У світі вже функціонують «розумні» заводи, водночас українські металурги наразі лише на початковому етапі впровадження ШІ у виробництво
Штучний інтелект (ШІ) не з’явився лише після розроблення ChatGPT, а згодом швидко виникли його численні аналоги. Різноманітні технології ШІ вже давно й успішно застосовують у багатьох сферах виробництва, металургія – не виняток.
Читай нас також у Viber та Telegram.
Штучна допомога
Використання ШІ в металургії може здійснюватися як у межах окремого проєкту, так і як важлива частина цифрової трансформації підприємства. Можна виокремити такі основні напрями застосування ШІ в металургії:
- Предиктивна аналітика
Аналіз даних із датчиків обладнання дає змогу прогнозувати його стан. Tata Steel впровадила систему на базі ШІ, яка прогнозує термін служби критично важливого обладнання. Це дало можливість компанії скоротити час простою на 20% і витрати на технічне обслуговування на 15%.
- Контроль якості продукції
За допомогою комп’ютерного зору здійснюється автоматичне виявлення браку та дефектів поверхні готової продукції або напівфабрикатів. Використання цієї технології дало змогу Voestalpine зменшити кількість дефектів у готовій продукції більше ніж на 20%.
- Забезпечення безпеки персоналу
Системи комп’ютерного зору відстежують дотримання норм безпеки (використання захисного спорядження, переміщення людей і техніки). Це дає змогу запобігати аваріям і нещасним випадкам на виробництві, а також аналізувати поведінку персоналу.
- Оптимізація технологічних процесів
Аналіз великих даних застосовується для оптимізації операцій, підвищення якості та скорочення витрат. Південнокорейська сталеливарна компанія POSCO за допомогою ШІ досягла збільшення ефективності виробництва на 5%, зниження енергоспоживання на 10%, а також на 3% покращила вихід продукції під час виробництва гарячекатаної сталі.
- Роботизація під контролем ШІ
Управління роботами за допомогою ШІ дає можливість скоротити витрати та значно підвищити продуктивність праці. Один із найбільших японських виробників сталі JFE Steel розгорнув роботизовану систему для автоматичного шліфування малих безшовних труб на заводі Chita Works. Робот самостійно визначає положення деталі, дефекти й оптимізує рухи, що дало змогу підвищити швидкість обробки на 60% порівняно з традиційними методами.
- Цифрові двійники
Віртуальна модель фізичної системи синхронізується з даними в реальному часі, що дає можливість моделювати поведінку, прогнозувати відмови й оптимізувати процеси на основі аналітики. Цю технологію вже давно й успішно використовують багато металургійних компаній.
ArcelorMittal впровадила технологію цифрових двійників на кількох європейських заводах, досягнувши зниження енергоспоживання на 12%, зростання продуктивності на 8% і зменшення незапланованих простоїв на 30%.
- Розроблення нових матеріалів
Використання ШІ дає змогу суттєво скоротити терміни та витрати на R&D. Це дало можливість ArcelorMittal зменшити час розроблення окремих марок автомобільної сталі з 3–5 років до менше ніж 1 року.
- Оптимізація бізнес-процесів
ШІ може допомогти управляти маркетингом, логістикою, складським господарством і документообігом. Це дає можливість автоматизувати процеси, зменшити кількість помилок через людський фактор і скоротити витрати.
Бразильська металургійна компанія Gerdau запровадила систему прогнозування попиту на основі ШІ, що збільшило точність прогнозування на 10% і знизило витрати на зберігання запасів.
Підвищення продуктивності праці й енергоефективності, скорочення витрат, простоїв і браку завдяки широкому використанню ШІ є ключем до зменшення собівартості та збільшення конкурентоспроможності. Саме до цього прагнуть усі металургійні компанії.
Світовими лідерами серед виробників сталі щодо впровадження ШІ у виробництво та діяльність можна вважати Tata Steel, ArcelorMittal, POSCO, Baosteel.
«Темрява» Baosteel
З точки зору потенціалу й можливостей новітніх технологій ідеальним рішенням для економіки металургійної компанії є не стільки переведення окремих проєктів і процесів на використання ШІ, скільки побудова на його основі всього виробничого циклу.
«Темні» фабрики – це підприємства, які можуть працювати практично повністю без залучення персоналу, їм не потрібне освітлення в цехах. Така концепція виробництва передбачає повну або майже повну автоматизацію всіх операцій, цілодобову роботу, мінімальне залучення працівників і широкомасштабне використання різних технологій ШІ.
Важко уявити собі подібне в металургії. Однак китайський геній автоматизації виробництва дістався й до цієї сфери, створивши повністю автоматизований «розумний» завод із мінімальним втручанням людини.
Компанія Baosteel, яка входить до групи Baowu, ще 2019 року запустила повністю автоматизоване виробництво на сталеливарному заводі в Шанхаї. Об’єкт є лінією з виробництва холоднокатаного прокату. Виробництво базується на повній автоматизації обладнання, технологіях ШІ, промислових роботах та інтернеті речей. Мостові крани, наприклад, повністю автономні – вони самостійно знаходять і переміщують рулони.
