Rockwell Automation застосовує генеративний ШІ для вирішення практичної промислової проблеми: як зафіксувати десятиліття знань із технічного обслуговування та зробити їх негайно придатними для використання технічними фахівцями. На своєму виробничому підприємстві в Сінгапурі компанія використовує Maintenance Copilot на основі ШІ, який поєднує документацію на машини, виробничі дані та знання досвідчених інженерів із пошуку й усунення несправностей, щоб допомагати технічним фахівцям визначати несправності та виконувати структуровані коригувальні дії.
Від пошуку та усунення несправностей за посібниками до технічного обслуговування за підтримки знань
Традиційний пошук і усунення несправностей машин часто залежить від того, чи зможе технічний фахівець знайти правильний код сигналу тривоги в посібнику, інтерпретувати можливі причини, а потім вирішити, яку коригувальну дію спробувати першою. Якщо документації недостатньо, наступним кроком зазвичай стає звернення до досвідченого технічного фахівця, який уже стикався з такою самою несправністю.
Цей процес має два обмеження. По-перше, пошук і усунення несправностей може займати значний час, поки обладнання залишається недоступним. По-друге, значна частина найкориснішої інформації може існувати лише у формі неформальних «племінних знань», якими володіють досвідчені фахівці.
Maintenance Copilot від Rockwell змінює спосіб доступу до цієї інформації. Замість ручного пошуку серед сотень сторінок технічні фахівці можуть описати симптом несправності машини природною мовою й отримати інформацію, структуровану навколо симптому, можливої причини та рекомендованої реакції.
Це важлива відмінність у промислових умовах: цінність ШІ полягає не просто у створенні тексту. Його практична користь — у тому, що наявні інженерні знання легше знайти саме в момент, коли потрібно ухвалити рішення щодо технічного обслуговування.
Фіксація десятиліть інженерного досвіду
Система в Сінгапурі містить знання з пошуку та усунення несправностей, надані досвідченими інженерами Rockwell, зокрема фахівцями, які мають від 20 до 30 років досвіду роботи безпосередньо на виробництві.
Ці знання можуть містити деталі, які складно зафіксувати у звичайних посібниках: які симптоми зазвичай виникають разом, які відмови компонентів є поширеними, що зазвичай означає певний сигнал тривоги та як подібні проблеми вирішувалися на інших виробничих лініях.
Для організацій, що займаються технічним обслуговуванням, це створює потенційний механізм збереження знань.
Досвідчені технічні фахівці зрештою виходять на пенсію або переходять на інші посади. Без структурованого способу фіксації їхнього досвіду організація може втратити практичні знання з пошуку та усунення несправностей, навіть якщо формальна документація залишається доступною.
Система ШІ не може замінити цей досвід, але може надати інтерфейс пошуку знань, які вже задокументовано та структуровано.
Більш структурований робочий процес діагностики несправностей
Одним із технічно цікавих аспектів системи є організація інформації про технічне обслуговування за категоріями симптом, причина та реакція.
Ця структура нагадує логіку, яку вже використовують досвідчені інженери з технічного обслуговування:
- Визначте спостережуваний симптом машини.
- Визначте найімовірніші причини.
- Перевірте відповідне обладнання або сигнал.
- Застосуйте відповідну коригувальну дію.
- Перевірте, чи повернулася машина до очікуваного робочого стану.
Помічник на основі ШІ також може показувати коментарі та досвід інших техніків і пов’язувати інформацію про діагностику несправностей із наявними посібниками до машин.
З інженерної перспективи цей підхід корисніший, ніж розглядати велику мовну модель як незалежний діагностичний авторитет. Модель стає інтерфейсом до контрольованої технічної інформації, а не єдиним джерелом істини.
Скорочення простоїв і витрат на технічне обслуговування
Згідно з даними внутрішнього відстеження Rockwell, наведеними Microsoft, сінгапурський підрозділ скоротив час простою машин на 33% після впровадження підходу до технічного обслуговування. Повідомлялося, що витрати на технічне обслуговування та запасні частини зменшилися приблизно на 25%.
Ці показники слід розглядати як внутрішні результати, про які повідомила Rockwell, а не як універсальні орієнтири ефективності технічного обслуговування на основі ШІ.
