Беллегпром на ЕЭК: як AI зніжае выдаткі і рызыкі

Лічбы з навіны выглядаюць прыземлена, але яны дакладна пра бізнес: імпарт позументных нітак — каля $10 млн у год, пошліна — 5%, і гэта дае патэнцыял эканоміі да $500 тыс. штогод для ключавых беларускіх вытворцаў (у першую чаргу «Конте Спа» і «Брестскі чулочны камбінат»). Дадайце сюды льготы на сыравіну для «Віцебскіх дываноў» і эканамічны эфект больш за 200 тыс. еўра ў год па асобных пазіцыях — і становіцца ясна: праца «Беллегпрама» на пляцоўцы ЕЭК — гэта не пра «пратакольныя сустрэчы», а пра канкрэтную маржу і ўстойлівасць вытворчасці.

Але ёсць нюанс, які часта прапускаюць. Тарыфныя льготы самі па сабе не робяць завод больш сучасным. Яны проста вызваляюць грошы і зніжаюць кошт уваходу для інвестыцый. А вось што кампанія зробіць з гэтай «паветранай падушкай» — вырашае яе канкурэнтаздольнасць на 3–5 гадоў наперад. І тут пачынаецца тэма нашай серыі: як штучны інтэлект трансфармуе вытворчасць і прамысловасць у Беларусі.

Ніжэй — як ініцыятывы на ЕЭК, апісаныя экспертам канцэрна, лагічна злучаюцца з AI-падыходамі ў лёгкай прамысловасці: ад дываноў да трыкатажу, ад сыравіны да кантролю якасці.

Чаму тарыфныя ініцыятывы — гэта пра «лічбавую вытворчасць», а не толькі пра пошліны

Ключавы сэнс ініцыятыў «Беллегпрама» на ЕЭК просты: знізіць выдаткі на сыравіну і матэрыялы і зрабіць кааперацыю ў ЕАЭС больш прагназаванай. Калі сыравіна таннейшая і пастаўкі стабільнейшыя — прадпрыемству лягчэй планаваць інвестыцыйныя праекты.

У навіне ёсць моцны прыклад: «Віцебскія дываны». Падтрымка ішла сістэмна з 2017 года — па абнуленні пошлін на поліпрапіленавыя ніткі і латэкс для вытворчасці дывановых пакрыццяў. Вынік — грошы, зэканомленыя на пошлінах, можна было накіраваць на імпартазамяшчальны інвестпраект: уласную вытворчасць поліпрапіленавых нітак. Дзе тут AI? У тым, што такія праекты маюць сэнс, калі яны «падпёрты» лічбавымі інструментамі, якія:

• робяць выпуск больш стабільным (менш браку, менш прастояў),
• даюць празрыстасць сабекошту (што сапраўды даражэе і чаму),
• дапамагаюць кіраваць запасамі і лагістыкай (каб льготы не «з’ела» неэфектыўнасць).

Мой досвед працы з вытворчымі камандамі паказвае: калі кампанія атрымлівае фінансавую «льготу», але не ўмее яе «прыземліць» у працэсы, эфект часта распыляецца на дробныя дзіркі. AI і аналітыка — адзін з самых практычных спосабаў гэтага пазбегнуць.

«Віцебскія дываны»: як зэканомленыя грошы ператварыць у AI-праект

Самы прамы шлях выкарыстання тарыфнага эфекту — укласці яго ў тэхналогіі, што зніжаюць брак і энергаёмістасць. Для дывановай вытворчасці і сумежных участкаў гэта часта выглядае так.

AI-кантроль якасці замест «вока майстра»

Адказ просты: камп’ютарны зрок у кантролі якасці дае прадказальнасць і хуткасць, якіх не дасягнуць толькі ручной выбаркай.

Што можна аўтаматызаваць:

• выяўленне дэфектаў ворсу/узору (няроўнасць, разрывы, плямы),
• кантроль колеру і адхіленняў ад эталона (асабліва важна пры серыйных пастаўках),
• статыстыку па дэфектах па зменах/лініях/пастаўшчыках сыравіны.

Практычны KPI, які варта паставіць перад стартавай камандай: зніжэнне ўзроўню браку на 10–20% на пілотнай лініі за 8–12 тыдняў. Для лёгкай прамысловасці гэта рэалістычная мэта, калі ёсць хаця б базавая камера-інфраструктура і адказны за данныя.

Прадказальнае абслугоўванне абсталявання (predictive maintenance)

Калі льготы зніжаюць кошт матэрыялаў, наступная вялікая «дзірка» — прастоі. AI-мадэлі на аснове датчыкаў (вібрацыя, тэмпература, ток) умеюць прагназаваць, калі вузел пачне «сыпацца».

Вынік, які любіць фіндырэктар: менш аварыйных прыпынкаў і лепшая загрузка лініі. А для кіраўніка вытворчасці гэта яшчэ і спакайнейшыя змены.

Інтэлектуальнае планаванне запасаў і паставак

ЕЭК-рашэнні пра льготы маюць тэрміны (напрыклад, у навіне згадваецца працяг да канца 2027 года і чаканне рашэння ў лютым 2026). Гэта азначае: перыяды «акна магчымасцей» трэба выкарыстоўваць дакладна.

AI-планаванне (ці хаця б мадэлі прагназавання попыту) дапамагае адказаць:

• колькі сыравіны купляць цяпер, каб не замарозіць абаротныя сродкі,
• калі лепш рабіць закуп з улікам сезоннасці і планаў продажаў,
• як мяняецца сабекошт пры розных сцэнарыях паставак.

