Стартап Belka AI помогает автоматизировать промышленные предприятия. И уже реализовал 10 проектов в ближнем зарубежье, заканчивает первое внедрение своего продукта на казахстанском рынке и нацелен за пять лет перевести половину горно-обогатительной индустрии страны на управление искусственным интеллектом. Digital Business пообщался с одним из партнеров компании Аскаром Мнайдаром про особенности запуска промышленного B2B-стартапа, миллионы долларов инвестиций и проблемы масштабирования.
Как искусственный интеллект работает на заводе
– Аскар, расскажите, что за продукт стоит за стартапом Belka AI?
– Наш продукт – это автопилот для горно-обогатительных фабрик. AI управляет промышленными процессами, делает это эффективнее операторов-людей и дает прямой экономический эффект:
- Повышает извлечение – ключевой показатель в отрасли. Фабрика перерабатывает столько же руды, но получает на 1-2% больше металла. В горнорудной индустрии это колоссальные деньги;
- Увеличивает пропускную способность фабрики на 2-3% благодаря работе в режиме 24/7.
– Каким образом достигаются эти показатели?
За счет того, что весь производственный процесс контролирует AI, находя оптимизации, которые не видит человек. Можно выделить четыре момента:
- Машина контролирует одновременно 50-100 параметров. Человеческий мозг может эффективно держать в фокусе только 3-5;
- Микро-оптимизация. Если в ситуации, когда нужно увеличить давление, человек добавит сразу 20 пунктов, то наша система будет плавно поднимать по 1-му, параллельно измеряя все сопутствующие параметры, пока не определит оптимальную настройку;
- Датчики. AI-платформа может интегрироваться с уже установленной SCADA-системой (ПО для контроля и автоматизации производства – прим. Digital Business) и датчиками. Но мы часто предлагаем клиентам дополнительно оснастить фабрику нашими собственными разработками. Они дают информацию о всех процессах в режиме реального времени;
- Количество управляющих воздействий (команд, меняющих параметры работы оборудования – прим. Digital Business), которое делает Belka AI, в 18 раз больше, чем у человека. 9000 против 500 за смену.
– Давайте попробуем понять, как это работает в конкретной ситуации.
– Например, мы решаем проблемы с переливами. Она актуальна везде, где есть «мокрые» процессы, когда вода с рудой разливается в чаны. Это непросто контролировать — так и случаются эти самые переливы. Большая боль для клиентов.
А мы это исключаем. Если в каком-то чане слишком много жидкости, система автоматически уменьшает подачу. Звучит легко, но на самом деле при последовательном технологическом процессе нужно учитывать много факторов, чтобы делать это правильно.
И кроме прямой экономии это увеличивает безопасность и стабильность технологического режима.
– То есть Belka AI оптимизирует производство?
– Да, но есть и важная составляющая AI-технологии, которая не выражается в цифрах. Мы называем это институализацией управления.
Сейчас в индустрии нехватка квалифицированного персонала. Получается ситуация, когда процессы, в которые вложены десятки миллионов долларов (и на саму фабрику, и на добычу руды) зависят от перегруженных специалистов-обогатителей. В худшем случае – от неопытного или немотивированного персонала.
Все хотят большей предсказуемости, автоматизации и контроля. И мы решаем эту проблему. Начальник фабрики и люди в корпоративном центре могут в любой момент проверить производственный процесс в дашбордах на компьютерах.
– Из чего технически состоит ваше решение?
– Belka AI объединяет управляющую AI-платформу, модели прогнозирования, машинное зрение, обработку датасетов, IIot-технологии (Industrial Internet of Thing, – прим. Digital Business) и еще с десяток компонентов.
Из McKinsey и директорских кресел – в свой стартап
– Как появилась Belka AI?
– До запуска в Казахстане, еще с 2017-го года, у основателей стартапа была базовая математическая модель оптимизации производства. Ее успешно внедрили у десяти российских клиентов – Норильский Никель, Северсталь, Русская Медная Компания и других.
