Оюу толгойн уурхайд хиймэл оюун ухаан ашиглан тоног төхөөрөмжийн гэмтлийг урьдчилан мэдэж, болзошгүй эрсдэлээс хамгаалснаар 12 сая ам.долларын өртөгтэй сул зогсолтоос сэргийлж чадсан дөрвөн гишүүнтэй залуу багийн нэг Хөрөнгийн хяналтын мэргэжилтэн Цогтын Галдангийн түүхээс хуваалцаж байна.

Оюу толгойтой анх 2010 онд ахлах ангийн сурагч байхдаа сониноос танилцаж байлаа.

Тухайн үед Монголд их л хэрэгтэй юм байна даа гэж бодож байснаа санадаг. Одоо бол амьдралын минь 13 жил хамт байсан анд нөхөр минь болжээ.

Би математик, геометрийн хичээлдээ сайн хүүхэд байсан. Хүн дуртай зүйлээрээ юу хийх вэ гэж боддог шүү дээ.

Тэгээд л 2011 онд мэргэжлээ сонгохдоо банк санхүү гэхээс илүү хийж, бүтээж чадах салбар бол уул уурхай гэж харсан учир ШУТИС-ийн Уул уурхайн механик инженерийн ангид элсэн орсон.

Суралцах явцдаа Оюу толгойн дотоодын тэтгэлэгт хөтөлбөрт хамрагдаж байсан. Энэ үеэс тус компанид ажиллах урам зориг, хүсэл мөрөөдөлтэй болсон.

Их сургуулиа төгссөнийхөө дараа шинэ төгсөгчдийг ажилд аваад, сургаж хүмүүжүүлэн ажлын байранд бэлтгэдэг “Шинэ төгсөгч инженер” хөтөлбөрт мөн хамрагдсан.

Эргээд санахад аливаа ажлыг гүйцэтгэхэд нэг бүрчлэн зааварчилгаа авдаг, дүрэм журмыг ягштал баримталдаг, аюулгүй ажиллагааг чухалчилдаг нь онцлогтой санагдаж байсан. Мөн гадаад мэргэжилтнүүд их байсан тул тэднээс хэлний чадвар, техкникийн чадварын хувьд их зүйл сурсан.

Улмаар үр дүнтэй төсөл, арга хэмжээ хэрэгжүүлэх, гадаад экспертүүдээс суралцах хүсэл тэмүүлэл маань хоёр жилийн хөтөлбөрийн дундаас нь жинхлэгдэхэд нөлөөлсөн гэж боддог.

Дараа нь хоёр жил баяжуулах үйлдвэрийн засварын механик инженерээр ажиллаад, ажилд орсон гуравдах жилдээ компаниасаа олон улсын тэтгэлэгт шалгарч, дэлхийн шилдэг 30 дотор багтдаг Австралийн Сиднейн их сургуульд суралцан магистрын зэрэг хамгаалсан. Компаниас бүх зардлыг хариуцаж байсан тул сурч боловсроход санаа зовох зүйлгүй, амжилттай суралцаад, хоёр жилийн өмнө ирсэн.

Ирснээсээ хойш Баяжуулах үйлдвэрийн засварын ахлах механик инженерээр ажиллаж байгаад, жилийн өмнөөс Хөрөнгийн удирдлагын хэлтэст Хөрөнгийн хяналтын мэргэжилтнээр ажиллаж байна.

Учир нь манай үйлдвэрийн тоног төхөөрөмжүүдийн эвдрэл гэмтлийг хиймэл оюун ухаан ашиглан урьдчилан мэдэх, хянах систем илүү хөгжсөн.

Энэ системийг гуравдугаар сараас хойш зургаа орчим сарын турш албан ёсоор ажиллуулж, гар бие оролцож буй минь энэ.

