О практическом опыте внедрения искусственного интеллекта на ММК

Губернатор Челябинской области Алексей Текслер на заседании регионального совета по искусственному интеллекту отметил промышленные решения, реализованные ММК.

О практическом опыте внедрения искусственного интеллекта рассказал директор ООО «ММК-Информсервис» Вадим Феоктистов. По его словам, в рамках стратегии цифровизации в последние годы реализовано 95 проектов, из них в 51 использовались технологии искусственного интеллекта. Большая часть проектов была сфокусирована на повышение эффективности основного производства ММК. При инвестициях в 3,9 млрд руб. экономический эффект составил 6,8 млрд рублей.

Новости по теме

10:51, 15 января 2026 г. ММК подтвердил лидерство в ключевых сегментах производства металлопродукции

В 2025 году на базе «ММК-Информсервис» создан центр искусственного интеллекта, в котором выделены два ключевых направления: машинное обучение и глубокое обучение. Машинное обучение предполагает использование методов математического моделирования для табличных данных. Глубокое обучение – это использование искусственных нейронных сетей с множеством слоёв для обработки фото-видео изображений и текстовой информации.

«В реализации у центра искусственного интеллекта находится 10 проектов. Ещё 17 проектов находятся в проработке: проводится анализ и уточнение исходных требований от бизнеса, анализ глубины и качества имеющихся данных, подбор технологий ИИ, которые позволят реализовать поставленную задачу. Мы видим большой потенциал в использовании технологий ИИ для повышения эффективности работы предприятия, решения вопросов охраны труда и экологии», – пояснил Вадим Феоктистов.

Одним из проектов, в основе которого применение технологий ИИ, стал проект «Оптимальный чугун». С его помощью оптимизировали технологическую цепочку наиболее ресурсоемкого первого передела ММК: агломерационное, коксохимическое и доменное производства. Это цифровое решение позволяет рассчитывать объём оптимального производства и себестоимость чугуна. При реализации проекта использовались методы линейного программирования, машинного обучения и нейронных сетей.

Большое применение на комбинате получила технология компьютерного зрения. В настоящий момент реализуется проект по автоматизированному контролю состояния паллетного парка на агломашинах аглофабрики №5. Его внедрение в промышленную эксплуатацию запланировано на середину года.