Услуги по развертыванию вычислительных мощностей ИИ

1 Обзор системы

По мере стремительного развития технологий искусственного интеллекта, больших данных и глубокого обучения ИИ-вычислительные мощности стали ключевой инфраструктурой цифровой и интеллектуальной трансформации всех отраслей экономики, обеспечивая основу для обучения моделей, интеллектуального вывода, анализа данных и принятия интеллектуальных решений.

Мы предоставляем комплексную услугу по созданию ИИ-вычислительных кластеров «под ключ», формируя для предприятий и научно-исследовательских институтов специализированную ИИ-вычислительную базу, которая в полном объёме обеспечивает реализацию таких ИИ-задач, как предварительное обучение больших моделей, тонкая настройка параметров, интеллектуальный вывод и мультимодальная генерация. Вам не потребуется самостоятельно углубляться в вопросы базовой инфраструктуры — проекты в области искусственного интеллекта могут быть запущены в кратчайшие сроки.

Решение по вычислительным мощностям разрабатывается индивидуально с учётом ваших бизнес-целей, масштаба параметров модели, объёма наборов данных и требований к безопасности данных. Для сценариев обучения больших моделей в приоритетном порядке проектируется высокоскоростной кластер на базе нескольких графических процессоров (GPU); для сценариев бизнес-вывода оптимизируется конфигурация узлов, контролируются задержки и энергопотребление, что позволяет достичь оптимального баланса между производительностью и затратами.

От подбора и закупки оборудования, модернизации серверных помещений, установки оборудования и прокладки кабельных линий до развёртывания высокоскоростной сети RDMA и построения параллельного хранилища — все этапы выполняются профессиональной технической командой нашей компании. На программном уровне развёртываются операционная система, драйверы CUDA и контейнерная среда, создаётся кластер Kubernetes (K8s) и фреймворк распределённого обучения, запускаются платформа планирования вычислительных ресурсов, репозиторий моделей, система мониторинга ресурсов и оповещения. После проведения комплексных испытаний всего кластера объект передаётся заказчику готовым к непосредственному выполнению ИИ-задач.

Услуга предоставляется в двух форматах: локальное развёртывание (on-premise) и размещение кластера в дата-центре (колокация). При локальном развёртывании данные остаются в собственной среде заказчика, что полностью отвечает требованиям задач с особым режимом секретности и высоким уровнем безопасности; вариант колокации позволяет значительно сократить сроки создания инфраструктуры и снизить первоначальные затраты на оснащение серверных помещений.

После сдачи проекта наша компания обеспечивает круглосуточное эксплуатационное сопровождение в режиме 7×24, включающее профилактический осмотр оборудования, обновление версий среды, оперативное устранение неисправностей и усиление защиты системы, а также поддерживает последующее эластичное расширение вычислительных мощностей. Мы предлагаем комплексное решение «под ключ» для создания ИИ-вычислительной инфраструктуры, избавляя вас от высоких затрат и рисков, связанных с самостоятельным формированием профильной технической команды, и помогая оперативно реализовать инновационные ИИ-проекты и занять лидирующие позиции в цифровизации отрасли.

2 Ключевые отрасли, адаптированные к созданию ИИ-вычислительной инфраструктуры

ИИ-вычислительные мощности, являясь ключевой основой интеллектуальной трансформации, широко применяются в таких отраслях, как промышленное производство, финансовые услуги, энергетика и горнодобывающая промышленность, интеллектуальная безопасность, здравоохранение, розничная торговля и коммерция, образование и научные исследования, аварийно-спасательные и противопожарные службы. Опираясь на специализированные вычислительные платформы, каждая отрасль может обеспечить масштабное внедрение ИИ-технологий, способствуя повышению качества и эффективности, снижению затрат и рисков, а также интеллектуальной модернизации.

2.1 Промышленное производство

Традиционное промышленное производство характеризуется низкой эффективностью, значительной долей ошибок при ручном контроле качества, частыми отказами оборудования, нерациональным планированием производства и существенными потерями энергии. Благодаря услугам по созданию специализированной ИИ-вычислительной инфраструктуры можно построить промышленный интеллектуальный вычислительный кластер, обеспечивающий внедрение таких ИИ-приложений, как контроль качества на основе машинного зрения, интеллектуальное планирование производства, прогнозное обслуживание оборудования и оптимизация энергопотребления производственных процессов. Это позволяет осуществлять интеллектуальное управление всем производственным циклом и способствует трансформации традиционных предприятий в «умные фабрики».

