Экономический эффект от использования ИИ на ЕВРАЗ превысил 23 млрд рублей

УрБК, Екатеринбург, 10.07.2026. Экономический эффект от внедрения цифровых проектов и технологий искусственного интеллекта (ИИ) в ЕВРАЗе за пять лет превысил 23 млрд руб. — показатель зафиксирован по EBITDA. Об этом сообщил вице‑президент компании по информационным технологиям Артем Натрусов в рамках XVI Международной промышленной выставки «Иннопром‑2026». Заявление прозвучало на сессии «ИИ‑агенты в промышленности: как перейти от вечных пилотов к масштабированию?».

По словам А. Натрусова, ключевым драйвером успехов цифровой трансформации стали именно технологии ИИ: машинное обучение, оптимизаторы, математические модели, интегрированные с базовой автоматизацией, а также компьютерное зрение — его применяют для контроля качества и повышения безопасности на производстве.

В 2025 году вклад цифровых инициатив в экономику компании составил 3,6 млрд руб. В числе проектов, заложивших основу для дальнейшего масштабирования цифровизации, — ситуационно‑аналитический центр на ЕВРАЗ НТМК: он в круглосуточном режиме отслеживает состояние свыше ста ключевых агрегатов и позволяет выявлять отклонения на ранних стадиях. Дополнительным элементом системы мониторинга в колесобандажном цехе стали более 200 датчиков для удаленной диагностики оборудования. Еще один пример прикладного решения — цифровой подсказчик сталевара в конвертерном цехе: инструмент обрабатывает свыше 100 параметров плавки и формирует рекомендации по составу добавок.

Отдельным достижением в компании считают проект «Прогноз» на ЕВРАЗ ЗСМК — математическую модель, охватывающую всю производственную цепочку: от руды до выпуска проката. Модель относят к числу крупнейших в России по числу переменных, параметров и масштабу охвата. Переход от месячного планирования к суточному горизонту увеличил ее сложность в 30 раз, что потребовало создания ряда инновационных технических решений.

Сейчас ЕВРАЗ делает акцент на развитии генеративного ИИ. Приоритетами остаются рост производительности труда, оптимизация рутинных операций и повышение качества управленческих решений на всех уровнях.

«Наша задача — создать среду, где ИИ‑агенты и люди работают в едином контуре, а генеративные модели помогают принимать решения быстрее и качественнее. Мы продолжим работу над повышением производительности труда и снижением рисков для сотрудников, а также будем активно внедрять большие языковые модели, ориентируя их применение прежде всего на решение практических задач в производственной среде и развитие навыков каждого работника», — отметил Артем Натрусов.