Кейсов внедрения: 138. Как компании применяют искусственный интеллект, какие задачи решают и какие результаты публикуют.
Компания внедрила систему на базе TensorFlow для анализа сейсмических данных и поиска перспективных участков в Каспийском море.
За восемь месяцев выявлено 14 перспективных участков с прогнозными запасами 180 млн тонн нефтяного эквивалента.
Модель анализирует связи между сырьём и продукцией и прогнозирует цвет бриллиантов, которые получатся из конкретных алмазов.
Сформированы отдельные продуктовые когорты алмазов редких цветовых оттенков.
На российских промышленных предприятиях, в том числе в горнодобывающей отрасли, работает ИИ-решение для оценки грансостава горной массы на конвейере.
Количественный эффект не раскрыт.
На российских промышленных предприятиях, в том числе в горнодобывающей отрасли, работает ИИ-решение для контроля транспорта.
Количественный эффект не раскрыт.
На российских промышленных предприятиях, в том числе в горнодобывающей отрасли, работает ИИ-решение для контроля соблюдения требований охраны труда и техники безопасности.
Количественный эффект не раскрыт.
Система моделирует сценарии развития производственных ситуаций и оценивает связанные с ними риски.
Количественный эффект не раскрыт.
Система анализирует данные с тысяч производственных датчиков и выявляет аномалии, способные привести к инцидентам.
Количественный эффект не раскрыт.
Внедряются системы автоматизации бурения, включая роботизированные установки и AI для управления процессом.
Повысилась точность выполнения операций; затраты на бурение снизились на 12%.
ИИ анализирует документы и выявляет потенциальные страховые риски.
Количественный эффект не раскрыт.
Решение прогнозирует, какие бриллианты могут быть получены из определённых алмазов.
Количественный эффект не раскрыт.
Решение оценивает потенциальную рыночную стоимость бриллиантов по размеру, форме, чистоте и публичным ценовым данным.
Система помогает формировать цену; количественный эффект не раскрыт.
Классификатор текста направляет обращения в техническую поддержку.
Количественный эффект не раскрыт.
Машинное зрение определяет долю алмазоносной руды в общей массе.
Количественный эффект не раскрыт.
Система автоматически проверяет наличие средств индивидуальной защиты у работников.
Количественный эффект не раскрыт.
ИИ автоматизирует нормализацию номенклатурных справочников.
Количественный эффект не раскрыт.
ИИ анализирует влияние параметров оборудования на техногенную повреждаемость алмазов.
Заявлена цель минимизировать повреждения; фактический эффект не раскрыт.
Цифровая система анализирует данные датчиков по сети трубопроводов для мониторинга состояния инфраструктуры.
Аварийность значительно сокращена; дополнительный количественный показатель не раскрыт.
ИИ проанализировал варианты химических составов для повышения нефтеотдачи и выбрал оптимальный состав.
Проанализировано 6000 вариантов за три месяца; традиционные лабораторные работы заняли бы около двух лет.
Машинное обучение анализировало данные действующих скважин, выявляло закономерности и определяло перспективные участки с возможными залежами нефти.
На Ямале обнаружено месторождение с притоком нефти до 70 баррелей в сутки; в других областях найдены залежи с запасами от 100 тыс. тонн; технология окупила себя и сэкономила ресурсы на поиске месторождений.
Робот-химик выполняет исследования смесей жидких углеводородов и пластовой воды, перемещается по лаборатории, взаимодействует с оборудованием и составляет электронные отчёты.
Количественный эффект не раскрыт.
Система AVEVA в реальном времени анализирует показатели вращающегося оборудования и сравнивает их с историческими данными для обслуживания по состоянию и заказа запчастей.
Мониторинг охватывает 100 единиц оборудования; система позволяет заранее предупреждать о возможных поломках и сокращать простои.
В цифровой платформе управления недрами реализованы алгоритмы ИИ, предиктивная аналитика, анализ больших данных и моделирование для планирования, мониторинга и управления бурением.
Заявлены более точное управление бурением, оптимизация производственных затрат и снижение потерь, связанных с отказами оборудования.
ИИ-платформа и предиктивная аналитика используются для формирования запаса запчастей и оперативной реакции на изменения и отказы в процессе бурения.
Заявлена минимизация производственных рисков за счёт запаса запчастей и более оперативного реагирования.
Для российской компании ТНГ-групп применён аналитический комплекс с ИИ для контроля расходов ГСМ и безопасности геологоразведочных работ.
По некоторым видам техники заявлена экономия 20–30% ГСМ.
В уфимском филиале внедрён виртуальный помощник, который автоматически звонит ремонтным бригадам, проводит опрос, заносит сведения в программу, формирует сводку и выявляет отклонения технологического процесса.
В материале со ссылкой на департамент информации и рекламы «Роснефти» заявлено сокращение времени сбора сводки в 6 раз, до 15 минут. Ожидаемая экономия уфимского филиала составляет до 70 млн рублей в год.
Для угольных шахт разработана конфигурация машинного зрения, распознающая объекты и контролирующая добычу при слабом освещении и высокой запылённости.
Источник сообщает о точном распознавании объектов и контроле добычи в сложных условиях; количественные показатели не приведены.
Датчики на экскаваторах и дробильных машинах передают параметры работы на сервер, где их анализируют системы искусственного интеллекта для предиктивного обслуживания.
Источник сообщает о сокращении аварийных остановок и увеличении срока эксплуатации оборудования без количественных показателей.
Камеры вдоль транспортных лент анализируют руду по плотности и цвету, выявляют посторонние породы и передают данные операторам для принятия решений о сортировке.
Источник сообщает о сокращении затрат на переработку некондиционного материала и повышении качества продукции без количественных показателей.
Система машинного зрения контролирует состояние конвейеров, отслеживает износ деталей, фиксирует повреждения ленты и неправильное положение груза и передаёт сведения операторам.
По данным источника, время простоя сократилось на 20%.
На руднике используется платформа, объединяющая данные сенсоров, машинного зрения и аналитических систем для мониторинга оборудования и рудопотоков в реальном времени.
Количественный эффект не раскрыт.