РУСАЛ планирует в этом году завершить внедрение на пяти своих алюминиевых заводах технологии мониторинга за электролизом с помощью машинного зрения. Это самая капиталоемкая технология искусственного интеллекта из числа разработанных и внедряемых РУСАЛом в производство, так как она предполагает закупку и установка специальных видеокамер для наблюдения примерно за 6500 электролизерами на пяти заводах, затраты на внедрение составят около 1,6 миллиардов рублей.
Мониторинг с помощью машинного зрения позволяет вдвое снизить продолжительность разгерметизации электролизеров по сравнению с мониторингом персоналом во время плановых обходов в корпусах электролизного производства. Разработавший технологию «Инженерно-технологический центр РУСАЛ» («РУСАЛ ИТЦ») стал победителем конкурса «Лучшие IT-решения для металлургической отрасли» в номинации «ESG: Экология и промышленная безопасность». Объявление и награждение победителей состоялось вечером 16 апреля на форуме Smart Mining & Metals 2026 в Магнитогорске.
«Мы особенно гордимся данной разработкой, так как она позволяет еще больше снизить воздействие на окружающую среду. Одно из главных преимуществ технологии ЭкоСодерберга, на которую переведены Братский, Волгоградский, Иркутский, Красноярский и Новокузнецкий алюминиевые заводы, относительно предыдущей технологии заключается в повышенной герметичности электролизеров. При этом разгерметизации все равно иногда случаются, но теперь это очень оперативно определяет искусственный интеллект. Более того, он дает и решения как быстро устранить разгерметизацию», - рассказал Технический директор РУСАЛа Виктор Манн.
«Технология уже полностью внедрена в корпусах электролиза КрАЗа, продолжается внедрение на БрАЗе, ВгАЗе, ИркАЗе и НкАЗе - для этого разработана рабочая документация, закупается и монтируется оборудование. Модели машинного зрения через специализированные видеокамеры круглосуточно обнаруживают нарушения герметичности электролизёров и вызывают оператора. Без данной технологии разгерметизация выявляется только при плановых обходах. Мы на сотнях часов видео обучали нейросеть распознавать признаки разгерметизации, например, дым или огонь, и отличать их от проблесковых маячков технологического транспорта, солнечных зайчиков и отражений, - рассказал Директор по автоматизации производства «РУСАЛ ИТЦ» Михаил Гринишин.
