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

Основной задачей решения, внедренного на Череповецком металлургическом комбинате, 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.

Как отмечает Светлана Потапова, руководитель кластера «Искусственный интеллект» «Северстали», благодаря использованию этого решения за три месяца удалось увеличить производительность НТА-4 на 4%, а экономический эффект составил 273,5 млн руб. Решение стало одним из первых крупных проектов, реализованных в замкнутом контуре АСУТП.