Фонд «Сколково» и Группа ФИНГО подписали на полях Международной промышленной выставки ИННОПРОМ-2026 соглашение о разработке и внедрении цифровых решений для управления промышленными системами газоочистки. Партнёры будут развивать платформу на базе искусственного интеллекта, которая должна обеспечить снижение энергопотребления электрофильтров на 30–40% при сохранении требуемых экологических показателей. Это целевой показатель, который стороны намерены подтвердить в ходе пилотных внедрений. По предварительной оценке, партнёров, потенциальный экономический эффект от внедрения технологии на одном электрофильтре может достигать 30 млн рублей в год.
Проект станет частью системной работы Фонда «Сколково» по внедрению технологий искусственного интеллекта в промышленность. Реализация проектов будет синхронизирована с задачами федерального проекта «Чистый воздух» и национального проекта «Экологическое благополучие», а дальнейшее развитие решения организовано через платформу корпоративного технологического заказа «Сколково.Пульсар». К участию планируется привлекать технологические компании, обладающие компетенциями в области искусственного интеллекта, промышленной автоматизации и цифровых двойников. Это позволит не только реализовать пилотные проекты, но и масштабировать наиболее эффективные разработки на предприятия по всей стране.
Газоочистное оборудование остаётся одним из наиболее энергоёмких элементов промышленного производства. При этом на многих предприятиях управление электрофильтрами по-прежнему требует постоянной ручной настройки оборудования, что приводит к избыточному энергопотреблению и снижает эффективность работы систем очистки. Использование технологий искусственного интеллекта позволяет автоматизировать этот процесс, одновременно сокращая эксплуатационные затраты и обеспечивая стабильное соблюдение экологических нормативов.
В основе совместного проекта — ИИ-платформа для управления электрофильтрами, применяемыми на предприятиях металлургической, энергетической, цементной, химической и других отраслей промышленности. Решение будет в режиме реального времени анализировать параметры работы оборудования, прогнозировать качество очистки дымовых газов и автоматически рассчитывать оптимальные режимы работы каждого электрического поля. Такой подход призван минимизировать энергозатраты без снижения эффективности очистки выбросов.
#экология
1July 10, 2026 368 2
