Специалисты «Северсталь Диджитал» совместно с Центром технологического
развития, цехом травления производства плоского проката Череповецкого
металлургического комбината (входит в дивизион «Северсталь Российская сталь»)
усовершенствовали модель, управляющую скоростью непрерывно-травильного агрегата
№3 (НТА-3). К ней был подключен интеллектуальный агент, в основе которого
алгоритм глубокого машинного обучения с подкреплением (reiforcemet learig,
RL), выполняющий функции искусственного интеллекта.
«Рубан» работает одновременно с цифровой моделью «Аделина», которая была
установлена на НТА-3 ранее. «Аделина» вычисляет скорость управления агрегатом,
а агент корректирует ее для достижения оптимального результата. Это
обеспечивает производственному процессу большую гибкость и безопасность, так
как модель и агент способны корректировать скорость агрегата каждую секунду и
мгновенно реагировать на непредвиденные ситуации.
«Модель «Аделина» оправдала ожидания, показав рост производительности НТА-3
более, чем на 5 процентов. В марте 2020 года мы выпустили рекордный объем
травленого проката на этом агрегате – свыше 130 тысяч тонн. После подключения
интеллектуального агента производительность выросла еще на 1,5%. По расчетам,
это может обеспечить нам более 80 тысяч тонн дополнительного производства в
год. Это значимый показатель для одного из самых востребованных агрегатов в
производстве плоского проката, – прокомментировал генеральный директор
дивизиона «Северсталь Российская сталь» и ресурсных активов Евгений
Виноградов.
Новый интеллектуальный агент «Рубан» отличается от классических моделей
машинного обучения тем, что обучается не по историческим данным, а
самостоятельно, исследуя среду цифрового двойника НТА-3. Скорость управления
технологической частью агрегата во многом зависит от параметров проходящей
стальной полосы – длины, ширины и толщины рулона, марки стали, температуры
смотки металла и других. «Рубан» учится на сочетаниях параметров, которые
создает специально для него генеративно-состязательная сеть. Также она задает
план проката и формирует ситуации, которых не было в истории. Для более
эффективного обучения интеллектуальному агенту была назначена система поощрений
и штрафов. Путем экспериментов «Рубан» ищет решение, при котором сумма
поощрений максимально превосходит сумму штрафов.
«Технология машинного обучения с подкреплением для управления агрегатами еще
не получила широкого распространения в промышленности и, в частности,
металлургии. Искусственный интеллект, запущенный на НТА-3, может стать первым
подобным случаем российской практике. Повышение производительности,
зафиксированное на НТА-3 после внедрения цифровых инструментов, доказывает, что
у data drive подхода есть большое будущее в промышленности, и мы движемся в
правильном направлении», – прокомментировал генеральный директор «Северсталь
Диджитал» Борис Воскресенский.
