Вызовы, которые стоят перед горной отраслью в 2026 году, противоречивы: нужно строить новые объекты, когда рынок требует экономить, и наращивать производительность, в то время как спрос падает. И пока одни ГОКи ведут модернизацию мощностей, другие оптимизируют бюджеты. Чтобы выжить, компаниям нужна не просто автоматизация, а новые алгоритмы для эффективного планирования. Как они меняют экономику отрасли, обсудили с Иваном Васильевым, генеральным директором «АИОМ Технологии», и Александром Смоленским, генеральным директором холдинга разработчиков промышленного ПО «Экспанта».

Как они меняют экономику отрасли, обсудили с Иваном Васильевым, генеральным директором «АИОМ Технологии», и Александром Смоленским, генеральным директором холдинга разработчиков промышленного ПО «Экспанта».

Иван, сегодня на горнодобывающих предприятиях много цифровых инструментов, но планы всё равно строятся вручную и с большими погрешностями. Почему традиционные подходы к планированию перестали работать?

Иван Васильев: Несмотря на обилие цифровых инструментов, ключевые процессы на горном переделе остаются разорванными. Годовой план может формироваться в управляющей компании в специализированном ПО. Месячный план на руднике рождается в другой системе (а чаще всего в обычном Excel), а к исполнению принимается уже в виде распечаток на бумаге, при этом факт добычи обратно не возвращается. Этот разрыв данных — первопричина цифровой несвязанности, которую мы наблюдаем в отрасли.
Второй момент — колоссальный объем ручного труда. План ходит по кругу между техническим отделом, геологами и маркшейдерами,

обрастая ручными правками и корректировками. Данные становятся непрозрачными и невоспроизводимыми. А главное — горный инженер просто физически не может удержать в голове все переменные: десятки единиц техники, разное качество руды в каждом забое, ограничения по дорогам и оборудованию, а без учета всех этих переменных и современных алгоритмов невозможно создать оптимальный и исполнимый план по добыче руды.

Иван Васильев, генеральный директор ООО «АИОМ Технологии»

А главное — горный инженер просто физически не может удержать в голове все переменные: десятки единиц техники, разное качество руды в каждом забое, ограничения по дорогам и оборудованию, а без учёта всех этих переменных и современных алгоритмов невозможно создать оптимальный и исполнимый план по добыче руды.

Чем ваше решение PAZL:TAKT отличается от аналогов на рынке?

Иван Васильев: Наша идея — в создании единой системы сквозного планирования горных работ от оперативного уровня до стратегического. Но ключевая особенность — в математике.
Большинство решений, включая многие западные аналоги, используют так называемый «жадный» алгоритм, который ищет оптимум только на один период вперёд. Он рассчитывает лишь потребность в самосвалах и не поддерживает сложные модели шихтовки. Это принципиальное ограничение.
Мы пошли другим путём. Наш собственный алгоритм, построенный на базе MILP (Mixed-Integer Linear Programming — смешано-целочисленное линейное программирование), работает глобально. Он ищет оптимум одновременно на всех периодах планирования, учитывает ограничения по парку самосвалов, максимизирует загрузку перегрузочных пунктов и, самое главное, достигает целевых показателей шихты по всей цепочке — от забоя до фабрики.

Рис.1. Интерфейс системы PAZL:TAKT

А главное — горный инженер просто физически не может удержать в голове все переменные: десятки единицМы не оптимизируем отдельно транспортировку или шихтовку. Мы делаем это в едином цикле. Представьте: 20 экскаваторов черпают руду с разным качеством, десятки самосвалов везут её на склады или в приёмные бункеры.
Задача — сформировать план так, чтобы на фабрику поступала руда с заданным стабильным качеством. Это сложнейшая пространственно-временная задача, и мы решаем её комплексно.

Рис. 2. Визуализация плана добычи в 3D-окне

Наше решение — это не классическая APS-система (Advanced Planning and Scheduling — усовершенствованное планирование и составление расписаний) для планирования. Это принципиально иной класс — системы инженерного обеспечения горных работ.
В отличие от стандартного производственного планирования, геология практически не имеет постоянных факторов. Мы никогда до конца не знаем, с каким качеством находится руда в забое — это всегда носит вероятностный характер. Горный инженер решает пространственно-инженерную задачу в постоянно меняющихся условиях, и именно под эту специфику заточено наше решение.

