Неделя с ТМК. Выпуск №33 (131)
0:00
/
У сотрудников электросталеплавильных цехов, входящих в ТМК, работающих с дуговой сталеплавильной печью, агрегатом «ковш-печь», машиной непрерывной разливки, появился надежный товарищ – комплексная система приложений «Помощник сталевара».
Система приложений «Помощник сталевара» контролирует химический состав и температуру стали, подсказывает количество необходимых ферроматериалов на выпуске и внепечной обработке, рекомендует оптимальную температуру отдачи металла, оптимизирует шихтовки и технологические процессы в ЭСПЦ с целью сокращения расхода материалов, энергоресурсов и повышения качества продукции.
Приложения запущены в работу в ЭСПЦ «Железный озон 32» Первоуральского новотрубного завода (ПНТЗ) и активно используются сталеварами и сотрудниками цеха. Словно кулинарная книга, цифровое приложение рассказывает рецепт, как лучше всего приготовить определенные марки стали: что добавить для лучшего результата, стоит ли повысить или понизить температуру плавки и какой на текущий момент химический состав сплава.
– Наша система помощи сталеварам – это искусственный интеллект, который на основе исторических и текущих данных может предсказать итоговый результат при изменении параметров. А входящий в него оптимизатор, прорабатывая различные варианты, помогает найти лучшее решение и определить, например, сколько нужно добавить ферроматериалов и каких именно.
Это одно из решений внутри комплексной системы «Помощник сталевара», которое позволяет минимизировать потери при их расходе и улучшить химический состав сплавов, – рассказал начальник отдела математического моделирования и методов искусственного интеллекта управления цифровых технологий ТМК Александр Лунев.
Соответствует всем требованиям экологической безопасности. Специальные газоочистные сооружения улавливают и очищают 99,9% технологической пыли и газов, которые образуются при выплавке стали.
Разработкой системы приложений в компании занимаются собственными силами. Работу курирует дирекция по информационным технологиям ТМК, а активным участником и бизнес-заказчиком выступает дирекция эффективности сталеплавильного производства.
– Уже три года над решением трудится кросс-функциональная команда, состоящая из аналитиков, технологов, IT-специалистов и производственников ТМК. Эта команда постоянно развивает данный продукт, расширяет функционал, решение становится комплексным – связывает отдельные модели агрегатов в общую систему управления ЭСПЦ, – отмечает Александр Лунев.
Сотрудники центра компетенций математического моделирования и анализа данных занимались непосредственно разработкой приложений и моделей. Группа технологии металлургического производства ПНТЗ совместно с работниками «Железного озона 32» контролировали начинку приложения: какими данными оно будет наполнено. Поначалу в приложении была только информация по химическому составу текущей плавки, но постепенно оно расширялось.
Сейчас это полноценный помощник сталевара, куда в режиме онлайн поступают все данные, в том числе результаты анализа проб из лаборатории. На всех этапах разработки приложение демонстрировали сталеварам и вносили поступившие от них предложения. Так что к моменту запуска сотрудники уже были хорошо знакомы со своим помощником и на адаптацию ушло минимальное количество времени.
– После всех доработок «Помощник сталевара» можно назвать системой, на которую можно положиться, и ежесуточно мы видим результат от ее использования: в частности, сокращение себестоимости продукции, – отметил начальник смены ЭСПЦ «Железный озон 32» Максим Павлов.
После удачного внедрения «Помощника сталевара» в ЭСПЦ «Железный озон 32» часть программных блоков общей системы уже начали внедрять на всех ЭСПЦ предприятий ТМК: Волжском и Северском трубных заводах, Таганрогском и Ярцевском металлургических заводах.
Технологии искусственного интеллекта в современном мире вошли практически во все сферы повседневной жизни: системы умного города, биометрия лиц, рекомендации в различных стриминговых сервисах, принятие решения о выдаче кредитов, голосовые помощники, автопилот на автомобилях и многое другое.
Производство не является исключением. С помощью алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения проводят мониторинг состояния оборудования, следят за технологическим процессом и его корректностью, измеряют скорость движения конвейера, проводят измерения объектов, детектируют дефекты и интересующие объекты на видео и фото, обеспечивают безопасность сотрудников.
