{"id": "P09-MFG-RU-P02", "record_kind": "practice", "novelty": "new", "prior_id": null, "stream_primary": "MFG", "tags": ["CV_safety"], "organization": "ПАО «Северсталь» (продуктовая линейка «Северсталь-инфоком» / «Северсталь Диджитал»)", "org_type": "действующая компания", "process": "Компьютерное зрение для контроля промышленной безопасности и экологии: контроль утечек сырого коксового газа на коксовой батарее №6, контроль наличия СИЗ на работниках (участок УПЗГ ЦРО ППП), контроль нахождения персонала в опасной зоне (АПР-9, АПР-10, ЦОМ-3 ППП)", "period": "unknown — точная дата внедрения не указана; материал — действующая страница продуктового каталога, посещена 24.09.2026", "industry": "чёрная металлургия (коксохимическое производство)", "function": "безопасность труда и экология", "b2b_b2c": "internal", "country": "Россия", "country_basis": "Череповец; конкретные производственные участки названы в тексте (коксовая батарея №6 и др.)", "before": "unknown — источник не описывает состояние процесса до внедрения CV-решений", "after": "Каталог продуктов «Северсталь Диджитал» перечисляет CV-решения на конкретных участках: контроль утечек сырого коксового газа через двери и арматуру верха коксовой батареи №6; контроль наличия СИЗ на работниках УПЗГ ЦРО ППП; контроль персонала в опасной зоне АПР-9 и АПР-10 ЦОМ-3 ППП.", "technologies": ["CV"], "technology_basis": "«Направления решений: Computer vision, Machine Learning ... Контроль утечек сырого коксового газа через двери и арматуру верха коксовой батареи № 6. Контроль наличия СИЗ на работниках УПЗГ ЦРО ППП. Контроль персонала в опасной зоне АПР-9 и АПР-10 ЦОМ-3 ППП» (it.severstal.com, раздел «ИИ-решения для цифровизации производства»).", "human_role": "unknown — источник не описывает роль оператора/персонала при срабатывании системы", "authority": "unknown — не указано явно, действует ли система только как детектор с оповещением или предпринимает автоматические действия", "change_depth": "operation", "deployment_stage": "unknown", "stage_marker_quote": "источник не использует маркеров стадии («пилот», «в промышленной эксплуатации» и т.п.); перечисленные решения приведены в разделе «Направления решений» продуктовой страницы, отдельно от раздела «Портфолио реализованных проектов».", "ai_native_label": "our_interpretation", "ai_native_label_basis": "Компания не использует термин «AI-native»; классификация как ИИ-практика основана на явном указании технологий Computer Vision/Machine Learning для конкретных участков.", "effects": [], "outcome": "unknown", "uncertainty": "Не подтверждена стадия внедрения (пилот/пром. эксплуатация) и эффект именно этих CV-решений. На странице отдельно указан агрегированный «экономический эффект от реализованного цифрового портфеля... более 2 млрд рублей в год», но он относится ко всему цифровому портфелю компании (MES, ТОиР, планирование и др.), а не изолированно к этим CV-решениям безопасности/экологии — поэтому в effects не включён.", "alternative_explanations": "unknown", "costs_side_effects": "unknown", "transfer_limits": "«Северсталь-инфоком» не только использует эти решения внутри компании, но и предлагает их как услугу внешним заказчикам (раздел «Услуги» на той же странице) — материал частично имеет характер продуктового каталога поставщика, а не исключительно описания внутренней практики. Примечание к дублям (самоаудит по Калибровке 3): URL it.severstal.com/severstal-digital/ уже зарегистрирован в known-url-map.jsonl как материал RU-SRC-06-MAT-01 под источником RU-SRC-06 (монитор-источник, не практика/кейс); прежней карточки практики по этому URL/процессу (CV-безопасность коксохимии) в корпусе нет, поэтому novelty остаётся new.", "pdca": null, "claims": [{"text_ru": "«Северсталь-инфоком» предлагает CV-решения контроля утечек коксового газа, наличия СИЗ и нахождения персонала в опасных зонах на конкретных производственных участках (коксовая батарея №6, УПЗГ ЦРО ППП, АПР-9/10 ЦОМ-3 ППП)", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "факт наличия продукта/решения с привязкой к конкретным участкам", "source_url": "https://it.severstal.com/severstal-digital/", "locator": "раздел «Направления решений»"}], "sources": [{"url": "https://it.severstal.com/severstal-digital/", "title": "ИИ-решения для цифровизации производства — Северсталь Диджитал", "publisher": "Северсталь-инфоком (it.severstal.com)", "author": "unknown", "date": "unknown (страница продукта, дата публикации не указана)", "type": "company_blog", "locator": "раздел «Направления решений» → Computer vision / Machine Learning", "reading_scope": "full_text", "accessed_at": "2026-09-24", "file_id": "P09-MFG-RU-F01"}], "author_model": "claude-sonnet-5", "reviewer": null, "next_action": "Найти независимое подтверждение (пресс-релиз производства, интервью с площадки) со стадией внедрения и датой запуска; отметить в общем реестре, что RU-SRC-06-MAT-01 теперь также использован как источник практики P09-MFG-RU-P02."}
