Представьте, что до конца смены ещё два часа, а система уже предупреждает: часть заказов не успеют выполнить. У мастера появляется время разобраться и вмешаться.

Но что именно он может изменить? Переставить заказы в очереди? Для этого придётся учесть переналадку и обещанные сроки. Перевести работу на другой станок? Нужно проверить оснастку и доступность оператора. Решение, которое спасает один заказ, может задержать другой.

Вот эту часть будущего AI-проекта мне хочется разобрать ещё до разговора о модели. Какую возможность получает человек благодаря прогнозу?

Если мастер и без системы видит отставание, ещё одно предупреждение мало что добавит. Интереснее понять, может ли AI заметить риск раньше, пока ещё можно выбрать другой порядок работы. И хватит ли имеющихся данных, чтобы такой прогноз заслуживал доверия.

Я бы начал с одной линии и одного понятного сценария. Вместе с мастером разобрал бы, за какое время до возможного срыва сигнал ещё полезен, что он сможет проверить сам и для каких действий понадобится согласование. Заодно станет понятно, есть ли задача для AI или сначала достаточно обычного контроля отклонений от плана.

А во время пилота мне хотелось бы увидеть конкретные эпизоды. Предупреждение пришло вовремя, мастер проверил причину, изменил очерёдность — что стало с заказами? Сколько было ложных тревог, на которые тоже ушло рабочее время? При сравнении с прежним порядком придётся учесть загрузку и сложность заказов.

В таком проекте меня больше всего интересует момент между сигналом и действием. Именно там станет видно, помогла ли система человеку принять решение, на которое раньше ему не хватало времени или информации.