ТМК поделилась опытом внедрения искусственного интеллекта в промышленности

Трубная Металлургическая Компания (ТМК) использует технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения на всех этапах производственной цепочки и приступила к тестированию решений на основе генеративного ИИ. Об этом заявил заместитель генерального директора ТМК по информационным технологиям Дмитрий Якоб на конференции Kaspersky Industrial Cybersecurity Conference, организованной «Лабораторией Касперского».

В рамках пленарной дискуссии «Архитектура доверенного ИИ в промышленности: где проходит граница безопасной автономности» Дмитрий Якоб отметил, что в ТМК с 2020 года реализуется корпоративная концепция развития цифровых технологий, включающая направления по внедрению ИИ и обеспечению кибербезопасности. За это время компания перешла от пилотных проектов к прикладным решениям на базе машинного обучения и компьютерного зрения. В настоящее время в ТМК также тестируются технологии генеративного ИИ.

«Цифровизация производства является одним из приоритетных направлений развития ТМК, и компания последовательно расширяет применение ИТ-решений на предприятиях. Накопленный опыт позволяет переходить от отдельных проектов к системному использованию искусственного интеллекта в производственной деятельности и оценивать эффект от внедрения таких решений», — сказал Дмитрий Якоб.

ИИ в ТМК применяется, в частности, в сталеплавильном и трубопрокатном производствах. В сталеплавильном производстве решения на базе машинного обучения используются для анализа технологических параметров, определения оптимального состава шихты и управления процессами выплавки стали. Компьютерное зрение применяется для оценки качества и состава сырья. В трубопрокатном производстве технологии компьютерного зрения используются для обнаружения поверхностных дефектов и контроля качества сварного шва.

«На каждом этапе производственной цепочки мы используем решения, которые соответствуют конкретным технологическим задачам: от контроля сырья и оптимизации параметров выплавки стали до контроля качества готовой продукции. При этом внедрение ИИ позволяет не только повышать качество продукции и эффективность процессов, но и снижать риски. Совокупный экономический эффект от решений в этой области составляет несколько миллиардов рублей в год», — отметил Дмитрий Якоб.