AI-той уурхайн төлөвлөлт: Elk Creek-ээс авах сургамж

$44.6 саяын өртөгтэй “портал” (газрын гадаргаас уурхай руу орох гол нэвтрэх гарц) байгуулах шийдвэр нь нэг их сүртэй гарчиг шиг сонсогдохгүй байж магадгүй. Гэхдээ үнэн нь энгийн: газрын доорх уурхайн амжилт ихэнхдээ анхны нэвтрэлтийн зөв шийдвэрээс эхэлдэг. 2025 оны сүүлээр NioCorp-ийн ТУЗ АНУ-ын Небраска муж дахь Elk Creek critical minerals төслийн “Mine Portal Project”-ийг баталсан нь үүний тод жишээ.

Манай “Хиймэл оюун ухаан Монголын уул уурхай, олборлох салбарыг хэрхэн өөрчилж байна” цувралын хүрээнд энэ мэдээг би нэг өгүүлбэрээр ингэж уншина: уурхайнууд дэд бүтцээ өөрчилж байна, дараагийн шат нь тэр дэд бүтцийг AI-аар ухаалгаар ажиллуулах.

Энэ нийтлэлээр Elk Creek-ийн шийдвэрээс эхлээд Монголын далд уурхайнуудад (ялангуяа шинэ портал/рамп төлөвлөж буй төсөлд) AI ямар бодит өгөөж өгч болохыг “зөвлөмж” бус, ажил хэрэг болгох түвшний байдлаар тайлбарлая.

Elk Creek-ийн портал төсөл юу өөрчилж байна вэ?

Хариулт нь: уурхайн “судас”-ыг барьж байна. Портал бол зөвхөн хаалга биш. Энэ нь хүмүүс, техник, материал, сэлбэг, тэсрэх бодисын урсгал, агааржуулалт, яаралтай үед нүүлгэн шилжүүлэх логистик гээд бүхний зангилаа.

NioCorp-ийн баталсан ажлын хүрээнд:

• Хөрс хуулж суурь чулуулгийг ил гаргах (excavating to bedrock)
• Өрөмдлөг-тэсэлгээ хийж хоёр “рамп” (twin mine ramps) нээх
• Талбайн доторх зам, дэд бүтэц байгуулах
• 2026 оны 1-р улиралд (March quarter) эхлүүлэхээр төлөвлөсөн

Энд нэг чухал санаа бий. NioCorp өмнөх хоёр босоо амтай (twin-shaft) загвараас татгалзаж, Railveyor™ цахилгаан bulk material handling шийдлийг сонгосон. Өөрөөр хэлбэл, анхнаасаа тээвэрлэлтийн шийдлээ өөрчилсөн нь капитал зардал, барилгын хугацаа, далд дэд бүтцийн төвөгшил дээр шууд нөлөөлнө гэж тэд үзэж байна.

Энэ бол Монголын нөхцөлд ч танил асуудал: “шахт уу, рамп уу, эсвэл гибрид үү?” гэдэг нь зөвхөн инженерийн сонголт биш, санхүүжилтийн хэлэлцээр, эрсдэлийн үнэлгээ, олборлолтын хуваарьтай шууд холбоотой байдаг.

Яагаад 2026 онд “critical minerals + цахилгаан” загвар хүчтэй явна вэ?

Хариулт нь: эрэлт нь нийлүүлэлтээс хурдан өсөж байна, тэгээд олборлолтын стандарт чангарч байна. Elk Creek төслийн гол бүтээгдэхүүнүүд нь:

• Ниобий (ferroniobium)
• Сканди (Sc2O3)
• Титан (TiO2)
• Нэмэгдсэн нөөц: ховор шороон элементүүд (TREO)

NioCorp-ийн 2022 оны feasibility мэдээллээр:

• 36.7 сая тн хүдэр
• 38 жилийн уурхайн насжилт
• 171,140 тн феррониобий
• 3,676 тн Sc2O3
• 431,793 тн TiO2
• Indicated resource: 632,900 тн TREO

Энэ тоонуудын цаана нэг том бодит байдал бий: AI, дата төв, цахилгаанжуулалт, батерей, өндөр үр ашигтай хайлш—эдгээрийн нийлбэр нь critical minerals-ийн төслүүдийг хөрөнгө оруулагчдын “онцгой” ангилалд оруулсаар байна.

Гэхдээ эрэлт өсөх тусам нөгөө талд дарамт нэмэгддэг:

• нүүрстөрөгчийн ул мөр,
• хөдөлмөрийн аюулгүй байдал,
• олборлолтын тасралтгүй ажиллагаа,
• зардлын хэлбэлзэл.