Какие конкретные бизнес-задачи система решает сегодня?

Иван Васильев: На текущий момент функционал сфокусирован на краткосрочном тактическом планировании — горизонт месяц, неделя, сутки.
Решение покрывает задачи импорта данных, настройки нормативно-справочной информации (НСИ), планирование добычи с использованием 3D-окна (трёхмерного) и диаграмм Ганта. Но главное — это планирование транспортировки и шихтовки руды.

Рис. 3. Планирование добычи с использованием диаграммы Ганта

Приведу конкретный пример реального проекта на крупном ГОКе. Предпосылки были типичными: распределение руды с добычных блоков на перегрузочные пункты велось в устаревшем ПО MineSched без строгого соблюдения целевой шихты по дням; расчёт этой шихты выполнялся в Excel вручную, маршруты определялись экспертным методом, грузооборот считался по укрупнённому плану. Это занимало огромное количество времени и давало низкую точность.
Бизнес-цель заказчика была сформулирована четко: стабилизация объёмно-качественных показателей шихты, подаваемой на фабрику, и снижение грузооборота за счёт оптимизации распределения горной массы по пунктам разгрузки. В результате пилотного проекта мы не только показали, что система позволяет достичь целевых показателей по качеству руды на фабрике, но и продемонстрировали реальный экономический эффект.
Один из клиентов рассчитал, что внедрение может позволить сократить плечо откатки горной массы более чем на процент в месяц. В переводе на рубли это сотни миллионов экономии в год. И это тот результат, который невозможно получить вручную — это математически выверенный оптимум.

Иван привёл пример с реальным экономическим эффектом. Как объективно оценить успех такого проекта и посчитать коэффициент окупаемости инвестиций (ROI), особенно в условиях, когда бюджеты ограничены?

Александр Смоленский: При жёсткой оптимизации бюджетов — да и в более благополучные времена — расчёт окупаемости инвестиций — это всегда искусство. Мы сами считали ROI в десятках, если не сотнях проектов, совместно с заказчиком и предлагая свои методики.
К сожалению, это часто сводится к «верю или не верю». Потому что ROI на бумаге — это одно, а применимость конкретной системы в горном деле, где факторов среды, качества руды и транспортной доступности огромное количество, — совсем другое. Сказать, что можно сделать железобетонную оценку окупаемости, невозможно.

Здесь важнее всего понимание руководством — причём на очень разных уровнях, от высшего менеджмента до технологов и главного инженера, — что горное планирование необходимо и оно даёт новое качество жизни всему предприятию. Внедрять его нужно с установкой «мы будем работать, пока не получим эффект».
Это звучит провокационно, но правда в том, что только при такой установке достигается серьёзный результат. Если подходить на уровне «давайте попробуем, посмотрим, что умные люди придумали», — гарантии успеха, к сожалению, нет.

Александр Смоленский, генеральный директор ООО «Экспанта»

Иван, расскажите о вашем подходе к внедрению системы. Как выстроена методология?

Иван Васильев: Любой проект должен начинаться с ответа на вопрос «зачем». Наша методология строится на жёсткой последовательности: от стратегических целей предприятия — к технологии, методикам и результату.
На первом этапе мы проводим бизнес-обследование: интервьюируем ключевых сотрудников, анализируем цели и проблематику, разрабатываем дорожную карту. Для нас принципиально важно, чтобы потребности бизнеса были чётко сформулированы до старта проекта.
Следующий шаг — архитектура решения. Мы описываем процессы «как есть» и формируем модель «как должно быть», определяем концептуальную архитектуру и фиксируем объём доработки системы (кастомизации ПО под клиента).
Только тогда переходим к проектированию: создаём MVP (Minimum Viable Product — минимально жизнеспособный продукт) или демо-пример на реальных данных предприятия, уточняем интеграционные возможности, оцениваем целевые КПЭ и экономические эффекты. И только после этого — доработка и внедрение.
У нас сильно развита практика технологического бизнес-консалтинга. Большая часть команды состоит из профессиональных геологов и горных инженеров с огромным опытом в ИТ-сфере. Мы занимаемся не просто программированием под ключ — мы погружаемся в бизнес-процессы клиента на всём горном переделе: геология, маркшейдерия, проектирование, добыча, управление данными.
Наши эксперты видят узкие места, дают рекомендации по улучшению процессов и только потом переходят к цифровым решениям. И это принципиально отличает «АИОМ Технологии» от многих вендоров, которые умеют писать код, но не разбираются в производственной специфике.

