Беларусь–Вьетнам: як партнёрства паскараюць AI ў прамысловасці

50 гадоў В’етнамскай акадэміі навук і тэхналогій — не проста юбілейная дата з фота на памяць. Гэта маркер: Азія ўсё больш уплывае на тое, як краіны будуюць сваю навуковую і прамысловую будучыню. А для Беларусі гэта яшчэ і напамін, што міжнародная навуковая кааперацыя — самы кароткі шлях ад лабараторнай ідэі да AI-рашэння на заводзе.

Паводле паведамленняў пра ўдзел беларускага пасла ва ўрачыстасцях у Ханоі, акадэміі навук Беларусі і В’етнама ўжо актыўна рэалізуюць сумесныя навукова-даследчыя праекты і асобна падкрэсліваюць важнасць укаранення вынікаў у рэальную эканоміку і вытворчасць. Вось тут і пачынаецца галоўнае: калі краіна хоча, каб штучны інтэлект трансфармаваў вытворчасць і прамысловасць у Беларусі, ёй патрэбны не толькі энтузіязм, але і трубаправод перадачы тэхналогій — ад даследаванняў да лініі.

Ніжэй — пра тое, як такія партнёрствы могуць паскорыць AI ў прамысловасці, якія кірункі найбольш практычныя для беларускіх заводаў у 2026 годзе, і што варта зрабіць, каб супрацоўніцтва не засталося прыгожай дыпламатычнай формулёўкай.

Чаму навуковая дыпламатыя — гэта пра цэх, а не пра пратакол

Самы просты адказ: прамысловы AI патрабуе не толькі алгарытмаў, але і ведаў пра матэрыялы, працэсы, вымярэнні, датчыкі і бяспеку. Гэта мультыдысцыплінарная зона, дзе адзін інстытут рэдка закрывае ўсе патрэбы.

Беларуска-в’етнамскае супрацоўніцтва важнае не “для галачкі”, а таму што яно можа даць Беларусі тры рэчы, якіх часта не хапае ў індустрыяльных AI-праектах:

1. Доступ да іншых інжынерных школ і экспертызы (у тым ліку па электроніцы, аўтаматызацыі, аналізе даных).
2. Сумесныя пілоты і выпрабаванні — калі тэхналогія правяраецца на рэальным абсталяванні, а не ў прэзентацыі.
3. Хутчэйшую камерцыялізацыю: калі з самага пачатку ёсць фокус “у эканоміку і вытворчасць”, вынік лягчэй давесці да прадукта.

Мой досвед працы з індустрыяльнымі камандамі падказвае: калі партнёрства не замацавана KPI для ўкаранення (пілот, паказчыкі эфекту, маштабаванне), яно часта заканчваецца справаздачай. Калі KPI ёсць — з’яўляецца шанец на AI-аўтаматызацыю вытворчых працэсаў у рэальных тэрмінах.

Дзе менавіта партнёрствы даюць найбольшы эфект для AI ў вытворчасці

Найлепшыя вынікі звычайна атрымліваюцца там, дзе AI “прышываецца” да ўжо існуючай праблемы: брак, прастоі, энергаспажыванне, лагістыка, складанасць налад.

AI-кантроль якасці: самы хуткі шлях да акупнасці

Візуальны кантроль якасці на базе камп’ютарнага зроку — адзін з самых практычных сцэнарыяў для беларускіх прадпрыемстваў. Чаму? Бо яго можна запусціць як пілот на адной лініі і праз 6–12 тыдняў атрымаць лічбы.

Тыповыя задачы:

• выяўленне драпін, сколаў, дэфармацый;
• праверка правільнасці зборкі;
• кантроль маркіроўкі, адпаведнасці камплектацыі;
• класіфікацыя браку і пошук першапрычыны.

Роля навуковага партнёрства тут — у доступе да:

• метадалогіі збору і разметкі даных;
• алгарытмаў для працы пры складаным асвятленні і вібрацыі;
• “прамысловай” матэматыкі для зніжэння ілжывых спрацоўванняў.

Самае галоўнае правіла: не пачынаць з “ідэальнай нейрасеткі”. Пачынаць з таго, каб дамовіцца: які брак лічым крытычным, які — дапушчальным, як вымяраем паляпшэнне.

Прагнастычнае абслугоўванне: меней прастояў, больш планавальнасці

Калі на прадпрыемстве ёсць дарагое абсталяванне (кампрэсары, станкі, помпы, печы), predictive maintenance дае не “модны AI”, а вельмі зямны эфект: менш аварыйных спыненняў і больш прадказальны рамонтны графік.

Што часта тармозіць:

• недахоп гістарычных даных;
• розныя фарматы і крыніцы (SCADA, PLC, ручныя журналы);
• адсутнасць культуры “даных як актыву”.

Сумесныя праекты акадэмій могуць дапамагчы ў тым, каб:

• наладзіць правільную архітэктуру даных (мінімальна неабходную);
• зрабіць мадэлі, якія працуюць на малых датасэтах;
• правесці валідацыю вынікаў без рызыкі для вытворчасці.

AI для аптымізацыі энергіі: асабліва актуальна зімой

Канец снежня ў Беларусі — добры момант, каб шчыра сказаць: энергаэфектыўнасць — гэта не экалагічны лозунг, а бюджэтны радок. У прамысловасці AI можа дапамагаць:

• прагназаваць пікі нагрузкі;
• аптымізаваць рэжымы печаў, катлоў, сціснутага паветра;
• выяўляць “энергетычныя ўцечкі” па паводзінах параметраў.

