Ногоон төмөр ба AI: Уул уурхайд шинэ гэрээний утга

5000 тонн/жил хүчин чадалтай хайлмал төмөр гаргах туршилтын шугам гэдэг “жижиг” мэт сонсогдож магадгүй. Гэхдээ гангийн салбарт энэ бол нэг технологи бодит үйлдвэрлэл рүү орох эсэхийг шийдэх хэмжээний том босго. 2025 оны арванхоёрдугаар сард Fortescue болон Хятадын Baowu группийн охин компани Taiyuan Iron and Steel (TISCO) хамтран устөрөгчид суурилсан плазм-нэвчүүлсэн төмөр, гангийн металлурги турших технологийн хөгжлийн гэрээ байгуулсан нь үүний нотолгоо.

Энэ мэдээ Монголын уншигчдад “Австрали–Хятад хоёрын хамтын ажиллагаа” төдий зүйл биш. Манай уул уурхай, олборлох салбарын ирээдүйн өрсөлдөх чадвар зөвхөн хүдэр гаргах биш, харин нүүрстөрөгчийн ул мөр багатай бүтээгдэхүүн, баталгаажсан дата, тогтвортой нийлүүлэлтийн сүлжээ дээр тогтоно. Тэр гурвыг нэг дор барьж өгдөг гол хөдөлгүүр нь—би хувьдаа—хиймэл оюун ухаан (AI) ба үйлдвэрлэлийн өгөгдөл гэж үздэг.

Энэ нийтлэл нь “Хиймэл оюун ухаан Монголын уул уурхай, олборлох салбарыг хэрхэн өөрчилж байна” цувралын хүрээнд: Fortescue–TISCO-ийн ногоон төмрийн туршилт яагаад чухал, ийм төслүүдийг AI яаж ажиллуулж чаддаг, мөн Монголын компаниуд яг одооноос юуг бэлтгэвэл зөв болохыг задлан тайлбарлана.

Fortescue–TISCO хамтын ажиллагаа юуг хэлээд байна вэ?

Эхний хариулт энгийн: ган үйлдвэрлэлийн нүүрстөрөгчийн дарамт бодитоор чангарч байна, тиймээс хүдэр нийлүүлэгчид хүртэл технологийн сонголтод оролцохоос өөр аргагүй болсон.

Fortescue нь Pilbara бүсийн төмрийн хүдрээрээ дэлхийд том тоглогч. Харин TISCO нь China Baowu-ийн экосистем доторх хүчирхэг ган үйлдвэрлэгч. Тэдний байгуулсан гэрээгээр:

• Устөрөгчид суурилсан плазм-металлурги ашиглан төмөр, ган гаргах үйлдвэрлэлийн туршилт хийнэ
• 5000 тонн/жил хүртэл хүчин чадалтай туршилтын (pilot) үйлдвэрлэлийн шугамын зураг төсөл, барилга, ажиллагаа багтана
• Fortescue-ийн хувьд энэхүү маршрут нь Pilbara-ийн хүдэрт нийцэх эсэх (найрлага, ширхэглэл, хольцын хүлцэл, тогтвортой ажиллагаа) гэдгийг шалгах зорилготой

“Технологи амлалттай харагдаж байна” гэдэг өгүүлбэрийг салбарынхан олон сонсдог. Харин “тасралтгүй үйлдвэрлэлд найдвартай ажиллах уу?” гэдэг асуултад зөвхөн pilot өгөгдөл л хариулдаг.

Эндээс Монголд дамжих сургамж тодорхой: шинэ процесс турших тусам дата, хэмжилт, хяналт улам чухал болно. Үүнийг масштабаар нь бодвол AI байхгүйгээр бүтэн зураг гарахгүй.

Ногоон төмөр (green iron) дээр AI яагаад зайлшгүй хэрэгтэй вэ?

Шууд хэлэхэд: устөрөгч, плазм, шинэ шугам = өндөр хэлбэлзэлтэй процесс. Хэлбэлзэл өндөр байх тусам хүний “туршлага”-аар тогтворжуулах хэцүү, харин өгөгдлөөр тогтворжуулах боломж нэмэгддэг.

1) Процессын тогтвортой ажиллагаа: “тасралтгүй үйлдвэрлэл” гэдэг хамгийн хэцүү хэсэг

Пилот шугам дээрх зорилго нь нэг удаа ажиллуулах биш, харин тасралтгүй ажиллуулах. Үүнд AI дараах байдлаар бодит ашиг өгдөг:

• Процессын дижитал ихэр (digital twin): температур, плазмын горим, тэжээлийн найрлага, чийг, ширхэглэлийн өөрчлөлтийг загвартай холбож, ямар тохируулга хийхээ урьдчилан санал болгоно.
• Хяналтын оновчлол (advanced process control): зөвхөн “алдаа засах” биш, алдаа гарахаас өмнө нөхцөл илрүүлж тохируулна.
• Доголдол урьдчилан таамаглах: плазмын систем, хөргөлт, хүчилтөрөгч/устөрөгчийн хангамжийн жижиг алдаа том зогсолт болдог. Машин сургалтын загварууд ийм хэв маягийг эрт барина.

