Цифровизация постепенно проникает во все сферы экономики, и промышленность в этом смысле не исключение, а скорее правило, учитывая объемы и разнообразие задач. Цифровой двойник – это квинтэссенция технологий и опыта, имеющегося сегодня на рынке инноваций. Минувшей зимой крупный производитель цветных металлов в СНГ оценил потенциальный эффект предлагаемого решения в процессе его внедрения на золотодобывающем ГОК.
Цифровой двойник оборудования (ЦДО) – это цифровая копия физического объекта. Он базируется на современных методах машинного обучения, искусственного интеллекта и физико-математических моделях, которые прогнозируют надежность оборудования и ход технологического процесса на следующую смену. Математическая оптимизация раз в час автоматически формирует оптимальный режим работы. Система может быть настроена для конкретных единиц оборудования, отдельных технологических процессов или для всей технологической цепочки.
На золотодобывающем ГОК был настроен цифровой двойник для оборудования, участвующего в цикле измельчения. Основными целями проекта было повысить надежность работы шаровых мельниц и эффективность всего цикла измельчения, в том числе снизить количество сбоев, увеличить производительность, минимизировать потребление электроэнергии, улучшить качество грансостава на выходе (качество помола).
В основе внедренного решения лежит программное обеспечение от мирового лидера в области углубленной аналитики – компании SAS. Это решение дополняет классические MES системы и системы управления активами на основе ERP, CMMS и EAM. Оно позволяет прогнозировать будущее и оптимизировать производственный процесс благодаря более широким аналитическим возможностям.
«Цифровой Двойник позволяет руководству и владельцам предприятий по переработке руды, производству цемента и любой другой промышленной продукции оптимально использовать собираемые данные для повышения эффективности технологического процесса. Главный инженер, главный механик и главный технолог смогут принимать проактивные решения по управлению надежностью и технологией», – рассказывает Андрей Свирщевский, менеджер по стратегическим инициативам компании SAS.
На золотодобывающем комбинате цифровой двойник оборудования, задействованный в цикле измельчения, использует сочетание цифровой модели цикла измельчения, интегрированного с ней блока математической оптимизации, интерфейса сценарного анализа и статистики уже наступивших нештатных ситуаций. В соответствии с целями создания системы ее основу составили два взаимодействующих между собой функциональных модуля - «надежность» и «технология».
Основная задача модуля «надежность» - предупреждать о возможных нештатных ситуациях. Для этого система в режиме реального времени анализирует данные с датчиков оборудования, сопоставляет текущие показатели с теми, что предшествовали известным сбоям, и каждые несколько минут рассчитывается вероятность возникновения каждого типа нештатной ситуации. Если вероятность выше порогового значения, срабатывает предупреждение. Также нейронные сети выявляют аномальное поведение оборудования, которое может свидетельствовать о приближающейся аварии.
Модуль «технология», в свою очередь, отвечает за автоматическое формирование оптимальных режимов работы на 12 часов вперед с учетом текущих целей компании. В частности, рассчитываются скорость подачи материала и количество подаваемой воды. Модели ИИ учитывают состояние оборудования, например, футеровки, а также внешние для процесса факторы, в первую очередь характеристики материала, поступающего с дробилки в мельницу. По итогам обработки данных, ИИ-модель рассчитывает 24 ключевых показателя работы цикла измельчения, включая циркуляционную нагрузку, грансостав на выходе мельницы и в сливе, а также плотность пульпы.
Для корректной работы решения на каждом конкретном предприятии, входящие в него модели данных адаптируются под имеющийся ИТ-ландшафт. Модели машинного обучения перекалибруются на базе накопленных предприятием данных.
Используя ЦДО, золотодобывающий комбинат получил возможность в реальном времени информировать оперативный персонал об ожидаемых в ближайшие смены сбоях: вероятных нештатных ситуациях конкретных типов, приближающихся выходах показателей за уставки, об аномальном поведении оборудования. Это позволит предотвращать до 85% нештатных ситуаций и корректно прогнозировать 70% выходов показателей работы оборудования за уставки.
Технологи и инженеры получили инструмент для проработки оптимальных режимов работы с учетом текущих целей компании, таких как: повышение надежности, минимизация потребления электроэнергии, улучшение грансостава, повышение производительности. За счет получения точных характеристик работы оборудования и течения технологического процесса в целом появилась возможность формировать для операторов мельницы конкретные указания по управлению циклом измельчения с учетом целей и технологических ограничений компании, текущего состояния оборудования и характеристик подаваемого материала. В будущем это могут быть не просто рекомендации, а прямые управляющие воздействия, обеспечивающие полную автоматизацию работы измельчения.
Эти мероприятия дали возможность повысить эффективность деятельности: увеличили объем переработки на 3-5%, улучшили грансостав в сливе (качество выходного материала) до 3%, при этом экономия потребляемой электроэнергии составила 1,5%. Кроме того, внедрение ЦДО позволило предотвратить 85% нештатных ситуаций и минимизировать риски технологического процесса, связанных с человеческим фактором.
В эру цифровой экономики ИИ-системы, построенные на углубленной аналитике, такие как цифровой двойник оборудования, становятся важной составляющей высокотехнологичного производства, помогая эффективно использовать большое количество имеющихся данных для достижения поставленных производством целей.
Электронная
книга
Создание успешного бизнес-плана внедрения ИИ
Скачать книгу
SAS Viya: аналитические модели можно сразу запускать в «продакшн» без написания дополнительного кода
Данные — это золотая руда, однако, чтобы добыть из нее полезные знания, необходимы комплексные инструменты, которые включают в себя элементы машинного обучения, обработки естественного языка, компьютерного зрения, интернета вещей. Платформа SAS Viya позволяет решить эту задачу за счет «композитного» искусственного интеллекта, in-memory вычислений и возможности запускать аналитические модели в производство без написания дополнительного программного кода.
Какие преимущества дает технология потоковой аналитики для решения задач по обеспечению безопасности
Пользовательские устройства ежесекундно генерируют триллионы событий, данные о которых оседают в хранилищах. Накапливать такого рода информацию бессмысленно и дорого. Компании ищут способы монетизации сведений, собранных, например, о клиентах. Крупные игроки, инвестирующие в дата-центры и персонал, научились анализировать колоссальные объемы информации, делать выводы и даже составлять прогнозы. Анализ больших объемов данных в режиме реального времени позволяет мгновенно реагировать на происходящее, как того требует ситуация.
Александр Миронов, SAS: Индивидуальные предложения не придумать заранее: их формируют алгоритмы прямо при общении с клиентом
Эффективность маркетинговых кампаний может колебаться в широком диапазоне. Многие клиенты воспринимают звонки и сообщения с предложениями услуг как спам. Изменить ситуацию мог бы индивидуальный подход, когда клиенту предлагают именно то, что ему в данный момент необходимо. Как это сделать, в интервью CNews рассказал Александр Миронов, руководитель практики по клиентской аналитике и CRM, SAS Россия и СНГ.
