Цифровая трансформация - давно уже не вопрос моды или престижа, а условие не только развития, но и выживания металлургических отраслей в контексте "завтрашнего" и "послезавтрашнего" рынка.
Безальтернативность цифровизации и применения искусственного интеллекта очевидна. Объясняется это в первую очередь требованиями эффективности и конкурентности производства. По оценкам экспертов, использующие эти решения производители показывают результаты на 12 процентов лучше, чем их конкуренты. Российская экономика глобальные тренды, безусловно, учитывает в полной мере.
Еще в 2017 году на заседании президентского Совета по стратегическому развитию и приоритетным проектам президент России Владимир Путин отметил, что "цифровая экономика" позволит нашей стране осуществить "прорыв в будущее". "Цифровая экономика - это не отдельная отрасль, по сути это уклад жизни, новая основа для развития системы государственного управления, экономики, бизнеса, социальной сферы, всего общества, - подчеркнул президент. - Формирование цифровой экономики - это вопрос национальной безопасности и независимости России, конкуренции отечественных компаний".
Принятая государством Национальная стратегия развития искусственного интеллекта до 2030 года среди приоритетных отраслей для его внедрения определяет и металлургию. За счет средств федерального проекта "Искусственный интеллект" нацпроекта "Цифровая экономика" за 2021-2022 годы бюджетом было профинансировано более 600 проектов по внедрению ИИ. Специалисты аналитического центра НАФИ констатируют, что в России более 70 процентов представителей бизнеса уверены в том, что это сократит расходы компании и повысит выручку.
Весной этого года Минпромторг России заявил, что примерно половина крупных российских индустриальных компаний уже используют либо активно внедряют технологии ИИ в своей производственной деятельности.
В металлургии большинство крупных компаний активно внедряют стратегию Цифровизации 4.0, которая подразумевает улучшение базовой автоматизации производства до интеллектуального анализа и продвинутого использования получаемых с оборудования данных. Интеллектуальный анализ данных реализуется в реальном времени и позволяет оптимизировать технологические процессы, достигая повышенной производительности и снижая затраты на производство продукции. Как уверяют аналитики, внедрение интеллектуальных решений в целом по отрасли идет достаточно уверенно, более того - по скорости внедрения ИИ ведущие предприятия выступают сегодня одними из лидеров индустрии.
Внедрение искусственного интеллекта на металлургическом производстве вносит значительный вклад в повышение его эффективности до 7-10 процентов, а по снижению энергоресурсов и операционных расходов предприятия - до 7 процентов. Заметно снижается и количество дефектов, поскольку ИИ помогает строго соблюдать все технологические условия. Совокупный экономический эффект от внедрения интеллектуальных решений для отрасли может составлять несколько миллиардов рублей в год.
Среди наиболее "продвинутых" воплощений элементов ИИ в металлургии специалисты чаще всего называют цифровые двойники, компьютерное зрение, различные технологии интеллектуальной обработки текстов.
Так, например, НОЦ "Цифровые решения" НИТУ МИСиС сейчас ведет разработки в области применения больших языковых моделей.
Руководитель Научно-образовательного центра Лев Голицын говорит, что цель данных работ - создание персональных "ассистентов", которые можно будет применять "в области проектирования (ассистент инженера), управления (ассистенты строителя, металлурга), мониторинга процессов, а также компьютерного зрения для детекции статических и динамических объектов, работающих на отечественных малоресурсных и/или мобильных устройствах".
Яркий пример результата внедрения цифровых технологий - повышение производительности прокатного стана в компании "Северсталь". Системы предиктивной аналитики внедряются на ТЭЦ этого предприятия. Датчики автоматизированной системы используются для контроля температуры стали в стальковшах.
Еще один отраслевой гигант - НЛМК - использует искусственный интеллект при оценке качества дорог в карьере Стойленского горно-обогатительного комбината, а также для оптимизации внутрицеховой логистики.
Компания "Норникель" внедрила цифрового "двойника технолога", который осуществляет контроль за работой флотационных машин. Компания ЕВРАЗ применяет решения с искусственным интеллектом для управления режимами доменных печей.
Анализируя эти примеры, можно выделить наиболее востребованные задачи. Это переход от базовой автоматизации к цифровому управлению узлами металлургического процесса (агло-доменное производство, выплавка, разливка, деформационные переделы, производство отливок), идентификация дефектов, контроль и управление динамическими системами в условиях неконтролируемых помех и возможных поломок, контроль качества продукции с помощью машинного зрения, управление температурными режимами.
Среди задач более продвинутого уровня - создание систем цифрового планирования, которые включают в себя прогнозирование состояния оборудования, обработку данных, создание рекомендательных моделей и т.д., а также видеоаналитика на базе нейронных сетей для управления сложными техническими устройствами и процессами.
Основные драйверы внедрения искусственного интеллекта в металлургическом производстве связаны прежде всего со снижением операционных расходов и, как следствие, себестоимости готового продукта, с повышением качества готовой продукции (за счет использования рекомендаций цифровых советчиков) и повышением производительности.
Некоторое отставание имеется по части внедрения систем базовой автоматизации, над которыми надстраиваются цифровые интеллектуальные решения.
"Разработчики нередко сталкиваются с типичной проблемой, - говорит Михаил Гусев, директор по развитию и соучредитель компании "Сайберфизикс" - одного из ведущих разработчиков систем предиктивной аналитики и цифровых советчиков. - Предприятие хочет внедрить современное цифровое решение, но необходимых условий для этого нет - отсутствуют архивные данные для анализа, нет поступления информации с действующего оборудования. Тут в лучшем положении находятся крупные металлургические предприятия, которые инвестируют в базовую автоматизацию, благодаря чему им проще внедрять цифровые решения". Следовательно, стартовый фундамент для цифровой трансформации - инвестиции в обновление базовой автоматизации, дооснащение датчиками, а также комплексные масштабные проекты, где с базовой автоматизацией поставляются и интеллектуальные цифровые подсказчики.
В ситуации внешнего санкционного давления успешная реализация металлургией программ цифровой трансформации - наглядный показатель национальной технологической состоятельности. В этой системе координат результативность процессов, отражающих уровень не просто искусственного, но национального интеллекта в целом, особенно ценна.