2.1.1 Интеллектуальный визуальный контроль качества промышленной продукции на основе ИИ

Предпосылки: Традиционный контроль качества промышленной продукции в значительной степени опирается на визуальный осмотр персоналом. Применительно к прецизионным компонентам, электронным изделиям, метизной продукции, текстильным изделиям и другим категориям существуют такие проблемы, как низкая эффективность контроля, значительные ошибки, обусловленные утомлением персонала, высокая доля пропуска мелких дефектов и отсутствие единых стандартов контроля качества. Объём ежедневного контроля на средних и малых производственных предприятиях может достигать десятков тысяч изделий; ручной контроль требует значительных трудозатрат и не позволяет точно выявлять такие мелкие дефекты, как царапины, вмятины, цветовые отклонения, микротрещины и отклонения размеров. Это приводит к попаданию несоответствующей продукции на рынок, возникновению послепродажных споров и нанесению ущерба репутации бренда; кроме того, данные ручного контроля не накапливаются и не анализируются, что затрудняет оптимизацию производственных процессов. По мере повышения точности и стандартизации производства требования отрасли к точности, эффективности и стабильности контроля качества существенно возрастают; традиционная модель ручного контроля полностью перестала отвечать потребностям производства. Возникает настоятельная необходимость в опоре на ИИ-вычислительные мощности для внедрения интеллектуальной системы визуального контроля качества, обеспечивающей полностью автоматизированный, высокоточный и непрерывный контроль.

Процесс внедрения оборудования и развёртывания вычислительной инфраструктуры: Для производственных предприятий наша компания создаёт специализированную гибридную ИИ-вычислительную платформу «периферия + облако». На переднем крае развёртываются высокочувствительные промышленные камеры и устройства сбора изображений, обеспечивающие сбор изображений продукции с производственной линии в реальном времени; периферийные вычислительные узлы выполняют предварительную обработку изображений и первичное выявление дефектов в реальном времени, а облачный вычислительный кластер отвечает за обучение моделей глубокого обучения, точную диагностику дефектов, агрегирование и анализ данных. В первую очередь на базе созданного высокопроизводительного вычислительного кластера с использованием накопленных исторических данных контроля качества предприятия и образцов дефектной продукции выполняется обучение специализированной ИИ-модели промышленного контроля качества; благодаря высокоскоростным итеративным возможностям вычислительной платформы точность распознавания модели непрерывно повышается, а сама модель адаптируется к задачам распознавания различных видов продукции и типов дефектов. В процессе производства продукция проходит через контрольные позиции: промышленные камеры за миллисекунды фиксируют изображения изделия со всех ракурсов и передают их на периферийные вычислительные устройства, которые в реальном времени выполняют шумоподавление, кадрирование, извлечение признаков, быстрое сопоставление с базой моделей и точное определение наличия дефекта, его локализации и классификации. Для типовых дефектов периферийный вычислительный контур непосредственно формирует решение и выдаёт команды на сортировку; для мелких и сложных дефектов изображения передаются в облачный вычислительный кластер для повторного точного анализа, что гарантирует отсутствие пропусков и ложных срабатываний. Одновременно вычислительная платформа в реальном времени накапливает все данные контроля качества, автоматически формирует статистику по типам дефектов, вероятности их возникновения и контрольным позициям с наибольшей частотой выявления дефектов, обеспечивая информационную поддержку оптимизации производственных процессов.

Ценность решения: После внедрения данного вычислительного решения обеспечивается круглосуточный интеллектуальный контроль качества на производственной линии: эффективность контроля возрастает более чем в 10 раз по сравнению с ручным контролем, точность распознавания дефектов достигает 99,8 %, полностью исключаются пропуски дефектов и ложные срабатывания, вызванные утомлением персонала. Кроме того, анализ данных контроля качества позволяет в обратном порядке оптимизировать производственные процессы, снижать долю брака, повышать процент годной продукции и рыночную конкурентоспособность, способствуя интеллектуальной модернизации производственного звена предприятия.

2.1.2 Прогнозное интеллектуальное обслуживание промышленного оборудования

Предпосылки: Промышленные производственные линии включают большое количество прецизионного оборудования: станки, конвейерные ленты, воздушные компрессоры, промышленные роботы и др. Традиционная модель технического обслуживания оборудования строится на принципе «плановый ремонт + аварийное устранение неисправностей». Плановый ремонт сопряжён с проблемами избыточного и несвоевременного обслуживания, что приводит к нерациональному расходу трудовых и материальных ресурсов; аварийный ремонт, как правило, проводится уже после отказа оборудования, что непосредственно вызывает остановку производственной линии, потери производственных мощностей, срыв сроков выполнения заказов и существенно снижает эффективность производства. В традиционной модели невозможно в реальном времени контролировать состояние оборудования и прогнозировать потенциальные неисправности: незначительные аномалии вибрации, температуры, скорости вращения и шума сложно точно фиксировать и анализировать, а накопление мелких неполадок со временем способно приводить к серьёзным отказам, увеличивая затраты на ремонт и потери от простоев. В условиях современного интеллектуального производства предприятиям необходимы интеллектуальные инструменты для заблаговременного прогнозирования отказов и точного обслуживания оборудования, обеспечивающие стабильную работу производственных линий; для этого требуются высокопроизводительные ИИ-вычислительные мощности, обеспечивающие анализ данных оборудования в реальном времени и интеллектуальное прогнозирование.