2) Энерги ба устөрөгчийн хэрэглээ: үр ашиг бол нүүрстөрөгчийн тал

Ногоон технологи “ногоон” байх үндэс нь эрчим хүчний бүтэц ба хэрэглээний үр ашиг. AI нь:

• эрчим хүчний оргил ачаалалтай цагт горимыг тааруулж зардал бууруулна
• устөрөгчийн зарцуулалт, алдагдлыг хэмжиж материалын баланс-ыг илүү нарийвчлалтай хаана
• үйлдвэрлэлийн нэгж бүтээгдэхүүнд ногдох CO₂e тооцооллыг бодит цаг дээр ойртуулна

3) ESG ба баталгаажуулалт: “ногоон” гэдгээ нотлох нь үйлдвэрлэлийн нэг хэсэг

2026 он гарч байгаа энэ үед олон улсын худалдан авагчид “манай ган ногоон” гэдэг маркетинг биш, баталгаажсан өгөгдөл нэхдэг болсон. Үүнийг хийхэд:

• мэдрэгчийн өгөгдөл → автомат шүүлт/цэвэрлэгээ → тайлангийн логик → аудитын мөр (audit trail)
• хиймэл оюун ухаан → хэвийн бус өгөгдөл, хэмжилтийн алдаа, “сүүдэр өгөгдөл”-ийг илрүүлнэ

Монголын компаниудын хувьд энэ хэсэг хамгийн түрүүнд мэдрэгдэнэ: экспортын зах зээл дээр “ногоон нийлүүлэлт” ярьж эхлэхэд өгөгдөлгүй бол хэлэлцээрийн хүч сул байна.

Олон улсын түншлэл яагаад одоо хүчтэй болоод байна вэ?

Хариулт нь нэг өгүүлбэр: технологи, зах зээл, стандарт гурав нэг дор хөдөлж эхэлсэн.

Fortescue–TISCO шиг түншлэлүүд өсөж буй шалтгаанууд:

1) Технологийн эрсдэлийг ганцаараа үүрэхгүй

Плазм, устөрөгчид суурилсан шинэ маршрут бүр дээр:

• тоног төхөөрөмжийн найдвартай байдал
• хүдрийн тохирц
• эрчим хүчний өртөг
• зохицуулалт/стандарт

гэдэг дөрвөн эрсдэл зэрэг явна. Үүнийг хоёр тал хамт үүрэх нь бодит.

2) Дижитал хэрэгслүүд хамтын ажиллагааг “өдөр тутмын ажил” болгосон

Өмнө нь үйлдвэр–уурхайн хамтын R&D гэдэг жилээр хэмжигддэг байсан. Одоо:

• үйл ажиллагааны өгөгдөл нэг загварт орж,
• туршилтын нөхцөлүүд version-оор хянагдаж,
• багууд өөр өөр улс, өөр өөр цагийн бүсэд нэг л “үнэн” өгөгдөл дээр ажилладаг.

Энд AI нь зөвхөн алгоритм биш, харин хамтран ажиллах хэл болдог.

3) Нийлүүлэлтийн сүлжээ нүүрстөрөгчөөр хэмжигдэж эхэллээ

Зах зээл улам бүр “тонн” биш, тонн + CO₂e-ээр үнэлнэ. Тиймээс уурхай, тээвэр, боловсруулалт, хайлуулах хүртэл бүх шатны өгөгдөл холбогдох шаардлагатай.

Монголын уул уурхай энэ түүхээс юу авч болох вэ?

Шууд авчих нэг “copy-paste” жор байхгүй. Гэхдээ чиглэл нь тодорхой: Монголын олборлох салбар хүдэр нийлүүлэгч хэвээр байлаа ч, үнэ цэнэ нь өгөгдөлтэй нийлүүлэлт болж хувирна.

1) “Хүдэр + дата” гэдэг шинэ бүтээгдэхүүн

Төмрийн хүдэр, нүүрс, зэсийн баяжмал гээд аль нь ч бай:

• чанарын хэлбэлзэл,
• чийг,
• хольц,
• ширхэглэл,
• логистикийн нөхцөл

эдгээрийг бодит цагт хэмжиж, худалдан авагч талын процессод тохирсон predictive quality өгч чадвал хэлэлцээр дээр өөр байр суурьтай болно.

AI-ийн практик хэрэглээ:

• спектр, зураг, лабораторийн үр дүнг нэгтгээд чанарын урьдчилан таамаглал гаргах
• ачих/буулгах, овоолго (stockpile) менежментийг оновчлоод зөрүү, алдагдал багасгах

2) Байгаль орчны мониторинг: “зөвшөөрөл” бол дата дээр тогтоно

Монголд шинэ төсөл эхлэхэд хамгийн их маргаан дагуулдаг хэсэг нь ус, тоосжилт, нөхөн сэргээлт. AI ашигладаг байгууллагууд:

• дроны зураг + хиймэл хараа ашиглан эвдрэл, овоолгын хэлбэржилт, усны урсацын эрсдэл-ийг эрт илрүүлдэг
• мэдрэгчийн өгөгдлөөр тоосжилтын нөхцөл (салхи, чийг, хөдөлгөөн) дээр суурилан арга хэмжээг автоматжуулдаг

Энэ нь ESG тайлан гоё болгох тухай биш. Зогсолт, торгууль, нийгмийн эрсдэлийг бууруулах тухай.

3) Автоматжуулалт ба аюулгүй байдал: баярын үеэр ч ажилладаг систем хэрэгтэй

2025 оны төгсгөл, 2026 он гарах шилжилтийн үед олон уурхай “хүний нөөцийн тасалдал”, “ээлжийн тогтвортой байдал” гэдгийг хүчтэй мэдэрдэг. AI-д суурилсан:

• тоног төхөөрөмжийн эвдрэл таамаглал
• операторын аюулгүй ажиллагааны зөрчил илрүүлэлт
• зам, тээврийн урсгалын оновчлол

нь үйлдвэрлэлийн сахилга бат, аюулгүй байдлыг шууд сайжруулдаг.

Танай компанид хэрэгжүүлэх 90 хоногийн бодит төлөвлөгөө

Хэрвээ та уул уурхай, олборлох салбарт ажилладаг бол “AI хийх үү, үгүй юу” гэдэг асуулт хоцорсон. Юуг түрүүлж хийх вэ л үлдсэн. Би дараах 90 хоногийн дарааллыг зөв гэж боддог.

1. Нэг асуудал сонго: Жишээ нь, тээрмийн зогсолт, дизель зарцуулалт, тоосжилтын гомдол, эсвэл хүдэр чанарын хэлбэлзэл.
2. Өгөгдлийн зураглал гарга: Аль мэдрэгч, аль систем, аль хүмүүсийн Excel байна вэ гэдгээ бодитоор жагсаа.
3. “Нэг үнэн өгөгдөл” бий болго: ERP, SCADA, лаборатори, GPS зэргийг ядаж нэг дата давхаргад нэгтгэ.
4. Шалгуур үзүүлэлтээ тоогоор тогтоо: “Зогсолтыг 10% бууруулна”, “кВт.ц/тонныг 3% бууруулна” гэх мэт.
5. Пилот төслөө 6–8 долоо хоногт багтаа: Урт хугацааны “том платформ” биш, богино мөчлөгийн туршилт.

Энэ загвар Fortescue–TISCO-ийн pilot логиктой яг адилхан: эхлээд бодит өгөгдөл, дараа нь масштабыг шийднэ.

Ногоон төмөр + AI = Монголд нээгдэх шинэ боломж

Fortescue болон TISCO-ийн түншлэл нэг зүйлийг ил тод харууллаа: ногоон төмөр, ногоон ган гэдэг санаа аль хэдийн лабораториос гарч, үйлдвэрлэлийн туршилт руу орсон. Тэр үед хамгийн их үнэ цэн бүтээх хүмүүс нь “устөрөгчийн тухай хамгийн гоё ярьдаг” баг биш, харин өгөгдлөө зөв цуглуулж, AI-гаар тогтвортой ажиллагаа, өртөг, ESG-гээ зэрэг удирддаг багууд байна.

Манай “Хиймэл оюун ухаан Монголын уул уурхай, олборлох салбарыг хэрхэн өөрчилж байна” цувралын гол санаа ч энэ: AI бол нэмэлт чимэглэл биш, үйлдвэрлэлийн шинэ стандарт.

Хэрвээ Монголын уурхайнууд 2026 онд нэг алхам урагшилъя гэвэл “ногоон” гэдгээ хамгийн түрүүнд нотлох хэрэгтэй. Нотлох цорын ганц арга нь—өгөгдөл.

Тэгэхээр таны байгууллагад асуулт үлдэж байна: та бүтээгдэхүүнээ тонн-оор зарж байгаа юу, эсвэл тонн + баталгаажсан датагаар зарж эхлэх үү?