Водночас механізм такого покращення технічно зрозумілий. Якщо техніки можуть швидше визначати ймовірні причини, кількість непотрібних циклів діагностики несправностей можна зменшити. Швидша діагностика також може скоротити час простою обладнання та допомогти технікам уникати заміни компонентів без достатніх доказів.
Тому найбільша користь може полягати не в самій моделі ШІ, а в скороченні шляху між симптомом машини -> релевантними знаннями -> інженерною дією.
ШІ також може скоротити час навчання техніків
Ще одне застосування - адаптація персоналу.
Rockwell повідомляє, що техніки, яким раніше було потрібно приблизно дев’ять місяців, щоб опанувати діагностику несправностей сотень машин, можуть досягти такого рівня приблизно за три місяці за допомогою ШІ.
Це допомагає розв’язати поширену проблему сучасного виробництва: складність обладнання зростає, а досвідчений персонал з технічного обслуговування не завжди доступний у достатній кількості.
Для нового техніка асистент на основі ШІ може забезпечити контекстний доступ до документації машин і раніше зафіксованого досвіду усунення несправностей. Це не усуває потреби в практичному навчанні, знаннях з електробезпеки чи компетентності щодо конкретного обладнання. Натомість це може скоротити час, який витрачається лише на пошук інформації.
Ця відмінність важлива. ШІ може пришвидшити доступ до інформації, але не замінює фізичних навичок діагностування.
Підключення ШІ до рівня промислових даних
У реалізації Rockwell використовуються технології Microsoft Azure, зокрема Azure OpenAI Service, Azure AI Search, а також можливості Microsoft у сфері безпеки, керування ідентифікацією та управління.
Ця архітектура ілюструє важливий напрям розвитку промислового ШІ: інтеграцію мовних моделей із корпоративною та операційною інформацією замість роботи як ізольованих чат-застосунків.
Для застосувань у сфері технічного обслуговування корисні дані можуть надходити з кількох джерел:
- Інструкції з експлуатації машин
- Записи про технічне обслуговування
- Інформація про аварійні сигнали та несправності
- Нотатки техніків щодо усунення несправностей
- Програмне забезпечення для виробництва
- Історія обладнання
- Спостереження на виробничій лінії
Отже, інженерне завдання полягає не лише у виборі моделі ШІ. Потрібно налагодити надійні джерела даних, контроль доступу, пошук інформації та управління моделлю.
ШІ має підтримувати інженерів, а не обходити інженерні засоби контролю
Існує практичне обмеження, яке не слід ігнорувати.
Рекомендація з технічного обслуговування, згенерована системою ШІ, не повинна автоматично перетворюватися на команду керування машиною. Промислове обладнання може становити електричну небезпеку, містити механічну енергію, технологічні небезпеки та функції, реалізовані системами безпеки.
Тому усунення несправностей за допомогою ШІ найдоцільніше використовувати як рівень підтримки прийняття рішень. Технік залишається відповідальним за перевірку фізичного стану обладнання та дотримання встановлених процедур технічного обслуговування, блокування/маркування та безпеки.
Для критично важливих систем керування та безпеки особливо важливо забезпечити розмежування між інформацією, згенерованою ШІ, і детермінованою логікою керування.
ШІ може допомогти відповісти на такі запитання:
«Що мені слід дослідити?»
Він не повинен самостійно вирішувати:
"Виконай цю критично важливу для безпеки дію."
Ця межа буде важливою, коли виробники переходитимуть від технічного обслуговування за допомогою ШІ до дедалі більш автономних операцій.
Поза межами технічного обслуговування: якість і прогнозне управління операціями
Сінгапурська фабрика використовує ШІ не лише для технічного обслуговування.
Rockwell також описує багатоагентну систему контролю якості, призначену для виявлення та усунення дефектів продукції під час складання, а також можливості прогнозного технічного обслуговування, спрямовані на виявлення умов, які можуть призвести до непланового простою обладнання.
Разом вони створюють ширшу промислову архітектуру:
Операційні дані -> аналіз ШІ -> інженерне розуміння -> дія людини або автоматизована дія -> зворотний зв’язок
Це значно важливіше за впровадження ізольованого чат-бота. Це означає поступову інтеграцію ШІ в кілька етапів життєвого циклу виробництва.
