AI замест закрыцця: як заводу выжыць пры слабым попыце

Рост імпарту ў Еўропу — гэта не «навіна пра чужыя праблемы», а сігнал трывогі для ўсіх, хто працуе ў вытворчасці. Паводле аналізу, на які спасылалася Handelsblatt, імпарт хімічнай прадукцыі з Кітая ў Еўропу ў студзені–кастрычніку 2025 года вырас на 27% і дасягнуў 47 млрд еўра, а пастаўкі з ЗША да кастрычніка — 78 млрд еўра (+17% г/г). На гэтым фоне ў ФРГ і ЕС абмяркоўваюць новую хвалю закрыццяў у 2026 годзе: толькі ўжо агучаныя планы закранулі больш за 4 тыс. працоўных месцаў, у тым ліку скарачэнні на вытворчасцях Bayer і закрыццё пляцоўкі Dow у Леўне.

Гэтая гісторыя пра хімію, але механіка — універсальная: калі попыт слабее, а імпарт б’е па цане, заводы губляюць маржу, пачынаюць «рэзаць» выдаткі і інвестыцыі, а пасля — закрываюць лініі. І вось дзе я займаю выразную пазіцыю: час «пратрымаемся як-небудзь» скончыўся. У 2026 годзе выжывальнасць вытворчасці ўсё часцей будзе вызначацца не толькі таннай энергіяй або мытамі, а тым, наколькі хутка кампанія ўмее пераналадзіць выпуск, дакладна планаваць, зніжаць брак і працаваць з попытам.

У серыі «Як штучны інтэлект трансфармуе вытворчасць і прамысловасць у Беларусі» я гляджу на такія навіны як на практычны ўрок: нізкі попыт не абавязкова вядзе да закрыцця — калі вы выкарыстоўваеце AI як сістэму ранняга папярэджання і аптымізацыі.

Чаму ў Еўропе закрываюць заводы — і што з гэтага вынікае Беларусі

Кароткі адказ: закрыцці адбываюцца, калі прадпрыемства не паспявае адаптаваць выдаткі і выпуск пад новыя цэны і попыт, а імпарт стварае пастаянны ціск.

Еўрапейская хімія трапіла ў «ціскі» адразу па трох кірунках:

• Слабы попыт (прадукцыя прадаецца горш, складскія запасы растуць, планаванне «ламаецца»).
• Высокія выдаткі (энергія, лагістыка, рэгуляванне, кадры — усе артыкулы адчувальныя).
• Імпарт з агрэсіўным цэнаўтварэннем (калі канкурэнт гатовы зніжаць цэны, мясцовы пастаўшчык таксама апускае прайс і губляе маржу).

Для Беларусі тут два важныя высновы.

Па-першае, канкурэнцыя па кошце і хуткасці паставак будзе толькі ўзмацняцца — не толькі ў хіміі, але і ў машынабудаванні, металаапрацоўцы, дрэваапрацоўцы, харчовай прамысловасці.

Па-другое, прымусовая «эканомія» без разумнага кіравання часта вядзе да тэхналагічнай дэградацыі: рамонт адкладаецца, якасць плавае, прастой расце. AI тут працуе як супрацьяддзе: ён дапамагае скарачаць выдаткі без страты кантролю.

AI пры слабым попыце: тры зоны, дзе ён дае эфект хутчэй за ўсё

Кароткі адказ: AI найбольш хутка акупляецца ў планаванні, якасці і надзейнасці абсталявання.

Калі попыт «плыве», прадпрыемства павінна быць гнуткім. Не на словах, а ў лічбах: які асартымент выпускаць, што пераносіць, дзе звузіць серыю, як не назбіраць неліквіды.

1) Прагназаванне попыту і S&OP без ручной «магii»

Класічная праблема: продажы прыносяць «прагноз», вытворчасць будуе план, закупкі замаўляюць сыравіну — і ўсё гэта не супадае з рэальнасцю.

AI-прагназаванне попыту (нават без «вялікіх даных») можа аб’ядноўваць:

• гісторыю продажаў па SKU;
• сезоннасць (асабліва актуальна напрыканцы снежня і перад студзеньскім «перазапускам» рынкаў);
• змены цэн, акцыі, перабоі паставак;
• сігналы з рынку: запыты кліентаў, ліміты, адтэрміноўкі, адмову ад заказаў.

Вынік — не «ідэальная праўда», а меншая памылка прагнозу і больш дакладнае планаванне.

Сніпет для кіраўніка: пры слабым попыце самая дарагая памылка — вырабляць тое, што не прадасца, і не вырабляць тое, што прадасца.

2) AI-кантроль якасці: менш браку, менш «перапрацоўкі», больш стабільнасці

Калі маржа падае, брак становіцца не «недахопам», а фінансавай дзіркай. Таму камп’ютарны зрок і мадэлі для кантролю працэсу — адзін з самых практычных напрамкаў.

Што гэта можа быць на заводзе:

• відэакантроль дэфектаў паверхні, геаметрыі, маркіроўкі;
• аўтаматычная класіфікацыя браку па прычынах;
• пошук «дрэйфу працэсу» (калі параметр павольна выходзіць за норму, а людзі заўважаюць занадта позна).

Галоўнае: AI не замяняе тэхнолага — ён дае тэхнолагу больш дакладны і хуткі сігнал, дзе працэс «паплыў».

3) Прадказальнае абслугоўванне: менш прастояў у самы нязручны момант

Калі попыт нізкі, часта скарачаюць рамонты. І гэта падкладае міну на 6–12 месяцаў наперад.

