Катапиляр переносит опыт автономной горной добычи в сферу внедрения ИИ

# Катапиляр: от рудников к корпоративному интеллекту

Индустриальный гигант Катапиляр обнаружил, что многие компании, стремящиеся внедрить искусственный интеллект, сталкиваются с одной общей проблемой: интеграция технологий в ежедневную работу оказывается сложной задачей. Однако горнодобывающая компания уже более десятилетия решает аналогичные трудности в физической реальности. Теперь этот опыт становится фундаментом для их стратегии в области ИИ.

Автоматизация как предтеча цифровых решений

Внедрение автономных технологий началось у Катапиляр в горном деле, где дефицит рабочей силы и опасные условия делают автоматизацию критически важной. Сегодня арсенал компании включает беспилотные самосвалы, буровые установки, погрузчики и оборудование для управления землей. Сопровождающее их программное обеспечение — от центров командования до систем управления флотом и интеллектуального анализа рельефа — стало основой для новых подходов.

«Мы находимся в чрезвычайно увлекательный момент, когда можем перенести все эти уроки горного дела в гораздо более динамичные среды: рабочие площадки, карьеры и строительные Sites»,- заявил главный технолог Катапиляр Хайме Минарт в ходе выступления на конференции Ai4 в Лас-Вегасе.

Практическое применение: от диагностики к кодированию

Катапиляр расширяет применение ИИ, внедряя его в инструменты для технических специалистов и собственные корпоративные процессы. Ярким примером служит виртуальный помощник «Cat AI Assistant». Поля technicians, работая рядом с машиной, могут использовать голосовые команды для доступа к инструкциям по ремонту, диагностики потенциальных неисправностей и идентификации необходимых запчастей еще до начала работ.

Этот инструмент опирается на собственную базу данных компании, которая охватывает информацию с 1,6 миллиона подключенных активов во всем мире. Накопленный структурированный объем данных превышает 16 петабайт. Кроме того, ИИ используется для программного сканирования площадок и создания цифровых двойников в производстве.

Внутренние процессы также подверглись трансформации. Катапиляр использует агентные системы для модернизации устаревшего кода, генерации и тестирования нового программного обеспечения, а также для раннего выявления дефектов.

Человеческий фактор и масштабные инвестиции

Главный технолог подчеркивает, что создание технологии — лишь половина дела. Сложность заключается в интеграции автономных машин в рабочие процессы клиентов и пересмотре того, как люди взаимодействуют с технологиями. Опытные операторы играют ключевую роль в обучении систем ИИ, передавая накопленные десятилетиями знания.

По мере роста автономности машин роли операторов трансформируются: вместо управления одним устройством они могут контролировать несколько машин из удаленного командного центра. Однако этот переход ставит новые задачи перед самим Катапиляром. Компания планирует потратить 100 миллионов долларов в течение пяти лет на обучение своих 118 000 сотрудников вопросам ИИ, автономности и робототехники.

Эти инвестиции совпадают с бумом инфраструктуры искусственного интеллекта, который уже положительно влияет на выручку компании. Во втором квартале квартальная выручка Катапиляр достигла рекордных 20,5 миллиарда долларов, во многом благодаря росту спроса на оборудование для генерации энергии, необходимое для дата-центров. Отдел генерации электроэнергии продемонстрировал всплеск продаж на 72% до 3,1 миллиарда долларов, подтверждая высокий спрос на инфраструктуру для облачных вычислений и генеративного ИИ.

Глоссарий терминов

* Автономность: Способность системы функционировать и принимать решения без непосредственного участия человека в реальном времени. * Цифровой двойник: Виртуальная копия физического объекта или процесса, используемая для симуляции, анализа и оптимизации. * ИИ-агенты: Программные сущности, способные самостоятельно выполнять задачи, принимать решения и взаимодействовать с окружающей средой для достижения конкретных целей. * Структурированные данные: Информация, организованная по определенному формату (например, в базах данных), что позволяет машинам легко ее обрабатывать и анализировать.