POSCO: пилот InnoPIMS с ИИ-агентом в Кванъяне: модель ТОиР — примерно 2 дня вместо 2 недель

Кванъянский металлургический комбинат POSCO использует модели предиктивного обслуживания, которые заранее выявляют признаки неисправностей оборудования и помогают предотвращать отказы. Разработка каждой такой модели требовала длительного программирования, а из-за разницы в квалификации сотрудников было трудно поддерживать стабильное качество моделей. Комбинату требовался способ быстрее создавать модели прогнозирования аномалий и сохранять их качество без ручного написания кода инженерами.

Комбинат разработал систему InnoPIMS на основе облака Amazon Web Services и ИИ-агента AWS; по данным компании, это первая такая разработка в POSCO. Система автоматически анализирует данные, связанные с отказами оборудования, и на их основе позволяет инженерам на площадке создавать модели прогнозирования аномалий и применять их без отдельного программирования. Дополнительно на платформе машинного обучения AWS SageMaker создана система, которая постоянно отслеживает данные оборудования и заранее выявляет признаки аномалий и отказов. Модели самостоятельно дообучаются на собранных данных, и улучшенная версия сразу применяется на производстве.

Система прошла пилотную эксплуатацию на Кванъянском комбинате: срок разработки модели прогнозирования аномалий сократился со средних 2 недель до около 2 дней, примерно на 80%. 20 мая 2026 года систему представил на конференции AWS Summit Seoul 2026 руководитель технологического отдела EIC комбината Чо Хёнён. Компания планирует дальше развивать и сопровождать систему для распространения на площадке и рассматривает создание облачной системы удалённого контроля, которая постоянно отслеживала бы всё оборудование завода.