Задачи использования искусственного интеллекта в бережливом производстве

Современные условия функционирования промышленных предприятий, связанные с высокой степенью рыночной конкурентности, рыночной конъюнктурой, обусловливают необходимость совершенствования управления производственными процессами с целью оптимизации производства, сокращения производственных потерь и повышения производительности труда. Оперативное и эффективное решение этих задач возможно на основе использования искусственного интеллекта, позволяющего не только собирать, анализировать и структурировать производственную информацию, но и повысить результативность труда людей, улучшить качество выпускаемых изделий, повысить эффективность предприятия в целом.
В свою очередь, реализацию концепции бережливого производства на предприятии можно проводить с большим успехом при широком применении технологий искусственного интеллекта. Цель настоящей статьи состоит в определении круга задач, которые могут решаться с использованием искусственного интеллекта при реализации принципов бережливости. При этом искусственный интеллект рассматривается как дополнительный инструмент в инструментальном наборе бережливого производства, усиливающий результирующий эффект.
В результате исследования определены задачи, к решению которых привлекаются технологии искусственного интеллекта в рамках известного инструментария бережливого производства. В статье отмечено, что центральное место в философии бережливого производства занимает идея непрерывного совершенствования. Речь идет об ориентации на постоянные изменения. Готовность к изменениям на предприятии должна поддерживаться постоянно, чтобы, когда появляется возможность для улучшения, могли быть осуществлены соответствующие меры. Указанная возможность может быть своевременно определена с помощью инструментария ИИ. По результатам исследования сделан вывод о том, что технологии искусственного интеллекта, независимо от их размера и применяемых производственных технологий, инкорпорированные в процессы бережливости, позволяют получить синергетический эффект, отражающийся на функционировании всего предприятия.

1. Лайкер Дж., Морган Дж. Система разработки продукции в Toyota: люди, процессы, технологии / пер. с англ. М.: Альпина Бизнес Букс, 2007. 440 с.

2. Имаи М. Гемба. Кайдзен: путь к снижению затрат и повышению качества / пер. с англ. М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. 346 с.

3. Бостром Н. Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016. 404 с.

4. Böhle F., Heidling E., Schoper Y. A new orientation to deal with uncertainty in projects. Int. J. Proj. Manag. 2016; 34, 1384–1392.

5. Artificial Intelligence: the Next Digital Frontier. Discussion Paper. McKinsey&Company: McKinsey Global Institute. 2017; June 24.

6. Станкевич Л.А. Интеллектуальные системы и технологии: учебник и практикум для СПО. М.: Юрайт, 2019. 397 с. (Профессиональное образование).

7. Жукова М.О., Печурочкин А.С. Анализ систем Business Intelligence в РФ // Молодой ученый. 2019. № 27 (265). С. 22–24.

8. Черкасов Д.Ю., Иванов В.В. Машинное обучение // Наука, техника и образование. 2018. № 5 (46). С. 85–87.

9. Легчаков К.Е. Информационно-управляющая система: определение и экономическая сущность // Системный администратор. 2016. Вып. 01–02 (158–159).

10. Джордж Л.М. Бережливое производство + шесть сигм в сфере услуг: как скорость бережливого производства и качество шести сигм помогают совершенствованию бизнеса / пер. с англ. М.: Альпина, 2005. 360 с.

11. Vaagen H., Ballard G. Lean and Flexible Project Delivery [Electronic resource]. Appl. Sci. 2021. URL: https:// doi.org/10.3390/ Бережливая и гибкая орг. проектов

12. Emblemsvåg J. Lean project planning in shipbuilding. J. Ship Prod. Des. 2014; 30: 79–88.

13. Армстронг М. Практика управления человеческими ресурсами. 10-е изд. СПб.: Питер, 2012. 848 с.

14. Соколова И.С., Гальдин А.А. Практическое применение искусственного интеллекта в условиях цифровой экономики // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2018. № 2 (26). С. 71–79.

15. Nichols K. Getting engineering changes under control. J. Eng. Des. 1990; 1: 5–15.