Решение основано на возможностях искусственного интеллекта, который учитывает предыдущий опыт выплавки стали, дает прогноз и рекомендации по составу для изготовления необходимой марки стали. Благодаря применению технологии Big Data создана модель влияния факторов производства на дефекты в трубной заготовке. В режиме реального времени модель советует сталевару определенный состав шлакообразующих и ферроматериалов для достижения заданных показателей химического состава стали. Кроме того, алгоритм позволяет оптимизировать стоимость используемых для производства ферросплавов. Решение позволяет сталевару отслеживать химический состав стали и анализировать данные, полученные с производства, в режиме онлайн.
Группа ЧТПЗ внедряет цифровые решения для оптимизации процессов и повышения эффективности производства. Специалисты компании разрабатывают алгоритмы помощи сталевару, технологии автоматизированного анализа качества лома, автоматизированного поиска дефектов на поверхности труб и заготовок, прогнозирования потребления энергоресурсов. Вектор развития данных проектов направлен на создание цифрового двойника производства. — Кирилл Никитин, технический директор Группы ЧТПЗ