https://1prime.ru/20261026/ekspert-874612895.html

Промышленный ИИ перейдет к координации процессов, заявил эксперт

Промышленный ИИ перейдет к координации процессов, заявил эксперт - 26.10.2026, ПРАЙМ

Промышленный ИИ перейдет к координации процессов, заявил эксперт

Одним из основных направлений развития промышленного искусственного интеллекта ИИ в 2027 году станет переход от автоматизации отдельных операций к координации... | 26.10.2026, ПРАЙМ

2026-10-26T16:29+0300

2026-10-26T16:29+0300

2026-10-26T16:41+0300

технологии

россия

https://img.cdn1prime.ru/images/sharing/article/rus/874612895.jpg?1793022077

МОСКВА, 26 окт - ПРАЙМ. Одним из основных направлений развития промышленного искусственного интеллекта ИИ в 2027 году станет переход от автоматизации отдельных операций к координации взаимосвязанных производственных процессов, заявил РИА Новости директор центра отраслевой экспертизы ИТ-холдинга lansoft Александр Климешов. "Одним из основных направлений развития промышленного ИИ в будущем году станет переход от автоматизации отдельных операций к координации взаимосвязанных производственных процессов. При этом предприятиям стоит ориентироваться прежде всего на технологии, эффективность которых уже подтверждена практикой", - сказал он. Алгоритмам, по словам Климешова, можно доверять задачи, которые поддаются формализации, обеспечены качественными данными и имеют измеримый результат. "Однако степень самостоятельности таких систем будет различаться: одни операции можно выполнять практически без участия человека, в других ИИ останется инструментом поддержки специалистов", - заметил собеседник агентства. Следующий уровень автоматизации, считает Климешов, связан с планированием производства, где результат зависит от согласованности множества процессов. Например, при поступлении срочного заказа необходимо оценить загрузку мощностей, доступность материалов и сроки выполнения текущих обязательств. Алгоритмы помогают находить узкие места, перераспределять нагрузку и корректировать производственные планы, уточнил Климешов. Аналогичные задачи возникают в логистике и управлении запасами. Здесь ИИ может учитывать не только историю поставок и складские остатки, но и внешние факторы, включая погодные условия, транспортные заторы и риски сбоев у поставщиков. Это позволяет точнее прогнозировать потребность в материалах и своевременно реагировать на нарушения поставок, добавил эксперт. Именно на стыке таких задач формируется один из перспективных трендов 2027 года — оркестрация ИИ-агентов. Вместо нескольких изолированных систем, каждая из которых решает собственную задачу, предприятие может использовать агентов для координации взаимосвязанных действий", - заключил он.

2026

Новости

ru-RU

https://1prime.ru/docs/about/copyright.html

технологии, россия