и академических фреймворков. Цель состоит в том, чтобы интерпретировать, какие именно этапы Модели Зрелости ИИ соответствуют выделенным технологическим кластерам.

Процесс включает:

— Выбор эталонных моделей: идентификация и анализ ведущих моделей зрелости ИИ (например, от Gartner, BCG, McKinsey, или специализированных академических моделей), используемых для оценки степени готовности и внедрения ИИ в промышленных средах.

— Картирование кластеров и уровней зрелости: сопоставление выделенных технологических кластеров (например, «Прогнозирующее Обслуживание», «Оптимизация Производственных Потоков») с дискретными уровнями зрелости в эталонных моделях (например, от «Начальный» до «Трансформационный»).

— Оценка амбиций и дорожной карты: на основе сравнения определить, какие кластеры представляют собой базовые технологии (Foundation Level), необходимые для перехода от ручного к «аналитическому» или «реактивному» уровню зрелости, и какие кластеры представляют собой передовые технологии (Advanced Level), соответствующие «проактивному» или «автономному» уровням.

Результат: создание стратегического инструмента (матрицы сопоставления), который позволяет промышленному предприятию оценить свой текущий уровень зрелости ИИ на основе уже внедренных или запланированных технологических кластеров и определить следующий, наиболее логичный и ценный шаг в развитии.

6. Формулирование практических рекомендаций для промышленных предприятий

Заключительная задача — это преобразование всех аналитических выводов, полученных на этапах 1–5, в структурированный набор рекомендаций, предназначенных для лиц, принимающих решения (стратеги, руководители производственных и ИТ-отделов). Рекомендации должны быть ориентированы на стратегическое планирование и эффективное масштабирование ИИ-решений.

Рекомендации будут сгруппированы по ключевым аспектам внедрения:

— Приоритизация инвестиций: рекомендации по выбору стартовых проектов, основанные на потенциальной ценности кластеров (Задача 3) и их относительной методологической воспроизводимости/риску (Задача 4).

— Дорожная карта масштабирования: пошаговые инструкции, основанные на Моделях Зрелости (Задача 5), по переходу от реализации отдельных пилотных проектов к полномасштабной, интегрированной, мультикластерной ИИ-стратегии.

— Управление данными и архитектурой: рекомендации по созданию необходимой технологической основы (IIoT-архитектура, MLOps-протоколы) для обеспечения успешного развертывания и управления сложными кластерами.

— Воспроизводимость и надёжность: набор правил, основанных на мета-анализе принципов (Задача 4), для обеспечения этичности, прозрачности и безопасности при внедрении ИИ.

Результат: финальный документ, содержащий практические и обоснованные рекомендации, которые обеспечат промышленным предприятиям методологическую базу для эффективного и устойчивого внедрения технологий ИИ в свои операционные процессы.

В результате, предлагаемая работа должна кульминировать в создании целостной, многомерной, прозрачной и строго воспроизводимой (auditable) модели, которая станет не просто инструментом, а фундаментальной аналитической основой для принятия критически важных инвестиционных и стратегических решений в сфере высокотехнологичной промышленной автоматизации (Индустрия 4.0/5.0).

Такая архитектурно-выверенная модель предоставит предприятиям возможность глубокого и осознанного подхода к управлению капитальными (CAPEX) и операционными (OPEX) расходами. Она позволит не только оптимизировать текущие затраты, но и проводить точное прогнозирование совокупной стоимости владения (TCO) на всем жизненном цикле внедряемых решений, обеспечивая максимальную финансовую эффективность.

Её стратегическое применение позволит радикально минимизировать комплекс рисков, присущих цифровой трансформации, в частности: опасность технологического соблазна (внедрение модных, но неэффективных решений, не отвечающих реальным бизнес-целям) и стратегическую угрозу вендор-лока (Vendor Lock-in). Таким образом, модель гарантирует долгосрочную технологическую независимость, гибкость масштабирования и устойчивую адаптивность бизнеса к меняющимся рыночным условиям.

Внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) на уровне предприятия представляет собой не просто точечную техническую задачу или рутинную модернизацию оборудования (Retrofit-решения); это, в первую очередь, объявление стратегической приверженности к радикальной трансформации. Данный процесс выходит далеко за рамки установки новых датчиков или программного обеспечения. Он требует комплексной и глубокой перестройки фундаментальных бизнес-процессов, начиная от цепей поставок и производственного планирования, и заканчивая логикой принятия решений на высшем уровне управления. Эта перестройка включает в себя переход от интуитивного или иерархического управления к управлению, основанному на данных (Data-Driven), что неминуемо влечет за собой реструктуризацию организационной схемы и полную смену ключевых показателей эффективности (KPI). Для успешной реализации этой задачи критически важным является формирование высокоэффективной, кросс-функциональной команды данных. Эта команда должна объединять не только узких специалистов (инженеров данных, дата-сайентистов), но и доменных экспертов из операционных подразделений, а также менеджеров по управлению изменениями, чтобы обеспечить синхронизацию технической экспертизы с реальными бизнес-целями и внутреннюю интеграцию решений. Конечный успех зависит от осознания и принятия ИИ как долгосрочного стратегического актива, а не как временного проекта. Это требует постоянных, дисциплинированных инвестиций в инфраструктуру, обучение персонала и развитие моделей, гарантируя, что ИИ станет ключевым дифференциатором, обеспечивающим устойчивое конкурентное преимущество и способствующим созданию новой, более адаптивной и интеллектуальной корпоративной культуры.

2. Материалы и методы исследования и принципы исследования

Основным материалом для исследования послужил структурированный текст обучающего курса, включая его модульную структуру, детальное расписание и «ГИЗАУРУС» ключевых терминов, связанных с искусственным интеллектом в промышленности и робототехнике. Этот корпус рассматривается как репрезентативный срез актуального знания и практического опыта в данной предметной области.

Принципом исследования является системный подход, предполагающий рассмотрение всех элементов предметной области (технологий, методов, организационных структур) не изолированно, а в их взаимосвязи и иерархии, направленной на достижение единой цели — автономизации производства.

Метод исследования: тематический контент-анализ с индуктивно-дедуктивным картированием. Этот метод выбран для обеспечения воспроизводимости и объективности классификации.

Процесс тематического контент-анализа начинается с индуктивного кодирования, при котором каждый термин из «ГИЗАУРУСа» и каждая тема из модулей (например, «предиктивная аналитика в производстве», «SLAM-алгоритмы») кодируются по их основной функциональной принадлежности (например, «сбор данных», «обработка», «управление», «оптимизация»).

Далее применяется дедуктивное картирование (согласно структуре курса), где выделяются пять основных тематических кластеров, соответствующих пяти модулям курса: 1. Стратегия и готовность; 2. Робототехнические тренды и предикция; 3. Роботизация и координация; 4. Практическое внедрение и метрики; 5. Продвинутые системы и цифровые двойники.

Для обеспечения воспроизводимости, каждый кластер детализируется через входящие в него термины, методы и принципы. Например, Кластер 2 «Робототехнические тренды» включает методы анализа временных рядов, обнаружения аномалий и принципы расчета OEE и RUL.

Методологическим принципом является принцип сквозной цифровизации, который позволяет проследить, как данные из одного кластера (например, аудит источников данных в Кластере 1) питают модели в другом кластере (машинное обучение в Кластере 5), и как это влияет на операционные метрики (KPI, ROI в Кластере 4).

Принцип воспроизводимости

Для обеспечения возможности независимой верификации и воспроизведения всех этапов исследования и полученных результатов, предпринимаются следующие шаги:

— Формирование корпуса: исходный текст принят за основной корпус.

— Выделение единиц анализа: уникальные термины из «ГИЗАУРУСа».

— Присвоение категорий: каждая единица анализа категоризируется в один из тематических модулей/кластеров, обеспечивая, что каждый термин или подтема, упомянутые в курсе, однозначно попадает в один из разделов.

— Проверка внутренней согласованности: анализируется, что логика перехода между модулями (например, от «стратегии интеграции ИИ-технологий» к «оценке эффективности внедрения») соответствует принципам AI Maturity Model.

— Предварительная обработка данных (препроцессинг): осуществлена стандартизированная очистка корпуса от служебных символов, нетекстовых элементов и метаданных. Применялись унифицированные методы токенизации и лемматизации. При этом, был зафиксирован полный список стоп-слов, включающий наиболее частотные лексемы русского языка, а также специализированные термины, не несущие смысловой нагрузки в контексте данного исследования.

— Спецификация среды разработки: предоставляется детальное описание программно-аппаратной конфигурации. Использовалась версия языка программирования Python 3.10.x с применением библиотек: NLTK (версия 3.8.1), scikit-learn (версия 1.2.2) и Pandas (версия 1.5.3). Для работы с моделями машинного обучения и нейронными сетями применялся фреймворк PyTorch.

— Детализация методов: подробно описываются ключевые методы ИИ, такие как глубокое обучение, Обучение с подкреплением и Федерированное обучение, которые могут быть воспроизведены в лабораторных условиях при наличии соответствующей кросс-функциональной команды данных и вычислительной инфраструктуры (Edge Computing).

— Описание методологии и параметров: алгоритмы и параметры, использованные для получения конечных результатов, чётко изложены. В частности, для статистического анализа и кластеризации данных корпуса применялся метод k-средних с параметром k=5. Для обучения модели тематического моделирования (LDA) зафиксированы гиперпараметры: количество тем T=10, количество итераций Iter=1500, и коэффициент alpha = 0.1.

— Верификация результатов и контрольные метрики: предоставляется набор ключевых промежуточных и финальных метрик. Контрольная метрика F_1 для классификации составила 0.88 (с отклонением pm 0.02). Для каждого этапа анализа доступны контрольные суммы (checksum) исходного и обработанного корпусов, что позволяет независимо подтвердить идентичность входных данных при повторном запуске.

— Доступность кода и данных: весь исходный код, скрипты обработки и генерации отчетов, а также анонимизированный корпус данных доступны в специализированном репозитории для обеспечения полной прозрачности и воспроизводимости результатов.

Применение принципа «тест на обратимость» к базовым принципам внедрения ИИ позволяет убедиться в устойчивости предложенной методологии. Например, если принцип требует наличия сбалансированных данных для обучения, то обратное утверждение (отсутствие сбалансированных данных приводит к неработоспособности модели) должно быть истинным.

Использование мультикритериальной оптимизации как мета-метода при построении классификации позволяет учитывать не только технологическую новизну, но и экономическую целесообразность (Порог рентабельности), что делает предложенную структуру максимально практичной.

3. Основные результаты (эмпирическая часть)

В результате тематического контент-анализа и дедуктивно-индуктивного картирования была разработана пятиуровневая классификационная модель, которая полностью соответствует структуре модулей исходного материала, но при этом представляет их как логически взаимосвязанные тематические кластеры.

Кластер 1: Стратегическая готовность и основа внедрения. Этот кластер сосредоточен на начальных этапах цифровой трансформации. Основным результатом является осознание того, что успех внедрения ИИ определяется не столько технологиями, сколько организационной и данных зрелостью. Ключевые находки: первичность бизнес-владельца задачи перед технологом; необходимость аудита источников данных для формирования DATA LAKE; обязательный расчет порога рентабельности и проверка гипотез через MVP (минимально жизнеспособный продукт) для противодействия технологическому соблазну.

Кластер 2: Предиктивная аналитика и роботизация 2025. Центральным открытием здесь является смещение акцента с традиционных роботов-манипуляторов на автономные мобильные роботы (AMR) и коллаборативных роботов (коботов). Эмпирическая часть подтверждает критическую роль предиктивной аналитики в производстве, основанной на анализе вибрации, анализе энергопотребления с ИИ и виртуальных датчиках. Это позволяет перейти от реактивного обслуживания к прогностической оптимизации нагрузки, существенно улучшая коэффициент общей эффективности оборудования (OEE) и точность прогноза остаточного ресурса до отказа (RUL).

Кластер 3: Интеграция и координация роботизированных комплексов. Ключевая находка этого кластера — необходимость создания симбиотической среды, в которой люди и роботы работают совместно. Результаты показывают, что координация систем автоматизации (MES, ERP-системы) достигается через Открытые протоколы (OPC UA, MQTT) и единый временной контекст (Time Synchronization). Наиболее важным элементом является безопасность роботизированных комплексов: алгоритмы должны обеспечивать Проактивный подход к безопасности, динамическое планирование траекторий и строгое соблюдение международных стандартов (ISO/TS $15066$).

Кластер 4: Экономика, управление и масштабирование ИИ. Эмпирический результат этой секции — подтверждение, что масштабирование ИИ не является линейным процессом, а требует создания фабрики ИИ (AI Factory) и внедрения методологии Change Management (Управление изменениями). Главная находка в области оценки эффективности: необходимо измерять не только Прямые выгоды ИИ (снижение уровня брака, увеличение Доступности оборудования), но и Косвенные выгоды ИИ (ESG-метрики, снижение CO₂-интенсивности производства), используя метрику Total Value of Ownership (TVO) вместо упрощенного ROI.

Кластер 5: Продвинутые ИИ-инструменты и умные системы. Этот кластер демонстрирует передовые находки. Основной результат — центральная роль цифрового двойника (Digital Twin) предприятия. DT, построенный на базе IIoT-инфраструктуры и промышленного DATA LAKE, позволяет проводить анализ «что, если?» и оптимизацию компоновки цеха с помощью симуляции производственных процессов. В области ML ключевым результатом является использование Гибридных подходов ML, ансамблирования моделей и конвейеров ML (Pipelines) для обеспечения робастности модели и ее Циклического переобучения в условиях дрейфа данных.

Эти пять кластеров, основанные на более чем 80 ключевых терминах, образуют иерархическую структуру, которая может быть представлена как дорожная карта внедрения ИИ. Каждый кластер представляет собой логически завершенный этап, а их последовательность отражает путь предприятия от цифровой зрелости к автономизации производства.

4. Рассуждения. Обсуждение (интерпретация)

Предложенная тематическая классификация позволяет интерпретировать эволюцию промышленной автоматизации как движение от разрозненных, локальных решений к комплексным, самоорганизующимся системам. Выделенные кластеры не просто описывают технологии, но и предлагают методологическую последовательность для их внедрения, что является критически важным для преодоления проблемы фрагментации решений.

Сравнение результатов с опытом других ученых и промышленными стандартами (например, The Smart Factory, World Economic Forum) показывает, что акцент на Кластере 1 (стратегическая готовность) соответствует международным рекомендациям о необходимости оценки зрелости (AI Maturity Model) до начала инвестирования в дорогостоящие технологии. Отказ от подхода «снизу вверх» в пользу комплексного подхода «сверху вниз», начинающегося с бизнес-задачи и KPI, является общепризнанной практикой для успешных кейсов цифровой трансформации.

Интерпретация Кластера 2 и 3 подтверждает мировую тенденцию гибридной ячейки, где коботы и AMR интегрируются в рабочий процесс. В отличие от жесткой автоматизации прошлого, новая парадигма требует от роботов адаптивности, основанной на машинном зрении и сенсорной фузии. Это расходится с традиционными представлениями о промышленных роботах как о «клеточных» системах и требует реализации безопасности в глубину, что находит отражение в международных стандартах ISO.

Обсуждение результатов Кластера 4 (эффективность) подчеркивает фундаментальный сдвиг в оценке успеха. Если ранее ROI рассчитывался на основе прямых сбережений, то в современном ИИ-контексте необходимо учитывать комплексную метрику TVO, включающую такие факторы, как переобучение персонала, кибербезопасность ИИ (от адверсариальных атак) и управление изменениями (Change Management). Эта интерпретация показывает, что ИИ-инициатива — это не разовый проект, а непрерывный операционный процесс (фабрика ИИ).

Кластер 5, посвященный продвинутым системам, интерпретируется как целевой уровень развития. Цифровой двойник (Digital Twin) становится не просто симуляционной моделью, а киберфизической системой (КПС), где двусторонняя связь (Twin-to-Physical) обеспечивает осторожную автономию и самовосстанавливающиеся системы. Сходство с работами в области кибернетики нового уровня очевидно, поскольку ИИ-готовый завод (AI-Ready Factory) нацелен на реализацию замкнутого цикла «восприятие — анализ — действие».

Ключевым рассуждением является необходимость развития объяснимого ИИ (XAI) в каждом кластере, особенно в Кластере 2 (предиктивная аналитика) и Кластере 5 (модели ML). В отличие от чисто исследовательских областей, в промышленности критически важно, чтобы ИИ-агент мог объяснить свое решение, например, почему он предсказал отказ оборудования или изменил производственную загрузку. Это повышает доверие персонала (условие доверия персонала) и позволяет супервизору ИИ-агентов принимать обоснованные решения.

