Руководитель проектного обучения: Ершов Евгений Валентинович

Заказчик проекта: Центр развития Бизнес-системы «Северстали»; ДТРК, ПАО «Северсталь»

Система оптимизации загрузки оборудования сталеплавильного производства на основе методов машинного обучения, позволяющая:

• Формировать и обрабатывать большой объем входных данных (база данных химических составов и стандартов стали, используемых на производстве, перечень заказов).
• Выполнять поиск оптимальных с точки зрения объединения плавок химических составов.

Составлять оптимальное расписание плавок для этапа внепечной обработки сталеплавильного производства на заданный промежуток времени в рамках оперативного планирования.

На Череповецком металлургическом комбинате, являющемся предприятием ПАО «Северсталь», еженедельно выплавляется порядка 60 тысяч тонн стали для различных заказчиков. У каждого заказчика свои потребности, и, соответственно, требования к физическим свойствам стали. Указанные характеристики производимых марок стали описаны в стандартах на их производство.

На данный момент в сталеплавильном производстве ЧерМК отсутствует система, позволяющая оптимизировать производственный план с учетом объединения заказов в одну плавку на этапе внепечной обработки (в агрегате печь-ковш) для оперативного горизонта планирования (до декады). Такая проблема актуальна и для других предприятий черной металлургии.

Разработка и внедрение предлагаемого решения позволит обеспечить снижение затрат предприятия на эксплуатацию оборудования и хранение готовой продукции, а также расход сырья на десятки миллионов рублей ежегодно в денежном выражении.

Составление расписаний (scheduling) – это проблема назначения множества задач множеству рабочих ресурсов, на которые (как на задачи, так и на ресурсы) накладывается ряд ограничений. Автоматический поиск плана принято относить к задачам из области искусственного интеллекта. Для их решения часто используется генетический алгоритм.

На страницу проекта