Новолипецкий металлургический комбинат, НЛМК 3

2022

MES (RAS) Сервис визуализации жизненного цикла валков

Проект включает следующие технологии MES (согласно MES-11): RAS (англ. Resource Allocation and Status) — контроль состояния и распределение ресурсов в части управления закупками сменных частей технологического оборудования.

Контроль за состоянием технологического оборудования — одна из наиболее распространенных задач в промышленности. Задача определения состояния агрегатов в процессе их штатной эксплуатации получает все большую актуальность. В настоящее время глобальной проблемой эксплуатации оборудования является поддержание его работоспособности экономически оптимальными мерами. Ее решение важно как для эксплуатационного, так и для ремонтного персонала. Первые устанавливают режим работы агрегатов с учетом его состояния: выявляют износ оборудования при обследовании и контроле, определяют целесообразность его дальнейшей работы при существенном износе. Вторые участвуют в обслуживании оборудования с целью определения необходимого объема ремонта. Замена прокатных валков (перевалка) в прокатном производстве необходима для нормального ведения технологического процесса и предупреждения поломок валков.

Считается, что до смены валков можно прокатать не более 3,5–5 тысяч тонн металла. Конечно, можно и больше, но всегда есть риск, что что-то пойдёт не так и процесс производства притормозится на несколько часов. Учитывая, что весь металл проходит через стан, такой казус приведёт как минимум к сдвигу дат отгрузки всех заказов. Поскольку склады имеют ограниченную вместимость, то придётся сокращать выплавку слябов в конвертерных цехах, а это приведёт к необходимости останавливать агрегаты. Поэтому так важна аналитика поведения прокатных валков на производстве, контроль их состояния в реальном времени, слежение за жизненным циклом валков, анализ поведения валков от разных поставщиков. Внедренный сервис обеспечивает детальную историю ресурсов и гарантирует, что оборудование соответствующим образом подготовлено для работы. Также сервис дает возможность анализировать поведение валков от разных поставщиков и оптимально управлять закупками валков.

MES Система оптимизации диспетчеризации и логистики в конвертерном цехе №1

Проект включает следующие технологии MES (согласно MES-11): функция DCA (Data Collection/Acquisition) — сбор и хранение данных, PTG (англ. Product Tracking and Genealogy) — отслеживание и генеалогия продукции, ODS (англ. Operations/Detail Scheduling) — оперативное детальное планирование и оптимизация, DPU (англ. Dispatching Production Units) — диспетчеризация производства. Обеспечивает возможность получения информации о состоянии и местоположении заказа в каждый момент времени. Информация о состоянии включает данные о том, кто выполняет задачу, компонентах, материалах и их поставщиках, номере лота, серийном номере, текущих условиях производства, предупреждения о нарушении производственного процесса, данные о повторной обработке и другие события, относящиеся к продукту.

Функция отслеживания в реальном времени создаёт исторические данные о прохождении производственных процессов. Эти данные обеспечивают отслеживаемость компонентов и их использование в каждом конечном продукте. Диспетчерская информация представляется в той последовательности, в которой работа должна быть выполнена, и изменяется в реальном времени по мере возникновения событий на цеховом уровне. Это дает возможность изменения заданного календарного плана. Решение создано на базе платформы DATA-TRACK, оперативное планирование и оптимизация выполнены на базе программного модуля DATA-PLAN в составе платформы DATA-TRACK.Эксплуатация ЦОДов в условиях постоянно меняющегося рынка 3.8 т

В конечном итоге заказчик получил прибыль за счет внедрения оптимального оперативного планирования в той части металлургического передела (диспетчеризация и логистика в конвертерном производстве), где общепринятые средства автоматизированного планирования не применяются или не эффективны. Еще на первых стадиях проекта был показан подтвержденный экономический эффект 75 млн рублей в год за счет оптимального планирования движения кранов и сталевозов.

На металлургических предприятиях для ряда участков и агрегатов не всегда удается строить оптимальное расписание работы оборудования. Причины кроются в том, что часто невозможно традиционными методами получить срез текущего состояния оборудования, а также в высокой сложности построения алгоритмов и математических моделей для решения задачи оптимального планирования. Конвертерный цех — пример такого сложного объекта.

Мы решили данную проблему для конвертерного производства, объединив контроль процесса и планирование в одну систему на основе технического зрения (нейросети) и применения продвинутых комбинаторных алгоритмов (планирование). Математическое обеспечение проекта разработано «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» под руководством президента фирмы и заведующего базовой кафедрой «Аналитика больших данных и методы видеоанализа» Уральского федерального университета, доктора физ.-мат. наук Гайнанова Д.М. Участие первого лица фирмы в числе исполнителей — тоже признак уникальности данного проекта.

