Заказчики: Магнитогорский металлургический комбинат (ММК) Магнитогорск; Металлургическая промышленность Подрядчики: Yandex Data Factory (YDF) Продукт: Yandex Data Factory - Big Data анализ и консультированиеВторой продукт: Apache Hadoop Дата проекта: 2015/06
|
Технология: Data Mining
|
Содержание |
25 августа 2015 года стало известно о проекте подготовки математической модели плавки стали по заказу Магнитогорского металлургического комбината. Подрядчик в проекте компания Yandex Data Factory (YDF, подразделение «Яндекса», занимающееся Big Data)[1].
Задачи проекта
Задачи проекта – создать с помощью машинного обучения математическую модель плавки стали в кислородно-конвертерном цехе (ККЦ) ММК.
Магнитогорский металлургический комбинат стал первым клиентом Yandex Data Factory в области тяжелой промышленности.
Ход проекта
В рамках проекта «Снайпер» на платформе Apache Hadoop предстоит разработать модель, оптимизирующую расход ферросплавов и добавочных материалов при производстве стали посредством обработки больших массивов данных из корпоративного хранилища информации.
Конечный программный продукт будет принимать данные по исходному составу, исходной массе и требованиям по содержанию химических элементов в готовой стали, а в качестве результата выдавать оптимальное количество ферросплавов и добавочных материалов при производстве. Алгоритм ПО пройдет испытание в серии экспериментальных плавок.Надежная ИТ-инфраструктура для финтеха: как перевести на российский Kubernetes крупнейшую финансовую платформу
В июле 2016 года стало известно о том, что ММК ввел в промышленную эксплуатацию предлагаемый «Яндексом» рекомендательный сервис на основе технологии анализа больших данных (Big Data). Этот проект должен сэкономить комбинату немало денег, пишут «Ведомости».
Сервис, созданный в Yandex Data Factory, принимает данные по исходному составу и массе шихты (т. е. смеси исходных материалов для производства стали), требования по содержанию химических элементов в готовой стали, другие параметры плавки и в реальном времени выдает оператору рекомендации по использованию ферросплавов и добавочных материалов. Они позволяют сталеварам оптимизировать расход этих материалов и получать сталь с заданным химическим составом при минимальных затратах, объясняют представители партнеров.
Пилотный проект ММК и «Яндекса» завершился в конце 2015 года, однако потребовались некоторые доработки. Сумму контракта компании не раскрывают. Директор по развитию бизнеса Frost & Sullivan в России Алексей Волостнов оценивает ее в 10-15 млн рублей. Волостнов считает, что «Яндекс» предложил свои услуги ММК по не самой высокой цене, чтобы сделать пилотный и знаковый проект в сфере Big Data в промышленном секторе.
Как сообщили газете представители «Яндекса» и ММК, предварительное тестирование рекомендательного сервиса в комбинате показало, что его использование позволяет в среднем экономить 5% ферросплавов при выплавке. Благодаря этой технологии Магнитка надеется экономить более 275 млн рублей каждый год. По состоянию на 12 июля 2016 года сервис уже применяется при производстве стали.