Фильтр по тематике
Суверенный периферийный интеллект: как мини-ЦОД и открытые платформы меняют правила игры в российской индустрии
Ещё пару лет назад словосочетание «искусственный интеллект на производстве» почти автоматически означало аренду облачных GPU, потоковую отправку кадров в чужой дата-центр и ежемесячную абонентскую плату, растущую пропорционально числу рабочих мест и сценариев решения бизнес-задач. Сегодня этот подход трещит по швам. Дело не только в санкционных качелях, сделавших недоступными привычные западные ускорители, и не только в регуляторном прессе закона 152-ФЗ, требующего локализации персональных данных. Главная причина глубже: промышленный ИИ перестаёт быть игрушкой для пилотов и стартапов, а становится критической инфраструктурой. В свою очередь, критическая инфраструктура не может зависеть от внешнего облака, пропускной способности магистрального канала и тарифной политики поставщиков услуг. Ответом на этот вызов стало появление решений в формате мини-ЦОД, вычислительные платформы на альтернативных GPU и управляющий софт в единый локальный контур, который можно развернуть в цеху за одну смену. Именно о таком симбиозе – инженерном, а не маркетинговом, – пойдёт речь в этом обзоре. 10.11.2026 СТА №4/2026 208 0 1
Внедрять нельзя игнорировать: дилемма предиктивной диагностики на производстве
Развитие информационных технологий стало катализатором четвёртой промышленной революции. По оценке Клауса Шваба, основателя Всемирного экономического форума в Давосе, её отличительная черта – экспоненциальный, а не линейный темп развития. Тем не менее системы предиктивной диагностики, являющиеся частью этой концепции, пока не получили широкого распространения на промышленных предприятиях. Возникает вопрос: что препятствует их внедрению и почему ожидания от их использования часто не оправдываются? В статье обобщён опыт внедрения таких систем на предприятиях РФ – материал будет полезен техническим руководителям промышленных компаний. 04.08.2026 СТА №3/2026 604 0 3
ИИ в АСУ ТП: большие данные – большие проблемы
Обзор состояния внедрения промышленного ИИ в 2026 году, проблемы и пути их решения. Согласно отчёту Industrial Data, Intelligence & AI Readiness Survey. 05.05.2026 СТА №2/2026 1635 0 8
Физический ИИ – будущее промышленной автоматизации
Технологические прорывы раздвигают границы – задачи, которые когда-то были слишком сложными или дорогостоящими для автоматизации, теперь являются как технически выполнимыми, так и экономически жизнеспособными. Хотя традиционные промышленные роботы уже давно являются фундаментом автоматизации, их развитие на протяжении длительного времени сдерживалось ограниченной способностью к адаптации, а также высокими затратами на интеграцию и перенастройку под новые задачи. Сегодня промышленность вступает в качественно новую эпоху робототехники, в которой ключевую роль играют интеллектуальность и гибкость систем, обеспеченные конвергенцией передовых аппаратных решений, искусственного интеллекта и технологий компьютерного зрения. В совокупности эти факторы формируют принципиально новые возможности для применения робототехнических систем. 04.05.2026 СТА №2/2026 1977 0 5
Использование машинного обучения при диагностике КИП и динамического оборудования
Современный мир переживает бум развития технологий искусственного интеллекта, помимо чат-ботов, сервисов генерации изображений и т.п. Искусственный интеллект (ИИ) применяется в беспилотных автомобилях, которые уже сейчас ездят по дорогам общего пользования. Это пример того, как ИИ управляет техническим средством, а именно, считывает данные с лидаров и видеокамер и т.п., анализирует их и формирует команды для задания направления и скорости движения автомобиля. На первый взгляд, это мало чем принципиально отличается от управления технологическим оборудованием на промышленных предприятиях. Почему же в современных АСУ ТП не применяют ИИ для формирования управляющих воздействий на исполнительные механизмы? 31.01.2026 СТА №1/2026 1221 0 10
Коботы – будущее автоматизированного производства
