PAO Severstal je jeklarska in rudarska družba, ki ima v lasti Metalurški obrat Čerepovec, drugi največji v naši državi. V letu 2019 je podjetje proizvedlo 11,9 milijona ton jekla s prihodki v višini 8,2 milijarde dolarjev.
Poslovni primer PAO Severstal
Naloga
Severstal se je odločil minimizirati izgube družbe zaradi napačnih napovedi porabe električne energije ter odpraviti nepooblaščene priklope na omrežje in kraje električne energije.
Ozadje in motivacija
Metalurška in rudarska podjetja so med največjimi porabniki električne energije v industriji. Tudi pri zelo visokem deležu lastne proizvodnje znašajo letni stroški podjetij za električno energijo desetine in celo stotine milijonov dolarjev.
Številne Severstalove hčerinske družbe nimajo lastnih zmogljivosti za proizvodnjo električne energije in jo kupujejo na veleprodajnem trgu. Takšna podjetja oddajo ponudbe, v katerih navedejo, koliko električne energije so pripravljena kupiti na določen dan in po kakšni ceni. Če se dejanska poraba razlikuje od napovedane, potem potrošnik plača dodatno tarifo. Tako lahko zaradi nepopolne napovedi dodatni stroški električne energije dosežejo tudi do več milijonov dolarjev letno za podjetje kot celoto.
Rešitev
Severstal se je obrnil na SAP, ki je ponudil uporabo tehnologij interneta stvari in strojnega učenja za natančno napovedovanje porabe energije.
Rešitev je uvedel Severstalov center za tehnološki razvoj v rudnikih Vorkutaugol, ki nimajo lastnih proizvodnih zmogljivosti in so edini porabniki na veleprodajnem trgu električne energije. Razviti sistem redno zbira podatke iz 2,5 tisoč merilnih naprav iz vseh divizij Severstala o načrtih in dejanskih vrednostih prodora in proizvodnje v vseh podzemnih prostorih in v aktivnem premogovniku ter o trenutnih ravneh porabe energije. . Zbiranje vrednosti in ponovni izračun modela poteka na podlagi prejetih podatkov vsako uro.
Izvajanje
Napovedna analiza s tehnologijo strojnega učenja omogoča ne le natančnejšo napoved prihodnje porabe, temveč tudi osvetlitev anomalij v porabi električne energije. Ugotoviti je bilo mogoče tudi več značilnih vzorcev za zlorabe na tem področju: znano je na primer, kako »izgleda« nepooblaščena povezava in delovanje farme za kripto rudarjenje.
Rezultati
Predlagana rešitev omogoča bistveno izboljšanje kakovosti napovedi porabe energije (za 20–25 % mesečno) in prihranek od 10 milijonov dolarjev letno z znižanjem kazni, optimizacijo nakupov in preprečevanjem kraje električne energije.
Načrti za prihodnost
V prihodnosti bo sistem mogoče razširiti na analizo porabe drugih virov, ki se uporabljajo v proizvodnji: inertni plini, kisik in zemeljski plin, različne vrste tekočih goriv.
Naročite se in nas spremljajte na Yandex.Zen — tehnologija, inovacije, ekonomija, izobraževanje in deljenje v enem kanalu.