«В нашем центре разработки «ТМХ-Инжиниринг» на этапах проектирования новых изделий используются математические модели компонентов и систем, разрабатываемые в отечественном программном обеспечении – это имитация поведенческих функций и связей систем. Так, например, сейчас ведется работа по проектированию перспективного поезда метро. Это упрощает работу конструкторам, минимизирует их ошибки», – рассказал В. Плешанов.

«При решении вопроса о начале инвестиций в проекты по развитию производственных площадок или строительству новых предприятий, мы сначала строим его цифровой двойник, применяя технологии 3D-проектирования и цифрового имитационного моделирования», – добавил он. – В цифровых двойниках мы моделируем облик будущих производственных участков и отрабатываем оптимальную технологию производства, учитывая множество параметров и ограничений. В ТМХ разработали готовые модули, как «кубики», отдельных производственных участков и научились быстро собирать из них цифровые двойники предприятий. Эти технологии уже доказали свою экономическую эффективность, мы продолжим их использовать».

«Астрея» — это единое пространство для совместной работы с партнерами ТМХ над качеством подвижного состава. Она переводит управление качеством в машиностроении из реактивного в проактивный режим. Платформа гарантирует 100% прозрачность взаимодействия с тысячами поставщиков, автоматизацию процессов управления качеством и минимизацию экономических, регуляторных и репутационных рисков», — рассказала Е. Дитриху директор департамента холдинга по организации исполнения поставщиками договорных обязательств Елена Михеева.

«Мы провели сравнительный анализ эффективности ИИ на примере системы автоведения поездов. Несмотря на современные технологии, алгоритмы, разработанные людьми для оптимизации движения и энергопотребления, до сих пор показывают лучшие результаты, чем решения на базе ИИ», - отметил он.

«Техническое зрение и сенсорика также показали высокую эффективность применения ИИ. Системы способны лучше человека обнаруживать препятствия и диагностировать состояние инфраструктуры, особенно в городских условиях. При этом отмечается, что современные сенсоры, хотя и имеют высокую стоимость, обеспечивают более быструю реакцию и работают эффективнее человека в сложных погодных условиях. Таким образом ИИ демонстрирует разную эффективность в зависимости от конкретной задачи: где-то превосходя человеческие возможности, а где-то уступая проверенным временем алгоритмам», - подчеркнул Андрей Романчиков.