 |
Металлоинвест реализует проект конкурса инноваций JSA Group
Оскольский электрометаллургический комбинат (входит в состав компании «Металлоинвест») завершает опытно-промышленную эксплуатацию автоматизированной системы распознавания клейма на литых заготовках в сортопрокатном цехе №1. Идея проекта родилась у сотрудников ОЭМК в ходе конкурса инноваций, организованного JSA Group (входит в многопрофильную ИТ-группу «ИКС Холдинг») на предприятии.
Собственное интеллектуальное решение на основе нейросетевых технологий разработано учёными СТИ НИТУ «МИСиС» совместно со специалистами комбината. За интеграцию программной части системы в производственные процессы отвечали инженеры-программисты ООО «Металло - Тех».
«Ранее оператор вручную сверял цифры клейма со списком в системе, выбирал печь для плавки и затем отправлял в неё заготовку, – рассказывает начальник участка СПЦ № 1 Евгений Ткач. – У сотрудника было не более 40 секунд на выполнение этих задач, что создавало большую нагрузку и повышало вероятность ошибок. Внедрение автоматического распознавания существенно снизило эти риски».
Реализованное решение использует пять нейронных сетей, каждая из которых решает свою отдельную задачу. В процессе сбора данных для их обучения было сделано более 60 тысяч снимков торцов заготовок с клеймом.
«Один вариант клейма на заготовке отпечатывает машина, другой, в случае исправления номера, – люди вручную краской, – поясняет Дмитрий Полещенко, доцент кафедры автоматизированных и информационных систем управления СТИ НИТУ «МИСиС». – На первый взгляд процесс распознавания похож на считывание номеров на автомобилях. Но при анализе подобные системы не дали требуемого результата».
«Эта система стала первым продуктом, разработанным в рамках программы цифровой трансформации компании. Особое чувство гордости вызывает тот факт, что данное решение совместно с коллегами из «МИСиС» создала наша внутренняя команда, – отметила директор по цифровой трансформации УК «Металлоинвест», вице-президент «ИКС Холдинга» Юлия Шуткина. – Мы продолжим взятый курс на развитие российских технологий и применение лучших практик в производстве».
Полученный в процессе реализации этого проекта опыт планируется применять для решения сходных задач. Например, технология видео аналитики может быть внедрена в определении гранулярности состава на конвейере, для определения качества зуба ковша экскаватора и даже для отслеживания использования сотрудниками предприятия средств индивидуальной защиты.
Контактное лицо: ИКС Холдинг
Компания: ИКС Холдинг
Добавлен: 20:47, 25.09.2020
Количество просмотров: 734
Страна: Россия
| Предприятия «Швабе» создали тысячи изделий для освоения космоса, Холдинг «Швабе» Госкорпорация Ростех, 23:55, 13.04.2026, Россия153 |
| Оптические приборы, компоненты и системы космического назначения практически всех предприятий холдинга «Швабе» Госкорпорации Ростех являются незаменимой частью сложных комплексов для исследования и освоения космоса. С начала космической эры и до наших дней организации холдинга разработали тысячи изделий – от фотоприемных устройств до крупногабаритной оптики. |
| Ростовский-на-Дону ЭРЗ расширяет географию и тематику экскурсий в рамках «Недели без турникетов», Ростовский-на-Дону электровозоремонтный завод - филиал АО «Желдорреммаш», 21:24, 08.04.2026, Россия433 |  |
| С 8 по 24 апреля 2026 года на Ростовском-на-Дону ЭРЗ (РЭРЗ, входит в АО «Желдорреммаш») пройдет весенний этап Всероссийской профориентационной акции «Неделя без турникетов», организованной при поддержке Ростовского регионального отделения «Союза машиностроителей России». В мероприятии примет участие более 300 юных ростовчан. |
| Сотрудники Ростовского-на-Дону ЭРЗ удвоили число рационализаторских предложений, Ростовский-на-Дону электровозоремонтный завод - филиал АО «Желдорреммаш», 15:36, 03.04.2026, Россия475 |  |
| По итогам 2025 года работники Ростовского-на-Дону ЭРЗ (РЭРЗ, входит в АО «Желдорреммаш») подали более 650 рационализаторских предложений по улучшению производственных процессов. Это в два раза превышает показатель 2024 года. Большая часть инициатив уже внедрена в производство. |
|
|