Тайлбарлавал техник засварын 3-4 шат бүхий тактик бий. Нэгдүгээрт эвдэрснийх нь дараа очиж үзээд, засварлах. Хоёрдугаарт цагт баригдсан буюу жишээлбэл 10 мянган цаг ажилласных нь дараа засварлах. Гуравдугаарт бидний хэрэглэж байгаа тоног төхөөрөмжийн үзлэг оношлогоо дээр суурилсан буюу чичиргээний, дулааны, хэт авианы, тосны шинжилгээний гэх мэтчилэн техникийн үзлэгүүд дээр үндэслэн оношлож засварлах.

Харин одоогийн ашиглаж эхлээд буй арга маань чичиргээний өгөгдөлийг хуучин 2-6 долоо хоног тутам гэх мэт интервалаар гараар авдаг байсныг автоматжуулаад, хамгийн чухал гэсэн 300 тоног төхөөрөмжид байнгын чичиргээний 2700 орчим мэдрэгч суурилуулан өгөгдөл цуглуулдаг болно.

Мөн тухайн тоног төхөөрөмжүүдэд суурилагдсан байдаг чадлын, температурын, түвшний, урсгалын, даралтын гэх мэт 5600 мэдрэгчүүдийн цуглуулсан датаг ашиглах юм. Эдгээр нийт 8000 гаран мэдрэгчийн датаг (ML-Machine Learning) Машин сургалт дээр суурилсан програм хангамж ашиглан тоног төхөөрөмжүүдээ үнэлэн засварлана. Маш товчоор манай засварын тактик нэг шатаар ахих юм.

Энэ яаж ажилладаг вэ гэвэл нэгдүгээрт сэрэмжлүүлэх дохио авна. Ингэснээр нэг бүрчлэн үзэх, шалгах хүний оролцоог багасгаж байна.

Хоёрдугаарт тухайн тоног төхөөрөмжид ямар нэг эвдрэл гарсан бол тэр түүхийг нь заагаад өгчихнө. Хүнээр бол өвчний түүх гэж байдаг шиг. Улмаар ямар өвчтэй байсан, яаж эмчилсэн, эмчлэх вэ гэдгийг мэдчихнэ.

Жишээлбэл нэг төхөөрөмжийн холхивчны тохиргоо алдагдсан байвал сануулаад өгчихнө. Зургаан сарын дараа ч юм уу өмнөх өгөгдлөөсөө үндэслээд, сануулсантай адил шинж тэмдэг илэрвэл холхивчны тохиргоо алдагдах гэж байна шүү гэдгийг урьдчилаад хэлээд өгнө.

Эвдрэл гэмтлээ урьдчилж хараад, төлөвлөгөөний багтаа мэдэгдээд, сэлбэг, хүн хүч зэргээ эртнээс бэлдээд байж байна гэсэн үг.

Уул уурхайд зогсолт гэж байх ёсгүй.

Цаг хугацаа бол маш чухал. 2-4 долоо хоногийн давтамжтайгаар нэг бүрчлэн эвдрэл гэмтлийг нь хүн шалгаад, үзлэг хийн тоног төхөөрөмжтэйгөө харьцаад байна гэдэг бол цаг хугацаа, аюулгүй байдал талаасаа маш алдагдалтай. Үүнийг л технологиор шийдэж, бүтээмж, ашигт ажиллагаагаа нэмэгдүүлж байгаа юм.

Хүний оролцоог багасгалаа гээд ажилгүй болохгүй. Илүү бүтээмжтэй, үр ашигтай зүйлд цагаа зарцуулах боломжтой болж байгаа. 

Яахав, технологи ч гэсэн алдах үе байна шүү.

Үүнийг бид тогтмол хуралдаад, дохионыхоо зөв, буруугаар нь ангилаад, буруу байх тохиолдолд, AI/ML дээрээ ажиллаж, энэ хэвийн ажиллаж байсан байна шүү гэдгийг нь таниулчихдаг. Улмаар одоогийн 30 хувьдаа буруу байх магадлалыг улам багасгаад, зөвхөн зөв дохиогоо л авдаг болно гэсэн үг. 

Зарим тоног төхөөрөмж эвдрээд, нэг цаг зогсоход л 50.000 ам.долларын алдагдал  хүлээдэг. Энэ алдагдлыг л урт хугацаандаа бууруулах буюу төлөвлөгөөт бус зогсолтыг 70 хувь бууруулах зорилготой ажиллаж байна. 

