Дополненная реальность и ИИ в химической промышленности: опыт цифровизации производственных процессов
Автор: Главред Комиссия РСХ по цифровизации | Опубликовано: 2026-03-06 | Обновлено: 2026-03-06
Контекст: Сосновский Александр Эдуардович, владелец продукта практики Индустрия 4.0 СИБУР Диджитал успешно выступил с докладом на Цифровом Химическом Триатлоне 2025
Кратко о применении дополненной реальности для удалённой экспертизы на химическом производстве СИБУРа
На химических предприятиях используется большое количество сложного технологического оборудования, обслуживание которого часто требует участия специалистов производителей или внешних экспертов. В традиционной модели диагностики и ремонта такие специалисты должны приехать на площадку, пройти допуск на производство и только после этого приступить к анализу проблемы. Пока выполняются эти процедуры, технологические установки могут находиться в простое, что приводит к существенным операционным потерям.
Одним из практических решений этой задачи становится применение технологий дополненной реальности для удалённой экспертной поддержки. Сотрудник на производственной площадке использует носимое устройство видеосвязи, которое передаёт изображение происходящего на установке удалённым экспертам. Это позволяет специалистам в реальном времени анализировать ситуацию, давать рекомендации по диагностике и помогать оператору выполнять необходимые действия.
Практика внедрения подобных решений показывает, что на производстве наиболее востребованы простые и надёжные инструменты взаимодействия: видеотрансляция от первого лица, голосовая связь и текстовые подсказки. Более сложные элементы дополненной реальности применяются значительно реже.
Такие системы позволяют сокращать простой оборудования, ускорять диагностику и снижать расходы на сервисное обслуживание. В более широком контексте подобные решения становятся частью экосистемы цифровизации и развития ИИ в промышленности, где удалённая экспертиза дополняется промышленной видеоаналитикой, системами поддержки операторов и другими технологиями Промышленного ИИ (Industrial AI).
Содержание
Почему обслуживание промышленного оборудования остаётся узким местом?
Для многих химических производств характерна сложная технологическая инфраструктура: реакторы, компрессоры, насосные станции, системы подготовки сырья и множество других установок. Значительная часть оборудования поставляется различными производителями и требует специализированной экспертизы.
В случае неисправности традиционный процесс взаимодействия с поставщиком оборудования обычно выглядит следующим образом:
предприятие фиксирует проблему
направляет запрос производителю оборудования
специалист выезжает на производственную площадку
проходит допуск на объект
проводит диагностику установки
Даже если сама диагностика занимает всего несколько минут, весь процесс может занять часы или даже дни.
Для непрерывных производств химической отрасли это означает:
простой технологических установок
снижение производительности предприятия
прямые финансовые потери.
При этом у традиционной модели сервисного взаимодействия есть и другие ограничения. Использование обычных инструментов видеосвязи (Skype, Zoom или мессенджеров) часто невозможно из-за требований информационной безопасности. Кроме того, личные устройства обычно запрещены на производственных площадках, а использование смартфона во время инспекции затрудняет работу оператора.
Поэтому одной из ключевых задач цифровизации промышленности становится сокращение времени диагностики и устранения неисправностей без нарушения требований промышленной безопасности и информационной защиты.
Как работает удалённая экспертиза с использованием дополненной реальности?
Технологии дополненной реальности позволяют изменить традиционную модель сервисной поддержки оборудования.
Сотрудник на производственной площадке использует носимое устройство видеосвязи — например, AR-очки, закреплённые на каске. Устройство передает изображение происходящего на установке удалённым экспертам.
Специалисты получают возможность наблюдать за ситуацией «глазами оператора» и давать рекомендации в режиме реального времени.
Такая система обычно включает несколько компонентов:
носимое устройство видеосвязи
защищённую платформу передачи данных
интерфейс для удалённых экспертов
инструменты визуальных подсказок.
Эксперты могут:
видеть происходящее на площадке
отправлять текстовые сообщения
отмечать элементы на экране
выводить оператору схемы и инструкции.
Фактически сотрудник становится «аватаром» удалённого специалиста на производстве.
Современные решения поддерживают подключение сразу нескольких экспертов, что позволяет организовать коллективную диагностику сложных производственных проблем.
Сценарии применения удалённой экспертизы
Практика внедрения AR-решений в нефтехимической промышленности показывает широкий спектр сценариев применения.