Методы технического зрения для решения задачи мониторинга, построение математических методов оптимизации указывают не только на новизну проекта, но и делают проект значимым для ИТ отрасли построения MES систем, а значит актуальным.

В проекте имеются две основные подсистемы:

Первая подсистема постоянно (задержка <1 сек) мониторит текущие координаты кранов и сталевозов, а также положение стальковшей с плавкой, загруженность оборудования. В основе мониторинга лежит платформа DATA-TRACK, разработанная фирмой «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика», которая опирается на техническое зрение.

Без широкого применения технического зрения решение проблемы тотального мониторинга движения ковшей и плавок в конвертерном цехе, а также определение в реальном времени положения ковшей и сталевозов для последующего расчета их оптимального перемещения является задачей невыполнимой или, во всяком случае, очень затратной. Всего для решения задачи задействовано 38 камер, размещенных на кранах и в цехе, а для обработки данных применены нейросети и глубокое машинное обучение.

Вторая подсистема реализует оригинальные алгоритмы планирования, основанные на современных методах математического программирования, комбинаторной оптимизации и теории графов. Разработанные алгоритмы гарантируют точные решения поставленных задач, обеспечивая прогнозное планирование на сутки и более и оперативное перепланирование движения плавок на основе данных, генерируемых подсистемой мониторинга. Оптимизация логистики происходит постоянно и в реальном времени. Экономический эффект достигается за счет экономии затрат на электроэнергию и алюминиевую катанку, связанной с оптимизацией логистики движения плавок в конвертерном цехе.

MES Система оптимизации диспетчеризации и логистики в миксерном отделении конвертерного цеха № 2

Проект включает следующие технологии MES (согласно MES-11): функция DCA (Data Collection/Acquisition) — сбор и хранение данных, PTG (англ. Product Tracking and Genealogy) — отслеживание и генеалогия продукции, ODS (англ. Operations/Detail Scheduling) — оперативное детальное планирование и оптимизация, DPU (англ. Dispatching Production Units) — диспетчеризация производства. Обеспечивает возможность получения информации о состоянии и местоположении заказа в каждый момент времени. Информация о состоянии включает данные о том, кто выполняет задачу, компонентах, материалах и их поставщиках, номере лота, серийном номере, текущих условиях производства, предупреждения о нарушении производственного процесса, данные о повторной обработке и другие события, относящиеся к продукту. Функция отслеживания в реальном времени создаёт исторические данные о прохождении производственных процессов. Эти данные обеспечивают отслеживаемость компонентов и их использование в каждом конечном продукте. Диспетчерская информация представляется в той последовательности, в которой работа должна быть выполнена, и изменяется в реальном времени по мере возникновения событий на цеховом уровне. Это дает возможность изменения заданного календарного плана. Решение создано на базе платформы DATA-TRACK, оперативное планирование и оптимизация выполнены на базе программного модуля DATA-PLAN в составе платформы DATA-TRACK.

2021

MES Система оптимизации диспетчеризации и логистики в конвертерном цехе № 2

Проект включает следующие технологии MES (согласно MES-11): функция DCA (Data Collection/Acquisition) — сбор и хранение данных, PTG (англ. Product Tracking and Genealogy) — отслеживание и генеалогия продукции, ODS (англ. Operations/Detail Scheduling) — оперативное детальное планирование и оптимизация, DPU (англ. Dispatching Production Units) — диспетчеризация производства. Обеспечивает возможность получения информации о состоянии и местоположении заказа в каждый момент времени. Информация о состоянии включает данные о том, кто выполняет задачу, компонентах, материалах и их поставщиках, номере лота, серийном номере, текущих условиях производства, предупреждения о нарушении производственного процесса, данные о повторной обработке и другие события, относящиеся к продукту.

Функция отслеживания в реальном времени создаёт исторические данные о прохождении производственных процессов. Эти данные обеспечивают отслеживаемость компонентов и их использование в каждом конечном продукте. Диспетчерская информация представляется в той последовательности, в которой работа должна быть выполнена, и изменяется в реальном времени по мере возникновения событий на цеховом уровне. Это дает возможность изменения заданного календарного плана. Решение создано на базе платформы DATA-TRACK, оперативное планирование и оптимизация выполнены на базе программного модуля DATA-PLAN в составе платформы DATA-TRACK.

В конечном итоге заказчик получил прибыль за счет внедрения оптимального оперативного планирования в той части металлургического передела (диспетчеризация и логистика в конвертерном производстве), где общепринятые средства автоматизированного планирования не применяются или не эффективны.

