Почему Industry 4.0 - это миф(пока что)
Давайте честно. Все эти конференции про "Цифровые Двойники" и "AI на производстве" - это красиво только на слайдах в PowerPoint.
В реальности, когда ты приходишь к главному технологу и просишь данные для обучения модели (например, чтобы предсказывать прогар футеровки), происходит одно из двух:
Тебе дают Excel-файл за 2013 год, где половина ячеек - это нули, а вторая половина заполнена рукой дяди Васи: "Тут датчик сдох, записал на глаз".
Тебя посылают в отдел безопасности согласовывать доступ к SCADA. Вернешься ты оттуда примерно через полгода, седой и с подписанным NDA на продажу почки.
Я прошел через это трижды. В четвертый раз я психанул.
"Если вы не можете дать мне нормальные данные, я их, блин, нарисую", - решил я. Но не random.rand(), от которого любую нейронку стошнит, а по хардкору: с физикой, химией и человеческим фактором.
Так родился проект EAF Simulator (Electric Arc Furnace). И вот как я потратил кучу вечеров, чтобы сгенерировать датасет, на котором реально можно учить модели.
Почему нельзя просто нагенерить случайных чисел? Потому что физика бессердечна. Если у вас падает активная мощность, температура ванны не может расти (если только вы не кинули туда термиту). Если вы продуваете кислород, углерод обязан выгорать.
Мне нужно было собрать Франкенштейна, который учитывает:
Электрику: Токи, импедансы, гармоники (привет, flicker).
Химию: Как меняется состав стали (C, Si, Mn, P, S) по ходу плавки.
Механику: Вибрации электродов, давление газов.
Людей: Да, Бригада №3 в ночную смену работает хуже, чем Бригада №1 утром после кофе.
В итоге я сделал два датасета.
MVP на 15к строк - чтобы проверить, не сошел ли я с ума.
Premium на 75к строк - монстр на 9.5 месяцев виртуального времени с учетом сезонности и четырех разных типов печей.
Чтобы данные не выглядели как синтетический рафинад, пришлось написать кучу "грязной" логики.
1. Физика процесса (Charging -> Melting -> Tapping)
Печь работает циклично. Нельзя просто выливать сталь вечно. Мы расписали процесс по стадиям.
Charging: Крышка открыта, температура падает, шум адский.
Melting: Дуги горят, токи скачут, потребление энергии — как у небольшого города.
Oxidation: Дуем кислород, выжигаем углерод, температура растет экзотермически.
Вот кусочек логики для химии (упрощенно), чтобы вы понимали уровень заморочки:
# Если идет продувка кислородом if stage == 'oxidation': # Углерод падает экспоненциально, но зависит от температуры carbon_drop = base_rate * (bath_temp / 1600) * delta_time current_carbon -= carbon_drop # Реакция экзотермическая -> температура растет bath_temp += carbon_drop * EXOTHERMIC_COEF
Если этого не сделать, ML-модель мгновенно спалит фальшивку: "Эй, почему carbon падает, а температура не меняется?".
2. Человеческий фактор и "Злые понедельники"
Оборудование не существует в вакууме.
Смены: Я ввел параметр crew_experience (опыт бригады). Опытные сталевары держат дугу стабильнее. Новички тупят, из-за чего растет время плавки (tap_to_tap_time).
Циркадные ритмы: Ночью (смена 3) эффективность падает. Потому что люди хотят спать, а не следить за шлаком.
Выходные: В выходные вероятность мелких аварий чуть выше (ну вы понимаете).
3. Сезонность
В датасете 75 000 строк, охватывающих период с июня по март.
Зимой: Температура охлаждающей воды на входе (
cooling_water_temp_in) падает до +4°C. Теплопотери через стенки растут. Энергопотребление подскакивает.Летом: Вода теплая, охлаждение хуже, риск перегрева футеровки выше.
Если ваша модель не ловит сезонность — она бесполезна в реальном цехе.
Аномалии: Самый сок
Нормальные данные - это скучно. Любой дурак обучит регрессию на линейном процессе. Ценность датасета - в авариях. На заводе вам никогда не дадут логи за момент взрыва печи (потому что их изъяла прокуратура или стер админ от греха подальше).
Я внедрил около 2% аномалий (флаг is_anomaly), но не рандомно, а через причинно-следственные связи:
Electrode Break (Обрыв электрода):
Сначала растет вибрация.
Потом резкий скачок импеданса.
Ток на одной фазе падает в ноль.
Симметрия токов идет лесом.
Water Leak (Протечка воды):
Давление в печи скачет.
Растет содержание водорода (h2_content) в отходящих газах (вода разлагается).
Температура ванны падает неадекватно.
Теперь можно учить модель предсказывать аварию за 5 минут до того, как виртуальный цех взлетит на воздух.
Что в итоге получилось?
Я выгрузил это все в CSV. Получился файл на 28 МБ (eaf_premium_75k.csv), который пахнет мазутом и озоном.
Структура (72 колонки):
timestamp: Шаг 5 минут.
furnace_id: 4 типа печей (от малышки на 70MW до гиганта 150MW).
efficiency_percent: Наша целевая переменная (Y).
Куча сенсоров: active_power, arc_voltage, slag_viscosity, refractory_wear...
Пример того, что можно вытащить из данных за 5 минут
Допустим, мы хотим доказать начальству, что ночная смена косячит.
import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Грузим наш многострадальный датасет df = pd.read_csv('eaf_premium_75k.csv', sep=';') # Давайте посмотрим, как опыт бригады влияет на эффективность plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.boxplot(data=df, x='shift', y='efficiency_percent', hue='is_weekend') plt.title('Эффективность по сменам: Ночью все печально, особенно в выходные') plt.show() # А ��еперь глянем на "здоровье" печей. # Корреляция между износом стен и температурой кожуха sns.scatterplot( data=df[df['process_stage']=='melting'], x='wall_refractory_thickness_mm', y='heat_loss_through_walls_mw', alpha=0.1 )
Вы увидите четкий тренд: чем тоньше стена (износ), тем выше теплопотери. Это физика, детка. Модель это выучит и сможет орать алерты: "Стена тонкая, сейчас прогорит, стопай машину!".
Зачем вам это?
Если вы учитесь на Data Scientist'а, вам наверняка надоели датасеты про Титаник и Ирисы. Если вы работаете в промышленности, вам надоело ждать данные от заказчика.
Этот датасет решает проблему "холодного старта".
Benchmarking: Протестируйте свои алгоритмы поиска аномалий (Isolation Forest, Autoencoders).
Dashboarding: Сделайте красивую Grafana, покажите заказчику, как это может выглядеть.
Predictive Maintenance: Попробуйте предсказать refractory_life (остаточный ресурс футеровки).
Эпилог
Я потратил на генератор пару недель жизни, перечитав учебники по металлургии(благо не полностью), которые нормальные люди используют только как подставку для монитора.
Но теперь у меня есть данные, которые ведут себя как капризная, старая, но живая электропечь. Без NDA, без СМС и регистрации.
Забирайте файлы, крутите пандас, обучайте бустинги. И если когда-нибудь попадете на настоящий завод - скажите спасибо, что тренировались на кошках, а не на реальном оборудовании за 10 миллионов долларов.