У червні 2026 року Всесвітній економічний форум також назвав підприємство в Сінгапурі об’єктом Global Lighthouse, відзначивши, зокрема, підвищення на 43% кількості одиниць продукції на людино-годину, скорочення дефектів на 35% і зменшення часу до досягнення необхідної компетентності на 67%.
Ці результати охоплюють кілька технологій та операційних змін, тому їх не слід пояснювати виключно роботою помічника з технічного обслуговування.
Мій інженерний погляд: якість даних - справжня основа
Найважливіший висновок цього проєкту полягає не у виборі моделі GPT.
Для промислового ШІ базові інженерні дані зазвичай важливіші за діалоговий інтерфейс. Якщо записи про технічне обслуговування неповні, документація на обладнання застаріла або знання про усунення несправностей погано структуровані, складніша модель не гарантує автоматично кращих рішень щодо технічного обслуговування.
Отже, для успішного впровадження необхідні кілька основ:
- Точна інформація про обладнання та активи
- Узгоджені записи про несправності та технічне обслуговування
- Структуровані інженерні знання
- Чітко визначене право власності на інформацію
- Належні засоби кібербезпеки
- Доступ на основі ролей
- Перевірка рекомендацій людиною
- Механізми зворотного зв’язку для виправлення неправильної інформації
Іншими словами, ШІ виявляє якість промислової бази знань організації. Компанії, які роками підтримували чистоту даних про обладнання та вели дисциплінований облік технічного обслуговування, імовірно, мають міцнішу основу для впровадження промислового ШІ.
Від індивідуальної експертизи до організаційних знань
Глибша цінність підходу Rockwell полягає в його спробі перетворити індивідуальний досвід технічних спеціалістів на організаційні знання.
Високодосвідчений інженер може розпізнати характер відмови за лічені хвилини, оскільки вже багато разів із нею стикався. Новому технічному спеціалісту може знадобитися кілька годин, щоб дійти такого самого висновку.
Якщо цей досвід можна документувати, індексувати й надавати в потрібний момент, організація стає менш залежною від невеликої кількості окремих фахівців.
Це не робить досвідчених інженерів менш важливими. Навпаки, їхні знання стають ціннішими, оскільки їх можна фіксувати та повторно використовувати серед значно більшої кількості технічних спеціалістів.
Від одного заводу до глобальних операцій
Rockwell планує поширити помічника з технічного обслуговування на виробничі майданчики в Твінсбурзі, штат Огайо, а також у Польщі та Мексиці.
Масштабування промислового застосунку ШІ з одного заводу на кілька підприємств створить додаткові інженерні виклики. Машини, процедури, мови, практики технічного обслуговування та історичні набори даних можуть відрізнятися залежно від майданчика.
Тому глобально масштабована система потребує спільної архітектури, водночас зберігаючи можливість використання знань, специфічних для кожного майданчика.
Саме тут хмарні дані, ідентифікація, безпека та сервіси ШІ можуть забезпечити перевагу за умови належного управління базовими операційними даними.
Наступний етап промислового технічного обслуговування
Розгортання в Сінгапурі ілюструє ширший зсув у промисловій автоматизації.
Попередні покоління цифровізації значною мірою зосереджувалися на збиранні даних про машини. Наступний етап дедалі більше зосереджується на тому, щоб зробити ці дані корисними для людей, які мають діагностувати, обслуговувати й експлуатувати фізичне обладнання.
Найпрактичніші промислові системи ШІ навряд чи досягнуть успіху лише тому, що здатні генерувати переконливі відповіді. Вони матимуть успіх, коли зможуть поєднати реальні умови роботи машин із надійною інженерною інформацією та належним робочим процесом за участю людини.
Для команд технічного обслуговування це може означати менше часу на пошук у посібниках, швидший доступ до перевірених процедур усунення несправностей і більш послідовний підхід до повторюваних відмов.
Довгострокові можливості ще ширші: збереження інженерних знань, прискорення розвитку персоналу та використання ШІ як додаткового інформаційного шару для наявних систем PLC, DCS, SCADA, MES і технічного обслуговування.