Компания JHCTECH специализируется на разработке решений для промышленной автоматизации и производства электроники. Она была основана в Китае и получила известность благодаря своим достижениям в создании высокотехнологичных продуктов для промышленности и транспорта, включая контроллеры и системы управления для роботов и другого автоматического оборудования. В целом бренд JHCTECH ассоциируется с инновациями, качеством и функциональностью, завоёвывая доверие производителей и потребителей по всему миру своими уникальными техническими характеристиками и надёжностью решений. Среди наиболее значимых разработок компании можно отметить серию контроллеров для роботов, таких как KMDA-2631, которые отличаются компактностью, мощностью и энергоэффективностью. Эти продукты нашли широкое применение в сфере коллаборативных роботов (коботов), способствуя развитию гибких производственных линий и автоматизации в малом и среднем бизнесе. 30.07.2025 СТА №3/2025 2534 0 0
Арктические перспективы автоматизации производства магистральных кабелей
Автоматизация производства радиоэлектронной аппаратуры (РЭА), основываясь на самых современных технологиях, становится ключевым трендом в промышленности. Примером этого могут служить предприятия, которые, осознавая важность выполнения государственных контрактов и учитывая доступные ресурсы, эффективно сотрудничают с другими поставщиками оборудования. Их опыт – ценный ресурс, который заслуживает внимательного изучения и анализа. Этот опыт имеет особое значение, особенно в контексте развития высокоскоростных кабельных сетей передачи данных, проложенных в экстремальных условиях вечной мерзлоты Арктики на десятки тысяч километров. 30.05.2025 СТА №2/2025 2293 0 0
Нейросетевые решения на ARM-микроконтроллерах
В статье представлен обзор реализации нейронных сетей на недорогих микроконтроллерах с ядром ARM Cortex-M. Эти устройства подходят для граничных вычислений и могут быть использованы в различных приложениях, особенно в сфере видеоаналитики. Развитие аппаратных архитектур цифровых сигнальных процессоров (DSP – Digital Signal Processor) сделало внедрение таких систем реальным благодаря их преимуществам: низкой стоимости, энергопотреблению и малой задержке при выполнении задач в реальном времени. В статье рассматривается новое направление исследований – применение методов искусственного интеллекта в стандартных микроконтроллерах ARM Cortex-M. 20.11.2024 СТА №4/2024 7704 0 3
Построение цифрового двойника склада металлопроката с использованием искусственной нейронной сети
Изложены методика и результаты эксперимента по применению искусственной нейронной сети для отслеживания перемещений продукции металлопроката на территории цеха. Приведены преимущества такого способа организации цифрового двойника склада. 23.04.2024 СТА №2/2024 2268 0 1
Weintek – создание инновационных продуктов благодаря совершенству
В статье рассматриваются требования к современным устройствам человеко-машинного интерфейса, существенно возросшие благодаря бурному внедрению концепции IoT в производство. На примере изделий компании Weintek показано, как в современных условиях можно качественно создавать ЧМИ. 03.08.2023 СТА №4/2023 2928 4 6
Извлечение значимых бизнес-результатов из всей совокупности производственных данных
Направление «Индустрия 4.0» определяет одну из наиболее перспективных областей исследования и оптимизации в задачах промышленности и производства. Основные проблемы в этом направлении связаны с необходимостью анализа и обработки колоссального объёма данных различной природы и происхождения. В статье приводится анализ ключевых показателей результативности применения метода объектных отношений в задаче формирования технологического паспорта изделия на сталелитейном производстве, а также обсуждаются пути дальнейшего развития. 06.06.2023 СТА №3/2023 4201 0 0
Технологии применения искусственного интеллекта в промышленности
В этой статье рассматривается архитектура AIaaS, основные тенденции применения на вертикальных рынках, на которые следует обратить внимание в ближайшей перспективе. Искусственный интеллект как услуга (AIaaS) определяется как набор внешних сервисов для исследования, использования и масштабирования методов ИИ с минимальными затратами. Применение их сулит предприятиям множество преимуществ: от улучшения качества обслуживания клиентов до автоматизации сложных задач. Однако разработка собственных решений на основе ИИ – сложный процесс, требующий огромных капиталовложений. 16.01.2023 СТА №1/2023 6646 0 0
