ИИ-автоматизация сократила расходы завода на 55%
Как машинное обучение оптимизировало производство и сэкономило 42 млн рублей в год.
О проекте:
В сентябре 2022 года к нам обратился крупный металлургический завод в Челябинске с задачей внедрения искусственного интеллекта для оптимизации производственных процессов.
Основные проблемы: высокий процент брака (12%), незапланированные простои оборудования, перерасход электроэнергии и сырья, сложности с прогнозированием качества продукции.
Завод выпускает листовую сталь, арматуру и металлоконструкции. Ежемесячный объем производства - около 15,000 тонн металла.
Анализ существующих проблем:
Качество продукции:
- Брак составлял 12% от общего объема
- Контроль качества только на выходе
- Невозможность предсказать дефекты
Простои оборудования:
- Внезапные поломки 2-3 раза в месяц
- Простои до 24 часов на ремонт
- Потери 8-12 млн₽ за простой
Общие потери:
Суммарные потери составляли около 76 млн₽ в год: брак (42 млн₽), простои (22 млн₽), перерасход энергии (12 млн₽).
Наше ИИ-решение:
1. Система контроля качества в реальном времени
Машинное зрение анализирует качество продукции на каждом этапе производства. ИИ-модель обучена на 500,000 изображениях дефектов и может выявлять отклонения с точностью 97.8%.
- • Компьютерное зрение с камерами высокого разрешения
- • Нейронная сеть для классификации дефектов
- • Автоматическое отбраковывание продукции
2. Предиктивная аналитика поломок
Система анализирует 150+ параметров работы оборудования: вибрацию, температуру, нагрузку, звук. Алгоритм предсказывает поломки за 48-72 часа до их возникновения.
- • IoT-датчики на критичном оборудовании
- • Алгоритмы машинного обучения для прогнозирования
- • Автоматические уведомления службе ремонта
3. Оптимизация энергопотребления
ИИ-система управляет энергопотреблением в зависимости от загрузки оборудования, времени суток и стоимости электроэнергии. Автоматически переключает оборудование в энергосберегающие режимы.
- • Умные счетчики электроэнергии
- • Алгоритмы оптимизации нагрузки
- • Интеграция с системой управления заводом
Достигнутые результаты:
За первый год работы системы удалось сократить брак с 12% до 3.8%, предотвратить 98% незапланированных простоев и снизить энергопотребление на 30%. ROI проекта составил 380%.
Использованные технологии:
Machine Learning:
- • Python + TensorFlow
- • Computer Vision (OpenCV)
- • Time Series Analysis
- • LSTM нейронные сети
IoT платформа:
- • InfluxDB
- • Apache Kafka
- • Docker + Kubernetes
- • MQTT протокол
Датчики:
- • Камеры высокого разрешения
- • Виброметры
- • Термодатчики
- • Умные счетчики
Этапы внедрения:
Аудит и сбор данных (4 недели)
Анализ текущих процессов, установка датчиков, сбор исторических данных о производстве
Разработка и обучение моделей (8 недель)
Создание и тренировка алгоритмов машинного обучения на собранных данных
Тестирование на пилотной линии (6 недель)
Внедрение системы на одной производственной линии, тестирование и доработка
Масштабирование на весь завод (4 недели)
Развертывание системы на всех производственных линиях, обучение персонала