AI-тай уурхай: портал төслөөс бүтээмж өсгөх нь

$44.6 саяын өртөгтэй нэг “портал” ажил зүгээр нэг ухалт биш. Энэ бол уурхайг ямар зарчмаар ажиллуулах вэ гэдгийг урьдчилан шийддэг, хамгийн эрт хийдэг инженерийн шийдвэрүүдийн нэг.

АНУ-ын Небраска муж дахь NioCorp-ийн Elk Creek төслийн ТУЗ уурхайн үндсэн нэвтрэх портал (үндсэн орц, налуу ам) байгуулах ажлыг 2026 оны I улиралд эхлүүлэхээр баталсан. Хамгийн сонирхолтой нь: портал нь цаашдын тээвэрлэлтийн үндсэн “судас” болох цахилгаан Railveyor™ системд зориулж хийгдэж байна. Өөрөөр хэлбэл тэд уурхайн дэд бүтцээ анхнаасаа цахилгаанжуулалт, автоматжуулалт руу чиглүүлж байна.

Манай “Хиймэл оюун ухаан Монголын уул уурхай, олборлох салбарыг хэрхэн өөрчилж байна” цувралын хүрээнд энэ кейсийг Монголын нөхцөлд хөрвүүлж харвал нэг санаа тод харагдана: AI зөвхөн “үйл ажиллагаа эхэлсний дараа” нэмдэг програм биш. Уурхайн зураг төслөөс эхлээд ROI-г тодорхойлж чаддаг сонголт.

Портал төсөл яагаад AI ярихад хамгийн зөв цэг вэ?

Портал (үндсэн орц, налуу ам)-ын шийдвэр нь уул уурхайн эрсдэл, хугацаа, аюулгүй байдал, материалын урсгал гээд бүх гол үзүүлэлтэд нөлөөлдөг. Тиймээс AI-ийн хамгийн бодит хэрэглээ эндээс эхэлнэ.

Elk Creek-ийн хувьд портал төслийн цар хүрээнд:

• Хөрс хуулалт, суурь чулуулга хүртэл ухалт
• Их хэмжээний өрөмдлөг, тэсэлгээ
• Хос налуу ам (twin ramps) байгуулах
• Дотоод зам, дэмжих дэд бүтэц

энэ бүгд 2026 оны 3-р сараас эхлэхээр төлөвлөгдөж, төслийн хөрөнгө оруулалтын нэг хэсэг болж байна.

Монголын уурхайд үүнтэй төстэй “эхний том ухалт” ихэнхдээ хугацаа алдалт, тоног төхөөрөмжийн сул зогсолт, тэсэлгээний үр ашиг, геотехникийн тодорхой бус байдлаас болж төсвөө “иддэг”. AI-ийн үнэ цэнэ яг энэ тодорхой бус байдлыг багасгах дээр гардаг.

AI-гийн эхний ашиг: геотехникийн эрсдлийг тооцоолж “муу гэнэтийг” цөөлөх

Портал ба налуу ам бол чулуулгийн чанарын өөрчлөлт, усжилт, нуралт, хөрсний шилжилт зэрэг эрсдэлтэй нүүр тулдаг хэсэг. AI энд:

• Өрөмдлөгийн дата + чулуулгийн загвар + тэсэлгээний үр дүн-г нэгтгээд rock mass behavior-ийн таамаглалыг сайжруулна
• Сенсор, LIDAR/фотограмметр-ийн зураглалаар деформацийн эрт дохио илрүүлнэ
• Тулгуур хийц, бэхэлгээний зураг төслийг “стандарт”-аас илүү цэгцтэй оновчлох боломж олгоно

Энгийнээр хэлбэл: портал дээр нэг удаагийн том саатал гарвал дараах бүх ажлын дараалал нурж эхэлдэг. AI бол саатлыг “урьдчилж олж харах” боломж.

Railveyor ба цахилгаан тоноглол: өгөгдөлд суурилсан уурхай руу алхам

Elk Creek нь өмнө төлөвлөсөн их өртөгтэй хоёр босоо амтай шийдлээс татгалзаж, Railveyor-ийг сонгосноор анхны хөрөнгө оруулалт болон урьдчилсан бүтээн байгуулалтын хугацааг бууруулна гэж үзсэн. Railveyor нь цахилгаанаар ажилладаг, зам дээр явах тээвэрлэлтийн систем.

