AI для хімзавода: як узмацніць 60 гадоў досведу

60 гадоў — гэта не проста юбілей. Для вялікага прамысловага прадпрыемства гэта яшчэ і праверка: ці ўмее яно абнаўляцца так хутка, як мяняюцца рынкі, энергетычныя кошты, патрабаванні да бяспекі і якасці. Сёння Гомельскі хімічны завод адзначае 60-годдзе, і дзяржаўная ўвага да такіх флагманаў невыпадковая: вытворчасць угнаенняў — гэта пра ўраджайнасць, экспарт і пра харчовую бяспеку краіны.

Але вось мая пазіцыя: традыцыі і вопыт самі па сабе ўжо не гарантуюць устойлівасці. Калі прадпрыемства хоча захаваць лідарства ў 2026 годзе і далей, яму патрэбны інструменты, якія робяць вытворчасць больш прадказальнай, больш бяспечнай і больш эканамічнай. І менавіта тут штучны інтэлект у прамысловасці Беларусі перастае быць модным словам і становіцца практычным наборым рашэнняў.

Сэнс AI у хімічнай прамысловасці просты: менш аварый і прастояў, стабільнейшая якасць прадукцыі, ніжэйшая энергаёмістасць, дакладнейшае планаванне і больш моцныя пазіцыі на рынках.

Чаму юбілей хімзавода — добры момант, каб гаварыць пра AI

Падзея з віншаваннем калектыву Гомельскага хімзавода падкрэслівае ролю завода ў эканоміцы і сельскай гаспадарцы: комплексныя фосфарзмяшчальныя ўгнаенні падтрымліваюць ураджайнасць і якасць прадуктаў, а значыць — экспартны патэнцыял.

Але ў канцы снежня, калі многія каманды падводзяць вынікі года і рыхтуюць планы, ёсць вельмі практычны бонус: лепшы час для тэхнічнага аўдыту і фарміравання “лічбавай дарожнай карты”. Для прамысловасці гэта выглядае не як “паставім чат-бот”, а як:

• дзе губляем грошы на энергіі і сыравіне;
• дзе рызыка прастою з-за зносу абсталявання;
• дзе якасць “плаваe” і патрабуе ручнога дагледжвання;
• дзе планаванне вытворчасці і лагістыкі занадта інтуітыўнае.

Штучны інтэлект для вытворчасці якраз і працуе ў гэтых вузлах.

Дзе AI дае найбольшы эфект у хімічнай вытворчасці

AI ў прамысловасці найбольш карысны там, дзе шмат датчыкаў, складаная тэхналогія і высокая цана памылкі. У хімічных прадпрыемстваў гэта практычна “натуральнае асяроддзе”.

Прагнастычнае абслугоўванне: прастой каштуе даражэй за мадэль

Адказ проста: AI дапамагае прадказваць паломкі да таго, як яны здарыцца.

Замест графіка “рамонт раз на N месяцаў” завод можа перайсці да рамонту па факце стану (condition-based maintenance). Мадэль аналізуе вібрацыю, тэмпературу, ток, ціск, гісторыю аварый і ўмовы працы — і выдае верагоднасць збою.

Што гэта дае на практыцы:

• менш аварыйных прыпынкаў;
• лепшая даступнасць ліній у пікавыя перыяды;
• менш “лішніх” замен вузлоў;
• больш дакладнае планаванне запасных частак.

Ставаць на AI мае сэнс, калі ў вас ёсць хаця б 6–12 месяцаў гісторыі даных з АСУТП/SCADA і нармальна настроеныя журналы прастою.

Аптымізацыя энергіі: хуткі выйгрыш без перабудовы цэхаў

Энергія — гэта звычайна самы хуткі фінансавы эфект ад AI. Хімічная вытворчасць энергаёмістая: пары, помпы, кампрэсары, сушылкі, сістэмы ачышчэння.

AI-мадэль можа:

• прапаноўваць аптымальныя рэжымы ў залежнасці ад сыравіны і нагрузкі;
• шукаць “залішнюю” працу абсталявання (калі сістэма працуе «на ўсялякі выпадак»);
• выяўляць неэфектыўныя ўчасткі па патэрнах спажывання.

Мой досвед з вытворчымі праектамі такі: калі прадпрыемства спачатку робіць “кароткі пілот” на адным энергавузле, яно значна хутчэй выходзіць на маштабаванне.

Якасць угнаенняў: AI як “другі кантролёр”

Для ўгнаенняў важныя стабільныя паказчыкі: склад, грануляцыя, вільготнасць, аднастайнасць, прымешкі. AI ў кантролі якасці працуе ў двух кірунках:

1. Прагноз якасці па працэсных даных — калі мадэль загадзя “бачыць”, што партыя выйдзе за допуск.

2. Камп’ютарны зрок — калі камера і мадэль адсочваюць знешнія дэфекты гранул, неаднароднасць, пыл, адхіленні колеру.

Вынік — менш перапрацовак і менш спрэчак “хто вінаваты” паміж зменамі, бо з’яўляецца аб’ектыўны лічбавы след.

Працоўная бяспека і экалогія: AI павінен быць у камандзе HSE

У хіміі бяспека — не пункт у справаздачы, а ўмова існавання бізнесу. AI для прамысловай бяспекі можа:

• выяўляць небяспечныя сітуацыі па відэа (зоны, СІЗ, рызыкоўныя дзеянні);
• ранжыраваць алармы, каб дыспетчар не “тануў” у сігналах;
• прагназаваць адхіленні працэсу, што павышаюць рызыку выкідаў або інцыдэнтаў.

