Зарегистрируйте бизнес в Т-Банке и получите бонусы до 500 000 РЗарегистрируйте бизнес в Т-Банке и получите бонусы до 500 000 РПодготовим за вас все документы и откроем счет с бесплатным обслуживанием сразу после регистрации.Подготовим за вас все документы и откроем счет с бесплатным обслуживанием сразу после регистрации.Подробнее

РассылкиИдеи для бизнесаБизнес с нуляМаркетплейсыБухгалтерияЛайфстайлСправочникШаблоны документов
РассылкиИдеи для бизнесаБизнес с нуляМаркетплейсыБухгалтерияЛайфстайлСправочникШаблоны документов

Ошибка новичка: 5 частых упущений при внедрении предиктивных систем в пищевой промышленности


Цифровые системы прогнозирования и анализа данных набирают популярность в пищевой промышленности. При грамотном использовании они помогают обеспечить точный уровень предсказуемости технологических параметров при производстве, снижение издержек, улучшение качества продукции и управление ресурсами.

Однако часто плохая подготовка к внедрению подобных решений приводит к отсутствию желаемого эффекта и лишним издержкам. Как же избежать печального опыта и добиться высоких результатов с помощью предиктивных сервисов? Разбираем распространенные ошибки и способы их решения.

ИИ в пищевой промышленности
ИИ в пищевой промышленности

Согласно прогнозам Precedence research, среднегодовой темп роста объема ИИ на рынке продуктов питания и напитков составит 39% в период с 2024 по 2033 годы

Согласно прогнозам Precedence research, среднегодовой темп роста объема ИИ на рынке продуктов питания и напитков составит 39% в период с 2024 по 2033 годы

Недостаток качественных данных

Все предиктивные системы работают на данных. Они нужны для прогнозирования любого целевого параметра: спроса, объема производства, единицы оценки качества и др. Только имея в распоряжении ранее собранную информацию о технологических и бизнес-процессах, система может построить прогноз на дни и месяцы вперед.

Например, если кондитер располагает историческими данными о спросе на свои торты, с помощью предиктивных систем он может спрогнозировать спрос на будущее. Чем больше срок, за который собраны исторические данные, тем точнее и долговременнее будет прогноз.

Но глубина данных не главный критерий достоверного прогноза, хотя и один из важнейших. Во главе угла стоит их качество. Распространенная ошибка — пытаться строить предиктивные модели на неполных или нерелевантных данных. Тут сразу надо отказаться от иллюзии, что система сама что-то «додумает» и заполнит пробелы.

Для того, чтобы модель качественно работала с данными, ее сначала нужно обучить. Успех обучения напрямую зависит от полноты и релевантности исторических данных. Если уделять недостаточно внимания собираемой информации, модель получит слабую базу для обучения и это приведет к искаженным прогнозам в будущем.

Выход: Стандартизировать и постоянно фильтровать данные, создать систему их проверки. Во-первых, важно определить, какие именно данные нужны для прогнозирования, и стандартизировать их сбор. Это включает регулярное обновление информации о сырье, параметрах оборудования, условиях хранения и проч. Во-вторых, перед использованием данные нужно очистить от ошибок, дубликатов и шумов, чтобы модели работали на чистой информации. В-третьих, необходим регулярный аудит собранных данных, который позволит поддерживать их качество на высоком уровне.

no-code ИИ-платформа AiLine
no-code ИИ-платформа AiLine

Пример интерфейса предиктивной системы, созданной на базе no-code ИИ-платформы AiLine Softline Digital

Пример интерфейса предиктивной системы, созданной на базе no-code ИИ-платформы AiLine Softline Digital

Игнорирование изменений процессов

Рынок пищевой промышленности подвержен сезонным и экономическим колебаниям, изменениям в предпочтениях потребителей и другим внешним факторам, не учитывать которые большая ошибка. Если компания внедряет предиктивную систему, но не настраивает ее на учет динамических изменений в процессе производства (например, вариативность сырья, сезонные особенности или смены производственных линий), прогнозы будут недостоверны.

Модели очень важно адаптировать к динамическим процессам. Если модели не обновляются с учетом актуальных данных, они быстро устаревают и перестают отражать реальность. Часто это приводит к ошибочным решениям в управлении предприятием, например, к перепроизводству продукции, недостатку запасов или увеличению складских затрат.

Выход: Настроить мониторинг и обновление данных. Главное, убедиться, что прогнозные модели регулярно обновляются на основе последних данных. Оптимизировать процесс обновления поможет интеграция предиктивных систем с ERP, MES и другими ключевыми системами предприятия. Чтобы система могла реагировать и на внешние изменения, к ней можно подключить внешние данные, например, о сезонности спроса и макроэкономических показателях.

Преуменьшение сложности моделей

При всей универсальности применения прогнозных систем ошибочно считать, что внедренные модели будут работать «из коробки» и с пол-оборота давать точные результаты. Везде нужна адаптация — к особенностям производства, конкретным процессам, условиям и сезонным факторам. Без обучения и тестирования моделей любая система окажется бесполезной.

