Цифровизация производства: алгоритмы машинного обучения повысили производительность стана на 6-9 %

Листопрокатный цех производства трубного проката «Российской стали» в Колпино и «Северсталь Диджитал» внедрили программу, которая автоматически регулирует скорость прокатки слябов на стане 5000.

19 декабря 2019
Северсталь

Благодарим редакцию газеты "Северсталь" за предоставление данного материала.

Ранее специалисты цеха контролировали скорость прокатки слябов вручную, регулируя показатели при помощи реостата. Оператору стана приходилось одновременно управлять агрегатом, следить за проходом и качеством металла во избежание дефектов. При определении скорости прокатки не всегда учитывались сортамент продукции и цикличность проката, поэтому показатели могли быть занижены и стан работал не на полную мощность.

Для повышения производительности стана 5000 было разработано решение на основе алгоритмов машинного обучения. Управление скоростью осуществляется с учетом режима проката, формируемого в системе слежения за металлом, длины и ширины листа, межвалкового зазора, марки стали, температуры и прочих параметров. Модель комплексно оценивает эти показатели онлайн и задает оптимальную скорость проката в том или ином цикле. Состояние металла отслеживается регулярно, поэтому параметры в каждом проходе корректируются.

Стан 5000

В результате участия машины показатель максимальной скорости прокатки увеличивается с 3,2 до 4,5 метра в секунду. В итоге возрастает и количество прокатанных слябов. Ожидаемое повышение производительности стана составит шесть-девять процентов в зависимости от сортамента. Кроме того, теперь оператор стана может сфокусироваться на визуальной оценке металла.

– Несколько недель назад у нас появилась кнопка, нажав которую мы запускаем автоматический режим. Программа самостоятельно устанавливает скорость прокатки, анализируя различные параметры. Пока мы ее используем только на основном сортаменте. Управление станом 5000 все более автоматизируется и для нас это большой плюс – сокращается количество ошибок и листы получаются более качественными, – рассказал оператор поста управления листопрокатного цеха производства трубного проката Тимур Бисенгалиев.

 – При реализации диджитал-инициатив на производственных площадках мы стремимся увеличить количество решений, которые принимаются на основе статистики. Это снижает риск ошибки и максимально повышает эффективность нашего оборудования и бизнес-процессов. Этот подход соответствует стратегическому приоритету «Лидерство по затратам». В будущем мы планируем расширить функции этого решения. Например, на основе имеющихся данных управлять не только скоростью, но и загрузкой стана, быстрее вызывать слябы из печи, чтобы сократить паузу между прокатками, – прокомментировал начальник Центра технологического развития производства трубного проката Александр Вылкост.

В конкурсе на соискание премии имени академика Ивана Бардина в 2019 году работа «Новые пути интенсификации процесса прокатки с использованием нейронных сетей» была признана победителем в номинации «Самое инновационное решение». Авторы разработки: Александр Вылкост, Лев Абрамов, Олег Сычев, Михаил Чебыкин, Александр Белов.

Александр Вылкост, Лев Абрамов, Олег Сычев, Михаил Чебыкин и Александр Белов на конкурсе на соискание премии имени академика Ивана Бардина

Диана Коврякова

Начать обсуждение


UP-PRO в сетях