АІ супраць скарачэнняў: урокі нямецкай металургіі

«Кампаніі не могуць бясконца мірыцца з неэфектыўнай загрузкай вытворчых магутнасцяў. … мы губляем амаль 10 тыс. працоўных месцаў у месяц», — сказаў кіраўнік Gesamtmetall Олівер Цандэр.

Калі ў нямецкай металургіі сапраўды «згарае» каля 10 тысяч працоўных месцаў штомесяц, гэта не выглядае як звычайная цыклічная карэкцыя. Гэта сігнал, што нават у вельмі моцнай прамысловай эканоміцы дрэнная загрузка магутнасцяў і дарагія рэсурсы хутка ператвараюцца ў скарачэнні, кансервацыю ліній і перанос заказаў.

Для Беларусі гэта не «навіны пра іх», а папярэджанне пра нас. Мы таксама жывём у свеце, дзе попыт вагаецца, энергарэсурсы і лагістыка могуць «ламаць» матэматыку сабекошту, а кадры трэба не проста ўтрымліваць — іх трэба пастаянна перанавучваць. І тут штучны інтэлект у вытворчасці — не мода і не прыемны бонус. Гэта пра тое, як утрымаць загрузку, якасць і маржу на ўзроўні, які дазваляе захаваць працоўныя месцы і стварыць новыя.

Гэты матэрыял — частка серыі «Як штучны інтэлект трансфармуе вытворчасць і прамысловасць у Беларусі». Разбяром, што стаіць за нямецкай гісторыяй, і што беларускім заводам варта зрабіць ужо ў 2026 годзе, каб не апынуцца ў падобнай сітуацыі.

Чаму ў металургіі пачынаюцца скарачэнні: механіка праблемы

Скарачэнні ў цяжкай прамысловасці амаль заўсёды пачынаюцца не з «робатаў», а з няроўнай загрузкі магутнасцяў. Калі печы, станы, лініі апрацоўкі і кантроль якасці працуюць нераўнамерна, выдаткі на адзінку прадукцыі растуць, тэрміны «плывуць», кліенты шукаюць больш стабільнага пастаўшчыка.

Металургія асабліва адчувальная да трох фактараў:

1. Энергаёмкасць: калі электраэнергія і газ даражэюць, кожны працэнт лішняга браку і перапрацоўкі — гэта жывыя грошы.
2. Складаная лагістыка і ланцужкі паставак: зрыў паставак сыравіны або камплектуючых робіць планаванне на ўзроўні «ўручную» небяспечным.
3. Высокая цана прастоя: гадзіна прастою на ключавой аперацыі часта цягне за сабой доміно па ўсёй вытворчай плыні.

Словы пра «неэфектыўную загрузку» фактычна азначаюць, што прадпрыемствы доўга трымалі структуру выдаткаў і штат пад аб’ём, які ўжо не падтрымліваецца заказамі. Калі так адбываецца, скарачэнні становяцца хутчэй фінансавым рашэннем, чым тэхналагічным.

Чаму гэта важна Беларусі

Беларускай прамысловасці трэба думаць пра тое ж самае: загрузка, прадказальнасць, якасць, сабекошт. Розніца ў тым, што мы можам пераскочыць частку «балючых урокаў», калі пачнём выкарыстоўваць прамысловы АІ як інструмент кіравання, а не як эксперымент «для прэзентацыі».

Штучны інтэлект як антыкрызісны інструмент: што ён робіць на заводзе

Калі казаць проста, АІ ў прамысловасці дае два вынікі, якія непасрэдна ўплываюць на занятасць: менш прастояў і менш браку. А ўжо ад гэтага залежыць загрузка магутнасцяў, канкурэнтаздольная цана і стабільнасць заказаў.

Ніжэй — пяць найбольш «практычна-грашовых» сцэнарыяў.

1) Прагназаванне паломак (predictive maintenance)

Замест таго, каб рамантаваць «па графіку» або «калі ўжо зламалася», АІ аналізуе вібрацыю, тэмпературы, токі, шум, параметры змазкі і паказвае:

• які вузел ідзе ў деградацыю;
• наколькі тэрмінова ўмешвацца;
• у якім акне лепш зрабіць прыпынак, каб не сарваць план.

