Назад в ленту

Промышленный ИИ показал зубы: как Woodside Energy учит нейросети запускать заводы, а не рисовать котиков

Искусственный интеллект для многих — это чат-боты и генераторы картинок. Красивая, но почти бесполезная игрушка. Но настоящая магия происходит там, где пахнет машинным маслом и раскаленным металлом. Там, где цена ошибки — не смайлик в диалоге, а остановка производства и угроза жизни людей. Энергетический сектор, со своими километрами труб и гигабайтами телеметрии, показывает нам, как на самом деле выглядит промышленный ИИ. И это зрелище, скажу я вам, куда круче любой нейросети, рисующей котиков.



В Woodside Energy к искусственному интеллекту подошли без хайпа. Никаких «enterprise copilot» ради галочки. Компания годами вкалывала в тихую: строила системы предиктивной аналитики, оптимизации и машинного обучения для бурения, обслуживания и управления заводами. «У нас всегда были гигантские объемы операционных данных с оборудования и активов, которыми мы управляем, — объясняет Эндрю Мелуни, вице-президент по цифровизации. — И это создало для нас очень четкие, очень ценные сценарии использования».



Эта долгосрочная инвестиция в инфраструктуру и управление данными сейчас позволяет Woodside переходить к следующему уровню — агентным ИИ-системам, способным поддерживать сложные промышленные процессы. Ключевой момент: ИИ здесь не заменяет людей, а усиливает их. Лучший пример — «Советник по запуску» (Startup Advisor), ИИ-копайлот, который помогает операторам справляться с адски сложным процессом пуска заводов по сжижению природного газа (СПГ). «Мы думаем о том, как технология может поддержать людей в организации, дать им возможность принимать более быстрые и правильные решения», — говорит Мелуни.



Подход Woodside отражает глобальную эволюцию промышленного ИИ — переход от разрозненных экспериментов к корпоративным системам на стандартизированных платформах. И этот переход, по словам Мелуни, требует переосмысления всей работы, а не просто «наклеивания» ИИ на старые процессы. «Мы не просто прикручиваем ИИ к существующему процессу, — подчеркивает он. — Мы глубоко переосмысливаем, как сама эта работа должна быть перепридумана».



Его девиз стал мантрой для всей компании: «Думай масштабно, прототипируй на малом, масштабируйся быстро».

Пока стартапы гонятся за очередным раундом финансирования под звучные обещания, настоящие профи тихо строят фундамент. Компании, которые годами наводили порядок в своих операционных данных, сейчас в выигрышной позиции. «Наша цель — по-настоящему автономное предприятие, где у нас есть агенты, способные глубоко взаимодействовать с нашими основными рабочими процессами», — заключает Мелуни.



Этот выпуск Business Lab создан в партнерстве с Infosys.

Справка по теме (FAQ)
Что такое промышленный ИИ и чем он отличается от обычного?
Промышленный ИИ — это не про чат-ботов и генерацию картинок. Это системы, работающие с телеметрией, данными с датчиков и оборудованием. Они нацелены на предиктивную аналитику, оптимизацию производства и предотвращение аварий. Цена ошибки здесь — не неправильный ответ, а остановка завода или угроза жизни людей.
Что сделала Woodside Energy в сфере ИИ?
Компания годами выстраивала инфраструктуру для сбора и управления операционными данными. Это позволило им перейти к агентным ИИ-системам. Яркий пример — «Советник по запуску» для заводов СПГ, который помогает операторам справляться со сложными пусковыми процессами. Они не заменяют людей, а усиливают их.
Почему данные — ключевой фактор для внедрения ИИ на производстве?
Без качественных, структурированных данных любой ИИ — бесполезная игрушка. Woodside Energy десятилетиями «наводила порядок» в своих гигабайтах телеметрии. Именно эта база позволила им сейчас масштабировать решения, а не начинать с нуля. Компании с «грязными» данными останутся за бортом промышленной революции.
Что такое агентные ИИ-системы в контексте энергетики?
Это следующий уровень развития, где ИИ не просто анализирует данные, а берет на себя часть сложных операционных задач. Агенты могут взаимодействовать с оборудованием, предлагать сценарии оптимизации и поддерживать сложные процессы вроде пуска завода. Они автономны в рамках заданных границ, но работают под контролем человека.
В чем главный принцип внедрения ИИ по версии Woodside Energy?
Их девиз: «Think big, prototype small, scale fast» — думай масштабно, прототипируй на малом, масштабируйся быстро. И главное — не «клеить» ИИ на старые процессы, а глубоко переосмысливать, как вообще должна быть организована работа.