Среди наиболее распространённых:
Работа с оборудованием производителей
ремонт гарантийного оборудования с подключением экспертов завода-изготовителя
настройка лабораторного оборудования
устранение ошибок в программном обеспечении промышленных систем
Инженерная экспертиза
предпроектные обследования с подключением главных инженеров проекта
удалённая приемка оборудования после ремонта
проведение технических инспекций
Контроль производственных работ
контроль проведения капитальных ремонтов
удалённый контроль подрядчиков
проверка работы газоанализаторов
Промышленная безопасность
контроль выполнения работ повышенной опасности
наблюдение за работами на высоте
контроль использования средств индивидуальной защиты.
Такая вариативность сценариев делает удалённую экспертизу универсальным инструментом цифровизации производственных процессов.
Почему простые AR-решения работают лучше сложных?
Когда говорят о дополненной реальности в промышленности, часто представляют сложные интерфейсы с трехмерными моделями оборудования, виртуальными помощниками и множеством интерактивных элементов.
Однако реальная практика внедрения показывает, что большинство таких функций оказывается избыточным.
В производственной среде гораздо важнее:
стабильная видеосвязь
возможность быстро показать оборудование
голосовое взаимодействие с экспертом.
По оценке специалистов, до 90–95% задач удалённой диагностики можно решить при помощи обычного общения между оператором и экспертом.
Дополнительные визуальные элементы — схемы, изображения или чертежи — используются только в отдельных случаях.
Этот вывод хорошо иллюстрирует общий принцип цифровизации промышленности: технологии должны решать конкретные задачи производства, а не демонстрировать сложность интерфейсов.
Практические эффекты для предприятия
Использование удалённой экспертной поддержки позволяет предприятиям получать несколько важных эффектов.
Снижение простоев оборудования
Эксперты могут подключаться к диагностике практически сразу после возникновения проблемы.
Сокращение затрат на сервис
Часть консультаций можно проводить удалённо без командировок специалистов.
Расширение внутренней экспертизы
Специалисты с разных площадок могут участвовать в решении производственных задач.
Повышение качества работ
Более частое участие экспертов снижает риск ошибок и ускоряет выполнение операций.
В крупных нефтехимических компаниях подобные системы используются сотни раз в год. Например, в период пандемии количество сеансов удалённой экспертизы значительно выросло из-за ограничений на международные поездки специалистов.
Кейсы применения цифровых решений на предприятиях СИБУРа
Кейс#1 ЗапСибНефтехим
Задача
Выполнить замер кольцевого зазора экрана реакторов дегидрирования пропана роботом Aqseptence group. Запустить, обучиться и провести все работы на присланном роботе в условиях пандемиии и строгих карантинных мер.
Решение
Подключение специалистов к платформе «Удаленный эксперт AR» для получения онлайн-консультаций в условиях карантина и невозможности приезда поставщика робота.
Результат
Специалисты предприятия запустили робота, провели необходимые работы и даже ремонт, а также за сходство прозвали его Собакой. Выполнили работы по замене экранов реакторов в срок. Сократили стоимость работ.
14 дней — Сокращение работ за счет исключения карантинных мер
2 млн руб. — Экономия на оплате зарубежных специалистов и накладных расходах
Кейс#2 КазаньОргСинтез
Задача
На площадке реконструкции реактора «В» завершались финальные работы.
На протяжении всего строительства за работами велся строгий контроль надзорных органов. Планировалась итоговая проверка объекта со стороны Росприроднадзора.
Решение
Применение удаленного взаимодействия с использованием дополненной реальности. Подключение к очкам сотрудников службы контроля. Удаленное наблюдение за объектами онлайн в высоком качестве. Управление маршрутом полевых сотрудников голосом.
Результат
Использование AR-очков в контрольно-надзорных мероприятиях позволило значительно улучшить качество и скорость проверки от этапа организации до фактического проведения. По итогам контрольно-надзорных мероприятий получили положительные заключения:
— о соответствии проекта «Реконструкция реактора B» проектной документации,
— заключение государственной экологической экспертизы (ЭкоЗОС).
~ 5 дней — Экономия времени на организацию и проведение работ
Кейс#3 Эксперимент: Контроль безопасности переключений на электроустановках
Проблематика
Снижение риска возникновения ошибок и потенциально опасных операций при выполнении сложных переключений на электроустановках за счет применения интеллектуального видеонаблюдения (ИВН).
