Поделиться
GigaChat помог «ФосАгро» вывести на новый уровень импортозамещенную систему управления производством
Холдинг «ФосАгро» перешел на импортозамещенную систему управления производством (MES) со встроенной нейросетью Сбербанка GigaChat для бизнеса. Решение помогает компании снижать издержки, а сотрудникам — быстрее принимать решения и готовить отчеты. Об этом CNews сообщили представители Сбербанка.
Нейросетевая модель на основе данных от смежных систем прогнозирует качество готовой продукции, а также помогает контролировать соблюдение технологических регламентов и предупреждает об отклонениях. Технология RAG отвечает за поиск нужной информации в базе знаний компании. Model Context Protocol (MCP) позволяет интегрировать в работу системы ИИ-агентов, которые могут самостоятельно анализировать контекст и решать актуальные задачи.
Для бизнеса это означает снижение себестоимости продукции и эксплуатационных затрат за счёт точного поддержания технологического режима. Минимизируются нештатные ситуации: система помогает их предотвращать, а если они случились — находит причины и предлагает варианты действий. Подобную интеллектуальную MES-платформу можно использовать на всех производственных циклах предприятия.
Андрей Дмитриев, руководитель дирекции трансформации клиентов CIB Сбербанка: «Искусственный интеллект GigaChat, внедрённый в АСУП «ФосАгро», контролирует качество продукции, повышает рентабельность холдинга и превосходит зарубежные аналоги, которые использовались раньше. Персонал компании получил мощный инструмент, который берет на себя рутину и помогает справляться со сложными ситуациями. За такими системами — большое будущее, а их внедрение в масштабах страны даст значительный рост производительности труда. Уверен, что в этих технологиях заинтересованы и многие другие отечественные предприятия, и мы готовы помочь с их интеграцией в производственный цикл».
Денис Новиков, генеральный директор АО «Апатит» (группа «ФосАгро»): «При поддержке нашего индустриального партнера – «Сбера» – мы интегрировали в систему передовую LLM-модель, которая позволила существенно сократить время на выполнение операторами ежедневных технологических операций и повысить эффективность работы. В конечном счете использование искусственного интеллекта в производственной системе позволяет увеличить выпуск готовой продукции. А это – потенциально дополнительные сотни тысяч тонн минеральных удобрений и еще один важный шаг к обеспечению продовольственной безопасности страны. Решение уже показало свою востребованность и эффективность, поэтому мы намерены реализовывать его и для других наших агрегатов и производств».
Короткая ссылка
