ММК сэкономил полмиллиарда с помощью цифровой модели привоза и потребления угольного сырья

Магнитогорский металлургический комбинат (ПАО «ММК», Челябинская область) в 2018 году сэкономил более 500 млн рублей благодаря использованию математической модели оптимизации закупки и потребления угольного сырья – этого экономического эффекта удалось достичь за счет улучшения структуры угольной шихты и качества кокса, передает корреспондент Агентства новостей «Доступ».

Данная модель является частью масштабной стратегии цифровизации ММК. В основе программы лежит создание комплексной многоуровневой модели аглококсодоменного производства, призванной оптимизировать производственные процессы первого передела.

Модель оптимизации привоза и потребления угольного сырья в ПАО «ММК» эксплуатируется с февраля 2017 года. Она основана на изучении работы коксохимического и доменного производств с 2011 года и является собственной разработкой ММК. Разработку, внедрение и развитие модели осуществляет группа математического моделирования и системно-аналитических исследований научно-технического центра ПАО «ММК». Модель позволяет оптимизировать процесс как на уровне технолога, так и на уровне специалиста по закупкам. Цель – получить требуемое качество кокса при минимальных затратах.

На сегодняшний день модель используется в бизнес-процессе закупки угольных концентратов, интегрируя знания и требования всех служб ПАО «ММК», вовлеченных в этот процесс: в их числе управление категорийных закупок (владелец модели), научно-технический центр, коксохимическое производство, управление экономики.

Это не первый успешный проект математического моделирования оптимизации производственных процессов первого передела (вклад первого передела в себестоимость продукции составляет около 80%). Разработана также математическая модель оптимизации доставки и потребления железорудного сырья, создана автоматизированная информационная система «Оптимальный чугун». В разработках использованы технологии Big Data и искусственных нейронных сетей, но также применены и традиционные физико-химические модели, в частности, позволяющие учитывать динамические характеристики доменного процесса.