Онлайн-издание Siderweb (Италия) организовало и провело вебинар на тему «Сталь в эпоху цифровизации». По мнению его участников, искусственный интеллект совсем скоро станет ключевым конкурентным преимуществом во всей металлургической отрасли. Публикуем материал, вышедший в итальянском сетевом издании по итогам этого вебинара.
Цифровизация, реализованная на разных уровнях, может стать «в сталелитейной отрасли важным фактором обеспечения конкурентного преимущества», — отметил в своём выступлении на вебинаре Карло Мапелли, доцент Миланского политехнического института.
Главными инструментами цифровизации являются алгоритмы контроля процесса, с помощью которых отслеживаются и оптимизируются факторы, влияющие на производство, в том числе и с точки зрения поддержки связанной с ним отчётности.
Затем имеется охватывающая все стадии производственного процесса сетевая инфраструктура, в которую в ходе четвёртой промышленной революции вкладываются большие средства. С помощью этой системы осуществляется передача и обработка данных, необходимых для определения и применения корректирующих действий.
«Сбор данных является очень важным моментом, которым часто пренебрегают, — напомнил Мапелли. — Без этого массива информации невозможно принятие адекватных мер по исправлению ситуации».
Цифровые системы уже сейчас контролируют выбросы на металлургических предприятиях во всем мире, в том числе и в России. Но возможности цифровых технологий намного шире
Наконец, имеются системы искусственного интеллекта (AI), «обучаемые на основе статистических данных и объединённые в нейронные сети, узлами которой служат нейроны.
В этих узлах, которые через весовые коэффициенты и другие математические величины связаны со скрытыми слоями сети, происходит цифровая обработка входной информации и генерируется выходной сигнал. Но и здесь всё определяется качеством данных, загруженных в нейронную сеть».
Применительно к сталелитейной промышленности AI позволит, в частности, классифицировать явления и объекты, а также создать оптические системы идентификации (например, при сортировке лома) и спрогнозировать качество продукции, основываясь на комбинации рабочих параметров процесса.
С помощью AI возможно также сертифицирование продукции и отслеживание её доставки до конечного потребителя, что обеспечит этому товару конкурентное преимущество.
«Хотелось бы получить платформу с открытым исходным кодом для активации нейронных сетей, как это сделано во Франции в рамках программы Inria», — отметил в заключение Карло Мапелли.
Во Франции уже создали платформу с открытым исходным кодом для активации нейронных сетей
«Машинное обучение — крайне актуальная тема. Во избежание недопонимания следует разъяснить, что применение этих методов не направлено на исключение человека из производственных процессов, но на его более динамичную интеграцию в эти процессы для улучшения качества конечного продукта».
Эти слова принадлежат Николе Сеньяли, менеджеру по бизнес-инновациям лаборатории Regesta. В ходе вэбинара он привёл конкретные примеры использования цифровизации в сталелитейной промышленности.
В целом задача сводится к «переносу цифровых услуг на сферу материальных объектов» благодаря возможности «сбора данных интернетом вещей (IoT)» и «созданию цифрового двойника объекта для выработки стратегии прогнозирования».
Менеджер уточнил: «Типичная процедура, выполняемая с подключением IoT и AI к производственным процессам, начинается с цифровой обработки имеющихся данных, которые используются для обучения моделей и повышения степени автономности системы.
Для этого данные должны собираться трансверсально на различных фазах производственного процесса от всего оборудования, составляющего технологическую цепочку. Затем происходит оптимизация базы данных для активации интегрированных интеллектуальных процессов».
Цифровизация в сталелитейной промышленности уже стала реальностью
В качестве примера Никола Сеньяли привёл «относящиеся к сортировке лома действия AI по визуальной идентификации материала и определению его качества на основе большого массива изображений, имеющегося в распоряжении системы».
Что касается производства заготовок, то здесь «база используемых AI данных должна помочь спрогнозировать качество конечного продукта и с упреждением установить возникающие скрытые дефекты, которые не зафиксировал, например, оператор прокатного стана.
В последнем случае подаётся сигнал тревоги и производится запись данных, относящихся к соответствующей заготовке».
Никола Сеньяли также привёл в пример проект, реализованный на трубопрокатном заводе, где «ставилась задача уменьшить количество брака с помощью прогнозирования возникновения дефекта конечной продукции с пятиминутным упреждением и 85% точностью для своевременного принятия мер к исправлению ситуации».
Компьютер уже сейчас помогает уменьшить количество брака на производстве
Аугусто Менси, глава Lucchini RS, мирового лидера в производстве колёс и осей для железнодорожного транспорта, в ходе вебинара остановился на значении «цифровизации для обеспечения устойчивого развития за счёт сокращения потребления ресурсов, прежде всего энергетических.
С этой точки зрения, для сталелитейной и связанной с ней обрабатывающей промышленности в центре внимания должна быть не только проблема оптимального использования лома и потребления энергии электрическими печами, но эффективности всей системы энергетического менеджмента, предусмотренной международным стандартом ISO 50001.
Вторая задача — автоматизация производственных процессов — может показаться достаточно очевидной, но её решение даст ощутимый эффект. Роботизация, в которую продолжают вкладываться средства, обеспечит стабильность качества, гибкость и высокие темпы производства.
Наглядный пример — наша полностью автоматизированная линия по обработке колёс, которая была пущена в 2020 году, а в этом удвоит свою производительность.
