Рост ЕАЭС і AI: план для прамысловасці Беларусі

Вось лічбы, якія многія прамыслоўцы звычайна прапускаюць міма — а дарма. Па выніках 10 месяцаў 2025 года ў ЕАЭС сельская гаспадарка вырасла на 2,9%, прамысловасць — на 1,3%, а апрацоўчая вытворчасць дадала 2,9%. Будаўніцтва падскочыла на 4,5%, знешні гандаль “пяцёркі” з трэцімі краінамі склаў $629,7 млрд, а сярэдні ўзровень беспрацоўя ў ЕАЭС апусціўся да 2,6% — мінімум за дзесяць гадоў.

Для Беларусі гэта не проста “прыемныя навіны з Масквы”. Гэта сігнал: інтэграцыйная эканоміка ўваходзіць у цыкл, дзе вырашаюць прадукцыйнасць, якасць і хуткасць. А гэта якраз тое, дзе штучны інтэлект у прамысловасці працуе лепш за ўсё. Калі рост ёсць, з’яўляецца бюджэт на мадэрнізацыю. Калі беспрацоўе нізкае, узнікае дэфіцыт кадраў — і аўтаматызацыя становіцца не жаданнем, а неабходнасцю.

Гэты матэрыял — частка серыі “Як штучны інтэлект трансфармуе вытворчасць і прамысловасць у Беларусі”. Тут я разглядаю, як свежыя макрапаказчыкі ЕАЭС перакладаюцца ў вельмі практычныя рашэнні: дзе AI дае найбольш хуткі эфект, як пад гэта падрыхтаваць дадзеныя, і што можа зрабіць беларускі завод у 2026 годзе, каб не “дагнаць”, а выйграць.

Што рост ЕАЭС сапраўды значыць для беларускіх заводаў

Рост у ЕАЭС важны не сам па сабе. Ён важны тым, што змяняе канкурэнцыю і стандарты. Калі апрацоўчая галіна расце хутчэй за агульную прамысловасць (2,9% супраць 1,3%), гэта часта азначае, што бізнес укладваецца ў абнаўленне парку абсталявання, ланцужкі паставак і кіраванне якасцю.

Для Беларусі, якая моцна трымаецца за вытворчасць (машынабудаванне, харчовая прамысловасць, хімія, дрэваапрацоўка, лёгкая прамысловасць), узнікаюць тры практычныя наступствы:

1. Рынак патрабуе стабільнай якасці: не “раз на месяц”, а кожную змену.
2. Патрэбна хуткасць: планаванне, лагістыка, рамонт, закупкі.
3. Кадраў не хапае: калі беспрацоўе 2,6%, “лёгка наняць” не атрымаецца.

AI тут працуе як множнік: ён не заменіць стратэгію, але робіць працэсы прадказальнымі, а вынікі — паўтаральнымі.

Міф, які шкодзіць больш за ўсё

Самая распаўсюджаная памылка: “AI патрэбны толькі гігантам і толькі з робатамі”. Праўда прасцейшая: самыя хуткія грошы прыходзяць не з робататэхнікі, а з аналітыкі, камп’ютарнага зроку і прагназавання — там, дзе ў вас ужо ёсць станкі, людзі і выпуск.

Чатыры AI-накірункі, якія лепш за ўсё “прыляпляюцца” да росту

Макрарост стварае добры момант: можна запускаць праекты, якія не толькі “эканомяць”, але і падтрымліваюць рост выпуску без росту хаосу. На практыцы ў Беларусі (і ў ЕАЭС у цэлым) найбольш працуюць чатыры класы рашэнняў.

1) Прагназаванне паломак: калі 1 гадзіна прастою каштуе занадта дорага

Ключавая ідэя: AI вучыцца па даных вібрацыі, тэмпературы, токах, гуку, ціску і гісторыі рамонтаў, каб раней за майстра заўважыць, што вузел “сыходзіць”.

Чаму гэта ўпісаецца ў 2026:

• На фоне росту вытворчасці кожны прастой становіцца даражэйшым.
• Пад нізкае беспрацоўе цяжэй трымаць “лішніх” рамонтнікаў у рэзерве.

