Цифрлық егіздер: Қазақстанда неге өнеркәсіпке жасанды интеллект енгізіліп жатыр

Қазақстан өнеркәсіп саласында жасанды интеллектіні кешенді енгізуді бастады. Үкімет Samruk-Kazyna (мемлекеттік байлық қоры, KazMunayGas-ты қоса алғанда, көптеген мемлекеттік компаниялардың иесі) «Kazatomprom», «Air Astana» және т.б.) өндіріс процестерін жасанды интеллект арқылы түбегейлі қайта құруға арналған пилоттық кәсіпорындарды таңдайды. Алматы менеджмент университетінің (AlmaU) президентінің кеңесшісі Вадим Новиков Oninvest басылымындағы бағанында мұндай компаниялардың операциялық тиімділігі қалай жақсаратынын, қандай тәуекелдер бар екенін және инвесторлар неге назар аударуы керектігін жазады.

Өнеркәсіптік жасанды интеллект өндіріс деректерін талдап, процестерді басқаруға көмектеседі. Компьютерлік көру ақауларды анықтайды, болжау модельдері болашақ ақаулардың белгілерін анықтайды және оңтайландыру алгоритмдері шикізатты өңдеудің тиісті режимін таңдайды. Жүйе операторға кеңес бере алады немесе жабдықты тікелей басқара алады.

Rockwell Automation сауалнамасына сәйкес, 17 елдегі жылдық айналымы 100 миллион доллар немесе одан жоғары өндірістік компаниялардың 1 560 басшысы өз операцияларының 34 пайызы жасанды интеллектпен қамтамасыз етілгенін бағалады; 2030 жылға қарай бұл көрсеткіштің жартысынан асуын күтеді.

Белгілі бір операция деңгейінде бұл мынадай түрде қолданылады, мысалы: стартап Datagon AI-пен бірлесіп әзірленген BMW GenAI4Q жүйесі көліктердің техникалық сипаттамалары мен құрастыру деректері негізінде олардың әрқайсысы үшін жеке сапаны тексеру жоспарын жасайды.

Қаржылық тиімділіктің ауқымы АҚШ-тың тау-кен компаниясы Freeport-McMoRan мысалында көрсетілген. Тау-кен өнімдерін өңдеу бойынша жасанды интеллект негізіндегі ұсыныстарды енгізгеннен кейін Багдад кен орнындағы мыс өндірісі 5 пайызға өсті. Солтүстік және Оңтүстік Америкадағы активтерде осы тәсілді енгізудің әлеуеті жылына 350–500 миллион доллар EBITDA-ға бағаланды (мыс бағасы фунтына 4 доллар және бірлік шығындары 2 доллардан төмен деп есептегенде). Бұл шығындар толық есептелгеннен кейінгі таза қайтарым емес, масштабтау сценарийі.

ЖИ-ді пайдаланған кезде өндірушілер қуатты арттырмай-ақ тиімділікке қол жеткізе алады: ақаулар азаяды, жоспарланбаған тоқтап қалулар мен қажетсіз операциялар азаяды. Алайда осы үнемділікті жүзеге асыру үшін компания жүйені сатып алып, оны өндіріс процестеріне енгізуі керек. Бастапқы енгізу кезеңінде өнімділік тіпті нашарлауы мүмкін.

Бұл Австралиядағы ең ірі алтын өндіруші компания Newmont-тың Боддингтон кенішінде болды. 2021 жылы компания автономды жүк көліктеріне көшуге 150 миллион доллар инвестициялады. Жобаны енгізу кезінде қатты жаңбыр, экскаваторлармен байланысты мәселелер және жұмыс аймақтарын дайындау руда тасымалдауды күрделендірді. Компания бастапқы жоспармен салыстырғанда жылдық өндіріс болжамын 140 000 унция алтынға азайтты. Жоба жалғасып, кейін Newmont қауіпсіздік пен өнімділікті арттырғанын хабарлады. Бұл мысал машиналарды жай ғана автоматтандыру жеткіліксіз екенін, олардың жұмыс істейтін бүкіл үдерісті дұрыс дайындау қажеттігін көрсетеді.