Тиймээс “цахилгаанжуулалт” дангаараа хангалтгүй. Цахилгаан системийг үр ашигтай удирдах AI байхгүй бол зардал хөөрөх эрсдэл бодитоор бий.

Портал/рамп барилтад AI-г хаана “шууд” ашиглаж эхлэх вэ?

Хариулт нь: төлөвлөлт, аюулгүй байдал, логистикийн 3 цэг дээр хамгийн хурдан ROI гардаг. Портал барилт бол уурхайн хамгийн их үл мэдэгдэх (uncertainty) дагуулдаг шатны нэг. Геологи, ус, чулуулгийн чанар, тэсэлгээний хариу үйлдэл, тоног төхөөрөмжийн саатал—бүгд нийлээд хугацаа, өртөгт цохилт өгнө.

1) AI суурьтай хуваарь ба нөөцийн оновчлол (schedule optimization)

Порталын ажилд “нэг гацалт” бүх хуваарийг гинжин урвалаар өөрчилдөг. AI-тай scheduling нь:

• тоног төхөөрөмжийн availability,
• тэсрэх бодис нийлүүлэлт,
• ээлжийн хүний нөөц,
• цаг агаар/талбайн нөхцөл,
• геотехникийн хязгаарлалтыг нэг дор тооцоод аль ажлыг түрүүлж хийхэд нийт хугацаа хамгийн бага болохыг өдөр бүр шинэчилж өгдөг.

Монголын хувьд энэ нь нэг л зүйл рүү бууна: улирлын огцом хэлбэлзэлтэй (өвөл/хавар) нөхцөлд барилгын “critical path”-аа датагаар барих.

2) Геотехникийн эрсдэлийн эрт дохиолол (ground risk early warning)

Портал/рампын эхний хэдэн зуун метр дээр эрсдэл их. AI нь дараах өгөгдлөөс эрсдэлийг эрт “үнэрлэнэ”:

• өрөмдлөгийн параметрүүд (penetration rate, torque)
• тэсэлгээний дараах профайл (laser scan)
• микросейсмик дохио
• усны урсац, чийгшил

Энэ төрлийн моделийн зорилго нь “ирээдүйг таах” биш. Хэзээ нэмэлт бэхэлгээ хийх, аль хэсэгт тэсэлгээний загварыг өөрчлөх зэрэг шийдвэрийг хурдан гаргах.

3) Далд уурхай дахь хөдөлгөөний AI хяналт (traffic & proximity)

NioCorp Railveyor болон бүхэлдээ цахилгаан тоног төхөөрөмж ярьж байгаа. Тээврийн систем өөрчлөгдөхөөр хүмүүс/тоног төхөөрөмжийн урсгалын шинэ эрсдэл үүснэ.

AI video analytics, proximity detection, RTLS (real-time location) ашиглаад:

• уулзвар дээрх near-miss,
• буруу чиглэл,
• хурд хэтрэлт,
• “хориотой бүс” рүү нэвтрэлт зэргийг бодитоор бууруулж болно.

Энд миний байр суурь шулуухан: аюулгүй байдлыг зөвхөн заавар, сургалтаар “барих” үе дуусч байна. Далд уурхайд бодит цагийн хяналтгүйгээр ослын эрсдэлийг тогтвортой буулгах хэцүү.

Railveyor шиг цахилгаан материал тээвэрт AI яагаад зайлшгүй вэ?

Хариулт нь: цахилгаан системд “өгөгдөл” маш их, харин тэр өгөгдлөөс үнэ цэн гаргахын тулд AI хэрэгтэй. Railveyor төрлийн тээвэр нь механик-цахилгаан-хяналтын нийлмэл систем.

AI-гаар дараахыг хийвэл үр ашиг шууд нэмэгдэнэ:

• Predictive maintenance: мотор, роллер, замын элэгдлийг vibration/temperature/current өгөгдлөөр урьдчилан илрүүлэх
• Energy management: оргил ачааллын үед эрчим хүчний хэрэглээг тэгшлэх, тариф/хязгаарлалтад тааруулах
• Throughput optimization: хүдэр/материалын урсгалыг агуулах, бутлуур, баяжуулахын бодит нөхцөлтэй уялдуулах

Монголын төслүүдэд энэ нь нэг том асуултад хүргэнэ: “цахилгаанжсан тоноглолын дата архитектур”-аа бид эхнээс нь зөв тавьж байна уу?

