AI ба робот техник: Монголын уурхайд юу өөрчлөгдөх вэ

2025 онд роботикийн хамгийн их уншигдсан түүхүүдийн нэг нийтлэг санаа нь энгийн: робот бол зөвхөн “гоё демо” биш, харин масштаб дээр ажиллах үедээ хамгийн их үнэ цэнэ өгдөг инженерчлэл. Мөн бодит амьдрал дээр масштабтайгаар ажиллуулахад хамгийн түрүүнд асуудал болж гарч ирдэг гурван зүйл бий: хүний хүлээлт (хэт хөөрөл), кибер аюулгүй байдал, болон тодорхой орчинд оновчтой шийдэл.

Энэ бичвэр “Хиймэл оюун ухаан Монголын уул уурхай, олборлох салбарыг хэрхэн өөрчилж байна” цувралын хүрээнд 2025 оны роботикийн чиг хандлагыг Монголын уул уурхайтай шууд холбож тайлбарлана. Надад хамгийн сонирхолтой санагддаг өнцөг нь: Монголын уурхайн автоматжуулалт “хүн дүрст робот авчиръя” гэдгээс илүү “ямар ажлыг робот хамгийн сайн хийдэг вэ?” гэдгээс эхлэх ёстой гэсэн байр суурь.

2025 оны роботикийн сургамж: Хөөрөл их байх тусам бодит шалгуур чангарна

Хариулт нь: 2025 онд хүн дүрст роботын тухай яриа их байсан ч бодит хэрэглээнд хүрэхэд инженерчлэлийн саад маш олон хэвээр байна.

Дэлхий даяар хүн дүрст робот (humanoid) руу хөрөнгө оруулалт цутгаж байгаа ч бодит үйлдвэрлэлийн орчинд ашиглахын тулд зөвхөн хөдөлгөөн, барилт сайжруулах хангалтгүй. Асуудал нь ихэвчлэн дараах “уйтгартай” зүйлс дээр гацдаг:

• Найдвартай ажиллагаа (uptime): 8–12 цагийн ээлжийг зогсолтгүй даах уу?
• Засвар үйлчилгээ: Сэлбэг, оношлогоо, сервисийн хугацаа ямар вэ?
• Аюулгүй байдал ба стандарт: Хүнтэй хамт нэг орчинд ажиллах эрсдэлийг яаж бууруулах вэ?
• Өртөг ба өгөөж: Нэг роботын нийт өмчлөх өртөг (TCO) нь тухайн ажлын ROI-г үнэхээр дэмжих үү?

Монголын уул уурхайд энэ сургамж маш хэрэгтэй. Учир нь уул уурхайн автоматжуулалт дээр “шинэ технологи авчирлаа” гэж зарлах амархан, харин -30°C, тоосжилт, доргио, холбооны тасалдал, хүнд даацын процесс дунд ажиллуулах хэцүү.

Уурхайд хамгийн түрүүнд тохирох нь: хүн дүрст биш, зорилтот робот

Уул уурхайн хувьд 2025 оны хамгийн бодит жишээ нь “хүн шиг бүх юм хийдэг робот”-оос илүү нарийн зорилготой автомат системүүд (structured environment, repetitive task) илүү хурдан өгөөж өгөх чиглэл.

Жишээ нь:

• туузан дамжлагын чанарын хяналт (AI vision)
• агуулах/сэлбэгийн эмхлэлт, ангилалт (робот гар)
• уурхайн талбайн аюултай бүсийн хяналт (дрон, UGV)

Кибер аюулгүй байдал: Уурхайн робот “IT төхөөрөмж” биш, “үйлдвэрлэлийн эрсдэл”

Хариулт нь: Роботын кибер эмзэг байдал нь уурхайн хувьд зөвхөн мэдээллийн асуудал биш, аюулгүй ажиллагаа, үйлдвэрлэлийн тасалдал, ослын эрсдэл юм.

