В какой из компаний работают разработчики алгоритмов компьютерного зрения северсталь
Обновлено: 07.07.2024
Такие явления как «Искусственный интеллект» и «Цифровая трансформация» постепенно становятся обязательным атрибутом многих современных компаний, в том числе «Северстали». Практически во всех производствах Череповецкого металлургического комбината запущены проекты по использованию машинного зрения.
Машинное или по-другому компьютерное зрение – новый, но уже привычный инструмент для череповецких металлургов.
Умные системы контролируют работу агрегатов, помогают избежать аварий и потерь, следят за безопасностью на рабочих местах. Камеры способны видеть в разы больше человеческого глаза, они работают в режиме нон-стоп и сигнализируют при малейших отклонениях от нормы.
Сотрудники коксоаглодоменного производства ЧерМК применили машинное зрение для экологии. Программно-аппаратный комплекс предназначен для недопущения газования дверей коксовой батареи, что позволяет снизить неорганизованные выбросы в атмосферный воздух.
Николай Панузин, ведущий эксперт Центра технологического развития коксоаглодоменного производства ЧерМК: «Машинное зрение включает в себя промышленную камеру и алгоритм, который на нее наложен с целью определения из тысячи единообразных картинок те, которые подходят под эти условия».
Комплекс в режиме онлайн наблюдает за состоянием дверей коксовых батарей. В случае газования комплекс сигнализирует технологическому персоналу и начальнику цеха, чтобы те предприняли необходимые действия. «События» с датой наступления и фото архивируются, цель – понимать динамику и избегать подобных случаев в дальнейшем.
Николай Панузин, ведущий эксперт Центра технологического развития коксоаглодоменного производства ЧерМК: «Уже в начале промышленных испытаний мы заметили тенденцию по снижению количества неорганизованных выбросов / 04.11- 4.19/ Количество случаев – срабатываний машинного зрения стало меньше на 70 %».
Помимо экологической составляющей, улучшилась и технологическая дисциплина персонала и состояние рабочих мест.
Андрей Чумаков, мастер по технологии коксового цеха № 1 ЧерМК: «На мониторе мы видим идеальное состояние, горит зеленый свет. При выделении сырого коксового газа система срабатывает, подается звуковой сигнал. Дается 15 минут на устранение этого замечания. Самое главное – это снижение экологической нагрузки на атмосферу, наш город Череповец. Второе – продление срока служба коксовой батареи. Третье – повышение технологической дисциплины нашего персонала».
В планах металлургов – оснастить комплексами машинного зрения все блоки коксовых батарей, что будет еще одним шагом к улучшению экологической обстановки в Череповце.
29 июля 2019 г., Москва — ООО «Северсталь Диджитал» (входит в ПАО «Северсталь») завершило разработку первой версии нейронной сети для выявления поверхностных дефектов на листовом металле в Цехе обработки металлов №2 (ЦОМ-2) производства плоского проката Череповецкого металлругического комбината (ЧерМК). Призовой фонд конкурса составляет суммарно $120 тыс.
На предприятии уже стартовал пилотный проект по подтверждению точности модели в качестве одного из элементов системы автоматической аттестации качества конечной продукции. Анализ первых результатов работы модели показывает существенно более высокую точность детектирования дефектов по сравнению с использовавшимся ранее промышленным аппаратным комплексом по визуальной инспекции.
С целью сравнения параметров модели, разработанной специалистами Дирекции по техническому развитию и качеству (ДТРК) и ООО «Северсталь Диджитал», с решениями, которые могут предложить лучшие мировые Data Science команды, а также для дальнейшего совершенствования этой модели, компания запускает конкурс на Kaggle — крупнейшей мировой платформе для проведения соревнований по машинному обучению (входит в группу компаний Google). Конкурс стартовал 26 июля 2019 года и продлится 3 месяца.
В одном из последних соревнований одновременно принимали участие около 9 тыс. команд. С учетом специфики задачи «Северстали» мы ожидаем что в нашем соревновании примет участие порядка 1–3 тыс. специалистов по Data Science со всего мира. Качество предложенных участниками решений будет оцениваться с помощью метрики Mean Dice Coefficient. Таким образом, решения участников будут оцениваться не только по точности классификации обнаруженных дефектов металла, но и по тому насколько правильно эти дефекты были локализованы, определена их форма и площадь поверхности», — комментирует директор по развитию цифровых технологий «Северстали» Игорь Бардинцев.
Призовой фонд составляет суммарно $120 тыс.: за первое место победитель получит $40 тыс., за второе – $25 тыс., третье – $15 тыс. за четвертое и пятое места – по $10 тыс. Кроме этого предусмотрен отдельный приз в $20 тыс. за самое быстрое решение.
«Выделение дополнительного приза за самое быстрое решение позволит нам не только поощрить на создание самых точных моделей, но и получить решения, которые оптимизированы на скорость исполнения при сохранении приемлемого качества», — отмечает Игорь Бардинцев.
ООО «Северсталь Диджитал» (входит в ПАО «Северсталь») завершило разработку первой версии нейронной сети для выявления поверхностных дефектов на листовом металле в Цехе обработки металлов №2 (ЦОМ-2) производства плоского проката Череповецкого металлругического комбината (ЧерМК).
На предприятии уже стартовал пилотный проект по подтверждению точности модели в качестве одного из элементов системы автоматической аттестации качества конечной продукции. Анализ первых результатов работы модели показывает существенно более высокую точность детектирования дефектов по сравнению с использовавшимся ранее промышленным аппаратным комплексом по визуальной инспекции.