Рис. 4. Методология «АИОМ Технологии» — последовательное движение от целей к результату

Каковы основные сложности на старте проектов и как выстраивается диалог между ИТ и производством?

Иван Васильев: Самая частая ошибка — когда заказчик, имея лишь поверхностное техническое задание, сразу запрашивает коммерческое предложение, перескакивая через этапы целеполагания. Как результат — ожидания расходятся с реальностью, и проекты проваливаются. Поэтому мы настаиваем на полном цикле: от бизнес-цели через процессы к технологиям.
Вторая проблема — разрыв между ИТ-службами и производственниками. ИТ-специалисты подходят к внедрению инженерных систем с мерками ERP-проектов (Enterprise Resource Planning — планирование ресурсов предприятия), не понимая горно-геологической специфики.
А горные инженеры, пробуя новый инструмент, испытывают скептицизм. Зачастую именно этот внутренний барьер оказывается главным препятствием.
Команда «АИОМ Технологии» создавалась горными инженерами и геологами для помощи горным инженерам и геологам. Мы говорим с производственниками на одном языке, мы знаем их боли и понимаем, что не всегда проблему нужно решать цифровой системой — иногда достаточно изменить методологию или скорректировать процесс. И этот производственный бэкграунд позволяет нам быть эффективными переводчиками между миром горного дела и миром разработки.

Как должна быть устроена цифровая среда, чтобы она охватывала в том числе смежные процессы — ремонты, логистику, склады — и предприятие вышло на запланированные мощности?

Александр Смоленский: Когда предприятие ведёт модернизацию или строит новые мощности, у него появляется шанс заложить в основу не разрозненные системы, а единый цифровой контур управления. Только такой подход связывает все этажи бизнеса — от стратегического финансового планирования до оперативного управления сменой.
Для этого холдинг «Экспанта» собирает в своём контуре решения, которые закрывают эти задачи комплексно. За тактическое и оперативное планирование открытых горных работ отвечает «АИОМ Технологии».
Следом идут цеховые процессы, их закрывает Adeptik. А чтобы всё это работало как единый механизм, HIVE Mind AI на основе математического моделирования оптимизирует производственные, логистические и отгрузочные планы.
Для смежных процессов у нас есть отдельные решения. Ремонты, управление отклонениями и складская логистика — это «Датабриз» с его ИИ-ассистентом. Финансовый контур — бюджетирование и финансовое планирование — закрывает «Алгоритм1», системы класса CPM/EPM (Corporate Performance Management — управление эффективностью корпорации, Enterprise Performance Management — управление эффективностью предприятия).
И наконец, на уровне технологических процессов работает Datana: ИИ-рекомендательные системы, роботизация и усовершенствованные АСУТП.
Когда все эти решения собраны в единую среду, предприятие получает не просто набор инструментов, а сквозную видимость всей цепочки — от забоя до отгрузки, от плана ремонта до фактического состояния техники, от бюджета до исполнения. Это позволяет выходить на плановые показатели предсказуемо и с первого дня.

Иван, почему крупные ГОКи доверяют вашему решению и как вы позиционируете себя относительно ушедших западных вендоров?

