Фахівці «Северсталь Діджитал» спільно з Центром технологічного
розвитку, цехом травлення виробництва плоского прокату Череповецького
металургійного комбінату (входить до дивізіону «Северсталь Російська сталь»)
вдосконалили модель, що управляє швидкістю безперервно-травильного агрегату
№3 (НТА-3). До неї був підключений інтелектуальний агент, в основі якого
алгоритм глибокого машинного навчання з підкріпленням (reiforcemet learig,
RL), що виконує функції штучного інтелекту.

«Рубан» працює одночасно з цифровою моделлю «Аделіна», яка була
встановлена на НТА-3 раніше. «Аделіна» обчислює швидкість керування агрегатом,
а агент коригує її для досягнення оптимального результату. Це
забезпечує виробничого процесу більшу гнучкість і безпеку, так
як модель і агент здатні коригувати швидкість агрегату кожну секунду і
миттєво реагувати на непередбачені ситуації.

«Модель «Аделіна» виправдала очікування, показавши зростання продуктивності НТА-3
більше, ніж на 5 відсотків. У березні 2020 року ми випустили рекордний обсяг
труєного прокату на цьому агрегаті – понад 130 тисяч тонн. Після підключення
інтелектуального агента продуктивність зросла ще на 1,5%. За розрахунками,
це може забезпечити нам більше 80 тисяч тонн додаткового виробництва в
рік. Це важливий показник для одного з найбільш затребуваних агрегатів
виробництві плоского прокату, – прокоментував генеральний директор
дивізіону «Северсталь Російська сталь» і ресурсних активів Євген
Виноградов.

Новий інтелектуальний агент «Рубан» відрізняється від класичних моделей
машинного навчання тим, що навчається не за історичними даними, а
самостійно, досліджуючи середу цифрового двійника НТА-3. Швидкість управління
технологічної частини агрегату багато в чому залежить від параметрів проходить
сталевої смуги – довжини, ширини і товщини рулону, марки сталі, температури
змотування металу та інших. «Рубан» вчиться на поєднаннях параметрів, які
створює спеціально для нього генеративно-змагальна мережу. Також вона задає
план прокату і формує ситуації, яких не було в історії. Для більш
ефективного навчання інтелектуального агента була призначена система заохочень
і штрафів. Шляхом експериментів «Рубан» шукає рішення, при якому сума
заохочень максимально перевершує суму штрафів.

«Технологія машинного навчання з підкріпленням для керування агрегатами ще
не отримала широкого розповсюдження в промисловості і, зокрема,
металургії. Штучний інтелект, запущений на НТА-3, може стати першим
подібним випадком російській практиці. Підвищення продуктивності,
зафіксоване на НТА-3 після впровадження цифрових інструментів, доводить, що
у drive data підходу є велике майбутнє в промисловості, і ми рухаємося в
правильному напрямку», – прокоментував генеральний директор «Северсталь
Діджитал» Борис Воскресенський.

Полная версия