ИИ в горнодобыче — 76% компаний назвали его приоритетным направлением
Три четверти представителей горнодобывающих предприятий сохранили или увеличили бюджет на цифровизацию в 2026 году, и 76% опрошенных выбрали решения на базе ИИ как самое востребованное направление. Такие данные приводит исследование Kept.
81% российских горнодобывающих компаний уже применяет ИИ-инструменты – фрагментарно или в тестовом режиме. На Быстринском ГОК («Норникель») работает ML-система, которая подбирает параметры измельчения под меняющиеся свойства поступающего сырья и самостоятельно выставляет уставки. На золоторудном предприятии «Павлик» ИИ ведёт мельницу полусамоизмельчения в оптимальном режиме и сокращает время выхода из перегруза.
Где затор — не алгоритм, а инфраструктура
Барьеры внедрения лежат не в качестве модели, а в промышленной среде вокруг неё.
Первый – протоколы. Modbus, Profibus, OPC UA, MQTT и десятки других стандартов сосуществуют на одной площадке с SCADA и АСУ ТП разных поколений. Каждый производитель реализует стандарты обмена по-своему, поэтому интеграцию настраивают под конкретное предприятие отдельно.
Второй – пропускная способность. Большинство серверов и сетей проектировались под периодическую выгрузку данных: раз в смену или в час. Управляющая ИИ-модель опрашивает датчики постоянно, требует свежих показаний каждые несколько секунд и в том же темпе возвращает уставки на исполнительные устройства. Нагрузка вырастает многократно – старое железо с ней справляется не всегда.
По словам Александра Губарёва, технического директора ООО «Рокет Контрол», ИИ-платформу разворачивают внутри технологической сети предприятия – там же, где работают системы управления оборудованием. Только внутри этого контура показания доступны сразу после снятия, а рассчитанные уставки уходят на исполнительные устройства без задержки.
Источник — Добывающая промышленность
