«Про Металл» продолжает серию публикаций о том, как российские металлурги осваивают технологии искусственного интеллекта. На этот раз мы обратились напрямую к представителям крупных металлургических компаний и задали им три вопроса:
- Чем важен ИИ для металлургов? Какие направления наиболее востребованы?
- Кого отправляют на такие программы, каким функционалом и компетенциями должны обладать такие сотрудники?
- Что может дать ИИ для промышленности в перспективе?
Ответы металлургов:
Олеся Колосовская, руководитель лаборатории генеративного ИИ для непроизводственных функций НЛМК:
Текущий всплеск интереса к искусственному интеллекту в промышленности во многом связан с появлением генеративного искусственного интеллекта (далее ГИИ) — технологии, которая произвела революцию в мире ИИ. В отличие от традиционного ИИ, ГИИ способен понимать контекст и выполнять множество сложных задач, которые раньше считались доступными только человеку. Он может не только анализировать данные, но и создавать новый контент — тексты, изображения, код. Кроме того, ГИИ может работать с разными типами информации одновременно — текстом, изображениями, звуком. Проще говоря, он стал гораздо ближе к тому, как мыслит человек, и может помогать нам в решении самых разных задач.
Искусственный интеллект способен рассчитать оптимальные пропорции, в результате чего компания экономит миллионы рублей
Генеративный искусственный интеллект обладает огромным потенциалом для повышения операционной эффективности в металлургической отрасли, особенно в непроизводственных процессах. Лаборатория ГИИ в НЛМК создана именно потому, что технология развивается экспоненциально и способна принести значительные улучшения в короткие сроки во многих непроизводственных процессах.
Наиболее перспективные направления применения ГИИ:
● Автоматизация рутинных задач, например, разбор обращений в службу поддержки;
● ИИ-ассистенты в службе HR и подборе;
● Интеллектуальная автоматизация документооборота;
● ИИ-ассистенты для управления знаниями и поиска информации;
● Ускорение разработки программного обеспечения через автоматическую генерацию кода, тестирование и создание документации.
Мы непрерывно мониторим рынок, анализируем прогресс и изучаем успешные кейсы применения ГИИ в бизнесе. Наш подход основан на оперативном тестировании гипотез и внедрении лучших практик. Мы развиваем инициативы бизнеса и ведём разработку, связанную с ГИИ, в продуктовом подходе — быстро и гибко. Такому движению вперёд нам помогает наша внутренняя платформа ГИИ.
Ключевые участники наших образовательных программ — это топ-менеджмент, руководители бизнес-функций и лидеры проектов цифровой трансформации. Мы убеждены, что внедрение инновационных технологий должно идти от лидеров мнений и руководителей, которые становятся амбассадорами изменений. В НЛМК мы проводим комплексные образовательные мероприятия по ГИИ с 2023 года: от теоретических семинаров до практических воркшопов и стратегических дизайн-сессий. Этот подход приносит ощутимые результаты, так как портфель инициатив формируется непосредственно в бизнес-подразделениях и функциональных направлениях. Только глубоко погрузившись в возможности технологии, бизнес может эффективно интегрировать ГИИ в свои процессы и максимизировать отдачу от его внедрения.
В НЛМК мы развиваем применение ГИИ для совершенствования непроизводственных функций. Это позволяет нам оптимизировать административные и управленческие процессы, значительно повышая операционную эффективность и рационализируя затраты. Но, на наш взгляд, у ГИИ есть потенциал и для более серьезной трансформации промышленности: это касается повышения производительности труда, развития исследований и R&D, оптимизации затрат за счёт интеллектуальной автоматизации и многого другого.
Данил Ивашечкин, руководитель направления разработки и внедрении ИИ, «Норникель»:
Можно выделить три фактора, которые наилучшим образом описывают важность ИИ для металлургов. Во-первых, ИИ стал новым и стабильным способом повышения операционной эффективности. Во-вторых, получение высоких результатов от внедрения ИИ на производстве достигается благодаря правильному выбору объекта оптимизации и метрик. Наш опыт показывает, что ИИ демонстрирует наибольшую эффективность в узких местах производства и там, где влияние человеческого фактора может бизнесу стоить дорого. В-третьих, методология подтверждения и фиксации метрик являются одним из наиболее значимых факторов, определяющих важность ИИ для металлургов.
«Норникель» сообщил о внедрении ИИ практически на всех производствах
Мы внедряем ИИ на всех производствах «Норникеля» — на площадках в металлургии и обогащении, на рудниках и карьерах. На данный момент, путь до промышленной эксплуатации прошли решения по оптимизации измельчения и флотации.