Выход: Тестировать и обучать модели. Беспроигрышный вариант — начать с небольшой пилотной модели: испытать ее на реальных данных, а потом скорректировать параметры на основе результатов. Даже в тестовой версии стоит уделять внимание уникальным характеристикам продукции (например, чувствительности к температуре или срокам хранения), чтобы уже рабочая модель тоже могла адаптироваться к конкретным условиям.

Интерфейс системы прогнозирования и анализа данных
Интерфейс системы прогнозирования и анализа данных

Пример интерфейса предиктивной системы оптимизации процесса флотации на горнодобывающем предприятии

Пример интерфейса предиктивной системы оптимизации процесса флотации на горнодобывающем предприятии

Недостаточная аналитика ошибок и неудач

Многие компании внедряют предиктивные системы, но не анализируют, насколько точны их прогнозы. Это неминуемо ведет к повторяющимся ошибкам и снижению доверия к решению. Постоянный мониторинг и анализ точности моделей, а также регулярные корректировки на основе опыта повышают эффективность систем и их пользу для предприятий.

Стоит тщательно планировать создание прогнозов, запускать тестовые периоды для адаптации систем и вести отчетность того, как корректируются параметры моделей. Только тогда можно быть уверенным в долгосрочном улучшении качества работы систем.

Выход: Разработать систему обратной связи. Чтобы фиксировать отклонения и улучшать модель, необходим механизм анализа ошибок и их документирования. Например, это может быть регулярный аудит прогнозов со стороны сотрудников, непосредственно работающих с системой. Им проще всего указать на нюансы, которые влияют на точность прогнозов.

Система оптимизации технологических процессов
Система оптимизации технологических процессов

Пример интерфейса предиктивной системы оптимизации работы ректификационной колонны на химическом производстве

Пример интерфейса предиктивной системы оптимизации работы ректификационной колонны на химическом производстве

Отсутствие инфраструктуры и специалистов

Часто компании недооценивают потребность цифровых решений в мощной ИТ-инфраструктуре и осуществляют минимум подготовки в этом вопросе. Как результат, непланомерное внедрение цифровых сервисов приводит к снижению производительности предприятий и необоснованным тратам. Важно помнить, что ИТ-системы требуют инвестиций не только в программное обеспечение, но и в оборудование, поддержку инфраструктуры и регулярное техобслуживание.

Это касается и персонала: для работы с аналитическими системами нужны квалифицированные кадры, которые справятся с настройкой, адаптацией и управлением моделями. Без достаточной экспертизы компании могут столкнуться с трудностями в интерпретации прогнозов и сценариев. И хотя сейчас создается все больше no-code платформ, позволяющих работать с данными и внедрять прогнозные модели без глубоких знаний математики и программирования, все равно нужны специалисты, готовые обучить сотрудников.

Выход: Оценить техническую инфраструктуру предприятия. Чтобы план внедрения удался, необходимо изучить и протестировать возможности существующей инфраструктуры в рамках пилотного проекта. Важно заранее обновить оборудование и программное обеспечение, создать график обслуживания систем для стабильной работы, организовать обучение кадров.

ИИ в сельском хозяйстве
ИИ в сельском хозяйстве

В России, согласно данным ВШЭ за 2022 год, только 4,7% организаций сельского хозяйства применяют ИИ. Однако в 2023 году Минэкономразвития выбрало сельское хозяйство и пищевую промышленность в качестве приоритетных отраслей для внедрения ИИ

В России, согласно данным ВШЭ за 2022 год, только 4,7% организаций сельского хозяйства применяют ИИ. Однако в 2023 году Минэкономразвития выбрало сельское хозяйство и пищевую промышленность в качестве приоритетных отраслей для внедрения ИИ

Заключение

Тщательное планирование и подготовка — ключ к успеху любого внедрения. Однако немаловажную роль в подобном вопросе играет и человеческое отношение, о котором часто забывают. Недостаточная поддержка плана цифровизации со стороны руководства и отсутствие стимулирования сотрудников могут затянуть весь процесс не меньше, чем слабая инфраструктура.

Внедрение передовых технологий требует не только финансовой поддержки руководства, но и открытого диалога с персоналом. Недооценка настроений и подготовленности коллектива к изменениям может привести к тому, что система не будет эффективно использоваться, а сотрудники продолжат работать «по старинке».

Оптимально донести до каждого сотрудника цель нововведений, объяснить, какую выгоду это принесет компании и всему коллективу. На этом этапе работники могут потерять вовлеченность и доверие к руководству, поэтому лучше не медлить и обеспечить их каналом обратной связи, через который руководство поможет с возникшими трудностями, ответит на вопросы и по необходимости скорректирует задачи. Тогда компанию точно ждет успех!

Расчетный счет для бизнеса

Предложение от Т-Банка

Расчетный счет для бизнеса

  • Бесплатное открытие, онлайн. Реквизиты — в день заявки
  • Первые два месяца — бесплатное обслуживание
  • Любые платежи ИП и юрлицам внутри банка — 0 ₽
Узнать больше

АО «ТБанк», лицензия №2673

Вадим Седельников
Вадим Седельников

Расскажите, использует ли ваша компания предиктивные системы? Если да, для оптимизации каких процессов?


Больше по теме

Новости

Добавьте почту

Мы отправим вам приглашение на мероприятие

Продолжая, вы принимаете политику конфиденциальности и условия передачи информации