© ComNews
16.09.2022

В листопрокатном цехе №11 ПАО "Магнитогорский металлургический комбинат" проходят опытно-промышленные испытания автоматизированной системы-советчика для внутренней аттестации готовой продукции – рулонов, производимых на агрегате непрерывного горячего цинкования.

Цифровое решение, в основе которого лежат методы машинного обучения и предиктивной аналитики, направлено на повышение качества металлопродукции и предупреждение возможных претензий от потребителей.

Система разработана на основе данных, получаемых с дефектоскопа компании Parsytec, который при помощи специального сканера и программного обеспечения анализирует движущуюся ленту, обнаруживая и классифицируя возможные дефекты по всей её ширине. Дефектоскоп в автоматическом режиме способен распознавать более 40 изъянов металлопродукции, таких как дыры, вкатанные частицы, плёнку, окалину и другие, и выдавать оператору дефектограмму рулона.

Система, используя информацию с дефектоскопа и математическую модель, обученную на исторических данных о результатах аттестации рулонов, выдает рекомендацию присвоить каждому произведенному рулону статус: "годный" или "брак". Кроме того, на этапе отгрузки готовой продукции потребителю система-советчик будет оценивать вероятность поступления претензии от потребителя: в случае положительного заключения продукция будет отправляться на дополнительное обследование (визуальный осмотр, изучение дефектограмм и проч.). Если будет обнаружено, что металл не соответствует требованиям потребителя, отгрузка производиться не будет.

ММК работает над повышением удовлетворенности своих потребителей, и система-советчик, разработанная специалистами центра компетенций математического моделирования и продвинутой аналитики "ММК-Информсервис", позволит значительно снизить вероятность поставок продукции, не соответствующей требованиям заказчика, что сократит количество рекламаций от потребителей. В период тестирования при проведении внутренней аттестации рулонов агрегата непрерывного горячего цинкования в листопрокатном цехе №11 новое решение показало эффективность на уровне 91%.