Штучны інтэлект для завода: 60 гадоў і план на 2026

60 гадоў для прамысловага прадпрыемства — гэта не «круглая дата для віншаванняў», а праверка на жыццяздольнасць. Калі завод вытрымаў шэсць дзесяцігоддзяў, значыць, ён умеў адаптавацца: да рынкаў, сыравіны, тэхналогій, кадраў і патрабаванняў бяспекі. Гомельскі хімічны завод якраз з такіх: у канцы снежня 2025 года кіраўнік дзяржавы адзначыў яго ролю ў выпуску комплексных фосфарзмяшчальных угнаенняў, што ўплываюць і на ўраджайнасць, і на харчовую бяспеку, і на экспартны патэнцыял краіны.

Але вось што я лічу важнейшым за сам факт віншавання: юбілей — ідэальны момант, каб пераключыць размову з «павагі да традыцый» на «стратэгію на наступныя 3–5 гадоў». Асабліва цяпер, на мяжы 2026-га, калі ў прамысловасці адначасова растуць выдаткі на энергію і лагістыку, ускладняюцца пастаўкі камплектуючых, а патрабаванні да якасці і экалогіі становяцца жорсткімі. У такой рэальнасці штучны інтэлект у вытворчасці — гэта не пра модны софт. Гэта пра тое, як зрабіць завод больш прадказальным, бяспечным і канкурэнтаздольным.

Ніжэй — практычны разбор, як традыцыйнае прадпрыемства ўзроўню Гомельскага хімзавода можа ўкараніць AI (штучны інтэлект) у прамысловасці Беларусі так, каб гэта дало рэальны эфект, а не «прэзентацыю для справаздачы».

Чаму юбілей завода — сігнал пра стратэгічную ролю (і пра рызыкі)

Юбілей падкрэслівае простую рэч: хімічная вытворчасць — аснова для іншых галін. Угнаенні ўплываюць на сельскую гаспадарку, а сельская гаспадарка — на харчовую бяспеку, валютную выручку, занятасць у рэгіёнах.

Але ў хіміі ёсць і іншая праўда: любая нестабільнасць працэсу каштуе дорага. Гэта могуць быць:

• прастоі з-за няштатных сітуацый;
• адхіленні якасці партый;
• залішнія выдаткі энергіі/пары/вады;
• рызыкі для прамысловай бяспекі;
• страты ад неаптымальнай лагістыкі і запасаў.

Штучны інтэлект тут працуе як «нервовая сістэма» для завода: ён не замяняе інжынераў, але павышае бачнасць і прадказальнасць.

Калі вы не можаце прадказаць працэс, вы заўсёды будзеце плаціць за аварыйнасць — грашыма, часам і рэпутацыяй.

Дзе AI дае найбольшы эфект у хімічнай вытворчасці

У большасці заводаў 80% выніку даюць 4–5 прыкладных сцэнарыяў. У хімічнай прамысловасці гэта асабліва заўважна.

Прадказальнае абслугоўванне: меней аварыйных прастояў

Найболей «балючыя» актывы — помпы, кампрэсары, рэдуктары, цеплаабменнікі, цэнтрыфугі, транспарцёры, сістэмы аспірацыі. Штучны інтэлект бярэ вібрацыю, тэмпературу падшыпнікаў, ток рухавікоў, ціск/дэбіт і вучыцца распазнаваць раннія прыкметы зносу.

Што атрымліваеце на практыцы:

• рамонт плануецца да паломкі, а не пасля яе;
• запасныя часткі закупляюцца пад канкрэтную патрэбу;
• зніжаецца рызыка «ланцужковых» паломак.

Для лідараў гэта выглядае проста: менш аварыйных спыненняў і больш прагназуемы графік.

Мяккія датчыкі і AI-кіраванне працэсам: стабільней якасць і выхад

У хіміі не ўсё можна вымераць «тут і цяпер». Частка паказчыкаў вызначаецца лабараторыяй з затрымкай. Тут заходзяць soft sensors — мадэлі, якія прагназуюць важныя параметры па ўскосных сігналах (профілі тэмператур, расход, pH, ціск, склад сыравіны).

Далей — больш цікава: мадэль прапануе аптымальныя налады (setpoints), якія:

• зніжаюць ваганні;
• мінімізуюць перарасход рэагентаў;
• падтрымліваюць якасць у дапушчальных межах нават пры «плаваючай» сыравіне.

Ключавая думка: AI не «круціць ручкі» замест тэхнолага, ён дае падказкі і сцэнарыі, а адказнасць за змены застаецца ў людзей і рэгламентаў.

Камп’ютарны зрок: кантроль якасці і бяспекі без «чалавечай стомленасці»

Камп’ютарны зрок у прамысловасці Беларусі — адзін з самых хуткіх шляхоў да выніку, бо патрабуе меней інтэграцыі з цяжкімі сістэмамі.

Тыповыя кейсы для хімпрадпрыемства:

• праверка цэласнасці ўпакоўкі/мяшкоў, маркіроўкі, пломбаў;
• выяўленне рассыпу/пылу ў небяспечных зонах;
• кантроль выкарыстання СІЗ (каскі, акуляры, рэспіратары) у асобных участках;
• выяўленне старонніх прадметаў на лініі.

Плюс у тым, што камера не «адцягваецца» і не стамляецца — і гэта рэальна ўплывае на дысцыпліну якасці і аховы працы.

Энергетычная аптымізацыя: меней выдаткаў у сезон пікаў

Канец снежня — добры час успомніць пра 2026 год: энергаёмістасць вытворчасці нікуды не знікне, а пікі нагрузкі заўсёды даражэйшыя.

