РУСАЛ внедрил ML-сервис для управления 150-метровой печью спекания за 3 месяца

У РУСАЛа десятки производственных площадок по всему миру, а дата-сайентистов в команде — единицы. Чтобы не строить ML-продукт с нуля для каждого объекта, инженеры разработали типовой подход к разработке ИИ-решений на базе платформы SinaraML и корпоративной ИИ-инфраструктуры.

Кейс — 150-метровая печь спекания на Пикалевском глинозёмном заводе. От PoC до закрытого тестирования прошло 3 месяца. Модель на CatBoost выдала MAE=225, R²=0.48, RMSE=330. Ожидаемый порядок экономического эффекта — десятки миллионов рублей в год.

Подход позволяет одной командой закрывать множество объектов, масштабируя ML-продукты без увеличения штата. Это пример системного внедрения ИИ в промышленности, где кадровый голод — ключевое ограничение.