ММК доверит контроль качества оцинкованных холоднокатаных рулонов "цифре"
Для повышения удовлетворенности клиентов.
В листопрокатном цехе №11 Магнитогорского металлургического комбината проводятся опытно-промышленные испытания автоматизированной системы-советчика для внутренней аттестации рулонов, производимых на агрегате непрерывного горячего цинкования. Цифровое решение, в основе которого лежат методы машинного обучения и предиктивной аналитики, направлено на повышение качества металлопродукции и предупреждение возможных претензий от потребителей.
Как сообщили "Уралинформбюро" в управлении информации и общественных связей ПАО "ММК", система разработана на основе данных дефектоскопа Parsytec, при помощи специального сканера и программного обеспечения анализирующего движущуюся ленту по всей ее ширине. В автоматическом режиме он способен распознавать более 40 изъянов металлопродукции, таких как дыры, вкатанные частицы, пленку, окалину и другие, и выдавать оператору дефектограмму рулона.
Система, используя информацию с дефектоскопа и математическую модель, обученную на исторических данных о результатах аттестации рулонов, рекомендует присвоить рулону статус "годный" или "брак". На этапе отгрузки потребителю "советчик" будет оценивать вероятность поступления претензии: в случае положительного заключения продукция будет отправляться на дополнительное обследование (визуальный осмотр, изучение дефектограмм и прочее). Если металл не будет соответствовать требованиям потребителя, отгрузка производиться не будет.
ММК постоянно работает над повышением удовлетворенности потребителей, и система-советчик, разработанная специалистами центра компетенций математического моделирования и продвинутой аналитики "ММК-Информсервис", позволит значительно снизить вероятность поставок продукции, не соответствующей требованиям заказчика. В результате сократится количество рекламаций от потребителей. В период тестирования при проведении внутренней аттестации рулонов агрегата непрерывного горячего цинкования в листопрокатном цехе №11 новое решение показало эффективность на уровне 91%.