ML Sense для «ЕвроХим»: защита оборудования от инородных включений и экономия 32 млн рублей в месяц

1. Вводная задача от заказчика, проблематика, цели

Клиент:

АО «ЕвроХим», Ковдорский ГОК — крупнейший производитель апатитового концентрата в России и единственный в мире производитель бадделеита.

Задача:

Исключить попадание инородных объектов в дробилки на конвейере, сократить простои, минимизировать финансовые потери и автоматизировать контроль.

Проблема:

В потоке руды регулярно встречаются «недробимые материалы» — металл, дерево, крупный пластик, камни. Они вызывают поломки дробилок, разрывы ленты и нарушают процесс усреднения руды. Металлодетекторы не справляются с обнаружением неметаллических включений и неэффективны против нержавеющей стали, меди и т.д. Ежедневные убытки от простоев могли достигать 8 млн рублей.

2. Описание реализации кейса и творческого пути по поиску оптимального решения

Nord Clan внедрил систему ML Sense. Инородные тела — собственную разработку на базе машинного зрения. Она автоматически распознаёт опасные включения на конвейере и подаёт сигнал на его остановку до попадания объекта в дробилку.

Технологии:

• YOLOv5/v8/v10, OpenCV, сверточные нейросети
• Python, C++, PostgreSQL
• Интерфейс на React
• Интеграция с АСУ и оборудованием ГОК
• Удалённое управление, в том числе с мобильных устройств

Как работает:

Камера фиксирует видеопоток, алгоритмы классифицируют объект по типу:

Опасные — металл, древесина, пластик → сигнал на остановку

Безопасные — мусор, тряпки → система не останавливает линию

Конвейер останавливается только при обнаружении реальной угрозы, а простой в случае срабатывания системы — всего 10 минут (вместо 50 ранее).

3. Результаты сотрудничества

• 160 млн руб. экономии за 5 месяцев
• До 32 млн руб. в месяц
• 95,3% точность распознавания
• Снижение простоев с 50 до 10 минут
• Стабильное качество руды, меньше дефектов на лентах
• Импортонезависимость: решение входит в реестр отечественного ПО