Одоогоор энэ технологийг ил уурхайд ажиллаж байсан инженер, далд уурхайд ажиллаж байсан инженер, хөрөнгийн удирдлагад ажиллаж байсан инженер болон миний хувьд карьерынхаа туршид баяжуулах үйлдвэрт ажиллаж байсан гээд тус тусын туршлагатай дөрвөн инженер хариуцан ажиллуулж байна.

Компанийн хувьд биднийг Австралид олон улсын  сургалтад хамруулж, хоёр долоо хоногийн өмнө шалгалтаа амжилттай өгч, эхний түвшний батламжаа аваад ирсэн. Мөн тус технологийг манайд нийлүүлж буй компаниас 7 хоног тутам 2 цаг хуралдаж, асуудал, шийдлээ ярилцан суралцсаар байгаа.

Сая Австралийн үйлдвэрүүдээр орсон туршлагаас харахад хөдөлгөөнт тоног төхөөрөмждөө хиймэл оюун ухаан(AI) өгөгдөл дээр тулгуурлан өөрийгөө сайжруулдаг(ML) технологийг түлхүү ашиглаж, сайжирсан байгаа ажиглагдсан.

Бидний хувьд хөдөлгөөнт тоног төхөөрөмжөөс гадна суурин төхөөрөмждөө хиймэл оюун ухаан ашиглаж байгаа нь дэлхий даяар 35 улсад уул уурхайн үйлдвэрлэл эрхэлж буй Рио Тинто группийн уурхай дундаас анхдагч нь гэдгийг бусад улсын мэргэжилтнүүдтэй ярилцаж байхдаа мэдсэн. 

Бид энэ технологийг нэвтрүүлж буй төслөө “Ухаалаг үйлдвэр” гэж нэрлэж байгаа юм.

4 сая орчим ам.долларын өртгөөр боссон. Харин 6 сарын хугацаанд 50 орчим төхөөрөмжид ашиглаад 12 сая орчим ам.долларын өртөгтэй сул зогсолтоос сэргийлээд байна. 2026 оны сүүл гэхэд 300 төхөөрөмждөө ашиглаад ирэхэд илүү үр дүн харуулна гэдэгт итгэлтэй байна.

Дээрээс нь хувь хүний хувьд мэргэжлийн үүднээс хөгжүүлэхээс гадна маш олон хүн танилцуулдаг, тайлбарладаг ур чадвар нэмэгдэж байна. Өчигдөр л гэхэд группийн захирал ирж, танилцуулсан, түүнээс өмнө Хаан банкны удирдах ажилчид гэх мэтчилэн шинэ технологи нэвтрүүлж байгаа гэдэг утгаараа илүү илтгэх, танилцуулах чадвар хөгжиж байна.

Нэг ментор маань хэлж байсан юм.

“Ер нь компани гэдэг чинь хүмүүс л байдаг юм байна шүү дээ” гээд. Тиймээс энд ажиллаж байгаа хүмүүс бол маш чухал. Энэ ажлаас дүгнээд харахад л дэлхийд дөнгөж хэрэгжиж эхэлж байгаа зүйлсийг турших тэр санал санаачилгыг гаргаад, хэрэгжүүлээд явж байна гэхээр маш инновацлаг, шинийг санаачлагч нар байгаа биз. Удирдлагын түвшинд маш нээлттэй учраас шинэ төслүүд маань амжилттай хэрэгждэг гэж бодож байна.

Хамгийн сүүлд хэлэхэд компани ажилтан хоёулаа нэгэндээ өгөөжтэй, нэг зорилгын төлөө хамтдаа урагшлах сэтгэлгээтэй байх хэрэгтэй. Хүнээр бол ажлаа, компаниа найзаа гэж ойлгодог. Нэг ёсондоо энэ бүхэн бараг л миний амьдрал болсон байна.

Хамт олны хувьд ч компанийн соёл, эрүүл харилцаа төгөлдөржсөн гэдгээрээ бахархаж, урам зоригтой ажиллаж байна.