Таким образом, предложенная классификация является валидной и актуальной моделью, которая объединяет разрозненные технологические и управленческие концепции в единую, иерархическую структуру, обеспечивая четкое понимание дорожной карты цифровой трансформации в сфере робототехники и промышленности.

5. Послесловие. Выводы и перспективы

Настоящее исследование успешно достигло поставленной цели, разработав и обосновав тематическую классификацию ключевых направлений развития ИИ в промышленной и робототехнической сфере. Предложенная пятиуровневая модель, основанная на индуктивно-дедуктивном картировании терминологического корпуса, доказала свою методологическую робастность и практическую применимость.

Мы подтвердили гипотезу о том, что эффективное внедрение ИИ требует не отдельных технологических проектов, а комплексного, структурированного подхода, начинающегося со стратегической готовности и управления данными. Проблема фрагментации решений преодолевается через логическую последовательность кластеров, от аудита источников данных до создания цифрового двойника и умной производственной системы нового поколения.

Ключевые выводы

— Приоритет данных и стратегии: успех ИИ-инициатив критически зависит от качества и релевантности данных (сбалансированные данные, Очистка данных) и наличия четко сформулированной бизнес-задачи с измеримым экономическим эффектом (ROI, TVO), что закреплено в кластере 1.

— Сдвиг парадигмы в робототехнике: произошел окончательный переход от традиционных промышленных роботов к коллаборативной робототехнике (HRC) и автономным мобильным роботам (AMR), требующим новых подходов к безопасности (ISO/TS 15066) и координации (многоагентное обучение с подкреплением).

— Непрерывность и масштабирование: внедрение ИИ — это непрерывный процесс, требующий создания организационных структур (центры компетенций по ИИ, фабрики данных) для масштабирования ИИ-решений и циклического переобучения моделей.

Рекомендации:

— Для промышленных предприятий: начинать цифровую трансформацию с оценки цифровой зрелости и формирования дорожной карты, основанной на поэтапной проверке гипотез (PoC, MVP), а не с крупномасштабных закупок оборудования.

— Для ИТ/ОТ-инфраструктуры: инвестировать в гибридную инфраструктуру (Edge + облако), обеспечивающую низкую задержку для критически важных процессов (Edge-вычисления для DT) и высокий уровень кибербезопасности (нулевое доверие).

— Для управления персоналом: активно развивать культуру «Человек в контуре» и проводить переобучение персонала, формируя гибридные команды «человек + ИИ», а также назначать цифровых амбассадоров для управления изменениями.

Перспективы исследования:

Дальнейшая работа в рамках данного исследования направлена на глубокую детализацию и эмпирическую верификацию ключевых аспектов внедрения технологий ИИ в промышленность. В первую очередь, это касается критически важного вопроса количественной оценки Косвенных выгод ИИ через разработку метрик Total Value of Ownership (TVO). Традиционные подходы, основанные на чистой приведенной стоимости (NPV) или возврате инвестиций (ROI), оказываются недостаточными, поскольку они не учитывают синергетические и долгосрочные нефинансовые эффекты. Необходима разработка комплексной структуры TVO, которая включает не только прямые экономические выгоды (снижение операционных расходов), но и многомерные косвенные факторы.

В частности, актуальным является создание методологии для точной оценки снижения CO2-интенсивности производства. ИИ-системы, оптимизируя потребление энергии, предиктивно управляя оборудованием и сокращая отходы, вносят прямой вклад в цели устойчивого развития (ESG-повестка). Метрика TVO должна включать «теневую цену углерода» (Shadow Carbon Price) как фактор, конвертируемый в финансовую оценку косвенной выгоды. Параллельно с этим, критически важной является оценка повышения Антихрупкости производства. Антихрупкость, в отличие от простой устойчивости (Robustness), означает способность системы не просто выдерживать внешние шоки (например, сбои в цепочке поставок или резкие изменения спроса), но и улучшаться в результате таких стрессовых воздействий. Разработка верифицируемых показателей антихрупкости (например, время адаптации к новому производственному плану после внешнего сбоя) и их включение в метрический каркас TVO позволит компаниям адекватно оценивать стратегическую ценность ИИ-решений.

Вторым, не менее перспективным направлением является эмпирическая проверка эффективности Мультиагентного обучения с подкреплением (MARL) для архитектуры Самоорганизующихся фабрик. Концепция самоорганизующейся фабрики (Self-Organizing Factory) опирается на децентрализованное принятие решений, где отдельные машины, роботы и логистические узлы выступают как автономные агенты. MARL предлагает теоретический аппарат для обучения этих агентов совместному выполнению сложной глобальной задачи (например, максимизации сквозной пропускной способности при минимизации потребления энергии) без централизованного дирижирования. Исследование должно включать разработку высокоточного цифрового двойника (Digital Twin) производственной линии, где будет проведена симуляция различных сценариев, включая динамическое перераспределение задач и отказ отдельных узлов. Основная цель — количественно доказать, что коллективный интеллект, формируемый через MARL, превосходит по таким ключевым показателям, как адаптивность, скорость реакции и эффективность использования ресурсов, традиционные централизованные системы управления.

Наконец, третьим столпом дальнейшей работы является более глубокий и практико-ориентированный анализ этических вопросов ИИ в соответствии с AI ACT (Актом ЕС об ИИ). Поскольку большая часть ИИ-приложений в производстве классифицируется как «высокий риск» (High-Risk AI Systems) из-за их влияния на критическую инфраструктуру и, что особенно важно, на безопасность труда, необходимо создать набор операционных рекомендаций по комплаенсу. Анализ должен фокусироваться на требованиях Акта к прозрачности (Transparency), объяснимости (Explainability — XAI) и надежности (Robustness) систем, работающих в тесном взаимодействии с человеком (Human-Robot Collaboration, HRC). Это включает изучение механизмов человека в контуре управления (Human-in-the-Loop) для систем, принимающих решения о графиках работы или темпах производства, чтобы избежать скрытого принуждения или предвзятости, а также гарантии того, что алгоритмы предиктивного анализа рисков не будут дискриминировать или несправедливо оценивать работников. Данный анализ позволит перевести абстрактные этические принципы в конкретные инженерные и организационные требования, обеспечивая не только юридическую чистоту, но и социальную приемлемость внедряемых ИИ-решений.

Обоснование нетрадиционного расположения библиографии в курсе «ИИ в промышленности и робототехнике»

1. Образовательная и стратегическая цель «ИНТЕНСИВ / КУРС»

Монография имеет подзаголовок «ИНТЕНСИВ / КУРС», что немедленно переводит её из категории академического исследования в формат ускоренного, прикладного обучения для профессионалов. Традиционное расположение библиографии в конце книги соответствует академическим стандартам, где список служит подтверждением цитирования и научного аппарата, однако в формате интенсивного курса требуется иная, более проактивная структура. Размещение библиографии, посвященной исключительно «Искусственному интеллекту», в начале книги, сразу после введения или оглавления, мгновенно устанавливает широкий и глубокий контекст всего материала. Читатель, приступающий к «интенсиву», получает немедленный доступ к фундаментальному корпусу знаний, который лежит в основе всех последующих прикладных кейсов. Это позволяет профессионалу быстро оценить уровень и охват теоретической базы, на которой строится курс, и при необходимости обратиться к первоисточникам до начала изучения специфических промышленных приложений. Такой подход значительно повышает эффективность самостоятельной работы и глубину погружения в предметную область, что является критически важным для формата сжатого и концентрированного обучения. Кроме того, это сигнализирует о том, что практические решения и кейсы будут крепко связаны с общепризнанной теорией, а не являться просто набором эмпирических данных. Интенсивное обучение предполагает высокую степень самостоятельности и нелинейное изучение материала, что максимально облегчается благодаря раннему предоставлению всех ключевых источников.

2. Немедленное установление авторитета и исторического фундамента

Представленный раздел библиографии содержит поистине канонические работы в области ИИ, начиная с 1950-х годов (Тьюринг, Нильсон, Хант), и охватывает современную литературу вплоть до 2025 года (Катанов, Пино, Харьков). Размещение этого внушительного списка в начале монографии мгновенно выполняет функцию установления научного авторитета и демонстрирует глубину исторической перспективы, которая была использована авторами. Профессиональная аудитория, знакомая с классикой жанра (Рассел и Норвиг, Люгер, Хаттер), сразу осознает, что модернизация производственных процессов будет рассматриваться не как сиюминутный тренд, а как логическое продолжение полувековой научной мысли. Это позволяет избежать поверхностного восприятия курса как простого пересказа текущих новостей индустрии, подчеркивая, что за реальными кейсами стоит мощная теоретическая база. Читатель понимает, что последующий материал, касающийся робототехники и промышленной автоматизации, базируется на устоявшихся принципах вычислительной техники и интеллектуальных систем. Такая ранняя демонстрация фундаментальности является необходимым условием для построения доверия к экспертным решениям, представленным в основной части монографии. Обширный список, включающий ранние работы, показывает уважение к истокам дисциплины, что высоко ценится в инженерном и научном сообществе.

3. Поддержка нелинейного и модульного чтения профессионалами

Формат «ИНТЕНСИВ / КУРС» предполагает, что читатель, вероятно, уже обладает базовыми знаниями и не будет читать книгу строго последовательно, от первой до последней страницы. Эксперты, для которых предназначена монография, скорее всего, будут выборочно изучать главы, посвященные наиболее актуальным для них кейсам: например, предиктивному обслуживанию или коллаборативным роботам. Раннее расположение библиографии превращает этот раздел в динамический справочник, который позволяет читателю немедленно обратиться к источникам, как только в тексте упоминается сложный концепт или конкретный алгоритмический подход. Если в главе о промышленной модернизации встречается ссылка на «Transfer Learning» или «Federated Learning», профессионал может мгновенно просмотреть список литературы, чтобы найти источник, раскрывающий эти концепции, без необходимости листать книгу до самого конца. Это облегчает модульное изучение материала и позволяет пользователю самостоятельно формировать свою траекторию обучения, ориентируясь на наиболее релевантные для его текущих задач темы. Таким образом, библиография выполняет функцию быстрого гиперссылочного перехода от прикладной проблемы к теоретическому решению, что соответствует духу цифрового и интенсивного обучения. Нелинейное потребление контента является нормой для занятых специалистов.

4. Предварительная фильтрация и фокусировка на ключевой теме

Раздел озаглавлен как «Библиография (Искусственный интеллект)», что указывает на его узкую и целенаправленную специализацию, несмотря на общую тему монографии, включающую робототехнику и автоматизацию. Выделение именно ИИ-источников в отдельный блок и его размещение в начале книги служит мощным инструментом фокусировки внимания читателя. Это подчеркивает, что именно искусственный интеллект является центральным, системообразующим элементом всей модернизации, а робототехника и прочие процессы — лишь его практическое поле применения. Читатель получает недвусмысленный сигнал: прежде чем погружаться в специфику «железа» и «кейсов», необходимо укрепить понимание ИИ. Такой подход ментально подготавливает аудиторию к доминирующей роли ИИ-алгоритмов в представленных решениях. Фактически, этот раздел выступает как превентивный учебный модуль или «нулевая глава», посвященная концептуальной базе. Он помогает отсеять литературу, посвященную общим вопросам инженерии или механики, концентрируя внимание исключительно на алгоритмах, стратегиях и философских аспектах машинного разума.

5. Юридический и этический аспект (наличие правовых источников)

Библиография содержит несколько важных источников, посвященных правовым и этическим аспектам ИИ (Морхат П. М., Ручкина Г. Ф., Евстратов А. Э., Готовцев П. М.), а также философским проблемам сознания (Дубровский Д. И., Серль Дж. Р.). Учитывая, что монография затрагивает модернизацию и реальные решения, вопросы кибербезопасности, ответственности роботов и этики становятся критически важными на этапе проектирования систем. Размещение этих правовых и этических источников в начале книги подчеркивает, что авторы курса уделяют приоритетное внимание не только технической реализации, но и регуляторным ограничениям, и социальным последствиям внедрения ИИ в промышленность. Это позволяет инженерам и руководителям проектов, читающим монографию, сразу интегрировать требования комплаенса и этики в свои проектные планы, избегая дорогостоящих переделок на поздних этапах. Таким образом, библиография действует как раннее предупреждение о правовых рисках и стимул к проектированию систем с учетом принципов XAI (объяснимого ИИ) и Zero Trust. Принятие решений о внедрении должно быть обосновано не только технической, но и юридической целесообразностью.

6. Стимуляция самостоятельного углубленного изучения

Раннее предоставление списка литературы служит мощным стимулом для читателя к расширению своих знаний за пределами основного курса. Учитывая, что курс является «интенсивом», его формат неизбежно ограничивает объем излагаемого материала, что делает самостоятельную работу с источниками особенно ценной. Обширность библиографии, включающей как вводные курсы («вводный курс» Банди), так и узкоспециализированные монографии («Универсальный искусственный интеллект» Хаттера), позволяет читателю самостоятельно подобрать дополнительную литературу, соответствующую его текущему уровню подготовки. Это превращает монографию из конечного продукта в отправную точку для долгосрочного профессионального развития в области ИИ и робототехники. Такой подход соответствует парадигме непрерывного обучения (Lifelong Learning), которая необходима для специалистов, работающих с быстро меняющимися технологиями Индустрии 4.0. Читатель получает исчерпывающий навигационный инструмент для дальнейшего десятилетнего самообразования в этой сложной и многогранной области.

7. Усиление ценности раздела «КЕЙСЫ И УСПЕШНЫЕ РЕШЕНИЯ»

Основная ценность монографии заключается в «РЕАЛЬНЫХ КЕЙСАХ И УСПЕШНЫХ РЕШЕНИЯХ», что является ключевым маркетинговым преимуществом книги. Размещение библиографии в начале создает неявную, но сильную связь между теоретическим фундаментом и последующей практикой. Это позволяет читателю воспринимать каждый «кейс» не просто как технический пример, а как прямое применение принципов, заложенных в работах Тьюринга, Рассела, Норвига и других классиков. Такой прием усиливает впечатление глубокой обоснованности и надежности представленных решений. Читатель с самого начала убеждается, что эти «успешные решения» не являются случайными находками, а базируются на проверенных и теоретически обоснованных алгоритмах. Библиография заранее отвечает на невысказанный вопрос: «На чём основаны эти кейсы?». Это повышает доверие к методологии курса и его авторам, что критически важно в высококонкурентной сфере ИИ-консалтинга и обучения.

8. Преимущество в цифровую эпоху и быстрый поиск информации

В современном цифровом мире пользователи часто обращаются к книгам в электронном виде, используя функцию быстрого поиска и копирования текста. Размещение списка литературы в начале, близко к титульному листу, значительно облегчает копирование цитат и их дальнейшее использование для поиска, создания заметок или оформления собственных работ. Для занятого профессионала, проходящего «интенсив», время является самым дорогим ресурсом, и устранение необходимости прокручивать сотни страниц до конца книги для получения ссылки на источник — это существенное эргономическое преимущество. Это особенно актуально, когда необходимо быстро найти ссылку на специфический закон, философскую концепцию или конкретную книгу для немедленного заказа. Раннее расположение библиографии улучшает пользовательский опыт, соответствует современным привычкам потребления информации и подчеркивает практическую направленность монографии.

9. Разграничение «Искусственного интеллекта» и других тем

Монография посвящена триаде: ИИ, промышленность и робототехника. Внутри библиографии представлен только один раздел, явно озаглавленный «Искусственный интеллект», хотя в списке присутствуют работы, косвенно относящиеся к робототехнике и кибернетике (Тьюринг, Корсаков, Wiener N.). Размещение этого раздела в начале подчеркивает, что это лишь первичный и фундаментальный список литературы, необходимый для понимания ядра курса. Это оставляет возможность для последующего включения, например, «Библиографии (робототехника)» или «Библиографии (промышленная автоматизация)» в конце соответствующих тематических блоков. Такой подход создает впечатление структурированной многослойности и позволяет избежать перегрузки читателя слишком длинным, объединённым списком в самом начале. Читатель получает сначала «дорожную карту» по ИИ-базе, а затем, по мере продвижения, будет получать специализированные списки.

10. Отход от академической конвенции к модели «практическое руководство»

Традиция требовать библиографию в конце сложилась исторически в эпоху печати, где логика изложения требовала сначала привести тезисы, а затем доказательства. В случае «ИНТЕНСИВ / КУРС» модель меняется: книга становится практическим руководством, где читатель приходит за решением, а не за доказательством тезиса. Ранняя библиография, выступающая как «Список рекомендованной литературы», соответствует этой новой модели, где читатель активен и самостоятельно управляет глубиной своего погружения в тему. Этот список, включающий основополагающие и современные работы, является самым быстрым способом дать наиболее ценный, высококонцентрированный ресурс. Если бы раздел был в конце, его образовательная и навигационная ценность для «интенсива» была бы сведена к минимуму, превратив его из инструмента обучения в формальное приложение. Таким образом, смещение библиографии с конца на начало является сознательным методологическим выбором, нацеленным на максимальную эффективность обучения и практическую пользу для профессиональной аудитории.