При тестировании решений на базе ИИ мы проводим полный курс погружения для операторов и технологов. Кроме этого, мы стараемся создавать в критически важных узлах производства интерпретированные модели для простоты коммуникации и объяснения работы технологии. Также мы регулярно проводим встречи и присутствуем на активах для поддержки решений и сбора обратной связи.
Сегодня уже можно говорить о том, что мы достигли первых результатов в части внедрения ИИ в процессы, которые генерируют выручку для компании. Следующим нашим шагом станет продуктивизация решений и сборка их в сквозную оптимизацию, что, в моём понимании, приведёт к продвинутому mes и планированию.
Команда «ММК-Информсервис»:
В современном мире сложно переоценить влияние технологий на различные сферы деятельности человека. Одной из таких технологий является технология искусственного интеллекта (ИИ). В последние годы ИИ очень активно внедряется и в металлургической отрасли, способствуя повышению качества продукции и эффективности бизнес-процессов, снижению операционных расходов компании и улучшению условий труда. ИИ позволяет анализировать в реальном времени огромные массивы данных, получаемых с большого количества датчиков, установленных на оборудовании. С помощью технологий ИИ выполняются сложнейшие вычисления, которые невозможно запрограммировать — это и отличает ИИ-алгоритмы от обычных программ.
На ММК внедрение искусственного интеллекта приносит существенный экономический эффект
С точки зрения использования ИИ в металлургии, данная технология является «сквозной», присутствующей на всех уровнях — от АСУ ТП до систем стратегического управления. Это, в свою очередь, позволяет повышать скорость принятия решений и уровень зрелости в области цифровизации бизнеса.
В «ММК-Информсервис» работают два центра компетенций, специфика которых связана с применением различных технологий ИИ:
● центр компетенций математического моделирования и продвинутой аналитики работает с табличными данными и направлен на решения задач, связанных с классификацией, прогнозом и оптимизацией;
● центр компетенций компьютерного зрения и машинного обучения направлен на работу с распознаванием объектов на фото и видеоизображениях на основе алгоритмов глубокого обучения: сверхточных и рекурсивных нейронных сетей, а также обработки естественного языка.
В области повышения качества производимой продукции ведётся работа по использованию систем компьютерного зрения (Сomputer Vision, CV), направленных на автоматическое обнаружение дефектов на ранних стадиях производства и снижения количества бракованной продукции. Внедрённая система контроля качества полосы в ЛПЦ-11 позволяет отбраковывать продукцию ненадлежащего качества и сократить количество рекламаций.
Кроме того, с точки зрения работы с табличными данными (Data Science, DS), в июле 2024 г. внедрена в промышленную эксплуатацию интегрированная система по управлению качеством кокса, позволяющая выдавать оптимальные рекомендации технологам коксохимического производства по стабилизации показателя зольности, являющимся одним из ключевых при управлении технологическим процессом.
С позиции снижения операционных расходов используются оптимизационные модели линейного программирования (Linear programming model, LP). В 2023 в ПАО «ММК» в промышленную эксплуатацию были введена единая система оптимизационного планирования по всей технологической цепочке. Данная система учитывает как универсальные параметры, коэффициенты и показатели металлургических агрегатов, так и индивидуальные, характерные для конкретной доменной печи, которые уточняются в процессе эксплуатации с использованием методов машинного обучения. Это, в свою очередь, позволяет оптимизировать производственные процессы, закупку основного сырья, себестоимость чугуна, агломерата и кокса. Кроме того, появилась возможность автоматической оценки проведения сценарного анализа вариантов бюджетного плана компании.
С точки зрения обеспечения безопасности на рабочих местах используется CV-технология — автоматическая фиксация и обработка изображений неподвижных и движущихся объектов в определённых зонах. В местах повышенной опасности устанавливаются камеры и ведётся непрерывный мониторинг и контроль за наличием в этих зонах людей. В случае нахождения человека в опасной зоне оператор получает сигнал и принимаются соответствующие действия.
Кроме того, в настоящее время с использованием CV-технологии на ММК реализуется пилотный проект по определению видов лома, который поступает на предприятие, его количества, а также взрывоопасных предметов в нём. Система производит контроль качества лома, позволяет автоматизировать процесс распознавания его видов и не допустить взрыва баллона, что повышает безопасность рабочих и скорость разгрузки.
С позиции улучшений условий труда, реализованы СV-проекты по детекции и распознаванию номеров автомобилей (контроль автомобилей на КПП), номеров железнодорожных вагонов (необходимо распознавать в том числе при разгрузке лома). Более того, реализуется пилотный проект по использованию платформы видеоаналитики. К ней подключены все вышеперечисленные проекты, в которых так или иначе используются камеры.
Ещё одним важным направлением является обработка естественного языка (NLP). Сейчас проходит тестирование проект для юристов компании с использованием больших языковых моделей (LLM) по автоматическому заполнению карточек для нетиповых договоров и входящей корреспонденции.
В ближайшем будущем юристам придётся составлять смарт-контракты (автоматизированные самоисполняющиеся контракты), написанные в форме компьютерного кода
Планируются проекты с использованием LLM для различных чат-ботов, в качестве вопросно-ответной системы по локальной нормативной базе знаний (RAG), а также в роли помощников для юристов при составлении и чтении договоров, для отделов, связанных с составлением различных заявок.
Важнейшими функциями сотрудников, работающих в этой области, являются аналитика данных, разработка алгоритмов и интеграция разработанных решений с различными системами. Специалисты по ИИ собирают и обрабатывают большие объёмы данных, выявляя закономерности и тренды, используя в том числе статистику, модели машинного обучения и современные архитектуры нейронных сетей.
Однако внедрение ИИ-решений — это только часть функционала. Ключевым аспектом является мониторинг и поддержка новых систем, что требует постоянного обновления и адаптации к изменяющимся условиям. Обучение персонала также играет важную роль в успешной интеграции технологий.
Таким образом, искусственный интеллект не только трансформирует производственные процессы, но и способствует развитию квалификации работников, что в конечном итоге ведёт к повышению конкурентоспособности металлургической компании.
Искусственный интеллект (ИИ) открывает перед металлургической промышленностью новые горизонты, способствуя её трансформации и повышению конкурентоспособности. В первую очередь обеспечивается автоматизация сложных производственных процессов, что позволяет существенно сократить количество ошибок, улучшить качество выпускаемой продукции и повысить общую производительность труда. С внедрением интеллектуальных систем управления в металлургии, каждый шаг в производственной цепи отслеживается, каждое звено и оборудование имеет свой цифровой двойник, и они интегрированы и оптимизированы для достижения максимальной эффективности. Это не только упрощает управление, но и делает его более гибким и адаптивным к изменениям в рыночной среде.
Увеличение степени внедрения ИИ в металлургии позволит быть более устойчивыми к изменениям внешних условий. Благодаря точным прогнозам и автоматизированному управлению компания может быстро реагировать на колебания спроса или изменения в ресурсах, что в свою очередь позволяет значительно снизить производственные затраты. Важным аспектом является и возможность разработки инновационных материалов: ИИ помогает создавать новые сплавы и улучшать их свойства, что открывает новые возможности для применения в различных отраслях.
Пресс-служба «Северстали»:
В «Северстали» решения на основе машинного обучения имеют несколько векторов: повышение качества продукции, безопасности, производительности агрегатов и снижение экологической нагрузки.
Сталевары одними из первых в металлургии взяли на службу ИИ
В 2023 году экономический эффект только от новых и усовершенствованных решений, выпущенных в промышленную эксплуатацию за последний год, составил 960 млн рублей. На данный момент на разных активах компании реализовано и запущено в промышленную эксплуатацию порядка 60 решений.
В компании обучение цифровым компетенциям проходит на образовательной платформе «Цифровая сталь». Контент для неё разрабатывали сотрудники «Северстали». В программе несколько уровней — базовый, средний и экспертный. Пользователь зарабатывает баллы, отвечая на вопросы онлайн-квиза по четырём направлениям обучения: «Кибербезопасность», «Работа с данными», «Цифровое взаимодействие» и «Цифровизация процессов». В этом курсе, в том числе, рассказывается о возможностях машинного обучения и компьютерного зрения, а также приводятся примеры применения этих технологий на предприятии.
Использование ИИ уже даёт значительные результаты, но по мере «сбора низко висящих фруктов» (то есть получения эффекта на наиболее очевидных участках без значительных вложений) потребуются дополнительные инвестиционные программы для укрупнения систем и получения сквозного эффекта. Кроме того, в промышленных компаниях решения на основе ИИ, в том числе генеративного, могут выйти за пределы производства и использоваться в закупках, продажах, работе с клиентами.
Егор Петров