{"id": "P09-MFG-RU-P03", "record_kind": "practice", "novelty": "new", "prior_id": null, "stream_primary": "MFG", "tags": ["predictive_maintenance", "CV_quality", "historical_basis"], "organization": "ПАО «ГМК «Норильский никель»» (Центр развития цифровых технологий)", "org_type": "действующая компания", "process": "ИИ-оптимизация флотации и измельчения руды. Наиболее конкретно (с названием площадки) описана в TechInsider (2024): Талнахская обогатительная фабрика, проект «Цифровая фабрика». Отдельно интервью с директором Центра развития цифровых технологий А. Тестиным (Наука Mail, 2025) описывает по механизму похожую оптимизацию флотации (предиктивная модель + CV-анализ пены) без указания конкретной фабрики — тождество с проектом на Талнахской фабрике источник прямо не подтверждает (см. claims, HYPOTHESIS).", "period": "проект (по TechInsider) стартовал в 2020 году как система-советчик; состояние описано по состоянию на 10.07.2024 (TechInsider, Талнахская фабрика) и 19.06.2025 (Наука Mail, площадка не названа)", "industry": "горно-металлургическая промышленность (цветная металлургия, медно-никелевые руды)", "function": "производство/обогащение полезных ископаемых", "b2b_b2c": "internal", "country": "Россия", "country_basis": "Талнахская обогатительная фабрика, Норильск (Красноярский край) — по TechInsider; интервью Наука Mail площадку не называет", "before": "«Параметры сырья на этих этапах могут очень быстро варьироваться. Человек-оператор на такие изменения реагировать не может» (techinsider.ru, 10.07.2024, про Талнахскую фабрику); «под контролем оператора мельница лишь 49% времени работала в заданных диапазонах мощности» (techinsider.ru).", "after": "По TechInsider (Талнахская фабрика): система-советчик, запущенная в 2020 году с рекомендациями каждые 15 минут, выросла в систему управления в реальном времени, «анализируя более 1000 параметров и управляя более 100 из них» в процессе флотации; CV-система прогнозирует состояние мельницы на 5-15 минут вперёд с точностью 80%, переработка выросла на 1,3%, критические превышения мощности сократились в 4 раза, доля времени работы в целевом диапазоне мощности выросла с 49% до 83%. По Наука Mail (площадка не названа): предиктивная модель для флотации («мы анализируем десятки параметров: объём и качество поступающей руды, количество воды, воздуха, реагентов, выходные показатели») дала прирост извлечения металлов на 0,7-1%; добавление CV-анализа цвета и уровня пены дало дополнительно 0,3-0,5%.", "technologies": ["predictive_ML", "CV", "optimization"], "technology_basis": "«80% наших решений основаны на предиктивной аналитике и машинном обучении»; «мы пошли дальше, добавив компьютерное зрение»; «оцифровали этот опыт, создав алгоритм анализа цвета и уровня пены» (Алексей Тестин, наука.mail.ru, 19.06.2025). «Компьютерное зрение для анализа руды... используя высокоточные камеры...» (techinsider.ru, 10.07.2024).", "human_role": "«Оператор в этой системе выполняет функцию контроля — он находится рядом с аварийной кнопкой и наблюдает за показателями на мониторах, в то время как ИИ самостоятельно регулирует технологический процесс» (наука.mail.ru); «Оператор перехватывает управление только в нестандартных ситуациях» (techinsider.ru, про измельчение на Талнахской фабрике).", "authority": "По TechInsider: система «непрерывно контролируя и оптимизируя процесс флотации в реальном времени, анализируя более 1000 параметров и управляя более 100 из них» — конкретный перечень управляемых воздействий (дозировка реагентов, подача воды и т.п.) источник НЕ раскрывает. По Наука Mail: «Ряд ключевых агрегатов и установок сейчас полностью управляются искусственным интеллектом в автоматическом режиме»; при этом вода/воздух/реагенты у Тестина названы входными параметрами анализа («мы анализируем... количество воды, воздуха, реагентов»), а не явно перечисленными управляемыми воздействиями. Передача управления оператору — только в нестандартных ситуациях (обе формулировки).", "change_depth": "operation", "deployment_stage": "production", "stage_marker_quote": "«Ряд ключевых агрегатов и установок сейчас полностью управляются искусственным интеллектом в автоматическом режиме» (наука.mail.ru, 19.06.2025); «Сегодня она стала «мозгом» всей операции, непрерывно контролируя и оптимизируя процесс флотации в реальном времени» (techinsider.ru, 10.07.2024, Талнахская фабрика).", "ai_native_label": "none", "ai_native_label_basis": "Источник прямо противоречит ярлыку author_claim: сам Тестин говорит «Цифровизация пока не стала ДНК компании» (наука.mail.ru, 19.06.2025); термин «AI-native» ни в одном из двух источников не используется.", "effects": [{"metric": "прирост извлечения металлов при флотации (предиктивная модель, площадка не названа)", "value": "0.7-1", "unit": "%", "baseline": "до внедрения предиктивной модели", "period": "до 19.06.2025", "claimed_by": "Норникель (Алексей Тестин)", "status": "SOURCE_CLAIM", "original_number": "0,7–1%"}, {"metric": "дополнительный прирост