БИБЛИОГРАФИЯ
Искусственный интеллект

Банди Алан. Искусственный интеллект: вводный курс. 2-е изд. Изд-во Эдинбургского Университета. 1980.

Барский А. Б. Искусственный интеллект и логические нейронные сети. СПб.: Интермедия, 2019. 360 с. Глоссарий.

Богатый Элейн. Искусственный интеллект. Макгроу-Хилл. 1983.

Бостром Н. Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии / пер. с англ. С. Филина. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016. 496 с.

Бруссард М. Искусственный интеллект: пределы возможного: перевод с английского: [16+] / перевод. Екатерина Арье. М.: Альпина нон-фикшн, 2020. 361 с. ISBN 978-5-00139-080-0 3000 экз.

Бутл Р. Искусственный интеллект и экономика. Работа, богатство и благополучие в эпоху мыслящих машин= Roger Bootle. The AI Economy: Work, Wealth and Welfare in the Age of the Robot. М.: Интеллектуальная Литература, 2022. 432 с. ISBN 978-5-907394-25-4.

Бутл Р. Искусственный интеллект и экономика: работа, богатство и благополучие в эпоху мыслящих машин [12+] / Роджер Бутл; перевод с английского В. Скворцов. М.: Интеллектуальная лит., 2020. 425 с. (Библиотека Сбера. Искусственный интеллект).

Волков А. В. Искусственный интеллект: от компьютеров к киборгам. М.: Вече, 2020. 254, [1] с. (Эврика XXI).; ISBN 978-5-4484-1689-7 1000 экз.

Девятков В. В. Системы искусственного интеллекта / Гл. ред. И. Б. Фёдоров. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. 352 с. 3000 экз. ISBN 5-7038-1727-7.

Джексон Филипп. Введение в искусственный интеллект. 2-е изд. Дувр. 1985.

Дубровский Д. И. Искусственный интеллект и проблема сознания овский // Философия искусственного интеллекта: материалы всерос. междисциплинар. конф., М., МИЭМ, 17—19 янв. 2005г. М.: ИФ РАН, 2005. С.26—31.

Евстратов А. Э., Гученков И. Ю. Пределы применения искусственного интеллекта (правовые проблемы) // Правоприменение. 2020. Т.4, №4. С.13—19.

Жданов А. А. Автономный искусственный интеллект. М.: Бином. Лаборатория знаний, 2009. 359с. 20 000 экз.

Зайцева Е. М., Погодина Е. А., Смирнов Ю. В. Искусственный интеллект: электронный терминологический словарь. М.: ГПНТБ России, 2023. ISBN 978-5-85638-262-3.

Искусственный интеллект / Осипов Г. С., Величковский Б. М. // Излучение плазмы. М.: Большая российская энциклопедия, 2008. С.733. (Большая российская энциклопедия: [в 35 т.] / гл. ред. Ю. С. Осипов; 200—2017, т.11). ISBN 978-5-85270-342-2.

Калинин М. О., Крундышев В. М. Основы искусственного интеллекта. Безопасность искусственного интеллекта. Санкт-Петербург: Политех-Пресс, 2024. 88 с. ISBN 978-5-7422-8693-6 200 экз.

Катанов Ю. Е., Аристов А. И. Композитный искусственный интеллект и генеративные технологии в промышленности. Тюмень: ТИУ, 2025. Ч.1. 253 с. Ч.2. 175 с.

Ли Кай-Фу. Сверхдержавы искусственного интеллекта. Китай, Кремниевая долина и новый мировой порядок: Китай, Кремниевая долина и новый мировой порядок: [16+] / перевод с англ. Н. Константиновой. 4-е изд. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2021. 268, [1] с. ISBN 978-5-00195-120-9 1021 экз.

Лесников С. В. Базовый гизаурус терминосистемы «искусственный интеллект» / С. В. Лесников // Говор: альманах. — 2025. — №6. — С. 527—548. — DOI 10.48612/govor/325u-mve1-bf9v. — EDN TJYUIP.

Лесников С. В. Глоссарий терминосистемы «искусственный интеллект» / С. В. Лесников // Говор: альманах. — 2025. — №6. — С. 549—599. — EDN FPJOMB.

Лесников С. В. Интеллектуальные сети: как искусственный интеллект и нейронные сети трансформируют телекоммуникации / С. В. Лесников // Говор: альманах. — 2025. — №6. — С. 623—630. — EDN CTKPSG.

Лесников С. В. Искусственный интеллект и нейронные сети в исследованиях рынка: новый горизонт для бизнеса / С. В. Лесников // Говор: альманах. — 2025. — №6. — С. 679—685. — EDN FLAFCA.

Лесников С. В. Искусственный интеллект и нейронные сети в образовании / С. В. Лесников // Говор: альманах. — 2025. — №6. — С. 631—648. — EDN AVEZTK.

Лесников С. В. Искусственный интеллект и нейронные сети в сфере транспорта: инновации и вызовы / С. В. Лесников // Говор: альманах. — 2025. — №6. — С. 661—669. — EDN XKVUOH.

Лесников С. В. Искусственный интеллект и нейронные сети в творческой сфере: от генерации до соавторства / С. В. Лесников // Говор: альманах. — 2025. — №6. — С. 613—622. — EDN RGARQC.

Лесников С. В. Искусственный интеллект и нейронные сети в управлении человеческими ресурсами: новые подходы к подбору, развитию и удержанию талантов / С. В. Лесников // Говор: альманах. — 2025. — №6. — С. 600—612. — EDN VGVVUR.

Лесников С. В. Искусственный интеллект и нейронные сети в финансах и бизнесе: эволюция и стратегии / С. В. Лесников // Говор: альманах. — 2025. — №6. — С. 670—678. — EDN YEWYVO.

Лесников С. В. Искусственный интеллект и нейронные сети: интеллектуальный анализ данных / С. В. Лесников // Говор: альманах. — 2025. — №6. — С. 686—693. — EDN UOMKNB.

Лесников С. В. Трансформация индустрии отдыха: роль и перспективы применения искусственного интеллекта и нейронных сетей / С. В. Лесников // Говор: альманах. — 2025. — №6. — С. 649—660. — EDN YDUVSQ.

Лесников С. В. Требования охраны труда и меры безопасности при проектировании автоматизированных систем управления технологическими процессами / С. В. Лесников. — Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2025. — 311 с. — EDN EZEBFQ.

Лесников С. В. Анализ парадигматических отношений лингвистической терминосистемы // Памяти Анатолия Анатольевича Поликарпова: Сборник статей. М.: Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова» (Издательский Дом (Типография), 2015. — С. 269—279. — EDN XDFNYM.

Лесников С. В. Аналитический обзор источников русских терминов ономастики и их систематизация и компьютерное ранжирование // Ономастика Поволжья: Материалы XVII Международной научной конференции, Великий Новгород, 17–20 сентября 2019 года. Великий Новгород: Печатный двор, 2019. С.82—90. — EDN GMTMDT.

Лесников С. В. Аналитический обзор определений термина «метаязык» // Метаязык науки. СыктГУ, 2012. С.60—73.

Лесников С. В. Аналитический реферативно-аннотированный обзор оцифрованных словарей и справочников новых слов и значений для цифрового лексикографического корпуса «Лексико-семантическая неология в русском языке начала XXI века» // Наука и инновации — современные концепции: Сборник научных статей по итогам работы Международного научного форума, Москва, 03 мая 2019 года. М.: Инфинити, 2019. С.34—42.

Лесников С. В. Аннотированный отчет о НИР №84 (конкурс 1995г.) (промежуточный) Гипертекстовая интеграция региональных словарей русского языка № гос. регистрации 01960012631. СыктГУ, 1996. 11с.

Лесников С. В. Аннотированный ОТЧЕТ о НИР №84 (конкурс 1995г.) (промежуточный за 1997г.) Гипертекстовая интеграция региональных словарей русского языка № гос. Регистрации 01960012631. СыктГУ, 1997. 13с.

Лесников С. В. Архитектоника АЛС «ГОВОР» // Третья Всесоюзная конференция по созданию Машинного фонда русского языка. Ч. II. М.: ИРЯз АН СССР, 1989. С.7—8.

Лесников С. В. Архитектура и суть информационно-поискового корпуса академических словарей русского языка // Научный обозреватель. 2019. №3 (99). С.25—28. ISSN 2220—329X.

Лесников С. В. Аудиовизуальные технологии обучения -специальность: Педагогика и психология, 2 курс // М.: Информрегистр, №18063 от 17 февраля 2010г. № гос. регистрации 0320902700 http://db.inforeg.ru/deposit/Catalog/mat.asp?id=16636.

Лесников С. В. Базовые блоки автоматизированной лексикографической системы // Вестник Челябинского государственного университета. 2011. №33 (248). С.200—202. ISSN 1994—2796. eISSN 2782—4829.

Лесников С. В. Базовые блоки автоматизированной лексикографической системы // Вестник Челябинского государственного университета. Серия: филология, искусствоведение. Вып. 60. №33 (248). Челябинск: ЧелГУ, 2011. С.200—202. ISSN 1994—2796.

Лесников С. В. Базовые латинские терминоэлементы метаязыка лингвистики // Актуальные проблемы современного научного знания: материалы IV Международной научно-практической конференции (21.04.2011 — 22.04.2011) / Под общ. ред. Н. А. Стадульской. Пятигорск: ПГЛУиздат, 2011. С.112—118.

Лесников С. В. Базовые операторы языка поисковых запросов тезауруса метаязыка лингвистики // В мире научных открытий. 2012. №7—2 (31). С.39—53. ISSN 2072—0831. eISSN 2307—9428. Красноярск: Научно-инновационный центр, 2012. №7.2 (31) (Гуманитарные и общественные науки). — EDN PCDXJR.

Лесников С. В. Базовые первоисточники академического свода русского языка // Тезисы VI Международной научной конференции «Культура русской речи», Москва, 21 февраля 2019 года. М.: Институт русского языка им. В. В. Виноградова РАН, 2019. — С. 62. — EDN NOEZYG.

Лесников С. В. Базовые первоисточники гизауруса метаязыка лингвистики // Лексикографические штудии: международная коллективная монография / Под ред. Н.В.Пятаевой. Вып. 4. Riga: BVKI, 2020. С.40—90.

Лесников С. В. Базы данных. Сыктывкар: СыктГУ, 2012.

Лесников С. В. Библиографический сводный каталог фундаментальных лингвистических исследований (монографий, сборников, статей, обзоров, рецензий, дискуссий, обсуждений, сообщений, заметок, критики, словарей, справочников, энциклопедий). Микунь: [б. и.], 2010. 341 с. (Гипертекстовая энциклопедия «Языкознание»).

Лесников С. В. Библиографический сводный каталог-указатель статей, обзоров, рецензий, дискуссий, обсуждений, сообщений, заметок и других материалов, опубликованных в теоретическом журнале по общему и сравнительному языкознанию «Вопросы языкознания» в период с 1952 по 2011 годы Альманах «Говор», 2012. 109с.

Лесников С. В. Виды разметок текстовых корпусов русского языка // Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы. 2019. №9. С.27—30. — DOI 10.36535/0548-0027-2019-09-4. — EDN NECQLF. ISSN: 0548—0027.

Лесников С. В. Виды релевантности и основные критерии качества поиска информационно-поисковых систем и компьютерных тезаурусов // Метаязык науки: материалы Международной научной конференции. Сыктывкар: Сыктывкарский гос. ун-т, 2012. С.478—483.

Лесников С. В. Владислав Митрофанович Андрющенко — научный руководитель и консультант, главный конструктор Машинного фонда русского языка /МФРЯ/ // От языковых машинных фондов к лингвистическим корпусам: памяти В.М.Андрющенко. Москва, 28–29 сентября 2018г. М., 2018. С.58—60.

Лесников С. В. Галерея словарей русского языка и текстов художественной литературы на основе новых информационных технологий в виде открытого гипертекстового свода с адекватным представлением на сайтах и серверах во всемирной компьютерной системе Internet и на современных машинных носителях / Когнитивные сценарии языковой коммуникации. Доклады международной научной конф. Симферополь: ТЭИ, 2001. С.30—31.

Лесников С. В. Генеральный словник русского языка: «Цифровые коды словарей» // Альманах «ГОВОР». 2013. №11—1. С.238—245. — EDN CLEYPG.

Лесников С. В. Геоинформационные системы. Сыктывкар: СыктГУ, 2012.

Лесников С. В. Гизаурус 18 Т. История. Исторические науки // Инновации и традиции науки и образования: Материалы Всероссийской научно-методической конференции, Сыктывкар, 15 мая 2010 года / Министерство образования и науки Российской Федерации, Сыктывкарский госуниверситет; под общей редакцией С. В. Лесникова. Часть 5. Сыктывкар: Сыктывкарский госуниверситет, 2010. — С. 45—46. — EDN SPZCHM.

Лесников С. В. Гизаурус 25 Щ. Искусство. Живопись. Термины // Инновации и традиции науки и образования: Материалы Всероссийской научно-методической конференции, Сыктывкар, 15 мая 2010 года / Министерство образования и науки Российской Федерации, Сыктывкарский госуниверситет; под общей редакцией С. В. Лесникова. Часть 5. Сыктывкар: Сыктывкарский госуниверситет, 2010. — С. 35—39. — EDN YODEWW.

Лесников С. В. Гизаурус лексикографических материалов для составителей и редакторов «Большого академического словаря русского языка» // С любовью к Слову: Сборник статей участников Всероссийской с международным участием научной конференции, приуроченной к 80-летнему юбилею доктора филологических наук, профессора Людмилы Алексеевны Климковой, специалиста в области лексикологии, диалектологии, ономастики, словообразования, Арзамас, 09—10 февраля 2021 года / Отв. редактор О. В. Никифорова. Арзамас: Арзамасский филиал «Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского», 2021. С.56—62. — EDN PQEPJV.

Лесников С. В. Гизаурус мультимедийных учебно-методических комплексов // Сборник материалов научно-практической конф., профессорско-преподавательского состава и аспирантов Сыктывкарского лесного института по итогам НИР за 2002 год / Отв. ред. Т.А.Киросова. СЛИ, 2003. С.228—234.

Лесников С. В. Гизаурус оцифрованных русских словарей // Альманах «ГОВОР». 2023. №5. С.171—177. — EDN JJMZLP.

Лесников С. В. Гизаурус учебных словарей русского языка // Слово: Фольклорно-диалектологический альманах. Материалы международной конференции, Благовещенск, 01 ноября — 31 2023 года. Благовещенск: Амурский государственный университет, 2024. С.35—41. — EDN DELBDQ.

Лесников С. В. Гизаурус хантыйского языка / С. В. Лесников, С. А. Мызников, З. С. Рябчикова // Электронная письменность народов Российской Федерации -2021 & IWCLUL 2021: Материалы Международной научно-практической конференции, Сыктывкар, 23–24 сентября 2021 года. Сыктывкар: Коми республиканская академия государственной службы и управления, 2022. — С. 87—94. — EDN YVPBSA.

Лесников С. В. Гизаурусный интернет-портал «лексико- семантическая неология в русском языке начала XXI века» // Русский язык: история, диалекты, современность: сборник научных статей, посвященный 80-летнему юбилею профессора Льва Феодосьевича Копосова / Составители: Л. Ф. Копосов, Ю. В. Коренева, О. В. Ряховская. Выпуск XIX. М.: Принтика, 2020. С. 240—246. — EDN VECAPH. ISSN 2541—8777.

Лесников С. В. Гипермедиа учебник MS Office InfoPath 2007. СыктГУ, 2009.

Лесников С. В. Гипермедиа учебник MS Office PowerPoint 2007. СыктГУ, 2009.

Лесников С. В. Гипермедиа учебник MS Office Publisher 2007. СыктГУ, 2009.

Лесников С. В. Гипермедиа учебник MS Office Word 2007 Базовый курс. СыктГУ, 2008.

Лесников С. В. Гипермедиа учебник OpenOffice.org CALC2. СыктГУ, 2009.

Лесников С. В. Гипермедиа учебник OpenOffice.org Draw. СыктГУ, 2009.

Лесников С. В. Гипермедиа учебник Информационные системы. СыктГУ, 2009.

Лесников С. В. Гипермедиа учебник Компьютерная геометрия и графика. СыктГУ, 2009.

