Архив Металлургия и горная добыча · Добыча руд и нерудных материалов

Antamina: ИИ-ассистент AVA для техобслуживания, оценка экономии 830 часов

По данным авторов из Antamina, за год работы ассистент AVA обработал более 2 500 запросов 65 сотрудников службы техобслуживания, что компания оценивает в 830 операционных часов экономии. Ассистент отвечает на вопросы по остаткам материалов, заявкам на закупку, кадрам и охране здоровья.

Стадия
Промышленная эксплуатация
География
Перу
Год
2026
Источники
1
CB-002180
проверено 24.10.2026

/01 · ключевые результаты

оценка strategai

Оценку не приводим: экономия выражена в часах, цена часа и метод расчёта в источнике не указаны

По данным авторов из Antamina, за год работы ассистент AVA обработал более 2 500 запросов 65 сотрудников службы техобслуживания, что компания оценивает в 830 операционных часов экономии. Ассистент отвечает на вопросы по остаткам материалов, заявкам на закупку, кадрам и охране здоровья.

Стадия
Промышленная эксплуатация
География
Перу
Год
2026
Источники
1
CB-002180
проверено 24.10.2026

/02 · паспорт кейса

/ паспорт кейса · CB-002180Compañía Minera Antamina

Бизнес

Компания
Compañía Minera Antamina
Отрасль
Металлургия и горная добыча · Добыча руд и нерудных материалов
Функция
Корпоративная продуктивность и знания
Задача
Корпоративный ассистент / RAG по базе знаний

Технология

Класс AI
Генеративный ИИ: LLM, ассистенты, RAG
Тип решения
Гибридное решение: Microsoft Azure OpenAI, Databricks
Данные
Данные SAP (остатки материалов, статусы заявок на закупку) и база знаний из внутренних процедур и стандартов на платформе Databricks.

Внедрение

Стадия
Промышленная эксплуатация, на 2026
География
Перу

/03 · описание кейса

Бизнес-задача

Компания Antamina, горнодобывающая операция в Перу, столкнулась с тем, что сотрудникам приходилось прерывать работу, идти к компьютеру и искать данные в нескольких системах: остатки запчастей, статусы заявок на закупку, процедуры, кадровые вопросы. Особенно это проявлялось в службе техобслуживания. По оценке команды снабжения на воркшопе, около 40% рабочего времени уходило на ответы на запросы пользователей, а одна проверка у механика занимала примерно 30 минут. Задача состояла в том, чтобы дать персоналу в поле быстрый доступ к этой информации без технических знаний и без отрыва от работы.

Решение

AVA (Asistente Virtual de Antamina) — разговорный ассистент на генеративном ИИ, доступный в WhatsApp. Он построен по схеме RAG: сначала семантический поиск по базе знаний из внутренних документов и процедур, затем ответ языковой модели GPT-4o из Azure OpenAI только на основе найденного. Промежуточная логика определяет домен вопроса и направляет его в базу знаний или в два интерфейса к SAP: остатки материалов в реальном времени и статусы заявок на закупку. Домены: снабжение, кадры и охрана труда и здоровья. Модель выбрана по результатам сравнения с GPT-4o mini на 248 вопросах.

Внедрение

База знаний создана из документов, проверенных специалистами функций, и размещена на платформе Databricks. Решение работает в облаке Azure за API Gateway, архитектуру проверила служба кибербезопасности. Сначала три недели шёл тест с контролируемой группой из службы техобслуживания, затем три недели пробной эксплуатации в рабочей среде, где зарегистрировано 201 обращение. После этого AVA стал официальным каналом компании; для внедрения использовали рассылки, экраны, внутреннее радио, обучающие материалы и аватар ассистента. За первый год зарегистрировано более 2 500 запросов 65 сотрудников службы техобслуживания, 70% запросов касались остатков и заявок; авторы оценивают экономию в 830 операционных часов. Сейчас компания переходит на официальный WhatsApp Business API.

/04 · источники и проверка

Что подтверждено

  • Авторы из Antamina сообщают, что за год после запуска AVA получил более 2 500 запросов от 65 сотрудников службы техобслуживания.
  • Компания оценивает экономию в 830 операционных часов, более 12 часов на пользователя; раньше проверка наличия запчасти занимала в среднем около 30 минут.
  • На контрольных вопросах перед запуском GPT-4o дал 94% верных ответов против 83,9% у GPT-4o mini.
  • 70% запросов пришлось на домен снабжения: остатки материалов и статусы заявок на закупку.

Ограничения

  • 830 часов — оценка авторов за первый год; метод расчёта не раскрыт, денежная экономия не приведена.
  • Цифры относятся к 65 пользователям службы техобслуживания и не распространяются на весь персонал Antamina.
  • 94% точности получены на 248 контрольных вопросах до запуска и не показывают долю верных ответов в промышленной эксплуатации.
  • Источник — технический доклад сотрудников Antamina в специальном выпуске журнала; независимой проверки цифр нет.
  1. [1] Revista Minería (Instituto de Ingenieros de Minas del Perú)

    Transformación digital en la minería: AVA, la solución conversacional basada en inteligencia artificial que optimiza el acceso a información crítica en Antamina

    компания · специальный выпуск журнала, 2026 год

    Открыть источник

Архив Сообщить о неточности

АрхИИВ /strategai · CB-002180 · Версия 1 · 24.10.2026 · /c/CB-002180/