Цифровизация металлургии: как ИИ меняет производство стали
Металлургическая отрасль долгое время оставалась консервативной в вопросах новых технологий. Однако за последние несколько лет ситуация кардинально изменилась. Искусственный интеллект, роботизация и цифровые двойники становятся не просто модным трендом, а жизненной необходимостью для сохранения конкурентоспособности. Российские компании активно внедряют ИИ в производственные процессы, получая реальную экономию в миллиарды рублей.
ТМК: цифровой лидер металлургии
Трубная Металлургическая Компания (ТМК) - один из признанных лидеров цифровизации в отрасли. На конференции «Цифровая индустрия промышленной России» (ЦИПР-2026) заместитель генерального директора ТМК по информационным технологиям Дмитрий Якоб поделился опытом применения ИИ в электросталеплавильном производстве: на этапе приемки и загрузки металлолома и в самом процессе выплавки стали.
Искусственный интеллект здесь работает как интеллектуальный помощник сталевара - анализирует сотни параметров в режиме реального времени и корректирует процесс плавки: подбирает химический состав, скорость охлаждения и температуру нагрева. Благодаря оптимальному подбору состава шихты, режимов плавки и повышению эффективности других составляющих сталеплавильного процесса, решение позволяет компании ежегодно экономить более 1 млрд рублей.
По сообщениям профильного медиа Trubnik.online, цифровизация ТМК вышла далеко за рамки отдельных проектов. Компания системно внедряет ИИ в ключевые производственные процессы: системы машинного зрения контролируют геометрические параметры трубной заготовки при формовке и выявляют дефекты готовой продукции, нейросети анализируют данные с датчиков на прокатных станах для предиктивного обнаружения неисправностей, а генеративные ИИ-инструменты используются для поиска фрагментов документации, разработки тестов и анализа договоров.
Кроме того, ТМК внедряет технологии транскрибации, которые при обработке поступающего звука отфильтровывают производственный шум и минимизируют ошибки при ведении электронных журналов на участках производства. Распознавание звука и технологии больших языковых моделей также включены в инструментарий корпоративного чат-бота «ТёМКа», которым активно пользуются работники компании.
Как отметил Дмитрий Якоб: «Будущее металлургической отрасли неразрывно связано с развитием искусственного интеллекта. По мере совершенствования алгоритмов и накопления данных эффективность таких систем будет только расти. Металлургические предприятия, интегрирующие ИИ в свои процессы, получат значительное конкурентное преимущество на рынке, где точность прогнозирования и оптимизация затрат становятся ключевыми факторами успеха».
«Норникель»: MetalGPT-1 - первая доменная языковая модель для металлургии
В декабре 2025 года «Норникель» представил MetalGPT-1 - собственную доменную языковую модель для металлургии и горнодобывающей отрасли. Модель стала первой в семействе больших языковых моделей компании с открытым исходным кодом.
Ключевые параметры модели:
- 32 млрд параметров- модель обучена на 10 гигабайтах профильных текстов
- Более 1 млн документов- технологические протоколы, внутренние регламенты, проектная документация, патенты, отчёты НИОКР, научно-техническая литература, недоступные в открытых источниках
- 500 тыс.вопросно-ответных пар на основе реальных производственных задач
- Разработка заняла около года: шесть месяцев - сбор и подготовка данных, два месяца - базовое обучение, два месяца - доменная адаптация
Как отметил руководитель направления по развитию искусственного интеллекта «Норникеля» Данил Ивашечкин: «Металлургия - один из самых сложных отраслевых доменов со своим языком процессов, аббревиатур и терминов. Универсальные модели теряют точность на таком специализированном языке. MetalGPT-1 - это первая в мире доменная модель на 32 миллиарда параметров, специально оптимизированная под металлургию».
