Неделя с ТМК. Выпуск №50 (148)
0:00
/
Крупные промышленные и логистические компании РФ в рамках сессии «ИТ в промышленности 2024» конференции «TAdviser SummIT» рассказали о применении искусственного интеллекта на своих предприятиях. Широкое применение получили комплексы решений, связанные с машинным зрением, цифровыми двойниками и рекомендательными системами.
Согласно отчету АНО «Цифровая экономика» «Эффективные отечественные практики на базе технологий ИИ в обрабатывающей промышленности», потенциал таких технологий велик: внедрение ИИ на предприятиях уже в краткосрочном периоде может привести к повышению рентабельности на 5% и более. ИИ находит свое применение на всех производственных этапах. Крупнейшие промышленные компании на конференции «TAdviser SummIT» рассказали о самых успешных кейсах.
ТМК развивает несколько направлений ИИ: RPA (роботизация рутинных задач), OCR (оптическое распознавание символов), виртуальная и дополненная реальность, машинное обучение и компьютерное зрение. Иными словами, ИИ работает на этапах от заготовки до контроля качества. Используют его и в бэк-офисе.
Начальник отдела машинного зрения Центра цифровых технологий ТМК Александр Дунаев рассказал о применении машинного зрения в сталеплавильном производстве компании, технология которого получает все более широкое применение в мире. Так, американская исследовательская компания Gartner ежегодно публикует обзоры о технологических трендах в мире. Кривая Gartner показывает этапы развития технологий: от момента роста популярности до выхода на плато продуктивности. Согласно кривой, технология машинного зрения уже вышла на плато продуктивности, т.е. массово используется. «Мы понимаем, как технология работает, где ее нужно применять, какие у нее есть преимущества»,– подтверждает Александр Дунаев.
На предприятиях ТМК машинное зрение развивают для измерения объема хранящегося лома и фиксации его расположения. «Нам необходимо регулярно проходить инвентаризацию и нужно знать объемы лома на хранении», – рассказывает Александр Дунаев. В рамках программного комплекса «Цифровое сталеплавильное производство» действует система автоматизированной фото- и видеофиксации разгрузки лома с автоматической привязкой отснятого материала с камер к номеру доставившего груз транспортного средства и последующей обработкой данных автоматизированными алгоритмами с применением нейронных сетей глубокого обучения. На площадках обработки и подготовки лома контролируется объем сырья с помощью фотограмметрии (определения характеристик по фотоизображениям).
Сотрудники ТМК также могут получить информацию о качественном составе лома. Для этого ведется разработка автоматизированной системы детекции взрывоопасных объектов в поступающем в электросталеплавильный цех и на склад ломе. Попадание в печь даже пустого газового баллона может привести к нештатной ситуации. Поэтому разработчики «учат» систему распознавать взрывоопасные предметы. Для этого в нее загружаются изображения опасных предметов. В результате технологии ИИ позволяют сделать производство безопасным.
Цифровой двойник – это копия предприятия в виртуальной среде. Он показывает, как будет работать предприятие в новых условиях, целесообразны ли инвестиции в развитие того или иного направления. Двойник дает возможность оптимизировать численность персонала, сменно-суточное планирование и политику управления запасами. Наконец, с помощью двойника можно увидеть потери производительности на каждом переделе и найти способ расшить узкие места. Использование цифровых двойников – перспективное направление : аналитики McKinsey прогнозируют, что мировой рынок двойников к 2027 году увеличится на 60% и составит $73,5 млрд. Если человек может сомневаться при принятии решения, то цифровой двойник нет. «В бизнесе высокая степень уверенности чрезвычайно важна, а цифровые двойники способны вам в этом помочь»,– объясняют аналитики McKinsey.
На предприятиях ТМК применяется комплекс решений «Цифровой двойник трубопрокатного производства». В нем используются технологии машинного обучения и машинного зрения. Он включает в себя систему контроля качества и состояния оправок (инструмента для формирования отверстия в трубе непрерывного стана), систему контроля геометрических параметров гильз трубы и состояния поверхности трубных плетей, систему диагностики и прогнозирования неисправностей технологического оборудования; систему сбора, хранения и визуализации производственных данных. В состав комплекса входит система управления гибридными моделями производства, которая обеспечивает раннее выявление неисправностей благодаря рекомендациям по изменению технологических параметров продукции.
Железнодорожный оператор «Нефтетранссервис» (НТС) создал цифровых двойников портового терминала, вагоноремонтного завода и угольного карьера, рассказал начальник отдела цифровых двойников НТС Александр Никитин.
Карьер испытывал проблемы с хроническим невыполнением плана по добыче угля и управлением запасов. Кроме этого, требовалось оценить несколько вариантов расширения мощностей. Созданный цифровой двойник позволил спрогнозировать объем извлечения вскрыши с погрешностью 3%, оценить эффект от расширения мощностей, определить оптимальное количество самосвалов и экскаваторов и оптимизировать управление запасами запчастей.
Производитель минеральных удобрений «Еврохим» применяет на своих предприятиях рекомендательную систему, которая максимизирует выработку удобрений, рассказал руководитель проектов компании Егор Скалецкий.
ТМК использует программу «Помощник сталевара». Она анализирует и контролирует химический состав и температуру стали в агрегате «ковш-печь», определяет требуемое количество необходимых ферроматериалов, рекомендует оптимальную температуру выдачи металла с возможностью оперативного доступа к ретроспективе и может спрогнозировать итоговый результат при изменении параметров. Экономический эффект от внедрения «помощника» превышает 1 млрд рублей в год.
Также в ТМК внедрена рекомендательная система мониторинга и контроля качества выпускаемых труб в условиях непрерывного производства.
На основе анализа исторических данных по выпуску продукции был создан оптимизатор, который увеличивает выработку продукции всех выпускаемых марок удобрений с учетом компонентного состава, лабораторных анализов входного сырья и готового продукта, допустимых расходов входящего сырья и других технологических ограничений. В результате плановая выработка различных марок удобрений увеличилась от 1% до 4%.
