ММК сэкономил полмиллиарда рублей с помощью цифровой модели привоза и потребления угольного сырья » «Новости Дня»
Novosti-Dny
Опубликовано: 20:51, 11 июня 2019
Работа / Все новости / Общество / Россия

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

Фото: пресс-служба ММК МАГНИТОГОРСК, 11 июня, . Магнитогорский металлургический комбинат 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...
ММК сэкономил полмиллиарда рублей с помощью цифровой модели привоза и потребления угольного сырья

Фото: пресс-служба ММК

МАГНИТОГОРСК, 11 июня, . Магнитогорский металлургический комбинат 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.

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. Ежемесячно в рамках бизнес-процесса закупки угольных концентратов выполняются расчеты:


прогноз качества кокса при заданной структуре и объемах угольного сырья;
оптимизация структуры привоза и потребления угольной шихты;
анализ чувствительности расчета оптимизации к ценам и расчет рекомендуемых эффективных цен для закупки угольных концентратов.

Все расчеты выполняются в многопользовательском веб-интерфейсе – АИС «Модель оптимизации привоза и потребления угольного сырья».

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.

Фото: пресс-служба ММК


Фото: пресс-служба ММК МАГНИТОГОРСК, 11 июня, . Магнитогорский металлургический комбинат 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. 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. Ежемесячно в рамках бизнес-процесса закупки угольных концентратов выполняются расчеты: прогноз качества кокса при заданной структуре и объемах угольного сырья; оптимизация структуры привоза и потребления угольной шихты; анализ чувствительности расчета оптимизации к ценам и расчет рекомендуемых эффективных цен для закупки угольных концентратов. Все расчеты выполняются в многопользовательском веб-интерфейсе – АИС «Модель оптимизации привоза и потребления угольного сырья». 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. Фото: пресс-служба ММК

Следующая похожая новость...
Ctrl
Enter
Заметили ошЫбку
Выделите текст и нажмите Ctrl+Enter
Обсудить (0)

      
Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика