«Северсталь» использует машинное обучение для управления окомкованием окатышей

Компания «Карельский окатыш», входящая в группу «Северсталь», успешно внедрила комплекс моделей машинного обучения на линии окомкования окатышей. Благодаря новой системе скорость вращения окомкователя и дозировка бентонита автоматически регулируются, а также предоставляются рекомендации по дозировке железорудного концентрата. Это позволило повысить производительность агрегата, не снижая качества продукции. Решение было разработано экспертами из «Карельского окатыша» совместно с IT-функцией «Северстали».

Наиболее эффективный обжиг окатышей класса 10-12, 5 мм достигается при определенном их количестве в обжиговой машине. Ранее операторы не имели точного индикатора для определения этой доли, и замеры проводились визуально, выборочно и вручную на основе лабораторных проб.

Теперь благодаря анализу высококачественных изображений с камер компьютерное зрение определяет гранулометрический состав сырых окатышей и предсказывает необходимое количество классов. В зависимости от этого показателя регулируются скорость вращения окомкователя и дозировка бентонита и концентрата. Это решение позволяет не только контролировать и управлять процессом окомкования, но и стандартизировать работу обжиговой машины.

Использование данной модели позволило повысить производительность линии окомкования на 11% при сохранении качества продукции.

Владимир Люшенко, начальник управления цифровых технологий центра развития Бизнес-системы железорудных активов «Северстали», отметил: «В 2018 году наш комбинат провел аналогичный проект, но без использования нейронных сетей. Сейчас мы достигли гораздо большей достоверности определения гранулометрического состава, чем раньше. Нейронная сеть более точно определяет контур и размеры окатышей, включая те, которые скрыты под первым слоем. Наша система обеспечивает прерывной мониторинг в процессе, что позволяет автоматически и оперативно принимать решения в управлении линией окомкования».

Светлана Потапова, директор «Северсталь Диджитал», руководитель кластера «Искусственный интеллект» «Северстали», добавила: «Процесс окомкования сложен и требует учета множества факторов для создания адаптивной модели управления. Наше решение стало уникальным для комбината, включив в себя физическое моделирование, алгоритмы машинного обучения и компьютерное зрение. При обучении модели использовались специальные регуляризаторы, которые позволили выявить правильные физические зависимости в шумных данных. Кроме того, модель непрерывно уточняется и корректируется в реальном времени на основе поступающих данных».

Про использование технологий машинного обучения для автоматизации и снижения стоимости процесса вы сможете узнать на Семнадцатой конференции «Автоматизация корпоративных бизнес-процессов», которая пройдет 16-17 мая 2024 года в Москве.

Комментарии