Главная
/
Пресс-центр
/
Новости
/
«Инфосистемы Джет» внедряет интеллектуальную систему «Помощник сталевара» для экономии ферросплавов на Абинском ЭлектроМеталлургическом заводе
«Инфосистемы Джет» внедряет интеллектуальную систему «Помощник сталевара» для экономии ферросплавов на Абинском ЭлектроМеталлургическом заводе
Новости по теме
Интеллектуальная система поддержки принятия решений для сталевара разрабатывается центром машинного обучения ИТ-компании «Инфосистемы Джет» на основе технологий искусственного интеллекта. На первом этапе проекта была доказана применимость системы в электросталеплавильном цеху (ЭСПЦ) Абинского ЭлектроМеталлургического завода для определения оптимального расхода ферросплавов при процессе выплавки стали. Результатом второго этапа проекта станет введение системы в промышленную эксплуатацию.
Процесс выплавки стали — очень сложный и трудоемкий процесс, — сталевару необходимо учитывать множество факторов и требований для достижения заданных параметров качества. Для получения стали определенной марки сталевару нужно добавлять в расплавленный металл ферросплавы — дорогостоящие добавки, придающие стали нужные свойства. Основываясь на своем опыте, специалист электроплавильного цеха самостоятельно прогнозирует содержания элементов в составе выплавляемой стали и принимает решение о количестве добавок.
Благодаря опыту и квалификации специалистов, заводу удается обеспечивать высокое качество стали разных марок. Однако у ручного режима есть свои недостатки: относительно большое количество времени на принятие решения и неоптимальный расход ферросплавов.
Для автоматизации процесса на Абинском ЭлектроМеталлургическом заводе решили создать интеллектуальную систему на основе технологий машинного обучения, которая прогнозирует и рекомендует точное количество ферросплавов для каждой плавки. Цель проекта: сохранив качество стали, оптимизировать производство путем снижения расхода ферросплавов.
«Команда “Инфосистемы Джет” доказала применимость рекомендательной системы уже на первом этапе и принялась за интеграцию сервиса на основе ML в информационные системы завода, — говорит Анатолий Маслов, Директор по ИТ управляющей компании Новосталь-М. — Надеюсь, что его внедрение повысит не только качество работы сталеваров, но и компетенции сотрудников по работе с информационными системами».
Интеллектуальная система поддержки принятия решений для сталевара пока внедряется на ограниченном количестве типов металлов. Она будет рассчитывать минимально необходимые добавки для попадания в требования марки стали, основываясь на технологических картах и физико-химических параметрах конечной продукции, а затем выводить подсказки (прогнозы и рекомендации) в интерфейс системы. Это — «круиз-контроль» для сталевара, который не заменит оператора, а станет советчиком по дальнейшим действиям. Также разработанная система будет интегрирована c Data Lake заказчика для оперирования данными.
В ходе второго этапа проекта выполняется интеграция с системами источников заказчика, разрабатываются интерфейсы для работы с системой, в результате система будет развернута в продуктивном сегменте. Следующий этап разработки — накопление данных, улучшение, адаптация, расширение функциональности и ландшафта применимости сервиса.
«Рекомендательная система— это кастомная разработка с применением ML. Опыт и компетенции нашей команды, а также глубокое погружение в предметную область позволяет быстро понять, что требуется заказчику и каким образом возможно решить его задачу. Хочу отметить, что представители завода оказали нам всестороннюю поддержку по описанию технологических процессов на производстве, — говорит Сергей Поняев, руководитель проекта от “Инфосистемы Джет”. — Положительные результаты первого этапа работ позволяют перейти на новый этап сотрудничества с АЭМЗ».
Процесс выплавки стали — очень сложный и трудоемкий процесс, — сталевару необходимо учитывать множество факторов и требований для достижения заданных параметров качества. Для получения стали определенной марки сталевару нужно добавлять в расплавленный металл ферросплавы — дорогостоящие добавки, придающие стали нужные свойства. Основываясь на своем опыте, специалист электроплавильного цеха самостоятельно прогнозирует содержания элементов в составе выплавляемой стали и принимает решение о количестве добавок.
Благодаря опыту и квалификации специалистов, заводу удается обеспечивать высокое качество стали разных марок. Однако у ручного режима есть свои недостатки: относительно большое количество времени на принятие решения и неоптимальный расход ферросплавов.
Для автоматизации процесса на Абинском ЭлектроМеталлургическом заводе решили создать интеллектуальную систему на основе технологий машинного обучения, которая прогнозирует и рекомендует точное количество ферросплавов для каждой плавки. Цель проекта: сохранив качество стали, оптимизировать производство путем снижения расхода ферросплавов.
«Команда “Инфосистемы Джет” доказала применимость рекомендательной системы уже на первом этапе и принялась за интеграцию сервиса на основе ML в информационные системы завода, — говорит Анатолий Маслов, Директор по ИТ управляющей компании Новосталь-М. — Надеюсь, что его внедрение повысит не только качество работы сталеваров, но и компетенции сотрудников по работе с информационными системами».
Интеллектуальная система поддержки принятия решений для сталевара пока внедряется на ограниченном количестве типов металлов. Она будет рассчитывать минимально необходимые добавки для попадания в требования марки стали, основываясь на технологических картах и физико-химических параметрах конечной продукции, а затем выводить подсказки (прогнозы и рекомендации) в интерфейс системы. Это — «круиз-контроль» для сталевара, который не заменит оператора, а станет советчиком по дальнейшим действиям. Также разработанная система будет интегрирована c Data Lake заказчика для оперирования данными.
В ходе второго этапа проекта выполняется интеграция с системами источников заказчика, разрабатываются интерфейсы для работы с системой, в результате система будет развернута в продуктивном сегменте. Следующий этап разработки — накопление данных, улучшение, адаптация, расширение функциональности и ландшафта применимости сервиса.
«Рекомендательная система— это кастомная разработка с применением ML. Опыт и компетенции нашей команды, а также глубокое погружение в предметную область позволяет быстро понять, что требуется заказчику и каким образом возможно решить его задачу. Хочу отметить, что представители завода оказали нам всестороннюю поддержку по описанию технологических процессов на производстве, — говорит Сергей Поняев, руководитель проекта от “Инфосистемы Джет”. — Положительные результаты первого этапа работ позволяют перейти на новый этап сотрудничества с АЭМЗ».
Новости по теме
Журнал JETINFO
В основе материалов журнала — реальный опыт и обширные знания экспертов отрасли — специалистов компании «Инфосистемы Джет», ее заказчиков и партнеров.
