ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЛЕГКОЙ ПРОМЫШЛЕНОСТИ

ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЛЕГКОЙ ПРОМЫШЛЕНОСТИ

Научная статья

Ларионова М.А.^1, *, Бабешко В.Н.²

¹ ORCID: 0000-0001-9183-7110;

² ORCID: 0000-0003-2811-5013;

¹ ИП Ларионова М.А., Белгород, Россия;

² Новосибирский Государственный Университет Экономики и Управления, Новосибирск, Россия

* Корреспондирующий автор (larionova-m-a[at]list.ru)

Аннотация

Рассмотрены перспективы применения технологий искусственного интеллекта на предприятиях легкой промышленности с целью оценить их целесообразность и эффективность.

Проанализированы области использования и практического применения нейронных сетей и машинного обучения в разных сферах легкой промышленности и в различных структурных подразделениях предприятий. Показаны возможности развития отрасли от сырьевых предприятий легкой промышленности до розничных магазинов, благодаря расширению применения нейронных сетей.

Освещены прогнозные показатели исследований влияния внедрения искусственного интеллекта в экономику на макроэкономические показатели стран до 2030г. По результатам данной работы авторами сделан вывод о перспективности использования предприятиями легкой промышленности технологий машинного обучения не только для повышения эффективности результатов деятельности, но и неизбежной необходимости цифровизации производственных, технологических, административных и других процессов предприятий с применением искусственного интеллекта в условиях современного рынка.

Ключевые слова: Искусственный интеллект, нейронные сети, данные, машинное зрение, легкая промышленность.

PROSPECTS FOR THE USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN LIGHT INDUSTRY

Research article

Larionova M.A.^1, *, Babeshko V.N.²

¹ ORCID: 0000-0001-9183-7110;

² ORCID: 0000-0003-2811-5013;

¹ Sole Proprietor Larionova M. A. (IP Larionova M. A.), Belgorod, Russia;

² Novosibirsk State University of Economics and Management, Novosibirsk, Russia

* Corresponding author (larionva-m-a[at]list.ru)

Abstract

The current article examines the prospects of using artificial intelligence technologies in light industry in order to assess their feasibility and effectiveness.

The study analyzes the areas of use and practical application of neural networks and machine learning in various fields of light industry and in various structural divisions of enterprises. It also demonstrates the possibilities of the development of the industry from raw materials enterprises of light industry to retail stores due to the expansion of the use of neural networks.

The authors highlight forecast indicators of research on the impact of the introduction of artificial intelligence in the economy on the macroeconomic indicators of countries up to 2030. Based on the results of this study, the authors conclude that the prospects for the use of machine learning technologies by light industry enterprises are not only to increase the efficiency of business results, but also the inevitable need for digitalization of production, technological, administrative, and other enterprise processes of using artificial intelligence in the modern market.

Keywords: artificial intelligence, neural networks, data, synthetic vision, light industry.

По словам экспертов международной консалтинговой компании McKinsey & Company и международного справочника BoF Ltd., в 2020 году, при общем падении показателей на фоне пандемии мировой экономики и индустрии моды, и легкой промышленности в частности, показатели электронной торговли и IT-индустрии выросли [1].

Пандемия нанесла ущерб легкой промышленности, и в то же время она поставила перед предприятиями вопрос о развитии, что сегодня означает цифровизацию и обращение к технологиям искусственного интеллекта. Мировая практика использования нейронных сетей для бизнеса имеет широкий спектр направлений, в полном объеме доступных как крупным предприятиям, так и микробизнесу.

Можно выделить следующие направления внедрения искусственного интеллекта на предприятия легкой промышленности:

- Работа с бизнес-процессами: анализ данных об обороте предприятия, планирование движения оборотных средств и объем кредитной нагрузки, прогноз потребности в сырье, складских площадях, планирование количества и оборачиваемости товарных запасов, потребности в персонале, инвестициях, необходимости модернизации и реорганизации отдельных структур и бизнес-процессов предприятия. Специализированные нейронные сети способны решать эти задачи, позволяя достичь максимальной экономической эффективности.

- Маркетинг: построение маркетинговой стратегии на основе собранных предприятием данных о продажах, в разрезе необходимого перечня показателей. Нейронные сети делают точный анализ о покупательских предпочтениях той или иной ассортиментной группы или отдельной модели, о сезонности спроса, реакций на определенные рекламные инструменты, об эффективности каналов продаж и необходимом объеме рекламного бюджета, наиболее результативного способа подачи рекламной информации и т. д. Составление прогноза тенденций моды и количественных показателей спроса, с использованием технологий искусственного интеллекта происходит на основании анализа данных о клиентах, их классификации по уровню доходов, по стоимости изделий, которые они приобретали, по демографическим данным покупательского потока. Подобные инструменты дают возможность экономии ресурсов предприятия, снижения рисков роста товарных остатков, уменьшения отходов. Сырьевым предприятиям легкой промышленности, (например кожевенным заводам), нейронные сети с таким функционалам позволят производить именно те артикулы материалов, которые будут востребованы производствами кожгалантереи, обуви, одежды и других товаров легкой промышленности.

