Как искусственный интеллект помогает развивать российскую металлургию

В 2023 году российское правительство утвердило национальную стратегию развития искусственного интеллекта до 2030 года. Одним из ключевых направлений стало внедрение ИИ-решений в металлургической отрасли. Эксперты оценивают текущий уровень использования технологий ИИ в экономике в 20%, а к 2024 году планируют увеличить этот показатель до 50%.

Применение нейросетей, машинного обучения и компьютерного зрения на металлургических предприятиях позволяет повысить эффективность производства. В частности, оптимизировать режим работы оборудования, управлять запасами сырья, повышать качество продукции, сокращать брак, улучшать планирование ремонтов.

Так, система внутрицеховой логистики на основе компьютерного зрения в НЛМК контролирует перемещение кранов и стальковшей. Это позволило сэкономить до 100 млн рублей в год за счет рационального планирования загрузки агрегатов.

На предприятиях Норникеля внедрение «цифрового двойника технолога» для управления флотационными машинами увеличило извлечение никеля на 0,5%. Аналогичные решения сейчас внедряются на всех обогатительных фабриках компании.

Российские ученые также разрабатывают системы технического зрения для нужд металлургии. Они позволяют контролировать размеры сырья, определять объемы жидкого металла и избегать его недостатка или перерасхода.

По данным исследования НАФИ, 72% российских компаний считают, что ИИ позволит увеличить выручку и снизить затраты. 84% предпринимателей положительно относятся к распространению этих технологий в бизнесе.

Эксперты отмечают ряд факторов, которые сдерживают более активное внедрение ИИ в промышленности. Это недостаток квалифицированных кадров, сложность интеграции новых систем с устаревшим оборудованием, высокая стоимость внедрения.

Тем не менее, по прогнозам Минэкономразвития, уже в 2024 году доля предприятий, использующих технологии ИИ, вырастет до 50%. А к 2030 году искусственный интеллект будет широко применяться на всех крупных металлургических комбинатах России. Это позволит значительно повысить эффективность производства и конкурентоспособность отечественной металлопродукции.