Процесс внедрения оборудования и развёртывания вычислительной инфраструктуры: Для предприятия создаётся распределённый ИИ-вычислительный кластер, адаптированный к требованиям обработки больших объёмов временных рядов промышленного оборудования в реальном времени и выполнению ИИ-вывода. На всех видах производственного оборудования развёртываются IoT-датчики температуры, вибрации, скорости вращения, тока и шума, которые в режиме 7×24 непрерывно собирают всесторонние данные о работе оборудования и передают их в реальном времени на специализированную вычислительную платформу. Используя высокоскоростные вычислительные возможности кластера, платформа запускает ИИ-модель прогнозирования отказов оборудования: выполняется очистка, анализ и извлечение признаков больших массивов данных в реальном времени, точно выявляются аномальные признаки работы оборудования, проводится сопоставление с моделями исторических данных об отказах и прогнозируются потенциальный тип неисправности, время её возникновения и масштаб воздействия. На основе результатов прогнозирования вычислительная платформа автоматически формирует оптимальный план обслуживания, точно указывая персоналу место неисправности, способ и периодичность обслуживания, а также проводит интеллектуальную оценку износа оборудования и степени старения комплектующих. При незначительных отклонениях платформа автоматически формирует предупреждение и напоминает персоналу о необходимости своевременной проверки; при выявлении высокорисковых потенциальных отказов незамедлительно запускается экстренное оповещение, и во взаимодействии с системой управления производственной линией принимаются защитные меры во избежание внезапных остановок. Кроме того, вычислительная платформа непрерывно накапливает данные о работе и обслуживании оборудования, итеративно совершенствует модель прогнозирования и постоянно повышает точность прогноза отказов.

Ценность для сценария применения: Благодаря использованию ИИ-вычислительных мощностей в прогнозном обслуживании оборудования традиционная реактивная модель технического обслуживания полностью трансформируется: обеспечивается заблаговременное прогнозирование отказов и точное обслуживание оборудования, доля внезапных отказов оборудования снижается более чем на 90 %, а потери от остановок производственных линий существенно сокращаются. Точные планы обслуживания позволяют избежать нерационального расходования ресурсов, связанного с избыточным обслуживанием, снижают затраты на ремонт и износ комплектующих, продлевают срок службы оборудования. Кроме того, вычислительная платформа обеспечивает визуализацию и интеллектуальное управление данными эксплуатации и обслуживания оборудования, помогая предприятию выстроить стандартизированную систему технического обслуживания, которая гарантирует эффективную, стабильную и непрерывную работу производственных линий и способствует повышению производственных мощностей и стабильности производства.

2.2 Финансовые услуги

Финансовая отрасль охватывает банковский сектор, страхование, рынок ценных бумаг, интернет-финансы и другие сегменты; для её деятельности характерны большие объёмы данных, высокие требования к обработке в реальном времени, строгий контроль рисков и высокие требования к соблюдению нормативных требований. Традиционные финансовые операции сталкиваются с такими проблемами, как низкая эффективность проверки кредитов, многочисленные пробелы в системах контроля рисков, низкая точность выявления мошенничества, запаздывающее обслуживание клиентов и низкая эффективность анализа данных. Создание ИИ-вычислительной инфраструктуры обеспечивает внедрение таких ИИ-приложений, как интеллектуальный финансовый контроль рисков, интеллектуальная проверка кредитов, интеллектуальное инвестиционное консультирование, анализ финансовых данных и интеллектуальное обслуживание клиентов, способствуя модернизации финансовых организаций в направлении интеллектуализации бизнеса, детализации контроля рисков и повышения эффективности обслуживания.

2.2.1 Интеллектуальная проверка кредитов и управление кредитными рисками

Предпосылки: Традиционные модели проверки кредитов в банках, сельских кредитных кооперативах и микрофинансовых организациях строятся преимущественно на ручной проверке: сотрудникам приходится последовательно сверять кредитные истории, подтверждения доходов, сведения об активах, выписки по операциям, кредитные отчёты и другие объёмные материалы. Процесс проверки отличается сложностью и длительностью: на проверку одной заявки может затрачиваться до 1–3 рабочих дней, что крайне негативно сказывается на клиентском опыте. Кроме того, ручная проверка опирается на опыт сотрудников и характеризуется значительной долей субъективных ошибок, что не позволяет точно выявлять скрытые кредитные риски и приводит к таким проблемам, как умышленное мошенничество при получении кредитов, просроченная задолженность и списание безнадёжных долгов, нанося финансовым организациям прямой ущерб. Помимо этого, традиционная модель не обеспечивает пакетный анализ больших массивов клиентских данных и с трудом отвечает потребностям массового кредитования в рамках инклюзивных финансов, что крайне ограничивает эффективность расширения бизнеса. С ускорением цифровой трансформации финансовой отрасли возникает настоятельная потребность в создании на базе ИИ-вычислительных мощностей интеллектуальной системы проверки кредитов, обеспечивающей автоматизацию кредитного скоринга, точность оценки рисков и высокую оперативность обработки операций.