- Дизайн и конструирование: Модные мировые бренды меняют свой подход к дизайну и разработке продуктов, прогнозируя, что именно покупатели захотят носить в следующий раз [2].

Более того, искусственный интеллект не только поможет дизайнерам предсказывать грядущие тенденции, визуализируемые текущей быстро меняющейся средой, но также изучать и минимизировать воздействие на окружающую среду при производстве одежды и аксессуаров [3]. В творческих задачах использование нейронных сетей на данный момент осваивается крупными международными брендами: создание дизайна, интеллектуальный подбор цветовой гаммы, подбор индивидуального стиля, применение в конструировании САПР с функциями 3D моделирования и виртуальной примерки (например CLO3D), генерация принтов и стилистических решений.

- Технология и производство: расчет износостойкости материалов и узлов готового изделия на основе соответствующих данных предыдущих испытаний с использованием машинного обучения, контроль качества с применением машинного зрения, автоматизация процесса упаковки и маркировки с учетом разных требований оптовых клиентов и законодательства, распределение нагрузки на отдельные участки производства, интеллектуальные системы безопасности, работы по колористике, составление технологических карт на основании выходных данных о будущем изделии, прогнозирование потребности в сырье по категориям, анализ поставщиков по ценовым, логистическим любым необходимым критериям, применение искусственного интеллекта при раскрое материалов на автоматизированных раскройных системах с автоматическим учетом дефектов, направлении принтов и других технологических параметров материала, выявлении «слабых» участков производства на основе данных контроля качества и прочее.

- Продажи: технологии искусственного интеллекта уже широко применяются в сфере продаж продукции легкой промышленности, и эта сфера будет развиваться и дальше используя в своем арсенале все более сложные и точные инструменты нейронных сетей. На данный момент уже широко используются «умные ленты» в социальных сетях, технологии таргетированной рекламы, системы сбора персональных данных покупателей, посетителей и прохожих в локациях интересных предприятием розничной торговли, системы искусственного стилиста-консультанта, которые с вероятностью, сопоставимой с советом живого стилиста, определяют, какие товары предложить клиенту, чтобы удовлетворить его потребности и как следствие повысить продажи. Нейронные сети, полностью автоматизирующие процесс покупки от рекомендации чат ботов, которые с каждым днем становятся «умнее» за счет непрерывного потока данных для процесса машинного обучения системы, приема заказа от клиента, комплектации покупки, до доставки уже используются крупными мировыми площадками, лидером из которых является Amazon [4, С. 18].

Отдельным инструментом продаж одежды, обуви и аксессуаров является цифровая одежда, обеспечивающая возможность бесконтактной примерки в офлайн магазинах, виртуальной примерки в онлайн магазинах, предпродажной демонстрации новых коллекций предприятиями легкой промышленности. Это один из наиболее развивающихся инструментов искусственного интеллекта для всех сфер легкой промышленности.

Нейронные сети являются важным звеном в технологическом и бизнес прогрессах, позволяющим не только использовать вышеперечисленные технологии для анализа, прогнозирования и выполнения задач различной сложности, но и, что часто происходит, получать новые знания [5, C. 399-405]. Для предприятий легкой промышленности это выявление новых моделей потребительского поведения и изменений социально-экономических процессов в обществе, отслеживание только намечающихся изменений в моде, предпочтениях, настроениях покупателей, которые могут не только поменять спрос на определенные виды товаров легкой промышленности, но и привести к полному отказу от них за некий промежуток времени, выявить не известные ранее закономерности в покупательском поведении, сегментировать покупателей на основе параметров, которые не брались внимание для дальнейшего  структурирования маркетинговой стратегии, на что позволяет предприятиям индустрии всех масштабов, быть устойчивыми и конкурентоспособными на отечественном и мировом рынках, удовлетворяя покупательские потребности на совершенно новом уровне.

Административным структурам предприятий легкой промышленности так же доступны инструменты на основе нейронных сетей: подготовка отчетности, оплата счетов, работа с дебиторской задолженностью, документооборот, аналитика экономических показателей предприятия и т.д.

