На Магнитогорском металлургическом комбинате (ММК) в Управлении главного энергетика внедрена система роботизированной автоматизации процессов (RPA). Проект, реализованный Центром технологий роботизации «Некст», охватил 22 процесса в ключевых функциональных областях: управление материально-техническими ресурсами, организация технического обслуживания и ремонтов, формирование отчетов по технико-экономическим показателям, а также учет и прогнозирование потребления электроэнергии.

Программные роботы работают круглосуточно, выполняя рутинные операции. Ключевой целью проекта было создание безошибочной системы управления энергоресурсами, которая обеспечивает работу всего металлургического производства, включающего три электростанции и несколько энергетических цехов. Совокупное потребление энергии предприятиями группы ММК в 2024 году составило 327,95 миллионов гигаджоулей.

Автоматизация привела к значительному сокращению времени выполнения стандартных задач. Например, робот, готовящий аналитический отчет о запасах, справляется с этой работой за один час вместо прежних двух дней. Робот, обрабатывающий заявки, завершает многоэтапную проверку данных за два дня вместо недели. Формирование ежемесячного отчетного документа по ремонтам теперь занимает два часа вместо трех дней.

Другие программные роботы решают более специализированные задачи. Один из них полностью исключил ситуацию с повторными закупками идентичного оборудования за счет автоматического аудита складских остатков. Другой робот на 40 процентов сократил среднее время устранения неисправностей благодаря непрерывному мониторингу и раннему выявлению дефектов. Ежедневные суточные отчеты, которые начальники цехов ранее составляли вручную, теперь со стопроцентной точностью формируются автоматически в ночное время, экономя до двух часов рабочего времени каждого руководителя ежедневно.

Кумулятивный экономический эффект от внедрения RPA с 2019 года оценивается в 38 миллионов рублей. Эта сумма сложилась за счет предотвращения простоев оборудования, исключения штрафов за ошибки в отчетности и оптимизации расходов на фонд оплаты труда. Автоматизация позволила перераспределить трудовые ресурсы, высвободив время, эквивалентное работе шести штатных специалистов в год. Система также обеспечила стопроцентную точность данных и позволила перевести часть оборудования на предиктивную модель обслуживания, основанную на прогнозировании поломок.