Цифровой советчик плавильной печи на базе платформы Loginom

Использование системы принятия решений на базе low-code платформы Loginom как цифрового советчика для раннего обнаружения технологических расстройств и повышения производительности оборудования в металлургическом производстве. 00:00 — Начало доклада. 01:09 — Цель проекта — повышение производительности оборудования. 02:47 — Схема работы оборудования — дуговой плавильной печи и описание технологического процесса. 05:47 — Проблемы использования оборудования, описание технологического расстройства. 09:54 — Система принятия решений на базе Loginom как цифровой советчик плавильной печи. 11:19 — Источники данных для цифрового советчика. 11:58 — Сценарий использования цифрового советчика. 18:30 — Точность моделей цифрового советчика. 20:50 — Перспективы развития системы принятия решений. 23:43 — Вопросы и комментарии к докладу. В данном ролике описан опыт применения аналитической low-code платформы Loginom для построения системы принятия решений — цифрового советчика в металлургическом производстве. Под цифровым советчиком понимается математическая модель, которая в оперативном режиме выдает рекомендации относительно работы оборудования, позволяет рабочей смене принимать решения, корректирующие технологический процесс. Кейс использования цифрового советчика описан для производственного процесса компании ERG — одной из ведущих в мире по добыче и переработке полезных ископаемых. Система принятия решений и советчик анализировали работу электрической дуговой плавильной печи. Сырьем для оборудования является шихта — смесь руды, угля и прочих добавок. Дуговая плавильная печь достаточно чувствительна к его качеству — неоптимальный состав шихты провоцирует технологические расстройства и, как следствие, финансовые потери при простое, отладке и ремонте оборудования. Технологи металлургического комбината выделяют 18 типов технологических расстройств. Сбои в работе печи сопровождаются увеличением потребления электроэнергии и существенным снижением объема и качества выплавки, что влечет за собой дополнительные финансовые издержки. Таким образом, критически важно идентифицировать технологические расстройства на ранней стадии и оперативно формировать рекомендации для их устранения. Решение данной задачи было реализовано с помощью цифрового советчика — системы принятия решений на базе low-code платформы Loginom. Были построены математические модели, описывающие технологические процессы плавильной печи, и сформирована логика выдачи рекомендаций в зависимости от типа расстройства. Источниками входной информации для Loginom выступали: ежеминутные данные по активным мощностям печи, рецептуры шихтовых материалов, результаты химического анализа готовой продукции за смену, удельные расходы сырья и электроэнергии на тонну готовой продукции, данные АСУТП печи. На основании входной информации производилась многоэтапная ETL-предобработка данных, затем запускался расчет моделей. Отрабатывали модели оперативных данных и данных по итогам смены. Рассчитывались модели движения материалов, шихты и загрузок. По результатам расчета моделей, руководитель смены получал рекомендации по коррекции работы оборудования. После их оценки принималось решение о регулировке настроек системы автоматизированного управления печью. После внедрения цифрового советчика процесс восстановления из технологического расстройства с учетом заблаговременного предупреждения занимает несколько минут. До внедрения — занимал несколько дней. За 5 месяцев работы цифрового советчика объем выплавки увеличился на 3%. С учетом того, что рекомендации системы не всегда принимались, результат мог быть еще значительнее — по оценкам специалистов, выплавка могла увеличиться на 8%. Таким образом, эффект от внедрения цифрового советчика на базе аналитической платформы Loginom заключается в предотвращении многомиллионных потерь от сбоев в работе плавильной печи, повышении производительности оборудования, улучшении качества готового металла. Все возможности аналитической платформы: https://loginom.ru/platform Скачать бесплатную редакцию Loginom: https://loginom.ru/download Отраслевые решения для бизнеса: https://marketplace.loginom.ru/solutions Электронные курсы по Data Science: https://loginom.ru/skills Остались вопросы? Пишите: https://loginom.ru/company/feedback #loginom #lowcode #datascience #системапринятиярешений #системаподдержкипринятиярешений #цифровойсоветчик #асутп #цифровизацияпромышленности #цифровизацияпроизводства #моделированиетехнологическихпроцессов #моделированиепроизводственныхпроцессов