Для металургіі гэта асабліва каштоўна на кампрэсарах, помпах, прывадах, падшыпніках, сістэмах астуджэння і вузлах транспарціроўкі. Вынік — не «прыгожа», а канкрэтна: мінус аварыйныя прастоі і менш нерытмічнасці, якая з’ядае загрузку.

2) Камп’ютарны зрок для кантролю якасці

Класічная праблема: дэфекты паверхні, геаметрыі, зварных швоў, расколіны, уключэнні — частка з іх не ловіцца стабільна чалавечым вокам на хуткай лініі.

АІ-камеры на ўчастку кантролю:

• бачаць паўтаральныя патэрны дэфектаў;
• класіфікуюць іх па тыпах;
• звязваюць дэфект з параметрамі працэсу (напрыклад, тэмпература, хуткасць пракату, склад).

Самы важны момант: гэта не «каб звольніць кантралёра». Гэта каб не губляць грошы на браку і перапрацоўцы, бо менавіта брак часцей за ўсё запускае ланцужок «маржа падае → заказаў менш → скарачэнні».

3) Аптымізацыя энергіі і рэжымаў плавак/апрацоўкі

У энергаёмкіх працэсах АІ добра працуе як «другі пілот» тэхнолага:

• падбірае рэжымы ў межах дапушчальных тэхналагічных вокнаў;
• прапануе змены, якія зніжаюць удзельнае энергаспажыванне;
• фіксуе, дзе ўзнікаюць страты (перагрэв, лішняя вытрымка, няправільная паслядоўнасць аперацый).

Для Беларусі гэта асабліва актуальна ў сезоны, калі бюджэты на энергію пераглядаюцца, а фінансавыя планы на год трэба выконваць «без права на памылку».

4) Планаванне вытворчасці пад рэальны попыт і рэсурсы

Most companies get this wrong: яны плануюць так, нібы пастаўкі, людзі і абсталяванне заўсёды даступныя. На практыцы ў прамысловасці пастаянна нешта «адвалваецца».

АІ-планаванне і дыспетчарызацыя (на базе APS/оптымізацыі) дае:

• больш рэалістычныя графікі;
• меншыя запасы «на ўсялякі выпадак»;
• лепшае выкарыстанне зменнасці (што важна для загрузкі).

5) АІ для закупак і ланцужкоў паставак

Калі сыравіна прыходзіць няроўна або з рознай якасцю, вы не выратуецеся толькі «героізмам майстроў». АІ дапамагае:

• прагназаваць рызыкі зрыву паставак;
• ранжыраваць пастаўшчыкоў па стабільнасці;
• выяўляць, дзе дрэнная якасць сыравіны вядзе да росту браку.

Урокі Германіі, якія Беларусі лепш не ігнараваць

Першая думка, якую часта чую: «Ну ў іх свае праблемы, у нас іншае». Праўда ў тым, што фізіка вытворчасці ўсюды аднолькавая: калі магутнасці загружаны кепска, праца даражэе.

Вось тры ўрокі, якія я б узяў з нямецкага кейса як з «папярэджання».

1) Нельга «перачакаць» спад толькі адміністрацыйнымі мерамі

Калі попыт праседае, прамысловасць або:

• становіцца больш эфектыўнай (каб выйграць коштам/якасцю/тэрмінам), або
• скарачаецца.

АІ — адзін з нешматлікіх інструментаў, які дае эфект не праз 5 гадоў, а даволі хутка, калі выбраць правільны кейс.

2) Лепшая абарона працоўных месцаў — прадукцыйнасць

Гучыць не вельмі «сацыяльна», але гэта праўда. Калі завод можа вырабляць тую ж якасць з меншымі стратамі і прастоямі, у яго больш шанцаў:

• утрымаць заказчыка;
• узяць дадатковыя аб’ёмы;
• плаціць нармальныя грошы і ўтрымліваць людзей.

3) АІ стварае новыя ролі, але толькі калі ёсць план

На заводзе з’яўляюцца новыя задачы:

• інжынер даных для датчыкаў і якасці даных;
• спецыяліст па камп’ютарным зроку;
• тэхнолаг, які працуе з мадэллю (а не «супраць яе»);
• інжынер па інтэграцыі (MES/SCADA/ERP).

