Северсталь: ML в окомковании окатышей, эффект оценён почти в 60 млн руб.

Для наиболее эффективного обжига нужны окатыши класса 10–12,5 мм: они обеспечивают оптимальную пористость и газопроницаемость слоя при термообработке. Раньше операторы не могли точно определить долю таких окатышей: индикаторов для этого не было, замеры проводились визуально, выборочно и в ручном режиме на основе лабораторных проб. На «Карельском окатыше» в 2018 году уже был подобный проект, но без нейронной сети. Задача нового решения — повысить производительность агрегата окомкования, сохранив качество продукции.

Модель компьютерного зрения анализирует изображения с камер высокого разрешения, высчитывает гранулометрический состав сырых окатышей и предсказывает долю нужных классов. По этому показателю регулируются скорость вращения окомкователя и дозировка бентонита и концентрата; система автоматически выдаёт рекомендации по дозировке железорудного концентрата. Решение сочетает физическое моделирование, алгоритмы машинного обучения и компьютерное зрение. При обучении модели использовались специальные регуляризаторы, которые помогли выявить в шумных данных правильные физические зависимости. Модель непрерывно уточняется в онлайн-режиме на данных, поступающих в реальном времени. Нейронная сеть точнее определяет контур и размеры окатышей, в том числе скрытых первым слоем.

Решение разработали команда экспертов «Карельского окатыша» и ИТ-функция «Северстали». Система ведёт непрерывный мониторинг в потоке, что обеспечивает автоматическое и оперативное принятие решений в системе управления линией окомкования. Она позволяет контролировать процесс окомкования, управлять им и стандартизировать работу обжиговой машины. О внедрении сообщалось в декабре 2023 года, в январе 2024 года компания рассказала о нём в своём блоге. В 2024 году «Северсталь» получила за цифровизацию процесса окомкования окатышей премию RB Digital Awards 2024.