Два года назад я и создатели российского проекта запустили на этой основе стартап в Казахстане. С тех пор мы доработали базовую модель, обучили и добавили AI, адаптировали к новым производствам дополнительные датчики, внедрили консалтинговый опыт ведения проектов.
– А откуда изначально появилась идея двигаться в направлении горно-обрабатывающей промышленности?
– Мы сами люди из этой индустрии. Один основатель — профессор, ведет кафедру автоматизации производства. Всю жизнь этим направлением занимается, причем уже в третьем поколении.
Несколько основателей работали в консалтинге для горнорудной индустрии в McKinsey & Company (международная консалтинговая компания – прим. Digital Business). Есть опыт и непосредственно в компаниях – в ERG (я был членом управления Евразийской группы по Стратегии), Алроса, Северсталь. Не только в корпоративном центре, но и в управлении производством.
Поэтому у нас все совпало – колоссальный научный путь по разработке продукта, практическая экспертиза, контакты в крупных компаниях. Получалось органично – реализовали несколько проектов под текущие задачи и поняли, что можно сделать полную автоматизацию, цельный продукт.
– И какие были первые результаты?
— Продукт сразу очень хорошо пошел и на это были весомые причины.
Во-первых, на тот момент не было аналогов. Сейчас в мире не больше 4-5 компаний, которые способны сделать нечто похожее.
Второе, профессиональный бэкграунд – фаундеры прошли через все процессы в индустрии, понимают производство, бизнес и его проблемы. Можно говорить с заказчиком на всех уровнях на одном языке, и это внушает доверие.
И самое главное – мы показываем результат, причем такой, который невозможно оспорить. Это важный момент, потому что на таких производствах не всегда можно доказать, что эффект получен именно от вашей работы, а не от того, что, например, в этом месяце пошла другая руда. У нас же объективно на данных видно, какой и откуда прирост.
Ключевое отличие от других продуктов в том, что наш AI – rules-based, в него зашиты правила всей науки обогащения.
– Серьезная карьера, большие должности в промышленности: откуда появилась мотивация уйти в стартап?
– Я думаю, что тут ответ достаточно типичный – мы хотим создать высококлассный продукт и оставить какой-то след в этом мире через улучшения в отрасли, в которой хорошо разбираемся
И на личностном уровне, наверное, многие менеджеры в какой-то момент начинают задумываются о создании собственного бизнеса.
Точно могу сказать, что мотивацией были не деньги. Мы и сейчас не забираем их из компании, не отбили личные инвестиции. Какие-то зарплаты есть небольшие, но в основном все уходит в развитие продукта.
Как переключить завод на автопилот
– Расскажите, как проходит внедрение продукта.
– Оно занимает около 6-9 месяцев — в зависимости от сложности выбранного решения.
Команда внедрения сразу готовит все необходимое на месте, проводит монтаж оборудования. Люди выезжают периодически дня на 3 – собрать нужные датасеты, интегрировать продукт на производстве и т.д. Остальное время работаем удаленно.
Собираем все числовые данные с датчиков фабрики, обрабатываем нашими инструментами. Математики и обогатители анализируют информацию и строят модель под заказчика. Она становится основой для AI, который продолжит учиться.
Сначала мы обрабатываем все данные на своих серверах, чтобы ничего не нарушить в работе предприятия. Модель учитывает множество параметров руды, которые постоянно меняются. Поэтому мы дорабатываем правила работы модели и после этого разворачиваем на реальном производстве.
— Как фабрика переключается на автопилот?
— Сначала система работает в режиме советчика – дает рекомендации, которые проверяются операторами. Но обычно все советы принимаются и после 2-3 недель тестирования, изучения дашбордов и положительных результатов, система переводится в автоматический режим. Дальше мы оказываем техническую поддержку, у нас колл-центр 24/7.
— А как реагируют обычные рабочие на внедрение AI? Есть настороженность?
— Поначалу, конечно, люди опасаются сокращений. Но мы видим, что после перехода на автомат быстро привыкают. Это и для них комфорт в работе. В результате обогатители могут заняться более стратегическими вопросами, до которых у них не доходили руки.
