Эксперт компании «ЕвроХим» рассказал о том, как искусственный интеллект сегодня применяется на предприятиях по производству минеральных удобрений. В период с 2023 по 2025 год внедрение цифровых рекомендательных систем на базе ИИ принесло компании совокупный экономический эффект, превышающий 1,5 миллиарда рублей. Такой результат стал возможен благодаря масштабированию этих решений на ключевые производственные участки.
Рекомендательные системы на основе ИИ помогают операторам оптимизировать технологические процессы. Они анализируют данные с множества датчиков, учитывая качество сырья и погодные условия, что позволяет увеличивать объёмы выпуска при одновременном сокращении расхода ресурсов.
Сейчас системы «ЕвроХима» работают на производствах аммиака, карбамида, в кислотном переделе и при выпуске сложных минеральных удобрений.
В частности, при производстве аммиака цифровая модель одновременно отслеживает более 1500 технологических параметров и даёт рекомендации в реальном времени. Это позволило повысить выпуск аммиака более чем на 1%, а расход природного газа сократить более чем на 2%. Экономический эффект одного цеха превышает 200 миллионов рублей в год. В 2026 году системы внедрены на всех аммиачных предприятиях «ЕвроХима» в России.
Аналогичные результаты достигнуты и на других участках: производство карбамида выросло более чем на 1,5%, сложных минеральных удобрений — на 1%. В цехах сложных удобрений также введены виртуальные системы контроля качества готовой продукции.
«За несколько лет рекомендательные системы из точечных пилотных проектов превратились в полноценный промышленный инструмент, — отметил заместитель генерального директора по обеспечению деятельности «ЕвроХима» Денис Самохвалов. — Сегодня это не только значительный экономический эффект для отдельных предприятий, но и важный шаг для развития всей химической отрасли: такие решения повышают эффективность производств, ускоряют цифровую трансформацию и формируют новые отраслевые стандарты».
В планах компании — расширение рекомендательных систем на новые производственные объекты и разработка моделей, учитывающих взаимосвязи между различными этапами технологического процесса.
