Цифровые решения | Трубник Online
Цифровые решения

Цифровые решения

В 2020 году Группа ЧТПЗ внедрила новую технологию испытания труб на основе машинного зрения. Этот проект продолжил череду цифровых решений на Первоуральском новотрубном заводе.

Суть нового проекта — в контроле дефектов бесшовных труб с применением технологии машинного зрения. В трубопрокатном цехе производственного комплекса «Бесшовные трубы» установили специальный дефектоскоп, который с помощью лазерных модулей оценивает поверхность трубы в нескольких ракурсах и выявляет технологические и механические недостатки. Консолидированные данные в режиме реального времени отображаются на мониторе специалиста-контроллера, что позволяет оперативно отследить возможный брак.

Технология рассчитана на весь сортамент горячедеформированных бесшовных труб диаметром от 32 до 108 мм из углеродистых и низколегированных марок стали. Первые испытания в цехе были успешно пройдены, и суммарный экономический эффект от внедрения технологии к 2021 году прогнозируется на уровне более 55 млн рублей ежегодно за счет снижения расходов при раннем обнаружении брака. При этом инвестиции в проект составили 71 млн рублей.

В рамках клиентоцентричной трансформации бизнеса на базе цифровых технологий Группа ЧТПЗ активно внедряет в производство современные инструменты машинного зрения и Big Data. Данные цифровые решения не требуют существенных затрат, при этом повышают экономический эффект и качество продукции в соответствии с высокими требованиями клиентов, а также существенно сокращают возможные операционные издержки

Алексей ДроновОперационный директор трубного дивизиона Группы ЧТПЗ

Помощь сталевару

Еще одним проектом в области цифровизации стало внедрение в цехе «Железный Озон 32» — электросталеплавильном комплексе — алгоритма помощи сталевару. Цифровое решение для оптимизации процесса выплавки стали позволило контролировать её состав и минимизировать потери при расходе сырья. Искусственный интеллект учитывает предыдущий опыт выплавки стали, дает прогноз и рекомендации по составу для изготовления необходимой марки. 

Благодаря применению технологии Big Data создана модель влияния факторов производства на дефекты в трубной заготовке. В режиме реального времени модель советует сталевару определенный состав шлакообразующих материалов для достижения заданных показателей химического состава стали. Кроме того, алгоритм позволяет оптимизировать стоимость используемых для производства сплавов. Решение позволяет сталевару отслеживать химический состав стали и анализировать данные, полученные с производства, в режиме онлайн. Экономический эффект по итогам 2019 года — порядка 50 млн рублей, в дальнейшем он прогнозируется на уровне 100 млн и более. 

Оптимизация процесса термообработки

Подобные цифровые решения в компании внедряются еще с 2018 года. Один из проектов — оптимизация процесса термической обработки труб нефтяного сортамента в Финишном центре. Ещё на этапе теста она показала возможность увеличения общей производительности участка термообработки на 3,5%. 

Тестирование было проведено совместно с Yandex Data Factory (YDF). Это b2b-направление, созданное Яндексом в 2014 году для решения бизнес-задач компаний, имеющих дело с большими массивами данных, с помощью машинного обучения. 

В рамках проекта специалисты Яндекса разработали математическую модель для автоматического назначения оптимальных режимов термообработки труб. Специально для этого была создана программа «YDF-Hardening Optimizer», позволяющая работать с рекомендациями по настройке режимов термообработки каждой партии труб. Всего на этапе испытаний протестировано 16 режимов термообработки.

Термическая обработка обеспечивает высокие эксплуатационные свойства обсадных, насосно-компрессорных и коррозионно-стойких труб для нефтяных месторождений. Это необходимое требование в производстве продукции по международным и межгосударственным стандартам, в том числе API и ГОСТ.


Работа над поиском новых решений по оптимизации производственного процесса с помощью технологий ведется в компании непрерывно. Каждый проект приводит к большому экономическому эффекту благодаря поиску скрытых резервов в текущем производственном процессе и, кроме того, позволяет клиентам быть уверенными, что продукция сделана качественно, а вероятность брака сводится к нулю.



Рекомендуем