Контроль состава шлака на металлургическом заводе: реакция на отклонение за минуту

Задача

Партнёрский проект, металлургический завод. Состав шлака здесь не абстрактная химия, а деньги: если доля SiO2 уходит за норму, падает качество выплавки, растёт брак, оборудование изнашивается быстрее. Раньше за этим следил человек: снимал показания, сверял с нормативами и принимал решение. Между моментом, когда параметр начинал уходить, и моментом, когда это замечали, проходили десятки минут. На непрерывном производстве это очень много.

Решение

На завод мы поставили Z-brain. Система принимает поток телеметрии с датчиков в реальном времени и сверяет каждое значение не со статичным порогом из инструкции, а с живой моделью, обученной на истории выплавок конкретного завода.

Когда параметр выходит за норму, система не ограничивается тревогой. Она сопоставляет отклонение с похожими ситуациями в прошлом, находит наиболее вероятную причину и формулирует конкретное действие на языке оператора. Z-brain подключается к существующим системам мониторинга и работает с любой телеметрией: температура, давление, состав, вибрация, расход.

Пример из работы системы. Датчик МАРК-1202 на контуре №2 показал рост SiO2 в шлаке до 40% при норме 35%. Z-brain зафиксировал отклонение, нашёл причину и выдал оператору решение: снизить подачу песка на линии 1 на 10%. Вызвали дежурного слесаря, от срабатывания до устранения прошло меньше минуты, производство не остановилось.

Результат

• Время реакции на отклонение: с десятков минут до одной минуты
• Решение принимается сразу, без ожидания технолога смены или разбора отчётов на следующий день
• Меньше брака и медленнее износ оборудования
• Качество решения не зависит от того, кто сегодня на смене: опыт лучшего технолога зашит в систему и доступен круглосуточно

Подход переносится на любое непрерывное производство с потоком телеметрии. Подробнее о продукте: Z-brain, о запуске на предприятии: внедрение ИИ.