«Северсталь» впервые внедрила решение на основе искусственного интеллекта на ЧерМК

Специалисты «Северсталь Диджитал» совместно с Центром технологическогоразвития, цехом травления производства плоского проката Череповецкогометаллургического комбината (входит в дивизион «Северсталь Российская сталь»)усовершенствовали модель, управляющую скоростью непрерывно-травильного агрегата№3 (НТА-3). К ней был подключен интеллектуальный агент, в основе которогоалгоритм глубокого машинного обучения с подкреплением (reinforcement learning,RL), выполняющий функции искусственного интеллекта.

«Рубан» работает одновременно с цифровой моделью «Аделина», которая былаустановлена на НТА-3 ранее. «Аделина» вычисляет скорость управления агрегатом,а агент корректирует ее для достижения оптимального результата. Этообеспечивает производственному процессу большую гибкость и безопасность, таккак модель и агент способны корректировать скорость агрегата каждую секунду имгновенно реагировать на непредвиденные ситуации.

«Модель «Аделина» оправдала ожидания, показав рост производительности НТА-3более, чем на 5 процентов. В марте 2020 года мы выпустили рекордный объемтравленого проката на этом агрегате – свыше 130 тысяч тонн. После подключенияинтеллектуального агента производительность выросла еще на 1,5%. По расчетам,это может обеспечить нам более 80 тысяч тонн дополнительного производства вгод. Это значимый показатель для одного из самых востребованных агрегатов впроизводстве плоского проката, – прокомментировал генеральный директордивизиона «Северсталь Российская сталь» и ресурсных активов ЕвгенийВиноградов.

Новый интеллектуальный агент «Рубан» отличается от классических моделеймашинного обучения тем, что обучается не по историческим данным, асамостоятельно, исследуя среду цифрового двойника НТА-3. Скорость управлениятехнологической частью агрегата во многом зависит от параметров проходящейстальной полосы – длины, ширины и толщины рулона, марки стали, температурысмотки металла и других. «Рубан» учится на сочетаниях параметров, которыесоздает специально для него генеративно-состязательная сеть. Также она задаетплан проката и формирует ситуации, которых не было в истории. Для болееэффективного обучения интеллектуальному агенту была назначена система поощренийи штрафов. Путем экспериментов «Рубан» ищет решение, при котором суммапоощрений максимально превосходит сумму штрафов.

«Технология машинного обучения с подкреплением для управления агрегатами ещене получила широкого распространения в промышленности и, в частности,металлургии. Искусственный интеллект, запущенный на НТА-3, может стать первымподобным случаем российской практике. Повышение производительности,зафиксированное на НТА-3 после внедрения цифровых инструментов, доказывает, чтоу data driven подхода есть большое будущее в промышленности, и мы движемся вправильном направлении», – прокомментировал генеральный директор «СеверстальДиджитал» Борис Воскресенский.

СЛЕДУЮЩИЙ МАТЕРИАЛ РАЗДЕЛА "IT"