PAO Severstal este o companie siderurgică și minieră care deține Uzina Metalurgică Cherepovets, a doua ca mărime din țara noastră. În 2019, compania a produs 11,9 milioane de tone de oțel, cu venituri de 8,2 miliarde USD
Cazul de afaceri al PAO Severstal
Sarcină
Severstal a decis să minimizeze pierderile companiei din cauza previziunilor eronate privind consumul de energie electrică, precum și să elimine conexiunile neautorizate la rețea și furtul de energie electrică.
Context și motivație
Companiile metalurgice și miniere sunt printre cei mai mari consumatori de energie electrică din industrie. Chiar și cu o pondere foarte mare a producției proprii, costurile anuale ale întreprinderilor pentru energie electrică se ridică la zeci și chiar sute de milioane de dolari.
Multe dintre filialele Severstal nu au capacitate proprie de generare a energiei electrice și o cumpără pe piața angro. Astfel de companii depun oferte care precizează câtă energie electrică sunt dispuse să cumpere într-o anumită zi și la ce preț. Dacă consumul real diferă de prognoza declarată, atunci consumatorul plătește un tarif suplimentar. Astfel, din cauza unei prognoze imperfecte, costurile suplimentare cu energia electrică pot ajunge până la câteva milioane de dolari pe an pentru întreaga companie.
Soluţie
Severstal a apelat la SAP, care sa oferit să folosească tehnologiile IoT și de învățare automată pentru a prezice cu exactitate consumul de energie.
Soluția a fost implementată de Centrul de Dezvoltare Tehnologică al lui Severstal de la minele Vorkutaugol, care nu au instalații proprii de generare și sunt singurul consumator de pe piața angro de energie electrică. Sistemul dezvoltat colectează în mod regulat date de la 2,5 mii de dispozitive de contorizare din toate diviziile Severstal cu privire la planurile și valorile reale de penetrare și producție în toate zonele subterane și pe mina de cărbune activă, precum și asupra nivelurilor actuale de consum de energie. . Colectarea valorilor și recalcularea modelului are loc pe baza datelor primite în fiecare oră.
implementarea
Analiza predictivă utilizând tehnologia de învățare automată face posibilă nu numai o predicție mai precisă a consumului viitor, ci și să evidențieze anomaliile consumului de energie electrică. De asemenea, a fost posibil să se identifice mai multe modele caracteristice pentru abuzuri în acest domeniu: de exemplu, se știe cum arată o conexiune și funcționare neautorizată a unei ferme de criptominere.
Rezultatele
Soluția propusă face posibilă îmbunătățirea semnificativă a calității prognozei privind consumul de energie (cu 20–25% lunar) și economisirea de la 10 milioane USD anual prin reducerea amenzilor, optimizarea achizițiilor și combaterea furtului de energie electrică.
Planuri de viitor
În viitor, sistemul poate fi extins pentru a analiza consumul altor resurse utilizate în producție: gaze inerte, oxigen și gaze naturale, diverse tipuri de combustibili lichizi.
Abonați-vă și urmăriți-ne pe Yandex.Zen — tehnologie, inovație, economie, educație și partajare pe un singur canal.