Эндээс нэг чухал санаа гарна: цахилгаанжуулалт өсөх тусам AI хийх боломж нэмэгддэг. Яагаад гэвэл цахилгаан системүүд:

• Илүү нарийн сенсоржилттой
• Дижитал удирдлагын интерфэйстэй
• Эрчим хүчний хэрэглээ нь хэмжигдэхүйц, оновчлох боломжтой

AI + цахилгаан тээвэр: “урсгалын инженерчлэл” (flow engineering)

Railveyor шиг систем дээр AI-ийн хамгийн ашигтай хэрэглээ нь урсгал оновчлол:

1. Бодит цагийн тээвэрлэлтийн хуваарь: хүдэр, хаягдал, материал, хүн хүчний урсгалыг мөргөлдүүлэхгүйгээр төлөвлөх
2. Саад илрүүлэлт ба аюулгүй байдал: камер/лидар мэдээгээр зам дээрх эрсдэлийг эрт илрүүлэх
3. Эрчим хүчний оновчлол: сэргэлтэт тоормос, оргил ачаалал, тарифын цагийн бүс зэргийг тооцож удирдах

Монголын далд уурхайд (ялангуяа урт налуутай) материалын урсгалын алдаа нь уурхайн бүтээмжийг “чимээгүй” бууруулдаг. Миний харж байгаагаар компанийн түвшинд хамгийн түрүүнд хийх зүйл нь урт хугацааны автоматжуулалтын мөрөөдөл биш, харин урсгалын KPI-аа яг таг хэмждэг болох.

Портал эхлэхээс өмнө AI-гаар юу бэлдэх ёстой вэ?

AI-г амжилттай нэвтрүүлэхийн тулд “том платформ” түрүүлж худалдаж авах шаардлагагүй. Харин өгөгдөл ба үйл явцын сахилга түрүүлж хэрэгтэй.

1) “Нэг эх сурвалж” өгөгдлийн бүтэц (single source of truth)

Портал төслийн үед үүсэх өгөгдөл олон төрөлтэй: геологи, геотехник, тэсэлгээ, тоноглол, хөдөлмөр хамгаалал, дотоод логистик. Эдгээрийг тус тусад нь Excel-д тараавал AI хийх боломж хаагдана.

Ажлын эхний 60–90 хоногт:

• Объектуудын кодчилол (талбай, мөр, цооног, тоноглол, ээлж)
• Өгөгдөл оруулах стандарт (timestamps, units, naming)
• Дата чанарын шалгуур (алдаа, дутуу утга)

гэдгийг хатуу тогтоох нь хамгийн өндөр өгөөжтэй алхам.

2) Порталын “дижитал ихэр” (digital twin) — жижигээс эхэл

Дижитал ихэр гэхээр хүмүүс том 3D дэлгэц төсөөлдөг. Практикт бол эхний хувилбар нь дараах 3 зүйл дээр төвлөрөхөд хангалттай:

• Налуу амын ахиц vs төлөвлөгөө (м/өдөр)
• Тэсэлгээний параметр vs бутрал/сулрал
• Усжилт, деформацийн дохиолол

Эдгээрийг нэг самбар дээр өдөр тутам хардаг болсноор AI-ийн дараагийн шат болох таамаглал, оновчлолын суурь бүрдэнэ.

3) Урьдчилан засвар үйлчилгээ: AI хамгийн “амархан мөнгө”

Портал барих үед тоноглолын эвдрэл бол хамгийн үнэтэй сул зогсолт. AI-гаар:

• Чичиргээ, температур, гүйдлийн өгөгдлөөр эвдрэлээс өмнөх хандлагыг илрүүлэх
• Сэлбэгийн нөөц ба засварын багийн хуваарийг бодит хэрэгцээнд тааруулах

Ингэснээр засвар үйлчилгээ “таамаг”-аас тооцоотой төлөвлөлт болж хувирна.

Сайн AI төсөл ихэнхдээ нэг том зүйл амладаггүй. Харин олон жижиг сул зогсолтыг тасалж, нийлбэрээр нь том бүтээмж гаргадаг.

Чухал ашигт малтмал ба ESG: AI бодитой нөлөөлөх 3 хэмжүүр

Elk Creek нь 2022 оны feasibility судалгаагаар 38 жилийн ашиглалтын хугацаанд 36.7 сая тонн хүдэр боловсруулж, 171,140 тн феррониоби, 3,676 тн Sc2O3, 431,793 тн TiO2 үйлдвэрлэх зураглалтай. Мөн нийт ховор элементийн исэл (TREO) 632,900 тн-ын indicated resource нэмэгдсэн гэж мэдээлсэн.

Чухал ашигт малтмал (ниоби, сканди, титан, ховор элемент)-ын зах зээл өсөхийн хэрээр ESG дарамт ч өснө. AI энд “гоё” тайлан биш, тоон сайжруулалт өгдөг.

1) Эрчим хүчний хэрэглээ (kWh/тн)

Цахилгаан тээвэр, цахилгаан тоноглолын үед kWh/тонныг AI-гаар удирдах боломж илүү өндөр. Оргил ачааллын менежмент, хоосон явалтын бууралт, зөв хурдны профайл зэрэг нь шууд мөнгө.

