Словосочетание «искусственный интеллект», или как его сокращённо называют ИИ — сейчас один из самых популярных поисковых запросов. ИИ стремительно ворвался в нашу жизнь, и его соседство мы только начинаем ощущать. Тем не менее, на государственном уровне это уже вопрос решённый — без искусственного интеллекта технический прогресс не возможен.
Весной это года российское правительство признало это, совместно с экспертами рынка определив приоритеты по внедрению технологий ИИ в российскую экономику. Было отобрано 70 наиболее перспективных решений, сгруппированных по 14 направлениям пяти стратегически важных отраслей. Металлургия — одно из них. Ключевой документ, определяющий политику государства в этой сфере: «Национальная стратегия развития искусственного интеллекта до 2030 года». Наряду с металлургией приоритет в развитии ИИ есть у сферы транспорта, сельского хозяйства, здравоохранения, строительства.
По мнению премьер-министра Михаила Мишустина, в 2023 году показатель внедрения технологий ИИ в экономику оценивается в 20%, но уже через год планируется его увеличение до 50%.
Если кратко, то эксперты считают, что внедрение ИИ-технологий в металлургии позволяет повысить параметры в таких важных показателях, как скорость выполненных работ, их качество. Ошибок, связанных с человеческим фактором, становится всё меньше. ИИ также помогает человеку планировать ремонт и техобслуживание оборудования. Нейросети уже сейчас способны учитывать множество переменных: ограничения по персоналу, материальные и технические ресурсы, приоритеты в производстве.
Одна из важнейших сфер — это безопасность на производстве. Модель ИИ, обрабатывающая всю информацию онлайн и на основе исторических данных, формирует рекомендации. По ним сотрудники предприятий, например, могут управлять плавильным процессом.
Итак, разберёмся, какие решения уже внедрены в наших ведущих компаниях отрасли?
Магнитогорский металлургический комбинат (ММК)
На ММК работает цифровой ассистент коммерческой дирекции компании. Созданный на базе платформы Naumen инструмент оперативно обрабатывает обращения внутренних заказчиков и внешних поставщиков предприятия и предоставляет сведения о процессе закупок. Чат-бот — очередной элемент цифровой трансформации ММК и ещё одно решение, помогающее оптимизировать бизнес-процессы компании. Новый сервис экономит время специалистов, отвечая на вопросы и мгновенно выдавая необходимую информацию.
Чат-бот имеет привычный виджет с интуитивно понятным интерфейсом
Доступный в режиме 24/7 чат-бот самостоятельно определяет тему обращения за счёт заложенной в него обучающей выборки и применяемых методов машинного обучения. Онлайн-консультант может подсказать информацию по закупаемым позициям и по заявкам на обеспечение, объяснить, как пройти регистрацию на электронной торговой площадке ММК, как устроен личный кабинет поставщика и многое другое. Сервис интегрирован с внутренними информационными системами предприятия, что позволяет пользователю получать расширенные сведения. Чат-бот имеет привычный виджет с интуитивно понятным интерфейсом. Получить онлайн-консультацию можно и на сайте компании в разделе «Поставщикам», и в мессенджере Telegram, а внутренние заказчики могут задать вопросы ещё и в корпоративном мобильном приложении «Мой ММК». Поставщикам компании общение с виртуальным помощником доступно без авторизации. За первый месяц работы чат-бот ответил на 229 обращений, а самые частые запросы связаны с электронной торговой площадкой ПАО «ММК».
«Норильский никель»
Сегодня в «Норникеле» наиболее активно внедрение искусственного интеллекта происходит на этапе обогащения руды. Проекты по автоматизации обогащения руды можно условно разделить на два типа: «цифровые двойники агрегатов» и «цифровые двойники технологов». Первые позволяют лучше следить за работой оборудования, а вторые воспроизводят действия человека, оптимальные в тех или иных условиях.
Переработка и обогащение начинаются с дробления и измельчения руды. Перемолотая до состояния песка, она смешивается с водой и химическими реагентами, и уже из этой пульпы сепарируют и сгущают концентрат для переплавки в чистый металл. Для сепарации чаще всего применяют метод флотации, в ходе которого разделяются частицы с разными свойствами. Выход процесса флотации зависит от концентрации различных реагентов и от подачи воздуха, который заставляет пульпу пузыриться, — именно на границе между водной и воздушной средами разделяются её компоненты. Автоматизация управления этими параметрами и стала первым звеном проекта «Цифровая фабрика». Первой опытной площадкой стала Талнахская обогатительная фабрика — одно из самых современных предприятий в структуре «Норникеля». Внедрение «цифрового двойника технолога» для контроля за работой флотационных машин позволило увеличить извлечение никеля на 0,5%.
