Достаточно ли быстро развиваются цифровые инновации в металлургии и горнодобывающей промышленности? «Инновационный прогноз Axora: металлургия и горнодобывающая промышленность 2021» показывает, что для 57% опрошенных респондентов, внедрение цифровых технологий является приоритетом бизнеса в следующие три года. В разных регионах приоритет отдается разным технологиям, но более половины (56%) экспертов видит наибольшие возможности для роста в ближайшее время в применении искусственного интеллекта (ИИ).

Два главных фактора в пользу ИИ

Применение искусственного интеллекта позволяет компаниям существенно увеличить эффективность производства, а соответственно увеличить прибыль и снизить стоимость выходной продукции. Это достигается за счет двух основных преимуществ технологии по сравнению с человеком:

1. Исключение человеческого фактора. В случае выполнения работы человеком, компания несет дополнительные финансы и время на обучение каждого нового сотрудника, приходящего на должность. Неопытность, усталость, сотрудника приводят к ошибкам, которые не допустит искусственный интеллект.

2. Доступ к большому количеству данных. Благодаря накоплению данных за всю историю работы искусственный интеллект обучается выполнять поставленную задачу все эффективнее, и при этом учитывать больше параметров, чем смог бы человек.

Системы безопасности и контроля качества – в поле машинного зрения

Искусственный интеллект используется для решения множества задач, ранее считавшихся невозможными для машины.[1] Одной из таких задач является машинной зрение, благодаря которому возможна автоматизация следующих систем:

• Системы безопасности - искусственный интеллект может сам анализировать данные с камер видеонаблюдения и обнаруживать нарушение безопасности, будь то несанкционированное проникновение на территорию предприятия или нарушение техники безопасности его сотрудниками.
• Системы контроля качества – ИИ с помощью камер может обнаруживать дефекты изделий и оборудования, уведомляя персонал о необходимости ремонта.

Кроме машинного зрения, искусственный интеллект применяется для управления работой разных машин в цепочке производства: например, получая информацию о задержке на одном из агрегатов, умный «исполнитель» может уменьшить скорость работы машин, стоящих в цепочке раньше. Анализ работы печей позволяет сжигать меньшее количество топлива, что, кроме экономической выгоды, сокращает вредные выбросы в атмосферу.

Оптимизация работы металлургов с ИИ: практика

Преимущества решений искусственного интеллекта огромны и могут произвести революцию в любом профессиональном секторе. Посмотрим, как металлургический сектор применяет ИИ и извлекает выгоды.

Качество продукции и меры безопасности на Кольской ГМК (ГК «Норникель»)

В 2018 году на обогатительной фабрике Кольской ГМК был введен в работу первый инструмент на основе машинного зрения. Искусственный интеллект используется для классификации по качеству изделия, движущегося по транспортеру. Полученная таким образом информация позволяет контролировать соблюдение технологических режимов и влиять на характеристики продукции.[2]

В 2021 году в центре энергообеспечения ГМК была введена система контроля применения средств индивидуальной защиты. Система в реальном времени отслеживает с точностью до 95%, надеты ли на работнике каска, жилет, маска и защитные очки. Система предупреждает работника о несоблюдении мер безопасности еще до его входа в опасную зону.[3]

Контроль выплавки стали на НЛМК

На Новолипецком металлургическом комбинате (НЛМК) искусственный интеллект применяют для контроля выплавки стали. Для изготовления разных марок стали необходимо использовать различные ферросплавы. Разработанная система выводит оператору информацию о количестве необходимых добавок, с учетом имеющихся на складе предприятия ферросплавов, их взаимозаменяемости и стоимости. В дальнейшем компания планирует установить эту систему и во втором цехе, после чего ожидаемая экономия составит около 100 млн рублей в год.[4]

Управление доменной печью в НТМК («Евраз»)

В 2018 году компания запустила на Нижнетагильском металлургическом комбинате (НТМК) доменную печь, управляемую с помощью системы ИИ. За девять месяцев использования технологии компания сэкономила порядка одного миллиона долларов. Вице-президент по ИТ «Евразхолдинга» Артем Натрусов на СNews Forum тогда отмечал, что компания переходит на модель управления, когда система сама управляет печью, а оператор может вмешаться только принудительно.[5]

Три тормозящих фактора внедрения технологии

На практике при внедрении искусственного интеллекта компании сталкиваются с несколькими проблемами.

Недостаток индивидуальных решений. BCG в отчете: «Догнать цифровое будущее: металлургия и горнодобывающий сектор», отмечает, что 25% компаний используют индивидуальные цифровые решения. Каждый завод уникален по многим характеристикам, поэтому применение стандартных решений не позволяют достичь высоких результатов.

Необходимость большого количества данных для первоначального обучения системы ИИ. Согласно тому же докладу BCG, 70% опрошенных металлургических компаний отметили, что данных недостаточно или они не точны.

Недоверие персонала. Часто операторы не соглашаются с рекомендациями экспертных систем. Происходит это по двум причинам: во-первых, система не объясняет, чем обоснованы выдаваемые рекомендации; во-вторых, некоторые решения, связаны с определенными рисками, которые оператор не хочет на себя брать.

Нераскрытый потенциал ИИ

Применение искусственного интеллекта позволяет автоматизировать множество разнообразных процессов, которые раньше мог контролировать исключительно человек. Как показывает практика мировых лидеров, внедрение данной технологии даже в рамках одного производственного процесса позволяет экономить значительные средства.

На многих заводах искусственный интеллект сегодня применяется ограниченно, в качестве экспериментальной технологии, соответственно раскрыть полный потенциал технологии еще только предстоит.