Сокращение риска возникновения УМД по человеческому фактору за счет использования AR подсказчика, контроля последовательности действий сотрудника системой ИВН и своевременного информирования ответственного за работы при отклонениях.
Кейс#4 Нижнекамскнефтехим
Задача
На производстве «Изопропена» сразу на нескольких установках планировался сложный ремонт. Необходимо было обеспечить мониторинг по всем этапам критического пути и не допустить отклонений.
Решение
Подключение к системе интеллектуального контроля позволило эффективно сопровождать работы, оперативно реагировать на нарушения или отклонения
по ресурсному плану.
Результат
ОР проведен успешно – пуск производственных мощностей раньше срока. Повысили культуру безопасности подрядчиков, выполняющих работы.
20% — Повышение эффективности проведения работ на отдельных участках.
3 дня — Сокращения срока проведения ОР
2.9 млн руб. — Эффект за счет ДМД
Кейс#5 Нижнекамскнефтехим
Задача
На производстве «ДССК» в рамках работ по модернизации линии СБС, был риск срыва сроков установки основного оборудования.
Решение
Подключение к системе интеллектуального контроля позволило эффективно сопровождать работы в две смены 24/7, оперативно реагировать на нарушения
или отклонения по ресурсному плану.
Результат
Работы проведены успешно – пуск производственных мощностей раньше срока на 16 дней. Повысили культуру безопасности подрядчиков, выполняющих работы.
20% — Повышение эффективности проведения работ на отдельных участках.
16 дней — Сокращения срока проведения работ
8.5 млн руб. — Эффект за счет ДМД
Почему пилоты цифровых решений не всегда масштабируются?
Цифровая трансформация промышленности редко происходит линейно. Многие инициативы проходят через этап пилотных проектов и экспериментов.
Некоторые проекты успешно масштабируются, другие оказываются слишком сложными для внедрения на уровне всей производственной инфраструктуры.
Примером такого эксперимента стала разработка цифрового помощника для операторов, выполняющих сложные электрические переключения на установках.
Идея заключалась в том, чтобы система анализировала действия оператора и подсказывала правильную последовательность операций.
Для реализации проекта использовались:
компьютерное зрение
системы распознавания объектов
носимые устройства дополненной реальности.
Система могла определять, с каким оборудованием взаимодействует оператор, и помогать ему выполнять переключения.
Однако при оценке масштабирования стало ясно, что для обучения модели потребуется огромный объем данных. Разнообразие оборудования и установок требовало создания большого количества датасетов.
В результате внедрение такой системы оказалось слишком трудоемким и затратным.
Проект был остановлен, однако полученные технологические наработки позже использовались в других системах промышленной видеоаналитики.
Как компании ищут реальные применения ИИ?
Поиск эффективных сценариев применения ИИ в промышленности требует системного подхода.
Компании формируют набор гипотез и проверяют их через пилотные проекты. Такие эксперименты могут охватывать различные направления бизнеса.
Например:
анализ изображений продукции
системы поддержки операторов
HR-аналитика
корпоративные LLM-решения.
В рамках подобных программ компании могут проверять сотни гипотез.
Только часть из них превращается в масштабируемые цифровые продукты.
Но именно такая экспериментальная модель позволяет находить решения, которые действительно приносят производственный эффект.
Как развивается цифровой продукт в промышленности?
Из выступления спикера можно восстановить последовательную модель развития цифровых решений в промышленной компании. Она отличается от классического IT-подхода и строится вокруг производственных задач.
1. Поиск реальной производственной проблемы
Цифровые проекты начинаются не с технологии, а с конкретной операционной проблемы. В данном случае отправной точкой стала необходимость быстро привлекать экспертов для диагностики оборудования и снижать простой установок.
2. Быстрые пилоты и проверка гипотез
После выявления проблемы команда тестирует различные технологические решения. По словам докладчика, внутри компании формируется реестр гипотез, которые проходят предварительную оценку и затем проверяются через пилотные проекты. За один год было протестировано около 250 гипотез с применением ИИ.
3. Развитие работающего решения в продукт
Если пилот показывает ценность, решение постепенно превращается в полноценный цифровой продукт. В случае с удалённой экспертизой это привело к созданию AR-платформы, которая используется на разных предприятиях компании.
4. Расширение сценариев применения
После внедрения базовой функции продукт начинает решать новые задачи. Например, система удалённой экспертизы стала использоваться не только для работы с производителями оборудования, но и для инженерных инспекций, контроля подрядчиков и удалённого мониторинга работ.