Лесников С. В. Гипермедиа учебник Компьютерная графика. СыктГУ, 2008.

Лесников С. В. Гипермедиа учебник Расширенные возможности OpenOffice.org Writer 2003. СыктГУ, 2009.

Лесников С. В. Гипермедиа учебник Установка ОС FreeBSD и вебсервера Apache. СыктГУ, 2009.

Лесников С. В. Гипертекст и мультимедиа технологии для компьютеризации диалектологических исследований. МГУ им. М. В. Ломоносова, 1997. 180 с. — EDN XBMZZI.

Лесников С. В. Гипертекст русского языка / Русский язык на рубеже тысячелетий. Всероссийская конф. 26—27 октября 2000. Материалы докладов и сообщений в трех томах. Том II. Динамика синхронии. Описание русского языка как этнокультурного феномена. Язык художественной литературы. СПб.: Филологический факультет СПбГУ, 2001. С.360—371.

Лесников С. В. Гипертекст русского языка // Русский язык: исторические судьбы и современность. Международный конгресс. Труды и материалы. МГУ им. М. В. Ломоносова, 2001. С.413—414.

Лесников С. В. Гипертекстовое производство свода лексики русского языка на основе новых информационных технологий как актуальный процесс интерактивного управления формированием новых лексикографических знаний в виде открытой системы с адекватным представлением во всемирной компьютерной системе Internet // Языковое сознание. Содержание и функционирование. ХIII международный симпозиум по психолингвистике и теории коммуникации. Москва, 1—3 июня 2000. М.: МГЛУ, ИЯ РАН, 2000. С.140. (ГИЗАУРУС).

Лесников С. В. Гипертекстовый академический словарный корпус (АСК) // Лингвистика гипертекста и компьютерно-опосредованной коммуникации: Материалы международной научно-практической конференции, Самара, 30 августа 2019 года / Отв. ред. С. А. Стройков. Самара: Самарский государственный социально-педагогический университет, 2019. С.73—91. — EDN XDBBGD.

Лесников С. В. Гипертекстовый информационно-поисковый тезарус «Метаязык науки». Альманах «ГОВОР», 2010. 56с.

Лесников С. В. Гипертекстовый информационно-поисковый тезаурус «Метаязык науки»: ГИПЕРТЕКСТ // Инновации и традиции науки и образования: Материалы Всероссийской научно-методической конференции, Сыктывкар, 15 мая 2010 года / под общей редакцией С. В. Лесникова. Часть 5. Сыктывкар: Сыктывкарский госуниверситет, 2010. С.101—104. — EDN MPPPCB.

Лесников С. В. Гипертекстовый информационно-поисковый тезаурус «Метаязык науки»: МЕТАЯЗЫК // Инновации и традиции науки и образования: Материалы Всероссийской научно-методической конференции, Сыктывкар, 15 мая 2010 года / под общей ред. С. В. Лесникова. Часть 5. Сыктывкар: Сыктывкарский госуниверситет, 2010. С.94—100. — EDN UIVZHW.

Лесников С. В. Гипертекстовый информационно-поисковый тезаурус «Метаязык науки»: ТЕЗАУРУС // Инновации и традиции науки и образования: Материалы Всероссийской научно-методической конференции, Сыктывкар, 15 мая 2010 года / под общей редакцией С. В. Лесникова. Часть 5. Сыктывкар: Сыктывкарский госуниверситет, 2010. С.105—122. — EDN VGOLVN.

Лесников С. В. Гипертекстовый информационно-поисковый тезаурус (гизаурус) «Метаязык науки» (структура; математическое, лингвистическое и программное обеспечения; разделы лингвистика, математика, экономика) // Русский язык: исторические судьбы и современность. V Международный конгресс исследователей русского языка (Москва, МГУ им. М. В. Ломоносова, филологический факультет, 18—21 марта 2014 г.). Труды и материалы / Сост. М. Л. Ремнёва, А. А. Поликарпов, О. В. Кукушкина. МГУ, 2014. С.268—269.

Лесников С. В. Гипертекстовый информационно-поисковый тезаурус «Метаязык науки» (структура; математическое, лингвистическое и программное обеспечения; разделы лингвистика, математика, экономика). Промежуточный отчёт о НИР. М.: ЦИТиС, 2012.04.19. 31с. Инв.№ ВНТИЦ 02201257055. И120215161455. ИК Регистрационный номер 01201165393.

Лесников С. В. Гипертекстовый лингвистический универсум русского языка // Записки Горного института. 2005. №2. С.113—115. cyberleninka.ru/article/n/gipertekstovyy-lingvisticheskiy-universum-russkogo-yazyka/viewer

Лесников С. В. Гипертекстовый свод лексики русского языка / Квантитативная лингвистика и семантика. Сборник научных трудов. Вып.3. Новосибирск: НГПУ, 2001. С.120—128.

Лесников С. В. Гипертекстовый свод определений лингвистики (гиперсол) // Актуальные проблемы образования и науки: цели, задачи и перспективы развития: материалы научно-практической конференции (г. Коряжма, 25—26 февраля 2010) / сост. Т. К. Белокашина, И. В. Кузнецова. Поморский гос. университет им. М. В. Ломоносова. Коряжма: Суров С. В., 2010. С.213—216.

Лесников С. В. Гипертекстовый свод определений лингвистики (гиперсол) // Актуальные проблемы образования и науки: цели, задачи и перспективы развития: материалы научно-практической конф. (г. Коряжма, 25—26 февраля 2010) / Поморский гос. университет им. М. В. Ломоносова. Коряжма: Суров С. В., 2010. С.213—216.

Лесников С. В. Гипертекстовый свод русского языка / Материалы третьей международной научной Internet-телеконф. «Русский язык: прошлое, настоящее, будущее». альманах «ГОВОР», 2000. С.75—90.

Лесников С. В. Гипертекстовый свод русского языка / Проблемы прикладной лингвистики. Сборник материалов. Всероссийского семинара. Ч.2. Пенза: Приволжский Дом знаний, Пензенский гос. педагог. университет, 2000. С.6—7.

Лесников С. В. Гипертекстовый словарь базовых дефиниций, интерпретаций, объяснений, определений, понятий, пояснений, разъяснений, толкований, трактовок, формулировок, экскурсов и эксцерпций терминов метаязыка информатики (кибернетики, ВТ, НИТ) // Инновации и традиции науки и образования: Материалы конференции, Сыктывкар, 15 мая — 03 2010 года / Министерство образования и науки Российской Федерации, ГОУ ВПО «Сыктывкарский гос. ун-т»; Под общей редакцией С.В.Лесникова. Сыктывкар: Сыктывкарский гос. ун-т, 2010. С.94—98.

Лесников С. В. Гипертекстовый словарь базовых дефиниций, интерпретаций, объяснений, определений, понятий, пояснений, разъяснений, толкований, трактовок, формулировок, экскурсов и эксцерпций терминов метаязыка истории // Инновации и традиции науки и образования: Материалы Всероссийской научно-методической конференции, Сыктывкар, 15 мая 2010 года / Под общей редакцией С. В. Лесникова. Сыктывкар: Сыктывкарский гос. ун-т, 2010. С.13—18.

Лесников С. В. Гипертекстовый словарь базовых дефиниций, интерпретаций, объяснений, определений, понятий, пояснений, разъяснений, толкований, трактовок, формулировок, экскурсов и эксцерпций терминов метаязыка лингвистики (языковедения, языкознания) // Инновации и традиции науки и образования: Всероссийская научно-методическая конференция. Сыктывкар: Сыктывкарский гос. ун-т, 2010. С.49—59.

Лесников С. В. Гипертекстовый словарь базовых дефиниций, интерпретаций, объяснений, определений, понятий, пояснений, разъяснений, толкований, трактовок, формулировок, экскурсов и эксцерпций терминов метаязыка лингвистики (языковедения, языкознания) // Медиадискурс и проблемы медиаобразования. Омск: Омский госуниверситет им. Ф. М. Достоевского, 2011. С.146—151.

Лесников С. В. Гипертекстовый словарь базовых дефиниций, интерпретаций, объяснений, определений, понятий, пояснений, разъяснений, толкований, трактовок, формулировок, экскурсов и эксцерпций терминов метаязыка психологии // Инновации и традиции науки и образования: Материалы Всероссийской научно-методической конференции. Сыктывкар: Сыктывкарский гос. ун-т, 2010. С.42—53.

Лесников С. В. Гипертекстовый словарь базовых дефиниций, интерпретаций, объяснений, определений, понятий, пояснений, разъяснений, толкований, трактовок, формулировок, экскурсов и эксцерпций терминов метаязыка информатики (кибернетики, ВТ, НИТ) // Инновации и традиции науки и образования: Материалы конф. СыктГУ, 2010. С.94—98.

Лесников С. В. Гипертекстовый словарь базовых дефиниций, интерпретаций, объяснений, определений, понятий, пояснений, разъяснений, толкований, трактовок, формулировок, экскурсов и эксцерпций терминов метаязыка истории // Инновации и традиции науки и образования, Сыктывкар, 15 мая 2010 года / Под общей редакцией С. В. Лесникова. СыктГУ, 2010. С.13—18.

Лесников С. В. Гипертекстовый словарь базовых дефиниций, интерпретаций, объяснений, определений, понятий, пояснений, разъяснений, толкований, трактовок, формулировок, экскурсов и эксцерпций терминов метаязыка лингвистики (языковедения, языкознания) // Инновации и традиции науки и образования: Всероссийская научно-методическая конф., Сыктывкар, 28 февраля 2010 года. СыктГУ, 2010. С.49—59.

Лесников С. В. Гипертекстовый словарь базовых дефиниций, интерпретаций, объяснений, определений, понятий, пояснений, разъяснений, толкований, трактовок, формулировок, экскурсов и эксцерпций терминов метаязыка лингвистики (языковедения, языкознания) // Медиадискурс и проблемы медиаобразования. Омск: ОГУ, 2011. С.146—151.

Лесников С. В. Гипертекстовый словарь базовых дефиниций, интерпретаций, объяснений, определений, понятий, пояснений, разъяснений, толкований, трактовок, формулировок, экскурсов и эксцерпций терминов метаязыка психологии // Инновации и традиции науки и образования: Материалы Всероссийской научно-методической конференции, Сыктывкар, 15 мая 2010 года / под общей редакцией С. В. Лесникова. Часть 2. Сыктывкар: Сыктывкарский госуниверситет, 2010. — С. 42—53. — EDN NCNNZG.

Лесников С. В. Гипертекстовый тезаурус метаязыка науки // Гипертекст как объект лингвистического исследования: Материалы II международной научно-практической конференции, Самара, 18–20 октября 2011 года / Отв. ред. С.А.Стройков. Самара: Поволжская государственная социально-гуманитарная академия, 2011. С.103—117.

Лесников С. В. Гипертекстовый тезаурус метаязыка науки // Проблемы истории, филологии, культуры. №3 (33) 2011. Москва-Магнитогорск-Новосибирск: Российская академия наук (отделение историко-филологических наук РАН); Изд-во ООО «Аналитик», 2011. С.30—34. ISSN 1991—9484.

Лесников С. В. Гипертекстовый тезаурус русского языка // Русское слово в контексте культуры. Сборник материалов конф. посвященной 190_летию Ф.И.Буслаева. Федеральная целевая программа «Русский язык». Орёл-Болхов, 8—9 июля 2008 // Орёл: ОрелГТУ, 2008. С.213—217.

Лесников С. В. Гипертекстовый тезаурус электронных учебников общеобразовательной школы Российской Федерации // Технологическое образование в школе и вузе. Материалы межрегиональной научно-практической конф. 14—15 ноября 2002 года. КГПИ, 2002. С.151—153.

Лесников С. В. Альманах «ГОВОР»: библиографический сводный каталог-указатель статей, обзоров, рецензий, дискуссий, обсуждений, сообщений, заметок и других материалов, опубликованных в теоретическом журнале по общему и сравнительному языкознанию «Вопросы языкознания» в период с 1952 по 2011 годы / Сыктывкар: Альманах «ГОВОР», 2012. 109 с. — EDN QWWPTZ.

Лесников С. В. Грамматика словарной статьи АСРНГ // Альманах «ГОВОР». 1996. №9. С.106—118.

Лесников С. В. Дефиниции и формулы для компьютерного анализа текстов // Прагмалингвистика и практика речевого общения: Материалы III Международной научно-практической конф. (27—28 ноября 2009). Ростов н/Д: ИПО ПИ ЮФУ, 2009. Вып.3. С.242—247.

Лесников С. В. Дефиниции и формулы для численного анализа текстов // Русское народное слово в языке и речи: сборник материалов Всероссийской научно-практической конф. (22—24 октября 2009) / отв. ред. Л. А. Климова. Арзамас-Саров: Саровская городская типография /СГТ/, 2009. С.219—226.

Лесников С. В. Дефиниции и формулы для численного анализа текстов // Языки профессиональной коммуникации участников Четвертой международной научной конф. (Челябинск, 3—5 декабря 2009). Челябинск: Энциклопедия, 2009. С.353—356.

Лесников С. В. Дефиниция термина «гипертекст» // Метаязык науки: материалы Международной научной конференции, Сыктывкар, 10–13 июня 2012 года. Сыктывкар: Сыктывкарский гос. ун-т, 2012. С.122—147.

Лесников С. В. Диалектные словари: материалы для гипертекста «ГОВОР» // Альманах «ГОВОР». 1995. №1 (1). 100 с. — EDN VVFEHQ. ISSN: 2227—2674.

Лесников С. В. Диалектологический подфонд Машинного фонда русского языка // Альманах «ГОВОР». — 2022. — №9. — С. 472—494. — DOI 10.48612/govor/pppu-bfv8-mb1v. — EDN LCVHTQ.

Лесников С. В. Дискретная математика и математическая логика. Сыктывкар: СыктГУ, 2012.

Лесников С. В. Дискретная математика. Сыктывкар: СыктГУ, 2012.

Лесников С. В. и др. Городская речь Русского Севера. СыктГУ, 1997. 37с.

Лесников С. В. Идеографическое описание лексики языков коренных малочисленных народов РФ / С. В. Лесников, С. А. Мызников, Т. С. Назмутдинова // Коренные малочисленные народы Севера, Сибири и Дальнего Востока: традиции и инновации: Материалы Всероссийской научно-практической конференции XХ Югорские чтения, Ханты-Мансийск, 01 декабря 2021 года. Ханты-Мансийск: Печатный мир г. Ханты-Мансийск, 2022. С.44—64. — EDN IYINJI.

Лесников С. В. Материалы для словаря синонимов лингвистических терминов // Метаязык науки. СыктГУ, 2012. С.450—465.

Лесников С. В. Материалы для топонимического словаря говора села Лойма Прилузского района Республики коми // Ономастика Поволжья: материалы XVIII Международной научной конференции. В 2 томах, Кострома, 09–10 сентября 2020 года. Том 1. Кострома: Костромской государственный университет, 2020. С.201—206. — DOI 10.34216/2020—1.onomast.201—206. — EDN UHBLPE.

Лесников С. В. Машинный фонд русского языка // Педагогика, лингвистика и информационные технологии. Елец: ЕГУ, 2012. Т.1. С.175—182.

Лесников С. В. Машинный фонд русского языка в публикациях // Альманах «ГОВОР». 1995. №12. С.3—84.

Лесников С. В. Метаязык лингвистики (вокабулярий понятий для гизауруса металингвистики) // С любовью к Слову: Сборник статей участников Всероссийской с международным участием научной конференции, приуроченной к 80-летнему юбилею доктора филологических наук, профессора Людмилы Алексеевны Климковой, специалиста в области лексикологии, диалектологии, ономастики, словообразования, Арзамас, 09–10 февраля 2021 года / Отв. редактор О. В. Никифорова. Арзамас: Арзамасский филиал федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского», 2021. С.391—398. — EDN LSWGDC.

Лесников С. В. Метаязык лингвистики // Тезисы докладов 50-й Международной научной филологической конференции имени Людмилы Алексеевны Вербицкой: Тезисы докладов, Санкт-Петербург, 15–23 марта 2022 года. — Санкт-Петербург: Издательство Санкт-Петербургского государственного университета, 2022. С. 475. — EDN ZQEGHX.

Лесников С. В. Метаязык лингвистики // Язык и межкультурные коммуникации: Сборник научных статей. — Минск: Учреждение образования «Белорусский государственный педагогический университет имени Максима Танка», 2021. — С. 141—151. — EDN AASKMR.

Лесников С. В. Метаязык лингвистики как основа терминологического подфонда академического корпуса русского языка // Современные технологии документооборота в бизнесе, производстве и управлении: Сборник научных статей по материалам XXII Всероссийской научно-практической конференции (с международным участием), Пенза, 22–23 апреля 2022 года / под ред. Л. Р. Фионовой, О. И. Семянковой. Пенза: Пензенский государственный университет, 2022. С. 116—126. — EDN XCWUOM.