На металлургических предприятиях для ряда участков и агрегатов не всегда удается строить оптимальное расписание работы оборудования. Причины кроются в том, что часто невозможно традиционными методами получить срез текущего состояния оборудования, а также в высокой сложности построения алгоритмов и математических моделей для решения задачи оптимального планирования. Конвертерный цех — пример такого сложного объекта.

Мы решили данную проблему для конвертерного производства, объединив контроль процесса и планирование в одну систему на основе технического зрения (нейросети) и применения продвинутых комбинаторных алгоритмов (планирование). Математическое обеспечение проекта разработано «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» под руководством президента фирмы и заведующего базовой кафедрой «Аналитика больших данных и методы видеоанализа» Уральского федерального университета, доктора физ.-мат. наук Гайнанова Д.М. Участие первого лица фирмы в числе исполнителей — тоже признак уникальности данного проекта.

Методы технического зрения для решения задачи мониторинга, построение математических методов оптимизации указывают не только на новизну проекта, но и делают проект значимым для ИТ-отрасли построения MES-систем, а значит актуальным.

В проекте имеются две основные подсистемы:

Первая подсистема постоянно (задержка <1 сек.) мониторит текущие координаты кранов и сталевозов, а также положение стальковшей с плавкой, загруженность оборудования. В основе мониторинга лежит платформа DATA-TRACK, разработанная фирмой «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика», которая опирается на техническое зрение.

Без широкого применения технического зрения решение проблемы тотального мониторинга движения ковшей и плавок в конвертерном цехе, а также определение в реальном времени положения ковшей и сталевозов для последующего расчета их оптимального перемещения является задачей невыполнимой или, во всяком случае, очень затратной. Всего для решения задачи задействовано 38 камер, размещенных на кранах и в цехе, а для обработки данных применены нейросети и глубокое машинное обучение.

Вторая подсистема реализует оригинальные алгоритмы планирования, основанные на современных методах математического программирования, комбинаторной оптимизации и теории графов. Разработанные алгоритмы гарантируют точные решения поставленных задач, обеспечивая прогнозное планирование на сутки и более и оперативное перепланирование движения плавок на основе данных, генерируемых подсистемой мониторинга. Оптимизация логистики происходит постоянно и в реальном времени. Экономический эффект достигается за счет экономии затрат на электроэнергию и алюминиевую катанку, связанной с оптимизацией логистики движения плавок в конвертерном цехе.

Проект является лауреатом премии RB Digital Awards 2021 за лучшие кейсы в области цифровой трансформации в номинации «Производство». На премию проект был представлен под названием «Цифровой сервис ГЕФЕСТ: внутрицеховая логистика и диспетчеризация для сталеплавильного производства».

MES Проверка работоспособности (эффективности) концепции по оптимизации переливов расплавленного чугуна в миксерном отделении конверторного цеха № 2

Проведено моделирование MES с целью определения эффективности оптимизации переливов расплавленного чугуна. Моделирование проведено на базе платформы EXPERT BASE.

MES Разработка минимального жизнеспособного продукта (MVP) для анализа циклограммы движения тепловоза с чугунными ковшами с использованием видеоаналитики в контуре миксерного отделения и конверторов в конвертерном цехе №1

Проект включает следующие технологии MES (согласно MES-11): функция DCA (Data Collection/Acquisition) — сбор и хранение данных, PTG (англ. Product Tracking and Genealogy) — отслеживание и генеалогия продукции. Проект обеспечивает возможность получения информации о состоянии и местоположении заказа в каждый момент времени.

Информация о состоянии включает данные о том, кто выполняет задачу, компонентах, материалах и их поставщиках, номере лота, серийном номере, текущих условиях производства, предупреждения о нарушении производственного процесса, данные о повторной обработке и другие события, относящиеся к продукту. Функция отслеживания в реальном времени создаёт исторические данные о прохождении производственных процессов в части движения тепловоза с чугунными ковшами в контуре миксерного отделения и конверторов в конвертерном цехе №1. Эти данные обеспечивают отслеживаемость компонентов и их использование в каждом конечном продукте. Решение создано на базе платформы DATA-TRACK, фиксация движения тепловоза производилась средствами технического зрения. Для реализации анализа циклограммы движения тепловоза с чугунными ковшами использована аналитическая индустриальная платформа EXPERT BASE.

2020: MES Проверка работоспособности концепции оптимизации диспетчеризации и логистики в конвертерных цехах №1 и №2

Проведено моделирование MES с целью определения эффективности оптимизации диспетчеризации и логистики. Моделирование проведено на базе платформы EXPERT BASE.