5. Тиражирование и масштабирование внутри компании
На следующем этапе решение распространяется на другие производственные площадки и интегрируется в операционные процессы. Со временем такие инструменты становятся частью общей цифровой инфраструктуры предприятия.
Стратегические выводы для руководства
Опыт внедрения систем удалённой экспертной поддержки и мобильных комплексов видеоконтроля показывает несколько важных выводов для руководителей производственных компаний.
1. Цифровые проекты должны начинаться с конкретной производственной проблемы.
Наиболее успешные решения появляются там, где цифровые инструменты помогают сократить простой оборудования, ускорить диагностику или повысить прозрачность выполнения работ.
2. Простые цифровые решения часто оказываются наиболее эффективными.
В промышленной практике ключевую ценность создают стабильная видеосвязь, возможность удалённого наблюдения и оперативная экспертная поддержка. Сложные элементы дополненной реальности используются значительно реже.
3. Экспертиза становится распределённым ресурсом предприятия.
Удалённые инструменты взаимодействия позволяют подключать специалистов из разных регионов и организаций без физического присутствия на площадке, что ускоряет решение технических задач.
4. Пилоты и эксперименты — обязательный этап внедрения цифровых технологий.
Не все технологические гипотезы масштабируются, однако даже неудачные проекты создают основу для следующих решений — например, систем промышленной видеоаналитики или удалённого мониторинга работ.
5. Цифровые инструменты постепенно формируют инфраструктуру поддержки производства.
Платформы удалённой экспертизы, системы видеонаблюдения, средства удалённого контроля и цифровые базы знаний начинают объединяться в единую среду поддержки производственных процессов.
6. Экономический эффект цифровых решений проявляется через операционные показатели.
Сокращение сроков ремонтов, снижение затрат на командировки и ускорение пусконаладочных работ показывают, что цифровые инструменты могут напрямую влиять на эффективность производственных предприятий.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Как дополненная реальность используется на химических предприятиях?
В промышленности дополненная реальность чаще всего применяется для удалённой экспертной поддержки. Сотрудник на производственной площадке передает изображение происходящего через носимое устройство, а специалисты могут в реальном времени наблюдать за оборудованием, давать рекомендации и помогать выполнять диагностику или ремонт.
Какие задачи решает удалённая экспертиза на производстве?
Такие системы используются для диагностики оборудования, технических инспекций, контроля ремонтных работ, взаимодействия с производителями оборудования и наблюдения за операциями повышенной опасности. Основная цель — ускорить решение производственных проблем и снизить простой установок.
Почему для диагностики оборудования и производственных инспекций нельзя использовать обычную видеосвязь?
На производственных объектах действуют строгие требования информационной безопасности, а использование личных устройств часто запрещено. Кроме того, оператору необходимо работать с оборудованием обеими руками, поэтому используются специализированные носимые устройства и защищённые платформы связи.
Какой экономический эффект дают системы удалённой экспертизы на производстве?
Удалённая экспертиза позволяет быстрее диагностировать неисправности, сокращать время ремонтов и снижать затраты на командировки экспертов. В некоторых случаях это помогает ускорить запуск производственных мощностей и уменьшить простой оборудования.
Используется ли искусственный интеллект в таких системах?
Основу описанного решения составляет удалённая экспертиза и видеосвязь, однако в отдельных сценариях применяются технологии компьютерного зрения и интеллектуального видеонаблюдения. Кроме того, в компании проводятся эксперименты с различными сценариями применения ИИ, включая анализ изображений и системы подсказок для операторов.
Почему не все пилоты цифровых решений удаётся масштабировать?
В промышленности оборудование и производственные процессы сильно отличаются между предприятиями. Поэтому решения, которые хорошо работают в одном пилоте, могут требовать значительной адаптации и больших датасетов для обучения моделей. Именно поэтому многие компании проверяют десятки и сотни гипотез, прежде чем масштабировать цифровые продукты.
Навигация по статьям и мероприятиям
Связанные материалы:
Связанные мероприятия:
Источники и материалы
Сосновский А.Э., владелец продукта практики Индустрия 4.0 СИБУР Диджитал Презентация доклада, сделанного на «Цифровом Химическом Триатлоне — 2025»
Заявка на презентацию
Прошу направить презентацию Сосновского Александра Эдуардовича, владельца продукта практики Индустрия 4.0 СИБУР Диджитал, сделанную на Цифровом Химическом Триатлоне 2025
