Как на КнААЗ реализуется проект применения технологии искусственного интеллекта при маршрутизации обработки деталей.
Благодарим Пресс-центр Филиала ПАО «ОАК» - КнААЗ им. Ю.А. Гагарина за предоставление данного материала.
На фото: Вячеслав Дудин мечтает внедрить ИИ-решения во все процессы завода
В авиастроении скорость запуска в производство нового изделия зависит от множества факторов. Пока деталь не получит утвержденный маршрут изготовления, работа цехов не начнется. В среднем обработка одного документа занимает около 500 минут, а их количество по одному изделию может превышать пять тысяч в год.
Чтобы кардинально изменить ситуацию и сократить сроки запуска серийного производства минимум на 20 %, отдел информационных технологий запустил амбициозный проект по внедрению искусственного интеллекта. Инженер-программист Вячеслав Дудин рассказал о подробностях этой разработки.
Кроме портала, мы предлагаем вам и альманах «Управление производством». Все самое интересное и уникальное мы публикуем именно в нем. 300+ мощных кейсов, готовых к использованию чек-листов и других полезных материалов ждут вас в полном комплекте номеров. Оформляйте подписку и получайте самое лучшее!
— Необходимость появилась из-за огромного объема работы у сотрудников бюро технологического планирования, — рассказывает Вячеслав Дудин. — Когда запускаются новые изделия, поток новой документации просто захлестывает. Технологи физически не успевают вовремя разработать маршруты обработки деталей, так называемую расцеховку.
До сих пор процесс выглядел так: специалист вручную открывал карточку детали, анализировал материал, габаритные размеры, технические требования (например, необходимость покрытия или термообработки) и прописывал последовательность цехов.
Это нужно было делать для каждой позиции из сотен в документе. Чтобы избежать написания громоздкого кода с тысячами условий, Вячеслав применил иной подход — использовал узкоспециализированную нейронную сеть.
— Мы спроектировали модель, которая собирает всю информацию по детали и сама выстраивает взаимосвязи, — объясняет разработчик. — Она понимает, какие критерии важны, а какие можно отбросить. Когда подаешь новую деталь, она уже знает все зависимости. Например, если нужна термическая обработка — значит, путь лежит через цех № 15. Нейросеть выстраивает маршрут автоматически.
Процесс ИИ-обработки бесшовно интегрирован в привычную среду Teamcenter. По каждой новой детали информация автоматически собирается из системы, данные кодируются и отправляются на веб-сервис с обученной моделью. Искусственный интеллект обрабатывает запрос и выдает готовый маршрут. Результат загружается обратно в систему, данные заполняют нужные поля. Технологу ОГТ остается лишь подтвердить предложенный вариант или внести коррективы, если деталь нестандартная. Окончательное решение всегда за человеком.
— ИИ — помощник технологов в работе, — подчеркивает Вячеслав. — Он делает всю черновую работу, а нюансы добавляет человек.
Работа над проектом началась еще в 2023 году, а тестовая эксплуатация стартовала осенью 2025-го. Сейчас система уже активно используется, хотя официально находится в режиме опытной эксплуатации. Первые результаты экономии времени и финансов впечатляют.
На вопрос о том, заменит ли искусственный интеллект людей, Вячеслав отвечает однозначно:
— Я отношусь к ИИ как к инструменту. Любой искусственный интеллект должен быть помощником человека, выполняя рутинные задачи. Человек все равно остается главным.
Сейчас основная задача рабочей группы — собрать больше данных для обучения модели, ведь чем больше информации, тем умнее становится нейросеть. В планах Вячеслава Дудина — масштабирование технологии на другие бизнес-процессы предприятия.
Результаты внедрения ИИ-модели:
- Время проработки новых деталей в документе: 460 МИНУТ 40 минут.
- Обработка всего документа: 500 минут 80 минут.
- Точность определения маршрута: 80 % (к концу года запланировано 90 %).
- Экономический эффект: 5 000 000 рублей в год.
Текст: Марина Левина. Фото предоставлено Пресс-центром Филиала ПАО «ОАК» - КнААЗ им. Ю.А. Гагарина
