Цифровые двойники: зачем Казахстан внедряет искусственный интеллект в промышленность

Казахстан начинает «комплексное  внедрение» искусственного интеллекта в промышленность. Правительство совместно с «Самрук-Казына» (суверенный фонд является совладельцем большинства госкомпаний, в том числе «КазМунайГаза», «Казатомпрома», «Эйр Астаны» и тд ) выберет тестовые предприятия, где производственные процессы будут перестроены с помощью ИИ. Как должна вырасти операционная эффективность таких компаний, какие риски и за чем стоит следить инвестору, пишет в колонке для Oninvest советник президента «Алматы Менеджмент Университета» (AlmaU) Вадим Новиков.

Промышленный ИИ анализирует производственные данные и помогает управлять процессами. Компьютерное зрение находит дефекты, прогнозные модели замечают признаки будущей поломки, алгоритмы оптимизации подбирают режим переработки сырья. Система может советовать оператору или сама управлять оборудованием.

В опросе Rockwell Automation 1560 руководителей производственных компаний с выручкой от $100 млн из 17 стран оценили долю операций с поддержкой ИИ в 34%; к 2030 году они ожидают больше половины. 

На уровне конкретной операции применение выглядит, например, так: система BMW GenAI4Q, созданная со стартапом Datagon AI, составляет индивидуальные планы проверки качества автомобилей по данным об их комплектации и сборке.

Финансовый масштаб показывает пример американской горнодобывающей Freeport-McMoRan. После внедрения рекомендаций ИИ по переработке руды выпуск меди на руднике Bagdad вырос на 5%. Потенциал распространения подхода по активам в Северной и Южной Америке оценивался в $350–500 млн EBITDA в год (при цене меди $4 за фунт и удельных затратах ниже $2). Это сценарий масштабирования, а не чистая отдача после всех расходов.  

При использовании ИИ для производителя выгода возникает и без роста мощности: меньше брака, незапланированных остановок и лишних операций. Но до этой экономии предприятие должно оплатить систему и встроить её в производство. На этапе запуска результат может даже ухудшиться.

Это произошло у крупнейшей золотодобывающей компании Newmont на австралийском руднике Boddington. В 2021 году компания вложила $150 млн в переход на автономные грузовики. Во время запуска сильные дожди, проблемы с экскаваторами и подготовкой рабочих участков осложнили перевозку породы. Компания снизила прогноз годовой добычи на 140 тыс. унций золота относительно первоначального плана. Проект продолжили, и позднее Newmont сообщала об улучшении безопасности и производительности. Пример показывает: автоматизировать машины недостаточно — нужно подготовить весь процесс, в котором они работают.

Государственная инициатива должна добавлять к таким внедрениям собственный эффект — например, ускорить их или снизить расходы.  Оценка исследовательской компании Ipsos показала, что участники британской госпрограммы для ускорения цифровизации малого и среднего бизнеса Made Smarter Adoption увеличивали выручку быстрее похожих предприятий вне программы. Но при сравнении с другими заявителями, не получившими существенной помощи, статистически значимого эффекта на выручку не выявили.  Одно из объяснений авторов — самоотбор: за поддержкой могли чаще приходить предприятия, которые росли бы быстрее и без неё. 

В Казахстане крупные компании начали двигаться в эту сторону раньше поручения. ERG запустила проект ИИ для плавильной печи Аксуского завода ферросплавов: модель должна предсказывать поломки электродов и сокращать простои. Компания завершила анализ данных и при положительном эффекте планировала перенести решение на другие печи. Глава KazPetrol Ержан Тазабеков в опросе PwC рассказывал о планах применять ИИ в геологии, чтобы точнее находить залежи нефти.

Еще одна сфера — нефтегазовая промышленность. В октябре правительство поручило Минэнерго, «Самрук-Казына» и «КазМунайГазу» распространить ИИ и цифровые двойники — компьютерные модели объектов для проверки режимов работы — на производственные активы. На 12 основных месторождениях двойники должны полностью заработать к концу 2028 года. Для акционеров КМГ это уже часть стратегии: на месторождении Восточный Молдабек компания организовала дистанционный сбор данных со всех стационарных автоматизированных групповых замерных установок. Интеллектуальными станциями управления оснащены 99% добывающих скважин этого

Ориентир по эффекту задал сам фонд «Самрук-Қазына», поставив портфельным компаниям цель — плюс 5% к EBITDA за счет ИИ. 

