Bosch: ИИ-агент для цехов экономит около 850 тыс. евро в год на завод

Завод Bosch в Бамберге — одна из крупнейших производственных площадок компании: здесь более 80 лет выпускают свечи зажигания и системы впрыска, а в цехе 3 производят автомобильную технику. Каждый простой оборудования снижает выпуск, а поиск неисправностей и их документирование отнимают много времени. Раньше сотрудники часто полагались на опытных коллег, а сведения о прошлых неисправностях были разбросаны по разным дискам и сетям; с уходом опытных работников на пенсию эти знания рискуют потеряться. Компания поставила задачу дать каждому оператору на производстве возможность самому находить и устранять ошибки и быстрее перезапускать оборудование после поломок.

Shopfloor Agent — агентное ИИ-приложение Bosch, установленное на планшете, с которым работают сотрудники у производственного оборудования. Агент анализирует сообщения об ошибках, опираясь на накопленные знания, самостоятельно вырабатывает стратегию решения и предлагает её пользователю с учётом контекста. Он документирует и хранит ошибки, их причины и способы устранения. Пользоваться им можно без глубокой технической подготовки и на тех языках, которым можно обучить модель. Отправной точкой стал патент на оптимизацию системы управления производством (MES) с помощью агентного ИИ, в разработке которого участвовал руководитель разработки ИИ-приложений для производства Bosch Михаэль Кольб.

С конца 2025 года Bosch применяет агентные ИИ-системы на собственных заводах, в том числе в Бамберге, и предлагает технологию внешним клиентам. По данным компании, ускорение анализа и устранения ошибок с помощью Shopfloor Agent позволяет экономить около 850 тыс. евро в год на каждом заводе Bosch за счёт сокращения простоев. Клиенты могут адаптировать систему под свои требования и сочетать её с другими решениями для оптимизации производства. Флагманский внешний проект идёт у производителя датчиков Sick: в пилотной фазе там работают два агента — для составления точных заявок о неисправностях и для поиска решений. По словам сотрудника Sick, при достаточном обучении ИИ неисправности оборудования могут устраняться в целом до десяти раз быстрее.