Асабліва важна: AI не замяняе інжынера па бяспецы, ён дае яму больш раннія сігналы і структурную аналітыку.

Як пачаць AI-праект на заводзе і не згарэць на першым пілотзе

Самая частая памылка — пачынаць з “прыгожай вітрыны” замест цяжкіх, але патрэбных задач. У прамысловасці перамагае не той, у каго больш прэзентацый, а той, у каго ёсць данныя, адказныя людзі і KPI.

Крок 1. Выбраць адзін працэс і адзін KPI

Прыклад KPI, якія “добра заходзяць” для AI ў хімвытворчасці:

• гадзіны прастою на 1000 гадзін працы;
• выхад прадукцыі, што адпавядае спецыфікацыі (First Pass Yield);
• удзельнае спажыванне энергіі (кВт·г на тону);
• колькасць аварыйных спыненняў;
• расход рэагентаў/вады на тону.

Чым вузейшая мэта на старце, тым хутчэй стане відаць эканоміка.

Крок 2. Правесці інвентарызацыю даных

Пілот AI праваліцца, калі:

• датчыкі не калібраваныя;
• часу на сігналах няма або ён “плыве”;
• падзеі прастою не класіфікаваныя;
• лабараторныя вынікі захоўваюцца асобна і не звязваюцца з партыяй.

Тут патрэбная руцінная работа, але яна дае самы вялікі эфект. Якасць даных — гэта фактычна якасць будучых рашэнняў.

Крок 3. Зрабіць пілот на 8–12 тыдняў і зафіксаваць эканамічны вынік

Нармальная схема для завода:

1. 2–3 тыдні — збор і чыстка даных, інтэрв’ю з тэхнолагамі.
2. 3–5 тыдняў — мадэль, праверка гіпотэз, першыя прагнозы.
3. 2–4 тыдні — укараненне ў працоўны контур: панэль, алерты, працэдуры.

Важна: не “мадэль дзеля мадэлі”, а новая звычка прыняцця рашэнняў.

Крок 4. Масштабаванне: ад аднаго ўчастка да “лічбавага цэха”

Калі пілот даказаў карысць, наступны крок — не запускаць дзесяць праектаў адразу, а перайсці да архітэктуры:

• адзіны слой даных (data layer);
• правілы доступу і бяспека;
• бібліятэка мадэляў;
• падтрымка і MLOps (абнаўленне мадэляў);
• навучанне персаналу.

AI у прамысловасці Беларусі будзе працаваць толькі там, дзе яго падтрымліваюць як сістэму, а не як разавы эксперымент.

Што атрымаюць “вялікія і сталыя” заводы, калі ўвойдуць у AI сур’ёзна

Для завода з гісторыяй на 60 гадоў галоўная каштоўнасць — гэта людзі і працэсы, якія ўжо даказалі жыццяздольнасць. AI не адмяняе гэта, ён узмацняе.

Вось пра што звычайна гавораць кіраўнікі пасля паспяховага ўкаранення:

• Менш залежнасці ад “незаменнага спецыяліста”: веды фіксуюцца ў даных і правілах.
• Хутчэйшае ўвядзенне новых супрацоўнікаў: ёсць падказкі, алгарытмы, панэлі, стандарты.
• Больш прадказальны экспартны прадукт: стабільная якасць, меней рэкламацый.
• Лепшая бяспека: больш раннія папярэджанні і аналіз першапрычын.

І яшчэ адзін момант, пра які рэдка кажуць услых: AI дапамагае спыніць “ціхія страты” — калі ўсё нібыта працуе, але на 2–3% горш, чым магло б. На вялікім прадпрыемстве гэтыя працэнты хутка ператвараюцца ў вельмі канкрэтныя грошы.

Пытанні, якія часта задаюць пра AI на заводзе

Ці можна ўкараняць AI без поўнай мадэрнізацыі АСУТП?

Так. Часта дастаткова забіраць сігналы з існуючых сістэм, нармалізаваць іх і пачаць з аналітыкі. Поўная замена “жалеза” — не абавязковая ўмова.

Ці заменіць AI тэхнолагаў і інжынераў?

Не. AI замяняе руціннае назіранне і пошук патэрнаў, а адказнасць і рашэнні застаюцца ў людзей. У хіміі гэта правільна і з пункту гледжання бяспекі.

Што важней: купіць платформу або сабраць каманду?

Каманда і працэсы. Платформы можна купіць, а вось “адзін погляд на данныя” паміж цэхам, лабараторыяй і планавым аддзелам — гэта арганізацыйная праца.

Далейшы крок для беларускай прамысловасці

Віншаванне з 60-годдзем Гомельскага хімзавода — гэта пра павагу да працы і да ролі прамысловасці ў харчовай бяспецы і экспарце. Але калі глядзець на будучыню, ёсць простая логіка: каб трымаць узровень, трэба станавіцца больш дакладнымі ў рашэннях, больш хуткімі ў рэакцыі і больш эканамічнымі ў выдатках.

Менавіта таму серыя «Як штучны інтэлект трансфармуе вытворчасць і прамысловасць у Беларусі» нарадзілася не з цікаўнасці да тэхналогій, а з патрэбы: вытворчасці патрэбны рост прадукцыйнасці і якасці без страты бяспекі.

Калі вы працуеце ў прамысловасці (хімія, машынабудаванне, харчовая вытворчасць) і думаеце пра AI, пачніце з аднаго пытання: які адзін паказчык у 2026 годзе вы гатовыя палепшыць на 3–5% — і што перашкаджае зрабіць гэта “па-старому”?