POSCO: ИИ управляет плоскостностью листа, экономия около 1,3 млрд вон

Толстый лист после нагрева сляба проходит две стадии прокатки, а затем, по требованию заказчика, ускоренное охлаждение TMCP: на лист подаётся вода под высокой скоростью, чтобы быстро охладить его до заданной температуры и повысить прочность и свариваемость. Процесс требует специального оборудования, и при неточном управлении плоскостность листа нарушается. Раньше плоскостность анализировали вручную дважды: в горячем состоянии после TMCP и в холодном — на этапе резки. Это занимало много времени и перегружало инженеров: результаты измерений для управления TMCP приходилось вводить вручную, по одному.

Толстолистовой цех Gwangyang Steelworks построил обучаемую модель на основе анализа факторов, влияющих на плоскостность листа в горячем и холодном состоянии, и определил условия, при которых она оптимальна. ИИ рассчитывает оптимальные значения рабочих параметров, а инженеры контролируют их и следят за ходом каждого этапа. На «умных» заводах POSCO данные цехов собираются и стандартизируются на платформе PosFrame, которая обучается на них, выдаёт оптимальные условия процессов и управляет операциями.

По данным POSCO на август 2019 года, потребность в правке листов после TMCP снизилась до 50%, что экономит около 1,3 млрд вон в год. Проект — часть программы Smart Task, в которой компания применяет интернет вещей, большие данные и искусственный интеллект на металлургических заводах; в 2019 году POSCO вошла в число Global Lighthouse Factories. В рамках той же программы на заводах Pohang и Gwangyang работают ИИ-модели для доменного производства, непрерывной разливки и нанесения цинкового покрытия.