#машинноеОбучение
#стабилизацияКачества
#человеко-машинноеВзаимодействие
Предприятие: Обогатительная фабрика АО «Кольская ГМК», Заполярный
Отрасль: Металлургическое сырье
Период реализации проекта: 2019-2020
Предпосылки:
Фабрика хорошо оснащена контрольно-измерительными приборами и локальными системами управления. Было принято решение использовать их данные для применения методов машинного обучения, которые позволяют без капитальных затрат повысить эффективность процесса обогащения.
Три цели проекта:
1. Максимизация показателя «Извлечение никеля».
2. Повышение качества концентрата, снижение потерь полезного в хвостах.
3. Сокращение производственных издержек за счет эффективного более использования руды.
Изменения целей/ задач по ходу реализации: нет.
Решения:
Собственные ИТ-разработки поставщика решений (ООО «Белка Диджитал»), в т.ч. на базе коробочных решений вендоров.
Что изменилось:
До внедрения советчика решение о задании уставок в АСУТП принимал оператор на основе своего опыта и оценки ситуации. Оператор постоянно следил за процессом, но управляющие воздействия на процесс были нерегулярны, по мере выявления нарушений в технологическом процессе. После внедрения системы-советчика каждые 30 минут система оценивает текущее состояние секции, и на основе математической модели находит наилучший для текущих условий вариант управления. Таким образом, учитывается лучший опыт всех работников, а не индивидуальный.
Ключевые результаты:
0,73% - прирост извлечения никеля.
Внедренная система стремится улучшить ситуацию, даже если все ключевые показатели (извлечение, концентрат, хвосты) находятся в норме.