ПАО «Северсталь» - металургічная і горназдабыўная кампанія, якой належыць Чарапавецкі металургічны завод, другі па велічыні ў нашай краіне. У 2019 годзе кампанія вырабіла 11,9 мільёна тон сталі, выручка склала $8,2 мільярда.
Бізнес-кейс ПАО «Северсталь».
Задача
«Северсталь» вырашыла мінімізаваць страты кампаніі з-за памылковых прагнозаў спажывання электраэнергіі, а таксама ліквідаваць несанкцыянаваныя падключэнні да сетак і крадзяжы электраэнергіі.
Перадгісторыя і матывацыя
Металургічныя і горназдабыўныя прадпрыемствы з'яўляюцца аднымі з найбуйнейшых спажыўцоў электраэнергіі ў прамысловасці. Нават пры вельмі высокай долі ўласнай генерацыі гадавыя выдаткі прадпрыемстваў на электраэнергію вылічаюцца дзясяткамі і нават сотнямі мільёнаў долараў.
Многія даччыныя прадпрыемствы «Поўначсталі» не маюць уласных электраэнергічных магутнасцяў і набываюць яе на аптовым рынку. Такія кампаніі падаюць заяўкі з указаннем таго, колькі электраэнергіі яны гатовыя купіць у пэўны дзень і па якой цане. Калі фактычнае спажыванне адрозніваецца ад заяўленага прагнозу, то спажывец плаціць дадатковы тарыф. Такім чынам, з-за недасканалага прагнозу дадатковыя выдаткі на электраэнергію могуць даходзіць да некалькіх мільёнаў долараў у год для кампаніі ў цэлым.
Рашэнне
«Северсталь» звярнулася да SAP, якая прапанавала выкарыстоўваць IoT і тэхналогіі машыннага навучання для дакладнага прагназавання спажывання энергіі.
Рашэнне было разгорнута Цэнтрам тэхналагічнага развіцця «Северсталі» на шахтах «Воркутауголь», якія не маюць уласных генерыруючых магутнасцяў і з'яўляюцца адзіным спажыўцом на аптовым рынку электраэнергіі. Распрацаваная сістэма рэгулярна збірае даныя з 2,5 тысяч прыбораў уліку ўсіх падраздзяленняў «Северсталі» аб планах і фактычных значэннях праходкі і здабычы ва ўсіх падземных зонах і на дзеючым шахце, а таксама аб бягучых узроўнях энергаспажывання. . Збор значэнняў і пераразлік мадэлі адбываецца на аснове атрыманых дадзеных кожную гадзіну.
рэалізацыя
Прагнастычны аналіз з дапамогай тэхналогіі машыннага навучання дазваляе не толькі больш дакладна прагназаваць будучае спажыванне, але і вылучыць анамаліі ў спажыванні электраэнергіі. Таксама ўдалося вылучыць некалькі характэрных заканамернасцяў для злоўжыванняў у гэтай сферы: напрыклад, вядома, як «выглядае» несанкцыянаванае падключэнне і праца фермы для криптомайнинга.
Вынікі
Прапанаванае рашэнне дазваляе значна палепшыць якасць прагнозу энергаспажывання (на 20–25% штомесяц) і эканоміць ад $10 млн штогод за кошт зніжэння штрафаў, аптымізацыі закупак і процідзеяння крадзяжам электраэнергіі.
Планы на будучыню
У далейшым сістэма можа быць пашырана для аналізу спажывання іншых рэсурсаў, якія выкарыстоўваюцца ў вытворчасці: інэртных газаў, кіслароду і прыроднага газу, розных відаў вадкага паліва.
Падпісвайцеся і сачыце за намі на Яндэкс.Дзэн — тэхналогіі, інавацыі, эканоміка, адукацыя і абмен у адным канале.