Лесников С. В. Метаязык лингвистики. Санкт-Петербург: Нестор-история, Российский фонд фундаментальных исследований, 2020. Часть 1. 512 с. — EDN JVKINP.

Лесников С. В. Метаязык лингвистики. Том 1. Проблемы систематизации терминосистемы (гизаурус, классификация, синопсис) / Под науч. ред. Н. Л. Сухачева. СПб.: Нестор-История, 2021. 512 с. 210 инфограмм. 29 таблиц.

Лесников С. В. Метаязык лингвистики. Том 2. Лексикон терминосистемы / Отв. ред. член-корр. РАН С. А. Мызников, науч. ред. Н. Л. Сухачев. СПб.: Нестор-История, 2021. 1024 с.

Лесников С. В. Метаязык, архитектоника и базовые дефиниции гипертекстового интерактивно-интеграционного вокабулярия русских народных говоров // Альманах «ГОВОР». 1996. №9. С.69—105.

Лесников С. В. Методика анкетного опроса информантов и рекомендации для конструирования гипертекстового словаря-тезауруса разговорной и диалектной речи российской провинции // Альманах «ГОВОР». 1996. №14. С.54—76.

Лесников С. В. Методика вычисления базисных терминов по первоисточникам гипертекстового информационно-поискового тезауруса «Метаязык науки» (разделы лингвистика, математика, экономика) // Метаязык науки. СыктГУ, 2012. С.271—280.

Лесников С. В. Методические указания и базовая программа по основам информатики и вычислительной техники, новым информационным технологиям для студентов-филологов // Альманах «ГОВОР». 1996. №10. С.96—120.

Лесников С. В. Мир лингвистик // Альманах «ГОВОР». — 2022. — №9. — С. 3—5. — DOI 10.48612/govor/6dvv-mt9a-664k. — EDN MGFUNR.

Лесников С. В. Многоаспектный поиск по локальной лексикографической базе данных // Метаязык науки. СыктГУ, 2012. С.566—570.

Лесников С. В. Моделирование гипертекстового тезауруса академических толковых словарей русского языка // Слово: Фольклорно-диалектологический альманах. Материалы национальной научной конференции с международным участием / Под редакцией Н. Г. Архиповой, Н. В. Лагута, Г. М. Старыгиной. Выпуск 16. Благовещенск: Амурский государственный университет, 2020. — С.9—13. — DOI 10.22250/WFDA.2020.16.1. — EDN CPNHIU.

Лесников С. В. Моделирование тезауруса метаязыка лингвистики на базе гипертекстовых фреймов // Вестник Вятского государственного гуманитарного университета. Филология и искусствоведение. №3 (2). Киров: ВятГГУ, 2011. С.51—54.

Лесников С. В. Мультимедиа технологии // Инновации и традиции науки и образования: сборник статей, Сыктывкар, 15 мая — 03 2012 года. Сыктывкар: Сыктывкарский госуниверситет, 2012. — С. 168—171. — EDN UZZJYF.

Лесников С. В. Мультимедиа технологии для студентов математического факультета. Специальность 010200 Прикладная математика и информатика. СыктГУ, 2006. 12с.

Лесников С. В. Направления и разделы лингвистики в систематическом указателе гипертекстового информационно-поискового тезауруса метаязыка лингвистики // Человек в информационном пространстве: межвузовский сб. научных трудов: в 2 тт. Ярославль, 10–12 ноября 2011. Вып.10. Т.2. Ярославль: ЯГПУ, 2011. С.214—222.

Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1991. 568 с. 20 000 экз. ISBN 5-03-001408-X.

Люгер Дж. Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем= Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving / Под ред. Н. Н. Куссуль. 4-е изд. М.: Вильямс, 2005. 864 с. 2000 экз. ISBN 5-8459-0437-4.

Люгер Джордж; Стабблфилд Уильям. Искусственный интеллект: структуры и стратегии решения сложных задач. 5-е изд. Бенджамин / Каммингс. 2004.

Маркус Г. Искусственный интеллект: перезагрузка: как создать машинный разум, которому действительно можно доверять: [12+] / Гэри Маркус, Эрнест Дэвис; пер. с англ. Скворцов В. М.: Интеллектуальная Лит., 2020. 322 с. ISBN 978-5-907394-23-0: 5000 экз.

Морхат П. М. Искусственный интеллект: правовой взгляд. М.: Буки Веди, 2017. 257с.

Морхат П. М. Право и искусственный интеллект: Тезаурус. М.: Буки Веди, 2019. 52с.

Неаполитанец Ричард; Цзян Ся. Искусственный интеллект: с введением в машинное обучение. Chapman & Hall / CRC. 2018.

Нильсон Н. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1973. 273 с.

Осипов Г. С., Величковский Б. М. Искусственный интеллект // Излучение плазмы — Исламский фронт спасения. М.: Большая российская энциклопедия, 2008. С.733. Т.11.

Петрунин Ю. Ю., Рязанов М. А., Савельев А. В. Философия искусственного интеллекта в концепциях нейронаук. (Научная монография). М.: МАКС Пресс, 2010. ISBN 978-5-317-03251-7.

Пиковер К. Искусственный интеллект: иллюстрированная история: от автоматов до нейросетей: [16+] / Клиффорд Пиковер; перевод с англ. А. Ефимовой. М.: Синдбад, 2021. 220 с. ISBN 978-5-00131-162-1 3000 экз.

Пино Д. Искусственный интеллект. Пошаговое руководство для иллюстраторов. М.: Аст, 2025. 112с. Глоссарий.

Поттер У. Роботы. Дроны. Искусственный интеллект: Дроны. Искусственный интеллект: энциклопедия: [6+] / У. Поттер; перевод с англ. Л. В. Степановой. М.: Росмэн, 2022. 126, [1] с. 26 с. ISBN 978-5-353-10300-4 5000 экз.

Пул Дэвид; Макворт Алан; Гебель Рэнди. Вычислительный интеллект: логический подход. Нью-Йорк: Издательство Оксфордского Университета. 1998.

Рассел Стюарт Дж.; Норвиг Питер, Искусственный интеллект: современный подход. 2-е изд. Upper Saddle River, Нью-Джерси: Prentice Hall, 2003.

Рассел Стюарт Дж.; Норвиг Питер. Искусственный интеллект: современный подход. 3-е изд. Верхняя Седловая Река, Нью-Джерси: Прентис-Холл. 2009.

Рассел С. Искусственный интеллект: современный подход / Стюарт Рассел, Питер Норвиг. 4-е. Хобокен: Пирсон, 2021. ISBN 978—0134610993.

Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход= Artificial Intelligence: a Modern Approach / Пер. с англ. и ред. К. А. Птицына. 2-е изд. М.: Вильямс, 2006. 1408 с. 3000 экз. ISBN 5-8459-0887-6.

Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. М.: Вильямс, 2006. 1408с. Хобокен: Пирсон, 2021.

Резаев А. В., Трегубова Н. Д. Искусственный интеллект и искусственная социальность: новые явления и проблемы для развития медицинских наук // Эпистемология и философия науки. М., 2019. Т.56, №4. С.183—199.

Родзин С. И. Искусственный интеллект. Таганрог: ИКТИБ ЮФУ, 2015. 148 с. ISBN 978-5-8327-0335-0. Глоссарий.

Романов А. С., Федотова А. М., Куртукова А. В. Основы построения систем искусственного интеллекта и машинного обучения. Томск: В-Спектр, 2023. 105 с. ISBN 978-5-902958-06-2. 100 экз.

Ручкина Г. Ф. Искусственный интеллект, роботы и объекты робототехники: к вопросу о теории правового регулирования в Российской Федерации // Банковское право. 2020. №1. С.7—18.

Сердюков Ю. М., Рудецкий О. А., Зангиров В. Г. Философия виртуальной реальности и искусственного интеллекта / под ред. Ю. М. Сердюкова. Хабаровск: Изд-во ДВГУПС, 2020. 169с. ISBN 978-5-262-00881-0.

Синельникова В. Н., Ревинский О. В. Права на результаты искусственного интеллекта // Вестник Российской академии интеллектуальной собственности и Российского авторского общества. 2017. №4. С.24—27.

Смолин Д. В. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций. М.: Физматлит. 208 с. ISBN 5-9221-0513-2.

Сова Л. З. Фундаментальные законы языкознания и искусственный интеллект. М.: Директ-Медиа, 2014. 105с.

Сурова Н. Ю., Косов М. Е. Искусственный интеллект. М.: ЮНИТИ, 2021. 407 с. ISBN 978-5-238-03513-0 500 экз.

Таулли Т. Основы искусственного интеллекта. СПб.: БХВ-Петербург, 2021. 288с. 1200экз. Глоссарий.

Тейз А., Грибомон П. и др. Логический подход к искусственному интеллекту: От модальной логики к логике баз данных. М.: Мир; 1998. 494 c.

Толковый словарь по искусственному интеллекту / Аверкин А. Н., Гаазе-Рапопорт М. Г., Поспелов Д. А.. М.: Радио и связь, 1992. 256 с.

Тополь Э. Искусственный интеллект в медицине: как умные технологии меняют подход к лечению / перевод с англ. Анваер А.. М.: Интеллектуальная Литература, 2021. 433с. ISBN 978-5-907470-08-8: 5000 экз.

Уинстон Патрик Генри. Искусственный интеллект. Читаю, Ма: Эддисон-Уэсли. 1984.

Фулин В. А. Универсальный искусственный интеллект и экспертные системы / В. А. Фулин, В. Н. Ручкин. СПб.: БХВ-Петербург. 2009. 240 с.

Хант Э. Искусственный интеллект= Artificial intelligence / Под ред. В. Л. Стефанюка. М.: Мир, 1978. 558 с. 17 700 экз.

Харьков В. П. Системный искусственный интеллект. М.: Изд-во Московского гуманитарного ун-та, 2025. 134 с

Хаттер Маркус. Универсальный искусственный интеллект. Берлин: Спрингер. 2005.

Хогеланд Дж. (1985). «Искусственный интеллект: сама идея. Кембридж, Массачусетс: MIT Press. ISBN 978-0-262-08153-5.

Чесалов А. Ю. Глоссариум по искусственному интеллекту и информационным технологиям. М.: Ridero. 2021. 304c.

Щурина С. В., Данилов А. С. Искусственный интеллект как технологическая инновация для ускорения развития экономики. Экономика. Налоги. Право. 2019. №12 (3). С.125—133. DOI: 10.26794/1999—849X-2019-12-3-125-133.

Язык и искусственный интеллект: сборник статей по итогам конференции «Лингвистический форум 2020: язык и искусственный интеллект» / под ред. А. В. Вдовиченко. М.: Издательский дом ЯСК, 2023. 326 с. (Studia philologica). ISBN 978-5-907498-47-1. 100 экз.

Александров В. В., Кулешов С. В., Цветков О. В. Цифровая технология инфокоммуникации. Передача, хранение и семантический анализ текста, звука, видео. СПб.: Наука, 2008. 244 с. 500экз. Глоссарий.

Алексеев А. Ю. Комплексный тест Тьюринга: философско-методологические и социокультурные аспекты. М.: ИИнтеЛЛ, 2013. 304 с.

Антонов В. Г. Информационные системы и основы системного анализа: учебное пособие для студентов естественнонаучных и математических специальностей высших учебных заведений / В. Г. Антонов, С. В. Лесников. Сыктывкар: Коми гос. пед. ин-т, 2009. 290 с. ISBN 978-5-87661-154-3. — EDN QMUGCD.

Арсеньев А. С., Ильенков Э. В., Давыдов В. В. Машина и человек, кибернетика и философия. Собрание сочинений. Т.3. М.: Канон плюс, 2020. ISBN 978-5-88373-579-9

Архипов В. В., Наумов В. Б. О некоторых вопросах теоретических оснований развития законодательства о робототехнике: аспекты воли и правосубъектности // Закон. 2017. №5. С.157—170.

Бодякин В. И. Нейросемантика. Информационно-управляющие системы. Искусственный разум: Информационно-управляющие системы. Искусственный разум: научные труды. М.: Фонд «Мир», 2020. 805 с. ISBN 978-5-919840-39-8 (Фонд «Мир»).

Большакова Е. И., Воронцов К. В., Ефремова Н. Э., Клышинский Э. С., Лукашевич Н. В., Сапин А. С. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и анализ данных. М.: Изд-во НИУ ВШЭ, 2017. 269 с. 60экз.

Васильев В. В. Трудная проблема сознания. М.: Прогресс-Традиция, 2009. 272 с.

Гарднер Г. Структура Разума. Теория множественного интеллекта. М.: И. Д. Вильяме, 2007 512c. 2000экз.

Готовцев П. М., Ройзенсон Г. В. Характеристика проектов стандартов на этичный искусственный интеллект IEEE // Этика и «цифра». 2020. https://ethics.cdto.center/ieee.

Грациано М. Наука сознания. Современная теория субъективного опыта= Michael S. A. Graziano. Rethinking Consciousness: A Scientific Theory of Subjective Experience. М.: Альпина нон-фикшн, 2021. 254 с. (Книги Политеха). ISBN 978-5-00139-208-8.

Де Гарис Х. Искусственный мозг: подход с развитым модулем нейронной сети // World Scientific. 2010. 400 c.

Ильенков Э. В. Об идолах и идеалах. Собрание сочинений. Т.3. М.: Канон плюс, 2020. ISBN 978-5-88373-579-9

Карпенко М. П. (ред.), Карпенко О. М., Фокина В. Н., Широкова М. Е., Давыдов Д. Г., Чмыхова Е. В., Качалова Л. М., Тараканов В. П., Басов В. А., Карпенко мл. М. П. Эдукология. М.: АЭО, 2020. 456с. 500экз. Глоссарий.

Карпов В. Э., Готовцев П. М., Ройзенсон Г. В. Машинная этика // Этика и «цифра». 2020. https://ethics.cdto.center/3_4.

Киссинджер Г., Шмидт Э., Хоттенлокер Д. Искусственный разум и новая эра человечества= THE AGE OF AI: AND OUR HUMAN FUTURE. М.: Альпина ПРО, 2022. 200 с. ISBN 978-5-907534-65-0.

Козилова Л. В., Фролова Н. Н. Этика общения в условиях цифровой образовательной среды. Н. Новгород, 2023. 116с. Глоссарий.

Компьютер учится и рассуждает (ч. 1) // Компьютер обретает разум= Artificial Intelligence Computer Images / под ред. В. Л. Стефанюка. М.:Мир, 1990. 240 с. 100 000 экз. ISBN 5-03-001277-X (рус.); ISBN 0705409155 (англ.).

Корсаков С. Н. Начертание нового способа исследования при помощи машин, сравнивающих идеи / Под ред. А. С. Михайлова. М.: МИФИ, 2009. 44 с. 200 экз. ISBN 978-5-7262-1108-4.

Леонтьева Т. В. Интеллект человека в русской языковой картине мира. М.: Флинта, 2014. 272с.

Лесников С. В. Гизаурус оцифрованных 1001 лексикографических материалов и русских словарей говоров, диалектов, региолектов и социолектов / С. В. Лесников // Говор: альманах. — 2024. — №8. — С. 632—682. — DOI 10.48612/govor/mmmh-bebe-p14k. — EDN RZSKUY.

Лесников С. В. Гипертекстовый тезаурус электронных учебников общеобразовательной школы Российской Федерации // Технологическое образование в школе и вузе. Материалы межрегиональной научно-практической конференции. 14—15 ноября 2002 года. Сыктывкар: КГПИ, 2002. С.151—153. ISBN 5-87661-031-3.

Лесников С. В. Инверсарий антонимов русского языка: свыше 11 000 слов / С. В. Лесников. — Санкт-Петербург: Редакция альманаха «ГОВОР», Российский фонд фундаментальных исследований, 2024. — 439 с. — DOI 10.48612/govor/2rak-ndmx-2m8h.

Лесников С. В. Информационные системы (ИС) — специальность: прикладная информатика в экономике, 2 курс // М.: Информрегистр, №18058 от 17 февраля 2010г. № гос. регистрации 0320902695 http://db.inforeg.ru/deposit/Catalog/mat.asp?id=16631.

Лесников С. В. Контент-анализ произведений русских поэтов / С. В. Лесников // Говор: альманах. — 2025. — №6. — С. 443—456. — DOI 10.48612/govor/2v86-hkgk-rrgx. — EDN XMZBYQ.