Үкімет бастамасы мұндай іске асыруларға өзіндік қосымша құн әкелуі тиіс — мысалы, оларды жеделдету немесе шығындарды азайту арқылы. Zерттеу фирмасы Ipsos жүргізген бағалау Ұлыбританияның шағын және орта кәсіпорындардың цифрлануын жеделдетуге арналған Made Smarter Adoption бағдарламасына қатысушылардың табыстарын бағдарламаға қатыспаған ұқсас кәсіпорындарға қарағанда жылдамырақ арттырғанын көрсетті. Дегенмен, елеулі қолдау алмаған басқа өтініш берушілермен салыстырғанда табысқа статистикалық маңызды әсер анықталмады. Авторлардың ұсынған бір түсіндірмесі – өзін-өзі іріктеу: қолдау болмаса да тез өсетін кәсіпорындар қолдауға өтініш беруге көбірек бейім болған болуы мүмкін.

Қазақстанда ірі компаниялар бұл бағытта директива шығарылардан бұрын-ақ жұмыс істей бастады. ERG Ақсу ферроқорытпа зауытындағы балқыту пеші үшін жасанды интеллект жобасын іске қосты: модель электрод ақауларын болжауға және тоқтау уақытын азайтуға арналған. Компания деректерді талдауды аяқтап, нәтижелер оң болса, бұл шешімді басқа пештерге де енгізуді жоспарлап отыр. PwC сауалнамасында KazPetrol компаниясының бас директоры Ержан Тазабеков геологияда жасанды интеллектіні қолдану арқылы мұнай кен орындарын дәлірек анықтау жоспарлары туралы айтты.

Тағы бір сала – мұнай-газ өнеркәсібі. Қазан айында үкімет Энергетика министрлігіне, «Самұрық-Қазына» және «ҚазМұнайГаз» компанияларына өндірістік активтерде жасанды интеллект пен цифрлық егіздерді – жұмыс режимдерін сынауға арналған нысандардың компьютерлік модельдерін – енгізуді тапсырды. 12 ірі кен орындарында цифрлық егіздер 2028 жылдың соңына дейін толықтай іске қосылуы тиіс. KMG акционерлері үшін бұл стратегияның бір бөлігі: Восточный Молдабек кен орнында компания барлық бекітілген автоматтандырылған топтық есептеу құрылғыларынан қашықтан деректер жинауды ұйымдастырды. Осы кенштегі өндіру ұңғымаларының 99 пайызы ақылды басқару станцияларымен жабдықталған.

Samruk-Kazyna осы әсердің өзіндік өлшемін белгілеп, портфельдегі компанияларға жасанды интеллектіні қолдану арқылы EBITDA көрсеткішін 5 пайызға арттыруды мақсат қойды.

Қазақстанда нақты секторда жасанды интеллектіні енгізу жүйесі қалай жұмыс істейді? Өнеркәсіптік жасанды интеллектіні жеделдету бағдарламасы ірі кәсіпорындарды әзірлеушілермен байланыстырады. Алайда 2025 жылдың соңында Astana Hub хабарлағандай, тапсырылған тапсырмалардың төрттен үш бөлігі қолдау функцияларына – кадрлар, қаржы және сатып алуға қатысты. Өндіріс саласынан өтінімдер аз болды.

Енді тапсырмалар төменнен жоғары қарай – жоғалтулар мен ақауларды өз көздерімен көретін инженерлерден, процесс инженерлерінен, бригадирлер мен операторлардан келуі тиіс. Командаларға ашық іріктеу процесі, деректер мен сынақ қондырғыларына қолжетімділік уәде етіледі, ал сәтті шешімдер енгізіледі. Президент Қасым-Жомарт Тоқаев дайын шешімді көршілес зауытқа беруді қиындататын қайталанатын мақұлдаулар мен күрделі сатып алу процестерін кедергілер деп атап көрсетті. Таңдау, қаржыландыру және масштабтау шарттары әлі жарияланған жоқ, және дәл осылар директиваның нақты тапсырыстарға айналатынын анықтайды. Қазақ AI Зерттеу Университеті мамандарды даярлау және қолданбалы зерттеулер жүргізу үшін жауапты болады.

21 қыркүйектен бастап «Самұрық-Қазына» қорының еншілес компаниялары үшін отандық IT шешімдерді басымдықпен сатып алу пилоттық жобасы жүзеге асырылуда: арнайы Astana Hub тізіліміндегі өнімдер жеңілдетілген баға ұсыныстарын сұрату арқылы сатып алынады.

