Искусственный интеллект в российской промышленности: от точечных решений к системной трансформации
Внедрение технологий искусственного интеллекта в российской промышленности демонстрирует разнонаправленное развитие: металлургические компании уже получают измеримый экономический эффект, тогда как золотодобывающий сектор формирует инфраструктурный задел для будущего масштабирования. Анализ кейсов ведущих промышленных холдингов позволяет выявить общие тенденции и барьеры на пути цифровой трансформации.
Компания «Северсталь» реализовала комплексный подход к внедрению искусственного интеллекта. На Яковлевском ГОКе внедрена система мониторинга рудоспусков, анализирующая видеопотоки в реальном времени. Решение позволило минимизировать простои и стабилизировать подачу руды за счет автоматического оповещения о переполнении решёток.
Разработан виртуальный аудитор для предиктивного обслуживания, формирующий рекомендации по техническому обслуживанию на основе анализа состояния оборудования. Совокупный экономический эффект от внедрения нейросетевых решений превысил 4 млрд рублей. Магнитогорский металлургический комбинат (ММК) создал Центр компетенций искусственного интеллекта, где разрабатываются решения для:
Оптимизации доменного производства (снижение расхода топлива, повышение стабильности плавки);
Повышения промышленной безопасности с использованием компьютерного зрения;
Поддержки принятия решений в ремонтной и логистической деятельности.
Золотодобывающая отрасль: формирование цифрового фундамента
«Полюс» демонстрирует стратегический подход к цифровизации, создавая инфраструктурную основу для будущего внедрения ИИ:
Учреждена дочерняя компания «Полюс Digital», отвечающая за разработку цифровых продуктов;
В партнёрстве со Сбером запускаются пилотные проекты по четырём направлениям, включая использование больших языковых моделей и оптимизацию производственных процессов;
Основное внимание уделяется развитию цифровых компетенций персонала и созданию аналитических инструментов.
В угольной отрасли доминируют проекты по внедрению беспилотных технологий
На Изыхском разрезе автономные самосвалы демонстрируют на 20% higher производительность compared to традиционной техникой;
На Баимском месторождении реализуется проект с использованием до 50 автономных самосвалов грузоподъёмностью 320 тонн в условиях вечной мерзлоты;
Дополнительно применяются беспилотные летательные аппараты, цифровые двойники и предиктивные модели для forecasting опасных ситуаций.
Системные вызовы и перспективы развития
Несмотря на отдельные успехи, отрасль сталкивается с комплексом проблем:
Фрагментарность данных и их недостаточный volume для эффективного обучения моделей;
Разрозненность IT-инфраструктуры на промышленных предприятиях;
Дефицит квалифицированных кадров на стыке промышленности и IT-технологий;
Необходимость импортозамещения критически важных компонентов.
Больше актуальной информации будем публиковать здесь, в нашем телеграм: @sitprom