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
.
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
пяти лет цифровые проекты окажут
значительное влияние на сокращение
издержек. Другая ситуация сложилась с
оценкой влияния технологий на объемы
производства. Мнения экспертов
разделились: пятьдесят процентов
утверждают, что цифровизация положительно
повлияет на увеличение объема производства,
а тридцать четыре процента — 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 сорока килограмм,
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 почти на
восемнадцать процентов. Время между
ремонтами, наоборот, увеличилось — в
среднем на двадцать один день. Возросла
при этом и общая производительность
комбината — на два процента.
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 пятиста
рублей на тонну. Вероятность, что прогноз
не выйдет за указанный ценовой диапазона,
— девяносто пять процентов. В ближайшее
время мы откроем доступ к прогнозу для
клиентов маркетплейса", - говорит
Мария Богданчикова, директор по маркетингу
и аналитике маркетплейса Vtorion.
Источник:
«Металлоснабжение и сбыт»