извлечения от добавления CV (цвет/уровень пены)", "value": "0.3-0.5", "unit": "%", "baseline": "базовая предиктивная модель без CV", "period": "до 19.06.2025", "claimed_by": "Норникель (Алексей Тестин)", "status": "SOURCE_CLAIM", "original_number": "0,3–0,5%"}, {"metric": "прирост извлечения металлов при флотации (Талнахская фабрика)", "value": "0.5-1", "unit": "%", "baseline": "до внедрения", "period": "до 10.07.2024", "claimed_by": "Норникель (Данил Ивашечкин)", "status": "SOURCE_CLAIM", "original_number": "0,5%-1%"}, {"metric": "рост переработки руды за счёт прогноза состояния мельницы (Талнахская фабрика)", "value": 1.3, "unit": "%", "baseline": "до внедрения CV-прогноза", "period": "до 10.07.2024", "claimed_by": "Норникель (Данил Ивашечкин)", "status": "SOURCE_CLAIM", "original_number": "1,3%"}, {"metric": "сокращение критических превышений мощности мельницы (Талнахская фабрика)", "value": "в 4 раза", "unit": null, "baseline": "под ручным управлением", "period": "до 10.07.2024", "claimed_by": "Норникель (Данил Ивашечкин)", "status": "SOURCE_CLAIM", "original_number": "сократилось в четыре раза"}, {"metric": "доля времени работы мельницы в целевом диапазоне мощности (Талнахская фабрика)", "value": "49 -> 83", "unit": "%", "baseline": "49% под оператором", "period": "до 10.07.2024", "claimed_by": "Норникель (Данил Ивашечкин)", "status": "SOURCE_CLAIM", "original_number": "49% ... до 83%"}, {"metric": "дополнительная EBITDA от решений вертикали инноваций (4 департамента: батарейные технологии, коммерциализация палладия, ИИ, технологические инновации с «Гипроникелем») — доля именно ИИ источником не выделена", "value": 1.5, "unit": "%", "baseline": "2023 год — «на аналогичном уровне»", "period": "2024", "claimed_by": "Норникель (Алексей Тестин)", "status": "SOURCE_CLAIM", "original_number": "дополнительные 1,5% EBITDA"}, {"metric": "снижение стоимости разработки новых кейсов вертикали инноваций за счёт платформенного подхода", "value": 70, "unit": "%", "baseline": "начало 3-летнего периода", "period": "за 3 года до 19.06.2025", "claimed_by": "Норникель (Алексей Тестин)", "status": "SOURCE_CLAIM", "original_number": "снизили... на 70%"}, {"metric": "uptime внедрённых ИИ-решений", "value": "90-100", "unit": "%", "baseline": null, "period": "на 19.06.2025", "claimed_by": "Норникель (Алексей Тестин)", "status": "SOURCE_CLAIM", "original_number": "90-100%"}], "outcome": "success", "uncertainty": "Все количественные эффекты — самоотчёт компании: два интервью в разных изданиях с разными сотрудниками, цифры близки, но не идентичны (0.7-1% и 0.5-1% для флотации) — это не независимая верификация (оба источника аффилированы с той же организацией). Эффект 1,5% EBITDA относится ко всей вертикали инноваций (4 департамента), а не изолированно к ИИ — доля именно ИИ-решений источником не выделена. Отдельный открытый вопрос: относятся ли цифры Тестина (2025, площадка не названа) к той же Талнахской фабрике, что и цифры Ивашечкина (2024) — источники этого не подтверждают (см. claims, HYPOTHESIS). Влияние ИИ также не отделено источниками от общей модернизации Талнахской фабрики, идущей с 2014 года.", "alternative_explanations": "Рост переработки и качества на Талнахской фабрике мог быть частично связан с продолжающейся с 2014 года модернизацией (рост мощности до 10,8 млн т руды/год по techinsider.ru), а не исключительно с ИИ-оптимизацией; источники это не разделяют.", "costs_side_effects": "Сопротивление изменениям у операторов (замена ручного контроля) и у менеджеров (по оценке компании, ранее ~70% времени менеджмента уходило на «тушение пожаров», вызванных нестабильностью процессов); появление новой роли data-инженеров (пока «энтузиасты из числа сотрудников», формализация роли в работе с HR); необходимость постоянного мониторинга дрейфа моделей (ежедневное дообучение со сдвигом на 1 день, центр мониторинга ЦУП); капитальные затраты на вычислительные мощности (частично в облаке) и операционные (электроэнергия, ФОТ).", "transfer_limits": "Модели обучены на трёхлетних исторических данных конкретной фабрики и конкретного типа медно-никелевой руды; перенос на другие руды/фабрики потребует переобучения; инфраструктура мониторинга дрейфа моделей (ЦУП, четырёхуровневая система поддержки с ИТ) может быть недоступна менее зрелым компаниям. Примечание к дублям (самоаудит по Калибровке 3): организация «Норникель» уже присутствует в корпусе с другими процессами и URL — E2-RU-MFG-CASE-001 (генеративный ИИ в промышленном проектировании), E2-RU-MFG-CASE-002 (ИИ-агенты бюджетного/проектного контроля с «Рексофт»), E2-RU-MFG-CASE-003 (безопасное использование ИИ в облаке с Yandex Cloud), RU-CASE-03 (Коммерсантъ, «Скованные единой нейросетью»); ни один из них не про флотацию/измельчение, оба URL этой карточки (science.mail.ru, techinsider.ru) в known-url-map.jsonl не найдены — дублирования нет, novelty: new подтверждена.", "pdca": {"plan": "выбор узких мест производства и метрик (флотация, измельчение)", "do": "внедрение модели-советчика (с 2020, Талнахская фабрика по TechInsider), затем автоматизация, добавление CV-модальности", "check": "мониторинг через ЦУП, метрика uptime 90-100%", "act": "ежедневное дообучение со сдвигом на 1 день; планы добавления аудио-модальности и LLM для сквозной оптимизации нескольких цехов", "who_decides": "Центр развития цифровых технологий совместно с ИТ-департаментом", "standard_update": "четырёхуровневая система поддержки с ИТ-департаментом; корректировки на уровне кода при необходимости"}, "claims": [{"text_ru": "На Талнахской обогатительной фабрике ключевые агрегаты флотации и измельчения к 2024 г. управлялись системой реального времени (>1000 анализируемых параметров, >100 управляемых), выросшей из системы-советчика, запущенной в 2020 г.", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "факт внедрения, площадка, хронология", "source_url": "https://www.techinsider.ru/technologies/1648381-apdeit-promyshlennosti-kak-iskusstvennyi-intellekt-ustroilsya-na-rabotu-na-gorno-obogatitelnuyu-fabriku/", "locator": "текст статьи"}, {"text_ru": "Предиктивная модель флотации, описанная А. Тестиным в 2025 г. (без указания конкретной фабрики), по механизму совпадает с системой на Талнахской фабрике, описанной Д. Ивашечкиным в 2024 г. — вероятно, это один и тот же или родственный проект компании, но прямого подтверждения тождества в текстах нет", "status": "HYPOTHESIS", "verification_scope": "тождество объекта описания между двумя источниками", "source_url": "https://science.mail.ru/articles/3804-kak-nornikel-pereizobretaet-metallurgiyu/", "locator": "сопоставление с techinsider.ru"}, {"text_ru": "Ключевые агрегаты, описанные Тестиным, сейчас полностью управляются ИИ в автоматическом режиме, оператор вмешивается только в нестандартных ситуациях", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "уровень автономии системы (без указания площадки)", "source_url": "https://science.mail.ru/articles/3804-kak-nornikel-pereizobretaet-metallurgiyu/", "locator": "цитата Алексея Тестина"}, {"text_ru": "Дополнительный вклад решений всей вертикали инноваций «Норникеля» (4 департамента, включая ИИ) в EBITDA компании в 2024 году — 1,5%, в 2023 году — на аналогичном уровне; доля именно ИИ не выделена источником", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "агрегированная величина эффекта по вертикали инноваций в целом, не изолирована к ИИ или к конкретному процессу", "source_url": "https://science.mail.ru/articles/3804-kak-nornikel-pereizobretaet-metallurgiyu/", "locator": "цитата Алексея Тестина"}], "sources": [{"url": "https://science.mail.ru/articles/3804-kak-nornikel-pereizobretaet-metallurgiyu/", "title": "ИИ, цвет пены и квантовые компьютеры: как «Норникель» переизобретает металлургию", "publisher": "Наука Mail (VK)", "author": "Наука Mail; интервьюируемый — Алексей Тестин, директор Центра развития цифровых технологий «Норникеля»", "date": "2025-06-19", "type": "media", "locator": "текст статьи целиком", "reading_scope": "full_text", "accessed_at": "2026-09-24", "file_id": "P09-MFG-RU-F10"}, {"url": "https://www.techinsider.ru/technologies/1648381-apdeit-promyshlennosti-kak-iskusstvennyi-intellekt-ustroilsya-na-rabotu-na-gorno-obogatitelnuyu-fabriku/", "title": "Апдейт промышленности: как искусственный интеллект «устроился» на работу на горно-обогатительную фабрику", "publisher": "TechInsider (Фэшн Пресс)", "author": "Редакция сайта; интервьюируемый — Данил Ивашечкин, руководитель разработки ИИ «Норникеля»", "date": "2024-07-10", "type": "media", "locator": "текст статьи целиком", "reading_scope": "full_text", "accessed_at": "2026-09-24", "file_id": "P09-MFG-RU-F11"}], "author_model": "claude-sonnet-5", "reviewer": null, "next_action": "При появлении отчётности «Норникеля» за 2025-2026 год — проверить достижение сквозной оптимизации нескольких цехов (заявленный «следующий шаг»), уточнить, относятся ли обе публикации к одному и тому же объекту (Талнахская фабрика), и выделена ли доля ИИ в EBITDA отдельно от остальной вертикали инноваций."}
{"id": "P09-MFG-RU-P04", "record_kind": "practice", "novelty": "new", "prior_id": null, "stream_primary": "MFG", "tags": ["optimization", "CV_quality"], "organization": "ПАО «Магнитогорский металлургический комбинат» (ММК); разработка — ООО «ММК-Информсервис»", "org_type": "действующая компания", "process": "Комплекс из трёх систем: (1) единая система оптимизационного планирования по технологической цепочке (LP + ML) — с 2023; (2) интегрированная система управления качеством кокса (Data Science) — с июля 2024; (3) система компьютерного зрения контроля качества полосы в ЛПЦ-11", "period": "2023-2024 (даты ввода в промышленную эксплуатацию по тексту); материал-интервью опубликован 06.08.2024", "industry": "чёрная металлургия (доменное производство, коксохимия, прокатное производство)", "function": "производственное планирование, снабжение, контроль качества", "b2b_b2c": "internal", "country": "Россия", "country_basis": "Магнитогорск, по