Северсталь: ML-модели повысили производительность агрегата НТА-4 на 4%

На непрерывно-травильном агрегате №4 (НТА-4) Череповецкого металлургического комбината «Северстали» скорость технологической части полностью зависела от действий оператора. Оператор вручную выставлял параметры линии, опираясь на свой опыт и общепринятые значения производительности для конкретного сортамента металла. Такой подход нередко приводил к неоптимальному использованию производственных мощностей. Скорость травления могла различаться в зависимости от оператора, и агрегат не выходил на максимально возможный объём производства. Задача проекта — автоматически управлять скоростью технологической части агрегата и повысить его производительность.

«Северсталь» внедрила комплекс моделей машинного обучения для управления скоростью НТА-4. Система в режиме реального времени анализирует ключевые параметры продукции и состояние агрегата и автоматически задаёт оптимальную скорость его технологической части. Модель также прогнозирует длительность паузы в головной и хвостовой частях агрегата, что позволяет сократить простои и повысить общую производительность. По словам руководителя кластера «Искусственный интеллект» «Северстали» Светланы Потаповой, решение стало одним из первых крупных проектов, реализованных в замкнутом контуре АСУ ТП.

Решение разработали специалисты кластера «Искусственный интеллект» «Северстали» совместно с Центром технологического развития прокатного производства и кластером «Индустриальные процессы». Для отработки управляющих воздействий был создан цифровой двойник НТА-4 — виртуальная копия агрегата, на которой алгоритмы тестировали в безопасной среде до внедрения на реальном производстве. Такой подход снизил риски, связанные с интеграцией решения. О результатах компания сообщила в сентябре 2025 года: за три месяца производительность НТА-4 выросла на 4%, экономический эффект составил 273,5 млн рублей. Ранее с помощью ИИ «Северсталь» ускорила работу НТА-3.