Aj oceľ je súčasťou košického IT Valley – ako nové technológie nachádzajú uplatnenie v oceliarstve

V poslednom čase často v médiách znejú debaty o budúcom smerovaní krajiny. Priemysel a digitálne technológie sú v týchto debatách kladené na opačné konce spektra. V našom vnímaní je však priemysel, aj ten ťažký, dokonalým ihriskom pre inovácie a moderné technológie. Digitalizácia tak môže prebiehať v symbióze a synergii s priemyslom a našim cieľom je dokázať, že aj tradičná priemyselná firma vie byť leadrom v technológiách.

Kde teda fabrika ako U.S. Steel Košice využíva moderné digitálne technológie?

Pri vývoji produktov, v našom prípade akostí ocelí, vieme modelovať vlastnosti plechu u zákazníka, napríklad v lise, v automobilke, ešte pred tým, než danú oceľ vyrobíme.

Pred nákupom surovín vyhodnocujeme rôzne konfigurácie nákupného koša vzhľadom na chemické zloženie rúd a ich vplyv na naše procesy a uhlíkovú stopu a hľadáme optimálne kombinácie z pohľadu nákladov. Vo výrobe robíme rozhodnutia na základe nových modelov postavených na technológiách strojového učenia, ktoré dokážu v reálnom čase vyhodnocovať procesné dáta a generovať odporúčania. Do našich údržbárskych aktivít zapájame drony a vytvárame mobilné aplikácie pre sledovanie efektivity. V administratíve zas robotizujeme procesy, aby sme eliminovali manuálne činnosti.

Veľkú pozornosť v posledných mesiacoch venujeme práve vývoju analytických modelov s využitím obrovského množstva dát, ktoré naše zariadenia vytvárajú každú sekundu. Prax z iných výrobných firiem, ako aj naše prvé pokusy, ukazuje, že analytické modely dokážu priniesť veľké benefity v oblastiach, kde by tradične bolo potrebné meniť technológiu za cenu veľkých investičných nákladov.

Takéto riešenie sme, napríklad, zaviedli na kyslíkových konvertoroch, kde sa zo železa a šrotu vyrába oceľ fúkaním veľkého množstva kyslíka nadzvukovou rýchlosťou. Keďže proces (tzv. tavba) prebieha pri vysokých teplotách, parametre ocele (teplota, obsah uhlíka) nie je možné merať priamo v reálnom čase. Pomocou analytického modelu ale dokážeme tieto parametre predpovedať na základe dynamických dát zo senzorov, a ďalších premenných, ktoré máme. Vďaka tomuto modelu tak dokážeme lepšie stanoviť koniec procesu a tým predísť nedokončeným tavbám, ktoré je treba robiť znova. Taktiež sa vyhneme „prefúknutým“ tavbám, ktoré sa musia korigovať a minie sa pri nich zbytočná energia. Šetríme tak nielen náklady, ale znižujeme aj energetickú náročnosť a s tým spojenú uhlíkovú stopu.

Pri implementácii takýchto analytických modelov sme boli schopní definovať zopár lekcií, na ktorých vieme stavať do budúcna. Analytické modely vedia priniesť benefity veľmi rýchlo, dokonca už aj pred samotnou implementáciou, keď nám  dátová analýza ukáže nepoznané súvislosti. Pri implementácii je veľmi dôležitá úzka spolupráca medzi dátovými vedcami, programátormi a prevádzkou v spoločných teamoch. Po zavedení sa nám osvedčuje monitorovať používanie modelov a pravidelné vyhodnocovanie ich prínosov. A keďže schopnosť vytvárať tieto modely považujeme za kľučovú kompetenciu do budúcna, základom je pre nás náš vlastný dátový team a budovanie dátových zručností naprieč organizáciou.

Napriek tomu, že oceľ sa už desiatky rokov vyrába viac-menej nezmeneným procesom, vďaka novým technológiám vieme oceľ vyrábať efektívnejšie a zelenšie. Preto sme si dali ambiciózny cieľ – pretransformovať sa na technologickú spoločnosť, ktorá vyrába oceľ.