Процесс внедрения оборудования и развёртывания вычислительной инфраструктуры: Для финансовых организаций наша компания создаёт локализованный специализированный ИИ-вычислительный кластер, обеспечивающий баланс между производительностью вычислений и соблюдением требований безопасности и конфиденциальности данных, что позволяет исключить риски утечки данных в публичных облаках и избыточные затраты на облачные вычисления. Вычислительная платформа интегрируется с основными бизнес-системами, кредитными и транзакционными системами финансовой организации и в реальном времени собирает большие объёмы многомерных данных: базовую информацию о клиенте, кредитные данные, денежные потоки, потребительское поведение, историю исполнения обязательств. На базе высокопроизводительных вычислительных ресурсов запускается большая модель контроля кредитных рисков, которая за миллисекунды выполняет очистку, моделирование, анализ и оценку всех измерений данных о клиенте, оперативно формируя кредитный профиль. На этапе проверки платформа автоматически определяет подлинность предоставленных материалов, выявляет поддельные документы и аномалии информации, точно определяет кредитный рейтинг, лимит кредитования и риск просрочки, автоматически формируя результаты проверки и отчёт по рискам. Для стандартных мелких кредитов обеспечивается полностью автоматическая проверка с выдачей результата в течение нескольких секунд; для крупных кредитов выполняется интеллектуальный первичный анализ, предоставляющий точную информационную основу для ручной верификации и существенно упрощающий процесс проверки. Одновременно платформа обеспечивает обновление моделей контроля рисков в реальном времени: с учётом новейших кредитных кейсов, методов мошенничества и данных о просрочках алгоритмы непрерывно совершенствуются, повышая точность выявления рисков и предотвращая новые виды кредитных рисков.

Ценность решения: Интеллектуальная система проверки кредитов на базе вычислительных мощностей сокращает цикл проверки с нескольких дней до 1–2 минут, повышая эффективность более чем в сто раз, существенно улучшает клиентский опыт и способствует росту объёма операций и рыночной конкурентоспособности финансовых организаций. Интеллектуальная модель контроля рисков повышает точность выявления кредитных рисков с традиционных 70 % до более чем 95 %, значительно снижая риски мошенничества, просрочек и безнадёжных долгов и уменьшая финансовые потери. Локальное развёртывание вычислительной инфраструктуры в полном объёме отвечает требованиям соблюдения нормативных требований к финансовым данным, обеспечивает их безопасность, а возможности пакетной обработки поддерживают проведение операций массового кредитования в рамках инклюзивных финансов, помогая финансовым организациям эффективно осваивать рынки нижних сегментов и добиваться прироста бизнеса.

2.2.2 Интеллектуальный контроль рисков финансовых транзакций и выявление мошенничества

Предпосылки: В настоящее время масштабы онлайн-транзакций, переводов и платёжных операций в финансовой сфере стремительно растут; непрерывно возникают такие финансовые риски, как телефонное мошенничество, отмывание денежных средств, фиктивные операции и аномальное обналичивание, при этом методы мошенничества становятся всё более скрытыми и изощрёнными. Традиционные системы финансового контроля рисков, основанные на фиксированных правилах, способны выявлять лишь типовые аномальные операции и не позволяют точно распознавать новые скрытые схемы мошенничества, что оставляет многочисленные пробелы в системе защиты. Кроме того, финансовые транзакции характеризуются высокой степенью параллелизма и требованиями к обработке в реальном времени: ежедневный объём транзакционных данных достигает миллиардов записей, а традиционное вычислительное оборудование не способно обеспечить мониторинг, анализ и оповещение в реальном времени для таких массивов данных. Выявление аномальных операций происходит с задержкой: нередко проблема обнаруживается уже после потери средств, что делает невозможным заблаговременное блокирование рисков и наносит пользователям и финансовым организациям необратимый финансовый ущерб. Возникает настоятельная потребность в высокопроизводительных ИИ-вычислительных мощностях для построения системы интеллектуального контроля рисков в реальном времени, обеспечивающей своевременное распознавание транзакционных рисков, точную блокировку и заблаговременное оповещение.

