РУСАЛ внедряет нейросети для контроля производства алюминиевого сплава
Один из мировых лидеров в алюминиевой промышленности — алюминиевый завод РУСАЛ — начал использовать технологии искусственного интеллекта для улучшения контроля за процессом приготовления алюминиевых сплавов. Новый подход основан на применении машинного зрения и нейросетевых алгоритмов, что позволяет существенно повысить качество алюминия и снизить риски, связанные с человеческим фактором.
В рамках проекта, реализуемого на Тайшетском алюминиевом заводе (ТаАЗ), была внедрена система, способная в реальном времени отслеживать все этапы приготовления алюминиевого расплава — от загрузки компонентов до финальной очистки металла от шлака. Это особенно важно, учитывая, что технологический процесс включает до 20 операций, каждая из которых требует строгого соблюдения параметров времени, температуры и состава.
Пошаговый контроль качества искусственным интеллектом на алюминиевом производстве: как работает система
Разработчиком технологии выступил Инженерно-технологический центр РУСАЛ (РУСАЛ ИТЦ) в сотрудничестве с дирекцией литейного производства ТаАЗа. Система базируется на анализе видеопотока с камер, установленных в литейных цехах. Специально обученная нейросеть наблюдает за действиями операторов и работой оборудования, сравнивая происходящее с технологической картой пошагового выполнения операций (КПВО).
При отклонении от технологических норм система немедленно подаёт сигнал на экран специалиста и выдает подсказки в реальном времени. Таким образом, минимизируется вероятность ошибки и обеспечивается стабильное качество продукции.
«Мы планируем внедрение этой технологии на всех алюминиевых заводах компании. Это позволит обеспечить требуемую химию сплава и повысить его стабильность при массовом производстве», — сообщил Технический директор РУСАЛа Виктор Манн.
Преимущества применения ИИ: уменьшение брака и повышение эффективности
Процесс приготовления сплавов — один из самых ответственных этапов литейного производства. В зависимости от типа сплава и назначения алюминиевых слитков, число операций может варьироваться от 7 до 20. Даже небольшое нарушение временного или температурного режима может привести к браку, что особенно критично в условиях массового выпуска продукции.
«ИИ помогает оператору не упустить ключевые моменты, а также точно определить зоны скопления шлака на поверхности расплава. Это повышает эффективность очистки и качество конечного продукта», — отметил Михаил Гринишин, директор по автоматизации производства РУСАЛ ИТЦ.
Кроме того, система значительно сокращает влияние человеческого фактора, что особенно важно при работе в условиях высокой температуры и повышенной концентрации внимания.
Перспективы и дальнейшее развитие применения ИИ в промышленном производстве
Опыт ТаАЗа показал высокую эффективность и точность работы системы, что открывает путь к её масштабному внедрению на других предприятиях холдинга. В перспективе возможно дополнение алгоритмов функциями автоматического анализа состава сплава и предиктивной диагностики оборудования.
Таким образом, РУСАЛ делает уверенный шаг в сторону индустрии 4.0, внедряя современные технологии в традиционное производство. Это не только улучшает качество алюминиевых сплавов, но и повышает конкурентоспособность российской металлургии на мировом уровне.