тексту интервью представителей «ММК-Информсервис»", "before": "unknown — интервью не описывает процесс «до», только результат внедрения", "after": "(1) «В 2023 в ПАО «ММК» в промышленную эксплуатацию были введена единая система оптимизационного планирования по всей технологической цепочке», учитывающая универсальные и уточняемые методами машинного обучения в процессе эксплуатации индивидуальные параметры доменных печей; оптимизирует закупку сырья и себестоимость чугуна/агломерата/кокса, автоматизирует сценарный анализ бюджетного плана. (2) «в июле 2024 г. внедрена в промышленную эксплуатацию интегрированная система по управлению качеством кокса», выдающая технологам коксохимического производства рекомендации по стабилизации зольности. (3) «Внедрённая система контроля качества полосы в ЛПЦ-11 позволяет отбраковывать продукцию ненадлежащего качества и сократить количество рекламаций» (точная дата внедрения CV-системы не указана).", "technologies": ["optimization", "predictive_ML", "CV"], "technology_basis": "«используются оптимизационные модели линейного программирования (Linear programming model, LP)»; «...характерные для конкретной доменной печи, которые уточняются в процессе эксплуатации с использованием методов машинного обучения» (система планирования); «с точки зрения работы с табличными данными (Data Science, DS)... интегрированная система по управлению качеством кокса» (система качества кокса); «центр компетенций компьютерного зрения и машинного обучения... автоматическое обнаружение дефектов на ранних стадиях производства» (CV в ЛПЦ-11). Все цитаты — prometall.info, 06.08.2024.", "human_role": "Для системы качества кокса явно указано, что система «выдаёт оптимальные рекомендации технологам коксохимического производства» — решение остаётся за технологом. Для системы планирования и CV в ЛПЦ-11 роль человека источником не детализирована.", "authority": "Для системы качества кокса — явно рекомендательная (технолог принимает решение). Для системы планирования и CV-отбраковки в ЛПЦ-11 — unknown: не указано, действует ли отбраковка полосы автоматически или как предупреждение оператору.", "change_depth": "end_to_end_process", "deployment_stage": "production", "stage_marker_quote": "«В 2023 в ПАО «ММК» в промышленную эксплуатацию были введена единая система оптимизационного планирования по всей технологической цепочке»; «в июле 2024 г. внедрена в промышленную эксплуатацию интегрированная система по управлению качеством кокса» (обе системы явно названы промышленной эксплуатацией). Статус CV-системы в ЛПЦ-11 сформулирован слабее — «внедрённая», без слов «пилот»/«промышленная эксплуатация».", "ai_native_label": "our_interpretation", "ai_native_label_basis": "Компания не использует термин «AI-native», но описывает применение ML/DS/CV в сквозном планировании (охватывающем закупку сырья, себестоимость передельных продуктов и бюджетный сценарный анализ) и контроле качества — по формулировке самого интервью технология «является «сквозной», присутствующей на всех уровнях — от АСУ ТП до систем стратегического управления».", "effects": [], "outcome": "uncertain", "uncertainty": "Обе ключевые системы подтверждены как введённые в промышленную эксплуатацию (не пилот), но интервью не приводит количественных показателей эффекта (экономии, снижения брака и т.п.), поэтому итоговый эффект оценить нельзя. Источник — корпоративное отраслевое интервью («Про Металл»), без независимого подтверждения. В том же интервью упомянуты CV-пилоты (распознавание видов лома, номеров автомобилей/вагонов) и NLP-пилот для юристов — они прямо названы пилотными/тестовыми и не включены в эту карточку как элементы промышленной эксплуатации.", "alternative_explanations": "unknown", "costs_side_effects": "unknown — источник не описывает", "transfer_limits": "Система планирования параметризована под конкретные агрегаты (конкретные доменные печи ММК); индивидуальные коэффициенты уточняются в процессе эксплуатации методами ML, то есть перенос на другое предприятие потребует времени на дообучение. Примечание к дублям (самоаудит по Калибровке 3): организация ММК уже присутствует в known-url-map.jsonl как case E2-RU-MFG-CASE-019 («цифровой помощник прогнозирования» в электросталеплавильном цехе, URL verstov.info) — это другой цех и другой процесс (выплавка стали, а не доменное производство/кокс/ЛПЦ-11), поэтому дублирования нет. URL prometall.info, использованный в этой карточке, в known-url-map.jsonl не найден.", "pdca": null, "claims": [{"text_ru": "В 2023 году в ПАО «ММК» введена в промышленную эксплуатацию единая система оптимизационного планирования по всей технологической цепочке (LP + ML)", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "факт внедрения и стадия (промышленная эксплуатация)", "source_url": "https://www.prometall.info/corp/kak_mmk_nlmk_nornikel_i_severstal_vnedryayut_u_sebya_ii", "locator": "ответ команды «ММК-Информсервис»"}, {"text_ru": "В