«Норникель» и Data Sapience приняли участие в форуме «Данные+ИИ — 2025»

На форуме совместно выступили руководитель ИТ-проектов «Норникеля» Анастасия Боровикова и руководитель платформы Kolmogorov в компании Data Sapience Илья Маршаков. Они поделились опытом реализации проекта по развертыванию корпоративной ML-платформы на базе решения Kolmogorov Continuity-A2P для одной из крупнейших горно-металлургических компаний в мире и рассказали, как компания перешла от разрозненных инструментов к централизованной системе с понятными методологическими и операционными процессами. Интегратором в проекте выступил GlowByte.

Предпосылкой к внедрению корпоративной ML-платформы в инфраструктуру «Норникеля» стала AI-операционализация — построение системного процесса внедрения и сопровождений решений на базе искусственного интеллекта. Kolmogorov выбран единой платформой для разработки и работы всех AI/ML-моделей, цифровых двойников и систем-советчиков. Платформа развернута на базе мощной сверхпроизводительной серверной инфраструктуры, позволяющей:

• Сократить time-to-product исполнения цифровых проектов за счет готовности интеграционных инструментов и исключения из каждого нового проекта их проектирования и реализации;
• Снизить аналитическую нагрузку на системы управления/диспетчеризации производства.

Для повышения качества, прозрачности и скорости реализации AI/ML-разработок реализован сквозной корпоративный процесс MLOps, ядром которого является ML-платформа Kolmogorov.ai.

Норникель и GlowByte достигли поставленных целей и успешно выполнили все задачи проекта. Произведен полный цикл работ по внедрению системы: обследование разрозненных процессов и инфраструктурных подходов; разработка и согласование единого жизненного цикла ML-моделей; разворачивание платформы, проведение испытаний целевой системы и обучение персонала.

Одновременно с этим была организована коммуникация между участниками процесса, объединены методологии разработки и продуктивизации ML-моделей с корпоративными и инфраструктурными подходами (MLOps). В рамках проекта проведена масштабная работа по обеспечению информационной безопасности. Кроме того, был проработан механизм развертывания разработанных на ML-платформе моделей в производственных контурах.