Год испытаний и больших возможностей
Постоянные и не всегда позитивные изменения рынка в 2025 году для многих игроков горнодобывающей отрасли стали импульсом к развитию. Успешные кейсы применения цифровых технологий заложили основу для масштабирования цифровых решений.
Переходя на цифру
В 2025 году внедрение искусственного интеллекта (ИИ) и ИТ‑технологий в горнодобывающей отрасли России носило преимущественно пилотный характер, однако предприятия, внедряющие цифровые инструменты, сразу получили ощутимый экономический эффект. Цифровизация всех процессов добычи – от буровзрывных работ до транспортировки руды – уже стала отраслевой необходимостью.
Так, в сфере буровзрывных работ алгоритмы моделируют сетку бурения и рассчитывают дозировки взрывчатки, прогнозируя гранулометрический состав породы. Это снижает затраты на последующее дробление. На этапах обогащения руды нейросети стабилизируют процессы флотации и измельчения.
В транспортной логистике ИИ рассчитывает объём груза в думпкарах, распознаёт номера техники и контролирует загрузку. Для производственной безопасности нейросети отслеживают использование средств защиты (каски, жилеты), фиксируют опасные ситуации и контролируют загазованность. В области обслуживания оборудования алгоритмы анализируют вибрацию, нагрузку и температуру, прогнозируя отказы. В геологоразведке ИИ ускоряет обработку геофизических данных.
Инициативы лидеров отрасли
Крупнейшие промышленные группы России в 2025 году показали существенные успехи в цифровизации добывающего производства. Приведем лишь несколько примеров.
Компания «Норникель» совместно со Сбером развивает проекты в четырёх направлениях: большие языковые модели, машинное обучение, оптимизация процессов и цифровые компетенции персонала.
«Алроса» использует ИИ для геологоразведки, контроля СИЗ, оценки гранулометрии руды, роботизации и прогнозирования стоимости бриллиантов.
Отличные результаты показали единые центры управления, интегрирующие все этапы добычи. Например, проект «Геометаллургия» для компании «Евраз» на месторождении в Качканаре внедрил систему, отслеживающую качество руды от забоя до конечной фабрики, автоматизирующую добывающую технику, железнодорожный транспорт и производственные линии.
Барьеры развития и точки роста
Масштабное внедрение ИИ в горнодобывающей отрасли пока сдерживается рядом факторов. Среди них можно выделить дефицит размеченных промышленных данных для обучения цифровых моделей; фрагментарность существующих IT‑систем на предприятиях; необходимость импортозамещения оборудования; нехватку специалистов с компетенциями в области ИИ; высокие капитальные затраты.
Положительно повлиять на скорость цифровизации отрасли способно государство. Хорошо работают стимулы для внедрения цифровых технологий через субсидии, налоговые льготы и льготное кредитование. Но бюрократические процедуры и сложность согласования проектов с государственными органами часто замедляют темпы трансформации.
Перспективы до 2030 года
Эксперты прогнозируют четырёхкратный рост рынка ИИ-решений в горно‑металлургической отрасли к 2030 году. Уже сейчас успешные кейсы приносят сотни миллионов рублей экономии, повышают безопасность и снижают экологическую нагрузку.
Для перехода к массовому внедрению необходимо модернизировать устаревшую инфраструктуру, наращивать кадровый потенциал через обучение сотрудников, интегрировать новые технологии в существующие процессы.
Ключевым условием успеха станет комплексный подход, объединяющий технологические инновации, гибкость бизнес‑процессов и долгосрочную стратегию развития. Хотя ИИ в российской горнодобыче еще далек от повсеместного внедрения, накопленный опыт пилотных проектов подтверждает его потенциал для трансформации отрасли.