AI можа:

• прагназаваць нагрузку па зменах, партыях, надвор’і, графіках паставак;
• аптымізаваць працу паравых катлоў, кампрэсарных, халадзільных контураў;
• выяўляць «энергетычныя ўцечкі» — калі сістэма працуе ўхаластую.

Гэта звычайна дае эфект не праз адзін «велізарны праект», а праз серыю невялікіх паляпшэнняў.

Як звязаць дзяржаўную ўвагу і тэхналагічны прагрэс — без папулізму

Прэзідэнцкае віншаванне (як і любая ўвага дзяржавы) часта ўспрымаецца як цырымонія. Я б глядзеў на гэта інакш: гэта сігнал, што прадпрыемствы такога ўзроўню лічацца апорай эканомікі. А калі ты апора — на табе адказнасць за эфектыўнасць.

Перакласці гэта ў мову кіравання проста:

1. Завод важны для харчовай бяспекі → значыць, патрэбна высокая надзейнасць і мінімум прастояў.
2. Завод важны для экспарту → значыць, патрэбна стабільная якасць і прадказальны сабекошт.
3. Завод — рэгіянальны працадаўца → значыць, патрэбна перападрыхтоўка кадраў, а не «замена людзямі робатамі».

AI якраз падтрымлівае ўсе тры пункты, калі рабіць яго прыземлена.

План укаранення AI на заводзе: 90 дзён, 6 месяцаў, 12 месяцаў

Добрыя AI-праграмы не пачынаюцца з куплі «платформы». Яны пачынаюцца з двух пытанняў: дзе губляюцца грошы і што мы можам вымераць.

0–90 дзён: хуткія перамогі і інвентарызацыя даных

• выбраць 1–2 вузкія кейсы з хуткім ROI (камп’ютарны зрок на ўпакоўцы, прадвызначэнне адмоў на адной групе агрэгатаў);
• зрабіць інвентарызацыю: SCADA/DCS, гісторык, лабараторыя, ERP, журналы рамонту;
• узгадніць базавыя метрыкі: прастоі (гадзіны/месяц), адхіленні якасці, энергазатраты на тону, аварыйныя рамонты.

3–6 месяцаў: маштабаванне і інтэграцыя з працэсамі

• падключыць мадэль да патоку даных, наладзіць алерты і працэдуры рэакцыі;
• запусціць Model Governance: хто ўхваляе змены, як вядзецца версіяванне, як праводзіцца праверка;
• уключыць тэхнолагаў і механікаў як суўладальнікаў кейсаў (інакш будзе сабатаж).

6–12 месяцаў: «лічбавы контур» і аптымізацыя па ўсёй ланцужку

• перайсці ад лакальных кейсаў да скразных: сыравіна → працэс → склад → лагістыка;
• рабіць прагноз выпуску і якасці па партыях;
• уключыць планаванне тэхабслугоўвання ў адзіны графік з вытворчым планам.

Паспяховы AI-праект у прамысловасці — гэта 30% матэматыкі і 70% дысцыпліны працэсаў.

Пытанні, якія кіраўнікі задаюць часцей за ўсё (і кароткія адказы)

Ці патрэбна вялікая колькасць даных, каб пачаць?

Не. Для многіх задач дастаткова 2–8 тыдняў якаснай гісторыі плюс нармальна запоўненыя журналы рамонту.

Ці заменіць AI людзей на заводзе?

Не. Ён пераразмяркоўвае працу: меней ручной руціны і «тушэння пажараў», больш кантролю і прафілактыкі.

Што самае рызыкоўнае ў AI-праектах?

Чатыры рэчы: дрэнная якасць даных, адсутнасць уладальніка метрыкі, «пілот дзеля пілота», і ігнараванне кібербяспекі.

Што рабіць ужо цяпер: практычны чек-ліст для 2026

Калі вы ў кіраўніцтве прамысловага прадпрыемства (ці адказваеце за лічбавую трансфармацыю), пачніце з простага:

1. Складзіце топ-10 прычын прастояў за 12 месяцаў і вылучыце 2 найбольш дарагія.
2. Праверце, ці ёсць данныя па гэтых вузлах: датчыкі, гісторыя, рамонтныя акты.
3. Выберыце адзін «вітрынны» кейс (відэакантроль якасці/бяспекі) і адзін «цяжкі» (прадказальнае абслугоўванне).
4. Зафіксуйце метрыку поспеху (напрыклад: -20% аварыйных прастояў на выбраным вузле за 6 месяцаў).
5. Падрыхтуйце людзей: 2–3 «супер-карыстальнікі» з вытворчасці, якія будуць тлумачыць і дапамагаць.

Юбілей — гэта пра павагу. А AI — пра будучыню

60-годдзе Гомельскага хімічнага завода нагадвае: традыцыйныя прадпрыемствы могуць быць стабільнымі дзесяцігоддзямі, калі яны інвестуюць не толькі ў жалеза, але і ў кіраванне. І вось тут штучны інтэлект у вытворчасці становіцца практычным інструментам: зрабіць працэс больш празрыстым, рамонты — планавымі, а якасць — прадказальнай.

Калі гэты тэкст чытаецца як частка серыі «Як штучны інтэлект трансфармуе вытворчасць і прамысловасць у Беларусі» — так і ёсць. Наступны лагічны крок для любой кампаніі, якая хоча выніку ў 2026-м: выбраць 1–2 кейсы, замераць базу і пачаць.

А вы на сваім прадпрыемстве хутчэй пачалі б з прадказальнага рамонту ці з камп’ютарнага зроку на кантролі якасці?