Как около половины эффекта от цифровой трансформации компании принес именно ИИ.
Применение технологий искусственного интеллекта в нефтехимии уже сегодня создает новые возможности для предприятий отрасли. Василий Номоконов, член правления, исполнительный директор СИБУРа, поделился опытом компании в этом направлении и рассказал о некоторых реализованных кейсах.
В 2022 году благодаря появлению на массовом рынке доступных генеративных моделей начался настоящий бум в сфере ИИ. Метавселенные, различные AI-помощники, нейросети… Этот технологический скачок помог дополнить пакет цифровых инструментов, которые СИБУР последовательно внедряет на протяжении последних лет. При этом около половины эффекта от цифровой трансформации компании принес именно ИИ. А сама цифровизация уже стала трендом, радикально изменившим нефтехимическую отрасль.
Кроме портала, мы предлагаем вам и альманах «Управление производством». Все самое интересное и уникальное мы публикуем именно в нем. 300+ мощных кейсов, готовых к использованию чек-листов и других полезных материалов ждут вас в полном комплекте номеров. Оформляйте подписку и получайте самое лучшее!
По словам Василия Номоконова, любая компания каждый день принимает множество управленческих решений, и от их качества зависит экономическая эффективность компании. Делегирование этих решений ИИ значительно сокращает вероятность ошибки.
Значительный вклад в общий эффект вносит автопилот оператора технологической установки (RTO, Real-Time Optimizers). Он определяет оптимальный технологический режим работы оборудования и в реальном времени дает оператору подсказки или сам ведет за него режим. Использование решения позволяет повышать экономическую эффективность разных производственных и административных процессов, увеличивает выход продукции и снижает затраты сырья. С его помощью также контролируется качество продукции и осуществляется предиктивное обслуживание оборудования.
Василий Номоконов отмечает, что ключевые потери для бизнеса возникают тогда, когда неожиданно ломается или останавливается оборудование. Здесь на помощь приходит ИИ, который анализирует данные и проводит мониторинг состояния оборудования. Использование предиктивной диагностики способствует принятию точных решений по ремонту, модернизации и замене. Предсказание возможных сбоев помогает проводить предупредительное обслуживание и сокращает время простоя оборудования.
Математические модели определяют состояние конкретного агрегата и на ранней стадии предотвращают возможную причину поломки. По данным СИБУРа, использование ИИ для предиктивной диагностики уже позволило компании получить экономический эффект на уровне 1 млрд руб. Сейчас компания одна из первых в России тестирует ИИ-ассистента инженера-диагноста на базе большой языковой модели (LLM). Умного помощника обучили на огромном количестве данных и реальных кейсов по нештатным ситуациям на промышленном оборудовании, и он в формате чат-бота помогает специалисту формулировать возможные причины и способы устранения неполадок. В случае успеха пилота данное решение может быть тиражировано и на другие предприятия, причем не только в нефтехимической отрасли.
Искусственный интеллект может использоваться и для анализа рисков и принятия мер по их снижению в различных аспектах деятельности нефтехимических предприятий. Цифровые двойники, детекция аномалий, видеоаналитика и другие технологии регулярно внедряются в отрасли для обеспечения безопасности производства. Интеллектуальное видеонаблюдение позволяет минимизировать потери. «Допустим, в каучуковой крошке возникла какая-то неплановая добавка или какое-то выделение, которое нужно срочно устранить. Быстрее человека это заметят системы видеонаблюдения, которые мы внедряем», – поясняет Василий Номоконов.
Другая сфера применения ИИ – анализ информации об изменении рыночной конъюнктуры практически в онлайн-режиме. Прогнозы на ранних стадиях новых тенденций позволяют компаниям оптимизировать производство и продажи. Предсказание цен на сырье, спроса на продукцию тоже под силу искусственному интеллекту. «Динамическое ценообразование лучше любого агентства показывает котировки в разных регионах. А модель цифровой лидогенерации предсказывает, какому клиенту можно продать продукт, даже если он об этом пока не спрашивает», – подчеркивает Василий Номоконов.
Воронка идей применения ИИ постоянно пополняется. И нефтехимическая отрасль всегда выступала драйвером передовых научных исследований. Совместную работу по развитию ИИ-инструментов СИБУР ведет совместно со Сбером. Сейчас компания тестирует сразу 9 гипотез с использованием большой языковой модели GigaChat. По словам Василия Номоконова, подобное партнерство позволяет развивать уже существующие продукты и адаптировать их для использования на других промышленных предприятиях страны.
Большие перспективы данная технология имеет в R&D направлении. Так, СИБУР совместно с Институтом искусственного интеллекта AIRI прорабатывает несколько гипотез, направленных на создание новых полимеров и вывода их на рынок. «Например, искусственный интеллект существенно сокращает время разработки новых катализаторов. Гигантское количество экспериментальных данных, на анализ которых человеку требуются годы, ИИ обработает за несколько минут», – утверждает Иван Оселедец, генеральный директор Института искусственного интеллекта AIRI.
Участники дискуссии обсудили еще одно наиболее перспективное направление применения ИИ в промышленности в будущем – генеративное проектирование. Сейчас огромное количество времени уходит на составление проектной документации, на проверку соответствия СНиПам, ГОСТам и т.д. Использование ИИ в перспективе значительно ускорит эту работу. В проектных институтах накоплены огромные массивы данных, которые ждут оцифровки и обучения на них искусственного интеллекта. Иван Оселедец прогнозирует, что если взаимодействие сторон – проектировщиков и специалистов по машинному обучению – будет плотным, то через год технология заработает в реальном производстве.
Перечисленные выше области применения ИИ – реальность, в которой уже работают предприятия отрасли. В ближайшие же годы искусственный интеллект в нефтехимической отрасли будет развиваться в нескольких перспективных направлениях. Одним из них станет создание интеллектуальных цифровых двойников для моделирования и оптимизации производственных процессов, а также управления рисками и обеспечения безопасности. Автоматизация и роботизация, включая внедрение автономных роботов и ИИ для управления их работой, также обещают значительный технологический скачок. Управление цепочками поставок с помощью ИИ позволит оптимизировать логистику и минимизировать риски. Экологическая устойчивость и энергоэффективность будут достигаться за счет ИИ-решений для снижения выбросов и оптимизации энергопотребления. Наконец, персонализированные ИИ-ассистенты будут поддерживать сотрудников в принятии решений, обучении и повышении квалификации, что откроет новые возможности для инноваций и роста. Жизнь ИИ в нефтехимии, можно сказать, только начинается.
ПРЯМАЯ РЕЧЬ
Дмитрий Чернышенко, заместитель Председателя Правительства РФ:
«Мы сейчас проходим так называемую точку сингулярности, когда все технологии меняются и прогрессируют с какой-то невероятной скоростью. Будущее – за AI-агентами. Это компактные узкопрофильные модели, которые решают задачи пользователей как в виртуальном мире, так и в физическом, делают продукты и услуги абсолютно персонализированными. Это коренным образом поменяет бизнес, цепочки поставок и так далее. Эффект влияния на экономику будет сильнее, чем от изобретения парового двигателя».
Фото: СИБУР
