Технологии будущего: цифровизация в металлургии
Искусственный интеллект перестает быть комплексом технологий из далекого будущего. В различных отраслях экономики высокими темпами идет внедрение инструментов, которые позволяют повысить безопасность и снизить издержки производства. Металлургия очень перспективна с точки зрения внедрения новых технологий. Минэкономразвития выделило отрасль в числе приоритетных для внедрения и масштабирования искусственного интеллекта. Как металлурги внедряют ИИ-технологии в производство и переработку — в обзоре Vtorion.
Консалтинговая компания «Технология доверия» (ранее PWC) провела опрос представителей отрасли, который показал, что к цифровой трансформации бизнеса стремятся наиболее передовые металлургические компании, но при этом ожидают разные эффекты от цифровых изменений.
63% респондентов считают, что на горизонте 5 лет цифровые проекты окажут значительное влияние на сокращение издержек. Другая ситуация сложилась с оценкой влияния технологий на объемы производства. Мнения экспертов разделились: 50% утверждают, что цифровизация положительно повлияет на увеличение объема производства, а 34% — что эффект будет незначительным. По мнению авторов исследования, причина расхождения кроется в запросах бизнеса, так как в современной ситуации многие компании ставят перед собой цель сохранить уровень сбыта, перестраиваясь на другие рынки. Именно поэтому в ближайшее время проекты, нацеленные на повышение объемов производства, выглядят дорогостоящими и неоправданными.
При оценке положительного влияния технологий на экологию и сферу охраны труда 56% респондентов утверждают, что эффект будет весомым. В последние несколько лет появилось значительное количество решений в данной области. Основная причина — стремление компаний продемонстрировать вовлеченность в ESG-повестку. На фоне этого многие лидеры отрасли активно развивают проекты в сфере мониторинга атмосферного воздуха на наличие химически опасных веществ, сокращения выбросов дыма, который образуется при нагреве металла, и очистки воды от вредных элементов.
Хороший пример успешного применения ИИ в российской металлургии — автоматизация управления производственными линиями. Системы на основе ИИ сейчас есть на всех крупных производствах, они анализируют огромные массивы данных в реальном времени, что позволяет своевременно выявлять и устранять потенциальные проблемы, минимизируя простои и потери.
Однако сейчас разработка отечественных ИТ-решений направлена в первую очередь на замещение софта зарубежных агрегатов, рассказывает главный стратег инвестиционной компании «Вектор Икс» Максим Худалов. Большинство из них не обновлялось с 2022 года, так как есть существенный риск удаленной блокировки и даже порчи агрегатов западными производителями. «Нужно отметить определенные успехи в этом направлении, так как оборудование работает в целом штатно», — говорит эксперт.
Второе направление — это оптимизация расходов дорогостоящих лигатур и более оптимальные режимы работы термического оборудования.
Третье основное направление — промышленная безопасность, то есть контроль износа агрегатов и мониторинг нахождения работников в опасных зонах. Использование предиктивной аналитики позволяет прогнозировать износ оборудования и планировать его техническое обслуживание, что существенно снижает риск аварий и повышает надёжность производства. «Уже сегодня есть эффект в виде снижения расходов удельных расходников», — отмечает Худалов.
Вот несколько примеров работы металлургических компаний в цифровом направлении. «Северсталь» провела испытания робота-собаки Deep Robotics на территории «Северсталь-метиза» и Череповецкого металлургического комбината. В течение нескольких дней робот тренировался ориентироваться на местности, переносить грузы с помощью руки-манипулятора и следить за соблюдением правил безопасности.
Благодаря алгоритмам компьютерного зрения и 3D-профилирования, а также технологии LiDAR робот-собака может выполнять задачи измерения объектов, транспортировки объектов массой до 40 кг, разного вида инспекции и превентивной диагностики оборудования. Робот-пес может проводить звуковую диагностику, тепловизионные и газоаналитические исследования, а также строить карты для разработки цифровых двойников предприятий. Особенно важно, что робот способен работать в сложных для человека условиях.
«Норильский никель» использует роботов-разрушителей и краны-пауки. Их задействуют на Надеждинском металлургическом заводе (НМЗ), который проходит этап обновления и модернизации. Нынешний этап обновления НМЗ предусматривает замену печи взвешенной плавки и периферийного оборудования. Применение современных механизмов, таких как роботы-разрушители и краны-пауки, существенно повышает эффективность и безопасность производственного процесса.
Нынешний этап обновления НМЗ предусматривает замену печи взвешенной плавки и периферийного оборудования. Применение современных механизмов существенно повышает эффективность и безопасность производственного процесса.
На ММК уже несколько лет действует программно-аппаратный комплекс на базе машинного обучения «Мониторинг-Предиктив». Его задача — мониторинг состояния моторов, редукторов и насосов, работающих на электричестве. С помощью комплекса выявляют отклонения от нормы в работе и возможные поломки по картинкам электромагнитных полей, излучаемых агрегатами.
Эффект от использования комплекса позволил ММК отказаться от планового обслуживания электрооборудования. Теперь специалисты комбината осуществляют только текущие ремонты — в соответствии с подсказками «Мониторинг-Предиктива». В итоге затраты на обслуживание были снижены на 17,5%. Время между ремонтами, наоборот, увеличилось — в среднем на 21 день. Возросла при этом и общая производительность комбината — на 2%.
НЛМК в 2022 году начал использовать новый цифровой сервис на основе машинного зрения и искусственного интеллекта, который определяет вид и качество поступающего на предприятие лома. Перспективная разработка позволяет экономить время сотрудников повышает оборачиваемость вагонов, позволяет повысить качество взаимодействия с поставщиками.
Промышленные камеры на производстве передают видеопоток в систему, которая анализирует каждый выгружаемый слой сырья во всех вагонах. Сервис блокирует разгрузку предметов, запрещенных к выгрузке, например потенциально взрывоопасных. В результате формируется отчет по каждому вагону.
Маркетплейс вторсырья Vtorion также использует технологии ИИ в работе. Для ценовой аналитики сейчас создается модель машинного обучения, которая обрабатывает данные, собранные со всей страны, и на основе этих данных делает ценовой прогноз на разные виды лома.
"Предиктивная аналитика весьма востребована на волатильных рынках, а также там, где нет прозрачного ценообразования. Прогноз цен для отрасли лома в России — это возможность просчитывать риски и планировать закупки по выгодным условиям в горизонте недель и месяцев. Прогнозная модель маркетплейса Vtorion объединяет методики математической статистики, работу с большими данными и машинное обучение. Мы используем ML-модель линейной регрессии, которую обучили на длинных исторических данных из различных источников, включая котировки на лом мировых рейтинговых агентств, объемы производства арматуры и проката, динамику цен на металлургическое сырье, экспорт, а также обезличенные поставки и сделки внутри Vtorion. Искусственный интеллект изучает массивы информации и прогнозирует цену на чермет. Погрешность для недельного предсказания составляет не более 500 рублей на тонну. Вероятность, что прогноз не выйдет за указанный ценовой диапазона, — 95%. В ближайшее время мы откроем доступ к прогнозу для клиентов маркетплейса", - говорит Мария Богданчикова, директор по маркетингу и аналитике маркетплейса Vtorion.
Комментарии могут оставлять только зарегистрированные (авторизованные) пользователи сайта.