Искусственный интеллект vs. Естественный бардак

Дисклеймер: Все совпадения с вашим предприятием абсолютно неслучайны, а имена героев изменены исключительно из чувства самосохранения. И вообще это все неправда!

Всё началось на Страт.сессии. Начальник вернулся с профильного форума, где спикеры в идеальных костюмах рассказывали, как нейросети и цифровые двойники повышают EBITDA на 300% силой мысли.

Волевым ударом кулака по столу было решено: «Мы — передовая компания. Нам нужен Искусственный Интеллект. Газ в палас!»

В этот момент где-то в глубине производственного отдела тихо заплакал инженер, пытавшийся связать в Excel две таблицы с помощью =ВПР()

Этап 1. Великие ожидания

Презентация моргала градиентами, слова «машинное обучение», «предиктивная аналитика» и «нейросетевые алгоритмы» звучали чаще, чем «подтверждаю» на совещании.

Консультанты запросили исторические данные за 5 лет для обучения модели. И тут выяснилась первая неожиданная деталь: данные хранились в естественно-хаотичном виде.

- Часть данных находилась в файле “План_производства_финал_копия_исправлено(2)_НЕ_ТРОГАТЬ.xlsx”; - Часть — в голове начальника смены дяди Васи; - А самые оперативные сводки фиксировались в журнале на посту диспетчера гелевой ручкой.

Этап 2. Закон GIGO (Garbage In — Garbage Out / Мусор на входе — Мусор на выходе)

Консультанты загрузили в супер-нейросеть то, что удалось собрать: показатели работы техники с пропусками в 40%; смены по 48 часов и объемы выработки, завышенные для получения квартальной премии.

Искусственный Интеллект задумчиво погудел серверами и выдал первые рекомендации:

1. Для оптимизации расхода топлива самосвалам рекомендуется летать по воздуху. 2. Чтобы избежать поломок экскаватора, его не нужно включать. 3. Оптимальное время для планового ремонта — прошлый вторник. > ИИ оказался умным: он быстро понял, что в существующей логике процессов физика не работает, и адаптировался к корпоративному сюрреализму.

Этап 3. Столкновение

На презентации результатов главный инженер долго смотрел на график оптимизации логистики, построенный нейросетью, после чего спросил:

- А эта ваша нейросеть учла, что у нас на дороге труба просела, и если самосвал поедет по этому маршруту, он просто оставит там мост?

Представитель подрядчика вздохнул. — В ваших базах данных не было атрибута "просевшая труба.

— Разумеется, не было, — ответил главный инженер. — Об этом все и так знают, она там с 2к18 года лежит!

Оказалось, что Искусственный Интеллект бессилен против Непреложного Мужицкого Знания, которое не оцифровано и передается исключительно воздушно-капельным путем в курике.

Итог: Чем всё закончилось?

Через полгода проект «ИИ-Трансформация» был успешно завершен. В итоговом отчете значилось:

“На предприятии внедрен модуль интеллектуальной поддержки принятия решений”

А на самом деле?

1. Инженерам подняли зарплату? Нет. 2. Подрядчик получил свой гонорар? Да. 3. Как теперь работает «ИИ»? Диспетчер открывает модель, видит, что она предлагает перегнать технику на другой участок, закрывает модель, открывает привычный Excel, пишет там формулу =ЕСЛИ() и отправляет машину туда, куда всегда.

Мораль: Искусственный интеллект — это не волшебная палочка, которая исправит бардак. Это усилитель.

* Если у вас построена эффективная, прозрачная система — ИИ сделает её сверхэффективной. * Если у вас хаос, отсутствия буферов и недисциплинированные данные — ИИ просто сделает ваш хаос автоматизированным, высокотехнологичным и очень дорогим.

Начните с естественного интеллекта и банальной производственной дисциплины — нейросети подождут.

#горноедело #горныйинженер #проектирование #Whittle #Datamine #Micromine #Deswik #openpit #optimization