Лесников С. В. Курс лекций дисциплины «Системное программирование и безопасность сетей»; Северный (Арктический) федеральный университет имени М.В.Ломоносова. Коряжма: Филиал САФУ в г. Коряжме, 2015. 180 с. — EDN VPKCVS.

Лесников С. В. Лексико-семантическая основа тезауруса метаязыка лингвистики: рефрейминг дефиниций / С. В. Лесников // Освоение семантического пространства русского языка: Сборник научных и научно-методических статей. — Нижний Новгород: Нижегородский государственный лингвистический университет им. Н. А. Добролюбова, 2024. — С. 153—165. — DOI 10.48612/govor/vfkh-9mzp-bbz3. — EDN HUJAJW.

Лесников С. В. Лингвистические основы информатики (теория, алгоритмы и лингвистические программы): учебное пособие. Часть 1 / Под ред. проф., д. филолог. н. Г.И. Тираспольского. Рецензенты: д. филолог. н. В.М.Андрющенко, д. филолог. н. С.А.Мызников, д. ф-м. н. А.С.Певный, д. филолог. н. А.А.Поликарпов. // Рекомендовано УМС по математике и механике УМО по классическому университет-скому образованию РФ в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям и специальностям: «Математика», «Прикладная математика и информатика», «Механика». Сыктывкар: Изд-во Сыктыкарского гос. ун-та, 2009. 292с. ISBN 978-5-87237-682-8.

Лесников С. В. Лингвистические основы информатики (теория, алгоритмы и лингвистические программы): учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям и специальностям «Математика», «Прикладная математика и информатика», «Механика» / под ред. Г. И. Тираспольского. Сыктывкар: Сыктывкарский гос. ун-т, 2011. 99 с. ISBN 978-5-87237-802-0. — EDN QXWVZH.

Лесников С. В. Метаязык лингвистики / С. В. Лесников // Говор: альманах. — 2024. — №8. — С. 462—470. — DOI 10.48612/govor/r1av-tpg5—6zpd. — EDN TELYSM.

Лесников С. В. Основные латинские терминоэлементы и термины метаязыка лингвистики // Научные ведомости БелГУ. Серия: гуманитарные науки. Белгород: БелГУ, 2011 г. №12 (107). Вып.10. С.37—45.

Лесников С. В. Парадигматические отношения метаязыка металингвистики / С. В. Лесников // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Теория языка. Семиотика. Семантика. — 2024. — Т. 15, №3. — С. 974—999. — DOI 10.22363/2313-2299-2024-15-3-974-999. — EDN KIFMQP.

Лесников С. В. Ранг базисных источников терминов, понятий и терминологизмов методики преподавания русского языка / С. В. Лесников // Освоение семантического пространства русского языка: Сборник научных и научно-методических статей. — Нижний Новгород: Нижегородский государственный лингвистический университет им. Н. А. Добролюбова, 2024. — С. 221—228. — DOI 10.48612/govor/1174-drvf-285u. — EDN UQKCAZ.

Лесников С. В. Тезаурус как отражение системности языка // Вестник Челябинского госу-дарственного университета. Серия: филология, искусствоведение. Вып.59. №28 (243). Челябинск: ЧелГУ, 2011. С.52—61. ISSN 1994—2796.

Лесников С. В. Теория алгоритмов. Сыктывкар: Сыктывкарский государственный университет, 2012. 85 с. — EDN IUGVQI.

Лесников С. В. Учебно-методический комплекс «Мультимедиа технология» зарегистрирован в №2810 ОФАП Мин. Образования РФ 29 августа 2003 и в Информационно-библиотечном фонде РФ №50200300798 20 октября 2003. М.: ОФАП, 2003. Компакт-диск. 32 с.

Лесников С. В. Формирование и применение базового гипертекстового реестра стоп-слов русского языка: обоснование, методология и практическое использование / С. В. Лесников // Говор: альманах. — 2025. — №6. — С. 457—489. — DOI 10.48612/govor/6u76—85zf-7t16. — EDN GQLNBE.

Лесников С. В. Фреймовое конструирование тезауруса метаязыка лингвистики // Вестник Поморского университета. Серия «Гуманитарные и социальные науки». №4. Архангельск: ПГУ, 2011. С.84—89. ISSN 1728—7391. — EDN: OHYGNF.

Лесников С. В. Хронологический реестр оцифрованных базисных источников гизауруса метаязыка лингвистики / С. В. Лесников. — Москва — Санкт-Петербург: Альманах «ГОВОР», 2024. — 90 с. — DOI 10.48612/govor/tgxk-txpx-191e. — EDN WCEYFS.

Лесников С. В. Цифровые коды источников генерального реестра лексических единиц русского языка / С. В. Лесников // Говор: альманах. — 2024. — №8. — С. 757—765. — DOI 10.48612/govor/rk3h-de93-hv9d. — EDN QIMCFG.

Лесников С. В., Герасин М. Л. Алгоритм и методика подготовки электронной версии учебно-методического комплекса по специальности 071900 «Информационные системы и технологии» // Научно-практическая конференция профессорско-преподавательского состава и аспирантов Сыктывкарского лесного института по итогам научно-исследовательской работы за 2003 год: Сб. материалов. Сыктывкар: СЛИ, 2004. С.49—51.

Лесников С. В., Одинцова Т. С. Алгоритм создания «закрытого» электронного учебника // Сборник материалов научно-практической конференции, профессорско-преподавательского состава и ас-пирантов Сыктывкарского лесного института по итогам научно-исследовательских работ за 2002 год / Отв. ред. Т. А. Киросова. Сыктывкар: СЛИ, 2003. С.234—238. ISBN 5-89804-031-5.

Лесников С. В., Шаньгина Д. А. Алгоритмы создания электронных мультимедийных учебни-ков («открытых») // Сб. материалов научно-практической конференции, профессорско-преподавательского состава и аспирантов Сыктывкарского лесного института по итогам научно-исследовательских работ за 2002 год / Отв. ред. Т.А.Киросова. Сыктывкар: СЛИ, 2003. С.238—241. ISBN 5-89804-031-5.

Мински М. Фреймы для представления знаний. М.: Мир, 1979. 151с.

Наумов В. Б. Право в эпоху цифровой трансформации: в поисках решений // Российское право: образование, практика, наука. 2018. №6 (108). С.4—11.

Незнамов А. В. О концепции регулирования технологий искусственного интеллекта и робототехники в России // Закон. 2020. №1. С.171—185.

Никифорова А. Азбука искусственного интеллекта: 33 термина, чтобы разобраться в технологии. hightech.fm/2024/02/07/abc-artificial-intelligence.

Нильсон Н. Искусственный интеллект: методы поиска решений. М.: Мир, 1973. 272с.

Пенроуз Р. Новый ум короля: О компьютерах, мышлении и законах физики. М.: Издательство ЛКИ, 2008. C.328.

Попов Э. В. Общение с ЭВМ на естественном языке. М.: Наука, Физматлит; 1982. 350 с.

Пул Д; Макворт А; Гобель Р.и (1998). Вычислительный интеллект: логический подход. Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. ISBN 978-0-19-510270-3.

Разумникова О. М. Что такое интеллект? Новосибирск: НГТУ, 2018. 78с. 50экз. Словарь терминов.

Родзин С. И. Теория принятия решений: Конспект лекций. Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2017. 315с. ISBN 978-5-8327-0372-5. Глоссарий.

Серль Дж. Р. Сознание, мозг и программы // Аналитическая философия: Становление и развитие: Антология / Общ. ред. и сост. А. Ф. Грязнов. М., 1998. 528 с.

Смагин А. А. Интеллектуальные информационные системы / А. А. Смагин, Липатова С. В., Мельниченко А. С. Ульяновск: УлГУ, 2010. 136 с. 100экз. Глоссарий.

Турчин А. В. Футурология. XXI век. Бессмертие или глобальная катастрофа? / А. В. Турчин, М. А. Бахтин. Москва, 2013. libking.ru/books/nonf-/nonf-publicism/205876-aleksey-turchinrossiyskaya-akademiya-nauk.html.

Тьюринг А. Может ли машина мыслить. М.: Едиториал УРСС, Ленанд. 2016. 128 с.

Тьюринг Алан (Октябрь 1950 г.). Вычислительная техника и интеллект. Разум59 (236). С.433—460. doi:10.1093/mind/LIX.236.433. ISSN 1460—2113. JSTOR 2251299. S2CID 14636783.

Broadhurst R., Brown P et al. Artificial Intelligence and Crime / R. Broadhurst, P. Brown, D. Maxim, H. Trivedi, J. Wang // Research Paper, Korean Institute of Criminology and Australian National University Cybercrime Observatory, College of Asia and the Pacific. Canberra, 2019. Pp.1—70.

Crawford K. Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence. Yale University Press, 2021. 336 с. ISBN 978—0300209570.

Goertzel B. Artificial General Intelligence: Concept, State of the Art, and Future Prospects // Journal of Artificial General Intelligence. 2014. Vol. 5 (1). Pp.1—46.

Kaplan A., Haenlein M. On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. sciencedirect.com/science/article/abs/pii/ S0007681318301393.

Kurzweil R. The Age of Intelligent Machines. Cambridge, MA: MIT Press, 1990. 565 p.

Legg S., Hutter M. A collection of definitions of intelligence / In B. Goertzel, P. Wang (Eds.) // Advances in artificial general intelligence: concept, architectures and algorithms. Amsterdam: IOS Press., 2007. Vol.157. Pp.17–24.

Luger George; Stubblefield William (2004), Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving (5th ed.), The Benjamin/Cummings Publishing Company, Inc., p. 720, ISBN 0-8053-4780-1

MacNish C., Pearce D., Pereira L.M. Logics in Artificial Intelligence / C. MacNish, D. Pearce, L.M. Pereira // European Workshop JELIA ’94, York, UK, September 5—8, 1994. 413 p.

McCarthy J. What is Artificial Intelligence? // Stanford University. — 2007. www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai.

Murphy R.F. Artificial Intelligence Applications to Support K-12 Teachers and Teaching // A Review of Promising Applications, Opportunities, and Challenges. RAND Corporation. www.rand.org/content/dam/rand/pubs/perspectives/PE300/PE315/RAND_PE315.pdf

Nilsson Nils (1998), Artificial Intelligence: A New Synthesis, Morgan Kaufmann Publishers, ISBN 978-1-55860-467-4

Nilsson Nils. Искусственный Интеллект: Новый Синтез. Морган Кауфман. 1998.

Norvig P. Paradigms of Artificial Intelligence Programming: Case Studies in Common Lisp // Morgan Kaufmann. 1991. 948p.

Poole David; Mackworth, Alan; Goebel, Randy (1998), Computational Intelligence: A Logical Approach, New York: Oxford University Press

Russell, Stuart J.; Norvig, Peter (2003), Artificial Intelligence: A Modern Approach (2nd ed.), Prentice Hall, ISBN 0-13-790395-2

Ryan M. In AI we trust: Ethics, artificial intelligence, and reliability // Science and Engineering Ethics. 2020. Vol. 26. — Pp. 2749—2767.

Stone P., Rodney B. Artificial intelligence and life in 2030 / P. Stone, B. Rodney, B. Erik, C. Ryan, О. Etzioni // One-hundred-year study on artificial intelligence: Report of the 2015–2016. Stanford, Stanford University. http://ai100.stanford.edu/2016-report

Turing A. Computing machinery and intelligence (англ.) // Mind: журнал. Oxford: Oxford University Press, 1950. No. 59. P.433—460.

Turing A. Computing machinery and intelligence // Mind. 1950. Vol. 59. Pp.433—460.

Wiener N. The human use of human beings: cybernetics and society / N. Wiener. Boston: Houghton Mifflin, Second Edition Revised, NY: Doubleday anchor, 1954. 344 p.

Содержание модулей

МОДУЛЬ 1. С ЧЕГО НАЧАТЬ ВНЕДРЕНИЕ ИНСТРУМЕНТОВ. ИИ В ВАШ БИЗНЕС (40 минут)

Ключевые вопросы: диагностика готовности предприятия к цифровой трансформации.

Современные тенденции в промышленной автоматизации (10 мин)

Обзор глобального рынка AIoT (AI + IoT) и Индустрии 4.0.

Почему модернизация производственных процессов через ИИ стала критической необходимостью.

Базовые принципы внедрения AI (10 мин)

Определение бизнес-задач, которые решает ИИ (не просто «автоматизация ради автоматизации»).

Сбор и подготовка данных как основа любого AI-проекта.

Оценка потенциала автоматизации и приоритетные направления модернизации (15 мин)

Анализ узких мест (бутылочных горлышек) на производстве.

Рекомендации по оценке готовности компании к внедрению ИИ (методика Scorecard).

Практический инструмент: Карта приоритетных направлений (потери, качество, простои).

Вопросы/Ответы (5 мин)

МОДУЛЬ 2. РОБОТОТЕХНИЧЕСКИЕ ТРЕНДЫ 2025: ОТ ИСПОЛНИТЕЛЬНЫХ МЕХАНИЗМОВ К МЫСЛЯЩИМ АГЕНТАМ (50 минут)

Ключевые темы: предиктивная аналитика, управление мощностями.

Предиктивная аналитика в производстве (15 мин)

Переход от реактивного к прогностическому обслуживанию.

Технологии предиктивного обслуживания (PdM): создание прогностических моделей.

Кейс: Снижение аварийности оборудования за счет анализа вибрации/температуры.

Автоматизация процессов и управление оборудованием через AI (15 мин)

AI для оптимизации производственных мощностей (планирование загрузки, распределение ресурсов).

Системы машинного зрения (Computer Vision) для контроля качества и безопасности (обнаружение дефектов, контроль СИЗ).

Обзор AI инструментов для предприятий промышленности (готовые AI-решения для среднего бизнеса).

Оптимизация ресурсов производства и энергетической эффективности (15 мин)

Использование Машинного обучения для снижения потребления энергии и сырья.

Интеллектуальное управление климатом и освещением в цехах.

Вопросы/ответы (5 мин) — 10:30 — 10:40: Кофе-брейк / нетворкинг (10 мин).

МОДУЛЬ 3. РОБОТИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ЛИНИЙ (60 минут)

Ключевые темы: управление роботизированными системами, Автоматизация.

Интеграция роботов в производство: от промышленных до коллаборативных (15 мин)

Обзор современных видов роботов (IR, AMR, Cobots) и их применение в различных отраслях.

Кейс: успешная автоматизация сварочных/упаковочных/сборочных процессов.

Координация систем автоматизации и управление (20 мин)

Принципы работы и интеграции AI в робототехнические системы: AI как «мозг» робота.

Роль машинного обучения в обучении роботов новым задачам (обучение с подкреплением).

Автономное управление производственными процессами (управление потоками, логистика внутри цеха).

Безопасность роботизированных комплексов и людей (15 мин)

Стандарты безопасности и протоколы взаимодействия человека и робота (HRC).

AI для мониторинга рабочей зоны и предотвращения инцидентов.

Вопросы/ответы (10 мин) — 11:40 — 12:10: Длинный перерыв / нетворкинг (30 мин).

МОДУЛЬ 4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ВНЕДРЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА (60 минут)

Ключевые вопросы: стратегии цифровой трансформации и оценка окупаемости.

Стратегии интеграции ИИ-технологий (20 мин)

«Снизу вверх» (пилотные проекты) vs. «Сверху вниз» (глобальная стратегия).

Методы оптимизации производства: выбор правильной технологии для конкретной проблемы.

Практический инструмент: Шаги внедрения AI (от POC до масштабирования).

Оценка эффективности внедрения и окупаемости AI-решений (20 мин)

Метрики успеха: ROI, OEE (Общая эффективность оборудования), MTBF.

Кейсы по оценке окупаемости AI-решений и расчет экономического эффекта.

Управление изменениями и масштабирование решений (15 мин)

Работа с персоналом: переобучение и создание команд «Человек + AI».

Инфраструктура: от локальных серверов до облачных решений (Edge Computing).

Вопросы/Ответы (5 мин) — 13:10 — 13:20: Кофе-брейк / Нетворкинг (10 мин).

МОДУЛЬ 5. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ПРОИЗВОДСТВЕ (50 минут)

Ключевые темы: Машинное обучение, Цифровые двойники, Прогностические модели.

— Машинное обучение (ML) в промышленности (15 мин)

— Примеры ML-задач: классификация (дефектов), регрессия (прогнозирование спроса/температуры), обучение с подкреплением (оптимизация маршрутов).

— Создание прогностических моделей (навыки оценки точности и надежности модели).

— Цифровые двойники предприятий (Digital Twins) (20 мин)

— Назначение и архитектура Цифровых двойников.

— Использование Digital Twins для симуляции и оптимизации производственных процессов.

— Кейс: Планирование компоновки цеха и тестирование новых процессов в виртуальной среде.