Процесс внедрения оборудования и развёртывания вычислительной инфраструктуры: Наша компания создаёт специализированный ИИ-вычислительный кластер для финансового сектора с высокой степенью параллелизма и низкой задержкой, адаптированный к требованиям миллисекундной обработки финансовых транзакций и обеспечивающий синхронный анализ и обработку сотен тысяч транзакций в секунду. Вычислительная платформа в реальном времени интегрируется с платёжными и транзакционными системами, системами учётных записей пользователей и динамически собирает всесторонние данные по каждой операции: время и сумму транзакции, место её проведения, сведения об устройстве, частоту операций, счёт контрагента, поведенческие привычки пользователя. На базе высокоскоростных возможностей вывода запускается ИИ-модель выявления мошенничества и аномальных транзакций, которая в реальном времени сопоставляет текущие операции с историческим поведением и привычными схемами пользователя, точно распознавая такие рисковые сценарии, как аномальные переводы из других регионов, высокочастотное мелкое обналичивание, нехарактерные крупные операции, ночные аномальные транзакции и подозрительные переводы с признаками отмывания денежных средств. При выявлении рисковых операций платформа немедленно запускает оповещение, автоматически блокирует операцию и замораживает подозрительные счета, одновременно направляя информацию о риске сотрудникам службы контроля рисков. Вычислительный кластер непрерывно обучается на новейших кейсах мошенничества и аномальных операционных схемах, динамически обновляет алгоритмы моделей, адаптируясь к новым видам финансового мошенничества и закрывая пробелы традиционного контроля рисков на основе правил. Кроме того, платформа выполняет пакетный разбор ежедневных транзакционных данных, обобщает признаки рисковых операций и формирует отчёт по оптимизации системы контроля рисков, помогая финансовым организациям совершенствовать свою систему защиты.

Ценность решения: Данное вычислительное решение обеспечивает полномасштабный, интеллектуальный контроль финансовых транзакций в реальном времени: скорость реагирования на аномальные операции достигает миллисекундного уровня, а доля успешного блокирования рисков повышается на 98 %, что позволяет эффективно пресекать телефонное мошенничество, отмывание денежных средств, обналичивание и другие виды финансовых рисков, гарантируя безопасность средств пользователей и операционную безопасность финансовых организаций. Высокопараллельные вычислительные мощности позволяют системе стабильно выдерживать пиковые нагрузки в периоды наибольшей активности транзакций и в праздничные дни — без задержек, зависаний и сбоев, обеспечивая бесперебойную работу финансовых сервисов. Кроме того, интеллектуальный контроль рисков значительно сокращает объём ручной работы сотрудников по управлению рисками, снижает соответствующие трудозатраты и повышает уровень детализации и интеллектуализации системы контроля рисков финансовых организаций.

2.3 Энергетика и горнодобывающая промышленность

Энергетика и горнодобывающая промышленность включают угледобычу, нефтегазовую отрасль, электроэнергетику, новые источники энергии и другие сегменты. Рабочие условия отличаются сложностью, суровостью окружающей среды, высокими рисками безопасности и сложностью эксплуатации. Традиционные модели работы сталкиваются с такими проблемами, как низкая эффективность осмотров, несвоевременное выявление угроз безопасности, высокое энергопотребление производства и высокая частота отказов оборудования. Создание ИИ-вычислительной инфраструктуры обеспечивает внедрение таких сценариев, как интеллектуальный осмотр горных предприятий, выявление угроз безопасности, интеллектуальная добыча нефти и газа, интеллектуальное диспетчирование энергосистемы и прогнозирование мощности новых источников энергии, способствуя безопасному производству, снижению затрат и повышению эффективности, а также интеллектуальной модернизации отрасли.

2.3.1 Интеллектуальный контроль безопасности и выявление скрытых угроз в подземных выработках угольных шахт

Предпосылки: Традиционный контроль в подземных выработках угольных шахт выполняется персоналом при спуске в шахту. Подземная среда сопряжена с множеством угроз безопасности: утечки газа, обрушения кровли, скопление воды и ила, посторонние предметы на путях, отказы оборудования. Ручной контроль сопряжён с крайне высоким риском, а сложная конфигурация выработок и обширная площадь осмотра делают его длительным и малоэффективным, не позволяя обеспечить полный охват всех зон без исключения. Кроме того, ручной контроль характеризуется высокой степенью субъективности и значительной долей пропусков: незначительные аномалии концентрации газа, износ оборудования, трещины в выработках и другие скрытые угрозы не выявляются своевременно, а их накопление со временем способно приводить к тяжёлым авариям, создавая серьёзную угрозу жизни и здоровью подземного персонала и безопасности горного производства. Данные ручного контроля не поддаются оперативному агрегированию и анализу, что затрудняет заблаговременное прогнозирование и целенаправленное устранение скрытых угроз. В связи с этим возникает настоятельная потребность в создании на базе ИИ-вычислительных мощностей интеллектуальной системы подземного контроля, способной заменить человека при выполнении высокорисковых осмотров.

