Искусственный интеллект в металлургии

Время выплавки металла при производстве ферросплавов напрямую зависит от характеристик исходного сырья. При этом материалы поставляются с разных месторождений, проходят разную обработку, отличаются по составу, размеру и влажности. В результате компаниям сложно планировать работу: нельзя предсказать, сколько времени займёт изготовление партии (3 часа или 8), подсчитать затраты и продумать логистику.  

Система оптимизации производства

К нам обратился производитель ферросплавов – компания искала способ сократить и стандартизировать время выплавки. Мы проанализировали исторические записи о работе за 2 года: о составе сырья, времени плавки, температуре и силе тока, качестве металла на выходе из ферросплавной печи. 

На их основе создали систему искусственного интеллекта, которая помогает выплавить партию ферросплава за минимально возможное время – 2 часа. 

Программа анализирует информацию о химическом и минералогическом составе сырья, размере и влажности гранул и рассчитывает идеальный рецепт: сколько и в какой последовательности загрузить в печь металлов и реагентов. 

Результат

Над проектом работала команда из 2 дата-сайентистов и 4 дата-инженеров. В проекте использовали Python, TensorFlow, Jupyter и Keras. 

Система искусственного интеллекта помогла сделать:

• Модель оперативной оценки состояния технологического процесса и выявления отклонений
• Модель расчёта индекса отклонений рабочих смен от нормативов и правил управления технологическим процессом
• Выявление связей между режимами работы оборудования и параметрами производства
• Базовая модель оптимизации работы оборудования и состава шихты

После внедрения в работу система оптимизации на базе ИИ сократила время выплавки ферросплавов на 35%, помогла повысить качество и увеличить производительность в 2,5 раза.