🇷🇺 Магнитогорский металлургический комбинат (ПАО «ММК») объявил о создании Центра компетенций искусственного интеллекта. Задача Центра — разрабатывать высокотехнологичные решения и обеспечивать масштабируемость проектов ИИ для повышения эффективности бизнеса компании.
Над цифровизацией производства в ММК работают уже более 5 лет, более половины проектов разрабатываются с учетом привлечения ИИ. Экономический эффект от внедрения этих решений превысил 4,5 млрд рублей.
Свежий пример — AI-ассистент, внедренный в январе в электросталеплавильном цехе. ИИ, разработанный с применением методов машинного обучения, предназначен для прогнозирования температуры заказа. Модель обучена на исторических данных по 32 тыс. плавок и учитывает десятки параметров плавки. Вся информация отображается в онлайн-таблице цеха и накапливается в базе для последующего анализа закономерностей и отклонений.
Добавим, что ММК — не исключение. Например, на Надеждинском металлургическом заводе (входит в «Норникель») ИИ, цифровые двойники и специальные роботы применялись при проектировке и монтаже печи для переработки медно-никелевого концентрата. «Северсталь», Новолипецкий ЛМК, РУСАЛ тоже не отстают. В целом по горно-металлургической отрасли в 2023-2024 гг. доля компаний, планирующих увеличить эффект от цифровизации, выросла почти в 4 раза: с 15% до 55%.
🎯 Какие здесь тренды?
👉 Системный подход к внедрению AI. Крупные промышленные компании инвестируют в создание собственных центров компетенций, таких как вышеупомянутый центр на ММК, программа «Цифровая сталь» на «Северстали», Лаборатория ГИИ на Новолипецком ЛМК и т.п. Это позволяет разрабатывать и масштабировать AI-решения под конкретные задачи бизнеса, снижая издержки и повышая эффективность.
👉 Комплексность. Интеграция в производственный процесс широкого спектра технологий (машинное обучение, статистическое моделирование, компьютерное зрение, LLM и др.), а также перспективное планирование их внедрения свидетельствует о более зрелом, комплексном подходе к цифровизации отрасли.
👉 Фокус на производственные процессы. Изначально ИИ использовался преимущественно для оптимизации менеджмента (логистика, HR, работа с клиентами). Теперь мы видим, как акцент всё больше смещается на производство: обработка больших данных, прогнозирование параметров, контроль качества, обеспечение безопасности труда, что, по оценкам руководства компаний, уже приводит к значительному экономическому эффекту.
👉 Концепция AI-first. То, что происходит в металлургии, соответствует общему мета-тренду: все ведущие промышленные отрасли сейчас переходят на новый технологический уровень, где ИИ становится ключевым инструментом повышения эффективности, конкурентоспособности и экономической отдачи.
#роботизация_промышленности #AI_ассистенты #ИИ #металлургия
🚀 Подписывайтесь на ТехноТренды — самый экспертный канал об AI, IT и роботизации!
Над цифровизацией производства в ММК работают уже более 5 лет, более половины проектов разрабатываются с учетом привлечения ИИ. Экономический эффект от внедрения этих решений превысил 4,5 млрд рублей.
Свежий пример — AI-ассистент, внедренный в январе в электросталеплавильном цехе. ИИ, разработанный с применением методов машинного обучения, предназначен для прогнозирования температуры заказа. Модель обучена на исторических данных по 32 тыс. плавок и учитывает десятки параметров плавки. Вся информация отображается в онлайн-таблице цеха и накапливается в базе для последующего анализа закономерностей и отклонений.
Добавим, что ММК — не исключение. Например, на Надеждинском металлургическом заводе (входит в «Норникель») ИИ, цифровые двойники и специальные роботы применялись при проектировке и монтаже печи для переработки медно-никелевого концентрата. «Северсталь», Новолипецкий ЛМК, РУСАЛ тоже не отстают. В целом по горно-металлургической отрасли в 2023-2024 гг. доля компаний, планирующих увеличить эффект от цифровизации, выросла почти в 4 раза: с 15% до 55%.
🎯 Какие здесь тренды?
👉 Системный подход к внедрению AI. Крупные промышленные компании инвестируют в создание собственных центров компетенций, таких как вышеупомянутый центр на ММК, программа «Цифровая сталь» на «Северстали», Лаборатория ГИИ на Новолипецком ЛМК и т.п. Это позволяет разрабатывать и масштабировать AI-решения под конкретные задачи бизнеса, снижая издержки и повышая эффективность.
👉 Комплексность. Интеграция в производственный процесс широкого спектра технологий (машинное обучение, статистическое моделирование, компьютерное зрение, LLM и др.), а также перспективное планирование их внедрения свидетельствует о более зрелом, комплексном подходе к цифровизации отрасли.
👉 Фокус на производственные процессы. Изначально ИИ использовался преимущественно для оптимизации менеджмента (логистика, HR, работа с клиентами). Теперь мы видим, как акцент всё больше смещается на производство: обработка больших данных, прогнозирование параметров, контроль качества, обеспечение безопасности труда, что, по оценкам руководства компаний, уже приводит к значительному экономическому эффекту.
👉 Концепция AI-first. То, что происходит в металлургии, соответствует общему мета-тренду: все ведущие промышленные отрасли сейчас переходят на новый технологический уровень, где ИИ становится ключевым инструментом повышения эффективности, конкурентоспособности и экономической отдачи.
#роботизация_промышленности #AI_ассистенты #ИИ #металлургия
🚀 Подписывайтесь на ТехноТренды — самый экспертный канал об AI, IT и роботизации!