Крупная горнодобывающая компания BHP рассматривает искусственный интеллект как средство превращения операционных данных в более обоснованные ежедневные решения. Анализ сведений с датчиков и систем наблюдения позволяет находить закономерности и timely предупреждать о неисправностях оборудования на производствах. Благодаря этому руководители получают варианты действий, которые повышают эффективность и безопасность, а также минимизируют вред для экологии.
Руководители BHP задались вопросом не "Где внедрить ИИ?", а "Какие решения мы принимаем часто, и какие данные их улучшат?".
Портфель решений вместо показухи
BHP показывает полный эффект от ИИ на операции — от извлечения руды до доставки клиентам. Компания отказалась от пилотных запусков и интегрировала ИИ как обычную операционную функцию. Начали с ограниченного списка задач, которые напрямую влияют на показатели бизнеса и где результаты легко измерить.
Это помогло избежать непредвиденных простоев оборудования и сократить расход энергии с водой. Каждой задаче присвоили ответственного и ключевой показатель эффективности. Итоги оценивают с той же периодичностью, что и остальные операционные метрики в компании.
Области ежедневного применения ИИ в BHP
Кроме фокуса на предиктивном обслуживании и оптимизации энергопотребления, BHP тестирует ИИ в сложных задачах вроде автономного транспорта и мониторинга самочувствия персонала в реальном времени. Эти методы легко адаптировать для логистики, производства и тяжелых отраслей с большим парком активов.
Предиктивное обслуживание
Предиктивное обслуживание подразумевает планирование ремонтов на время простоя, чтобы избежать внезапных сбоев и дорогих остановок. Модели ИИ изучают данные с встроенных сенсоров и прогнозируют потребности в обслуживании. В итоге падает число поломок и связанных с ними рисков для безопасности. BHP развернула такие системы на большинстве флотов самосвалов для погрузки-разгрузки и оборудования для переработки материалов. Центральный сервисный центр выдает данные о состоянии машин как в моменте, так и на перспективу, сигнализируя о рисках деградации.
Теперь прогнозы встроены в рутинные операции с большим парком техники — раньше подобные отчеты просто тонули в документообороте. Модели устанавливают пороги, после которых автоматически запускаются задачи для бригад по обслуживанию.
Оптимизация энергии и воды
На руднике Escondida в Чили применение предиктивного подхода принесло экономию свыше трех гигалитров воды и 118 гигаватт-часов энергии за два года — компания напрямую связывает это с ИИ. Технология поставляет операторам свежие аналитики и варианты действий в реальном времени, обнаруживает отклонения и самостоятельно корректирует процессы на объектах вроде обогатительных фабрик и опреснительных установок.
Главный вывод: ИИ работает лучше всего там, где принимают решения. Когда диспетчеры и команды реагируют мгновенно на подсказки, эффекты накапливаются. Периодические отчеты же требуют, чтобы персонал заметил данные и сам оценил их важность. Благодаря анализу в реальном времени и автоматическим триггерам разница видна сразу.
Автономия и удаленное управление
BHP продвигает передовые решения вроде ИИ-управляемых автономных машин и транспорта. Эти сферы рискованные, но технология снижает воздействие на сотрудников и исключает человеческий фактор в авариях. Сложные потоки данных из отдаленных объектов проходят через региональные центры. Без ИИ и аналитики персонал не смог бы оптимизировать каждый шаг так, как это делает софт.
Носимые гаджеты с ИИ набирают популярность в инженерии, энергетике, производстве и добыче. BHP впереди в защите работников в экстремальных условиях. Устройства отслеживают пульс, признаки усталости и шлют сигналы начальникам. Например, на Escondida "умные" каски с сенсорами фиксируют усталость водителей самосвалов по мозговым волнам.
Практический план для внедрения
Опыт BHP полезен руководителям любой отрасли для решения операционных задач с помощью ИИ. Вот шаги для старта:
- Выберите проблему надежности и задачу по экономии ресурсов, которые уже мониторят операции, и привяжите KPI.
- Опишите процесс: кто получит результаты и какие шаги предпримет.
- Установите простые правила для качества данных и контроля моделей, оценивайте параллельно с операционными KPI.
- Начните с подсказок для решений в зонах высокого риска, переходите к автоматизации после проверки контролей командами.