4G для завода: як LTE паскарае AI ў Беларусі

99,72% насельніцтва Беларусі ўжо ў зоне 4G — гэта лічба, якая ў 2025 годзе прагучала асабліва практычна, а не сімвалічна. МТС паведамляе, што за год умацаваў сетку амаль на 1,5 тысячы базавых станцый LTE, а напярэдадні навагодніх свят дадаткова ўключыў звыш 500 сектараў на 214 станцыях у больш чым палове раёнаў краіны.

Для многіх кіраўнікоў вытворчасці гэта можа гучаць як навіна “пра сувязь”. Але для серыі «Як штучны інтэлект трансфармуе вытворчасць і прамысловасць у Беларусі» гэта, на мой погляд, навіна пра AI. Таму што прамысловы штучны інтэлект не пачынаецца з мадэлі. Ён пачынаецца з даных, а даныя пачынаюцца з надзейнай і даступнай сеткі — у цэху, на складзе, у полі, на кар’еры, на ўчастку МТК або ў садовым таварыстве, дзе стаіць сезонная вытворчая база.

Ніжэй — як менавіта рост LTE-інфраструктуры ў 2025 годзе ўплывае на AI-праекты ў беларускіх заводах і вытворчых кампаніях, што гэта адкрывае на практыцы і з чаго разумна пачынаць у 2026.

Чаму ўмацаванне LTE — гэта фактычна інвестыцыя ў AI

Кароткі адказ: без стабільнай сувязі AI ў вытворчасці застаецца “пілотам”, а не сістэмай.

Штучны інтэлект у прамысловасці амаль заўсёды працуе як ланцужок: датчык/камера → перадача даных → аналітыка (лакальна або ў воблаку) → рашэнне/каманда → дзеянне (аўтаматыка, апавяшчэнне, план).

Калі на любым этапе сувязь ненадзейная, адбываецца адно з двух:

• AI-праект прымушаны “жыць” толькі ў адным цэху з добрай інфраструктурай (і не маштабуецца).
• Даных не хапае або яны прыходзяць позна — і мадэль пачынае памыляцца ў момант, калі памылка дарагая.

Менавіта таму фраза з навіны пра фокус на сельскай мясцовасці — аграгарадках, вёсках і садовых таварыствах важная не толькі для абанентаў. Гэта пра магчымасць падключаць размеркаваныя аб’екты: зернесушыльныя комплексы, складскія пляцоўкі, аддаленыя рамонтныя зоны, кар’еры, лесанарыхтоўкі, часовыя лагістычныя пункты.

Што канкрэтна змяніла МТС у 2025 і чаму гэта важна вытворцам

Кароткі адказ: пашырэнне пакрыцця і ёмістасці сеткі зніжае рызыкі для прамысловых IoT і AI-проектаў.

З паведамлення вынікаюць некалькі практычных момантаў, якія бізнесу варта “перакласці” на сваю мову KPI:

99,72% 4G-пакрыцця насельніцтва — гэта пра кадры і дыспетчарызацыю

Калі пераважная большасць людзей у краіне мае 4G, гэта азначае: вашы выязныя брыгады, наладчыкі, тэхнолагі, інжынеры КІПіА, лагісты і нават падрадчыкі з высокай верагоднасцю будуць мець стабільны доступ да:

• мабільных MES/CMMS-інструментаў (заданні, акты, гісторыя рамонтаў),
• відэасувязі для дыстанцыйнай дыягностыкі,
• аператыўных дашбордаў і алертаў.

“Звыш 120 населеных пунктаў” і акцэнт на рэгіёнах — гэта пра маштабаванне

AI-ўкараненні часта буксуюць на этапе “давайце распаўсюдзім на філіялы”. Калі ўмацаванне LTE закранула і раённыя гарады, і сельскія зоны, гэта зніжае кошт маштабавання: не трэба кожны раз будаваць асобную сетку “пад адзін аб’ект”.

1800/2600 МГц — баланс пакрыцця і хуткасці

Тое, што значная частка новых сектараў працуе ў 2600 МГц, а таксама ў 1800 МГц, на практыцы азначае магчымасць падтрымліваць і шырокі ахоп, і больш высокую прапускную здольнасць у месцах нагрузкі.

Для вытворчасці гэта важна, бо ёсць два тыпы трафіку:

• лёгкі (датчыкі, тэлеметрыя, алерты),
• цяжкі (відэа з камер, выявы для камп’ютарнага зроку, абнаўленні софту, лічбавыя інструкцыі).

AI часта патрабуе менавіта “цяжкага” трафіку — асабліва калі вы робіце кантроль якасці па відэа або аналіз бяспекі.

Дзе LTE непасрэдна “падкормлівае” AI ў вытворчасці: 5 сцэнарыяў

Кароткі адказ: LTE — гэта дарога, па якой AI атрымлівае даныя і вяртае рашэнні ў рэальны працэс.

Ніжэй — пяць сцэнарыяў, якія я бачу найбольш “земнымі” для Беларусі. І так, яны працуюць нават без моднага 5G, калі ў вас правільна арганізаваны перыметр і архітэктура.

1) Прагназаванне паломак (predictive maintenance) для рухавікоў і помпаў

Класіка, якая добра акупляецца: вібрацыя, тэмпература, ток, ціск → мадэль → ранняе папярэджанне.

LTE тут патрэбны не для “вау-хуткасці”, а для стабільнага патоку з аддаленых вузлоў (помпавыя станцыі, цеплапункты, ачышчальныя збудаванні, кампрэсарныя).

2) Камп’ютарны зрок для кантролю якасці

Калі ў вас канвеер, упаковачная лінія, маркіроўка, зварка, афарбоўка — камп’ютарны зрок часта дае хуткі эфект.