Контроль із боку людини полягає в тому, що невелика група операторів стежить за екранами з даними в режимі реального часу, але для безпосереднього обслуговування виробництва персонал майже не потрібен. ШІ знизив потребу у втручанні людини з кожних трьох хвилин до одного разу на пів години.
Результати роботи «темної» фабрики Baosteel вражають:
- зниження викидів на тонну сталі на 30%;
- збільшення продуктивності на 30%;
- зростання виробничих потужностей на 20%;
- зниження енергоспоживання на тонну сталі на 15%;
- зниження витрат на переробку на 10%.
Можна навести й інші приклади:
- Цифровий завод Tata Steel. Завод Kalinganagar (Індія) будували з нуля. Тут працює єдина платформа управління даними, яка об’єднує інформацію від видобутку руди до відвантаження. Штучний інтелект (понад 260 алгоритмів для ухвалення рішень у реальному часі) на заводі застосовують для планування складу шихти та режиму печей, аналізу параметрів нагрівання і споживання енергії, контролю якості за допомогою комп’ютерного зору, предиктивного обслуговування.
- «Розумна» доменна піч компанії POSCO. Штучний інтелект аналізує відео з камер, показники температури й склад шихти в режимі реального часу, автоматично регулює подання дуття й палива. Добова продуктивність печі зросла на 240 т чавуну, а споживання палива знизилося.
- Smart Mill на Big River Steel (входить до складу U.S. Steel). На заводі в Оссіолі (Арканзас, США) було запущено один із перших у світі «розумних» сталеливарних комплексів, де штучний інтелект інтегровано безпосередньо в технологічний процес. Основну роль відіграє ШІ-платформа, яка отримує в реальному часі дані від 50 тис. сенсорів, що збирають відомості про параметри обладнання, процес виплавки сталі, температуру, тиск, склад, споживання енергії. Система визначає оптимальні параметри виробництва, оптимізує витрати енергії та сировини, прогнозує поломки обладнання. Тут реалізовано концепцію Learning Mill – штучний інтелект безперервно навчається на виробничих даних і застосовує здобуті знання для підвищення ефективності роботи й якості продукції.
Українські ШІ-реалії
Хоча українська металургія перебуває на початковому етапі впровадження штучного інтелекту у виробничі процеси, це вже є важливим сигналом – українські компанії шукають способи залучення новітніх технологій попри те, що війна триває четвертий рік і спостерігається катастрофічний дефіцит інвестицій.
Серед проєктів застосування штучного інтелекту на підприємствах групи «Метінвест» можна вокремити такі:
- ШІ-контроль якості на «Запоріжсталі». Група «Метінвест» впровадила на підприємстві ШІ-систему ForgeCheck. Комп’ютерний зір аналізує зображення та виявляє дефекти на слябах. Економічний ефект сягає до $250 тис. щорічно.
- Автоматизація та інтелектуальні процеси. «Метінвест» активно використовує ШІ в таких напрямах:
- Впровадження понад 500 рішень на основі різних технологій інтелектуальної автоматизації, що дало можливість автоматизувати приблизно 200 тис. робочих годин.
- Система інтелектуальної обробки документів myOCR (економить орієнтовно 20 тис. робочих годин на рік).
- Система комп’ютерного зору SPAIS (інтегрована у промислове відеоспостереження) для виявлення порушень техніки безпеки та контролю обладнання. Визначає перебування працівників у небезпечних зонах або без засобів індивідуального захисту, допомагає знаходити ушкодження на виробництві у важкодоступних місцях завдяки аналізу відео з дронів.
Компанія «Інтерпайп» застосовує у своїх виробничих процесах та управлінні виробництвом предиктивне обслуговування обладнання, автоматизований контроль якості продукції, ШІ-алгоритми для управління запасами, цифрові двійники, моделі прогнозування собівартості матеріалів, машинне навчання в документообігу.
Компанія Ferrexpo активно робить ставку на автоматизацію виробництва й електрифікацію кар’єрного транспорту. У компанії використовуються напівавтономні бурові установки, ще до початку війни вона розпочала промислову експлуатацію безпілотних самоскидів. Ці технології містять елементи ШІ-оптимізації маршрутів та поведінки техніки. Ferrexpo стала першою компанією у Європі, яка впровадила автономні самоскиди при відкритому способі видобутку.
Українські компанії ГМК більше зосереджуються на комп’ютерному зорі, машинному навчанні, промисловому інтернеті, автоматизації та цифровізації виробництва, ніж на класичних технологіях ШІ на кшталт нейронних мереж або генеративного штучного інтелекту.
Повномасштабне впровадження ШІ – це частина довгострокової стратегії українських компаній ГМК. Очевидно, що ШІ стане основним елементом майбутньої «зеленої» металургії.
«Металургія перебуває на вершині порядку денного «зеленого» курсу. У металургії технології давно розроблені, і зараз неможливо зробити великий прорив. Можна лише поступово вдосконалювати систему, саме тут з’являються цифровізація та ШІ. Саме це може зробити галузь не лише більш екологічною, а й ефективнішою та конкурентоспроможнішою», – зазначив генеральний директор «Метінвесту» Юрій Риженков.