Мұндай механизм әзірлеушіге алғашқы келісімшартты жылдамырақ алуға және кейін өнімді топ ішіндегі басқа компанияларға ұсынуға көмектеседі. Алайда сатып алу артықшылықтары мен өндіріс үшін пайдасы – екі түрлі мәселе. Акционерлер үшін тек келісім-шарттың жасалу жылдамдығы мен өнімнің шығу тегі ғана емес, сонымен қатар оның құны, сенімділігі және дәлелденген тиімділігі де маңызды.

Әзірлеуші үшін келесі сұрақ – алғашқы келісім-шарт қайта тапсырыстарға әкеледі ме? Егер әрбір тапсырыс деректерді нөлден бастап жинауды, бағдарламаны өзгертуді және барлық қажетті мақұлдауларды алуды талап етсе, технологияны енгізу қымбат болып қала береді.

Тұтынушының үнемдегені басқа біреудің жоғалтқан табысы деген сөз. Егер жөндеу сағаттық ақымен есептелсе және жасанды интеллект қажет сағат санын азайтса, қызмет көрсететін компанияның табысы төмендейді, себебі сағаттық тариф өзгеріссіз қалады. Егер жабдықтар сирек істен шықса, кейбір шұғыл шақырулар мүлде жойылады.

McKinsey бұл қақтығысты мұнай-газ қызметтері саласының мысалында талдайды: сұраныстың азаюына сәйкес күндерге, сағаттарға және операцияларға төлемақы қысқартылуда. Түсімнің төмендеуі міндетті түрде пайданың сәйкес деңгейде азаюын білдірмейді – мердігер өз шығындарын қысқарта алады немесе клиент өндірісті арттырса, қосымша тапсырыстар ала алады. Алайда қолданыстағы келісімшарттар аясында мердігердің клиентке операцияларды қысқартуға көмектесуге ынтасы аз.

Шешім – төлем моделіне өзгеріс енгізу: жабдықтың сенімділігіне немесе расталған үнемдеудің белгілі бір үлесіне ақы төлеу. Осылайша мердігер жөндеулер санын азайтуға мүдделі болады.

Тағы бір тәсіл – технологияны қызметтермен бірге сату. Қаңтар айында мұнай кен орындары қызметтерін көрсететін Baker Hughes компаниясы Солтүстік Америкадағы ең ірі табиғи газ өндірушісі Expand Energy компаниясымен Leucipa жасанды интеллект негізіндегі өндірісті оңтайландыру жүйесіне арналған бірнеше жылға келісімшартқа қол қойды. Қызмет көрсетуші компания енді тек операциялардан ғана емес, бағдарламалық қамтамасыз етуден де табыс табуда.

Офистен өндіріс цехына өту міндетті түрде шығынды өтеу деңгейіне жетуді білдірмейді. Акционер үшін іске асыру шығындарын азайту тек компанияның ақша ағынын жақсартқан жағдайда ғана мағынасы бар. EBITDA капиталдық шығындарды есепке алмайды. Жоба жабдықтарға, әзірлеу мен интеграцияға кеткен шығындарды өтемей-ақ бұл көрсеткішті арттыра алады. Қайтарым мерзімін бағалау үшін барлық жоба шығындары есепке алынғаннан кейін қосымша ақша ағындары қажет; шикізат бағасының әсерін жасанды интеллекттің әсерінен бөлу керек.

Инвесторлар үш жайтқа назар аударуы керек: компаниялар тек жобалар санын ғана емес, өндіріс көрсеткіштерін (тоқтап қалу уақыты, ақаулар, өнім) жариялай ма; жүйелердің толық шығынын ашып көрсете ме; сондай-ақ мердігерлер мен әзірлеушілермен жасалған келісімшарттар қалай дамып келе жатқанын.

Және тағы бір жайт: шығынды үнемдеу әрдайым оны жүзеге асырған тараптың қолында қалмайды. Егер нарықтағы барлық ойыншылар шығындарын азайтса, тұтынушылар үшін бәсеке бағалар арқылы пайданың бір бөлігін сатып алушыларға береді. Нарықтағы мықты позициясы бар компаниялар немесе әлемдік бағамен сататын экспорттаушылар пайданы өздерінде қалдыруға көбірек мүмкіндік алады. Қызмет көрсету шығындарын азайту – тек алғашқы қадам ғана; шығындар, келісімшарттар мен нарық кімнің көбірек пайда табатынын анықтайды.