Проблема ў тым, што “сырыя” выявы і відэа цяжкія. LTE з нармальнай ёмістасцю дазваляе:

• перадаваць выявы на лакальны edge-сервер у межах пляцоўкі,
• або аддаваць частку аналітыкі ў воблачную інфраструктуру, калі так прасцей арганізацыйна.

3) Бяспека працы: выяўленне рызыкоўных паводзін

AI можа фіксаваць адсутнасць каскі/камызы, знаходжанне ў небяспечнай зоне, парушэнні маршрутаў пагрузчыкаў.

Тут ключавое — апавяшчэнне ў момант. LTE, умацаваны ў гарадах і рэгіёнах, дапамагае падтрымліваць гэтыя сістэмы на некалькіх пляцоўках адразу.

4) Лічбавая дыспетчарызацыя складу і дваровай лагістыкі

Нават простая мадэль, якая прагназуе “коркі” ў зоне пагрузкі, час чакання, патрэбу ў тэхніцы, працуе толькі калі:

• сканеры,
• планшэты,
• GPS/трэкінг тэхнікі,

маюць стабільнае злучэнне. LTE — самы хуткі шлях падключыць гэта без працяглых капітальных праектаў па кабелі.

5) AI для энергазберажэння: аптымізацыя графікаў і нагрузак

Вытворцы часта недаацэньваюць, як шмат грошай “з’ядае” няроўная загрузка, пікі, ручное кіраванне.

AI-мадэль можа прапаноўваць рэжымы работы абсталявання, але ёй патрэбныя оператыўныя даныя з лічыльнікаў і кантролераў. LTE дапамагае збіраць гэта там, дзе пракладка правадоў — дорага або фізічна складана.

Міф, які замінае AI ў прамысловасці: “Сувязь — задача ІТ, не дырэктара завода”

Кароткі адказ: у AI-праекце сувязь — гэта частка тэхналагічнага працэсу, а не другарадная інфраструктура.

Большасць кампаній сапраўды “аддае сетку” ІТ-аддзелу. Але як толькі вы пачынаеце прамысловы AI, пытанні выглядаюць ужо не як “пінг” і “пакрыццё”, а як:

• які ў нас дапушчальны час затрымкі для алертаў бяспекі?
• што будзе, калі сувязь знікне на 30 хвілін?
• дзе будуць захоўвацца даныя з камер і хто да іх мае доступ?
• ці ёсць сегментацыя для IoT, каб не змяшаць яго з офісным трафікам?

Добрая навіна ў тым, што інфраструктурная мадэль разгортвання 4G (калі магутнасці могуць выкарыстоўваць і іншыя аператары) робіць рынак больш прадказальным для бізнесу. Але адказнасць за патрабаванні ўсё роўна на вытворцы: толькі завод ведае, дзе “кропка болю” і якая цана прастою.

Практычны план на 30 дзён: як падрыхтавацца да AI, пакуль LTE становіцца мацнейшым

Кароткі адказ: пачніце з інвентарызацыі даных і “пілота”, які ўплывае на грошы.

Вось што я б зрабіў, калі б у студзені 2026 мне трэба было запускаць AI на вытворчасці без лішняй бюракратыі:

1. Выберыце адзін працэс з ясным KPI: брак (%), прастой (гадзіны), расход энергіі (кВт·г на адзінку), траўматызм (інцыдэнты).
2. Падлічыце, якія даныя патрэбныя: датчыкі, камеры, журналы рамонтаў, SCADA/MES.
3. Праверце сувязь “у кропцы праўды”: не ў кабінеце, а каля станка/на двары/на складзе.
4. Вызначыце архітэктуру:
   • edge (лакальна) для хуткіх рэакцый,
   • воблака для навучання мадэляў і аналітыкі,
   • гібрыд — як найбольш часты варыянт.
5. Прапішыце правілы бяспекі даных: хто бачыць выявы, як доўга захоўваюцца, як абараняюцца.
6. Зрабіце пілот на 8–12 тыдняў і адразу план маштабавання: якія цэхі/філіялы наступныя.

Гэты падыход добра кладзецца на рэальнасць Беларусі: шмат вытворчасцей размеркаваныя, а аб’екты часта “не ў Мінску”. Таму паляпшэнне LTE ў рэгіёнах — не дробязь, а шанец нармальна арганізаваць збор даных.

Што гэта азначае для Беларусі ў 2026: AI пойдзе ў рэгіёны, і гэта добра

Кароткі адказ: калі сетка даходзіць да большай колькасці раёнаў, AI перастае быць “цэнтральным” праектам і становіцца вытворчым стандартам.

Пасля навін пра амаль 1,5 тысячы ўмацаваных LTE-станцый і 99,72% 4G-пакрыцця лагічна чакаць, што ў 2026 годзе больш беларускіх вытворцаў будуць запускаць:

• дыстанцыйны маніторынг абсталявання,
• камп’ютарны зрок у кантролі якасці,
• аналітыку лагістыкі і складоў,
• AI-аптымізацыю энергарэжымаў.

І вось мой выразны тэзіс: перамагаюць не тыя, у каго “самая разумная мадэль”, а тыя, у каго стабільны паток якасных даных і дысцыпліна ў працэсах. LTE-інфраструктура — гэта базіс, які робіць гэты паток рэальным не толькі ў сталіцы.

Калі вы плануеце AI ў вытворчасці на 2026 год, пачніце не з прэзентацыі пастаўшчыка, а з простага пытання: дзе на вашай пляцоўцы даныя губляюцца, запазняюцца або не збіраюцца ўвогуле — і як сетка павінна падтрымліваць гэты працэс? Ад адказу на гэта пытанне залежыць, ці стане AI ў вашай кампаніі інструментам эканоміі і росту, ці застанецца “пілотам для справаздачы”.