ШІ для хімзавода: як Гомель узмацніць наступныя 60 гадоў

60 гадоў для завода — гэта не «прыгожая дата», а вялікая інжынерная дыстанцыя. Гомельскі хімічны завод прайшоў яе з канкрэтным вынікам: комплексныя фосфарзмяшчальныя ўгнаенні, якія ўплываюць на ўраджайнасць, якасць сельгаспрадукцыі, харчовую бяспеку і экспартны патэнцыял краіны. У віншаванні з юбілеем дзяржава фактычна зафіксавала ролю прадпрыемства як аднаго з прамысловых пілараў Беларусі.

А цяпер галоўная думка, якую многія адкладаюць «на потым»: наступныя 60 гадоў будуць выйграваць не тыя, у каго больш цэхаў, а тыя, у каго лепш кіраванне працэсамі, данымі і рызыкамі. І тут штучны інтэлект у прамысловасці — не модная тэма для прэзентацый, а практычны інструмент: для стабільнасці якасці, бяспекі, энергазберажэння і прадказальнага выпуску.

Гэты матэрыял — частка серыі «Як штучны інтэлект трансфармуе вытворчасць і прамысловасць у Беларусі». На прыкладзе логікі хімічнай вытворчасці і задач такога ўзроўню, як у Гомелі, разбяром, дзе ШІ дае хуткі эфект, дзе патрабуе асцярожнасці, і як арганізаваць праект так, каб ён прыносіў вынік, а не чарговую «сістэму дзеля сістэмы».

Чаму юбілей завода — добры момант гаварыць пра ШІ

Юбілей — гэта зручная кропка, каб перазапусціць падыходы: ад традыцый і вопыту да дысцыпліны даных і лічбавай аптымізацыі. У віншаванні кіраўніка дзяржавы прагучалі тры акцэнты, якія наўпрост падказваюць, дзе ШІ мае сэнс:

• Прадукцыя ўплывае на ўраджайнасць і якасць → значыць, патрэбна строгая стабільнасць паказчыкаў і прасочвальнасць.
• Харчовая бяспека → значыць, важная надзейнасць паставак, планаванне і мінімізацыя прастояў.
• Экспартны патэнцыял → значыць, патрэбны прадказальныя тэрміны, канкурэнтаздольная сабекошт і дакументальная «празрыстасць» якасці.

ШІ ў вытворчасці добра працуе там, дзе ёсць працэс, вымярэнні і вынік, які можна праверыць. Хімічная прамысловасць якраз такая: датчыкі, лабараторыя, рэцэптуры, баланс энергіі, тэхналагічныя абмежаванні.

Міф, які перашкаджае пачаць

Самы шкодны міф: «ШІ патрэбны толькі там, дзе ўжо ўсё аўтаматызавана». На практыцы пачынаць можна нават з простых участкаў — калі вы збіраеце даные, разумееце, што такое “добра”, і гатовыя змяняць працэсы, а не толькі купляць софт.

Дзе ШІ ў хімічнай вытворчасці дае рэальны эфект

Калі казаць проста: ШІ лепш за чалавека ўлоўлівае слабую сувязь паміж дзясяткамі параметраў, і лепш за «статычныя нормы» прагназуе, што будзе праз гадзіну, суткі або тыдзень. Для завода гэта перакладаецца ў грошы, бяспеку і рытм паставак.

Прадказальнае абслугоўванне: меней аварыйных прастояў

Першы прыярытэт для цяжкай прамысловасці — прадказальнае (predictive) абслугоўванне. Мадэлі аналізуюць вібрацыю, тэмпературу, токі рухавікоў, ціск, расход — і выяўляюць сігналы зносу да таго, як «грымне».

Што можна зрабіць адносна хутка:

• вызначыць 10–20 «крытычных адзінак абсталявання» (помпы, кампрэсары, транспарцёры, рэдуктары);
• наладзіць збор даных з датчыкаў і журналаў рамонтаў;
• навучыць мадэль на гісторыі: якія патэрны былі перад збоямі;
• укараніць простыя трыгеры: «праверыць падшыпнік», «запланаваць замену ў акно», «змяніць рэжым».

Важная пазіцыя: я бачыў, як праекты “прадказальнай дыягностыкі” правальваюцца не з-за алгарытмаў, а таму што рамонтная служба не давярае вынікам і не мае працэдуры, што рабіць з папярэджаннем. Таму працэс рэакцыі трэба прапісаць да старту пілота.

Інтэлектуальнае кіраванне рэжымамі: стабільнасць якасці і сабекошт

Другая зона — мадэлі для аптымізацыі тэхналагічных рэжымаў. Для вытворчасці ўгнаенняў гэта асабліва важна: сыравіна і ўмовы могуць «плаваць», а кліент чакае стабільны склад і грануляцыю.

Практычны прыклад задачы:

• У вас ёсць мэта: трымаць паказчык якасці (напрыклад, утрыманне фосфару/вільготнасць/памер гранулы) у дапуску.
• Ёсць дзеянні: тэмпературы, падачы, хуткасці, суадносіны кампанентаў.
• Ёсць абмежаванні: бяспека, максімальныя нагрузкі, энергаспажыванне.

ШІ-мадэль можа працаваць як «падказчык тэхнолага»: прапануе, якія параметры падкруціць, каб вярнуцца ў аптымум з мінімальнымі стратамі.

