A PAO Severstal acél- és bányászati vállalat, amely a Cserepoveci Kohászati Üzem tulajdonosa, amely hazánk második legnagyobb. 2019-ben a vállalat 11,9 millió tonna acélt állított elő 8,2 milliárd dolláros bevétel mellett
A PAO Severstal üzleti esete
Feladat
A Severstal a hibás áramfogyasztási előrejelzések miatti veszteségek minimalizálása mellett döntött, valamint megszünteti a jogosulatlan hálózati csatlakozásokat és az áramlopást.
Háttér és motiváció
A kohászati és bányászati vállalatok az ipar legnagyobb villamosenergia-fogyasztói közé tartoznak. Még a saját termelés igen magas részaránya mellett is, a vállalkozások éves villamosenergia-költségei több tíz, sőt több száz millió dollárt tesznek ki.
A Severstal leányvállalatai közül sok nem rendelkezik saját áramtermelő kapacitással, és azt a nagykereskedelmi piacon vásárolja meg. Az ilyen cégek ajánlatot adnak be, amelyben feltüntetik, hogy egy adott napon mennyi áramot és milyen áron hajlandók vásárolni. Ha a tényleges fogyasztás eltér a bejelentett előrejelzéstől, akkor a fogyasztó további tarifát fizet. Így a tökéletlen előrejelzés miatt a villamosenergia-többletköltségek akár évi több millió dollárt is elérhetnek a cég egészére nézve.
Megoldás
A Severstal az SAP-hoz fordult, amely felajánlotta az IoT és a gépi tanulási technológiák használatát az energiafogyasztás pontos előrejelzésére.
A megoldást a Severstal Technológiai Fejlesztési Központja telepítette a Vorkutaugol bányákban, amelyek nem rendelkeznek saját termelő létesítményekkel, és az egyetlen fogyasztó a nagykereskedelmi villamosenergia-piacon. A kifejlesztett rendszer a Severstal valamennyi részlegének 2,5 ezer mérőeszközéről rendszeresen gyűjt adatokat a behatolási és termelési tervekről és tényleges értékekről minden földalatti területen és az aktív szénbányában, valamint az energiafogyasztás aktuális szintjéről. . Az értékek összegyűjtése és a modell újraszámítása óránként beérkező adatok alapján történik.
végrehajtás
A gépi tanulási technológiát alkalmazó prediktív elemzés nemcsak a jövőbeli fogyasztás pontosabb előrejelzését teszi lehetővé, hanem a villamosenergia-fogyasztás anomáliáinak feltárását is. Ezen a területen a visszaélések több jellegzetes mintáját is sikerült azonosítani: például ismert, hogyan „néz ki egy kriptomináló farm jogosulatlan csatlakozása és működtetése”.
Az eredmények
A javasolt megoldás lehetővé teszi az energiafogyasztás előrejelzés minőségének jelentős javítását (havi 20-25%-kal), valamint évi 10 millió dollár megtakarítást a bírságok csökkentésével, a vásárlások optimalizálásával és az áramlopás elleni védekezéssel.
Jövőbeli tervek
A jövőben a rendszer kibővíthető a termelésben felhasznált egyéb erőforrások fogyasztásának elemzésére is: inert gázok, oxigén és földgáz, különféle folyékony tüzelőanyagok.
Iratkozzon fel és kövessen minket a Yandex.Zen - technológia, innováció, gazdaság, oktatás és megosztás egy csatornán.