Процесс внедрения оборудования и развёртывания вычислительной инфраструктуры: Для горнодобывающих предприятий наша компания создаёт специализированный ИИ-вычислительный кластер для шахт, адаптированный к требованиям передачи данных и ИИ-распознавания в сложных подземных условиях и отличающийся взрывобезопасностью, стабильностью и низким энергопотреблением. В рамках проекта развёртываются взрывозащищённые камеры, осмотровые роботы, датчики газа и температуры и другое оборудование, обеспечивающее всесторонний сбор данных о состоянии выработок, концентрации газа, температуре окружающей среды и режимах работы оборудования; данные в реальном времени передаются по специализированной шахтной сети на наземную ИИ-вычислительную платформу. Вычислительный кластер оснащён специализированной большой моделью интеллектуального распознавания для горной отрасли и благодаря высокой вычислительной мощности в реальном времени анализирует видеопотоки и данные датчиков, точно выявляя более десяти категорий угроз безопасности: скопление угля, посторонние предметы на путях, трещины кровли, превышение концентрации газа, скопление воды и ила, аномальную работу оборудования, нарушения регламента работ и др. При выявлении типовых угроз платформа в реальном времени формирует всплывающие предупреждения и голосовые оповещения, направляя информацию о месте угрозы и рекомендации по их устранению; при обнаружении особо опасных угроз, таких как превышение концентрации газа или аномалии кровли, немедленно запускается экстренное оповещение: во взаимодействии с подземными светозвуковыми устройствами предупреждения персонал оповещается о необходимости срочной эвакуации, а система управления оборудованием отключает соответствующие агрегаты. Платформа круглосуточно фиксирует данные осмотров, автоматически формирует статистику по зонам и типам повышенной опасности, ведёт журнал устранения угроз, обеспечивая информационную поддержку управления безопасностью шахты, ремонта выработок и обслуживания оборудования, а также непрерывно совершенствует модель распознавания, повышая точность выявления скрытых угроз.

Ценность решения: Интеллектуальная система контроля на базе ИИ-вычислительных мощностей полностью заменяет ручной высокорисковый подземный осмотр, устраняя угрозы безопасности подземных работ в их источнике и исключая несчастные случаи при проведении инспекций. Круглосуточный интеллектуальный контроль обеспечивает выявление скрытых угроз по всей подземной зоне без пропусков: доля пропуска угроз снижается до нуля, а эффективность обнаружения и устранения угроз повышается более чем на 90 %, что позволяет эффективно предотвращать крупные аварии на шахтах. Кроме того, интеллектуальный журнал данных способствует стандартизации, детализации и интеллектуализации управления безопасностью на шахтах, снижает затраты на контроль безопасности и повышает уровень безопасности производства и его эффективность.

2.3.2 Интеллектуальный осмотр энергосистемы и диспетчирование нагрузки

Предпосылки: Традиционная эксплуатация электроэнергетической системы опирается на ручной осмотр и ручное диспетчирование. Энергосистема включает огромное количество объектов: линии электропередачи, подстанции, трансформаторы, распределительное оборудование — и охватывает обширные, географически рассредоточенные территории, что делает осмотр линий в горной и удалённой местности крайне сложным. Ручной осмотр отличается низкой эффективностью и длительными циклами, что не позволяет своевременно выявлять повреждения линий, неисправности изоляторов, износ оборудования, угрозы от зарастания трасс растительностью и другие проблемы, способные приводить к отключениям линий и перебоям электроснабжения. Кроме того, традиционное диспетчирование нагрузки опирается на эмпирический прогноз и не позволяет точно учитывать изменения нагрузки в пиковые и минимальные периоды потребления, что приводит к недостаточности резервов, неравномерному распределению нагрузки и потерям электроэнергии; такая модель не отвечает требованиям динамического диспетчирования после интеграции новых источников энергии. Возникает потребность в ИИ-вычислительных мощностях для интеллектуальной эксплуатации энергосистемы и интеллектуального диспетчирования.

Процесс внедрения оборудования и развёртывания вычислительной инфраструктуры: Наша компания создаёт специализированную ИИ-вычислительную платформу для электроэнергетики с низкой задержкой и высокой стабильностью, обеспечивающую анализ в реальном времени больших объёмов данных об оборудовании и электропотреблении, а также интеллектуальное диспетчирование. На переднем крае с помощью беспилотных летательных аппаратов, камер высокого разрешения и электротехнических датчиков собираются всесторонние данные о состоянии линий электропередачи, подстанций и распределительного оборудования: видеоизображения, температура, ток, напряжение — и в реальном времени передаются в вычислительный кластер. Платформа запускает ИИ-модель интеллектуального осмотра энергосистемы, автоматически выявляя такие угрозы, как обрыв проводов, повреждение оборудования, зарастание трасс, загрязнение изоляторов, аномальный нагрев оборудования, точно определяя место и степень тяжести неисправности и автоматически формируя отчёт по осмотру и план устранения. В части диспетчирования нагрузки платформа агрегирует данные об электропотреблении всей сети, метеорологические данные, данные о генерации новых источников энергии и исторические пики потребления; с помощью анализа больших данных и моделирования на основе ИИ-алгоритмов она точно прогнозирует динамику изменения нагрузки по регионам, динамически оптимизирует стратегию распределения нагрузки и интеллектуально регулирует мощность передачи, распределения и подачи электроэнергии, обеспечивая балансировку нагрузки сети. С учётом прерывистого характера генерации ветровых и солнечных электростанций платформа в реальном времени прогнозирует мощность генерации, оптимизирует схемы интеграции новых источников энергии в сеть, повышает долю их потребления и гарантирует стабильное, эффективное и энергоэкономичное электроснабжение.

