Повышение темпа прокатки слябов на Стане 2000
- Заказчик:
- НЛМК
- Руководитель проекта со стороны заказчика
-
- Поставщик
- АО "Инфосистемы Джет"
- Год завершения проекта
- 2020
- Сроки выполнения проекта
- Апрель, 2018 - Январь, 2020
- Цели
Разработать систему, которая позволит в реальном времени выдавать рекомендации в HMI оператора по оптимальному темпу прокатки слябов с учетом типоразмера слябов, находящихся в печи и на прокатном стане, условий их нагрева и скорости прокатки.
Уникальность проекта
Стан 2000 является ключевым звеном в производственной цепочке металлургического предприятия. Управление темпом выдачи слябов из печи и паузой межу прокатываемыми полосами выполнялись высококвалифицированными операторами.Для достижения минимальных пауз они основывались на опыте работы и технологических нюансах. Но ввиду большого количества технологических параметров их прогноз не всегда является оптимальным.
Разработанный рекомендательный сервис на базе машинного обучения работает в режиме 24/7 и предоставляет операторам прокатного стана рекомендации по оптимальному интервалу подачи слябов на стан из нагревательных печей для обеспечения минимальной паузы между полосами на входе в чистовые клети стана.
Помимо технических показателей самого стана, алгоритмы машинного обучения учитывают в рекомендациях типы и марки слябов, а также показатели работы нагревательных печей.
- Использованное ПО
ML-специалистами АО «Инфосистемы Джет» были изучены несколько разных AI алгоритмов (random forest и др.) на применимость и целевой результат. Наибольшую эффективность для использования в целевой архитектуре рекомендательного сервиса показал алгоритм LightGBM.
- Сложность реализации
- Непрерывность производственного процесса на Стане 2000;
- Особенности металлургического производства.
- Описание проекта
Прокатный стан в металлургическом производстве — это комплекс оборудования, который раскатывает нагретую металлическую заготовку (сляб) с помощью валков, превращая его в рулонный металлопрокат. На прокатный стан подают слябы различного химического состава для производства стали различных марок. В ПАО «НЛМК» Стан работает непрерывно. Чтобы слябы не сталкивались, они должны двигаться на прокатном стане с определёнными промежутками. Чем они меньше, тем выше производительность прокатного стана. При слишком малых промежутках между слябами, резко увеличивается вероятность аварийной остановки, поэтому операторы стана традиционно рассчитывают расстояние с запасом. Новый рекомендательный сервис на базе машинного обучения (ML), разработанный Центром машинного обучения компании АО «Инфосистемы Джет», обрабатывает большой набор меняющихся параметров и в режиме реального времени предоставляет операторам прокатного стана рекомендации по оптимальному интервалу подачи слябов на стан для поддержания минимальной паузы.
Раньше оператор рассчитывал темп выдачи слябов вручную на основе интуиции и опыта. Новый цифровой сервис рассчитывает этот показатель автоматически. Рекомендательный сервис анализирует исторические данные и данные в режиме реального времени, а также требуемые параметры необходимой готовой продукции. На основе этих данных модель прогнозирует, с какой скоростью сляб должен пройти путь от печи до линии прокатки и рекомендует оператору в интерфейсе, когда выдавать следующий сляб. Данная система предупреждает брак продукции (предотвращает столкновение слябов/полос) и повышает производительность стана, как следствие, возрастает и количество прокатанных слябов.
Эффект от внедрения сервиса повлиял на повышение объемов производства прокатного комплекса. Экономия времени на сокращении пауз между прокатываемыми полосами составила 19,5 часов в год, что равно фактическому экономическому эффекту 34 млн в год.
Цифровой сервис оптимизации Стана 2000 - https://youtu.be/SgiQnVI6NGs
- География проекта
Новолипецкий металлургический комбинат, г. Липецк