Практичны старт:

• выберыце 1–2 крытычныя лініі;
• пастаўце мінімальны набор датчыкаў;
• збярыце 6–10 тыдняў даных;
• зрабіце пілот: “папярэджанне за 24–72 гадзіны”.

Сніпет для кіраўніка: Прагнастычны рамонт — гэта калі рамонт плануецца пад вытворчасць, а не вытворчасць пад рамонт.

2) Камп’ютарны зрок для кантролю якасці: менш браку, менш спрэчак

Ключавая ідэя: камера + мадэль распазнавання дэфектаў даюць аднолькавы кантроль на кожнай змене.

Дзе гэта асабліва моцна ў Беларусі:

• харчовая ўпакоўка (маркіроўка, герметычнасць, геаметрыя);
• металаапрацоўка (драпіны, недаліў, дэфармацыі);
• тэкстыль і лёгкая прамысловасць (плямы, разрывы, адценні);
• дрэваапрацоўка (сучкі, сколы, расколіны).

Чаму цяпер:

• рост апрацоўчай галіны ў ЕАЭС (2,9%) павышае патрабаванні да аднастайнасці;
• знешні гандаль $629,7 млрд — гэта пра рынкі, дзе “як-небудзь пройдзе” не працуе.

Мой прагматычны падыход: пачынайце з аднаго віду дэфекту і аднаго прадукта. Потым пашырайце.

3) AI-планаванне вытворчасці і запасаў: менш “пажараў” у цэху і на складзе

Ключавая ідэя: мадэль прадказвае попыт/адгрузкі, прапануе графік выпуску, аптымізуе пераналадкі і запасы.

Рост ВУП ЕАЭС на 1,7% і інвестыцый у асноўны капітал на 2,2% (за студзень–верасень 2025) часта азначае: у ланцужках паставак з’яўляецца больш руху, больш закупак, больш рызыкі “не даехала/прыехала не тое”.

AI тут дае тры канкрэтныя эфекты:

• меней дэфіцыту камплектуючых;
• меней лішніх запасаў;
• больш стабільны выпуск без авралаў.

Практычны паказчык поспеху для пілота: зніжэнне тэрміновых перапланаў і рост выканання плана ў тэрмін.

4) Энергетыка і ўтылізацыі: калі эканомія — гэта дадатковая маржа

Ключавая ідэя: AI знаходзіць анамаліі спажывання, аптымізуе рэжымы, падказвае “дзе грэем вуліцу”.

На фоне росту будаўніцтва 4,5% у ЕАЭС узрастае попыт на матэрыялы, лагістыку, цэмент, метал — а гэта энергаёмістыя сегменты. Беларуская прамысловасць можа выйграць, калі будзе лічыць энергію не “агульным расходам”, а кіраваным параметрам.

Інтэграцыйныя праекты ЕАЭС: як яны могуць паскорыць AI, а не заблытаць

Інтэграцыя мае сэнс толькі тады, калі яна робіць праекты таннейшымі і хутчэйшымі. У AI гэта рэальна — але пры адной умове: узгадніць дадзеныя і правілы.

Вось дзе інтэгратыўнасць ЕАЭС асабліва карысная для Беларусі:

Агульныя стандарты даных для прамысловасці

Калі пастаўшчыкі абсталявання, ERP/MES і датчыкаў гавораць “на розных мовах”, AI праект буксуе. Інтэграцыйная рамка можа падштурхнуць:

• уніфікацыю фарматаў тэхналагічных даных;
• патрабаванні да трасіроўкі партый;
• мінімальныя нормы да якасці даных.

Сумесныя пілоты і “вітрыны” для маштабавання

Беларускім заводам часта не патрэбны “лабараторны AI”. Патрэбны праект, які ўжо працаваў у падобным цэху. Сумесныя прамысловыя пілоты ў межах ЕАЭС ствараюць эфект “другога ўкаранення”: ён заўсёды хутчэй і танней.