2025 онд олон нийтэд нээлттэй, харьцангуй хүртээмжтэй робот платформууд дээр эмзэг байдал илрэх нь “гайхах зүйл биш” гэдэг бодит байдлыг дахин сануулсан. Роботын систем нэг удаа халдлагад өртвөл:

• төхөөрөмжийн удирдлага алдагдах
• сүлжээгээр дамжин өндөр эрхтэй орчин руу хажуугаар нэвтрэх
• камер, мэдрэгчийн мэдээлэл алдагдах/гуйвуулах
• хамгийн муу тохиолдолд физик осол үүсэх

Монголын уурхайд хэрэгжүүлэх бодит кибер шаардлага (checklist)

Хэрэв та уурхайн робот, автоном төхөөрөмж, эсвэл AI-тай хяналтын систем нэвтрүүлэх гэж байгаа бол тендер/сонголтын баримт бичигт дараахыг шууд тусгах хэрэгтэй:

1. Сүлжээний сегментчлэл: OT/IT тусгаарлалт, роботын VLAN, zero-trust зарчим
2. Firmware update бодлого: оффлайн шинэчлэлт, баталгаажуулалт, rollback боломж
3. Access control: төхөөрөмж бүр дээр хамгийн бага эрх (least privilege)
4. Лог ба мониторинг: үйлдлийн бүртгэл төвлөрөх, аномали илрүүлэх
5. Нийлүүлэгчийн хариуцлага: эмзэг байдлын мэдэгдэл, нөхөх хугацаа (SLA)

Энд нэг хатуу байр суурь авъя: “Кибер аюулгүй байдлыг дараа нь бодно” гэдэг нь уурхайд зардал хэмнэлт биш, эрсдэлийн өр юм.

“Супер робот” биш, “масштабтай автоматжуулалт” уурхайд ялна

Хариулт нь: Ажил дээр гарсан өгөөжийг хамгийн хурдан харуулдаг нь тодорхой, давтагддаг ажлыг роботжуулах шийдлүүд.

2025 оны роботикийн бодит үйлдвэрлэлийн кейсүүдийн гол давуу тал нь нэг юм: орхигддоггүй жижиг асуудлуудыг (хэмжилт, эрэмбэлэлт, ангилалт, дахин давтагдах хөдөлгөөн) системтэй шийддэг.

Монголын уул уурхайд үүнийг дараах байдлаар хөрвүүлж болно.

1) Тоног төхөөрөмжийн найдвартай ажиллагаа: AI + нөхцөлд суурилсан засвар

Уурхайн баяжуулах үйлдвэр, бутлалт, туузан дамжлага, насос, тээрэм зэрэгт хамгийн том зардлуудын нэг нь төлөвлөгдөөгүй зогсолт.

AI ашигласан predictive maintenance дараах өгөгдөл дээр хурдан үр дүн өгдөг:

• доргионы спектр
• температур
• цахилгаан зарцуулалт
• тос/шингэний чанар
• операторын журнал

Энд “том дата” заавал хэрэггүй. Гол нь:

• мэдрэгчийн чанар
• өгөгдлийн цэвэрлэгээ
• ажиллагааны горимын зөв шошгололт

2) Аюултай бүсийн ажил: алсын удирдлага + автоном хөдөлгөөн

Ил уурхайд хажуу ханын нуралт, тэсэлгээний дараах хяналт, хорт хий, тоосжилт зэрэг эрсдэл өндөр. Ийм үед хүн оруулахын оронд:

• камер/лидар бүхий UGV (газрын робот)
• дулаан/оптик камер бүхий дрон
• өндөр эрсдэлтэй цэгт алсын удирдлагатай манипулятор

гэсэн “хүн дүрст” биш ч үр ашигтай сонголтууд одоо ч боломжтой.

3) Агуулах, сэлбэг, логистик: робот гарын бодит өгөөж

Уул уурхайд сэлбэгийн эргэлт удаан, алдагдал өндөр байх нь элбэг. Стандартжсан орчин (warehouse) дээр:

• бараа ангилах
• тавиурт байрлуулах
• нэхэмжлэл/баркодын шалгалт

зэрэгт робот гар + AI vision хэрэглэх нь хүний алдааг бууруулж, хурдыг нэмдэг. Энэ нь хүн дүрст роботын “том мөрөөдөл”-өөс илүү жижиг боловч хэмжигдэхүйц ROI.

