Горно-металлургическая группа Метинвест внедрила на своем предприятии ИИ-решение для контроля качества производства, рассказал руководитель R&D-центра Metinvest Digital Максим Баланюк на конференции ForbesTech 2024 в ноябре. Прогнозируемая экономия в год — $250 000.
Искусственный интеллект выявляет дефекты при производстве слябов — металлургического полуфабриката, из которого изготавливается листовой прокат. Слябы Группа производит на заводе «Запорожсталь». Рабочее название решения — ForgeCheck.
«Запорожсталь» — один из крупнейших в Украине производителей чугуна и проката. На этом заводе Метинвест режет и слябы. Выручка за девять месяцев 2024-го — 53,1 млрд грн, по данным YouControl. Как ИИ уменьшает процент жалоб от клиентов и экономит деньги компании?
Как работает ИИ на производстве
Метинвест тестирует искусственный интеллект с 2021 года. На мариупольском заводе технология работала для определения качества металлолома, анализа качества спекания агломерата, мониторинга вагонопотока и аудита перемещения рулоновозов по территории предприятия, говорит Баланюк. «Опыт мариупольских комбинатов стал бесценным — мы не начинали с нуля», — говорит он.
Использовать ИИ для контроля качества продуктов на «Запорожстали» компания начала в июне 2024-го. Решение помогает работнику быстрее выявлять брак при обрезке слябов. Если был зафиксирован дефект, то на мониторе у сотрудника он подсвечивается красным, рассказывает Баланюк. Если дефект есть, но он не классифицирован системой, — желтым, а при отсутствии дефекта — зеленым.
Точность модели — 75-85%. Достаточно ли этого? Приемлемый показатель для пилотного решения оценивает руководитель ИИ-практик в одной из крупных украинских производственных компаний. Он общался анонимно, так как не уполномочен на комментарии. «С учетом однообразия объектов модель можно дотянуть до 97%», — добавляет он.
Основная экономия для Метинвеста — снижение процента рекламаций от заказчиков, говорит Баланюк из Metinvest Digital. «Также экономим на электроэнергии, так как нагретый металл не простаивает из-за задержки сляба на этапе обрезки», — добавляет он.
Инвестиции в решение Баланюк не раскрывает. «Первую версию мы разрабатывали около 1000 часов», — говорит он.
Разработка с нуля может стоить до $80 000, если использовать open-source технологии, отмечает вышеупомянутый руководитель ИИ-практики в крупной производственной компании. «Большинство затрат идет на работу команды, — говорит он. — Еще до $10 000 — на инфраструктуру».
Перспективы масштабирования
В портфеле Группы Метинвест 12 металлургических предприятий, часть — на оккупированной территории. Прибыль материнской Metinvest B.V. за первое полугодие 2024-го — $179 млн.
Масштабировать ИИ-решения для контроля качества слябов сложно, поскольку предприятия Группы производят разные виды продукции, говорит Баланюк. «Приоритет на следующий год — сделать и запустить в промышленную эксплуатацию вторую версию ИИ-инструмента», — добавляет он.
По его подсчетам, это поможет снизить процент рекламаций на 60%. «Показатель будет зависеть от объемов производства — если они вырастут, вырастет и экономия в финансовом выражении», — убеждает Баланюк.
Потенциально Метинвест готов продавать разработку конкурентам. «Как только завершим тестирование второй версии, сформируем предложение для потенциальных партнеров, которые работают в этом направлении», — говорит Баланюк.