Позументныя ніткі і панчошна-шкарпэткавая галіна: AI як адказ на рост патрабаванняў рынку

У навіне падкрэсліваецца ініцыятыва па абнуленні пошлін на позументныя ніткі — ключавую сыравіну для панчошна-шкарпэткавых вырабаў. Патэнцыйная эканомія — да $500 тыс. у год. Важна не толькі «зэканоміць», але і павялічыць выручку за кошт якасці, хуткасці запуску мадэляў і стабільнасці паставак.

Што AI дае трыкатажу ўжо зараз

Адказ: AI тут працуе як сістэма ранняга папярэджання — і для якасці, і для планавання.

• Кантроль дэфектаў тканіны/вязкі (прапускі, зацяжкі, няроўная шчыльнасць).
• Аптымізацыя рэцэптур і параметраў (настройкі машын, напружанне ніткі) на аснове гістарычных партый.
• Прагназаванне вяртанняў і рэкламацый: якія серыі рызыкоўныя і чаму.

Мой погляд: у лёгкай прамысловасці найбольш хутка акупляюцца не «вялікія платформы», а вузкія AI-кейсы, якія б’юць у 2–3 паказчыкі: брак, прастоі, перарасход сыравіны.

Кааперацыя ЕАЭС: чаму агульныя правілы — гэта шанец на агульныя лічбавыя стандарты

Навіна добра паказвае логіку ЕЭК: каб атрымаць льготу, трэба дагаварыцца ўнутры краіны, а потым аргументавана абараніць пазіцыю і атрымаць згоду ўсіх дзяржаў ЕАЭС.

Гэтая ж логіка працуе і для лічбавізацыі. Вытворцам у ЕАЭС патрэбна больш, чым «таннейшая сыравіна»:

• агульныя падыходы да трасіроўкі паходжання партый,
• сумяшчальныя фарматы даных па якасці (каб кааперацыя не развальвалася на спрэчках),
• празрыстыя патрабаванні да маркіроўкі і сертыфікацыі.

AI тут не пра “робатаў на фабрыцы”. AI — пра кіраванне складанасцю ў ланцужку паставак. Чым больш краін і пастаўшчыкоў, тым важней хутка бачыць адхіленні і іх прычыны.

Практычная ідэя для галіны на 2026 год

Калі ў 2025–2027 дзейнічаюць або рыхтуюцца тарыфныя паслабленні, 2026 год — добры момант, каб паралельна запусціць галіновы “мінімальны стандарт даных”:

1. Адзіныя атрыбуты партыі сыравіны (пастаўшчык, дата, параметры, вынік уваходнага кантролю).
2. Адзіныя атрыбуты партыі выпуску (лінія, змена, дэфекты, прычына браку).
3. Просты «дашборд кіраўніка» (сабекошт, брак, прастоі, энергаспажыванне).

Нават без «вялікага AI» гэта дае базу, на якой мадэлі пачынаюць працаваць хутка.

Як прадпрыемству ператварыць тарыфную льготу ў лічбавы вынік: план на 90 дзён

Калі ваша кампанія атрымлівае выгаду ад зніжэння пошлін (або чакае рашэння), не варта адкладаць лічбавыя крокі «да лепшых часоў». Вось працоўны план, які я б прапанаваў на старце.

1) Зафіксуйце, куды «падзецца» эканомія

Адказ: эканомію трэба замацаваць бюджэтна, інакш яна растворыцца.

• 30–50% — на тэхналагічную стабільнасць (датчыкі, камерны кантроль, сетка)
• 20–30% — на данныя і інтэграцыі (MES/ERP, збор, якасць даных)
• 20–30% — на пілот AI (камп’ютарны зрок або predictive maintenance)

2) Абярыце адзін кейс, дзе эфект бачны без «філасофіі»

Лепшыя кандыдаты:

• кантроль дэфектаў (камп’ютарны зрок),
• прагназаванне прастояў,
• аптымізацыя расходу сыравіны.

3) Вызначыце метрыкі да старту

• Брак, %
• Прастоі, гадзін/месяц
• Перарасход сыравіны, %
• Эканомія на закупе, валюта/месяц

4) Зрабіце пілот так, каб яго можна было маштабаваць

Адказ: пілот павінен быць «пра сістэму», а не «пра адну камеру».

• апісанне працэсу, дзе збіраюцца данныя,
• адказныя (вытворчасць + IT + якасць),
• правілы эксплуатацыі (хто і што робіць, калі мадэль знайшла дэфект).

Што гэта значыць для Беларусі ў канцы 2025 і на старце 2026

Канец снежня — час, калі заводы зводзяць вынікі і плануюць бюджэты на новы год. Навіна пра ініцыятывы «Беллегпрама» на ЕЭК трапляе ў вельмі правільны сезон: у 2026 будзе выйграваць той, хто ператворыць рэгуляторныя магчымасці ў аперацыйную эфектыўнасць.

Тарыфныя льготы і кааперацыя ў ЕАЭС зніжаюць кошт уваходу. Штучны інтэлект у вытворчасці робіць наступны крок — ператварае гэты “запас” у стабільную якасць, меншы брак і больш прагназаваны выпуск. І гэта ўжо не размова пра модныя тэхналогіі. Гэта пра тое, ці зможа прадпрыемства трымаць цану і тэрміны, калі рынак стане жорсткім.

Калі вы кіруеце вытворчасцю або адказваеце за лічбавую трансфармацыю ў лёгкай прамысловасці, ёсць просты арыенцір: пачніце з даных і аднаго пілота, які б’е ў брак або прастоі. А потым маштабуйце. Рашэнні ЕЭК даюць час і грошы. Вашы працэсы павінны зрабіць астатняе.

Пытанне, якое варта задаць сабе перад планаваннем 2026: калі заўтра сыравіна стане крыху таннейшай — ці ўмеем мы хутка ператварыць гэта ў лепшую якасць і большы выпуск?