«ПАО Северсталь» - біздің елдегі екінші ірі Череповец металлургиялық комбинатына иелік ететін болат және тау-кен өндіруші компания. 2019 жылы компания 11,9 миллиард доллар табыспен 8,2 миллион тонна болат өндірді.
«Северсталь» ПАО іскерлік жағдайы
тапсырма
«Северсталь» электр энергиясын тұтыну бойынша қате болжамдардан компанияның шығынын барынша азайтуға, сондай-ақ желіге рұқсатсыз қосылуды және электр энергиясын ұрлауды жоюға шешім қабылдады.
Фон және мотивация
Металлургиялық және тау-кен өнеркәсібі кәсіпорындары өнеркәсіпте электр энергиясын ірі тұтынушылардың бірі болып табылады. Меншікті өндірудің өте жоғары үлесі болғанның өзінде кәсіпорындардың электр энергиясына деген жылдық шығындары ондаған, тіпті жүздеген миллион долларды құрайды.
«Северстальдің» көптеген еншілес компанияларының электр қуатын өндіретін жеке қуаты жоқ және оны көтерме нарықта сатып алады. Мұндай компаниялар белгілі бір күні қанша электр энергиясын сатып алуға дайын екенін және қандай бағамен сатып алуға дайын екенін көрсетіп, өтінім береді. Егер нақты тұтыну мәлімделген болжамнан өзгеше болса, онда тұтынушы қосымша тариф төлейді. Осылайша, жетілмеген болжам салдарынан электр энергиясының қосымша шығындары жалпы компания үшін жылына бірнеше миллион долларға дейін жетуі мүмкін.
шешім
Северсталь энергия тұтынуды дәл болжау үшін IoT және машиналық оқыту технологияларын пайдалануды ұсынған SAP-ке жүгінді.
Шешімді «Воркутауголь» шахталарында «Северсталь» Технологиялық даму орталығы енгізді, олардың жеке өндіруші қондырғылары жоқ және электр энергиясын көтерме сауда нарығында жалғыз тұтынушы болып табылады. Әзірленген жүйе «Северсталь» компаниясының барлық бөлімшелерінен 2,5 мың есепке алу құрылғысынан барлық жерасты учаскелеріндегі және белсенді көмір кенішіндегі ену мен өндірудің жоспарлары мен нақты мәндері туралы, сондай-ақ энергияны тұтынудың ағымдағы деңгейлері туралы мәліметтерді жүйелі түрде жинайды. . Мәндерді жинау және модельді қайта есептеу әр сағат сайын алынған деректер негізінде жүзеге асырылады.
жүзеге асыру
Машиналық оқыту технологиясын қолданатын болжамды талдау болашақ тұтынуды дәлірек болжауға ғана емес, сонымен қатар электр энергиясын тұтынудағы ауытқуларды көрсетуге мүмкіндік береді. Сондай-ақ осы саладағы теріс әрекеттердің бірнеше тән заңдылықтарын анықтауға болады: мысалы, криптоминингтік ферманың рұқсатсыз қосылуы және жұмыс істеуі қалай «көрінетіні» белгілі.
Нәтижелері
Ұсынылған шешім айыппұлдарды азайту, сатып алуды оңтайландыру және электр энергиясын ұрлауға қарсы тұру арқылы энергияны тұтыну болжамының сапасын (ай сайын 20–25%-ға) айтарлықтай жақсартуға және жыл сайын 10 миллион доллардан үнемдеуге мүмкіндік береді.
Болашаққа жоспарлар
Болашақта жүйені өндірісте қолданылатын басқа ресурстардың: инертті газдардың, оттегі мен табиғи газдың, сұйық отынның әртүрлі түрлерінің тұтынуын талдау үшін кеңейтуге болады.
Яндекс.Zen сайтына жазылыңыз және бізге жазылыңыз — технология, инновация, экономика, білім және бір арнада бөлісу.