Международные исследования в области влияния внедрения технологий искусственного на предприятиях прогнозируют прирост экономической эффективности и как следствие рост макроэкономических показателей:

- ВВП Великобритании к 2030 году вырастет на 10,3% в результате использования технологий искусственного интеллекта. Это делает его одним из самых перспективных направлений для повышения коммерческих возможностей в сегодняшней быстро меняющейся экономике [11];

- Относительно чистого и валового воздействия искусственного интеллекта на рынки труда и валовой внутренний продукт (ВВП) ведущих экономик Азиатско-Тихоокеанского региона делается прогноз, увеличения объема производства к 2030 году на 16% [10];

- Согласно отчету PwC, к 2030 году искусственный интеллект внесет в мировую экономику 15,7 трлн. долларов. Это больше чем совокупный объем производства Китая и Индии в настоящее время [8];

- По оценкам McKinsey, к 2030 году искусственный интеллект может обеспечить дополнительную экономическую отдачу в размере около 13 трлн. долларов США, увеличивая мировой ВВП примерно на 1,2% в год [9].

По данным статистики оборот легкой промышленности России в 2021 уже растет по сравнению со спадом прошлого года (12,2% г/г в марте, 8,8% г/г в 1кв21г) [6, С. 3], а к 2023 году этот прирост в сфере производства текстиля, текстильных изделий и обуви ожидается в размере 15,8% [7, С. 33]. И именно предприятия внедряющие технологии искусственного интеллекта, предприятия и отдельные специалисты легкой промышленности, которые используют новейшие технологии, для расширения возможностей дизайна, производства и бизнеса, выйдут на первое место в этой динамике и быстро меняющемся мире моды и будут создавать этот прирост.

Подобную устойчивость предприятий в конкурентной среде технологии искусственного интеллекта обеспечивают за счет ускорения производственных процессов, повышения качества выпускаемой продукции, обеспечению рационального использования ресурсов, максимально точных маркетинговых решений, новаторского дизайна и т.д. И это все при снижении затрат, что приводит к большей экономической эффективности, высвобождению оборотных средств. К тому же предприятия имеющие базовый уровень цифровизации смогут быстрее реагировать на дальнейшее развития технологий искусственного интеллекта и раньше других внедрять их самые передовые разработки в свою работу и продукт. 

Конфликт интересов Не указан.

Conflict of Interest None declared.

Список литературы / References

1. Balchandani A. Transformative year in the technology, trends, and tastes in fashion / Anita Balchandaniand Achim Berg // Thr McKinsey. – 2021. - [Electronic resource]. URL: https://www.mckinsey.com/industries/retail/our-insights/the-postpandemic-state-of-fashion (accessed: 26.05.2021).
2. Marr B. Three AI And Tech Trends That Will Transform The Fashion Industry / B. Marr // Forbes magazine. – 2021. - [Electronic resource]. URL: https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2021/03/26/three-ai-and-tech-trends-that-will-transform-fashion-industry/?sh=13998983746c (accessed: 27.05.2021).
3. Singh Bisen V. How AI is Changing Fashion: Impact on the Industry with Use Cases / V. Singh Bisen // Vsinghbisen. - 2020. - [Electronic resource]. URL: https://medium.com/vsinghbisen/how-ai-is-changing-fashion-impact-on-the-industry-with-use-cases-76f20fc5d93f (accessed: 26.05.2021).
4. Марр B. Искусственный интеллект на практике / Б. Марр — «Манн, Иванов и Фербер (МИФ)». 2019. - С. -18.
5. Галанов, А.Э. Нейронные сети и нейронные технологии / А.Э. Галанов, Г.П. Селюкова // Актуальные вопросы науки и хозяйства: новые вызовы и решения: Сборник материалов LIII Международной студенческой научно-практической конференции. Тюмень, 29.03.2019г. – Тюмень: Государственный аграрный университет Северного Зауралья. – 2019. – С. 399-405.
6. Министерство 15 апреля 2021 г. Министерство экономического развития Российской Федерации 15 апреля 2021 г. О динамике промышленного производства. Апрель 2021 года. – 2021. – С.3.
7. Ведев А. Прогноз основных показателей социально-экономического развития РФ на 2020–2023 годы / А. Ведев, С. Дробышевский, А. Каукин и др. // Счетная палата Российской Федерации, Институт экономической политики им. Е.Т. Гайдара, - М. 2020 – С. - 33.
8. Bloomberg. AI Could Add 15 Trillion doll. to Global Economy by 2030 // Industryweek. – – [Electronic resource]. URL: https://www.industryweek.com/technology-and-iiot/article/22021234/ai-could-add-15-trillion-to-global-economy-by-2030 (accessed: 28.05.2021).
9. Bughin J. Notes From The Ai Frontier Modeling The Impact Of Ai On The World Economy / J. Bughin, J. Seong, J. Manyika et al. //McKinsey Global Institute. – 2018. – [Electronic resource]. URL: https://clck.ru/Lkwpp (accessed: 28.05.2021).
10. Haseeb M. Economic Impact of Artificial Intelligence: New Look for the Macroeconomic Assessment in Asia-Pacific Region / Haseeb, Sasmoko, W.W. Leonardus et al. // International Journal of Computational Intelligence Systems. – 2019, Pages 1295 – 1310, [Electronic resource]. URL: https://doi.org/10.2991/ijcis.d.191025.001 (accessed: 28.05.2021).
11. PricewaterhouseCoopers LLP. The economic impact of artificial intelligence on the UK economy // PwC. – 2017. – [Electronic resource]. URL: https://www.pwc.co.uk//economic-services/assets/ai-uk-report-v2.pdf (accessed: 28.05.2021).

