Топ-2 внедрений ИИ-агентов в производство: Covestro и Siemens показывают, как ИИ работает на заводе

Производство кажется далёким от ИИ-агентов, пока не начинаешь считать, сколько часов уходит на ввод данных, сколько денег теряется из-за незамеченных поломок и сколько времени тратится на формирование отчётов. Два кейса ниже показывают, что в производстве ИИ-агент даёт результат в цифрах, которые трудно игнорировать.

Производственные компании теряют деньги там, где никто не смотрит: в данных, которые вводятся вручную, и в поломках, которые никто не предсказал заранее. Напишите нашему менеджеру, он проведёт бесплатный анализ вашего бизнеса и ниши и расскажет, как именно в вашем случае получить реальный бизнес-результат от ИИ-агента, а не красивую картинку. Написать менеджеру

Кейс 1. Covestro: время записи производственных данных с 12 часов до 6 минут

Исходная проблема. Глобальный производитель полимеров Covestro генерирует около 12 000 запросов на создание записей основных данных в год. Каждая запись, это параметры оборудования, показатели качества, объёмы, отклонения из разных источников. Оператор собирал всё это вручную, сверял, переносил в корпоративные системы. На одну запись уходило до 12 часов. Не на анализ, просто на перенос данных.

Что внедрили. Два ИИ-агента, интегрированных с системой управления основными данными. Первый подключился к источникам производственных данных напрямую и начал собирать показатели автоматически. Второй структурирует их по нужным форматам и вносит в системы. При отклонении данных за пределы нормы, агент фиксирует это и создаёт уведомление. Оператор больше не переносит данные вручную, он занимается их интерпретацией.

Результат. Время создания одной записи сократилось с 12 часов до 6 минут. Снижение на 99%. При 12 000 запросов в год это огромная экономия человеческих ресурсов. Качество данных выросло, ручные ошибки исчезли.

Что планируют дальше. Covestro расширяет применение агентов на другие типы производственных данных и тестирует предиктивные сценарии, где агент будет сигнализировать об отклонениях до того, как они становятся инцидентами.

Источник: aws.amazon.com

Кейс 2. Siemens и завод PepsiCo: +20% производительности за 3 месяца и -23% на энергии

Исходная проблема. Производственные предприятия теряют деньги двумя способами: через неэффективное использование оборудования и через высокое потребление энергии. Оба процесса традиционно управлялись людьми, которые реагировали на уже случившиеся проблемы, а не предупреждали их.

Что внедрил Siemens. ИИ-агент для управления производственными процессами в реальном времени. На заводе PepsiCo/Gatorade агент начал управлять параметрами оборудования и производственными процессами, оптимизируя их непрерывно. Параллельно, по данным исследования Siemens среди 263 компаний, ИИ-решения в среднем обеспечивают экономию 23% на энергии. В одном из кейсов агент обнаружил признаки поломки насоса за несколько недель до аварии, что позволило провести плановое обслуживание и сохранить шестизначную сумму.

Результат. Завод PepsiCo/Gatorade поднял производительность на 20% за 3 месяца при сокращении капитальных затрат на 10-15%. Средняя экономия на энергии по компаниям, работающим с решением, составила 23%. Siemens по итогам 2025 года: выручка €78,9 млрд, чистая прибыль €10,4 млрд.

Что планируют дальше. Siemens развивает направление предиктивного обслуживания: агент будет не только обнаруживать текущие проблемы, но и прогнозировать отказы оборудования на недели вперёд на основе накопленных данных.

Источник: siemens.com

Что из этого применимо в вашем производстве

Covestro убрал ручной ввод данных. Siemens оптимизировал сам производственный процесс и предсказал поломку до того, как она случилась. Разные задачи, одна логика: агент работает с данными непрерывно и без усталости, чего человек физически не может делать.

• Агент для сбора и записи производственных данных. Подключается к источникам напрямую, данные попадают в системы без ручного труда. Ошибки исчезают, скорость обработки растёт.
• Мониторинг оборудования и предупреждение отказов. Агент отслеживает параметры и сигнализирует при отклонениях. Плановое обслуживание вместо аварийного ремонта.
• Оптимизация энергопотребления. Агент управляет нагрузкой в реальном времени, снижая затраты на энергию в среднем на 15-25%.

Хотите понять, с какого процесса начать в вашем производстве? Напишите менеджеру. Разберём бесплатно и покажем, где лежат часы и деньги.