Хэрэв датаг PLC дээр “түгжээд” үлдээвэл дараа нь AI хийх гэж их мөнгө төлнө. Харин анхнаасаа edge gateway, historian, стандартжуулсан tag structure тавибал AI төсөл хурдан явна.

ТУЗ-ийн түвшинд AI яаж тусалдаг вэ? (Boardroom → Borehole)

Хариулт нь: санхүүжилт татах логик “өгөгдөлтэй баталгаажуулалт” руу шилжсэн. Elk Creek-ийн мэдээнд нэг өгүүлбэр онцгой: портал төслийг баталж, параллелаар “үлдсэн санхүүжилт”-ээ босгоно гэж CEO нь хэлсэн.

Өнөөдрийн хөрөнгө оруулагчид дараахыг асуудаг:

• Хуваарь хэдий хэмжээнд бодит вэ?
• Эрсдэлийг яаж хэмжиж, бууруулж байна?
• Аюулгүй байдал, ESG зорилтуудыг хэрхэн баримтжуулж байна?
• Зардлын хэлбэлзэлд ямар хамгаалалттай вэ?

AI суурьтай шийдлүүд (digital twin, probabilistic scheduling, risk analytics) нь “сайхан презентац” биш. Банк, түнш, даатгагчидтай хэлэлцээ хийхэд барьж очих нотолгоо болдог.

Монголын уул уурхайн компаниуд энд нэг боломжтой: операцийн датагаа эмхэлж, шийдвэр гаргалтыг хэмжүүртэй болговол олон улсын түншлэл дээр илүү хурдан итгэлцэл бий болдог.

Монголын уурхайд хэрэгжүүлэх 90 хоногийн бодит төлөвлөгөө

Хариулт нь: эхний 90 хоногт “мега AI” хэрэггүй, харин датаны сахилга бат хэрэгтэй. Портал, рамп, эсвэл далд хөгжүүлэлт эхлүүлэх гэж буй багт би дараах дарааллыг санал болгоно.

1–30 хоног: Өгөгдлийн зураглал (data map)

• Портал/рампын ажлын процессуудыг урсгал зургаар гаргах
• Аль төхөөрөмж, аль мэдрэгч, аль системээс дата авах боломжтойг жагсаах
• KPI-гаа 8–12 дээр барих (жишээ: advance rate, blast rework, equipment downtime, near-miss)

31–60 хоног: Нэг use-case сонгоод үйлдвэрлэл дээр турших

ROI хурдан гардаг сонголтууд:

• тэсэлгээний дараах профайлыг 3D scan-аар хэмжиж “overbreak/underbreak” AI тайлан гаргах
• тоног төхөөрөмжийн саатлын шалтгааныг кодлох, downtime prediction хийх
• RTLS + geofence ашиглаад хөдөлгөөний зөрчил хянах

61–90 хоног: Стандартжуулалт ба масштаб

• tag naming, data quality rules, access policy батлах
• тайлангийн давтамжийг “өдөр бүр” болгох (7 хоног тутам бол оройтсон)
• 2 дахь use-case руу шилжих (maintenance эсвэл scheduling)

Энэ төлөвлөгөөний гол санаа: AI-г “нэг удаагийн төсөл” биш, уурхайн үйл ажиллагааны шинэ хэвийн байдал болго.

Дараагийн алхам: Портал барих үеэс нь AI-г суулга

Elk Creek-ийн жишээ нэг зүйлийг тод хэлж өгч байна. Уурхайнууд дэд бүтцээ өөрчилж байгаа үедээ—портал, рамп, тээврийн системээ сонгож байгаа үедээ—дижитал архитектураа хамт сонгохгүй бол хожим нь нөхөж хийх өртөг өндөр гардаг.

Монголын уул уурхай, олборлох салбар 2026 онд хоёр сонголттой тулгарна: шинэ техник авч “дижитал” болсон мэт харагдах, эсвэл өгөгдөл дээр суурилсан удирдлага руу бодитоор шилжих. Би хоёр дахь сонголтыг илүү бодит, илүү ашигтай гэж үздэг.

Хэрвээ танай уурхай далд хөгжүүлэлт, портал/рампын ажил эхлүүлэх гэж байгаа бол нэг асуултаар төгсгөе: та нар энэ төслийг зөвхөн бетон, өрөм, тэсэлгээгээр хэмжих үү—эсвэл дата, эрсдэл, шийдвэрийн хурдны системээр хэмжих үү?