Иван Васильев: Мы принципиально не позиционируем наш продукт как решение для импортозамещения. Сама идея заменить один софт другим не несёт ценности для бизнеса. Мы предлагаем не замену, а модернизацию и повышение эффективности.
Наша команда очень хорошо известна на горном рынке и имеет многолетний опыт работы в крупнейших западных вендорах, внедряла эти системы и знает их более чем глубоко. Теперь мы приходим к клиентам и показываем, что наш продукт решает их задачи лучше, с учётом российской специфики и их конкретных текущих потребностей, которые западные вендоры уже никак не могут удовлетворить.
Мы изначально собирали требования не под одного якорного заказчика, а под рынок. Мы работали с крупнейшими компаниями страны, добывающими золото, медь, железо, собирали их запросы, проводили многочисленные интервью с пользователями, стандартизировали функционал. В результате получили рыночный продукт, ориентированный на широкий круг специалистов и условий добычи, а не решение под одного клиента.
Конкуренция в России есть — это и ушедший иностранный софт, который до сих пор используют многие, и локальные разработчики. Наша команда совмещает глубокое понимание производства, развитую консалтинговую практику и собственную математическую платформу. Это и есть наше главное преимущество.

Внедряете ли вы ИИ в свои решения и какие тренды в планировании определят будущее отрасли?

Иван Васильев: Сегодня в мире не существует систем планирования горных работ, построенных на технологии искусственного интеллекта. Определённые разработки ведутся, но пока — на уровне «советчиков» и ИИ-агентов.
Мы тоже работаем над этим, но наше твёрдое убеждение: решение о том, как должен развиваться карьер, всегда останется за человеком. Уровень ответственности слишком высок, чтобы доверить экономику и безопасность предприятия алгоритму.
При этом мировые тренды очевидны. Первый — создание систем планирования на базе оптимизационных алгоритмов. Крупнейшие компании осознали, что только корректный и исполнимый план приносит реальную прибыль. Второй тренд — переход от месячного планирования к оперативному управлению на уровне смены.
И третий, самый интересный, — стохастическое или вероятностное планирование. Геология и горное дело вероятностны по своей природе, поэтому и план должен быть вероятностным. Такой подход потребует изменения всей экономики предприятия — компании пока не готовы бюджетировать в показатели добычи от 10 до 12 миллионов тонн с соответствующим разбросом по деньгам. Но это будущее, и мы к нему движемся.

Какие шаги вы рекомендуете компаниям, которые всё же хотят начать использовать ИИ, но ещё не готовы к комплексной трансформации?

Александр Смоленский: Здесь нужно чётко разделять генеративный ИИ (GenAI, LLM), о котором сейчас все говорят, и классическое машинное обучение (ML). В части GenAI, к сожалению, ничего кроме бэк-офисных агентов для кадров и юридической службы мы пока предложить не можем.
И когда я говорю «мы», я имею в виду в целом ИТ-сообщество. У генеративного ИИ есть серьёзные архитектурные ограничения, и база, на которой он построен, не позволяет ему стать пригодным для управления производством.
Что касается ML-моделей — советчиков в технологических процессах или автоматизированных систем принятия решений, — здесь речь идёт о прагматике. Там, где глубоко ощущается кадровый кризис или есть понятные боли в конкретном технологическом процессе, стоит потратиться на дооснащение производства датчиками и кропотливо, в течение трёх–шести месяцев, собирать данные.
Это позволит ML-моделям заработать. Это точечный, эволюционный путь, который не требует высокой «цифровой зрелости» всего предприятия, но приносит быстрый локальный эффект.

Если говорить об экономике — что сегодня важнее всего для горнодобывающей компании, которая хочет не просто внедрить цифровые инструменты планирования, а получить реальную финансовую отдачу?

Иван Васильев: Экономия приходит не от замены одного горного софта на другой, а от перехода на прозрачное и обоснованное цифровое сквозное планирование горных работ. Это не про ИТ-проект, это про новый способ управлять предприятием.
Традиционные методы уже не справляются с объёмом переменных, и те компании, которые первыми внедрят новые оптимизационные алгоритмы планирования, получат системное преимущество в себестоимости. И это преимущество будет только нарастать, потому что алгоритмы развиваются, учатся и уточняются, а ручной труд — нет.

Александр Смоленский: А я добавлю, что этот переход требует не столько денег, сколько воли руководства и готовности менять процессы. Мы видим это во всех проектах: там, где есть чёткая цель и понимание «зачем», результат достигается. Там, где подходят с позиции «давайте попробуем», проекты буксуют. Цифровизация горного дела — это не про технологии сами по себе. Это про новую культуру управления. И те, кто это поймёт, выиграют.