Искусственный интеллект все активнее выходит на уровень ключевых производственных решений. На Донском горно—обогатительном комбинате АО «ТНК «Казхром», входящего в ERG, алгоритмы уже помогают предотвращать потери металла: система «Цифровой советчик» анализирует руду в реальном времени и подсказывает, когда процесс требует корректировки. Технология, разработанная специалистами промышленного ИИ BTS (Business & Technology Services, ИТ-компания в составе ERG) и технологами предприятия, позволила снизить потери хрома на 2,4% с ожидаемым экономическим эффектом порядка 123 млн тенге в год.
На обогатительных фабриках доли процента имеют цену. Потери металла в хвостах напрямую отражаются на финансовом результате, а нестабильность процесса – на предсказуемости всего производственного цикла.
На Донском ГОКе сделали ставку не на внешние коробочные решения, а на собственную разработку. Совместная команда под общим руководством Гульнур Сариной (Казхром) и Асхата Букеева (BTS) внедрила «Цифровой советчик» осадочной машины ОМК-1 – систему, которая в режиме реального времени прогнозирует риск потерь хрома и помогает персоналу корректировать процесс до возникновения отклонений.
— Сегодня передел обогащения — ключевое направление развития Донского ГОКа. Именно здесь закладывается эффективность всей производственной цепочки. Использование искусственного интеллекта позволяет нам максимально бережно относиться к природным ресурсам: извлекать больше металла из каждой тонны руды и снижать потери. Это вопрос не только экономики, но и ответственности, — отмечает менеджер по обогащению АО «ТНК «Казхром» Гульнур Сарина.
Единое цифровое окно технологического процесса
«Цифровой советчик» — это интеграционная платформа, объединяющая данные машинного зрения, технологических систем и AI-алгоритмов в единое цифровое окно. Система анализирует свойства исходной руды в реальном времени и оценивает вероятность увеличения потерь хрома в хвостах.
В отличие от традиционного мониторинга, который фиксирует уже произошедшие изменения, цифровой советчик работает в прогнозном режиме. Он показывает, когда процесс начинает выходить за оптимальные параметры, и позволяет технологам и операторам оперативно корректировать режим осадки.
На производственном дашборде отображаются:
- текущая загрузка и выход концентрата;
- прогноз содержания хрома в хвостах;
- контроль работы насосного оборудования;
- сравнение фактических параметров с рекомендованными диапазонами с визуальной индикацией отклонений;
- анализ гранулометрического состава и глинистости руды на основе компьютерного зрения.
Экран установлен непосредственно возле осадочной машины – система интегрирована в производственную среду, а не в управленческую отчетность.
— Промышленный искусственный интеллект начинает приносить максимальную ценность там, где влияет на технологию в реальном времени. «Цифровой советчик» интегрирован непосредственно в производственный процесс и помогает снижать потери без радикальных изменений инфраструктуры, — отметил руководитель отдела разработки промышленного ИИ BTS Асхат Букеев. — По сути, это переход от реагирования на отклонения к управлению результатом. Совместно с технологами комбината мы ожидаем, что экономический эффект от внедрения системы составит порядка 123 млн тенге в год – прежде всего, за счет более стабильного извлечения и снижения потерь хрома».
Измеримый эффект
По итогам опытно-промышленных испытаний внедрения «Цифрового советчика», были получены следующие результаты:
- зафиксировано увеличение фактического извлечения с 9,89% до 10,33%;
- среднее значение потерь снизилось с 10,9% до 8,5%;
- доля высоких хвостов (Cr>10%) сократилась с 20,1% до 16,9%;
- не наблюдалось ухудшения качества концентрата.
Для предприятия это означает не только повышение эффективности извлечения, но и снижение вариативности технологических показателей – фактор, критически важный для планирования и управления производством.
Внутренняя разработка как стратегический выбор
Ключевой особенностью проекта является то, что система полностью разработана собственной ИТ-командой Группы – компанией BTS. В условиях промышленности это дает принципиальное преимущество: алгоритмы создаются с учетом реальных характеристик сырья, особенностей оборудования и логики технологического процесса.
Внутренняя экспертиза позволяет:
- быстро адаптировать модель под изменения в производстве;
- оперативно дорабатывать функционал;
- масштабировать решение на другие активы;
- снижать зависимость от внешних поставщиков технологических решений.
Фактически речь идет о формировании собственной инженерной школы промышленного ИИ внутри Группы.
