Тарун Матур (Tarun Mathur), глобальный менеджер по портфелю и продажам направления Metals Digital в подразделении ABB Process Industries.
В последние годы многие организации осознают огромный потенциал искусственного интеллекта и больших данных для повышения эффективности, минимизации простоев и сокращения выбросов углекислого газа. Всего пять лет назад лишь 10-20% предприятий отрасли были «подключены» к таким системам, а организационные разрозненные структуры (силосы) были обычным делом. С тех пор был достигнут прогресс. На смену таким изоляциям приходят облачные или периферийные решения, где данные могут храниться, обрабатываться и использоваться совместно, что позволяет повысить производительность, качество и выход продукции. Это означает, что отрасль, традиционно считавшаяся консервативной, сделала важные шаги. За последние два года мы увидели больше применимых в промышленности приложений на базе ИИ и возросшую склонность компаний к инвестициям.
Ценностно-ориентированные решения промышленного программного обеспечения от ABB работают на базе передовой аналитики данных, машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (ИИ). Они поддерживают цели производителей металлов в таких областях, как операционное превосходство, улучшение производительности активов и процессов, а также экологическая устойчивость, одновременно способствуя цифровой интеграции персонала и защищая операции с помощью проверенной промышленной кибербезопасности. Цифровизация обеспечивает прозрачность и контроль по всей цепочке создания стоимости и является ключевым фактором для устойчивого производства металлов.
Цифровая трансформация продолжает оставаться основой долгосрочного бизнес-успеха, и понятия ИИ и больших данных все больше ассоциируются с ней. Тем не менее, у многих все еще остаются вопросы о том, как именно они могут раскрыть потенциал своего бизнеса с помощью этих методов.
Данные: инструмент для экономии энергии
Производство стали остается энергоемким процессом. Печи должны достигать чрезвычайно высоких температур — до 1800 градусов Цельсия, а колоссальные объемы энергии питают оборудование, которое превращает сырье в основу современной цивилизации. Эта ненасытная потребность в энергии оборачивается высокими затратами для производителей стали и значительным экологическим следом. Однако ситуация меняется. ИИ становится мощным оружием в борьбе за более экологичную и рентабельную сталелитейную промышленность, в частности за счет решения энергетической задачи.
На данном этапе важно отметить, что идея простого сбора данных в единое хранилище с последующим применением ИИ и ML для волшебного преобразования промышленных операций является ошибочной. Часто не хватает концептуального понимания того, как именно данные попали в это хранилище и, что не менее важно, как их лучше всего использовать для создания реальной ценности для бизнеса.
Цифровизация обеспечивает прозрачность и контроль по всей цепочке создания стоимости и является ключевым фактором для устойчивого производства металлов.
Представьте себе обширную сеть датчиков, встроенных в сложнейший процесс производства стали. Эти датчики, являющиеся цифровыми глазами и ушами отрасли, непрерывно собирают данные о температуре печей, энергопотреблении и свойствах сырья. Эти данные становятся топливом для алгоритмов ИИ, выступающих в роли виртуального мозга, который постоянно анализирует и оптимизирует использование энергии.
Прелесть этой модели заключается в том, что она может получать, обрабатывать и анализировать данные со всей производственной цепочки, выявляя узкие места и области для улучшения. Например, ИИ может предложить корректировку скорости конвейерной ленты или оптимизировать процессы охлаждения, что в конечном итоге приведет к снижению энергопотребления во всей производственной цепочке.
От реактивного ремонта к точности хрустального шара
Суровая реальность реактивного обслуживания — традиционного подхода, при котором ремонт выполняется только после выхода оборудования из строя, — заключается в поломке критически важного оборудования и остановке производства, в то время как драгоценное время и деньги теряются в процессе диагностики и устранения проблем.
Как никогда прежде, компании осознают, что управление производительностью активов (Asset Performance Management, APM) играет ключевую роль в поддержании конкурентоспособности, преодолении трудностей, стабилизации производительности и снижении неопределенности. Избежание незапланированных простоев и сокращение ненужных вмешательств — главные цели компаний со зрелым подходом к техническому обслуживанию, ориентированному на надежность. На каждом этапе этого пути применение APM к производственным процессам приносит пользу в виде повышения производительности, безопасности и экономической эффективности.
Незапланированные сбои оборудования могут нарушить производственные графики и дорого обойтись производителям стали. Сеть датчиков вновь играет свою роль: симфония собираемых ими данных о состоянии любого оборудования поступает в сложный алгоритм, который действует как цифровой хрустальный шар.
Анализируя исторические тенденции и выявляя едва заметные отклонения от нормы, ИИ может предсказать поломки оборудования задолго до того, как они произойдут. Такой уровень предвидения позволяет планировать профилактическое обслуживание, предотвращая потенциально катастрофическую аварию. Помимо устранения незапланированных простоев, раннее выявление проблем имеет и другие преимущества, включая продление срока службы оборудования и повышение общей эффективности оборудования (OEE) — ключевого показателя эффективности производства.
