Металлургическая отрасль активно внедряет технологии цифровизации. Искусственный интеллект (ИИ) стал ключевым фактором трансформации производства стали.
Согласно Национальной стратегии развития ИИ до 2030 года, Россия делает ставку на интеграцию интеллектуальных решений в экономику.
ИИ помогает компаниям повышать производительность, качество и безопасность, снижая при этом затраты.
Модели машинного обучения и нейросети прогнозируют свойства стали, оптимизируют состав шихты и анализируют дефекты.
В статье рассмотрено, как ИИ используется в ТМК, Северстали и ЕВРАЗ.
ИИ в ТМК: цифровое производство и роботизация
Трубная Металлургическая Компания (ТМК) применяет комплексный подход к цифровому производству.
Среди ключевых направлений — интеграция RPA и OCR для автоматизации документооборота.
В рамках программы «Цифровое производство ТМК» действуют четыре подсистемы: MES, ТОРО, LIMS и PIMS.
Они объединены в проект «ПОТОК», позволяющий анализировать и корректировать производственные процессы в режиме онлайн.
ТМК также внедрила маркировку продукции QR-кодами, что обеспечивает полную прослеживаемость партий труб.
Системы машинного зрения анализируют фото, видео и рентген-снимки, распознают дефекты, фиксируют госномера транспорта.
Роботизированные комплексы выполняют сварку, резку, маркировку и упаковку.
В перспективе — проект «Энергия» по автоматизированному управлению топливно-энергетическими ресурсами.
ИИ в Северстали: от анализа данных до машинного зрения
Компания Северсталь активно развивает собственные ИИ-решения.
Внедрена нейросеть «Adelina» для управления линиями травления, обеспечившая рост производительности более чем на 5%.
Используются ML-модели для анализа состава шихты и предсказания свойств металла.
На предприятии «Карельский окатыш» применено машинное зрение для контроля гранулометрического состава сырья.
Также Северсталь создала генеративного чат-бота для аудита производственных процессов и обслуживания оборудования.
ИИ в ЕВРАЗ: цифровые двойники и контроль качества
ЕВРАЗ внедряет ИИ и цифровые двойники для ускорения разработки продукции и повышения качества.
На площадке ЕВРАЗ ЗСМК реализуется система Through-Process Quality Control (TPQC) от Primetals Technologies,
обеспечивающая полный контроль качества рельсов и длинномерного проката.
Кроме того, ИИ используется для оптимизации технологических процессов и анализа данных, что снижает себестоимость продукции.
Будущее ИИ в металлургии
Искусственный интеллект в металлургии России выходит за рамки экспериментов и становится стандартом.
Ключевые тенденции — предиктивное управление, машинное зрение, интеграция данных и развитие собственных цифровых решений.
ИИ помогает не только повышать эффективность, но и достигать устойчивости и экологичности производства.
Компании, внедряющие ИИ, получают конкурентное преимущество за счёт снижения затрат и улучшения качества.
Для ТМК задача — масштабировать внедрение ИИ в логистику, сервис и цепочки поставок, создавая экосистему «умной металлургии».