Predictive maintenance працуе праз датчыкі і гісторыю аварый:

• вібрацыя, тэмпература, токі, ціск;
• час працы вузлоў;
• параметры прадукта і рэжыму.

Мэта простая: рамантаваць тады, калі гэта сапраўды трэба, і планаваць прастой, а не атрымліваць яго «ў падарунак».

Аптымізацыя або закрыццё: як AI дапамагае трымаць сабекошт пад ціскам імпарту

Кароткі адказ: AI дазваляе выціснуць з працэсу «схаваныя страты», не зніжаючы бяспеку і якасць.

Навіна з ЕС пра рост імпарту — пра цану. Калі ваш канкурэнт прывозіць танней, вы або зніжаеце цану, або губляеце аб’ём. Трэцяга не дадзена.

Унутры завода сабекошт часта «цячэ» ў трох месцах:

• энергія і рэсурсы (пара, электрычнасць, газ, вада, сціснутае паветра);
• прастоі і пераналадкі;
• страты ад нестабільнай якасці.

AI-аптымізацыя працэсаў (часам гэта называюць advanced process control або мадэльным кіраваннем) дае вельмі практычныя рэчы:

1. Рэжымы працы без «перастрахоўкі»: людзі часта трымаюць параметры з запасам, каб «не сапсаваць». AI можа паказаць, дзе запас завышаны.
2. Менш разгону/тармажэння: стабільны працэс = менш выдаткаў.
3. Лепшая пераналадка: алгарытм падказвае паслядоўнасць дзеянняў, каб хутчэй перайсці на іншую серыю.

Я бачыў, што на многіх вытворчасцях 80% эфекту дае не «супермадэль», а нармальная лічбавая дысцыпліна: адзіныя даведнікі, правільныя часавыя меткі, карэктныя журналы браку, адладжаныя датчыкі.

Практычны план для беларускага завода на 90 дзён

Кароткі адказ: пачніце з аднаго кейса, зафіксуйце метрыкі, наладзьце данныя, зрабіце пілот, а потым маштабуйце.

Канец снежня — добры момант, каб увайсці ў 2026 год з праграмай, а не з лозунгамі. Вось структура, якая працуе.

Крок 1. Выбраць «цвік» — праблему з вымяральным эфектам

Выбірайце не тое, што модна, а тое, што балюча:

• 2–3 вузлы, якія даюць 60% прастояў;
• адзін крытычны дэфект, які забірае шмат перапрацоўкі;
• адзін асартымент, дзе пастаянна памыляецца план.

Крок 2. Зацвердзіць метрыкі да старту

Без метрык пілот ператвараецца ў спрэчку. Мінімальны набор:

• OEE або яго кампаненты (даступнасць/прадукцыйнасць/якасць);
• % браку і кошт браку;
• гадзіны прастояў і іх прычыны;
• дакладнасць прагнозу па SKU.

Крок 3. Падрыхтаваць данныя (так, гэта 50% працы)

AI патрабуе парадку:

• выгрузка з ERP/MES/SCADA;
• прывязка па часе (таймстэмпы);
• адзіныя коды прычын прастояў і дэфектаў;
• мінімальная праверка якасці даных.

Крок 4. Пілот 4–6 тыдняў і рашэнне: спыніць або маштабаваць

Пілот павінен даць адказ на простае пытанне: ці дае гэта эканоміку ўжо зараз? Калі не — закрываем або перапрацоўваем. Калі так — маштабуем на падобныя лініі.

Моцная пазіцыя: калі AI-пілот нельга ацаніць у рублях (або ў гадзінах прастояў), гэта не праект, а эксперымент.

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

Ці патрэбны «ідэальныя данныя», каб пачаць?

Не. Патрэбны дастаткова добрыя данныя, каб бачыць тэндэнцыі. Іх можна паляпшаць паралельна.

Ці заменіць AI людзей на вытворчасці?

У нармальнай мадэлі — не. Ён здымае руціну і дае раннія сігналы, а рашэнні застаюцца ў інжынераў і кіраўнікоў змен.

З чаго пачаць у хіміі або ў працэсных вытворчасцях?

Звычайна з энергааптымізацыі, дрэйфу працэсу і прадказальнага абслугоўвання — там хутчэй бачны вынік.

Што рабіць цяпер, пакуль 2026 яшчэ «не наступіў»

Навіны пра магчымыя закрыцці хімічных заводаў у ФРГ і ЕС у 2026 годзе з-за слабога попыту — гэта пра тое, як хутка рынак карае павольных. Рост імпарту на 27% з Кітая і +17% з ЗША паказвае: цэнавы ціск будзе працягвацца, і «проста перачакаць» не атрымаецца.

Беларускім прамысловым кампаніям ёсць сэнс успрымаць гэта як стымул: AI — не пра прэстыж, а пра выжывальнасць і стабільнасць. Калі ваш завод у 2026 годзе зможа дакладней планаваць выпуск, хутчэй зніжаць брак і прадухіляць прастой, у вас будзе тое, чаго не купіш на рынку імпарту: прадказальная якасць і надзейныя тэрміны.

Калі хочаце, я дапамагу перакласці гэта ў канкрэтны план: выбар кейса, набор метрык, патрабаванні да даных і пілот на 4–6 тыдняў. Якую праблему вы лічыце самай дарагой на вашай вытворчасці: прастой, брак ці памылкі планавання?