📌Сергей Казанцев, вице-президент по цифровизации производства Группы НЛМК о ключевых проектах цифровизации, которые сейчас реализуются и планируется запустить в ближайшее время. Полтора года назад мы запустили программу "Умное производство", суть которой не столько в проектах и технологиях, сколько в договоренности о том, как мы инвестируем в "цифру" и что за цель формулируем. Мы утвердили цели, подходы, решили, как будем последовательно повышать зрелость автоматизации, и разработали целевую архитектуру производств – "генплан". Важно было понять, что нужно делать уже сейчас, а что – позже. Мы расставляли приоритеты, прогнозируя, как повысит новый процесс операционную эффективность на горизонте года или пяти лет. 💼Сейчас в основном инвестируем в средства измерения, порядок и визуализацию данных, расчет оптимальных режимов, шихтовок, маршрутов. В нашей терминологии это означает "начальный" и "продвинутый" уровень цифровизации. Анализаторы состава руды и чугуна, плотномеры пульпы на обогащении, лидары для оценки запасов на открытых складах, толщиномеры полосы на прокатке – уже установлены сотни средств измерения, камер с видеоаналитикой, RFID считывателей для слежения за движением материалов по производственной площадке. Мы накапливаем данные, анализируем, как они связаны друг с другом, и делаем из них модели, базы рецептов, настройки регуляторов. Доводим знания до людей и предоставляем им удобный формат взаимодействия через системы с веб-интерфейсом. Так мы постепенно заходим в зону принятия решений, не останавливаясь на одних измерениях. Причем решения, которые поддерживаются цифровыми ассистентами, учитывают больше факторов и зависимостей "в моменте". Учитывается качество сырья, состояние оборудования, портфель клиентских заказов. Даже опытному эксперту вручную за таким количеством факторов уследить сложно. Реализуя такие проекты, мы нарабатываем опыт и создаем платформы для перехода на третий, "автономный" уровень. Он связан с изменением роли людей – больше контроля за системами, меньше ручного управления. Появление на производстве специалистов, сопровождающих проекты, о которых мы говорили ранее – один из шагов к этому. 🔹Пример – сервис оптимизации стоимости угольной шихты для производства металлургического кокса. Измерения – это упорядоченные в MES системе данные о характеристиках закупаемых углей и сканируемый лидарами профиль поверхности угольного склада. Модели движения партий углей по складу и процессов коксования позволяют прогнозировать качество производимого металлургического кокса для разных вариантов угольных шихт. Оптимизатор рекомендует наилучшую шихту под целевые характеристики кокса из располагаемых запасов углей. Показывает исторические характеристики кокса, достигнутые на аналогичной шихте в прошлом. После того, как эксперты-технологи примут итоговое решение, система рассчитывает уставки для дозаторов и передает информацию персоналу на дозирующие устройства. Источник: Сnews $NLMK