Применение модели:
- Формирует единый языковой слой для инженерных, технологических, производственных и корпоративных задач
- На её основе создаются персональные ИИ-ассистенты и автономные агенты, внедряемые в операционные процессы
- «Норникель» выложил модель и промышленный бенчмарк на платформе Hugging Face, предоставив индустрии инструменты для разработки отраслевых решений
ЕВРАЗ: цифровые двойники на Урале
В цехе прокатки широкополочных балок ЕВРАЗ НТМК запущен пилотный проект по цифровому управлению процессом нагрева заготовок. Решение реализовано совместно с компанией CyberPhysics.
Ключевые параметры:
- Инвестиции в разработку - 23,5 млн рублей
- Ожидаемый экономический эффект - 300 млн рублей в год
- Охват - более 40 марок сталии 80 видов профилейпроката
Специалисты создали гибридную математическую модель - цифровой двойник процесса нагрева, объединяющий физические законы теплопередачи и нейросетевые алгоритмы, обученные на десятках тысяч исторических записей технологических параметров. Система в реальном времени анализирует марку стали, сечение заготовки, график простоев стана и рассчитывает оптимальные значения температуры по всем зонам печи на каждом этапе нагрева.
Как отметил вице-президент ЕВРАЗа, руководитель дивизиона «Урал» Денис Новоженов: «Проект “Цифровой двойник” - это пример успешного перевода сложного технологического процесса на цифровые рельсы. Совместно с партнёрами мы автоматизировали сбор данных, создали самообучающуюся систему поддержки принятия решений, которая помогает нашим специалистам решать конкретные производственные задачи, работать с максимальной эффективностью, повышая производительность труда».
Помимо прямой экономии топлива, система способствует сокращению окалинообразования и минимизации перегрева металла, что положительно влияет на качество проката и ресурс оборудования. ЕВРАЗ НТМК рассматривает возможность тиражирования решения на другие производственные участки, в первую очередь на шаропрокатный стан.
ЕВРАЗ ЗСМК: интеллектуальное управление воздухонагревателями
На ЕВРАЗ Западно-Сибирском металлургическом комбинате реализован проект «Модель управления воздухонагревателями доменных печей № 1 и № 3». Внедрение интеллектуальной системы автоматической подачи газа для подготовки горячего дутья улучшило условия труда и позволило достичь значительной экономии ресурсов.
Ключевые результаты:
- Подтверждённый годовой эффект - 78 млн рублей
- Система на основе «цифрового двойника» в реальном времени анализирует множество параметров (необходимая энергия, текущая температура, расход дутья) и автоматически вычисляет оптимальное соотношение «газ - воздух»
- Проведена модернизация оборудования: заменены три устаревших клапана на газовых трубопроводах, выполнена интеграция с автоматизированной системой управления технологическим процессом
Подготовка кадров: магистратура по цифровой металлургии
Технологические изменения требуют новых специалистов. В 2025 году на базе Уральского федерального университета (УрФУ) запущена магистерская программа «Информационные системы и цифровые технологии в металлургии».
Особенности программы:
- Технологический партнер - российский ИТ-разработчик ЛАБ СП
- Индустриальные партнеры - ЕВРАЗи ТМК
- За два года обучения студенты реализуют три-четыре проекта, некоторые из которых находят применение у индустриальных партнёров
От цифровизации к трансформации
Российская металлургия достигла достаточно высокого уровня цифровизации. По данным исследования, каждая третья горно-металлургическая компания в стране получает от цифровизации более 3% EBITDA [из предыдущих статей]. До 10% экономии электроэнергии и сырья, плюс 10% к маржинальности - это реальный экономический эффект, которого российские металлурги уже добились, внедряя технологии на базе ИИ и машинного обучения.
В условиях падения спроса и высокой ключевой ставки российские металлурги делают ставку на эффективность, роботизацию и искусственный интеллект. Компании уже получают реальную экономию в миллиарды рублей и сокращают зависимость от человеческого фактора. Ближайшие два года станут решающими: тот, кто успеет интегрировать цифровые технологии в производственные процессы, окажется в выигрыше, когда рынок начнёт восстанавливаться.
Читайте также:
Как адаптировать искусственный интеллект (ИИ) под ваши задачи
Искусственный интеллект в образовании: как ИИ меняет школы, вузы и будущее обучения во всем мире