ММК: ML-оптимизация первого передела — проект «Оптимальный чугун»
Описание проекта
Проект «Оптимальный чугун» — цифровое решение для оптимизации технологической цепочки первого (наиболее ресурсоёмкого) передела ММК: агломерационного, коксохимического и доменного производств. Система рассчитывает оптимальный объём производства и себестоимость чугуна с применением методов линейного программирования, машинного обучения и нейронных сетей. Параллельно реализуется проект автоматизированного контроля состояния паллетного парка на агломашинах аглофабрики №5 с использованием компьютерного зрения.
Задача
Первый передел — самый ресурсоёмкий участок производства стали, включающий три взаимосвязанных передела. Разрозненное управление и отсутствие сквозной оптимизации приводили к неэффективному использованию кокса и железорудного сырья, а вручную рассчитываемые планы не успевали реагировать на изменения параметров сырья и рыночной конъюнктуры.
Цели внедрения
-
Рассчитывать оптимальный план производства и себестоимость чугуна с учётом всей цепочки первого передела
-
Снизить удельный расход кокса и других ресурсов
-
Автоматизировать контроль паллетного парка аглофабрики №5
Результаты
-
Финансы
-
Совокупный экономический эффект от всех ИИ-проектов ММК (включая «Оптимальный чугун»): 6,8 млрд руб. при инвестициях 3,9 млрд руб. (ROI ≈ 74%) Время
-
Расчёт оптимального плана выполняется в автоматическом режиме, существенно быстрее ручного Качество и эффективность
-
Сквозная оптимизация трёх переделов (агло, коксохим, домна) как единой системы
-
Параллельный проект CV-контроля паллетного парка на аглофабрике №5 (ввод в эксплуатацию — середина 2025 г.) Нагрузка и масштаб
-
В 2025 г. создан Центр искусственного интеллекта ММК-Информсервис; в работе 10 проектов ИИ + 17 в проработке Надёжность
-
Система применяет ансамблевый подход: линейное программирование + ML + нейронные сети Импортозамещение и compliance
-
Собственная разработка ИТ-подразделения ММК Качественный эффект (если цифры не раскрыты): Система позволяет оперативно пересчитывать план производства при изменении параметров сырья, цен или мощностей, снижая риски перерасхода ресурсов.