Как устроена система внедрения ИИ в реальный сектор в Казахстане? Программа Industrial AI Acceleration сводит крупные предприятия с разработчиками. Но в конце 2025 года Astana Hub сообщал, что три четверти собранных задач касались вспомогательных функций: кадров, финансов, закупок. Производственных запросов было меньше.

Теперь задачи должны идти снизу — от инженеров, технологов, мастеров и операторов, которые видят потери и сбои своими глазами. Командам обещаны открытый отбор, доступ к данным и площадкам для испытаний, а успешным решениям — распространение. Президент Касым-Жомарт Токаев назвал препятствием повторные согласования и сложные закупки, из-за которых готовое решение трудно перенести на соседний завод. Условия отбора, финансирования и тиражирования пока не опубликованы, и именно от них зависит, превратится ли поручение в заказы. Подготовкой специалистов и прикладными исследованиями займется Qazaq AI Research University.

С 21 сентября действует пилот приоритетных закупок отечественных IT-решений для дочерних организаций «Самрук-Казына»: продукты из специального реестра Astana Hub закупают через упрощённый запрос ценовых предложений. 

Такой механизм может помочь разработчику быстрее получить первый контракт, а затем предложить продукт другим предприятиям группы. Но преимущество при закупке и польза для производства — разные результаты. Для акционеров важны не только скорость заключения договора и происхождение продукта, но и его стоимость, надёжность и подтверждённый эффект.

Для самого разработчика следующий вопрос — сможет ли первый контракт привести к повторным продажам. Если каждый заказ требует заново собрать данные, изменить программу и пройти все согласования, распространение технологии останется дорогим.

Экономия заказчика — это чьи-то потерянные счета. Если ремонт оплачивается по часам, а ИИ сокращает число часов, при прежней ставке выручка сервисной компании падает. Если оборудование ломается реже, часть аварийных вызовов исчезает совсем.

McKinsey разбирает этот конфликт на примере нефтегазового сервиса: оплата дней, часов и операций сжимается вместе с потребностью в них. Падение выручки не обязательно означает такое же падение прибыли — подрядчик может сократить собственные затраты или получить больше заказов, если заказчик нарастит производство. Но при прежних договорах у исполнителя мало причин помогать заказчику сокращать работы.

Выход — менять модель оплаты: платить за надежность оборудования или долю подтвержденной экономии. Тогда подрядчик сам заинтересован, чтобы ремонтов было меньше. 

Другой путь — продавать технологию вместе с работами. В январе нефтесервисная компаний Baker Hughes заключила многолетний договор с крупнейшим производителем природного газа в Северной Америке Expand Energy на систему оптимизации добычи на основе ИИ Leucipa. Сервисная компания зарабатывает уже не только на операциях, но и на софте.

Дойти от офиса до цеха — ещё не значит дойти до окупаемости. Для акционера удешевление внедрений имеет смысл, если улучшает денежный результат предприятия. EBITDA не учитывает капитальных затрат. Проект может поднять этот показатель и не окупить оборудование, вычисления и интеграцию. Для оценки окупаемости нужны дополнительные денежные потоки после всех затрат проекта; влияние цен на сырьё необходимо отделять от эффекта ИИ.

Инвестору стоит смотреть на три вещи: публикуют ли компании производственные метрики (простои, брак, выход продукции), а не только число проектов; раскрывают ли полную стоимость систем; и как меняются договоры с подрядчиками и разработчиками.

И последнее: экономия не всегда остается у того, кто ее получил. Если издержки снижают все игроки рынка, конкуренция за клиентов передаст часть выгоды покупателям через цены. Больше шансов удержать эффект у компаний с сильной рыночной позицией или у экспортеров, которые продают по мировым ценам. Сокращение ремонта — только первый шаг; кто заработает больше, решают затраты, договоры и рынок.