— Умные производственные системы нового поколения (10 мин)

— Перспективы развития: самооптимизирующиеся и самовосстанавливающиеся системы.

— Вопросы/Ответы (5 мин)

СЕКЦИЯ Q&A / ФИНАЛЬНЫЕ РЕКОМЕНДАЦИИ (40 минут)

— Ответы на вопросы слушателей (20 мин)

— Краткое резюме (5 мин)

— Повторение ключевых инструментов и стратегий, полученных на курсе.

— Финальные Рекомендации (15 мин)

— План действий для руководителей: с чего начать завтра.

— Возможность подключения к онлайн-трансляции для организаций из регионов РФ и иностранных компаний (продвижение онлайн-формата).

— Продолжение нетворкинга.

Указатель «ГИЗАУРУСА „Искусственный интеллект в промышленности и робототехнике“»

МОДУЛЬ 1. С ЧЕГО НАЧАТЬ ВНЕДРЕНИЕ ИНСТРУМЕНТОВ

ИИ В ВАШ БИЗНЕС (40 минут)

Ключевые вопросы: диагностика готовности предприятия к цифровой трансформации.

1.1 Современные тенденции в промышленной автоматизации (10 мин)

Обзор глобального рынка AIoT (AI + IoT) и Индустрии 4.0.

Почему модернизация производственных процессов через ИИ стала критической необходимостью.

Глобальный рынок промышленной автоматизации стремительно эволюционирует под влиянием цифровых технологий, и сегодня ключевым драйвером роста выступает интеграция искусственного интеллекта и интернета вещей — AIoT.

По данным McKinsey, к 2025 году объём мирового рынка AIoT в промышленности превысит $1,2 трлн, что в 3,5 раза больше показателя 2020 года.

Индустрия 4.0, как концепция, перестала быть будущим — она уже реализуется на ведущих предприятиях в Европе, США, Китае и Южной Корее.

В основе этой трансформации — киберфизические системы, цифровые двойники и автономные решения, способные принимать решения без участия человека.

Компании, внедрившие элементы Индустрии 4.0, демонстрируют на 20–35% рост производительности труда и на 15–30% снижение простоев оборудования.

Особое внимание уделяется не только «умным фабрикам», но и «умной логистике», где ИИ оптимизирует маршруты, прогнозирует спрос и управляет запасами в реальном времени.

Важно понимать: автоматизация больше не ограничивается роботизацией отдельных операций — речь идёт о сквозной цифровизации всего производственного цикла.

В России активность в этом направлении пока сконцентрирована в крупных отраслях — нефтегаз, металлургия, авиастроение, — однако средний бизнес всё чаще интересуется практическими кейсами.

Государственные программы, такие как «Цифровая экономика РФ» и «Национальная технологическая инициатива», создают стимулы для модернизации.

Однако без чёткой диагностики внутренней готовности любые инвестиции в ИИ и IoT рискуют превратиться в «цифровой декор» без реального экономического эффекта.

AIoT — это не просто «ИИ плюс датчики», а синергетическая система, в которой данные с физических объектов обрабатываются алгоритмами машинного обучения для принятия оперативных решений.

Примером служит предиктивное обслуживание: датчики вибрации, температуры и давления собирают данные, а ИИ-модели прогнозируют отказы за недели до их возникновения.

Китайские заводы Foxconn и Siemens Amberg уже достигли уровня автономности, где 75% решений по управлению производством принимаются без вмешательства оператора.

Внедрение AIoT снижает вариабельность качества продукции, поскольку системы мгновенно корректируют параметры процесса при отклонении от нормы.

При этом важно: эффективность AIoT напрямую зависит от качества сбора и интеграции данных — «мусор на входе, мусор на выходе» остаётся главным риском.

Многие предприятия сталкиваются с фрагментацией данных: ERP, MES, SCADA и IoT-платформы часто не «разговаривают» друг с другом.

Современные промышленные шины данных (OPC UA, MQTT, Time-Series DB) позволяют строить унифицированные архитектуры, но их внедрение требует пересмотра ИТ-стратегии.

Кроме того, растёт спрос на edge-вычисления — обработку данных прямо на станке или в шкафу управления, чтобы минимизировать задержки и нагрузку на сеть.

Это особенно критично для высокоскоростных процессов, например, в производстве полупроводников или упаковки.

Таким образом, AIoT — это не технология «в коробке», а комплексная трансформация архитектуры, процессов и компетенций.

Индустрия 4.0 опирается на девять ключевых технологий: IoT, Big Data, облачные вычисления, кибербезопасность, аддитивное производство, виртуальную и дополненную реальность, цифровые двойники, горизонтальную/вертикальную интеграцию и автономные роботы.

Но главный прорыв происходит там, где ИИ становится «мозгом» этой экосистемы — например, цифровой двойник, управляемый ИИ, не просто копирует реальный объект, а симулирует сотни сценариев его поведения.

Компания Bosch использует ИИ-управляемые цифровые двойники для оптимизации литья под давлением, снижая брак на 40% и экономя €2,7 млн в год на одном заводе.

Подобные кейсы показывают: ценность создаётся не на этапе сбора данных, а на этапе интерпретации и действия на основе инсайтов.

При этом 68% промышленных компаний (по исследованию Deloitte, 2024) признают, что их текущие аналитические системы не способны обрабатывать данные в режиме реального времени.

Это создаёт бутылочное горлышко: даже при наличии датчиков и облака решения приходят «после дождя».

Современные подходы предполагают гибридные архитектуры — edge для быстрых реакций, облако для глубокого обучения и анализа исторических данных.

Для этого требуются не только технические, но и организационные изменения: создание кросс-функциональных команд из инженеров, ИТ-специалистов и data scientists.

Без такой интеграции возникает «разрыв между цехом и серверной» — самый частый сценарий провала цифровых инициатив.

Следовательно, готовность к Индустрии 4.0 — это, прежде всего, готовность к междисциплинарному сотрудничеству.

Модернизация через ИИ стала не опциональной, а вынужденной мерой в условиях глобальной конкуренции, роста стоимости энергоресурсов и дефицита квалифицированных кадров.

Согласно Всемирному экономическому форуму, к 2027 году 50% всех производственных задач будет выполнено с участием ИИ — даже там, где сейчас это кажется невозможным.

Дефицит инженеров и операторов усугубляется: в Германии нехватка кадров в промышленности превышает 200 тыс. человек, в России — около 80 тыс. по ключевым специальностям.

ИИ-ассистенты и когнитивные системы позволяют компенсировать недостаток опыта у молодых специалистов, предоставляя подсказки в AR-очках или на HMI-панелях.

Кроме того, клиенты всё чаще требуют персонализации и гибкости — малые серии, быстрая смена номенклатуры, отслеживание истории продукта.

Традиционные жёсткие производственные линии не справляются с этой задачей, тогда как ИИ-управляемые модульные системы адаптируются за минуты.

Энергоэффективность также выходит на первый план: ИИ оптимизирует потребление на уровне отдельного станка и всей энергосистемы завода.

На заводе BMW в Лейпциге ИИ снизил энергопотребление покрасочного цеха на 22% за счёт динамической настройки температуры, влажности и подачи воздуха.

Санкционное давление и локализация цепочек поставок усиливают необходимость в автономных, самонастраивающихся системах.

В этом контексте ИИ — не «модный тренд», а инструмент выживания и суверенитета.

Диагностика готовности начинается с оценки текущего уровня цифровой зрелости предприятия — от «ручного управления» до «автономной фабрики».

Существуют общепринятые фреймворки: модель Industrie 4.0 Maturity Index от Acatech, Smart Industry Readiness Index (SiRI) от TÜV SÜD, а также российские методики, например, от АО «НИИ «Центрпрограммсистем».

Оценка охватывает три измерения: технологическое (оборудование, сети, ПО), процессное (стандартизация, сквозные процессы) и человеческое (цифровые компетенции, культура инноваций).

Частая ошибка — фокус только на технологиях, игнорируя организационную и культурную составляющие: 73% провалов цифровой трансформации связаны именно с ними (BCG, 2024).

Например, наличие современного станка с ЧПУ ещё не означает готовности к ИИ: если данные не экспортируются, а режимы настраиваются «по интуиции», эффект будет нулевым.

Важно выявить «цифровые острова» — отдельные автоматизированные участки, не интегрированные в общую систему.

Также критична оценка качества данных: полнота, точность, частота обновления, метаданные, единообразие форматов.

Без доверия к данным сотрудники не будут принимать рекомендации ИИ, даже если они объективно верны.

Диагностика должна включать интервью с ключевыми сотрудниками — от начальника смены до главного инженера — чтобы понять реальные боли и барьеры.

Итогом становится «дорожная карта цифровизации» с приоритезацией по ROI, риску и срокам реализации.

Технологическая готовность оценивается по шести ключевым блокам: подключённость оборудования, уровень автоматизации, наличие ИТ/ОТ-инфраструктуры, качество данных, кибербезопасность и масштабируемость архитектуры.

Если менее 40% оборудования имеет интерфейсы для передачи данных (Modbus, Profinet, OPC UA), предприятие находится на уровне 1 («изолированные системы»).

Уровень 2 — «частичная интеграция», когда MES и ERP работают, но без аналитики в реальном времени и с ручным вводом данных.

Уровень 3 — «интероперабельность», данные поступают в центральное хранилище, но решения принимаются людьми на основе отчётов.

Уровень 4 — «аналитическая прозрачность»: dashboards, алерты, прогнозные модели (например, спрос, отказы).

Уровень 5 — «автономность»: замкнутый цикл «датчик → ИИ-решение → корректировка процесса» без участия человека.

Сегодня в России 62% предприятий находятся на уровнях 1–2, 30% — на уровне 3, и лишь 8% достигли уровня 4 и выше (Росстат, 2025).

При диагностике важно не стремиться сразу к уровню 5, а определить «точку входа»: например, начать с предиктивного обслуживания на одном участке.

Это позволяет за 6–9 месяцев получить измеримый эффект и создать «цифровой якорь» для дальнейшей трансформации.

Ключевой вопрос: «Какая проблема стоит дороже всего — энергозатраты, брак, простои, логистика?» — именно с неё и начинается внедрение ИИ.

Процессная готовность — это способность организации стандартизировать, документировать и масштабировать процессы.

ИИ требует стабильности входных параметров: если оператор каждый раз настраивает станок по-своему, модель не сможет выявить закономерности.

Поэтому перед внедрением ИИ необходимо провести аудит текущих SOP (стандартных операционных процедур) и выявить «серые зоны» неформальных практик.

Часто обнаруживается, что 30–50% критически важных знаний существует только в головах опытных сотрудников и не зафиксировано нигде.

Решением становится совместная работа инженеров и data scientists по созданию «процессных онтологий» — структурированных описаний операций, параметров и зависимостей.

Эти онтологии потом становятся основой для ИИ-тренажёров и систем поддержки принятия решений.

Также важна оценка гибкости процессов: можно ли быстро перенастроить линию под новый продукт? Есть ли обратная связь от клиента в производственный цикл?

Цифровая трансформация невозможна в условиях «жёсткой иерархии» и отсутствия кросс-функциональных KPI.

Лучшие практики включают создание «цифровых двойников процессов» (Process Digital Twin), где симулируются изменения до их внедрения в реальность.

Таким образом, процессная зрелость — это фундамент, на котором строится ИИ-трансформация.

Человеческая готовность — зачастую самый сложный, но и самый значимый фактор успеха.

Опросы показывают: 67% сотрудников цехов воспринимают ИИ как угрозу, а не инструмент, если не вовлечены в процесс с самого начала.

Поэтому диагностика включает оценку цифровой грамотности, мотивации к обучению и готовности делиться знаниями.

Ключевой показатель — наличие «цифровых амбассадоров»: сотрудников, которые понимают технологии и могут «переводить» их на язык производства.

Идеально, если это — молодые инженеры с опытом работы на станке, а не только ИТ-специалисты из головного офиса.

Обучение должно быть не абстрактным, а контекстным: «Как ИИ поможет вам сократить ночные смены из-за аварий?»

Важно внедрять ИИ итеративно, показывая результаты уже через 2–3 месяца: например, снижение количества ложных срабатываний сигнализации.

Культура «безопасного эксперимента» — когда ошибки в тестовой среде поощряются — критична для инноваций.

Руководство должно не только одобрять трансформацию, но и участвовать в пилотах: например, использовать ИИ-аналитику для ежедневного брифинга.

В конечном счёте, готовность к цифровизации — это готовность менять привычки и принимать решения на основе данных, а не интуиции.

Кибербезопасность — неотъемлемая часть диагностики, особенно при подключении legacy-оборудования к сети.

Старые станки с Windows XP и открытыми портами становятся «воротами» для атак на всю производственную сеть.

Согласно отчёту Kaspersky (2025), количество кибератак на промышленные предприятия выросло на 180% за последние три года.

Диагностика включает аудит: сегментацию сетей (OT/IT), обновление ПО, двухфакторную аутентификацию, мониторинг аномалий в трафике.

Особое внимание — защите ИИ-моделей: их можно «отравить» фальшивыми данными или украсть через side-channel атаки.

Поэтому современные решения предусматривают «объяснимый ИИ» (XAI) и аудит решений: система должна объяснять, почему предложила ту или иную корректировку.

Также критична резервная стратегия: если ИИ «ошибся», как быстро вернуться к ручному управлению без остановки линии?

Лучшие практики — «нулевое доверие» (Zero Trust) и регулярные красно-синие учения.

Важно: безопасность не должна быть «тормозом» — её закладывают на этапе проектирования архитектуры, а не добавляют потом «сверху».

Таким образом, готовность к ИИ включает и готовность к защите цифровых активов как стратегических.

Экономическая диагностика помогает определить ROI и выбрать оптимальную модель внедрения: CAPEX (покупка решений) или OPEX (подписка, как услуга).

Среди самых быстрых по окупаемости проектов — предиктивное обслуживание (ROI за 4–8 месяцев), оптимизация энергопотребления (6–10 мес.), контроль качества в реальном времени (3–6 мес.).

Важно учитывать не только прямую экономию, но и косвенные эффекты: снижение текучести кадров, рост NPS клиентов, ускорение вывода новых продуктов.

Расчёт TCO (Total Cost of Ownership) должен включать: лицензии, интеграцию, обучение, поддержку, обновления и затраты на изменение процессов.

Многие компании переоценивают стоимость «готовых решений» и недооценивают стоимость их адаптации под свои условия.

Поэтому всё чаще популярна модель «MVP → масштабирование»: минимально жизнеспособный продукт на одном станке, затем — на участке, потом — на заводе.

Господдержка (налоговые льготы, субсидии на ПО, гранты от Фонда развития промышленности) может покрыть до 50% первоначальных затрат.

Ключевой вопрос: «Готовы ли вы инвестировать 5–10% годового бюджета ИТ/ТО в цифровизацию на 3 года вперёд?»

Если ответ «нет» — стоит начать с low-code/no-code решений и внутренних digital-лабораторий.

Экономическая готовность — это не «хватит ли денег», а «есть ли стратегическое решение инвестировать в будущее».

Организационная архитектура должна поддерживать цифровую трансформацию — иначе даже лучшие технологии будут «душиться» бюрократией.

Идеальная структура — гибридная: цифровые подразделения (Center of Excellence по ИИ), встроенные в бизнес-подразделения, а не изолированные в ИТ-департаменте.

Роли должны быть пересмотрены: появляются «инженеры данных», «аналитики процессов», «тренеры ИИ-моделей».

Важно, чтобы KPI руководителей включали цифровые метрики: доля решений на основе данных, скорость внедрения пилотов, вовлечённость сотрудников в цифровые инициативы.

Коммуникации должны быть прозрачными: регулярные демо-дни, внутренние хакатоны, «открытые данные» (в рамках безопасности).

Сопротивление изменениям — естественно, но его можно преодолеть через «посольства изменений» и историю успеха на уровне конкретного цеха.

Диагностика организационной готовности включает анализ: скорости принятия решений, автономии команд, частоты межотделовного взаимодействия.

Если для согласования пилота нужно 7 уровней утверждения — трансформация обречена.

Лучшие компании вводят «цифровой дайджест» для руководства — 15 минут каждую неделю: что протестировано, что не сработало, что масштабируется.

В конечном счёте, организация должна стать «обучающейся системой» — как живой организм, адаптирующийся к среде.

Завершая диагностику, важно сформулировать «цифровой манифест» предприятия — краткое, понятное всем сотрудникам видение, зачем и как будет происходить трансформация.

Он должен отвечать на три вопроса: Что мы защищаем? (например, рабочие места, качество, независимость), Что меняем? (устаревшие практики, неэффективные процессы), Кем становимся? (гибкое, интеллектуальное производство нового поколения).