В цеху компании Lucchini RS, мирового лидера в производстве колёс и осей для железнодорожного транспорта
Проведённая оптимизация позволит лучше программировать производственный процесс как с точки зрения его эффективности, так и сроков исполнения заказов. Для нашей сложной продукции, изготовление которой предполагает обработку, покраску и сборку, это имеет ключевое значение.
Наконец, цифровизация позволит создать новую услугу для клиента, который сможет отслеживать стадии выполнения заказа и сроки поставки готовой продукции».
По мнению Аугусто Менси, цифровизация имеет не только техническое, но и человеческое измерение. «Необходимо вкладывать средства в сотрудников.
Именно они разрабатывают процесс, выбирают необходимые приложения, используют их, — отмечает глава Lucchini RS. — Зачастую проблема заключается в том, чтобы организовать диалог тех, кто занят на производстве, с разработчиками информационных систем. Но и непосредственно на тех или иных участках производства применение основанных на цифровизации техник требует новых подходов, что, безусловно, даёт преимущество молодым сотрудникам».
Компания Lucchini RS уже создала интеллектуальную систему Smartset, которая за несколько лет превратилась в целую серию цифровых решений
Используя эти подходы, компания Lucchini RS совместно с Миланским политехническим институтом создала интеллектуальную систему Smartset, которая за несколько лет превратилась в целую серию цифровых решений по сбору информации о поведении различных компонентов в процессе эксплуатации.
Так появилась возможность контролировать состояние осей колёс железнодорожных составов для программирования периодичности их технического осмотра на основании информации (в том числе о состоянии полотна), передаваемой датчиками динамической нагрузки в режиме реального времени.
«Из этого массива данных, — поясняет Аугусто Менси, — небольшая бортовая система состава отбирает информацию, которая позволила бы повысить безопасность перевозок. Собранные данные затем загружаются в облако и обрабатываются нами для проведения более глубокого анализа, что даёт возможность оптимизировать график регламентных работ и уменьшить затраты на их проведение.
Эта система уже получила высокую оценку Trenitalia, основного железнодорожного оператора страны».
Определить, каким образом изменение состояния тех или иных компонентов влияет на их эксплуатационные характеристики — сложная задача, но её решение в средне- и долгосрочной перспективе позволит достичь двух целей: «благодаря накопленному массиву информации клиент будет более эффективно использовать наш продукт, — говорит глава Lucchini RS, — а мы получим инструмент обратной связи, который поможет при проектировании новых изделий. Мы хотим предложить продукт, в цене которого учитывались бы затраты на поддержание его эксплуатационных характеристик.
Качественный сбор данных является гарантией успеха в цифровизации любой отрасли
Например, для колёс железнодорожного транспорта единицей стоимости будет «евро на километр пути», а не в евро за штуку.
Такой подход уже давно применяется в отношении авиационных двигателей, но его внедрение в сферу железнодорожных перевозок тормозит ещё множество нерешённых задач. К тому же описываемая система предполагает значительно большую степень взаимодействия клиента и поставщика».
Аугусто Менси также подчеркнул, что оптимизированный производственный процесс становится и более экологичным, поскольку эффективное использование сырья ведёт к снижению вредных выбросов. В результате появляется возможность получения конечной продукцией сертификата Green ID, причём в этом процессе может быть задействована технология блокчейн.
В завершение своего выступления глава Lucchini RS отметил, что на производство компонентов для железных дорог самым негативным образом повлияло сокращение пассажиропотока во время пандемии, а сегодня ситуацию усугубляет взрывной рост цен на энергоносители.
«Напротив, рынок кованых и литых элементов, которые мы также производим, адаптируется куда быстрее, — сказал Аугусто Менси. — Здесь клиентами являются более мелкие и динамичные компании, портфели заказов формируются не на столь длительные сроки, поддерживается хороший уровень спроса, причём в основном внутриевропейский, что позволяет быстрее приводить отпускные цены в соответствие с возросшей себестоимостью продукции. В любом случае, с экономической точки зрения, нас ждёт очень непростой год».
Скоростные поезда в Египте. Ничего не напоминает?
Кроме того, пандемия и вооружённый конфликт в Украине заставили самым серьёзным образом пересмотреть систему поставок.
«Думаю, нас ждёт возвращение к логике более ограниченных рынков с разделением на относительно закрытые макрорегионы, — заявил Аугусто Менси. — Появился уже достаточно точно передающий ситуацию новый термин, «friend-shoring». Под этим подразумевается производство не обязательно внутри одной страны, но также в дружественных государствах, с которыми существуют надёжные связи, что в корне отличается от бытовавшей ранее практики «off-shoring».
Очевидно, что Европа станет для нас домашним регионом, тогда как США останутся очень привлекательной площадкой, но там велик риск усиления протекционизма.
Китай также крайне важен для нас, но, с точки зрения геополитики, в отношениях с ним много неопределённости. Азиатский мир очень разнообразен, и мы внимательно следим за Индией, обладающей огромным экономическим потенциалом, который всё ещё не реализован в полной мере.
Наконец, есть Африка, которой часто пренебрегают, но на которую мы сильно рассчитываем. Это относится как к странам на севере континента (Египет недавно сделал Siemens огромный заказ на железнодорожную технику, включая скоростные поезда), так и государствам к югу от Сахары, где мы можем использовать мощности нашего предприятия в Йоханнесбурге».
