Блог компании Норникель | Разработка на 60 млн – как «Норникель» внедряет перспективные решения российской молодежи

🏆Сегодня наш пост – о талантливой российской молодежи, которая строит свою карьеру в промышленном секторе, где сегодня технологии ИИ и блокчейна не менее актуальны, чем в финансах, робототехнике или альтернативной энергетике. Студент совместной магистерской программы Центрального университета Т-Банка и «Норникеля» «AI в промышленности» Владимир Кувшинов разработал систему на основе ИИ, которая предсказывает содержание меди, никеля и серы в сырье на Талнахской обогатительной фабрике. Эта технология уже внедрена на 59 точках технологической цепочки и дает экономический эффект до 60 млн рублей в год.

Перед разработчиком стоялазадача автоматизировать обновление модели для прогнозирования содержания металлов. На критичном участке обработки руды – флотации — ошибка в прогнозе сказывается на процессе извлечения полезных металлов и прямо влияет на финансовый результат.

Решение на базе ИИ, которое придумал Кувшинов, отслеживает деградацию модели в реальном времени, подсказывает момент для вмешательства и автоматизирует калибровку. Студент спроектировал все компоненты самостоятельно: от структуры базы данных до backend- и frontend-части приложения. Перспективная технология построена на современном открытом стеке Python, Dash, Plotly и MS SQL. Это обеспечило масштабируемость, простоту сопровождения и соответствие требованиям безопасности и совместимости с текущей ИТ-средой «Норникеля».

💰По итогам тестирования модели погрешность после калибровки не превышает 5% — это надежная основа для оперативных решений на производстве. Перспективная система уже внедрена на каждой из 59 точек технологической цепочки, где прогнозируется содержание металлов. Экономический эффект оптимизации— 30–60 млн рублей в год за счет улучшения извлечения полезных металлов из руды.

🚀В целом «Норникель» системно переходит от точечных экспериментов к всестороннему использованию больших данных как актива. В компании развивают направления Data Science и Data Engineering (создано более 10 продуктовых команд). Внедрена система «Axioma» (наш цифровой двойник для экологии), которая использует ИИ для контроля выбросов в режиме реального времени и управления параметрами производства для их снижения. Используются системы видеоаналитики и компьютерного зрения для контроля производственных процессов и опасных зон.

Также запущена система с ИИ для прогнозирования текучести персонала и анализа рынка труда, создан рекомендательный сервис для внутреннего обучения — он помогает сотрудникам учиться, система сама советует подходящие курсы и составляет личный план развития.

В общем, наша компания находится на переднем крае перспективных разработок и внедрения ИИ в промышленные и бизнес- процессы и одной из первых в индустрии дает молодежи реальный шанс не только предложить свое AI-решение, но и увидеть, как оно внедрено в реальной жизни на производстве.