«Северсталь» увеличила объем производства травленого проката с помощью машинного обучения

«Северсталь» внедрила комплекс моделей машинного обучения для управления скоростью непрерывно-травильного агрегата №4 (НТА-4) Череповецкого металлургического комбината. Решение позволило автоматизировать ключевые процессы и повысить производительность агрегата. Проект был разработан специалистами кластера «Искусственный интеллект» совместно с Центром технологического развития прокатного производства и кластером «Индустриальные процессы».

Основной задачей решения стало управление скоростью технологической части агрегата. Ранее этот процесс полностью зависел от действий оператора, который вручную выставлял параметры линии, основываясь на своем опыте и общепринятых значениях производительности для конкретного сортамента металла. Такой подход нередко приводил к неоптимальному использованию производственных мощностей. Кроме того, скорость травления могла варьироваться в зависимости от оператора, что не позволяло получать максимально возможный объем производства.

Новая система в режиме реального времени анализирует ключевые параметры продукции и состояния агрегата и автоматически задает оптимальную скорость работы технологической части НТА-4. Также модель прогнозирует длительность паузы в головной и хвостовой частях агрегата, что позволяет минимизировать простои и повысить общую производительность.

Для отработки управляющих воздействий модели был разработан цифровой двойник НТА-4. Это виртуальная копия агрегата, которая позволила специалистам тестировать алгоритмы в безопасной среде до их внедрения на реальном производстве. Такой подход обеспечил высокую надежность решения и снизил риски, связанные с его интеграцией.

«Благодаря использованию этого решения за три месяца удалось увеличить производительность НТА-4 на 4%, экономический эффект составил 273,5 млн рублей. Несколько лет назад мы ускорили с помощью ИИ НТА-3, теперь пришла очередь более нового и современного агрегата. Кроме того, решение стало одним из первых крупных проектов, реализованных в замкнутом контуре АСУТП», – прокомментировала Светлана Потапова, руководитель кластера «Искусственный интеллект» «Северстали» .