Хүн дүрст робот уурхайд хэрэгтэй юу? Тийм, гэхдээ дараа нь

Хариулт нь: Хүн дүрст робот уурхайд хэрэгтэй болж магадгүй, гэхдээ өнөөдрийн зөв стратеги бол “туршилтын хүрээнд, нарийн кейс дээр” ашиглах.

Хүн дүрст роботын давуу тал бол хүний орчинд зохицох боломж: шат, хаалга, гар ажиллагаатай багаж, стандарт бус объект. Уурхайд энэ нь дараах кейсүүд дээр ирээдүйтэй:

• газар доорх уурхайн аврах ажиллагаа (утаа, нуранги, харанхуй)
• өндөр халуун/хорт орчинд шалгалт ба дээжлэлт
• хүний гараар хийгддэг, гэхдээ автоматжуулахад төвөгтэй “засварын жижиг ажиллагаа”

Гэхдээ энд нэг бодит шалгуур тавья: хүн дүрст роботын төслийг эхлүүлэхээс өмнө байгууллага чинь дор хаяж дараах 3 чадвартай болсон байх хэрэгтэй.

1. Өгөгдлийн суурь: тоног төхөөрөмж, процессын дата цуглуулах стандарт
2. OT архитектур: сүлжээ, кибер хамгаалалт, мониторинг
3. Өөрчлөлтийн менежмент: оператор сургалт, SOP шинэчлэлт, KPI

Хэрэв энэ суурь байхгүй бол хүн дүрст робот “шинэ эрсдэл” нэмэх магадлал өндөр.

Уурхайн удирдлагад зориулсан 90 хоногийн практик төлөвлөгөө

Хариулт нь: 90 хоногт хийх хамгийн зөв алхам бол нэг “өндөр эрсдэл + өндөр давтамж” кейс сонгож, хэмжигдэхүйц туршилт хийх.

0–30 хоног: Кейс сонгох, өгөгдөл бэлдэх

• Ослын эрсдэлтэй, давтагддаг 1 процессыг сонго (жишээ: туузан дамжлагын хяналт)
• “Амжилт” гэж юуг хэлэхээ KPI болго: зогсолт, осол, цаг хэмнэлт, алдаа
• Өгөгдөл цуглуулах цэгүүдийг тодорхойл

31–60 хоног: Туршилтын шийдэл (PoC)

• AI vision / мэдрэгч / дрон / робот гар аль нь тохирохыг шийд
• Сүлжээ, эрхийн удирдлага, логийн шаардлагаа заавал суулга
• Операторын SOP-оо шинэчил

61–90 хоног: ROI тооцоолол ба масштабын зураглал

• KPI-ийн үр дүнг хатуу тооц
• Нийт өмчлөх өртөг (TCO) гарга: сэлбэг, сервис, сургалт
• Масштаблахад саад болох 3 эрсдэлийг тодорхойл: холболт, засвар, нийлүүлэгч

“Автоматжуулалт амжилттай болох эсэх нь роботын ‘ухаан’-аас илүү байгууллагын ‘систем’-ээс шалтгаална.”

Дараагийн алхам: Монголын уурхайд робот + AI-г яаж зөв эхлүүлэх вэ

Монголын уул уурхай, олборлох салбарын хувьд 2025 оны роботикийн түүхүүд нэг зүйл хэлж байна: хэт хөөрөл биш, инженерчлэлийн сахилга бат л ялна. Нэг дор бүхнийг автоматжуулах гэж яарах хэрэггүй. Харин хамгийн их эрсдэлтэй, хамгийн их давтагддаг ажлыг эхэлж “хатуу” болгож чадвал дараа нь илүү төвөгтэй (магадгүй хүн дүрст) шийдлүүдийн хөрс өөрөө бүрдэнэ.

Хэрэв танай байгууллага 2026 онд AI ба робот техникт суурилсан автоматжуулалтаа эхлүүлэх гэж байгаа бол хамгийн эхний асуулт нь “ямар робот авах вэ?” биш. “Ямар ажлыг эхэлж стандартчилж, хэмжиж, дараа нь автоматжуулах вэ?” байх ёстой.