На Талнахской обогатительной фабрике существует проект «Цифровая фабрика ТОФ», которая помогает внедрять на производстве цифровые технологии, которые повышают производительность труда
С учётом масштабов производства итоговые суммы получаются довольно внушительные. Повышение извлечения готового продукта всего на полпроцента приносит Талнахской фабрике десятки миллионов долларов дополнительной прибыли в год. Сейчас аналогичные проекты внедряются и на других предприятиях «Норникеля» — в Забайкалье, Заполярном и Мончегорске.
Машинное зрение помогает контролировать состояние руды при её дроблении и измельчении, и анализировать происходящее внутри мощных мельниц. Сегодня цифровые проекты начинают покрывать всё больше процессов, связанных с обогащением руды.
На Талнахской обогатительной фабрике отделяют полезные минералы от примесей
Разработка каждого такого проекта обычно занимает несколько месяцев, хотя многое здесь зависит от доступности оборудования и возможности сбора достаточного количества информации. Если требуется обучить нейросеть определять размеры камней на конвейере, то нужные данные можно накопить всего за несколько дней: руда движется на ленте быстрым и непрерывным потоком. Однако некоторые события на производстве случаются реже, и на сбор необходимого материала может потребоваться полгода. Тем не менее, программисты шаг за шагом приближаются к максимально глубокой автоматизации работы предприятий «Норникеля».
«Северсталь»
В области управления качеством продукции можно отметить проект по распознаванию дефектов металла на изображениях с помощью нейросетей. Сейчас такие нейросети работают на агрегате поперечной резки в цехе отделки металла ЧерМК (сеть EVE), на самом производительном стане горячей прокатки в России — стане-2000, НТА-3 и с недавних пор на НТА-4 (сеть VERA). Они получают изображения со специальных камер и на специальном сервере с высокопроизводительными графическими процессорами обнаруживают и классифицируют дефекты, определяют их параметры.
Решение для управления темпом проката на основе машинного обучения «Автотемп 2.0» — программный комплекс по оптимизации графика посада и управлению темпом прокатки и выдачей слябов из печей на основе моделей машинного обучения. Решение внедрено на стане 2000 Череповецкого металлургического комбината.
«Северсталь» увеличила производительность стана 2000 с помощью машинного обучения
«Автотемп 2.0» позволяет рассчитать и настроить оптимальную паузу перед выдачей слябов из нагревательной печи стана и тем самым увеличить его производительность. Ранее оператор вычислял необходимое время извлечения сляба самостоятельно, из-за чего могли возникать непродуктивные паузы в прокатке. Для увеличения производительности участка печей решение объединено с конфигуратором посада слябов, оптимизационной моделью по выбору следующей к посаду печи. Кроме того, решение интегрировано с моделью нагрева металла, что позволяет улучшить параметры энергоэффективности участка нагревательных печей и качество нагрева сляба. За первые три месяца работы решения экономия времени прокатки за счет оптимизации пауз составила 27 часов, что позволило дополнительно произвести 24 тысячи тонн металлопроката. Решение полностью управляет выдачей сляба, за счёт чего исключается человеческий фактор и снижается вероятность незапланированных простоев агрегата.
Ранее специалисты листопрокатного цеха в Колпине управляли скоростью прокатки слябов на листопрокатном стане 5000 вручную, регулируя показатели скорости при помощи реостата. При этом оператору стана приходилось одновременно управлять агрегатом, а также следить за проходом и качеством металла во избежание дефектов.
Широкополосный стан-5000 производит толстый лист для нужд судостроения и атомной промышленности, топливно-энергетического комплекса
При определении скорости прокатки не всегда учитывались сортамент продукции и цикличность проката, поэтому показатели могли быть занижены и стан работал не на полную мощность. Для листопрокатного стана 5000 был разработан комплекс моделей на базе машинного обучения, который позволил увеличить производительность стана на 6,5% относительно года внедрения. Модели управляют участком нагревательных печей (управление нагревом слябов) и клетью кварто (управление скоростью проката), на транспортировочной линии цифровой советчик выдаёт рекомендации по управлению выдачей слябов. Модель ускорила стан до 4,5 м/с, а оператор ранее выставлял 3–3,5 м/с.
В «Северстали» также выделяют проект по повышению производительности агрегата непрерывного горячего цинкования №4 ЧерМК. Агрегат предназначен для непрерывной термохимической обработки стальной полосы для защиты от коррозии. Ранее оператор вручную управлял скоростью полосы и параметрами печи термохимического отжига. При этом для верного определения скорости оператору было необходимо контролировать несколько десятков параметров. Более того, ему приходилось определять их состояния в будущем, что довольно сложно, учитывая значительную инерционность некоторых параметров.
«Мы внедрили на агрегате комплекс моделей на основе правил технологии, физического моделирования, машинного обучения, а также моделей регулирования с обратной связью. Повышение производительности достигается за счёт оптимального управления скоростью технологической части агрегата и параметрами печи термохимического отжига, в том числе при смене производимого сортамента. Решение помогло увеличить объём производства оцинкованного проката на 3,4% за 3 месяца», — рассказали «Про Металлу» в пресс-службе «Северстали».
Егор Петров