Список литературы на английском языке / References in English

1. Balchandani A. Transformative year in the technology, trends, and tastes in fashion / Anita Balchandaniand Achim Berg // Thr McKinsey. – 2021. - [Electronic resource]. URL: https://www.mckinsey.com/industries/retail/our-insights/the-postpandemic-state-of-fashion (accessed: 26.05.2021).
2. Marr B. Three AI And Tech Trends That Will Transform The Fashion Industry / B. Marr // Forbes magazine. – 2021. - [Electronic resource]. URL: https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2021/03/26/three-ai-and-tech-trends-that-will-transform-fashion-industry/?sh=13998983746c (accessed: 27.05.2021).
3. Singh Bisen V. How AI is Changing Fashion: Impact on the Industry with Use Cases / V. Singh Bisen // Vsinghbisen. - 2020. - [Electronic resource]. URL: https://medium.com/vsinghbisen/how-ai-is-changing-fashion-impact-on-the-industry-with-use-cases-76f20fc5d93f (accessed: 26.05.2021).
4. Marr B. Iskusstvennyj intellekt na praktike [Artificial Intelligence in Practice] / B. Marr — «Mann, Ivanov i Ferber (MIF)». 2019. -18 p. [in Russian]
5. Galanov, A.Je. Nejronnye seti i nejronnye tehnologii [Neural networks and neural technologies] / A.Je. Galanov, G.P. Seljukova // Aktual'nye voprosy nauki i hozjajstva: novye vyzovy i reshenija: Sbornik materialov LIII Mezhdunarodnoj studencheskoj nauchno-prakticheskoj konferencii. Tjumen', 29.03.2019g. – Tjumen': Gosudarstvennyj agrarnyj universitet Severnogo Zaural'ja. – 2019. – 399-405 p. [in Russian]
6. Ministerstvo 15 aprelja 2021 g. Ministerstvo jekonomicheskogo razvitija Rossijskoj Federacii 15 aprelja 2021 g. O dinamike promyshlennogo proizvodstva. Aprel' 2021 goda. [Ministry of Economic Development of the Russian Federation April 15, 2021 On the dynamics of industrial production. April 2021.] – 2021. – P.3. [in Russian]
7. Vedev A. Forecast of the main indicators of socio-economic development of the Russian Federation for 2020–2023 / A. Vedev, S. Drobyshevsky, A. Kaukin et al. // Accounts Chamber of the Russian Federation, Institute for Economic Policy named after E.T. Gaidar, - M. 2020 - P. - 33. [in Russian]
8. Bloomberg. AI Could Add $15 Trillion to Global Economy by 2030 // Industryweek. – – [Electronic resource]. URL: https://www.industryweek.com/technology-and-iiot/article/22021234/ai-could-add-15-trillion-to-global-economy-by-2030 (accessed: 28.05.2021).
9. Bughin J. Notes From The Ai Frontier Modeling The Impact Of Ai On The World Economy / J. Bughin, J. Seong, J. Manyika et al. //McKinsey Global Institute. – 2018. – [Electronic resource]. URL: https://clck.ru/Lkwpp (accessed: 28.05.2021).
10. Haseeb M. Economic Impact of Artificial Intelligence: New Look for the Macroeconomic Assessment in Asia-Pacific Region / Haseeb, Sasmoko, W.W. Leonardus et al. // International Journal of Computational Intelligence Systems. – 2019, Pages 1295 – 1310, [Electronic resource]. URL: https://doi.org/10.2991/ijcis.d.191025.001 (accessed: 28.05.2021).
11. PricewaterhouseCoopers LLP. The economic impact of artificial intelligence on the UK economy // PwC. – 2017. – [Electronic resource]. URL: https://www.pwc.co.uk//economic-services/assets/ai-uk-report-v2.pdf (accessed: 28.05.2021).