Металлургические и горнодобывающие компании инвестируют в цифровые технологии по всей цепочке создания стоимости, от операций до закупок, продаж и маркетинга. Ускоряя цифровую трансформацию, игроки отрасли могут оптимизировать процессы, снизить затраты, улучшить извлечение металла и доходность, а также упростить цепочки поставок.

Для роста качества и эффективности работы металлургических предприятий цифровая трансформация – это необходимость. Еще в 2016 году генеральный директор Магнитогорского металлургического комбината Павел Шиляев отмечал, что: «Металлургические предприятия к настоящему времени практически исчерпали традиционные ресурсы для повышения своей конкурентоспособности» [1]. В связи с этим лидеры отрасли начали внедрение цифровых технологий на своих производствах.

Применение «цифры» в металлургии. Опыт компаний

Для повышения эффективности предприятий, ведущие компании внедряют множество решений. Наиболее широко и успешно применяются такие технологии как: машинное обучение (ML), роботизация процессов (RPA), анализ больших данных (Big Data). Отдельные компании также в своей деятельности используют технологии виртуальной и дополненной реальности (VR/AR), аддитивные технологии (3D-печать), цифровых двойников и дроны [2].

Машинное обучение, 3D-печать и RPA на производстве ММК.

На предприятии Магнитогорского металлургического комбината установлена система по сбору данных на всех этапах производства, которые сохраняются в озере данных для дальнейшего анализа. Благодаря собранным данным был реализован проект «Снайпер» с использованием ML-модели для рекомендации операторам дозирования ферросплавов для выплавки различных марок стали. Реализация проекта позволила экономить на затрачиваемые материалы от 2.7 до 4% [3]. Кроме того, наличие данных о количестве и качестве сырья в прошлом с помощью искусственной нейронной сети позволяют оптимизировать закупки сырья, в 2018 году это позволило комбинату сэкономить около 500 млн рублей [4].

Применяется на производстве и 3D-печать: использование 3D-принтера позволяет создавать формы для отливки более высокого качества и форм со сложной конфигурацией.

Широкое применение технологии RPA на заводе помогает сотрудникам быстрее и эффективнее выполнять многие задачи. Среди таких можно выделить, например, учет и оплату сырья и ведение учета производительности труда. В 2021 году на ММК работает более 200 роботов [5].

Big Data, ИИ, цифровой двойник компании «Северсталь».

Технология Big Data используется и компанией «Северсталь». В 2020 году для автоматизации управления скоростью непрерывно-травильного агрегата (НТА) была разработана математическая модель «Аделина». В результате, около 90% времени агрегат работает автоматически. Для увеличения эффективности этой модели был создан цифровой двойник НТА, который будет обучаться на виртуальных рулонах стали, созданных нейросетью. [6]

Использование больших данных и искусственного интеллекта позволяет компании не только оптимизировать работу машин, но и сделать ее экологичнее. Так в 2021 году закончился эксперимент на комбинате «Карельский окатыш», где на одной из обжиговых машин была запущена модель, управляющая ее работой. В результате расход мазута снизился на 6.4% – сократилось и количество выбросов оксидов углерода и серы. [7]

Для контроля высоты заливки чугуна в 2020 году внедрили модель машинного зрения, которая в реальном времени информирует ответственного сотрудника при слишком большой высоте заливки. Отслеживание этого параметра с помощью машинного зрения позволило сэкономить 9 млн рублей в 2020 году.[8]

Цифровые двойники ТМК.

Одним из лидеров металлургической промышленности по внедрению технологии цифрового двойника является Трубная металлургическая компания. С помощью этой технологии были разработаны новые резьбовые соединения, разработка и испытания которых сначала проходила виртуально. Также в виртуальной среде совершенствуются и технологии производства продукции. Такой подход позволяет проверять и дорабатывать новые технологии производства, не занимая ресурс предприятия, что ускоряет и удешевляет процесс внедрения технологий.

Благодаря внедрению цифровых близнецов прокатных станов Северского и Воложского трубных заводов компании удалось сэкономить около 500 млн рублей, в основном благодаря уменьшению времени простоя и количества брака. На Северском трубном заводе реализована система машинного зрения для отслеживания дефектов изделий в движении. Для принятия производственных решений на предприятии разрабатывается система сбора и хранения Big Data.[9]

Внедрение цифровых технологий – приоритеты компаний

Как видно из приведенных примеров, лидирующие компании отрасли используют или реализовывают на своих предприятиях технологии анализа больших данных. Широко применяются технологии искусственного интеллекта, в частности, для распознавания маркировок, обнаружения дефектов и автоматизации производственных процессов с большим количеством параметров.

На производствах ТМК хорошо себя показала технология цифровых двойников, благодаря которой новые производственные решения внедрять стало дешевле и проще, а новую продукцию разрабатывать с меньшими экономическими затратами.

Для оптимизации бизнес-процессов хорошо подходит технология программных роботов RPA. По словам директора «Центра технологий роботизации ‘Некст’» (дочерняя компания ПАО «ММК») Михаила Верисова, поставки стратегического сырья уже полностью обслуживаются роботом, а точность обработки документов составляет 95% и увеличивается с ростом количества данных.

Результаты исследования Axora выявили, что в разных регионах приоритет отдается разным технологиям, в частности, респонденты из России и Казахстана сообщили о повышенном внимании к робототехнике в 2021 году, а более половины (56%) респондентов согласились, что искусственный интеллект (ИИ) предоставит наибольшие возможности для роста в ближайшее время.

Еще одной технологией, достойной упоминания, но пока не использующейся масштабно является виртуальная и дополненная реальность. Ее, например, использует компания «РУСАЛ» для обучения персонала работы на одном из агрегатов. Благодаря VR-технологии можно обучать персонал без риска порчи оборудования или причинения вреда человеку.

Потенциал цифровых решений для отрасли

Несмотря на значительные успехи, которых достигли металлургические предприятия с началом цифровой трансформации, все еще существуют сложности с внедрением новых технологий: согласно докладу BCG, разрыв между стратегией и ее практической реализацией в этой сфере достигает 30%.

По этой причине технологии, приводящие к наибольшим показателям экономической эффективности, продолжат развиваться и получат все больше применения. К таким технологиям относятся Big Data, цифровые двойники и искусственный интеллект. Также большой потенциал имеет технология программных роботов, для оптимизации несложных рутинных процессов.

По результатам другого исследования BCG – DAI (Digital Acceleration Index), некоторые металлургические и горнодобывающие компании за счет инновационных решений уже получили значительные выгоды: некоторые повысили производительность добычи на 10–20%, а производительность закупок – до 50%, а также снизили выбросы на 15–30%.[12]