Объединенная металлургическая компания (ОМК) внедрила систему предиктивной аналитики на производстве толстолистового проката в Нижегородской области.
Модель на базе машинного обучения предупреждает о возможном отказе оборудования примерно за 12 часов. За счёт этого ОМК сократила брак на 70%.
До внедрения предиктивной аналитики программное обеспечение прокатной клети работало по строго заданным правилам.
ПО фиксировало ошибку, когда оборудование уже находилось в предаварийном или аварийном состоянии. Поэтому у ремонтных служб почти не оставалось времени на реакцию: о неисправности специалисты могли узнать уже после остановки оборудования или потери продукции.
Теперь система круглосуточно анализирует десятки сигналов от оборудования и сравнивает текущее состояние прокатной клети с моделью её нормальной работы. Если поведение одного из узлов начинает отличаться от привычного, система фиксирует аномалию и предупреждает ремонтную службу.
После сигнала специалисты проверяют работу узлов, клапанов, датчиков и систем управления, на которые указала модель. Система помогает определить, в работе какого оборудования возникли отклонения, но причину аномалии устанавливают специалисты. Они же решают, продолжать наблюдение, проводить диагностику или остановить стан между прокатами.
Система настроена так, чтобы предупреждать сотрудников примерно за 12 часов до возможного отказа — этот интервал подтверждён на основе истории отказов оборудования. Так у ремонтной службы появляется запас времени, чтобы разобраться в ситуации, спланировать ремонт и при необходимости остановить оборудование до того, как произойдёт сбой.
Подход к предиктивной аналитике, который использовала ОМК, изначально разработали для нефтехимической отрасли. Для прокатного производства его пришлось адаптировать.
Одна из сложностей связана с самими данными. Существуют модели, которые обучаются на большом количестве уже произошедших поломок и после этого могут прогнозировать конкретное место следующего отказа. Для такого подхода нужна большая статистика одинаковых сбоев.
Обучение и настройка системы заняли почти 2 года. Вместе с разработчиками в процессе участвовали ремонтные службы: специалисты проверяли предупреждения модели и помогали определить, какие сигналы действительно могут указывать на неисправность. Команде также нужно было отобрать данные для анализа, определить типовые сценарии отказов и сделать интерфейс, с которым сотрудники смогут работать в производственных условиях.
Сейчас система контролирует 13 гидравлических узлов прокатной клети. ОМК планирует расширять их количество и дальше настраивать модель, чтобы точнее определять предотказные состояния оборудования и заранее планировать обслуживание.
Внедрение системы позволило сократить количество недокатов и снизить риск задержки клиентских заказов из-за аварийных остановок оборудования.
Если гидравлическое оборудование ломается непосредственно во время прокатки, завершить обработку заготовки уже невозможно. Она становится браком и отправляется на переплавку. Раннее выявление неисправностей позволило сократить количество таких остановок.
Предотвращение недокатов особенно важно при выполнении мелкосерийных заказов. В ОМК часто поступают заказы на два-три раската, под которые может быть заказан уникальный сляб. Если он уходит в брак из-за остановки оборудования, предприятию приходится повторно заказывать сляб и ждать его поступления, что может привести к смещению сроков поставки клиенту.
ОМК планирует расширять охват системы и дальше настраивать модель, чтобы точнее определять предотказные состояния оборудования и заранее планировать обслуживание.
© КСЛ Экспо, 2026