Ценность решения: ИИ-вычислительные мощности обеспечивают интеллектуальную эксплуатацию энергосистемы: автоматическое распознавание отказов оборудования и заблаговременное оповещение, повышение эффективности устранения неисправностей более чем на 80 %, существенное снижение вероятности отключений линий и перебоев электроснабжения, повышение надёжности подачи электроэнергии. Интеллектуальное диспетчирование нагрузки полностью решает проблемы низкой точности ручного диспетчирования и потерь электроэнергии: значительно повышается эффективность использования ресурсов сети и способность к потреблению энергии новых источников, снижаются эксплуатационные энергозатраты и расходы на обслуживание, что способствует интеллектуальной и «зелёной» модернизации электроэнергетической системы нового типа.

2.4 Интеллектуальная розничная торговля

Интеллектуальная розничная торговля охватывает офлайн-гипермаркеты, сетевые магазины, электронные торговые площадки и другие сценарии; ключевые проблемы сосредоточены в области запаздывающего анализа покупательского трафика, неупорядоченного управления запасами, низкой точности маркетинга и медленного реагирования цепочки поставок. Создание ИИ-вычислительной инфраструктуры обеспечивает внедрение таких ИИ-приложений, как интеллектуальный анализ покупательского трафика, интеллектуальное управление запасами, таргетированные маркетинговые коммуникации и интеллектуальное прогнозирование цепочки поставок, обеспечивая сквозное интеллектуальное управление по всей цепочке «человек — товар — место» и повышая операционную эффективность и конверсию выручки розничной торговли.

2.4.1 Интеллектуальный анализ покупательского трафика и таргетированный маркетинг в магазинах

Предпосылки: Маркетинг и операционное управление традиционных гипермаркетов и сетевых магазинов опираются на опыт персонала и не позволяют точно отслеживать ключевые данные: закономерности покупательского трафика, потребительские предпочтения, уровень внимания к товарам. Невозможность точного прогнозирования пиковых и минимальных периодов посещаемости приводит к нерациональным графикам работы персонала и неэффективному использованию сервисных ресурсов; отсутствие понимания потребностей различных клиентских сегментов ведёт к необоснованному проведению маркетинговых акций с высокими затратами и низкой конверсией. Кроме того, данные о маршрутах движения покупателей и времени пребывания у товаров не поддаются количественному анализу, что лишает оптимизацию выкладки товаров необходимой информационной поддержки и серьёзно сказывается на эффективности работы магазина и конверсии выручки. Традиционная модель статистики позволяет лишь ретроспективно агрегировать данные, но не обеспечивает анализ в реальном времени и динамическую оптимизацию; в связи с этим возникает потребность в ИИ-вычислительных мощностях для восприятия трафика в реальном времени и принятия интеллектуальных маркетинговых решений.

Процесс внедрения оборудования и развёртывания вычислительной инфраструктуры: Для розничных предприятий наша компания создаёт скоординированную ИИ-вычислительную архитектуру «периферия + облако», адаптированную к требованиям лёгкости, многоплатформенности и работы в реальном времени. В магазинах развёртываются интеллектуальные камеры и устройства сбора данных о трафике, которые в реальном времени собирают всесторонние данные: количество посетителей, периоды входа и выхода, маршруты движения, время пребывания у товаров, возрастно-половую структуру, потребительское поведение. Периферийные вычислительные узлы выполняют деидентификацию, предварительную обработку и первичный анализ данных в реальном времени, а облачный вычислительный кластер отвечает за агрегирование больших данных, обучение моделей, прогнозирование тенденций и принятие маркетинговых решений. С помощью алгоритмов ИИ-визуального анализа платформа в реальном времени формирует тепловые карты трафика и графики распределения посещаемости по времени суток, точно определяя пиковые и минимальные периоды и обеспечивая информационную поддержку планирования графиков персонала и распределения сервисных ресурсов. На основе больших массивов данных о трафике и потреблении обучается модель клиентского профиля, позволяющая точно анализировать потребительские предпочтения различных сегментов, популярные товары и покупательские привычки, а также автоматически выявлять неликвидные и наиболее востребованные товары. По результатам анализа платформа динамически формирует рекомендации по оптимизации выкладки, планы промоакций и товарные комбинации, а во взаимодействии с электронными ценниками и устройствами интеллектуального информирования обеспечивает точное ценообразование и таргетированные акции. Кроме того, платформа может агрегировать данные всех магазинов сети по стране, прогнозировать общие тенденции трафика и потребления, обеспечивая поддержку разработки общей маркетинговой стратегии предприятия.

