Увеличение производительности Стана 2000 с помощью машинного обучения за счет
подбора оптимального темпа выдачи слябов из печи и определения оптимального времени
нагрева слябов в печи.
Реализация
В основе «Автотемп 2.0» лежит модель с использованием алгоритма градиентного бустинга,
который позволяет анализировать табличные неоднородные данные и с высокой точностью
вычислять время прокатки металла в стане.
Результат
«Автотемп 2.0» позволяет рассчитать оптимальную паузу между выдачей слябов
из нагревательной печи стана и тем самым увеличить его производительность. Ранее
оператор вычислял необходимое время извлечения сляба самостоятельно, из-за чего могли
возникать непродуктивные паузы в прокатке. Кроме того, решение интегрировано с моделью
нагрева металла, что позволяет улучшить параметры энергоэффективности участка
нагревательных печей и качество нагрева сляба.
27 часов
Экономия времени прокатки за счет оптимизации пауз за три месяца работы решения