По оценкам международных экспертов, технологии Промышленного интернета вещей распространяются весьма динамично, но неравномерно. Самыми «горячими» отраслями, для которых уже существуют и активно применяются соответствующие приложения, являются транспорт (прежде всего управление автопарком), розничная торговля (инвентаризация товаров и управление складским хозяйством) и госсектор (безопасность объектов социальной сферы и городских служб). Находят свое применение, хотя и не столь интенсивно, технологии Интернета вещей в сельском хозяйстве, здравоохранении, управлении объектами энергетики и ряде других областей.

Новые технологии, такие как Промышленный интернет и Большие Данные, действительно способны повысить эффективность производственных процессов и сэкономить дорогостоящие ресурсы, утверждает член совета директоров Магнитогорского металлургического комбината Сергей Сулимов. О том, как это происходит на ММК, он рассказал на ежегодном деловом форуме «IT-Лидер».

Экономия на ферросплавах

В настоящее время на ММК в целом завершено внедрение программного комплекса, совместно разработанного специалистами инсорсингового подразделения комбината «ММК-Информсервис» и компании «Яндекс». В основе разработки – математическая модель для одного из производственных процессов в кислородно-конвертерном цехе, где варится сталь из чугуна и металлолома. При варке добавляются дорогостоящие ферросплавы и легирующие компоненты. От количества и времени их внесения зависят свойства получаемой стали и ее последующая маркировка. Своя сталь – для автомобильной индустрии, своя – для танковой брони. Ежегодно ММК использует ферросплавов на 300 млн долл. Основная идея проекта – опираясь на математическую модель, оптимизировать процесс загрузки добавок, чтобы в итоге сократить объем их потребления.

Основная идея проекта – опираясь на математическую модель, оптимизировать процесс загрузки добавок, чтобы в итоге сократить объем их потребления

Сергей Сулимов, член совета директоров Магнитогорского металлургического комбината

«Несколько лет назад внутри нашей дочерней ИТ-компании мы организовали лабораторию креативных идей. На каком-то этапе просматривалось до 50 предложений, как сделать предприятие более эффективным. Одно из них – по оптимизации процесса загрузки ферросплавов – вылилось в проект “Снайпер”, который мы сначала запустили своими силами», – рассказывает Сулимов.

Построение подходящей модели для «Снайпера» оказалось очень сложной задачей. Своими силами в ММК создали рейтинги бригад, показывающие, какие из них точнее выполняют операции варки. Это позволило экономически мотивировать успешные бригады и сразу же дало экономию ценных добавок. Но самостоятельно построить математическую модель, которая могла бы в будущем заменить человека, принимающего решение о том, в какой момент и в каком количестве вводить добавки, не получалось. Узнав о проекте Yandex Data Factory, в ММК решили, что первыми в российской промышленности попробуют использовать аналитическое решение «Яндекса».

Сначала планировалось построить модель за три месяца. Однако этого времени хватило только на то, чтобы в «Яндексе» вникли в сложные технологические процессы ММК, а технологи комбината – в результаты математических расчетов своих новых коллег. В итоге проект,...

Это не вся статья. Полная версия доступна только подписчикам журнала. Пожалуйста, авторизуйтесь либо оформите подписку.
Купить номер с этой статьей в PDF