Презентация1 (1) (1)

1. как нейросети приумножают эффективность производственного бизнеса

Гусева Вероника Игоревна эн-14
21.10.2025

2. содержание

1. Как российские заводы передают задачи
ИИ
2. Как сделать нейросеть полезной для
конкретного предприятия
3. Как выбрать подход к адаптации ии
4. Как минимизировать риски применения
ИИ для вашего предприятия
5. Как ИИ будет использоваться на заводах

3. Как российские заводы передают задачи ИИ

1. Предиктивная диагностика оборудования
Польза для бизнеса: применяя нейросети, можно обслуживать машины только по
мере необходимости. Благодаря данным с датчиков, которые передают подсказки
ИИ, вы можете быть в курсе состояния механизмов и своевременно получать
предупреждения о возможных неисправностях.

4.

2. Автоматизированное
проектирование.
Так вы снижаете расход материалов и
повышаете топливную эффективность.
3. Упрощение
документооборота и
маркетинга.
Большие языковые модели помогают автоматизировать документооборот,
создавая заявки и структурированные документы, зачастую лучше людей, так
как не упускают детали.

5.

4. Персонализированное
не только быстро генерирует
производство. ИИ
новые дизайны, но и создает
лекала, программы для станков и
технологические карты.
5. Разработка новых
химической отрасли ИИ
материалов. Вспособствует
разработке новых
материалов, моделируя химические
реакции и прогнозируя их
результаты.

6. Как сделать нейросеть полезной для конкретного предприятия

Чтобы адаптировать нейросеть под нужды конкретного
предприятия, необходимо дообучить ее на внутренних
данных или каким-нибудь другим способом подстроить под
свои нужды. Есть несколько подходов к адаптации моделей, а
выбор зависит от доступных ресурсов и целей.

7. Как выбрать подход к адаптации ии

Обучение
модели с нуля
дообучение
LoRa
RAG
Промт-инжиниринг
описание
Полное
обучение
Адаптация
уже
обученной
модели
Добавле
ние
данных
Настройка
модели
Оптимизация
текстовых промптов.
плюсы
Полная
адаптация
Быстрее и
дешевле
Быстрее
Высокая
точность
текста
Быстро и дешево,
улучшение качества
ответов
минусы
Требует
большого
объема
данных
Огр.
Возможности,
нужна доп.
настройка
Менее
эффекти
вен
Зависит от
качества
внешних
данных
Не подходит для
сложных задач
подходит
Компаниям с
большими
ресурсами
Компаниям с
большими
ресурсами
для
адаптации
Компани
ям без
ресурсов
для
дообуче
ния
Работающ
им со
специфиче
ской
информац
ией
Компаниям с огр.
ресурсами

8. Как минимизировать риски применения ИИ для вашего предприятия

1) Нельзя экономить на предобработке данных.
2) Нельзя пренебрегать этапом тестирования.
3) Стоит юридически зафиксировать, кому
принадлежат права на созданные ИИ решения.

9. Как ИИ будет использоваться на заводах