Прыкмета здаровага праекта: мадэль не “замяняе” тэхнолага, а робіць яго рашэнні хутчэйшымі і больш аргументаванымі.

Камп’ютарны зрок: кантроль якасці там, дзе чалавек стамляецца

Трэцяя зона — камп’ютарны зрок:

• кантроль маркіроўкі і ўпакоўкі;
• выяўленне дэфектаў грануляцыі/пылу/зліпання;
• бяспека (PPE, небяспечныя зоны, парушэнні маршрутаў).

Плюс у тым, што гэта часта можна ўкараніць без перабудовы тэхналогіі: камеры, лакальны сервер/прамысловы ПК, мадэль і інтэграцыя з журналам інцыдэнтаў.

Планаванне і лагістыка: ШІ як супрацьяддзе ад «ручных табліц»

Прамысловасць у Беларусі, як і ўсюды, упіраецца не толькі ў цэх, але і ў планаванне:

• калі і колькі вырабляць;
• як спланаваць рамонты без правалу паставак;
• як збалансаваць склады сыравіны і гатовай прадукцыі.

ШІ тут працуе як прагназаванне попыту + аптымізацыя графікаў. Вынік — больш стабільны выпуск і меней «пажараў» у канцы месяца.

Як арганізаваць укараненне ШІ на заводзе: практычны план на 90 дзён

Каб атрымаць вынік, патрэбна простая логіка: спачатку даные і KPI, потым мадэль, потым маштабаванне.

1) Вылучыце 1–2 бізнес-мэты, якія лічацца ў рублях

Для хімічнага прадпрыемства гэта звычайна:

• скарачэнне прастояў;
• зніжэнне энергаспажывання на тону;
• менш адхіленняў па якасці;
• меней браку і перапрацоўкі;
• хутчэйшая адгрузка і лепшы ўзровень сервісу.

Калі мэта не лічыцца — праект будзе «пра тэхналогіі», а не пра вынік.

2) Зрабіце інвентарызацыю даных (без перфекцыянізму)

Патрэбны мінімум:

• якімі датчыкамі вы ўжо валодаеце (SCADA/DCS, лічыльнікі энергіі);
• дзе ляжыць гісторыя аналізаў лабараторыі;
• як вядзецца журнал рамонтаў;
• што з гэтага можна выгрузіць аўтаматычна.

Я б стаўлю стаўку на падыход: “80% карысці з 20% даных”. Спачатку — асноўныя патокі.

3) Пілот: адзін участак, адзін вынік, адзін уладальнік

Правільны пілот для прамысловага ШІ:

1. Абіраеце ўчастак (напрыклад, адна лінія/адзін вузел).
2. Прапісваеце KPI (напрыклад, паменшыць незапланаваныя прастоі на X гадзін/месяц).
3. Назначаеце ўладальніка з вытворчасці, не толькі з ІТ.
4. Тэстуеце 6–8 тыдняў.

4) Інтэграцыя ў працэс: «хто што робіць заўтра»

Мадэль, якая проста паказвае графік у кабінеце, не зменіць завод. Патрэбныя:

• алерты і рэгламент дзеянняў;
• адказныя і SLA;
• журнал: што зрабілі і які быў эфект;
• навучанне змены.

Рызыкі і бяспека: дзе трэба быць жорсткімі

ШІ ў хімічнай прамысловасці павінен быць пад кантролем, інакш ён становіцца крыніцай рызыкі.

Кібербяспека і сегментацыя сетак

Самы здаровы падыход — аддзяляць OT (вытворчасць) і IT, будаваць шлюзы, лагіраванне і доступ па ролях. Лепш павольней, але правільна.

Якасць даных і «дрэйф» мадэлі

Працэс змяніўся, сыравіна іншая, датчык «плыве» — мадэль пачынае памыляцца. Таму трэба:

• маніторынг якасці даных;
• перыядычнае перанавучанне;
• абавязковая валідацыя на «новых» перыядах.

Чалавек у контуры

Для крытычных рашэнняў (рэжымы, бяспека) правіла простае: ШІ прапануе — чалавек зацвярджае. Гэта не пра недавер, а пра адказнасць.

Што гэта дае Беларусі: ад «юбілею» да доўгай канкурэнтаздольнасці

Гомельскі хімічны завод робіць прадукцыю, якая падтрымлівае сельскую гаспадарку і экспарт. Каб гэта працавала ў 2026 годзе і далей, патрэбна не толькі ўстойлівая тэхналогія, але і ўстойлівае кіраванне складанасцю — ад абсталявання да ланцужка паставак. ШІ ў прамысловасці якраз пра гэта: менш аварый, больш прадказальнасці, лепшая якасць і больш дакладнае планаванне.

У канцы снежня, калі падводзяцца вынікі года і плануецца наступны, самы практычны крок — пачаць з маленькага, але правільна пастаўленага пілота. А потым маштабаваць. Я веру ў такі падыход: «спачатку працэс і даные, потым алгарытм, потым эканоміка».

Калі вы працуеце ў прамысловасці Беларусі і думаеце пра ўкараненне ШІ — пачніце з пытання: якая адна праблема з’ядае грошы кожны месяц, і што з яе можна вымераць ужо сёння? Адказ на яго і стане вашым першым тэхнічным заданнем.