Получить рейтинг INFOLine Retail Russia TOP-100

Новости промышленности

 Услуги INFOLine

Периодические обзорыПериодические обзоры

Все обзоры

Готовые исследованияГотовые исследования

Курс доллара США

График USD
USD 19.08 73.4321 +0.4645
EUR 19.08 87.3401 +0.8735
Все котировки валют
 Топ новости

"Северсталь" внедрила цифровую модель для предотвращения отказов на стане-2000 (Вологодская область).

Северсталь внедрила цифровую модель для предотвращения отказов на стане-2000 (Вологодская область).
На Череповецком металлургическом комбинате, одном из крупнейших интегрированных заводов по производству стали в мире (входит в дивизион "Северсталь Российская сталь"), в промышленную эксплуатацию запущена предиктивная модель, позволяющая предотвращать отказы на стане горячей прокатки 2000 и тем самым сократить количество его простоев. Модель выявляет вероятность перегрева подшипника шестеренных клетей – одну из наиболее частых и ресурсозатратных причин остановки агрегата. Это первая модель в области предиктивных ремонтов, внедренная на производстве ЧерМК в рамках реализации цифровой стратегии компании.
Прогноз формируется на основе потока данных с датчиков температуры, расположенных непосредственно на стане. С помощью разработанной собственными специалистами компании цифровой модели они анализируются, и на их основе формируется прогноз температурного режима на ближайший промежуток времени. В случае отклонения этих показателей от нормы оператору поступает соответствующее оповещение. Горизонт прогнозирования отказа достаточен, чтобы он смог предпринять необходимые меры и предотвратить незапланированную остановку стана.
Данные модели визуализированы в виде отдельного блока на экране диспетчера, также возможен доступ к ним через браузер персонального компьютера, в перспективе – создание мобильной версии и запуск sms-оповещений об отклонениях от нормы.
"Раньше датчики фиксировали нарушения работы агрегата лишь в момент, когда они непосредственно происходили. Нам же был необходим горизонт прогнозирования отказов наиболее критичных объектов, чтобы избежать аварийных и вторичных простоев. Мы ожидаем, что благодаря расчетам предиктивной модели количество простоев по причине перегрева подшипника шестеренных клетей сократится на 80%. В наших планах внедрить похожие модели для других видов отказов на стане-2000, а также на других агрегатах", - комментирует директор по ремонтам дивизиона "Северсталь Российская сталь" Сергей Добродей.
"На одном только стане-2000, контролируется более ста тысяч параметров, что открывает огромные перспективы для реализации проектов по предиктивной аналитике. Это первая модель, внедренная нами совместно с дирекцией по ремонтам в рамках масштабной программы по предиктивному обслуживанию. При этом подобные модели основаны на алгоритме машинного обучения, а значит, обрабатывая больше данных и сопоставляя больше параметров, они могут самостоятельно обучаться и становиться точнее. Недавно мы создали хранилище данных (Data Lake) "Северстали", которое позволяет нам собирать и обрабатывать больше информации и реализовывать проекты с использованием искусственного интеллекта", - утверждает директор по развитию цифровых технологий Игорь Бардинцев.

Для справки: Название компании: Череповецкий металлургический комбинат (ЧерМК) Адрес: ********** Телефоны: ********** Факсы: ********** E-Mail: ********** Web: ********** Руководитель: **********
[Для просмотра контактных данных нужно зарегистрироваться или авторизироваться]
Рейтинг:
Увеличить шрифт Увеличить шрифт | |  Версия для печати | Просмотров: 10
Введите e-mail получателя:

Укажите Ваш e-mail:

Получить информацию:

Вконтакте Facebook Twitter Yandex Mail LiveJournal Google Reader Google Bookmarks Одноклассники FriendFeed
 Специальное предложение

Рады сообщить, что в июле мы актуализировали один из самых востребованных бизнесом продуктов INFOLine – базу «ТОП-200 крупнейших торговых сетей FMCG России. 2025 год».

Для клиентов, приобретающих годовой обзор «Розничная торговля Food и потребительский рынок России ‘2025», действует скидка 50% на реестр.

спецпред FMCG_база 200.jpg

Данные базы предоставляются в формате excel.

Параметры реестра:
  1. Контактная информация (компания, бренд, основное операционное юридическое лицо, тип сети, специализация, фактический адрес, телефон, е-mail, сайт, соцсети).
  2. Менеджмент компании (генеральный и финансовый директора, руководитель по электронной коммерции и IT, директора по закупкам, логистике, маркетингу, развитию, франчайзингу).
  3. Операционные показатели:
    • количество собственных торговых объектов по форматам (гипермаркет, супермаркет, дискаунтер и магазин у дома),
    • число франчайзинговых торговых объектов,
    • региональная представленность собственных и франчайзинговых магазинов,
    • общая торговая площадь.
  4. Логистика (количество, площадь, тип и регионы логистической инфраструктуры),
  5. Развитие online-продаж (e-grocery):
    • интернет-магазин и услуга click&collect,
    • мобильное приложение и возможность покупки товара через него,
    • наличие экспресс-доставки,
    • количество dark store,
    • сотрудничество с сервисами доставки,
    • представленность на маркетплейсах,
    • финансовые показатели online (выручка за год, доля online-продаж в выручке).
  6. Финансовые показатели:
    • выручка без НДС,
    • плотность продаж (выручка с кв. м),

Наши контакты:
+7(812)322-6848, (495)772-7640
retail@infoline.spb.ru
https://t.me/INFOLine_auto_Bot.