Тут цана памылкі вышэй, таму патрэбна моцная навуковая база: фізічныя мадэлі, дапушчальныя межы, бяспечныя алгарытмы кіравання. І гэта якраз зона, дзе акадэмічныя каманды і інжынеры завода павінны працаваць як адна група, а не як “пастаўшчык і заказчык”.

Як ператварыць сумеснае даследаванне ў прадукт для завода

Адказ просты: трэба план укаранення яшчэ да таго, як напісалі першы радок кода. Пастка многіх праектаў у тым, што яны пачынаюцца з навукі і толькі потым шукаюць праблему. У прамысловасці лепш наадварот.

Мадэль “3 месяцы да пілота”

Працоўны, не-героічны падыход, які я бачыў у паспяховых кейсах:

1. Тыдзень 1–2: выбар KPI
   • напрыклад, знізіць долю ручной праверкі на 30% або скараціць ілжывы брак на 15%.
2. Тыдзень 3–6: данныя і інфраструктура
   • збор, разметка, інтэграцыя з існуючымі сістэмамі.
3. Тыдзень 7–10: мадэль і тэставанне
   • у тым ліку “чорныя сцэнарыі”: дрэннае асвятленне, пыл, вібрацыі.
4. Тыдзень 11–12: пілот у цэху
   • з адказным уладальнікам працэсу з боку вытворчасці.

Калі сумесныя праекты Беларусі і В’етнама будуць фарматавацца так — з канкрэтным пілотам і ўладальнікам выніку — яны пачнуць ствараць ланцужок AI-інтэграцыі ў прамысловасці Беларусі, а не толькі навуковыя публікацыі.

Пытанні, якія трэба задаць перад падпісаннем ТЗ

Каб не страціць паўгода:

• Хто ў цэху будзе карыстацца сістэмай кожны дзень?
• Што робім, калі мадэль не ўпэўненая?
• Дзе і як будуць захоўвацца вытворчыя данныя?
• Хто адказвае за кібербяспеку і доступы?
• Які план маштабавання на 3–5 ліній?

Гэтыя пытанні не пра бюракратыю. Яны пра тое, ці стане AI часткай вытворчага працэсу.

Што гэта дае Беларусі ў 2026 годзе: прагматычны прагноз

У 2026 годзе перамогу атрымаюць не тыя, хто “ўкараняе AI ўсюды”, а тыя, хто сістэмна выбірае 2–3 сцэнарыі і даводзіць іх да стандарта.

Беларуска-в’етнамскае навуковае супрацоўніцтва можа даць Беларусі рэальны плюc, калі сфакусавацца на трох напрамках:

• Стандартызацыя даных і інтэграцыя: без гэтага AI на заводзе заўсёды будзе “пілотам”.
• Сумесныя індустрыяльныя лабараторыі (па сутнасці — “пясочніцы” з рэальным абсталяваннем і датчыкамі).
• Падрыхтоўка кадраў на стыку IT і вытворчасці: інжынер, які разумее і PLC, і данныя, цяпер каштуе даражэй за многія сістэмы.

Важны момант: стратэгічнае партнёрства паміж краінамі (як адзначалася ў кантэксце сустрэчы) мае сэнс толькі тады, калі яно даходзіць да кантрактаў, пілотаў, ліцэнзій, навучання і новых прадуктаў. Прамысловасць не жыве адным “павышэннем узроўню адносін”.

Практычныя крокі для кіраўнікоў заводаў і R&D у Беларусі

Калі вы кіруеце вытворчасцю або адказваеце за лічбавізацыю, вось план, які можна пачаць нават у студзені 2026:

1. Складзіце карту 10 вузкіх месцаў, дзе ёсць грошы: брак, прастоі, энергазатраты, лагістыка.
2. Выберыце 1 працэс для AI-пілота, дзе данныя ўжо часткова ёсць.
3. Пастаўце KPI ў лічбах (у рублях, гадзінах, працэнтах), а не “палепшыць”.
4. Знайдзіце навуковага партнёра з практычным фокусам і запатрабуйце план укаранення.
5. Дамовіцеся пра правы на вынік: хто ўладальнік мадэлі, даных, інтэграцыі.

Гэта не “вялікая трансфармацыя”. Гэта нармальная інжынерная праца. І яна добра маштабуецца, калі першы праект зроблены правільна.

Што далей у серыі пра AI ў прамысловасці Беларусі

Гісторыя пра сумесныя праекты акадэмій Беларусі і В’етнама — добры прыклад, як навука можа наўпрост падсілкоўваць AI ў вытворчасці. Але толькі пры ўмове, што ўсе ўдзельнікі будуць глядзець на вынік праз прызму цэха: KPI, бяспека, інтэграцыя, эксплуатацыя.

Калі вы плануеце ўкараненне AI-кантролю якасці, прагнастычнага абслугоўвання або аптымізацыі энергіі ў 2026 годзе, мае простая парада: пачніце з пілота, які можна памераць, і партнёра, які гатовы адказваць за вынік.

А цяпер пытанне, з якога варта пачаць у вашай кампаніі: які адзін працэс вы гатовыя змяніць так, каб штучны інтэлект стаў часткай штодзённай вытворчай руціны, а не асобным “праектам лічбавізацыі”?