Пока внимание интересующихся ИИ приковано к многочисленным чатам, генерирующим уже узнаваемые картинки и примитивные тексты, появляются действительно серьезные кейсы разработки кастомизированных продуктов, которые встанут на полку ритейлеров. Создание кастомизированных продуктов и рецептур в разных нишах и регионах – будущее гипер-персонализированной торговли, и экономия на процессе разработки позволит запускать сравнительно небольшие, адаптированные к конкретным потребностям сбыта, ассортиментные линейки.

Недавно компания Газпромнефть представила первую в России цифровую систему на основе ИИ для создания многокомпонентных рецептур моторных масел. Систему назвали «Алхимик», она позволяет сократить процесс разработки и запуска нового продукта в производство в 3-6 раз. При помощи технологии «Газпромнефть – смазочные материалы» уже усовершенствовала более 200 рецептур различных масел: моторных, трансмиссионных и гидравлических.

Новая рецептура масла создается на основе введенных параметров – вязкость, плотность, щелочное число, также в системе указываются спецификации автомобильного оборудования, на котором будут использованы смазочные материалы.

Далее, цифровая платформа «Газпром нефти» с помощью алгоритма машинного обучения, используя накопленную за 15 лет исследовательскую базу лабораторных тестов и опытно-промышленных испытаний, в автоматическом режиме моделирует наиболее оптимальные комбинации основы смазочных материалов и пакета присадок.

Предложенные новые составы тестируются специалистами на высокотехнологичном оборудовании Научно-исследовательского центра смазочных материалов во Фрязине Московской области. Такой подход позволяет ученым брать в работу рецептуры только с высоким потенциалом и сосредоточиться на детальном улучшении технических свойств и характеристик. После лабораторных исследований рецептура автомобильного масла тестируется в реальных условиях эксплуатации.

Мировой рынок моторных масел оценивался примерно в 21 000 миллионов литров в 2021 году, в течение прогнозируемого периода (2022–2027 годы) прогнозируется среднегодовой темп роста более 2%. Глобально, наблюдается потребность в разработке новых высокоэффективных смазочных материалов.

#ТехнологическиеИстории