2) Аюулгүй ажиллагаа: ойртолт ба зан төлөвийн аналитик

Далд уурхайд хүний хөдөлгөөн, техник- хүний ойртолт хамгийн том эрсдэл. Компьютер хараа (computer vision) болон ойртолтын мэдрэгчээр:

• Эрсдэлтэй бүсэд оролтыг бодит цагт хянах
• Давтагддаг зөрчлийг сургалт, зохион байгуулалтад буцаан шингээх

3) Хаягдал ба агуулга: хүдэр ялгалт, боловсруулалтын тогтвортой байдал

AI-ийн боловсруулалтын шугам дээрх хамгийн том нөлөө нь тэжээлийн хэлбэлзлийг багасгах. Агуулгын хэлбэлзэл буурах тусам:

• Урвалжийн зарцуулалт тогтворжино
• Сул зогсолт, хаягдал буурна
• Бүтээгдэхүүний чанар жигдэрнэ

Монголын баяжуулах үйлдвэрүүдэд энэ сэдэв бүр “алтан судал”. Учир нь хэлбэлзэл бол далд зардлын гол эх үүсвэр.

“People also ask”: Портал төслүүд дээр AI-г хэрхэн эхлүүлдэг вэ?

AI хэрэгжүүлэхэд хамгийн түрүүнд ямар баг хэрэгтэй вэ?

Эхний шатанд 3 үүрэг хангалттай: үйл ажиллагааны эзэн (портал/геотехник), өгөгдлийн инженер (pipeline, чанар), аналитик/AI инженер (загвар, самбар). Том баг хожим өснө.

Ямар өгөгдөл хамгийн үнэ цэнтэй вэ?

Портал дээр хамгийн үнэ цэнтэй нь: тэсэлгээний лог, ахицын өдөр тутмын тайлан, тоноглолын телеметр, геотехникийн хэмжилт (деформац, усжилт), LIDAR/скан зураглал.

AI хийхгүй байж болох зүйл гэж бий юу?

Байгаа. Процесс өөрөө тогтворгүй, хэмжилт байхгүй, хариуцлага тодорхойгүй үед AI нь асуудлыг засахгүй. Эхлээд хэмж, дараа нь сайжруул — энэ дараалал эвдэрвэл төсөл нурна.

Монголын уурхайд хэрэгжүүлэх 90 хоногийн “портал-ба-өгөгдөл” төлөвлөгөө

Хэрвээ та 2026 онд далд уурхайн бүтээн байгуулалт, налуу ам, эсвэл томоохон дэд бүтцийн ажил эхлүүлэх гэж байгаа бол дараахыг санал болгоно:

1. KPI-аа 7-оос ихгүй болго: м/өдөр, сул зогсолт %, kWh/тн, зөрчлийн тоо, тэсэлгээний үр ашиг, тээвэрлэлтийн циклийн хугацаа гэх мэт
2. Өгөгдлийн сахилга тогтоо: кодчилол, нэгж, timestamp, баталгаажуулалтын дүрэм
3. Нэг “AI use-case” сонго: урьдчилан засвар уу, урсгал оновчлол уу, геотехникийн эрт сэрэмжлүүлэг үү — ганцыг ав
4. Самбар (dashboard) заавал амьд байлга: өдөр бүр ашиглагдахгүй бол тэр аналитик үхсэн гэсэн үг

Энэ 90 хоногийн суурь тавигдвал дараагийн 12 сард бодит автоматжуулалт, операторгүй процесс, хагас автоном тээвэрлэлтийн шат руу орох боломж нээгдэнэ.

Дараагийн алхам: Порталаас эхэлсэн AI нь уурхайг бүхэлд нь өөрчилнө

Elk Creek-ийн портал төсөл нэг зүйл сануулж байна: уурхайн “ирээдүйн технологи” хамгийн түрүүнд газар шорооны ажил дээр бодитоор шийдэгддэг. Нэвтрэх орц, тээвэрлэлтийн архитектур, эрчим хүчний сонголт — энэ гурав зөв байвал AI дараа нь амархан сууна.

Манай цувралын гол санаа ч үүнтэй нийцнэ. Монголын уул уурхай AI-г “PR” маягаар биш, үйл ажиллагааны сахилга + өгөгдөл + тодорхой use-case гэсэн гурван тулгуур дээр барих ёстой. Тэгж байж бүтээмж, аюулгүй байдал, тогтвортой байдал гурвыг зэрэг ахиулна.

Хэрвээ таны уурхайд 2026 онд далд бүтээн байгуулалт, тээвэрлэлтийн шинэчлэл, эсвэл цахилгаанжуулалтын шийдвэр яригдаж байгаа бол нэг асуултыг өнөөдөрөөс өөрөөсөө асуугаарай: “Бид энэ шийдвэрийг өгөгдөл цуглуулах, AI хийх боломжтой байдлаар хийж байна уу?”