июле 2024 года в промышленную эксплуатацию внедрена интегрированная DS-система управления качеством кокса с рекомендациями технологам по стабилизации зольности", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "факт внедрения и дата", "source_url": "https://www.prometall.info/corp/kak_mmk_nlmk_nornikel_i_severstal_vnedryayut_u_sebya_ii", "locator": "там же"}, {"text_ru": "CV-система контроля качества полосы в ЛПЦ-11 отбраковывает продукцию ненадлежащего качества и сокращает число рекламаций", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "факт внедрения", "source_url": "https://www.prometall.info/corp/kak_mmk_nlmk_nornikel_i_severstal_vnedryayut_u_sebya_ii", "locator": "там же"}], "sources": [{"url": "https://www.prometall.info/corp/kak_mmk_nlmk_nornikel_i_severstal_vnedryayut_u_sebya_ii", "title": "Как ММК, НЛМК, «Норникель» и «Северсталь» внедряют у себя ИИ", "publisher": "Про Металл (prometall.info)", "author": "редакция «Про Металл»; цитаты — команда «ММК-Информсервис»", "date": "2024-08-06", "type": "media", "locator": "раздел ответа команды «ММК-Информсервис»", "reading_scope": "full_text", "accessed_at": "2026-09-24", "file_id": "P09-MFG-RU-F09"}], "author_model": "claude-sonnet-5", "reviewer": null, "next_action": "Найти более свежий и количественный источник (годовой отчёт ММК, независимая пресса) с цифрами эффекта этих систем."}
{"id": "P09-MFG-RU-P05", "record_kind": "practice", "novelty": "new", "prior_id": null, "stream_primary": "MFG", "tags": ["CV_quality"], "organization": "Группа НЛМК", "org_type": "действующая компания", "process": "Компьютерное зрение (машинное зрение + нейросеть) для мониторинга состояния конвейерных лент в цехе дробления и контроля процесса сепарации руды в магнитно-гравитационных сепараторах при производстве концентрата", "period": "материал опубликован 07.05.2025, описывает текущую практику; дата начала внедрения не указана", "industry": "чёрная металлургия (рудоподготовка, производство концентрата)", "function": "производство / контроль надёжности оборудования и качества", "b2b_b2c": "internal", "country": "Россия", "country_basis": "площадки Группы НЛМК (в том же материале упомянуты СГОК, НЛМК, Алтай-Кокс)", "before": "«Если раньше технологи контролировали процесс сепарации на глаз, то теперь в процесс вовлечён искусственный интеллект» — иного описания состояния «до» источник не даёт (nlmk.shop, 07.05.2025).", "after": "«Для мониторинга оборудования мы используем технологию машинного зрения. На участках конвейеров... установлены камеры. Они передают информацию на сервер для последующей обработки нейросетью. Программа анализирует состояние ленты и при распознавании дефектов передаёт информацию оператору в режиме реального времени». Для сепараторов: «Камеры следят за процессом и передают информацию в нейросеть... Если есть отклонения показателей от нормы, то технолог получает уведомление о необходимости вмешательства в процесс. Результат — производительность магнитных сепараторов выше, а дефектов меньше».", "technologies": ["CV"], "technology_basis": "«мы используем технологию машинного зрения... нейросетью»; «теперь в процесс вовлечён искусственный интеллект... передают информацию в нейросеть» (nlmk.shop, 07.05.2025).", "human_role": "Оператор/технолог получает уведомление в реальном времени и принимает решение о вмешательстве; система решение не принимает.", "authority": "Система выполняет только детекцию и уведомление («передаёт информацию оператору», «технолог получает уведомление о необходимости вмешательства») — самостоятельных управляющих действий в тексте не описано.", "change_depth": "operation", "deployment_stage": "production", "stage_marker_quote": "«Для мониторинга оборудования мы используем технологию машинного зрения» и «теперь в процесс вовлечён искусственный интеллект» — формулировки в настоящем времени от первого лица компании, без слов «пилот»/«тестируем».", "ai_native_label": "our_interpretation", "ai_native_label_basis": "Компания не называет это «AI-native», но explicitно описывает применение CV/нейросетей на двух конкретных участках рудоподготовки.", "effects": [{"metric": "производительность магнитных сепараторов", "value": "выше (без цифр)", "unit": null, "baseline": "ручной визуальный контроль технологом", "period": "unknown", "claimed_by": "НЛМК", "status": "SOURCE_CLAIM"}, {"metric": "количество дефектов при сепарации", "value": "меньше (без цифр)", "unit": null, "baseline": "ручной визуальный контроль технологом", "period": "unknown", "claimed_by": "НЛМК", "status": "SOURCE_CLAIM"}], "outcome": "uncertain", "uncertainty": "Компания заявляет качественное улучшение («производительность... выше, дефектов меньше»), но не приводит количественных показателей. Нет даты начала эксплуатации и независимого подтверждения; материал — корпоративная новость на сайте интернет-магазина НЛМК, без указанного автора.", "alternative_explanations": "unknown", "costs_side_effects": "unknown", "transfer_limits": "Решения