18:33 15.10.2019 |
5229 просмотров
Производитель крафт-бумаги и бумажных мешков Segezha Group создает систему, прогнозирующую возникновение брака и остановку работы бумагоделательного оборудования. Инструменты предиктивной аналитики с применением методов машинного обучения разработаны компанией «Инфосистемы Джет».
Одним из главных вызовов для целлюлозно-бумажного производства является обрыв движущегося по бумагоделательным машинам полотна. Это большая проблема как старых, так и новых бумажных фабрик. Даже минимальная остановка производственной линии один раз в день означает длительный простой оборудования, дополнительный расход сырья и значительные финансовые потери.
Для решения этой задачи были построены модели, которые анализируют данные с датчиков оборудования и показатели АСУ ТП, касающиеся обслуживания станка и замены материалов. Система определяет различные уровни тревоги и выдает показатель вероятности обрыва полотна или остановки станка, прогнозируя дату, время и возможную причину повреждения. Результаты анализа выводятся на мониторы оператора машины и дежурного технолога.
Алгоритмы машинного обучения выявляют показатели датчиков, которые могут стать причиной остановки оборудования и сложные зависимости, например, когда показания одних датчиков начинают влиять только при условии, что другие находятся вне заданного диапазона.
Как подчеркивает вице-президент по ИТ и автоматизации процессов Segezha Group Павел Вахнин, за последние несколько лет комбинат прошел несколько циклов модернизации, в результате увеличил свои производственные мощности до 360 тыс. тонн качественной крафт-бумаги ежегодно. А в начале 2019 года инвестиционный проект по реконструкции Сегежского ЦБК был включен Минпромторгом РФ в перечень приоритетных в области освоения лесов. На новом этапе обновления мощностей планируется увеличение производительности до 800 тыс. тонн продукции, включая новые продукты. Новая система предиктивной аналитики должна помочь достичь поставленных целей.
Теги: Автоматизация предприятий
Искусственный интеллект
Инфосистемы Джет
Машинное обучение
На ту же тему:
АЭМЗ экономит ферросплавы с помощью искусственного интеллекта
Абинский ЭлектроМеталлургический завод запустил интеллектуальную систему «Помощник сталевара». Она используется в электросталеплавильном цеху для определения оптимального расхода ферросплавов при процессе выплавки стали. Решение разработано центром машинного обучения «Инфосистемы Джет».
ВТБ и РЖД анализируют объединенные данные в квантовом криптоанклаве
Банк ВТБ и РЖД применили квантовое распределение ключей шифрования данных для защиты ML-инфраструктуры. В ходе проекта создан квантовый криптоанклав – высокозащищенная платформа для конфиденциальной обработки данных и создания моделей машинного обучения в режиме полной анонимности.
«Северсталь» повысила надежность работы стана 5000
Череповецкий металлургический комбинат внедрил на стане 5000 колпинской производственной площадки модель машинного обучения, которая помогает избегать аварийных простоев агрегата из-за поломок электродвигателей.
«Росгосстрах» персонализирует тарифы по каско с помощью ИИ
«Росгосстрах» обновил модели машинного обучения, позволяющие учитывать влияние пространственных данных на степень аварийности. ИИ помогает компании повышать качество оценки рисков и лучше персонализировать тарифы, делая автострахование более справедливым для клиентов.
/13268818/i_144.jpg)
