SYMX.AI delivers industrial AI and IoT solutions for mining and heavy industry, combining fleet management, asset health, edge hardware, connectivity, and analytics. Its platform helps operators reduce downtime, optimize fuel and consumables, extend component life, and improve operational readiness across mixed OEM fleets in underground and open-pit environments worldwide.

SYMX.AI — канадская технологическая компания, разрабатывающая решения на базе промышленного AI и IoT для повышения эффективности горнодобывающих и других промышленных предприятий. Платформа объединяет сбор и передачу данных с мобильной техники, мониторинг технического состояния оборудования, управление парком, аналитику и инструменты искусственного интеллекта в единой OEM-агностичной среде.

Ключевая технология X.Machines обеспечивает сбор, отслеживание и анализ данных от различных типов горной техники — от крупнотоннажных карьерных самосвалов до подземных сервисных машин. Платформа помогает выявлять неэффективность и потенциальные неисправности, формировать предупреждения и переходить от планового обслуживания к предиктивному техническому обслуживанию.

X.Parts использует искусственный интеллект и обработку естественного языка (NLP) для анализа данных из журналов технического обслуживания. Система помогает выявлять повторяющиеся неисправности, определять компоненты с повышенным риском отказа и принимать более обоснованные решения по ремонту и управлению запасными частями.

Экосистема SYMX.AI также включает решения для подключения оборудования, мониторинга состояния шин и оперативного управления парком. Платформа рассчитана на работу со смешанными парками техники различных производителей, позволяя объединять данные от разных OEM в едином цифровом контуре.

Компания работает как на открытых, так и на подземных горных предприятиях и сотрудничает с такими международными горнодобывающими компаниями, как Agnico Eagle, Vale, Glencore и Freeport-McMoRan.

Практическая ценность для ГМК: SYMX.AI может быть особенно интересна предприятиям, которые хотят получить больше производительности от уже имеющегося парка техники — снизить незапланированные простои, оптимизировать расход топлива, перейти к техническому обслуживанию по фактическому состоянию оборудования и объединить данные смешанного парка различных производителей в единой системе.