Без такого манифеста внедрение ИИ превращается в технический проект без смысла и вовлечения.

Диагностика — не разовое мероприятие, а цикл: раз в 6–12 месяцев пересматривается уровень зрелости, корректируется дорожная карта.

Итог: готовность к цифровой трансформации — это не «да/нет», а спектр, и каждое предприятие имеет свою отправную точку.

Ключевой принцип — начинать с боли бизнеса, а не с технологии; с измеримого эффекта, а не с «цифровой повестки».

Самые успешные кейсы — там, где ИИ стал «тихим помощником», а не «громким экспериментом».

Помните: цель — не «внедрить ИИ», а повысить устойчивость, эффективность и ценность бизнеса в долгосрочной перспективе.

Цифровизация — это марафон, а не спринт, и первые 100 метров — самая важная часть.

Таким образом, модуль 1 завершается не списком технологий, а пониманием: Готовы ли вы начать — и с чего именно?

материалы для «ГИЗАУРУСА „Искусственный интеллект в промышленности и робототехнике“»

AIoT (AI + IoT)

Конвергентная парадигма, представляющая собой синергетическое объединение технологий искусственного интеллекта (AI) и промышленного интернета вещей (IIoT). AIoT определяется как система, в которой данные, генерируемые множеством физических объектов (датчиков, станков, роботов), собираются, анализируются алгоритмами машинного обучения непосредственно или на периферии, и используются для автономного принятия решений или выдачи инсайтов.

Техническая реализация AIoT включает многоуровневую архитектуру, где IIoT-устройства выступают в роли «нервной системы», собирающей данные о вибрации, температуре, давлении, и других параметрах оборудования, а AI-модели — в роли «мозга», обрабатывающего эти потоки данных. Применение алгоритмов глубокого и машинного обучения позволяет выявлять скрытые закономерности, прогнозировать аномалии и отказы (предиктивное обслуживание), а также оптимизировать управляющие воздействия на производственный процесс.

Стратегическая ценность AIoT в промышленности состоит в переходе от реактивного управления (реагирование на поломку) к проактивному и автономному. Эта концепция лежит в основе создания «умных фабрик», где замкнутый цикл «сбор данных — анализ — решение — действие» выполняется с минимальным участием человека. Интеграция AIoT обеспечивает повышение качества продукции, сокращение неплановых простоев и существенное снижение операционных расходов.

BIG DATA

Совокупность концепций и методов, предназначенных для обработки, анализа и хранения очень больших массивов данных, которые характеризуются высокой скоростью генерации (Velocity), большим объемом (Volume) и значительным разнообразием форматов (Variety). В промышленности Big Data включают данные от датчиков, систем SCADA, MES, ERP, видеонаблюдения, а также неструктурированные данные (логи, отчёты).

Промышленная Big Data представляет собой многомерные временные ряды, требующие специализированных технологий обработки, таких как NoSQL-базы данных, распределенные файловые системы (например, Hadoop) и потоковые аналитические платформы. Задача состоит не просто в хранении, а в извлечении ценных знаний (инсайтов) из этих массивов, которые недоступны при использовании традиционных аналитических инструментов.

Big Data служит топливом для алгоритмов машинного обучения и фундаментом для создания Цифровых Двойников. Без надежных, полных и разнообразных наборов данных невозможно обучить точные предиктивные модели или обеспечить аналитическую прозрачность процессов. Управление Big Data критически важно для перехода от ретроспективного анализа к прогнозному и предписывающему.

CAPEX (CAPITAL EXPENDITURE)

Капитальные затраты — это финансовые расходы, направленные на приобретение, модернизацию или улучшение долгосрочных физических активов предприятия. В цифровой трансформации CAPEX включает покупку нового оборудования (датчики, серверы, промышленные ПК), приобретение бессрочных лицензий на программное обеспечение и расходы на строительство новой ИТ/ОТ-инфраструктуры.

Инвестиции, классифицируемые как CAPEX, обычно амортизируются в течение нескольких лет и отражаются в балансе предприятия как активы. При выборе модели внедрения ИИ, крупный начальный CAPEX характерен для предприятий, предпочитающих владеть всей инфраструктурой и ПО самостоятельно, что дает полный контроль, но требует значительных единовременных вложений.

Снижение CAPEX является одной из причин растущей популярности облачных сервисов (OPEX) и модели «ИИ как услуга» (AI-as-a-Service), поскольку позволяет предприятию перераспределить капитал на другие стратегические нужды. Однако для критически важных OT-систем с высокими требованиями к локальности и безопасности часть инвестиций, как правило, остается в формате CAPEX.

CENTER OF EXCELLENCE ПО ИИ

Внутреннее структурное подразделение или кросс-функциональная команда в крупной корпорации, созданная для централизованного управления, развития и стандартизации компетенций в области искусственного интеллекта. Center of Excellence (CoE) служит центром экспертизы, объединяя инженеров данных, дата-сайентистов, бизнес-аналитиков и специалистов по ИТ/ОТ.

Основная задача CoE — предотвращение дублирования усилий, разработка и популяризация лучших практик, создание единых корпоративных стандартов для разработки, тестирования и внедрения ИИ-моделей. CoE по ИИ обеспечивает интеграцию цифровых инициатив в общую бизнес-стратегию и помогает другим подразделениям быстрее внедрять ИИ-решения.

В идеальной организационной архитектуре CoE не является изолированным ИТ-отделом, а встраивается в бизнес-процессы, становясь связующим звеном между цехом и серверной. Его наличие критически важно для развития человеческой готовности, поскольку он отвечает за обучение сотрудников и формирование культуры, ориентированной на данные.

EDGE-ВЫЧИСЛЕНИЯ

Парадигма распределенных вычислений, при которой обработка данных, анализ и принятие решений осуществляются максимально близко к источнику генерации этих данных — на периферии сети (edge), то есть на самом станке, в шкафу управления или на локальном сервере цеха. Эта архитектура противопоставляется традиционному облачному подходу, где все данные сначала передаются в удаленный ЦОД.

Ключевая техническая необходимость Edge-вычислений (граничных вычислений) обусловлена критически низкими требованиями к задержке (latency) в высокоскоростных производственных процессах. Например, для корректировки траектории робота или мгновенного отключения оборудования при критическом отклонении недопустима задержка, связанная с передачей данных в облако и обратно. Edge позволяет добиться реакции в миллисекундах.

Стратегически Edge-вычисления способствуют повышению автономности цехов, снижению нагрузки на общую корпоративную сеть и повышению кибербезопасности, поскольку критически важные данные не покидают периметр предприятия. Это также позволяет локально хранить и обрабатывать большие объемы данных, делая производственные системы более отказоустойчивыми и независимыми от качества внешнего интернет-соединения.

MQTT

Протокол обмена сообщениями телеметрии, основанный на механизме публикации/подписки (Message Queuing Telemetry Transport). Это легковесный сетевой протокол, разработанный специально для устройств с ограниченными вычислительными ресурсами и для сетей с низкой пропускной способностью или нестабильным соединением.

MQTT широко используется в экосистеме Интернета Вещей (IoT) и Промышленного Интернета Вещей (IIoT) для эффективной передачи данных от множества датчиков и удаленных устройств на центральный брокер сообщений. Его архитектура «брокер-клиент» обеспечивает высокую масштабируемость и надежность, поскольку устройства не общаются напрямую друг с другом, а только с центральным брокером.

Ключевое применение MQTT в промышленности — сбор данных от сотен и тысяч устройств в цеху и на удаленных объектах (например, в нефтегазе) для последующей обработки в облаке или на Edge-узлах. Благодаря своей эффективности и простоте, он является де-факто стандартом для IoT-коммуникаций, дополняя более тяжеловесные протоколы, такие как OPC UA, и облегчая внедрение AIoT.

MVP (МИНИМАЛЬНО ЖИЗНЕСПОСОБНЫЙ ПРОДУКТ)

Стратегия разработки продукта, при которой создается версия нового продукта, обладающая минимальным набором функций, достаточным для удовлетворения потребностей ранних пользователей и получения обратной связи. Главная цель MVP (Minimum Viable Product) — максимально быстро протестировать гипотезу с минимальными затратами ресурсов и времени.

В контексте промышленной цифровизации, подход «MVP $\rightarrow$ масштабирование» является ключевым для снижения рисков. Вместо того чтобы сразу инвестировать в полномасштабное внедрение ИИ на всем заводе, предприятие начинает с пилотного проекта (MVP) на одном критическом станке или небольшом участке. Например, внедрение предиктивного обслуживания только на одном ключевом компрессоре.

Успешный MVP позволяет за 6–9 месяцев получить измеримый экономический эффект (ROI) и создать «цифровой якорь» — доказательство концепции, которое убеждает руководство и сотрудников в целесообразности дальнейшего масштабирования. Это также дает возможность быстро выявить и устранить технические и организационные барьеры до начала полномасштабной трансформации.

OPC UA

Открытая платформа коммуникации (Open Platform Communications Unified Architecture) — это межплатформенная, сервис-ориентированная архитектура, разработанная для безопасного и надежного обмена данными в промышленных системах, включая устройства, контроллеры, серверы и облачные приложения. Она является преемником классического OPC, но, в отличие от него, не зависит от операционной системы Windows.

OPC UA обеспечивает вертикальную интеграцию, позволяя оборудованию цеха (PLC, датчики) «разговаривать» с системами верхнего уровня (MES, ERP, облако) с использованием унифицированного набора сервисов и форматов данных. Ключевые преимущества включают высокую степень кибербезопасности (шифрование, аутентификация) и возможность моделирования данных (семантика), что критически важно для ИИ-аналитики.

Этот протокол является одним из ключевых стандартов Индустрии 4.0 для преодоления «фрагментации данных». Он позволяет создавать единое информационное пространство, необходимое для работы Цифровых Двойников и алгоритмов машинного обучения. OPC UA облегчает внедрение plug-and-play подхода для нового оборудования.

OPEX (OPERATIONAL EXPENDITURE)

Операционные расходы — это текущие, регулярные затраты, необходимые для ведения бизнеса и поддержания активов в рабочем состоянии. В цифровой сфере OPEX включает расходы на подписку на облачные сервисы, аренду ПО (SaaS), оплату услуг связи, электроэнергию, а также зарплату персонала, занятого поддержкой и эксплуатацией систем.

Внедрение ИИ по модели OPEX, например, через облачную подписку на платформу предиктивного обслуживания, позволяет предприятию избежать крупных единовременных капитальных вложений (CAPEX). Это обеспечивает более гибкое масштабирование: расходы напрямую зависят от фактического потребления ресурсов (например, от количества подключенных станков или объема обрабатываемых данных).

Модель OPEX способствует быстрой реализации пилотных проектов (MVP) и снижает финансовый риск, поскольку позволяет прекратить использование неэффективного решения без списания крупных активов. В современных условиях, большинство компаний стремятся к балансу между CAPEX (для базовой, критической инфраструктуры) и OPEX (для гибких, быстро меняющихся цифровых сервисов).

ROI (RETURN ON INVESTMENT)

Финансовый показатель, используемый для оценки эффективности инвестиций или доходности вложенного капитала. Внедрение любых ИИ-решений в промышленности требует анализа ROI (Коэффициент окупаемости инвестиций) для обоснования капитальных и операционных затрат (CAPEX и OPEX).

Расчет ROI для цифровых инициатив включает сопоставление прямых и косвенных выгод (например, снижение неплановых простоев, экономия энергоресурсов, уменьшение брака) с общими затратами (лицензии, интеграция, обучение, поддержка). В промышленности проекты, связанные с предиктивным обслуживанием и оптимизацией энергопотребления, часто демонстрируют наиболее быстрый ROI (4–10 месяцев), что делает их приоритетными «точками входа» для цифровизации.

Фокус на ROI при планировании внедрения ИИ помогает избежать «цифрового декора» и гарантирует, что инвестиции направлены на решение наиболее дорогих и критически важных проблем бизнеса. Это также обеспечивает поддержку трансформации со стороны финансового и высшего руководства, поскольку эффект измеряется в конкретных финансовых показателях.

TCO (TOTAL COST OF OWNERSHIP)

Комплексный показатель, представляющий собой полную сумму всех прямых и косвенных затрат, связанных с владением, эксплуатацией и обслуживанием ИТ-актива (оборудования, программного обеспечения, ИИ-системы) на протяжении всего его жизненного цикла.

В контексте внедрения ИИ в промышленность, TCO (Совокупная стоимость владения) должен включать не только первоначальные расходы (CAPEX — лицензии, покупка оборудования, интеграция), но и текущие операционные расходы (OPEX — подписка, поддержка, обслуживание облака, оплата труда новых data scientists) и, что критически важно, затраты на организационные изменения и переобучение персонала.

Многие компании недооценивают скрытые затраты, связанные с TCO: например, расходы на повышение качества и интеграцию данных, или на адаптацию процессов. Тщательный расчет TCO позволяет выбрать оптимальную модель внедрения (покупка или подписка) и предотвратить ситуацию, когда проект оказывается финансово неустойчивым на этапе масштабирования.

АВТОНОМНЫЕ РОБОТЫ

Роботизированные системы, способные выполнять сложные задачи в динамичной среде без постоянного контроля или вмешательства человека, используя сенсорные данные и продвинутые алгоритмы искусственного интеллекта. В отличие от традиционных промышленных роботов, работающих по строго заданному циклу, автономные роботы могут адаптироваться к изменениям в рабочей зоне.

Автономность достигается за счет технологий машинного зрения, глубокого обучения и планирования движения. Например, автономные мобильные роботы (AMR) используют SLAM-алгоритмы для навигации в цеху, избегая препятствий и самостоятельно оптимизируя маршруты доставки материалов. Коллаборативные роботы (коботы) оснащены датчиками силы и момента, позволяющими безопасно работать рядом с людьми.

Роботы, управляемые ИИ, являются ключевым элементом концепции «умной фабрики», обеспечивая гибкость производственных линий и возможность быстрой перенастройки под малые серии продукции. Они компенсируют дефицит квалифицированных кадров и могут выполнять опасные или монотонные операции, повышая общую производительность труда.

АДДИТИВНОЕ ПРОИЗВОДСТВО

Технологии изготовления трехмерных объектов путем послойного добавления материала, в отличие от традиционных субтрактивных методов (удаления материала, как при фрезеровке). Наиболее распространенным примером является $3D$-печать. Аддитивное производство позволяет создавать детали со сложной геометрией, которые невозможно изготовить иными способами, и кастомизировать продукцию без высоких издержек.

В рамках Индустрии $4.0$ аддитивное производство интегрируется с цифровыми двойниками и облачными платформами. ИИ может оптимизировать геометрические параметры детали, выбирать наилучшие материалы и автоматически генерировать траекторию печати для минимизации брака и расхода сырья. Это позволяет реализовывать концепцию децентрализованного производства: деталь можно изготовить «по требованию» прямо на месте, без необходимости в централизованном складе.

Стратегическое значение аддитивного производства заключается в его способности сокращать цепочки поставок, уменьшать время вывода новых продуктов на рынок и поддерживать малые, персонализированные серии. В сочетании с ИИ оно становится инструментом для быстрого прототипирования и создания высокоэффективных, лёгких конструкций для аэрокосмической, медицинской и автомобильной отраслей.

АНАЛИТИКИ ПРОЦЕССОВ

Специалисты, чья основная функция — детальное изучение, моделирование и оптимизация сквозных бизнес- и производственных процессов предприятия, используя методы process mining и data mining. Они выступают в качестве моста между потребностями бизнеса и техническими возможностями ИИ.

Аналитики процессов выявляют «узкие места» (бутылочные горлышки), неэффективные и неформализованные операции («серые зоны»), а также определяют ключевые метрики (KPI) для измерения эффекта от цифровых инициатив. Их работа является основой для создания процессных онтологий и Цифровых Двойников процессов, где симулируются изменения до их внедрения в реальность.

Внедрение ИИ начинается с их диагностики: они определяют, какая именно проблема (например, брак, энергозатраты, простои) является наиболее «дорогой» и подлежит оптимизации с помощью машинного обучения. Без четкой постановки задачи, сформулированной аналитиком процессов, ИИ-проект рискует стать просто «технологическим экспериментом» без реального экономического эффекта.

ВИРТУАЛЬНАЯ И ДОПОЛНЕННАЯ РЕАЛЬНОСТЬ

Технологии, которые либо полностью погружают пользователя в искусственно созданный цифровой мир (Виртуальная Реальность, VR), либо накладывают цифровые объекты и информацию на восприятие реального мира (Дополненная Реальность, AR). В промышленности они используются для визуализации данных, обучения персонала, удаленной поддержки и упрощения сложных процессов.