Уровень цифровизации и автоматизации в металлургии достаточно высокий. У большинства компаний сектора есть развитые внутренние команды, есть опыт как создания собственных решений, так и взаимодействия с ведущими иностранными системами, их внедрения и доработки.

«Северсталь» использует ИИ для повышения эффективности производства (повышение производительности агрегатов, сокращение издержек, контроль работы оборудования), повышения качества готовой продукции, контроля за соблюдением техники безопасности, снижения экологической нагрузки. Кроме того, идут первые пилоты внедрения ИИ в корпоративные процессы. Всего портфель проектов на данный момент насчитывает свыше 60 решений.

Использование технологии ИИ уже приносит значительный экономический эффект. Например, на самом большом стане горячей прокатки в России - стане 2000 ЧерМК - среднюю паузу при прокатке удалось снизить на 1 секунду на сляб, а эффект превысил 180 млн рублей. Внедрение экспертной системы доменного процесса, которая помогает с расчетом и подбором оптимальных технологических параметров подготовки и производства железорудного сырья, «принесло» 97,6 млн рублей.

Кроме того, платформа для видеоинспекции «Стальной взгляд» помогает фиксировать отклонения в технологических процессах, отслеживает состояние оборудования и контролирует безопасное нахождение персонала на рабочем месте. В частности, 12 систем на основе компьютерного зрения контролируют качество готовой продукции, распознавая отклонения по нескольким классам дефектов. На Яковлевском ГОКе внедрены модели, которые следят за безопасным выполнением работ с грузоподъемными механизмами и в опасных зонах железнодорожного состава.

ИИ-модель управления агрегатом непрерывного горячего цинкования позволяет автоматически управлять нанесением покрытия, контролировать мощность печи и скорость линий с учетом технологических ограничений. Это решение позволило снизить расходы цинка на 1,5% и повысить производительность агрегата на 3,4%. Еще одна ИИ-система для контроля производства окатышей позволяет в автоматически управлять агрегатом и устанавливать оптимальные режимы работы очереди окомкования окатышей, что позволило повысить производительность линии на 11%.

Решение на основе компьютерного зрения на коксовой батарее №6 в онлайн-режиме контролирует наличие выбросов коксового газа (газований) по причине неплотного прилегания или износа дверей камер коксования и помогает устранять утечки вредных веществ. В результате, среднее время устранения газований за период промышленной эксплуатации модели сократилось почти

Цифровизация промышленности будет расти, т.к. сотрудники имеют свой пользовательский опыт с цифровыми сервисами и ИИ и ожидают подобного опыта и на производстве. Кроме того, мы стремимся уйти от принятия решений на основе опыта к принятию решений на основе данных, что невозможно без внедрения интеллектуальных решений.

К основным сдерживающим факторам развития цифровых технологий мы относим в первую очередь недостаточный уровень автоматизации производства и цифровой зрелости некоторых бизнес-процессов. Для построения работающей модели необходимо, чтобы данные собирались в цифровом виде с определенной частотой, были полными и достоверными. Для разработки некоторых систем требуется не просто дооснащение датчиками, но уже техническое перевооружение производственных линий. Успешное внедрение цифровых инструментов и получение экономических эффектов зависит от готовности бизнеса трансформировать бизнес-процессы, открытости к новым технологиям.

Отсюда следует второе ограничение – нужны инвестиции в дооснащение производства необходимыми датчиками и оборудованием.

Третье ограничение, и одно из самых важных - кадровый вопрос: он касается не только обеспеченностью квалифицированными специалистами, которые готовы погружаться в тонкости промышленности, а также экспертов на стороне бизнеса, способных формировать потребность в цифровых продуктах и развивать внедрение цифровых решений на местах.