Ценность решения: Вычислительные мощности обеспечивают количественный анализ трафика и потребительских данных магазина в реальном времени, полностью исключая зависимость от модели управления, основанной на субъективном опыте: планирование графиков персонала и распределение ресурсов становятся более рациональными, эффективность обслуживания существенно повышается. Точные клиентские профили и маркетинговые решения значительно повышают конверсию промоакций и снижают затраты на нецелевой маркетинг: выручка магазинов возрастает более чем на 15 %. Интеллектуальная оптимизация выкладки и анализ товаров позволяют эффективно сокращать объёмы неликвидных остатков, повышать оборачиваемость товаров и обеспечивать детализированное, интеллектуальное операционное управление розничными магазинами.

2.4.2 Интеллектуальное прогнозирование цепочки поставок и управление запасами в розничной торговле

Предпосылки: Управление цепочкой поставок и запасами является одной из ключевых сложностей розничной торговли. Традиционное управление запасами опирается на ручную инвентаризацию и эмпирическое прогнозирование объёмов закупок, что порождает такие проблемы, как затоваривание складов, дефицит и перебои в поставках, значительные потери товарных запасов. В праздничные периоды, при смене сезонов и во время промоакций объёмы продаж существенно колеблются, а ручное прогнозирование не позволяет точно оценить рыночный спрос: из-за дефицита наиболее востребованных товаров теряется выручка, а скопление неликвидных остатков замораживает капитал и занимает складские площади. Кроме того, данные о запасах по сети магазинов и складам не синхронизируются в реальном времени, пополнение и перераспределение товаров запаздывают, инвентаризация отличается низкой эффективностью и высокой погрешностью, а затраты на управление запасами остаются высокими, что серьёзно сказывается на эффективности цепочки поставок и рентабельности розничных предприятий. Существует потребность в ИИ-вычислительных мощностях для интеллектуального анализа больших массивов данных о продажах, запасах и рынке и точного прогнозирования.

Процесс внедрения оборудования и развёртывания вычислительной инфраструктуры: Наша компания создаёт специализированный облачный вычислительный кластер для розничной торговли, обладающий возможностями хранения больших объёмов данных, высокоскоростных вычислений и интеллектуального прогнозирования; он интегрируется с системами продаж, управления запасами и управления цепочкой поставок предприятия, агрегируя большие многомерные массивы информации: ежедневные данные о продажах всех магазинов сети, данные о запасах, складских операциях, логистике, рыночной конъюнктуре, сезонности и промоакциях. Используя мощные возможности анализа данных и итеративного обучения моделей, платформа обучает ИИ-модель прогнозирования объёмов продаж в цепочке поставок: в реальном времени анализируются исторические закономерности продаж, рыночные тенденции, влияние сезонности и промоакций, точно прогнозируются краткосрочные и среднесрочные объёмы продаж по каждому магазину и товарной категории, автоматически формируются точные планы закупок, пополнения и перераспределения. В части управления запасами платформа в реальном времени синхронизирует данные по магазинам и складам, автоматически проводит инвентаризацию, выявляет товары с истекающим сроком годности, неликвидные и дефицитные позиции и направляет интеллектуальные уведомления о рисках, необходимости распродаж и срочного пополнения. Для скоропортящихся товаров (свежие продукты, товары быстрого оборота) с помощью анализа закономерностей потерь оптимизируются стратегии хранения, оборачиваемости и пополнения, снижается доля потерь. Платформа поддерживает скоординированное управление запасами по множеству магазинов и складов, обеспечивая оптимальное распределение складских ресурсов по стране и повышая оперативность цепочки поставок.

Ценность решения: ИИ-вычислительные мощности обеспечивают интеллектуальное управление цепочкой поставок и запасами: точность прогнозирования объёмов продаж повышается до более чем 95 %, полностью решаются проблемы дефицита и затоваривания, эффективно высвобождаются средства, связанные в товарных запасах, снижаются складские расходы и потери. Полностью автоматизированный анализ данных, инвентаризация и оповещение существенно сокращают объём ручной работы по управлению запасами и повышают точность и эффективность контроля. Интеллектуальное диспетчирование цепочки поставок обеспечивает точное сопоставление источников товаров и оперативное пополнение, сокращает цикл реагирования цепочки поставок, повышает общую эффективность её функционирования и адаптивность к рынку, способствуя снижению затрат и повышению эффективности розничных предприятий.