Узбекистан, Ташкент – АН Podrobno.uz. Алмалыкский горно-металлургический комбинат (АГМК) переходит на прогностическую модель управления производством с использованием технологий искусственного интеллекта.
Собственные программные разработки комбината — EM AI (Lab), EM AI (Tyre) и EM AI (Oil) — разработаны и поэтапно внедряются в производственные процессы. Уже на этапе внедрения системы демонстрируют эффективность, позволяя выявлять скрытые дефекты, контролировать состояние техники и формировать обоснованные решения по ее эксплуатации.
О том, как цифровые двойники и алгоритмы машинного обучения помогают предотвращать аварийные ситуации и повышать надежность техники, — в нашем материале.
Сегодня искусственный интеллект стремительно проникает во все сферы, и его использование на промышленных предприятиях создает качественно новые условия для эффективности. Весомая работа в этом направлении проводится на Алмалыкском горно-металлургическом комбинате, где специалисты предприятия успешно внедряют в технологические процессы собственные программные продукты нового поколения.
Цена прогноза
Интеллектуальные системы АГМК обеспечивают переход от традиционного подхода к обслуживанию техники к модели прогностического управления эксплуатацией, техническим обслуживанием и ремонтом (ТОиР).
На текущем этапе внедрения программные решения используются для диагностики технического состояния оборудования, анализа эксплуатационных параметров и формирования цифровых моделей агрегатов. Это позволяет более точно оценивать состояние техники, управлять жизненным циклом узлов и принимать обоснованные решения по их эксплуатации и обслуживанию.
В результате повышается прозрачность процессов эксплуатации и предсказуемость технического состояния оборудования.
Особое место занимает система EM AI (Lab) – умная платформа, объединяющая лабораторные и операционные данные. На текущем этапе завершается ее активное внедрение, что позволит полностью цифровизировать лабораторные процессы, отказаться от бумажного документооборота и автоматизировать учет проб с использованием QR-кодов.
Использование технологий анализа данных позволяет выявлять ранние признаки износа узлов и агрегатов до возникновения отказов. На основе полученных данных система формирует аналитические рекомендации для инженерных служб, направленные на своевременное проведение технического обслуживания и ремонта.
Практическая ценность такого подхода подтвердилась в течение всего одного месяца: на основании "подсказок" системы была приостановлена работа трех автосамосвалов. Последующая проверка подтвердила скрытые неисправности двигателей, которые не были заметны визуально. Своевременный ремонт вместо полной замены дорогостоящих агрегатов позволил комбинату избежать колоссальных убытков. В результате только за этот короткий период благодаря точному вмешательству алгоритмов был достигнут экономический эффект около 12,6 миллиарда сумов.
Экосистема внутренних разработок
Для повышения точности контроля технического состояния техники и эффективности управления ресурсами на предприятии внедряются специализированные решения — EM AI (Oil) для управления расходом масел и смазочных материалов и EM AI (Tyre) для мониторинга состояния шин карьерной техники.
Использование данных систем позволяет не только снижать риски отказов и аварийных ситуаций, но и повышать эффективность эксплуатации техники, контролировать расход ресурсов (масла, шины, запасные части), а также формировать обоснованные решения по техническому обслуживанию и ремонту. Дополнительно обеспечивается возможность более точного планирования потребности в запасных частях и оптимизации складских запасов.
Говоря о происхождении этих программ, ответственные за разработку и внедрение сотрудники АГМК в беседе с корреспондентом Podrobno.uz подчеркнули, что данные комплексы являются полностью внутренней разработкой комбината.
"Мы вели разработку на базе собственной инфраструктуры комбината с опорой на реальные производственные процессы, накопленные данные эксплуатации техники и практический опыт нашего инженерного персонала. Это позволило создать решения, которые максимально адаптированы под суровые условия горно-металлургического производства", – отмечают специалисты предприятия.
Такая внутренняя экспертиза стала важным преимуществом, ведь алгоритмы машинного обучения изначально "заточены" под задачи АГМК. При этом инновации комбината вызывают живой интерес и за пределами предприятия.
"На сегодняшний день наблюдается интерес со стороны промышленных организаций, поскольку задачи повышения надежности техники, снижения простоев и оптимизации затрат на обслуживание и ремонта актуальны для всей отрасли", – говорят специалисты.
По их словам, решения, реализованные в рамках данных программных комплексов, могут быть применены на предприятиях, эксплуатирующих карьерную технику и технологическое оборудование, при условии адаптации под их производственные особенности.
От скепсиса к доверию
Внедрение цифровых решений сопровождалось определённым скепсисом со стороны производственного персонала — это естественная реакция при переходе от традиционных методов оценки состояния техники к подходу, основанному на объективных данных.
Ключевое отличие внедряемых систем заключается в том, что все заключения формируются на основе лабораторных анализов и эксплуатационных параметров, что обеспечивает достоверную оценку технического состояния техники, в том числе на ранних стадиях износа и развития дефектов.
"На начальном этапе определённый скепсис действительно присутствовал, — отмечают участники проекта. — Это связано с изменением подхода к принятию решений. При этом система не заменяет инженера, а выступает инструментом поддержки.".
По мере практического применения и подтверждения результатов в реальных производственных условиях подход к использованию системы существенно изменился — решения всё чаще принимаются на основе данных и аналитики.
Сегодня взаимодействие человека и интеллектуальных систем выстроено как единая управляемая модель: система на основе искусственного интеллекта обеспечивает комплексный анализ данных и выявление отклонений, а инженер принимает окончательное решение, опираясь на результаты анализа и рекомендации системы.
Такой подход позволяет не только повышать надёжность техники и снижать риски отказов, но и обеспечивает переход к более эффективной модели управления эксплуатацией, техническим обслуживанием и ресурсами предприятия.
Будущее в рамках "Цифрового АГМК-2030"
Достигнутые результаты являются этапом реализации стратегии "Цифровой АГМК-2030", в рамках которой комбинат движется к созданию интегрированной цифровой среды управления производственными процессами.
На следующем этапе планируется расширение применения технологий искусственного интеллекта в управлении эксплуатацией техники, техническим обслуживанием и ремонтом, а также контроле ресурсов предприятия.
"Мы движемся к созданию среды, где искусственный интеллект будет не только анализировать данные, но и использоваться в процессах принятия решений. Речь идет о переходе к предиктивному управлению техническим обслуживанием, ремонтом и ресурсами предприятия. В частности, планируется расширение применения ИИ для прогнозирования состояния узлов, оптимизации графиков ремонтов и контроля расхода масел, шин и запасных частей", — отмечают ответственные сотрудники комбината.
В перспективе искусственный интеллект станет полноценным инструментом поддержки инженерных и управленческих решений, позволяющим сделать эффективность всей производственной системы АГМК полностью управляемой и прогнозируемой.
Напомним, 16 марта президент Узбекистана Шавкат Мирзиёев посетил Алмалыкский горно-металлургический комбинат (АГМК), где осмотрел новый Центр цифрового управления. Объект, объединивший в единую сеть более 20 тысяч единиц оборудования, стал технологическим ядром предприятия, позволяя в реальном времени контролировать все этапы производства – от добычи руды до выпуска готовой продукции.
Партнерский материал
Комментарии отсутствуют