Меню

На Сегежском ЦБК в Карелии реализован пилотный проект предиктивной аналитики – опробован в работе «цифровой двойник» бумагоделательной машины (БДМ-11) для предупреждения обрывов полотна на накате. Анализ данных с 410 датчиков о параметрах работы и ранее произошедших обрывах позволил выявить закономерности и паттерны в работе БДМ в момент остановок.

«Математическая модель научилась анализировать показания работы машины и предупреждать оператора о риске обрыва, – говорит главный внутренний аудитор Segezha Group Дмитрий Бочаров – По итогам пилотного проекта модель смогла предсказать более 60 % возможных обрывов».
В уменьшении времени простоев кроется потенциал повышения операционной эффективности БДМ.
«Длительный, трудоемкий процесс заправки полотна после обрыва приводит к существенным потерям производительности из-за вынужденного простоя, – отмечает начальник бумажной фабрики Сегежского ЦБК Андрей Нилов. – Получая прогнозную информацию от «двойника», оператор своевременно меняет технологические параметры работы БДМ и после локализации проблемы возобновляет нагрузку».
БДМ характеризуется сложным устройством и большим количеством параметров работы ее компонентов. Человеческая природа объективно ограничивает возможности оператора эффективно анализировать показания множества датчиков, устанавливать взаимосвязи между потоками данных и предсказывать обрывы. Такую задачу с более заметным успехом может выполнять математическая модель, разработанная на основе машинного обучения. При этом машинное обучение предполагает постоянное совершенствование модели – она непрерывно «учится» и повышает результативность.
www.lesprom.com