Анна Бондаренко Австралийская горнодобывающая компания Hancock Iron Ore внедрила систему на базе искусственного интеллекта для контроля за состоянием своей железнодорожной сети в Западной Австралии. Технология позволила продлить срок службы рельсов более чем на 10% и ежегодно экономить $475 тыс. на их шлифовке, сообщили в Microsoft, которая предоставила платформу для решения.
Система под названием TrackDefectX с помощью компьютерного зрения анализирует сотни тысяч изображений железнодорожного полотна, выявляя и классифицируя дефекты на сотнях километров путей. Это позволяет перейти от ремонта по факту поломки к проактивному техническому обслуживанию, что снижает риски и повышает безопасность перевозок.
По словам инженера-путейца Hancock Iron Ore Муниша Кумара, раньше специалистам приходилось вручную просматривать около 350 тыс. снимков в месяц, что отнимало много времени. «Надёжные и достоверные данные от TrackDefectX позволяют нам сосредоточиться на действительно важных проблемах и работать на опережение», – отметил он.
TrackDefectX – часть масштабной программы по внедрению ИИ в компании. В Hancock Iron Ore также работает корпоративный ИИ-ассистент RoyBot, который обрабатывает свыше 70 тыс. запросов в месяц от более чем 2 тыс. сотрудников. За эту разработку компания получила отраслевую премию ABA100. Кроме того, ИИ-решения применяются в логистике и для инспекции активов.
Технический директор Hancock Iron Ore Кейт Флэнаган подчеркнула, что искусственный интеллект приносит компании практическую пользу, помогая решать реальные производственные задачи. «Наш председатель правления, госпожа Джина Райнхарт, давно продвигает культуру постоянных улучшений для повышения безопасности и эффективности, и это вывело нас в авангард технологических инноваций в отрасли», – сказала она.
Для работы с новыми технологиями обучение в специализированных ИИ-лабораториях прошли уже более 1,9 тыс. сотрудников компании. В Microsoft считают, что опыт Hancock Iron Ore представляет собой тиражируемую модель внедрения искусственного интеллекта в повседневные операции промышленных предприятий.