Калі гэта не запланаваць, атрымаецца тыповая гісторыя: «паставілі сістэму, яна не прыжылася». І тады АІ не абараняе занятасць — ён становіцца чарговай няўдачай.

Што можа зрабіць Беларусь у 2026: практычны план на 90 дзён

Калі б я быў на баку кіраўніка вытворчасці ці галоўнага інжынера, я б не пачынаў з «вялікай стратэгіі АІ на 3 гады». Я б пачаў з 90-дзённай праграмы, якая дае вымяральны вынік.

Крок 1 (тыдзень 1–2): выбраць адзін KPI, які «баліць» найбольш

Толькі адзін. Напрыклад:

• аварыйныя прастоі на крытычным вузле;
• працэнт браку па 2–3 асноўных дэфектах;
• удзельнае энергаспажыванне на аперацыі;
• адхіленні ад плана выпуску.

Крок 2 (тыдзень 2–4): зрабіць інвентарызацыю даных

Пытанні, на якія трэба адказаць без ілюзій:

• дзе ёсць датчыкі, а дзе іх няма;
• ці ёсць гістарычныя логи (мінімум 3–6 месяцаў);
• хто ўладальнік даных (цэх/ІТ/служба АСУТП);
• што з якасцю даных (прапускі, шум, несупадзенні).

Крок 3 (месяц 2): хуткі пілот на адным участку

Пілот павінен быць «вытворча прывязаны»: адна лінія, адзін вузел, адзін від дэфекта. І абавязкова:

• базавы ўзровень «да»;
• метрыкі «пасля»;
• адказныя за прыняцце рашэнняў (не толькі айцішнікі).

Крок 4 (месяц 3): інтэграцыя ў працэс, а не ў прэзентацыю

Тут праверка простая: калі мадэль выдала сігнал, што адбываецца далей?

• хто атрымлівае апавяшчэнне;
• у якой форме (панэль, SMS, наряд);
• які стандарт дзеянняў;
• як фіксуецца вынік.

Калі гэтага няма — АІ застанецца «прыгожым графікам», а не інструментам, які захоўвае загрузку і рабочыя месцы.

Пытанні, якія звычайна задаюць пра АІ ў прамысловасці (і нармальныя адказы)

Ці заменіць АІ людзей у цэху?

На практыцы АІ хутчэй змяняе структуру занятасці, чым «высякае» ўсіх. Больш аўтаматызацыі ў кантролі і планаванні стварае попыт на людзей, якія падтрымліваюць сістэмы, інтэрпрэтуюць вынікі і прымаюць рашэнні.

З чаго пачаць, калі даных амаль няма?

Пачынайце з таго, што прасцей за ўсё зняць: вібрацыя/тэмпература на вузлах, камеры на кантролі, базавыя логи з PLC/SCADA. Першая мэта — не «ідэальная лічбавая фабрыка», а дастатковая база, каб злавіць 1–2 праблемы, якія каштуюць дорага.

Як не праваліць пілот?

Самы надзейны спосаб — выбраць кейс, дзе:

• ёсць ясны KPI (прастой/брак/энергія);
• ёсць уладальнік працэсу ў цэху;
• вынік можна памераць праз 4–12 тыдняў.

Што гэта значыць для серыі пра АІ ў беларускай прамысловасці

Нямецкая металургія паказвае непрыемную праўду: калі магутнасці загружаны неэфектыўна, «захаваць людзей» аднымі лозунгамі не атрымліваецца. Эканоміка даганяе ўсіх.

Беларусі цяпер важна паставіць акцэнт на практычны АІ ў вытворчасці: прагназаванне паломак, камп’ютарны зрок для кантролю якасці, энергааптымізацыя, разумнае планаванне і кіраванне пастаўкамі. Гэта якраз тыя рэчы, якія падтрымліваюць загрузку і даюць прадпрыемствам аргумент не скарачаць, а перанавучваць і наймаць.

Калі вы адказваеце за завод, цэх, якасць або АСУТП, задайце сабе простае пытанне: які адзін вытворчы паказчык мы павінны палепшыць у першым квартале 2026, каб не гуляць у «скарачэнні»? І ці гатовыя вы пачаць з 90-дзённага пілота, які дасць лічбы, а не абяцанні?