Архив Металлургия и горная добыча · Цветная металлургия
РУСАЛ: машинное зрение находит контейнеры на КрАЗе за несколько минут
В декабре 2024 года на контейнерном терминале Красноярского алюминиевого завода РУСАЛ испытывал цифровой двойник с машинным зрением и GPS. По данным компании, поиск контейнера и подача его под загрузку занимали в среднем около 30 минут, технология сокращает это время до нескольких минут.
/01 · ключевые результаты
-
исходный уровень
около 30 мин
поиск контейнера и подача под загрузку до внедрения
РУСАЛ, пресс-релиз, 10.12.2024
в среднем до внедрения технологии · один контейнер на контейнерном терминале КрАЗа
данные компании
- более 10 уникальных моделей машинного обучения распознают контейнеры и действия с ними · масштаб РУСАЛ, пресс-релиз, 10.12.2024
- 60% цель по росту отгрузки алюминия в контейнерах · прогноз компании РУСАЛ, пресс-релиз, 10.12.2024
оценка strategai
Оценку не приводим: компания не называет денежный эффект, технология проходила испытания.
В декабре 2024 года на контейнерном терминале Красноярского алюминиевого завода РУСАЛ испытывал цифровой двойник с машинным зрением и GPS. По данным компании, поиск контейнера и подача его под загрузку занимали в среднем около 30 минут, технология сокращает это время до нескольких минут.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- РУСАЛ
- Отрасль
- Металлургия и горная добыча · Цветная металлургия
- Функция
- Цепочка поставок, закупки и логистика
- Задача
- Маршрутизация и диспетчеризация
Технология
- Класс AI
- Компьютерное зрение
- Тип решения
- Собственная разработка
Внедрение
- Стадия
- Пилот / PoC, на 10.12.2024
- География
- Россия
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
Красноярский алюминиевый завод (КрАЗ) отгружает готовую продукцию в контейнерах, которые ожидают загрузки алюминием на контейнерных терминалах. До проекта контейнеры расставлялись на свободном пространстве без системы, их местоположение не фиксировалось. Это замедляло поиск нужного контейнера и ограничивало пропускную способность терминала: определение местонахождения одного контейнера и передача его под загрузку занимали в среднем около 30 минут. Компания ставит цель увеличить отгрузку алюминия в контейнерах на 60% в ближайшие два года. По словам коммерческого директора КрАЗа, контейнеры обеспечивают сохранность груза, скорость и удобство логистики, особенно при мультимодальных перевозках, а при объёме производства завода такой рост невозможен без цифровизации процессов.
Что
Решение
Технология создаёт виртуальный двойник терминала, в котором фиксируются местоположение и номера всех контейнеров, ожидающих загрузки. Контейнерный терминал и погрузчики оборудованы камерами: более десяти уникальных моделей машинного обучения распознают сам контейнер, его номер и визуальные теги о весе и объёме, а также фиксируют действия с контейнером. Погрузчики оснащены GPS-датчиками, которые определяют точное местоположение каждого контейнера. Из этих данных формируется модель терминала, а оператор погрузчика получает задание на планшет с картой предприятия, где в режиме реального времени показано, где находятся нужные ему контейнеры. По данным компании, технология сокращает время поиска и подачи контейнера под загрузку с около 30 минут до нескольких минут.
Как
Внедрение
Технологию разработал «Инженерно-технологический центр РУСАЛ». На 10 декабря 2024 года она проходила тестовые испытания на одном из контейнерных терминалов КрАЗа. После успешных испытаний и внедрения на контейнерных терминалах завода компания планирует тиражировать технологию на другие свои алюминиевые заводы. Проект входит в комплекс мероприятий по росту контейнерной отгрузки: перед контейнерным терминалом построена первая очередь бетонной площадки для многоуровневого хранения контейнеров, строительство следующей очереди запланировано на следующий год. Проект победил в конкурсе «ComNews Awards. Лучшие решения для цифровой экономики-2024» в номинации «Лучшее цифровое логистическое решение в металлургии».
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- По данным РУСАЛа, технология на базе машинного зрения и GPS проходила испытания на одном из контейнерных терминалов КрАЗа на декабрь 2024 года.
- Поиск контейнера и подача его под загрузку занимали в среднем около 30 минут; с технологией, по данным компании, — несколько минут.
- Более десяти моделей машинного обучения распознают контейнер, его номер, теги о весе и объёме и фиксируют действия с контейнером.
Ограничения
- Около 30 минут — среднее время до внедрения; результат с технологией компания описывает как «несколько минут» без точного значения и без данных о числе обработанных контейнеров.
- Сокращение времени относится к одному контейнерному терминалу КрАЗа в период испытаний; эффекта для других заводов РУСАЛа источник не приводит.
- Рост отгрузки в контейнерах на 60% — цель всего комплекса мероприятий, включая строительство площадки для хранения; это не результат технологии.
-
[1] РУСАЛ
РУСАЛ разработал технологию контроля за контейнерами с помощью искусственного интеллекта
компания · 10.12.2024
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-000223 · Версия 1 · 09.10.2026 · /c/CB-000223/