Мероприятия: AI в производстве
AI в производстве — это про применение нейросетей и моделей машинного обучения в цехах, на оборудовании, в MES/SCADA-системах и для управления технологическими процессами. Не «AI вообще», а узкие задачи: прогноз отказов оборудования, контроль качества продукции по фото, оптимизация загрузки, голосовые помощники для мастеров.
Эта подборка — для главных инженеров, директоров производства, IT-руководителей промышленных предприятий. Здесь обсуждают, как технология даёт измеримый эффект на маржу — а не только пресс-релизы.
На что смотреть: применимо ли в цехе с ограниченным интернет-доступом (закрытый контур), как работает на ваш тип оборудования, кто внедрял у компаний 50–500 человек, какая окупаемость за 6–12 месяцев.
АСУТ Лаб делает управленческие дашборды для производственных B2B и работает в закрытом контуре — данные не покидают периметр организации. Если на мероприятии встретили похожую задачу и хотите оценить применимость у себя — страница про управленческую аналитику.
На что смотреть при выборе мероприятия
- Закрытый контур (on-premise) — критично для оборонки и режимных предприятий
- Кейсы от средних производственников (50–500 человек), а не «как у Сбера»
- Применимо к вашему типу оборудования (станки, конвейеры, контрольная аппаратура)
- Стоимость датасета и его поддержки — часто это 50% реального бюджета
- Совместимость с MES/SCADA и 1С — главный вопрос для интеграции
Тренинг «Партнёрство с ИИ: навыки синергии человека и нейросетей»
Будущее IT: Как новые технологии удовлетворяют потребности клиентов и формируют репутацию бизнеса
Форум РЕ-СТАРТ: Перезагрузка личности и бизнеса
21–28 сент Бизнес-тур в Китай на CIDEE
Антикризисный практикум: Кэш, золото и ловушка ИИ-пузыря
Денежный поток (Cash Flow) 101 с практиками бизнеса и инвестиций
Интенсив: соберите полноценное ИИ-приложение за два дня с нуля и без опыта в разработке | DeFrens x Коллайдер
Антикризисный план за 2 часа: как сделать бизнес устойчивым в 2026 году
Как применить ИИ-агентов в реальных задачах
Алексей Зайцев. «Можно ли доверять ИИ?»
Инвестиционный бизнес-завтрак Клуба инвестиционного нетворкинга
Финансовая модель бизнеса: от идеи и процессов до прибыли и инвестиций
Управление данными 2026
Стратегии вычитания: как развиваться, сокращаясь. Методика безресурсного преображения бизнеса
Большая встреча собственников бизнеса «Бесславные предприниматели»
Городской завтрак «Способна ли ООН управлять ИИ-технологиями?»
Как внедрить ИИ в бизнес и получить результат? Кейсы предпринимателей
PYML: ML Практикум: от теории к промышленному использованию
Курс «Цифровые двойники, предиктивная аналитика, искусственный интеллект и большие языковые модели в задачах промышленности. Поток 2»
Частые вопросы
- Можно ли внедрить AI на производстве без выхода в интернет?
- Да. Open-source LLM (Mistral, LLaMA-производные, YandexGPT в режиме on-premise) разворачиваются внутри периметра — данные не уходят наружу. Это распространённая практика для оборонных и режимных предприятий.
- Сколько стоит первый AI-проект на производстве?
- Реалистичный пилот — от 150 000 ₽ за 14–30 дней (узкая задача типа «контроль качества по фото»). Полноценный проект — 400–890 тыс. ₽. Меньше — обычно расходно для серьёзной интеграции с MES/SCADA.
- Что лучше — обзорная AI-конференция или отраслевой производственный форум?
- Для собственника — отраслевой форум с AI-секцией. Для CIO/CDO — специализированная AI-конференция с производственным треком.
Партнёрство
Обсудим сотрудничество — интеграция, со-разработка, реселл, совместные ивенты.