PAO Severstal là một công ty khai thác và thép sở hữu Nhà máy luyện kim Cherepovets, lớn thứ hai ở nước ta. Năm 2019, công ty sản xuất 11,9 triệu tấn thép, doanh thu 8,2 tỷ USD
Trường hợp kinh doanh của PAO Severstal
Nhiệm vụ
Severstal quyết định giảm thiểu tổn thất của công ty do dự báo sai về mức tiêu thụ điện, cũng như loại bỏ các kết nối trái phép vào lưới điện và hành vi trộm cắp điện.
Bối cảnh và động lực
Các công ty luyện kim và khai thác mỏ nằm trong số những người tiêu dùng điện lớn nhất trong công nghiệp. Ngay cả với tỷ lệ phát điện riêng rất cao, chi phí hàng năm của các doanh nghiệp cho điện lên tới hàng chục, thậm chí hàng trăm triệu đô la.
Nhiều công ty con của Severstal không có công suất phát điện riêng và phải mua trên thị trường bán buôn. Các công ty như vậy nộp hồ sơ dự thầu cho biết họ sẵn sàng mua bao nhiêu điện vào một ngày nhất định và ở mức giá nào. Nếu mức tiêu thụ thực tế khác với dự báo đã khai báo, thì người tiêu dùng phải trả một mức thuế bổ sung. Do đó, do dự báo không hoàn hảo, chi phí điện bổ sung có thể lên tới vài triệu đô la một năm cho toàn bộ công ty.
Dung dịch
Severstal chuyển sang SAP, công ty đề nghị sử dụng công nghệ IoT và máy học để dự đoán chính xác mức tiêu thụ năng lượng.
Giải pháp đã được triển khai bởi Trung tâm Phát triển Công nghệ của Severstal tại các mỏ Vorkutaugol, nơi không có cơ sở phát điện riêng và là người tiêu dùng duy nhất trên thị trường điện bán buôn. Hệ thống được phát triển thường xuyên thu thập dữ liệu từ 2,5 nghìn thiết bị đo từ tất cả các bộ phận của Severstal về kế hoạch và giá trị thâm nhập và sản xuất thực tế ở tất cả các khu vực dưới lòng đất và trên mỏ than đang hoạt động, cũng như mức tiêu thụ năng lượng hiện tại . Việc thu thập các giá trị và tính toán lại mô hình diễn ra trên cơ sở dữ liệu nhận được mỗi giờ.
thực hiện
Phân tích dự đoán bằng công nghệ máy học không chỉ giúp dự đoán chính xác hơn mức tiêu thụ trong tương lai mà còn làm nổi bật những bất thường trong mức tiêu thụ điện. Cũng có thể xác định một số mẫu đặc trưng cho các hành vi lạm dụng trong lĩnh vực này: ví dụ: người ta đã biết một kết nối trái phép và hoạt động của một trang trại khai thác tiền điện tử “trông như thế nào”.
Kết quả
Giải pháp được đề xuất giúp cải thiện đáng kể chất lượng của dự báo tiêu thụ năng lượng (20–25% hàng tháng) và tiết kiệm từ 10 triệu USD hàng năm bằng cách giảm tiền phạt, tối ưu hóa việc mua hàng và chống trộm cắp điện.
Kế hoạch cho tương lai
Trong tương lai, hệ thống có thể được mở rộng để phân tích mức tiêu thụ các nguồn tài nguyên khác được sử dụng trong sản xuất: khí trơ, oxy và khí tự nhiên, các loại nhiên liệu lỏng khác nhau.
Đăng ký và theo dõi chúng tôi trên Yandex.Zen — công nghệ, đổi mới, kinh tế, giáo dục và chia sẻ trên một kênh.