– Во сколько заказчику обходится внедрении Belka AI? Из чего формируется эта сумма?
Тут все прозрачно:
- бессрочная лицензия;
- помесячная стоимость команды на период внедрения. Срок зависит от сложности объекта;
- стоимость дополнительных датчиков, если они нужны.
Как правило, для крупной фабрики внедрение Belka AI окупается за 3-6 месяцев.
Сколько стоит запустить промышленный стартап
– Раз мы заговорили о деньгах, расскажите, откуда вы брали инвестиции в стартап и какие были основные расходы.
– Запускались на личные деньги основателей. Приобрели в интеллектуальную собственность изначальную технологию и инвестировали в ее доработку до комплексного продукта. Т.е. в развитие machine vision, AI и разработку инновационных датчиков. Если все посчитать, включая людей, то можно сказать, что мы уже инвестировали в свой продукт несколько миллионов долларов.
С другой стороны, финансирование нашего первого проекта в Казахстане – на Актюбинской медной компании (АМК) – идет через одного из амбассадоров Индустрии 4.0.
Этот механизм реально работает и как поддержка науки, и как удобный инструмент для обеих сторон.
– Какие вы ставите цели перед проектом?
– Казахстан немаленькая страна на карте горно-обогатительной промышленности. Тут есть медь, золото, железная руда, цинк и прочие металлы. Мы видим около 50 перспективных для нас обогатительных фабрик. Как минимум 25 из них мы хотим покрыть в течение следующих 3-5 лет. Это наш главный челлендж, поэтому сейчас сфокусированы на продажах. Уже ведем переговоры с рядом крупных компаний.
В горнорудной индустрии очень важно встречаться с клиентом лично, посещать фабрику с персоналом. И быть реалистичными по срокам и другим обещаниям, потому что люди очень серьезно к ним относятся.
– Как выходите на новых клиентов?
– Мы уже знаем много людей в горнорудных компаниях, с некоторыми работали вместе или пересекались на каких-то проектах.
В то же время амбассадор Индустрии 4.0 сильно помогает своими мероприятиями. Например, был тур на подземную шахту «Казахмыса». Хотя сама шахта нерелевантна нашему продукту, мы рассказали про свою систему и общие интересы нашлись. Запланировали презентацию для председателя правления холдинга.
Или другой случай – выставка MineExpo 2024 в Лас-Вегасе. Мы поставили на ней стенд, на котором транслировали, как наш machine vision обрабатывает производственный процесс в реальном времени. Собрали положительный фидбэк – «вау, у вас это реализовано и работает». Встретились с монгольской компанией «Эрдэнэт», с африканскими компаниями – полезно.
Поляризованный мир и проблемы выхода на глобальный рынок
– Планируете ли масштабироваться на глобальный рынок?
– Мы не торопимся, потому что это очень серьезное и, возможно, необратимое решение. Можем выйти сами, можем с партнером. Но нужен правильный, стратегический партнер, со своей клиентской базой, перспективами и капиталом.
Варианты, конечно, есть. В прошлом году мы ездили на выставку Future Minerals в Саудовской Аравии. Там сейчас очень большой упор на развитие горнорудной отрасли.
Местные инвесторы были заинтересованы, забрали нас с выставки и мы три дня у них гостили, даже ездили на соколиную охоту. Но в то же время мы увидели, что их рынок пока не готов, нет такого объема обогатительного производства, которому наша система была бы релевантна.
Можно пойти в западный мир, и там очень большой спрос. Но у них подход такой: «Да, все классно, можем работать. Но компания должна быть американская – 100%». Юрисдикция, патентные права и даже ты сам должен жить в США, если расчет на серьезный бизнес. Мир поляризован и возникает вопрос, останется ли в таком случае возможность работать с Китаем.
Китай у нас под боком и горнорудная индустрия больше, чем американская, по количеству объектов. Общаемся с китайскими коллегами, есть перспективы сотрудничества. Поэтому присматриваемся, но думаем неспеша.