1. Искусственный интеллект
Химическая промышленность эффективно использует различные направления искусственного интеллекта (ИИ) для улучшения процессов и увеличения производительности. Машинное обучение (ML) активно применяется для работы с табличными данными, анализа и прогнозирования результатов производства, оптимизации процессов и улучшения качества продукции.
Глубокое обучение (DL) также играет важную роль в химической промышленности. Компьютерное зрение и видеоаналитика позволяют предсказывать качество продукции, обнаруживать нарушения регламентов и улучшать безопасность производства. DL также используется для анализа изображений и видео, что помогает в обнаружении дефектов и аномалий в производственной процессах.
Генеративный ИИ (Generative AI) приносит пользу в химической промышленности, ускоряя процесс разработки и создания новых продуктов, материалов и технологий. Генеративные модели могут генерировать новые молекулярные структуры, предсказывать свойства материалов и оптимизировать производственный процесс.
В целом, ИИ помогает химической промышленности улучшить качество продукции, уменьшить время разработки и внедрения новых продуктов,reduce costs и improve safety.
«Тренд в сфере Искусственного интеллекта – это применение генеративного ИИ или больших языковых моделей (LLM). Их использование в промышленности может принести качественно новые возможности для повышения эффективности бизнеса. Одна из ключевых задач сегодня – дообучение таких моделей на релевантном массиве данных, так как эффективность обучения существенным образом зависит от его объема», – комментирует руководитель департамента цифровизации АО «ОХК «Уралхим» Алексей Бондаренко.
2. MES (Manufacturing Execution System)
Мониторинг и управление (MES) в химической промышленности позволяет обеспечить контроль над параметрами технологических процессов, оперативно реагировать на любые отклонения и управлять распределением производственных задач между рабочими центрами.
Собираемые данные о производственном цикле, начиная от исходного сырья и до готовой продукции, позволяют принимать более взвешенные управленческие решения на основе data-driven подхода к управлению. Встроенные инструменты аналитики также ускоряют принятие решений и уменьшают риск ошибок персонала, что позволяет улучшить производительность и качество производства в целом.
3. Предиктивная аналитика и BigData
Предиктивная аналитика, безусловно, является полезным инструментом для анализа больших объемов данных (BigData) в химической промышленности. Она позволяет аналитикам идентифицировать влияющие факторы, которые могут повлиять на образование химических соединений, а также оптимизировать производственные процессы.
Предиктивная аналитика может быть использована для:
- Анализа параметров, таких как температура, давление, время реакции, концентрация реагентов и т.д., и прогнозирования химических реакций;
- Определения уровня спроса на продукцию и прогнозирования будущего спроса;
- Оптимизации производственных процессов для достижения максимальной эффективности и качества продукции;
- Предотвращения аварий на производстве, анализируя данные о состоянии оборудования и потенциальных рисках;
- Улучшения качества продукции, прогнозированием и коррекцией параметров производственного процесса.
В целом, предиктивная аналитика может помочь химическим компаниям уменьшить время и затраты на разработку новых продуктов, уменьшить риск аварий и повысить качество продукции.
«Промышленные компании осознают, что управленческое решение должно основываться на корректных данных. При этом данные в химпроме сложные и многообразные, поэтому, выбирая конкретное решение, следует задумываться о его месте в будущей платформе данных», – подчеркивает директор по продажам Arenadata в направлении реального сектора Максим Власюк.
«Проекты по внедрению отечественного ПО для оптимизации сложных процессов на химпроизводстве с помощью предиктивной аналитики – показательный пример того, что российские технологии по эффективности и надежности не уступают западным. Один из таких проектов – внедрение экспертами К2Тех совместно с вендором CyberPhysics платформы предиктивной аналитики на химпредприятии «ГалоПолимер». Она позволит наращивать объем выработки метиленхлорида без привлечения дополнительных ресурсов», – замечает руководитель направления промышленной BigData К2Тех Елена Чистова.
4. Частные облака
В условиях изменившихся цепочек поставок, проблем с западным оборудованием, дефицита кадров облака позволяют быстро и безопасно масштабироваться, тестировать гипотезы и решения, сокращать время на разработку ПО.
По оценкам экспертов, со стороны промышленности спрос на облака в 2023 году вырос на 30% и продолжит расти в этом году. Это объясняется стремлением предприятий к гибкости, необходимой для быстрой адаптации под изменения рынка. С помощью облачных технологий компании могут быстро реагировать на изменения рынка, изменять свои бизнес-процессы и адаптироваться к новым условиям, что обеспечивает им конкурентное преимущество.
5. Открытая АСУ ТП (автоматизированная система управления технологическим процессом)
С одной стороны, вышедшее постановление Правительства РФ №1912 ограничивает использование иностранного программно-технического комплекса (ПТК) автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) в отношении значимых объектов критической информационной инфраструктуры (КИИ). Это вызывает озабоченность по части обеспечения безопасности и надежности критических объектов.
С другой стороны, на рынке Российской Федерации по части АСУ ТП еще недостаточно конкурентоспособных решений и продуктов, что создает барьер для импортозамещения. Создание новой открытой АСУ ТП может помочь справиться с вызовами импортозамещения, обеспечив безопасность и надежность критических объектов, а также помочь развивать национальную отечественную индустрию.
В создании новой открытой АСУ ТП может помочь сотрудничество между государственными и частными компаниями, научными учреждениями и разработчиками программного обеспечения. Это может привести к созданию конкурентоспособных решений и продуктов, которые могут заменить иностранное программное обеспечение в АСУ ТП и обеспечить безопасность и надежность критических объектов.
«В технологических процессах химической промышленности РФ, связанных с транспортом и распределением электрической энергии, по нашим данным, уже применяется прототип открытой АСУ ТП. Создание аналогичной открытой АСУ ТП для других процессов и отраслей и ее массового использования можно ожидать примерно через 3-5 лет», – говорит эксперт АСУ ТП К2Тех Игорь Пилипенко.
«Для разработки стандартов и технических требований к компонентам перспективных систем управления с открытой архитектурой важна межотраслевая работа промышленных производственных компаний, вендоров и сервисных компаний», – подчеркивает руководитель направления «Разработка перспективных систем управления» ООО «Цифровые технологии и платформы» (АО «МХК «ЕвроХим») Сергей Черкасов.
«72% предприятий, согласно исследованию К2Тех, считают ИТ ключевым фактором развития бизнеса и источником конкурентных преимуществ. При этом в сложных условиях сегодняшнего рынка возрастает количество кейсов миграции на отечественное ПО, что приводит к развитию российских продуктов, в том числе по части ИИ, MES, Big Data, частных облаков и открытой АСУ ТП. Важную роль в процессе импортозамещения играет ИТ-партнер, который имеет опыт бесшовной интеграции решений различных вендоров с учетом отраслевой специфики», – резюмирует заместитель генерального директора по развитию бизнеса К2Тех Игорь Зельдец.
