Управление внедрением искусственного интеллекта на промышленных предприятиях: практика, систематизация методов, технологии

Сегодня практически все экономически развитые страны мира рассматривают развитие искусственного интеллекта как важнейшую стратегию повышения национальной конкурентоспособности в мире и обеспечения национальной безопасности. Искусственный интеллект широко используется в сфере образования, медицинского обслуживания, пенсий, охраны окружающей среды, осуществления государственного управления и в правоприменительной деятельности. Технология искусственного интеллекта может точно воспринимать, прогнозировать и предупреждать основные тенденции в инфраструктуре и операциях социального обеспечения. Использование искусственного интеллекта становится важнейшим фактором развития цифровой экономики любого государства. Актуальность работы обусловлена тем, что, с одной стороны, эксперты констатируют бурный рост применения технологий искусственного интеллекта не только в сфере финансов и услуг, но и в промышленности.

---

Даже если нужно заказать отчет по практике производственной в Хабаровске , Work5 справится.

---

. А с другой стороны, несмотря на имеющийся практический опыт и на большое количество публикаций в этой области, нет сложившейся системы взглядов по выбору эффективной модели применения искусственного интеллекта в промышленности. Объектом исследования является искусственный интеллект, а предметом – внедрение искусственного интеллекта на промышленных предприятиях. Целью работы является анализ внедрения искусственного интеллекта на промышленных предприятиях. Для достижения поставленной цели исследования необходимо последовательно решить взаимосвязанную совокупность задач, соответствующих содержанию работы:  изучить технологии искусственного интеллекта;  проанализировать главные нерешенные вопросы технологий искусственного интеллекта;  рассмотреть внедрение технологий искусственного интеллекта в реальные проекты. Результаты курсовой работы могут быть использованы в практике работы промышленных предприятий. Методами исследования, используемыми в данной работе, послужили: наблюдение, классификация, обобщение. Теоретической базой являются исследования ученых, специалистов в различных отраслях знаний по работе промышленных предприятий, применения искусственного интеллекта. Курсовая работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы. 

В России идет ускорение темпов развития технологий искусственного интеллекта. Во многом это объясняется повышенным вниманием на государственном уровне и крупных технологических корпораций. И хотя государственные вложения и гранты не могут служить полноценной заменой венчурным инвестициям, у России действительно есть шанс существенно улучшить свои позиции в области искусственного интеллекта. Технологии анализа больших данных позволили многим крупным компаниями оптимизировать не только работу оборудования, но и предприятия в целом. Машинное обучение дает возможность минимизировать ручной труд и рутинную работу, давая возможность сотрудникам заниматься более важными и творческими задачами в компании. Таким образом, можно говорить об эффекте мультипликации от использования искусственного интеллекта. Вместе с тем, методология оценки эффективности и выбора модели и ее алгоритма для реализации искусственного интеллекта не изучена, что является перспективой дальнейших исследований. В работе систематизированы основные сферы применения искусственного интеллекта, рассмотрены особенности использования искусственного интеллекта на промышленном предприятии. Проведено исследование перспектив расширения сфер применения искусственного интеллекта в промышленности. Выполнен анализ состояния и проблем применения искусственного интеллекта в промышленности. Направления дальнейших исследований состоят в определении наиболее эффективных моделей реализации искусственного интеллекта применительно к различным направлениям использования в промышленности.  

1 Указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/72738946/ (дата обращения: 23.12.2020). 2 Васильев А.А., Шпопер Д. Искусственный интеллект: правовые аспекты [Электронный ресурс] // Известия АлтГУ. 2018. - №6 (104). – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-pravovye-aspekty (дата обращения: 23.12.2020). 3 Ветрова Е.Н., Комаров М.К., Казарова Е.П. Проблемы и перспективы использования технологий искусственного интеллекта на промышленном предприятии [Электронный ресурс] // Кластеризация цифровой экономики: теория и практика. - 2020. - С. 410-434. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_44060979_90834329.pdf (дата обращения: 23.12.2020). 4 Ефимова С.А. Развитие искусственного интеллекта [Электронный ресурс] // Цифровая наука. - 2020. - №6. - Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/razvitie-iskusstvennogo-intellekta (дата обращения: 23.12.2020). 5 Ильин А.С., Панченко Г.М., Ковалева М.В. Роль искусственного интеллекта в менеджменте [Электронный ресурс] // Academy. - 2018. - №12 (39). - Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/rol-iskusstvennogo-intellekta-v-menedzhmente (дата обращения: 23.12.2020). 6 Минбалеев А.В. Проблемы регулирования искусственного интеллекта [Электронный ресурс] // Вестник ЮУрГУ. Серия: Право. - 2018. - №4. - Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/problemy-regulirovaniya-iskusstvennogo-intellekta (дата обращения: 23.12.2020). 7 Мустафина А. Ф. Технология искусственного интеллекта в контексте бизнес-среды [Электронный ресурс] // Стратегии бизнеса. 2019. №7 (63). Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/tehnologiya-iskusstvennogo-intellekta-v-kontekste-biznes-sredy (дата обращения: 23.12.2020). 8 Солнцева О.Г. Аспекты применения технологий искусственного интеллекта [Электронный ресурс] // E-Management. - 2018. - №1. - Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/aspekty-primeneniya-tehnologiy-iskusstvennogo-intellekta (дата обращения: 23.12.2020). 9 Кwilinski A. Mechanism of Modernization of Industrial Sphere of Industrial Enterprise in Accordance with Requirements of the Information Economy [Электронный ресурс] // Marketing and Management of Innovations. - 2020. - №4. - Режим доступа: https://www.researchgate.net/publication/329917511_Mechanism_of_modernization_of_industrial_sphere_of_industrial_enterprise_in_accordance_with_requirements_of_the_information_economy (дата обращения: 23.12.2020). 10 Magruk A. Uncertainty in the sphere of the Industry 4.0 – potential areas to research [Электронный ресурс] // Business, Management and Education. - 2016. - №14 (2). - Режим доступа: https://journals.vgtu.lt/index.php/BME/article/view/2163 (дата обращения: 23.12.2020).