Accenture разработала для НЛМК сервис предиктивной аналитики для измерения температуры стали

Компания Accenture разработала для Группы НЛМК цифровой сервис предиктивной аналитики, который помог повысить эффективность производства стали на заводах НЛМК-Калуга и НЛМК-Урал.

Цифровой советчик с использованием искусственного интеллекта и big data позволяет контролировать температуру стали в промковше. Показатель является критически значимым, т.к. если при разливке стали ее температура упадет ниже определенного минимума, это приведет к остановке производственного процесса, тогда как перегрев металла повышает себестоимость продукции и негативно сказывается на ее качестве.

Сложность заключается в том, что для каждой марки стали существуют свои технологические параметры и нормативы. Решение потребовало машинного обучения математической модели на основе больших данных.
Сейчас сервис в онлайн режиме дает рекомендации пользователям по определению оптимальной температуры плавки, что приносит прямой экономический эффект за счет снижения расхода электродов и электроэнергии в процессе производства стали.

«Созданный продукт в режиме реального времени оценивает десятки параметров плавки, прогнозирует теплопотери, простои и рекомендует оптимальную температуру стали для минимизации затрат и безаварийной разливки. Исторически сталевары и мастера электросталеплавильного цеха руководствовались в работе огромным собственным опытом, однако математические модели позволяют действовать точнее и эффективнее», - рассказал Алексей Сергеев, руководитель ИИ-проектов Accenture в России.

Работа над цифровым продуктом стартовала весной 2020 года. На стадии PoC (Proof of Concept) было проверено множество гипотез и на основе анализа больших данных были реализованы первые прогнозные модели, выявлен потенциальный эффект от внедрения решения.

На этапе MVP (minimum viable product) был получен рабочий рекомендательный сервис для сталеваров и мастеров сортового дивизиона, использование которого уже приносит ожидаемую бизнес-выгоду.
 
«После запуска сервисов на базе машинного обучения и Big Data температуру в промковше снизили на несколько градусов, что позволило оптимизировать расход энергоресурсов при обработке металла на установке «Печь-ковш» и получать экономический эффект более 10 млн рублей в год.  Это не предел и эффект будет только расти, за счет масштабирования решения на аналогичный агрегат второй технологической линии и расширения показателей для оптимизации с помощью сервиса», - подчеркнул Юрий Волошин, руководитель направления операционной эффективности дивизиона «НЛМК-Сорт».
 
В дополнение к рекомендательному сервису, Accenture разработала набор отчетов для специалистов и руководителей, позволяющий отслеживать, контролировать и анализировать ключевые метрики технологического процесса, а также выявлять и прорабатывать возможные отклонения от рекомендаций сервиса.
 
«Успех любого цифрового продукта напрямую связан с уровнем вовлеченности ключевых участников от ИТ и бизнеса. С самого начала нам удалось организовать полноценную продуктовую команду, объединить усилия и опыт сталеваров, мастеров, технологов, руководителей производства, так что сервис сразу стал органичной частью производственного процесса», - подчеркнул Юрий Волошин.

О компании Accenture
Accenture – ведущая международная компания, предоставляющая широкий спектр услуг в области стратегии и консалтинга, интерактивных сервисов, технологий и операций, направленных на цифровизацию бизнеса. В своей деятельности мы сочетаем уникальные знания и опыт в 40 отраслях, полученные в результате работы крупнейшей в мире сети центров передовых технологий и интеллектуальных операций. Более 537 000 сотрудников компании работают в 120 странах мира. Accenture постоянно создает инновации, помогая своим клиентам повысить эффективность и получить ценность для их бизнеса в долгосрочной перспективе.

Контакты для СМИ:
Пресс-служба Accenture в России и Казахстане
Нигора Мадаминова
+7 (495) 755 9770
nigora.madaminova@accenture.com

Представитель пресс-службы Accenture в России
Олег Горбатов
+7 915 200 0929
oleg@itrend.ru