Рекомендательная система по управлению технологическим процессом производства NPK-удобрений
- Заказчик:
- Еврохим
- Руководитель проекта со стороны заказчика
-
- Поставщик
- IBS
- Год завершения проекта
- 2023
- Сроки выполнения проекта
- Ноябрь, 2022 - Май, 2023
- Масштаб проекта
- 3435 человеко-часов
- Цели
Повышение выработки NPK/NK удобрений путем оптимизации технологических параметров и стабилизации производственного процесса с реализацией следующего функционала:
- Вывод рекомендаций по изменению технологического процесса, а также информации о вырабатываемой продукции на дашборд оператора
- Возможность анализа графиков выработки продукции и технологических параметров с фактическими и оптимизированными значениями технологами на производстве
- Возможность внесения новых марок и изменения настроек Системы для оптимизации производственного процесса
- Результаты
Рекомендательная система запущена в промышленную эксплуатацию и развёрнута на пульте оператора, управляющего технологическим процессом на двух производственных линиях по выпуску NPK / NK удобрений.
Повышение выработки подтверждено в ходе опытно-промышленной эксплуатации путем проведения балансовых испытаний для каждой марки.
Повышена стабильность технологического процесса производства удобрений путём подбора оптимальных технологических параметров с учётом ограничений по влажности и расходу сырья, входящего в БГС.
Уникальность проекта
На основе искусственного интеллекта разработан оптимизатор, увеличивающий выработку продукции всех выпускаемых марок, с учетом компонентного состава выпускаемых марок, лабораторных анализов входного сырья и готового продукта, допустимых расходов входящего сырья и других технологических ограничений.
При разработке Системы учтены как требования бизнеса, так и обратная связь от непосредственных пользователей на производстве.
БГС, в котором из пульпы формируются гранулы продукта – крупнотоннажный агрегат, на масштабах которого увеличение производительности даже на 1% даёт ощутимый экономический эффект.
Оптимизируемый цех является конечным этапом выпуска NPK-удобрений, поэтому увеличение производительности на нём позволяет добиться экономического эффекта для предприятия в целом без модернизации смежных цехов.
Исторические данные показывают дисперсию производительности цеха – можно взять участки с высокой производительностью и на их основе обучить модель оптимизации.
По результатам внедрения Системы было подтверждено увеличение выработки продукции на существующем оборудовании за счёт оптимизации технологического режима. После ввода в промышленную эксплуатацию плановая выработка производства была увеличена от 1% до 4 % на разных марках удобрений.- Проект решает задачи импортозамещения
- Да
- Использованное ПО
В рамках реализации проекта использовались исключительно импортонезависимое ПО и библиотеки с открытым кодом. Система разработана с нуля под потребности Заказчика.
В качестве базы данных для хранения фактических и рекомендуемых значений технологических параметров, а также других рассчитанных показателей и справочной информации использован PostgreSQL.
Backend Рекомендательной системы реализован на Python c использованием библиотек машинного обучения (ML) ruptures, scikit-learn, XGBoost.
Фронтенд Системы реализован в виде веб-приложения на React.- Сложность реализации
1. Различные факторы быстро влияют на технологический процесс.
2. Необходимость учета специфики ведения технологического процесса для каждой марки (более 10 марок).
Продуктовый подход подразумевает быструю доставку ценности – а это требует глубокой экспертизы в технологии и химии (экспертиза предоставлена от R&D Протех Лаб).- Описание проекта
Рекомендательная система по управлению технологическим процессом производства NPK-удобрений представляет собой программное обеспечение, разработанное для оптимизации производства удобрений. Она предоставляет пользователю возможность просматривать сводный дашборд, содержащий данные о производимой продукции и рекомендуемые значения технологических параметров. Также Система позволяет просматривать графики выработки продукции и технологических параметров с фактическими и оптимизированными значениями.
Система основана на оптимизационном алгоритме, который максимизирует выработку продукции. В расчётах используются как данные расходов компонентов, так и значения лабораторных анализов входного сырья и готовой продукции, поступающие в Систему из АСОДУ. При оптимизации учитываются ограничения, такие как минимальный и максимальный расходы компонентов, поддержание заданного соотношения основных компонентов, качество выпускаемой продукции и необходимые соотношения в рамках соблюдения оптимального водородного показателя (pH).
В Системе использованы инструменты искусственного интеллекта и методы машинного обучения для определения изменения режимов технологического процесса и прогнозирования значений (виртуальные анализаторы).
Взаимодействие с Системой осуществляется через интерфейс, который также позволяет пользователю исправлять некорректные значения лабораторных анализов.
- География проекта
- Проект реализован на двух линиях производства сложных минеральных удобрений АО «Невинномысский Азот» (входит в состав АО "Минерально-химическая компания «ЕвроХим»).