привязаны к конкретному технологическому оборудованию (конвейеры цеха дробления, магнитно-гравитационные сепараторы) конкретных площадок НЛМК.", "pdca": null, "claims": [{"text_ru": "НЛМК использует машинное зрение и нейросети для мониторинга конвейерных лент в цехе дробления и контроля сепарации руды в магнитно-гравитационных сепараторах, с уведомлением оператора/технолога при отклонениях", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "факт применения технологии и её механизм", "source_url": "https://nlmk.shop/company/news/Where_and-how_NLMK_uses_neural_networks/", "locator": "разделы «Применение AI для мониторинга конвейеров» и «Нейросети и производство концентрата»"}], "sources": [{"url": "https://nlmk.shop/company/news/Where_and-how_NLMK_uses_neural_networks/", "title": "Стальной хай-тек: где и как НЛМК применяет нейросети", "publisher": "НЛМК (интернет-магазин nlmk.shop)", "author": "unknown (корпоративная публикация без указанного автора)", "date": "2025-05-07", "type": "company_blog", "locator": "текст статьи целиком", "reading_scope": "full_text", "accessed_at": "2026-09-24", "file_id": "P09-MFG-RU-F14"}], "author_model": "claude-sonnet-5", "reviewer": null, "next_action": "Проверить, есть ли количественные данные об эффекте (снижение простоев конвейеров, брак) в более поздних публикациях НЛМК."}
{"id": "P09-MFG-RU-P06", "record_kind": "practice", "novelty": "new", "prior_id": null, "stream_primary": "MFG", "tags": ["food_industry"], "organization": "Холдинг Food Union (компания «Шин-Лайн»)", "org_type": "действующая компания", "process": "Использование ИИ-инструмента (совместно с поставщиком ингредиентов Puratos) для подбора сочетаний вкусов при разработке новых рецептур мороженого на основе данных газовой хроматографии и масс-спектрометрии", "period": "доклад на конференции «Пищевка3D FooDigital» (ИТМО), материал опубликован 08.12.2025; год внедрения инструмента не указан", "industry": "пищевая промышленность (производство мороженого)", "function": "R&D / разработка рецептур", "b2b_b2c": "B2C", "country": "Россия", "country_basis": "доклад сделан в России (конференция в ИТМО, Санкт-Петербург) председателем совета директоров «Шин-Лайн» Дмитрием Докиным; операционная география Food Union в тексте не детализирована", "before": "unknown — явного количественного описания процесса «до», кроме срока разработки, не приведено", "after": "«С помощью компании Puratos холдинг Food Union смог подобрать новые необычные сочетания вкусов мороженого, например, «фисташка-черника». Они использовали искусственный интеллект, который с помощью газовой хроматографии и масс-спектрометрии улавливает и распознает химические молекулы ароматических веществ в продукте и определяет доминирующие. На основе анализа система подбирает ингредиенты с общими компонентами аромата». Результат — сокращение разработки нового вида продукта с шести месяцев до двух.", "technologies": ["other"], "technology_basis": "«Они использовали искусственный интеллект, который с помощью газовой хроматографии и масс-спектрометрии улавливает и распознает химические молекулы ароматических веществ в продукте» (news.itmo.ru, 08.12.2025); тип алгоритма/архитектура ИИ источником не детализированы.", "human_role": "unknown — не детализировано, кто применяет систему на стороне Food Union/Puratos и какова роль технологов/дегустаторов в финальном отборе", "authority": "«Его компания использует ИИ в качестве ассистента для решения нескольких задач» — прямо названо ассистентской, не автономной ролью; финальное решение по рецептуре не описано как принимаемое системой.", "change_depth": "operation", "deployment_stage": "production", "stage_marker_quote": "«...холдинг Food Union смог подобрать новые необычные сочетания вкусов мороженого, например, «фисташка-черника»» — завершённое действие с конкретным выпущенным продуктом, а не пилот или план.", "ai_native_label": "author_claim", "ai_native_label_basis": "Председатель совета директоров «Шин-Лайн» сам называет инструмент «искусственным интеллектом» и описывает его как ассистента компании.", "effects": [{"metric": "срок разработки нового вида продукта", "value": 2, "unit": "месяца", "baseline": "6 месяцев", "period": "unknown", "claimed_by": "Food Union / «Шин-Лайн» (Дмитрий Докин)", "status": "SOURCE_CLAIM"}], "outcome": "success", "uncertainty": "Нет данных о числе применений инструмента, кроме одного названного примера («фисташка-черника»); нет информации о затратах на внедрение; неясно, чей это инструмент — Food Union или партнёра-поставщика Puratos (материал частично может иметь характер описания решения поставщика).", "alternative_explanations": "unknown", "costs_side_effects": "unknown", "transfer_limits": "Инструмент, по-видимому, предоставлен или разработан поставщиком ингредиентов Puratos — перенос на другие продуктовые категории или на компании без похожего партнёрства источником не описан.", "pdca": null, "claims": [{"text_ru": "Food Union/«Шин-Лайн» с помощью ИИ-инструмента на основе газовой хроматографии и масс-спектрометрии (с партнёром Puratos) сократила срок разработки нового вида мороженого с 6 до 2 месяцев и выпустила вкус «фисташка-черника»", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "факт применения и заявленная величина эффекта", "source_url": "https://news.itmo.ru/ru/startups_and_business/innovations/news/14627/", "locator": "цитата Дмитрия Докина"}], "sources": [{"url": "https://news.itmo.ru/ru/startups_and_business/innovations/news/14627/", "title": "ИИ в пищевой индустрии: реальные кейсы с конференции FooDigital", "publisher": "ITMO.NEWS", "author": "Елизавета Кокорина", "date": "2025-12-08", "type": "media", "locator": "раздел «Как сделать «вау»-продукт с помощью ИИ»", "reading_scope": "full_text", "accessed_at": "2026-09-24", "file_id": "P09-MFG-RU-F08"}], "author_model": "claude-sonnet-5", "reviewer": null, "next_action": "Проверить, есть ли собственные материалы Food Union (сайт, отчётность) с деталями и другими примерами применения инструмента."}
{"id": "P09-MFG-RU-S01", "record_kind": "source", "novelty": "new", "prior_id": null, "stream_primary": "MFG", "tags": ["metallurgy_RU"], "entity_type": "media", "name": "Про Металл (Prometall.info)", "author": "редакция «Про Металл»", "url": "https://www.prometall.info/", "language": "ru", "country": "Россия", "country_basis": "издание сфокусировано на российской металлургической отрасли (рубрики: ЕВРАЗ, ММК, НЛМК, НОРНИКЕЛЬ, ОМК, РУСАЛ, СЕВЕРСТАЛЬ)", "topics": ["металлургия", "горнодобыча", "ИИ в промышленности", "экология промышленности"], "processes": ["производственное планирование", "контроль качества", "ТОиР"], "why_selected": "Узкоспециализированный отраслевой портал по российской металлургии с отдельными рубриками по каждой крупной компании (ЕВРАЗ/ММК/НЛМК/НОРНИКЕЛЬ/ОМК/РУСАЛ/СЕВЕРСТАЛЬ) и разделом «Ноу-хау»; в прочитанном материале — прямые цитаты представителей ММК, НЛМК и «Норникеля» о внедрении ИИ, недоступные в общих деловых СМИ.", "relevant_publications": [{"url": "https://www.prometall.info/corp/kak_mmk_nlmk_nornikel_i_severstal_vnedryayut_u_sebya_ii", "title": "Как ММК, НЛМК, «Норникель» и «Северсталь» внедряют у себя ИИ", "date": "2024-08-06", "summary_ru": "Интервью с представителями НЛМК, «Норникеля» и «ММК-Информсервис» о конкретных ИИ/ML/CV-системах, введённых в промышленную эксплуатацию в 2023-2024 годах.", "reading_scope": "full_text"}], "last_activity": {"date": "2026-09-24", "basis": "лента новостей на сайте на момент обращения показывает публикации с датой 24.09.2026"}, "observed_frequency": {"value": "несколько новостей в день", "period_observed": "однократный просмотр 24.09.2026", "method": "визуальный просмотр ленты новостей рядом со статьёй"}, "audience": "unknown", "coverage_note": "Узкий отраслевой охват (только металлургия/горнодобыча, преимущественно Россия и СНГ), но с отдельными рубриками по каждой крупной компании — глубина по теме выше, чем у общих деловых СМИ.", "reliability_note": "Отраслевое издание с указанием авторства редакции и датами публикаций (проверено через meta datePublished); интервью с представителями компаний — самоотчёт, требует внешней проверки.", "quality_limits": "Прочитан только один материал (минимум для приоритетного статуса не набран); часть контента — прямые цитаты компаний без независимой проверки.", "priority": "discovery", "update_methods": [{"type": "telegram_public_preview", "url": "https://t.me/prometallinfo", "how_found": "observed_on_page", "tested": false}, {"type": "public_web", "url": "https://www.prometall.info/", "how_found": "observed_on_page", "tested": false}], "recommended_check_frequency": "раз в 2-4 недели (HYPOTHESIS) — узкоотраслевой портал с невысокой, но профильной частотой публикаций по ИИ в металлургии", "claims": [{"text_ru": "Про Металл — действующий отраслевой портал с рубриками по крупнейшим российским металлургическим компаниям и отдельными материалами о внедрении ИИ", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "факт существования и тематический охват издания", "source_url": "https://www.prometall.info/corp/kak_mmk_nlmk_nornikel_i_severstal_vnedryayut_u_sebya_ii", "locator": "структура сайта (меню «Корпорации»), дата публикации материала"}], "sources": [{"url": "https://www.prometall.info/corp/kak_mmk_nlmk_nornikel_i_severstal_vnedryayut_u_sebya_ii", "title": "Как ММК, НЛМК, «Норникель» и «Северсталь» внедряют у себя ИИ", "publisher": "Про Металл (prometall.info)", "author": "редакция «Про Металл»", "date": "2024-08-06", "type": "media", "locator": "полный текст статьи и элементы главной страницы (меню, лента новостей)", "reading_scope": "full_text", "accessed_at": "2026-09-24", "file_id": "P09-MFG-RU-F09"}], "author_model": "claude-sonnet-5", "reviewer": null, "next_action": "При следующем обращении к пакету MFG прочитать ещё 1-2 материала портала (например, из рубрик ЕВРАЗ/РУСАЛ) для перевода из discovery в watch/priority."}