1030

Автоматизация управления травильным агрегатом

Ноябрь, 2019 год.

Управление скоростью непрерывно-травильного агрегата №3 на основе искусственного интеллекта.

alt

Какую проблему решали

Непрерывно-травильный агрегат №3 (НТА-3) предназначен для удаления с поверхности листа слоя окалины, образовавшегося в процессе горячей прокатки металла.
Настройка скорости агрегата проводилась операторами в полуавтоматическом режиме, что не давало оптимальной производительности.
Отсутствовала система оперативного реагирования на вмешательства операторов разных участков.
 
Решение проблемы
Специалисты «Северсталь Диджитал» совместно с другими специалистами «Северстали» разработали решение на базе искусственного интеллекта, которое увеличивает производительность оборудования.
Сервис ежесекундно управляет скоростью агрегата в автоматическом режиме.
Скорость травления выставляется на основе анализа показаний датчиков в режиме реального времени. Система учитывает необходимые параметры травления (марка стали, температура конца прокатки, толщина полосы), что позволяет производить металл высокого качества и избегать брака.
Применяемые технологии

Специалисты разработали алгоритм машинного обучения с подкреплением, который дополняет базовый аналитический алгоритм. В основе аналитического решения лежат физические зависимости транспортировки полосы по агрегату травления. 
Основой алгоритма машинного обучения служит ансамбль нейронных сетей, каждая из которых управляет агрегатом в определенный момент времени.

В решении использованы:
  • Детальный цифровой двойник непрерывно-травильного агрегата
  • Генеративно-состязательная сеть (GAN — Generative adversarial network) – генерирует необходимые для обучения агента данные
  • Агент обучения с подкреплением для поиска оптимальных параметров работы травильного агрегата в условиях естественной среды с обратной связью
  • Платформа Grafana для мониторинга
  • Технологии OPC UA, Kafka, Kubernetes

Бизнес-процесс

До проекта:

  • Управление скоростью в полуавтоматическом режиме.
  • Расчет скорости на основании прохождения металла по агрегату за предыдущие периоды.
  • Неоптимальная производительность агрегата.
  • Высокая загруженность операторов.

После проекта:

  • Автоматическое управление скоростью агрегата. 
  • Работа в режиме 24/7.
  • Анализ более 100 параметров травления металла и состояния линии.
  • Перераспределение нагрузки операторов.

Результаты

Команда «Северсталь»

Борис Воскресенский
Chief Digital Officer «Северсталь» / CEO «Северсталь Диджитал»
Михаил Лящук
Начальник цеха травления металла
Александр Рубан
Ведущий эксперт
Андрей Федотов
Ведущий эксперт

Команда «Северсталь Диджитал»

Анна Богомолова
Ведущий аналитик
Ксения Кингсеп
Руководитель центра искусственного интеллекта и машинного обучения
Кирилл Трибунский
Ведущий разработчик

Команда «Северсталь-инфоком»

Игорь Захарчук
Специалист по автоматизации