АК «АЛРОСА» запускает автосамосвалы с машинным зрением
- Добывающая промышленность и горное машиностроение;
- Министерства и ведомства / ПАО АК «Алроса»
- Дальневосточный ФО
- Якутия;
Российская алмазодобывающая компания «АЛРОСА» внедряет цифровую систему контроля загрузки автосамосвалов на своём Удачнинском горно-обогатительном комбинате (ГОК) в Якутии.
Самосвал как цифровой хаб
Новая система сочетает машинное зрение, лазерное сканирование (LiDAR) и нейросетевые алгоритмы. Самосвалы автоматически измеряют объём загруженной горной массы в кузовах и оценивают размер породы. Система успешно опробована в подземных условиях и сейчас проходит тестирование на открытых горных работах с перспективой широкого внедрения.
На карьере «Зарница» ожидают от внедрения цифровой системы дополнительный объём добычи до 38 тыс. м³ в год и увеличение эффективности транспортировки груза до 10 % благодаря более точной загрузке и оптимизации процессов. Кроме того, внедрение ощутимо отразится на качестве управленческих решений.
Испытания проходят поэтапно. До конца года ведется первичная настройка и сбор данных для калибровки алгоритмов, в начале 2026 года будут оценены стабильность работы, точность измерений и соответствие эксплуатационным требованиям. На основании этих данных будет принято решение о внедрении и масштабировании технологии на другие виды автоперевозок горно-обогатительного комбината в Удачном.
Важно, что система может интегрироваться в общее цифровое производство (Digital Mine / Mining 4.0), создавая основу для расширения применения ИИ в горно-транспортном комплексе. Возможна интеграция с «умными» диспетчерскими центрами и прогнозными модулями для плана-факт анализа ресурсозатрат.
Переход к Mining 4.0
В самом широком смысле автоматизация добычи полезных ископаемых означает технологии, исключающее труд людей непосредственно в месте выемки полезных ископаемых. Прежде всего, это – автоматизация технологического процесса и ПО для него, а также использование робототизированных транспортных средств и оборудования.
В отрасли известен целый ряд позитивных внедрений подобного плана. Прежде всего – от самой АК «АЛРОСА». Еще в сентябре текущего года алмазодобывающая компания совместно с российскими разработчиками программного обеспечения и цифрового оборудования отчиталась о внедрении машинного зрения и LiDAR на том же Удачнинском ГОКе. Испытания системы на подземных и открытых работах показали улучшение эффективной загрузки ориентировочно до 10%. Дело в том, что традиционные методы определения объема добытой руды не позволяют оптимально загружать тяжелую карьерную технику. Чаще всего самосвалы оказывались недогружены именно на 10%.
Внедренная система прошла испытания на подземном руднике «Удачный» и в карьере «Юбилейный». Снятые лазерным локатором и проанализированные нейросетью данные поступают в центр управления, где диспетчер может оперативно скорректировать работу операторов техники: машинистов погрузочно-доставочных машин в шахтах и машинистов экскаваторов в карьерах. Для ГОКа с затратами на транспортировку в диапазоне 3–5 млрд руб. в год это 60–200 млн руб. ежегодной экономии.
Компания активно внедряет AI. Например, в 2024 году для обеспечения безопасности водителей, занятых перевозкой руды, более 800 автомобилей АЛРОСА были оборудованы системой оптического контроля усталости водителей «Антисон». Таким образом, за 5 с лишним месяцев количество ДТП снизилось в два раза. Помимо производственных площадок и транспортных путей AI тестируется и внедряются в геологоразведке, обогащении и сбытовой деятельности компании.
На связи с рынком
Отечественные исследования в горнодобыче демонстрируют тренд на автоматизацию, IoT и интеллектуальные СУ. В мире ежегодно растёт применение ИИ-инструментов и машинного зрения в промышленности, подтверждая стратегическую важность таких проектов.
Внедрение цифровой системы контроля загрузки – важный шаг в цифровой трансформации производства «АЛРОСА» и горной отрасли в целом. Проект представляет собой реальный технологический кейс применения ИИ – включая машинное зрение, LiDAR, нейросети – для повышения операционной эффективности. Его масштабирование может стать ориентиром для других российских добывающих компаний. А также основой экосистемы, усиливающей конкурентоспособность российского минпрома в условиях глобализации и цифровой гонки.