По мере дальнейшего развития технологий ИИ мы можем ожидать появления еще более совершенных решений. Представьте себе самообучающиеся системы на базе ИИ, которые не только прогнозируют поломки, но и рекомендуют оптимальные процедуры технического обслуживания. Такой уровень интеллектуального управления способен обеспечить беспрецедентную эффективность на сталелитейных заводах, где оборудование работает безупречно, а поломки уходят в прошлое.
Разрушая стереотипы в сталелитейной промышленности
Завод компании JSW Steel Dolvi Works в Индии — лишь один из примеров предприятий, пожинающих плоды цифровизации. Комплексное решение ABB Ability™ Smart Melt Shop, использующее данные от датчиков и технологического оборудования, увеличило производительность предприятия на 24 000 тонн в год и сократило расходы на электроэнергию примерно на 250 000 долларов. Эта интеллектуальная система оптимизирует отслеживание перемещения кранов и ковшей, что приводит к увеличению скорости разливки и снижению электрической дуги в дуговой сталеплавильной печи.
Будущее сталелитейного производства включает в себя автономную работу сталеплавильных цехов.
Кроме того, система энергоменеджмента ABB Ability™ Energy Management System для промышленности обеспечила оптимизацию энергопотребления и доступности ресурсов на уровне всего предприятия для крупного европейского сталелитейного комплекса. Решение охватило производство пара, попутные газы, закупку и выработку энергии, включая заводские установки и турбины, что привело к сокращению факельного сжигания газов на 10 процентов, улучшению точности прогнозов закупок электроэнергии на 15 процентов и средней экономии в размере 15 000 евро в месяц.
Обеспечив прозрачность в отношении энергопотребления и экологических показателей, оба предприятия смогли выполнить свои обязательства в области устойчивого развития и нормативные требования, одновременно максимизируя экономию затрат на электроэнергию.
Создание более яркого будущего
Потенциальные преимущества использования данных в производстве стали носят многогранный характер. Однако никто не говорил, что путь к универсальной цифровой трансформации будет простым. Устаревшее оборудование может не иметь необходимых датчиков для сбора данных для анализа, интеграция таких решений может потребовать много времени, а первоначальные затраты на инвестиции в сенсорные сети и цифровое программное обеспечение могут стать препятствием для некоторых производителей.
Хорошая новость заключается в том, что эти проблемы преодолимы. Стоимость внедрения ИИ неуклонно снижается, а окупаемость инвестиций (ROI) значительна. Производители стали могут инвестировать в модернизацию старого оборудования датчиками, а сотрудничество между экспертами отрасли и специалистами по цифровизации поможет преодолеть нехватку знаний. Кроме того, такие компании, как ABB, активно разрабатывают удобные программные решения, специально предназначенные для сталелитейной промышленности, что делает их внедрение проще и доступнее, чем когда-либо.
Более того, положительное влияние ИИ выходит за рамки исключительно технологий. Принимая ИИ, производители стали могут сформировать культуру принятия решений на основе данных, что приведет к постоянному совершенствованию во всех аспектах деятельности.
Союз технологий и возможностей человека наглядно проявляется при использовании аналитики данных и совместных технологий ABB. Заказчики любого масштаба могут получить конкурентное преимущество за счет тестирования в виртуальных средах или обращения за дополнительными специализированными консультациями. Как правило, при внедрении ABB Ability™ Data Analytics Platform для металлургии производители металлов могут изучать процессы и проводить симуляции на основе различных сценариев, корректируя параметры материалов и испытывая их на пределе возможностей. Она также служит платформой для интеграции данных на уровне предприятия и завода, мониторинга, анализа данных и оптимизации. В дополнение к этому Центр совместных операций (COC) ABB для металлургической промышленности предоставляет круглосуточный сервис, помогающий прогнозировать будущие отказы или потенциальные проблемы с обслуживанием. Команда COC всегда готова прийти на помощь, используя инструменты ИИ и накопленный опыт работы с большими данными реальных процессов в интересах клиента.
Будущее стали: экологичность, эффективность и опора на данные
Заглядывая в будущее, можно сказать, что сталелитейная промышленность несомненно будет опираться на данные. По мере дальнейшего развития инструментов анализа данных и технологий ИИ мы можем ожидать появления еще более сложных решений. Представьте себе самообучающиеся системы, которые не только оптимизируют процессы, но и постоянно адаптируются к меняющимся условиям и со временем совершенствуют свои стратегии. Такой уровень интеллекта, основанного на данных, может произвести революцию в отрасли, создав будущее, в котором производство стали будет не только эффективным и рентабельным, но также исключительно энергоэффективным и экологически устойчивым.
Принимая данные и вступая на этот путь цифровой трансформации, сталелитейная промышленность сможет избавиться от имиджа энергоемкой и реактивной отрасли. Вместо этого она сможет проложить новый путь, став лидером в области экологически устойчивого производства и ярким примером того, как можно использовать данные для создания светлого будущего для будущих поколений.
Компания ABB стремится помогать сталелитейной промышленности на этом пути, предоставляя передовые решения на базе ИИ и сотрудничая с лидерами отрасли для разработки инновационных новых применений.
