Об эксперте: Виталий Бусько, вице-президент по инновациям «Норникеля».
— О внедрении искусственного интеллекта (ИИ) на производствах, особенно в сфере добычи, говорят больше 10 лет. Что изменилось за это время?
— Подход: за прошедшее время он стал более всеобъемлющим. Первые проекты с искусственным интеллектом в «Норникеле» были ориентированы на автоматизацию точечных задач. Например, на отдельных участках применялись модели для контроля процессов или поддержки операторов.
Постепенно мы перешли к более целостному подходу: начали выстраивать сквозную цифровизацию всего производственного цикла с использованием машинного обучения, видеоаналитики и цифровых помощников. Такие системы не заменяют человека, а помогают ему принимать решения быстрее и точнее. На текущий момент мы охватили 70% ключевых производственных процессов предиктивными подсказчиками на базе ИИ.
— Есть ли подразделения, в которых ИИ уже способен работать без людей, в режиме автономного управления?
— Вряд ли можно говорить о полной автономности без участия человека — горно-металлургическая отрасль остается сложной и многокомпонентной. Тем не менее уже сейчас мы умеем управлять всеми производственными цехами с фокусом на повышение общей производительности, и порядка 90% таких решений принимается с использованием цифровых инструментов и ИИ-моделей.
— В каких процессах ИИ играет наиболее важную роль?
— Сейчас у нас искусственный интеллект внедрен в процессы добычи, обогащения и металлургии. Это помогает получать больше металла при меньших затратах.
— Например?
— Раньше проектирование буровзрывных работ и позиционирование буровых установок выполнялись преимущественно вручную. Это нередко приводило к перерасходу материалов, браку и увеличению количества пустой породы. Сегодня мы применяем ИИ-решения, которые позволяют моделировать весь процесс от бурения до взрыва с учетом особенностей конкретной горной породы.
Технологии помогают оптимизировать глубину и расположение скважин, количество и размещение взрывчатки, а также последовательность взрывов. Благодаря этому уменьшается размер кусков породы, повышается количество руды и снижаются затраты на материалы и бурение.
В обогатительном производстве раньше многое зависело от опыта операторов. Сейчас мы внедрили цифровые платформы и ИИ-системы, которые централизованно собирают и анализируют данные, помогают оперативно принимать решения и автоматически регулировать процессы. Например, система машинного зрения с ИИ контролирует размер и плотность руды на конвейере, подстраивая скорость подачи сырья в мельницы. На флотации ИИ в реальном времени подбирает дозировки реагентов и оптимизирует извлечение металлов. Это позволяет существенно повысить качество продукции и снизить потери, делая процесс более стабильным и безопасным.
В металлургии технологии ИИ выступают помощниками технологов, помогая им точно рассчитывать параметры плавки и конвертерной обработки. Компьютерное зрение и анализ химического состава шлака позволяют контролировать качество и время этапов, снижая влияние человеческого фактора. Это также приносит значительную экономию и повышает стабильность производства.
— Можно ли подсчитать реальный экономический эффект от внедрения ИИ в деньгах?
— Да. Ежегодный эффект от внедрения ИИ составляет 1,5% от EBITDA. Только в 2023 году «Норникель» получил $100 млн дополнительного дохода за счет ИИ-решений. Наибольший эффект искусственный интеллект приносит в управлении технологическими процессами обогащения и металлургии. Это те участки, где уже реализованы системы поддержки операторских решений и элементы автономного управления.
— Как к этому относятся сотрудники? Готовы ли они к тому, чтобы ежедневно применять технологии искусственного интеллекта в своей работе?
— Здесь ключевую роль играет то, что внедрение искусственного интеллекта в компании происходит не директивно, а в формате диалога с теми, кто непосредственно трудится на производстве или в офисе. Люди быстро замечают пользу, если технология действительно помогает в работе, а не усложняет ее.
Сотрудники переходят от рутинного исполнения задач к управлению интеллектуальными подсказками и контролю качества решений, которые предлагает система. Это серьезный сдвиг в ролях от механического труда к более осознанному участию. Например, система подсказок избавляет оператора от непрерывного мониторинга всех показателей вручную — теперь он сосредоточен на наблюдении за ключевыми изменениями. Аналогичная история с визуальным контролем буровых установок: ИИ сам определяет отклонения, а человек подтверждает или корректирует выводы системы. Это и разгрузка от рутинных операций, и повышение качества работы.
Важно, что мы не просто внедряем технологию, но и проводим обучение сотрудников. В 2024 году в наших образовательных программах по цифровой грамотности и работе с ИИ участвовало более 2,5 тыс. человек из производственного блока. Мы запустили платформу, где можно освоить интерфейсы ИИ-сервисов, понять логику их работы и научиться правильно интерпретировать подсказки моделей. Это особенно важно для удаленных территорий, где сложно быстро закрыть кадровые потребности. В таких условиях автоматизированные системы снижают порог входа: специалисту не нужно быть программистом, чтобы эффективно использовать ИИ в своей работе.
В результате растет не только квалификация, но и вовлеченность сотрудников: они чувствуют, что работают с передовыми инструментами, а не просто «обслуживают» процессы.
— Каким будет следующее направление развития ИИ в «Норникеле»?
— Наш следующий шаг — внедрение языковых моделей. Мы создаем доменную мультимодальную языковую модель вместе с технологическим партнерами и тестируем генеративный ИИ в задачах поддержки сотрудников. Это уже не про производство, а про повседневную рабочую среду. Такие инструменты сокращают рутину, особенно у специалистов из числа офисных сотрудников и инженеров.
В частности, в прошлом году мы создали несколько успешных прототипов для быстрого поиска документов по корпоративной нормативной базе, а также ИИ-ассистента HR-специалиста, который помогает подбирать сотрудников на вакансии. Сегодня мы занимаемся доработкой и совершенствованием этих прототипов, чтобы перевести их в промышленную эксплуатацию.
Одновременно ищем новые решения. Например, разрабатываем автоматизированного помощника главного металлурга, который будет искать документы по внутренней технической базе, и помощника проектировщика — он будет отвечать за проверку заданий на проектирование, а в будущем и за автоматическое создание чертежей BIM и 2D.
— Потенциальный экономический эффект от внедрения языковых моделей уже подсчитан? Сколько компания сможет сэкономить с его помощью?
— В отдельных проектах мы видим прямую экономию благодаря тому, что сокращается время на поиск информации и подготовку документов. Но в большинстве случаев эффект более косвенный и связан с улучшением процессов и повышением качества работы.
— Какие долгосрочные цели ставит «Норникель» в области ИИ?
— Приоритетным направлением для нас остается развитие собственной платформы на базе больших языковых моделей. Эта система станет интеллектуальной основой для решения многих задач: от развития цифровых ассистентов до автоматизированной обработки документов. Наша стратегическая цель — добиться того, чтобы каждый сотрудник взаимодействовал не с отдельными IT-системами, а с интеллектуальным агентом, который сам находит необходимую информацию и предлагает возможные действия.
Отдельное внимание мы уделяем интерпретируемости ИИ-моделей: важно не только получить ответ, но и понимать, на каких источниках он основан. Это критично для производственной среды и позволяет повысить уровень доверия со стороны сотрудников.
➤ Подписывайтесь на телеграм-канал «РБК Трендов» — будьте в курсе последних тенденций в науке, бизнесе, обществе и технологиях.