В производстве металла доменные печи играют ключевую роль, их эффективная работа является критическим фактором для производства высококачественного металла. Основной задачей проекта было изучение процессов выплавки, привлечения экспертов-металлургов и создания модели, прогнозирующей возможные отказы фурм.
Первый этап проекта включал в себя сбор разнообразных данных для анализа процессов в доменной печи:
На основе собранных данных была построена модель машинного обучения, способная предсказывать вероятность отказа фурм в результате прогара. Экспертное мнение металлургов помогло более точно смоделировать химические процессы выплавки.
Основной целью проекта было не только прогнозирование отказов, но и оценка экономической выгоды от использования такой модели. Для этого были рассчитаны экономические метрики, включая затраты на обслуживание и сравнение с существующей системой замены фурм по часам наработки.
Заказчик успешно внедрил предиктивное техническое обслуживание на производстве, что позволило оптимизировать расписание обслуживания и снизить риски неплановых простоев. Расчёт экономической эффективности показал, что использование модели предсказания отказов позволяет экономить около 15 млн рублей в год на одну печь только на процессе обслуживания.
Важно отметить, что неоценённые риски, такие как штрафы за возможные задержки поставки продукции и репутационные потери, не были учтены в расчётах, что нужно принять во внимание в дальнейшем развитии проекта.
Команда Softline Digital предоставила заказчику эффективный инструмент для предсказания отказов в доменных печах, благодаря которому удалось оптимизировать расходы и увеличить общую производительность. Однако внимание к неоценённым рискам и их учёт в будущих исследованиях является ключевым аспектом для обеспечения полной устойчивости предложенного решения.
Остаёмся на связи!
Cтатистика распределения покупателей по торговому залу позволит понять в каком месте.