Рынак кадраў і пастаўшчыкоў

Пры беспрацоўі 2,6% канкурэнцыя за інжынераў, дата-аналітыкаў і аўтаматчыкаў будзе толькі ўзмацняцца. Інтэграцыйная прастора дазваляе:

• хутчэй знаходзіць падрадчыкаў;
• збіраць каманды пад пілоты;
• пераносіць практыкі паміж заводамі.

План дзеянняў на 90 дзён: як пачаць AI ў вытворчасці без “вечнага пілота”

Калі вы кіруеце вытворчасцю або лічбавізацыяй, вам патрэбны не “AI-стратэгія на 5 гадоў”, а нармальна пастаўлены першы праект, які можна абараніць лічбамі.

Крок 1. Выберыце кейс з яснай эканомікай

Добры першы кейс мае тры ўласцівасці:

• лёгка памераць вынік (прастой, брак, энергія, тэрміны);
• ёсць уладальнік працэсу (начальнік цэха/службы);
• можна зрабіць за 8–12 тыдняў.

Крок 2. Праверце гатоўнасць даных за 1 тыдзень

Чэк-ліст, які часта ратуе:

• дзе і як захоўваюцца даныя (SCADA, MES, журналы, Excel);
• ці ёсць часавыя меткі;
• ці можна звязаць дэфект/прастой з канкрэтнай партыяй/станком;
• хто адказвае за “праўду” ў даных.

Крок 3. Пілот з KPI, а не “дэма”

Пілот павінен адказаць на пытанне: што змянілася ў лічбах?

Прыклад KPI для старту:

• мінус X% незапланаваных прастояў;
• мінус X% браку па 1 дэфекце;
• мінус X% энергіі на адзінку прадукцыі;
• плюс X% выканання плана.

Крок 4. Падрыхтуйце маштабаванне яшчэ да фінішу

Калі мадэль працуе, звычайна пачынаюцца праблемы не з AI, а з эксплуатацыі:

• хто падтрымлівае мадэль;
• як абнаўляюцца даныя;
• як вынік трапляе ў працэс (інструкцыі, MES, заданні майстру).

Мой прынцып: любы AI праект у цэху павінен мець “кнопку дзеяння” — паведамленне, допуск/бракаванне, заданне на рамонт, змена графіка.

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

Ці можна ўкараняць AI, калі няма поўнай MES?

Так. Для старту часта хапае SCADA/датчыкаў + мінімальнага сховішча даных. MES паскарае маштабаванне, але не заўсёды патрэбна для першага кейса.

Дзе найбольш рызыкі?

Не ў мадэлі, а ў даных і працэсе. Калі няма адказнага за данныя і няма дзеяння па выніку, AI стане прыгожым графікам.

Што выбраць першым: якасць ці рамонт?

Калі ў вас шмат вяртанняў/рэкламацый — пачынайце з камп’ютарнага зроку. Калі цэх “стаіць” — з прагназавання паломак. Гэта два самыя “прыземленыя” старты.

Рост ЕАЭС — гэта акно магчымасцяў. AI — інструмент, каб ім скарыстацца

Паведамленне ЕЭК пра ўстойлівы рост ЕАЭС у 2025 годзе важнае тым, што яно задае кантэкст на 2026: выпуск будзе расці, патрабаванні да якасці будуць жорсткімі, а людзей будзе не хапаць. У такой камбінацыі штучны інтэлект у прамысловасці Беларусі перастае быць “эксперыментам” і становіцца нармальнай інжынернай дысцыплінай — як TPM, Lean або аўтаматызацыя.

Калі вы думаеце пра AI у вытворчасці, пачніце з аднаго пытання: якая адна лічба ў маім цэху павінна палепшыцца за 90 дзён? Вось адтуль і пачынаецца праект, які прыносіць вынік — і які можна маштабаваць на ўсю групу прадпрыемстваў, у тым ліку праз інтэграцыйныя магчымасці ЕАЭС.

Калі хочаце, я магу дапамагчы сфармуляваць 2–3 пілотныя кейсы пад вашу галіну і падказаць, якія даныя патрэбны для старта ўжо ў студзені.