С целью сравнения параметров модели, разработанной специалистами Дирекции по техническому развитию и качеству (ДТРК) и ООО «Северсталь Диджитал», с решениями, которые могут предложить лучшие мировые Data Science команды, а также для дальнейшего совершенствования этой модели, компания запустила конкурс на Kaggle — крупнейшей мировой платформе для проведения соревнований по машинному обучению (входит в группу компаний Google). Конкурс стартовал 26 июля 2019 года и продлится 3 месяца.
«Kaggle уже зарекомендовал себя как наилучшая площадка по поиску наиболее совершенных решений в сфере цифрового производства. В разное время конкурсы на платформе Kaggle проводил целый ряд ведущих зарубежных и российский высокотехнологичных компаний. В одном из последних соревнований одновременно принимали участие около 9 тыс. команд. С учетом специфики задачи «Северстали» мы ожидаем что в нашем соревновании примет участие порядка 1–3 тыс. специалистов по Data Science со всего мира. Качество предложенных участниками решений будет оцениваться с помощью метрики Mean Dice Coefficient. Таким образом, решения участников будут оцениваться не только по точности классификации обнаруженных дефектов металла, но и по тому насколько правильно эти дефекты были локализованы, определена их форма и площадь поверхности», — комментирует директор по развитию цифровых технологий «Северстали» Игорь Бардинцев.
Призовой фонд составляет суммарно $120 тыс.: за первое место победитель получит $40 тыс., за второе – $25 тыс., третье – $15 тыс. за четвертое и пятое места – по $10 тыс. Кроме этого предусмотрен отдельный приз в $20 тыс. за самое быстрое решение.
«Выделение дополнительного приза за самое быстрое решение позволит нам не только поощрить на создание самых точных моделей, но и получить решения, которые оптимизированы на скорость исполнения при сохранении приемлемого качества», — отмечает Игорь Бардинцев.
Стенд «Северстали», посвященный 2 темам: машинному обучению и аналитическим решениям на базе SAP Lumira.
В зоне машинного обучения были продемонстрированы решения, которые помогают отслеживать взрывоопасные предметы при приемке металлолома. Второе решение применения компьютерного зрения в промышленности помогает контролировать процесс разливки стали, третье — способствует обнаружению дефектов металлической поверхности.
Внедрение систем компьютерного зрения на производстве повышает качество контроля и сокращает время реакции по отслеживаемым событиям, что в свою очередь снижает издержки и риски.
Кроме того, «Северсталь» продемонстрировала такие аналитические решения, как, например, интерактивная панель руководителя, обеспечивающая оперативный доступ к данным основных финансовых показателей компании с любого устройства.
В распоряжении «Северстали» теперь есть также конструктор гибких информационных панелей для самостоятельного анализа бизнес-пользователями, позволяющий комплексно анализировать сбытовую деятельность компании.
«Грани между IT и бизнесом, технологией и ценностью, программными продуктами различных производителей стираются с каждым днём.
«Северсталь» создаёт решения, приносящие пользу здесь и сейчас, вносящие вклад в реализацию стратегии компании. Мы исследуем технологии самостоятельно и берём лучшее из того, что может предложить партнёрское сообщество», — отметил в комментарии РБК Вологда директор по информационным технологиям АО «Северсталь Менеджмент» Сергей Дунаев.
Ранее РБК уже рассказывал об онлайн-магазине череповецкой компании — части стратегии «Северстали» по внедрению новейших технологий, любителем которых является основной владелец компании Алексей Мордашов. В 2017 году его «Севергрупп» купила контрольную долю в сервисе «Ремонтник.ру», HR-платформу Potok, сервис по подбору персонала JungleJobs и 40% в компании в сфере онлайн-образования «Нетология-групп». Мордашов также владеет онлайн-магазином «Утконос».
Сейчас для поиска и классификации дефектов в производстве плоского проката Череповецкого металлургического комбината применяются системы инспекции полосы Parsytec.
«Производство качественного металлопроката сегодня невозможно без цифровых инструментов. Современные агрегаты и системы контроля предоставляют большой объем информации, все больше решений сотрудникам требуется принимать на основании математических моделей. При этом любой программный комплекс не совершенен. К примеру, часть поверхностных дефектов может быть пропущена или найдены ложные. Чтобы повысить качество инспекции проката команда сотрудников создала модель компьютерного зрения EVE», – отмечает Петр Мишнев, директор по техническому развитию и качеству дивизиона «Северсталь Российская сталь».
EVE представляет собой нейронную сеть, которая умеет находить четыре типа дефектов – плена, трещина, механический дефект и раковина – на цифровых снимках поверхности металла. Сеть получает изображения с камер Parsytec, а затем на специальном сервере с высокопроизводительными графическими процессорами обнаруживает и классифицирует дефекты, определяет их параметры. Информация о найденных дефектах выводится на экран оператора.
Пилотный проект с данной системой запущен в цехе отделки металла №2 ЧерМК. Для ее обучения дефектоскописты ДТРК подготовили более 40 тысяч изображений поверхности листового металла с размеченными дефектами. По итогам тестирования проекта отмечено, EVE находит в три раза больше реальных дефектов, чем Parsytec, а также в 13 раз меньше ложных дефектов.
«Северсталь Диджитал» рассматривает компьютерное зрение как одно из самых перспективных и востребованных в производстве направлений автоматизации с помощью машинного обучения. В ближайшее время мы передадим нашим коллегам из производственных подразделений несколько решений, в которых алгоритмы компьютерного зрения будут использоваться для контроля качества продукции, обеспечения безопасности, а также исключения человека из рутинных операций», – комментирует директор по развитию цифровых технологий (CDO) компании «Северсталь» Игорь Бардинцев.
Читайте также: