Центр промышленной автоматизации МТС планирует провести комплексный аудит одного из цехов компании и предложить план повышения эффективности производственных процессов, создать сквозное «озеро данных» между разными цехами, разработать систему контроля качества пульпы и оптимизировать работу котельного оборудования.
«Международный опыт показывает, что использование технологий интернета вещей и искусственного интеллекта на производстве позволяет на 4-6% увеличивать выработку продукции и на 4-5% снижать издержки благодаря снижению расхода энергоресурсов, экономии на ремонтах и простое оборудования, – отметил вице-президент МТС по облачным и цифровым решениям Дмитрий Халин. – Мы уже реализовали ряд проектов по мониторингу станков для нефтеперерабатывающей и добывающей промышленности, развернули первую в России сеть Private 5G в Татарстане, разработали индустриальный мессенджер совместно с Кировским заводом. Появление в МТС центра промышленной автоматизации позволило расширить спектр услуг для промышленных предприятий. Теперь мы предлагаем не только решения по цифровизации отдельных процессов, но и комплексный аудит цехов, создание сквозных систем обмена данными и решения на основе искусственного интеллекта».
«Мы уже работали с представителями Центра промышленной автоматизации МТС: в 2018-2019 году на заводе была реализована первая стадия проекта по стабилизации выработки удобрений барабанным гранулятором-сушилкой. Это позволило достичь эффекта по повышению производительности от 2% на разных продуктах, – отметил Даниил Наумов, руководитель цифровой лаборатории «УРАЛХИМа». – Глубокий анализ данных выявляет подчас неочевидные закономерности, поэтому мы рассчитываем на высокую эффективность сотрудничества. Мы надеемся не только оптимизировать ряд производственных процессов, но и совместно разработать комплексный план дальнейшей цифровизации по выбранным направлениям».
Описание проектов
Контроль качества пульпы. Пульпа – основной материал, из которого изготавливаются удобрения. В процессе её производства возникает необходимость своевременно фиксировать отклонение состава от нормы. МТС планирует создать предиктивную модель, которая при отсутствии датчиков в емкостях сможет определять состав продукта и выдавать рекомендации технологам на основе анализа данных с оборудования и сравнения их с результатами лабораторных анализов. Оптимизация химического состава пульпы улучшает качество удобрений и сокращает брак.
Оптимизация работы котлового оборудования. МТС проработает возможность внедрения виртуального ассистента, который в режиме реального времени будет подбирать оптимальный режим работы котлов благодаря учету различных параметров работы оборудования и внешних условий. Методы машинного обучения позволяют находить неявные зависимости, учитывать специфические свойства конкретной установки. Предиктивная модель может рекомендовать сотрудникам оптимальные режимы работы оборудования, повышающие КПД агрегатов.
Проект планируется реализовать в партнерстве с компанией-разработчиком решений по анализу данных «Астера».
