Завод, который «учится» сам: новая технология открывает путь к полностью автономным производствам
Российские учёные из Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) совершили прорыв в сфере промышленной автоматизации, создав самообучающуюся программу для управления заводами.
Классические системы не умеют подстраиваться под меняющееся сырьё или износ механизмов, поэтому технологам приходится вручную менять параметры, при том, что остановка непрерывного производства для перенастройки даже на короткий срок обходится в миллионы рублей.
Новая система анализирует архивные данные в реальном времени и самостоятельно корректирует алгоритмы, подстраиваясь под текущее состояние оборудования и сырья в реальном времени без остановки производственного процесса.
В основе программы лежит блок текущей идентификации. Он сравнивает прогноз модели с фактическими параметрами. Когда ошибка превышает норму, система запускает переобучение, загружает свежие данные и обновляет настройки. Программа гарантирует устойчивость системы при обновлении и уже подготовлена для встраивания в промышленные компьютеры.
Инвестиции в эффективность уже окупаются
Программу внедрили на действующем производстве одного из крупнейших нефтехимических комплексов страны – «ЗапСибНефтехиме». На установке депропанизации, где пропан отделяют от бутана, новая система проанализировала 4000 измерений и пересчитала 25 ключевых коэффициентов. Итог: точность прогнозирования выросла в 2 раза, расход пара снизился с 524 до 290 кг/ч (в 1,8 раза), показатель качества улучшился на 30%. Продукт стал стабильным и теперь постоянно соответствует стандартам.
Решение учёных из ПНИПУ применимо на любом непрерывном производстве – от переработки сырья до пищевой промышленности, от энергетики до металлургии.
Проект демонстрирует успешную коммерциализацию науки, закрепляя прецедент внедрения российских ИИ-решений в реальный сектор и стимулируя развитие промышленного машинного обучения.
В целом новая разработка способствует укреплению технологического суверенитета страны: собственное ПО снижает зависимость от зарубежных аналогов в сфере промышленной автоматизации, гарантируя устойчивое развитие ключевых отраслей экономики.
Российский ответ западным АСУ ТП
Технология пермских учёных соответствует глобальному тренду на автономизацию индустриального сектора и отвечает общероссийскому курсу на импортозамещение. Примеры крупных игроков подтверждают этот вектор. В 2022 году команда инженеров и аналитиков из Цифрового СИБУРа разработала собственную модель прогнозирования компонентного состава на производстве этилена и пропилена, работающую быстрее и качественнее, чем иностранный аналог.
RTO в реальном времени подбирает самые выгодные настройки (температура, расход сырья), а APC автоматически их удерживает. Новая система позволила повысить степень автоматизации производства, снизить расход топлива и сэкономить порядка 5 млн рублей (65 тысяч долларов) в месяц. Немаловажен экологический эффект: минус 700 тонн выбросов CO₂ и 250 тонн топливного газа в год. В перспективе несколько цифровых систем – RTO, APC и другие инструменты – будут интегрированы в одну умную систему, которая будет управлять производством в режиме реального времени и предлагать оптимальные решения для текущих задач планирования.
Это направление развивается на уровне всей отрасли: в 2025 году «Газпром нефть» и PositiveTechnologies объявили о создании национальной открытой платформы промышленной автоматизации – не зависящей от вендоров среды на базе международных стандартов. Поддержку инициативе оказывает государство: Минпромторг России создал рабочую группу по открытым АСУ ТП: более 60 ее участников разрабатывают стандарты и тиражируют пилотные решения.
Суверенный «мозг» для российской промышленности
Пермская разработка открывает путь к созданию по-настоящему «умных» производств, способных адаптироваться к меняющимся условиям без человеческого вмешательства и позволяющая экономить ресурсы, снижать выбросы и отходы, что напрямую влияет на себестоимость и конкурентоспособность российской продукции.
В перспективе программа будет работать как интеллектуальная надстройка над действующими АСУ ТП, не требуя замены инфраструктуры. Следует ожидать появления отраслевых решений под конкретные агрегаты: реакторы, печи, энергоблоки. А также перехода от рекомендаций к частичной автономии, когда система сама возьмёт на себя контуры регулирования. Совместно эти инициативы формируют российскую экосистему «умных» заводов – от точечных оптимизаций до комплексных платформ уровня «Индустрии 4.0», укрепляющих технологический суверенитет России.
