Как горно-металлургические компании выигрывают от использования ИИ
Одна из самых сложных, консервативных и капиталоемких отраслей экономики – горно-металлургический комплекс – повсеместно использует разработки искусственного интеллекта. Эффект измеряется миллиардами рублей.
Одна из самых продвинутых отраслей
Согласно исследованию АТК Консалтинг, более 80% компаний горно-металлургического комплекса используют решения на основе искусственного интеллекта, а совокупные инвестиции в технологии превысили $6 млрд в 2024 году.
Ожидается, что в России рынок ИИ по всем отраслям уже к концу 2025 года вырастет на 20–30 % и достигнет 1,9 трлн рублей. При этом промышленные компании ожидают рост ИИ внутри отрасли на 80 % к 2030 году.
Эксперты консалтинговой компании «Яков и партнеры» утверждают, что горно-металлургический комплекс в России занимает третье место среди отраслей с наиболее активным использованием ИИ – сразу после розничной торговли и банковской сферы. В абсолютных цифрах через три года вклад металлургов в государственную экономику увеличится на 0,11–0,17 трлн рублей всё также за счет внедрения технологий на основе нейросетей.
Разумеется, в момент принятия решения о внедрении новых технологий ставки делаются на быструю отдачу. Разработки, дающие немедленное улучшение экономических показателей – то, с чего обычно начинается процесс в большинстве компаний. В том числе полная базовая автоматизация, предиктивная аналитика, первоочередная цифровизация производства. После этого подключается отдел продаж – чаще всего посредством системы управления взаимоотношений с клиентами – CRM, а также логистика, бэк-офис и процессы интегрированного бизнес-планирования.
Самые эффективные решения
ИИ быстро меняет подход к операционной эффективности, безопасности и принятию решений. Среди распространенных успешных решений в горно-металлургическом комплексе – технологии машинного обучения, машинного зрения, больших языковых моделей, системы автоматического распознавания речи и символов.
Около 40% ускорения процессов в год показывают технологии на основе генеративного ИИ для оптимизации и планирования. В добывающей промышленности такие решения обычно направлены на автоматизацию рутинных либо строго регламентированных задач.
При этом внедрение касается всех этапов цепочки создания стоимости: от взаимодействия с поставщиками и геологоразведки до транспортной логистики. Совмещение систем гарантирует продление интеграции и оптимизацию связанных процессов. Таким образом создается мультипликативный эффект: внедрение одного решения дает результат сразу в нескольких звеньях цепочки.
Итогом становится рост производительности, профильная переориентация кадров, оптимизация штатов и очевидное ускорение процессов. Таким образом, ИИ укрепляет и развивает сложившиеся производственные цепочки, повышая управляемость предприятиями.
Лучшие кейсы
В геологоразведке и моделировании запасов: ИИ повышает точность разведки, строит прогнозы на основании множества аналогичных или похожих месторождений, сопоставляя исторические данные. Среди инструментов ИИ – спутниковые снимки, данные сенсоров и возможность построения цифровых двойников. Точность разведочного бурения повышается на 15–25%.
В производстве и переработке руды лидируют технологии машинного зрения. Прогноз качества сырья оптимизирует работу обогатительных фабрик. К примеру, увеличение извлечения металлов из руды достигает 5%. Высокие показатели обеспечивает замена ручного труда на автоматизированные решения.
Особенно заметные показатели обеспечивают решения в логистике и управлении цепочками поставок. Внедрения автоматизированного транспорта и оптимизация маршрутов снижают эксплуатационные расходы до 10-30%. Один из блестящих кейсов – использование автономных самосвалов на арктических месторождениях «Газпром нефти» и на угольных месторождениях «СУЭК». При этом анализ целостности систем карьерной техники с помощью ИИ позволяет сократить внеплановые ремонты приблизительно на 20%.
ИИ перестаёт быть лишь экспериментальной технологией в российской горно-металлургической отрасли и становится частью более массовой модернизации. В ближайшие пару лет можно ожидать распространения универсальных решений: от отдельных пилотов к отраслевым платформам, совместным консорциумам, а также увеличения доли российских ИТ-решений.
