ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В УПРАВЛЕНИИ КАЧЕСТВОМ

Аннотация. Данная научная статья посвящена исследованию использования искусственного интеллекта (ИИ) в управлении качеством продукции и услуг. Рассматриваются ключевые аспекты внедрения ИИ, включая увеличение точности, управление контролем качества, оптимизацию процессов и снижение затрат. Особое внимание уделяется этическим и ответственным вопросам, связанным с использованием ИИ, таким как прозрачность алгоритмов, защита данных, ответственность за результаты и устранение предвзятости. Статья подчеркивает важность соблюдения этических норм для достижения устойчивого и справедливого применения технологий искусственного интеллекта в бизнесе.

Ключевые слова: искусственный интеллект, управление качеством, автоматизация, этика, прозрачность алгоритмов, защита данных, предвзятость, оптимизация процессов, ответственность, конкурентоспособность.

Современные технологии стремительно развиваются, и искусственный интеллект (ИИ) занимает всё более значительное место в различных областях, включая управление качеством продукции и услуг. В условиях глобальной конкуренции компании стремятся повысить эффективность своих процессов, минимизировать ошибки и сократить затраты. ИИ предлагает уникальные возможности для достижения этих целей, позволяя осуществлять автоматизированный анализ данных, прогнозирование и принятие решений в режиме реального времени.

Внедрение ИИ в управление качеством открывает новые горизонты для оптимизации цепочек поставок, повышения точности контроля и улучшения взаимодействия с клиентами. [1] Вопросы прозрачности алгоритмов, воздействия на рабочие места, а также соблюдения прав на конфиденциальность данных становятся всё более актуальными.

Цель данной работы заключается в анализе применения ИИ в управлении качеством, а также в обсуждении этических и социальных последствий, связанных с его внедрением. [2]

Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой быстро развивающуюся область, ориентированную на создание машин, способных осуществлять интеллектуальное поведение, присущее человеку ИИ можно классифицировать различными способами, включая следующие категории, приведённые в таблице 1.

Таблица 1.

Разновидность ИИ

Современные предприятия сталкиваются с постоянными вызовами в управлении качеством продукции и услуг. Применение технологий машинного обучения, нейронных сетей и алгоритмов оптимизации открывает новые горизонты для качественного управления. [3]

Машинное обучение (МЛ) представляет собой подмножество искусственного интеллекта, которое нацелено на автоматизацию анализа данных. Основные области применения МЛ в управлении качеством включают:

• Анализ данных о дефектах продукции для выявления паттернов и закономерностей;
• Прогнозирование вероятности возникновения брака на основе исторических данных и т.д.

Нейронные сети являются мощным инструментом для решения задач, связанных с распознаванием сложных зависимостей. В контексте управления качеством нейронные сети находят применение в:

• Классификации товаров по степени качества;
• Моделировании процессов для определения оптимальных условий производства;
• Анализе больших объемов данных, что позволяет улучшить предсказуемость процессов и т.д.

В производстве применение ИИ позволяет автоматизировать контроль качества и оптимизировать производственные процессы. Например, компания Siemens использует системы на основе ИИ для предсказательной аналитики, что помогает заранее выявлять потенциальные проблемы в производственных

линиях. Это позволяет не только снизить количество дефектов, но и повысить общую эффективность производства.

Компании, такие как Toyota, внедрили ИИ для улучшения стандартов качества и создания умных систем контроля. Используя компьютерное зрение и машинное обучение, Toyota анализирует визуальные данные на этапах сборки и тестирования автомобилей. Это позволяет быстро выявлять и устранять дефекты, а также предотвращать их возникновение в процессе производства.

Применение ИИ также помогает выявлять мошеннические действия и предотвращать потери. Используя алгоритмы анализа данных, компании могут обнаруживать аномалии в транзакциях и оперативно реагировать на подозрительные действия. Например, eBay применяет ИИ-системы для мониторинга торговых операций и предотвращения мошенничества, что значительно снижает уровень потерь и увеличивает доверие клиентов к платформе. [4]

Новые автоматизированные технологии позволяют интегрировать системы контроля качества на всех этапах производства. Использование датчиков и систем компьютерного зрения для непрерывного мониторинга производственных линий позволяет оперативно выявлять отклонения и несоответствия.

Автоматизация позволяет не только улучшить качество, но и оптимизировать производственные процессы, что ведет к снижению затрат. Автоматизированные системы могут управлять ресурсами более эффективно, сокращая количество отходов и перерасхода материалов.

Одной из основных этических проблем, связанных с ИИ, является непрозрачность его решений и действий. При принятии решений, основанных на алгоритмах, важно обеспечить объяснимость результативности, чтобы стэйкхолдеры могли понять, как и почему принимаются те или иные решения.

В управлении качеством ИИ может использовать большие объемы данных, включая личную информацию клиентов и сотрудников Компании обязаны соблюдать соответствующие законы и нормативные акты, такие как GDPR, и обеспечивать, чтобы данные использовались этично и безопасно. Это включает в себя получение согласия на обработку данных, их защиту от несанкционированного доступа и доступное освещение политики конфиденциальности.

Внедрение ИИ в управление качеством может повлиять на традиционные роли и задачи работников. Этическое отношение к персоналу включает в себя не только обеспечение их занятости, но и поддержку их профессионального роста в новых условиях.

В процессе анализа внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в управление качеством мы получили исчерпывающее представление о его влиянии на различные аспекты производственных и бизнес-процессов. ИИ открывает новые горизонты для повышения эффективности, улучшения качества продукции и услуг, а также минимизации потерь.

В конечном счете, интеграция ИИ в управление качеством не только повышает конкурентоспособность организаций, но и демонстрирует, как современные технологии могут быть использованы для достижения более высоких стандартов жизнедеятельности, безопасности и благополучия как для бизнеса, так и для общества в целом. Следовательно, этика и ответственность должны стать основополагающими принципами в разработке и применении ИИ, обеспечивая баланс между инновациями и социальными обязательствами.