Система искусственного интеллекта для оптимизации производства ферросплавов
Моделирование и оптимизация работы ферросплавной печи на основе данных о составе сырья
Отрасли
- Промышленность
Экспертиза
- Искусственный интеллект
Технологии
- Jupyter
- Pillow
- GLFW
- Keras
- PyOpenGL
- TensorFlow
- pandas
- CatBoost
- Scikit-Image
- TQDM
- Numpy
- Plotly
Время выплавки металла напрямую зависит от характеристик исходного сырья. При этом материалы поставляются с разных месторождений, проходят разную обработку, отличаются по составу, размеру и влажности. В результате компаниям сложно планировать работу: нельзя предсказать, сколько времени займёт изготовление партии (3 часа или 8), подсчитать затраты и продумать логистику.
К нам обратился производитель ферросплавов – компания искала способ сократить и стандартизировать время выплавки. Мы проанализировали исторические записи о работе за 2 года: о составе сырья, времени плавки, температуре и силе тока, качестве металла на выходе из ферросплавной печи.
На их основе создали систему искусственного интеллекта, которая помогает выплавить партию ферросплава за минимально возможное время – 2 часа. Программа анализирует информацию о химическом и минералогическом составе сырья, размере и влажности гранул и рассчитывает идеальный рецепт: сколько и в какой последовательности загрузить в печь материалов и реагентов.
Мы сделали:
- Модель оперативной оценки состояния технологического процесса и выявления отклонений
- Модель расчёта индекса отклонений рабочих смен от нормативов и правил управления технологическим процессом
- Выявление связей между режимами работы оборудования и параметрами производства
- Базовая модель оптимизации работы оборудования и состава шихты
После внедрения в работу система ИИ сократила время выплавки ферросплавов на 35%, помогла повысить качество и увеличить производительность в 2,5 раза.
Давайте обсудим ваш проект
Мы будем рады ответить на ваши вопросы