Вы правы, много специфических знаний и приходится много читать и узнавать про производственный процесс.
Хотел бы я вам помочь по второй части... но вы понимаете, что я не могу на данный вопрос отвечать. Могут вас отправить на портал вакансий и предложить обратиться к открытым источникам.
Есть еще проблема, как таких специалистов называть? Ответ на этот вопрос беспокоит и меня;-)
Вопрос сложный с КПД. В том числе какие именно показатели нужны для того или иного производства.
По сути ответ на вопрос сводится к сложностям проектирования. При определённых конструкции, размере, сырье можно ухудшить процесс загрузки шихты (сырья), привести печь к неравномерному распределению газов и тепловых потоков. Также нужно учитывать конструкцию печи и ее пропорции.
Сейчас тенденция к строительству очень крупных доменных печей объёмом более 5000м3.
желание получить больше, чем заложено конструкцией
В любой отрасли и на любом предприятии так. Как только вы выходите на режим, хочется бОльшего. Тут как раз ИТ и помогает.
Зачем там айтишник? - регрессионную модель составить, ну это задача на один день.
Проблем ИТ в промышленности выше крыши. Начиная от качества данных, на которых вы строите регрессию, заканчивая выводом этой информации в нужном виде — для максимально эффективного принятия решений. В той или иной интерпретации эти вопросы поднимались тут (как раз модель регрессии), тут (про визуализацию) и тут (про попутные нюансы цифровизации, связанные с оборудованием и инфраструктурой).
Вся сложность доменного процесса - засыпали сырьё, помолились и получили чугун
Да, и это сложно. У вас суп всегда получается изумительно вкусный и с нужной пропорцией ингредиентов и их качества? Нюансы в деталях. Попробуйте засыпать сырьё переменного физического и гранулометрического состава на площадь круга в 10 метров так, чтобы процесс шел максимально эффективно и весь этот «пирог» дошел до распара (широкая цилиндрическая часть печи) и фурм как надо? И это мы ещё не учитываем, что предварительно сырьё нужно подготовить. Тут целая мат-физ модель требующая полного погружения. И такую модель мы разрабатываем, тут видно ее небольшой кусочек.
месторождения уже десятки лет не меняются
Географически месторождения могут не меняться. Хотя да, открывают новые. Но по мере выработки они сильно меняются: «низко висящие фрукты», как и в любом процессе, срывают быстро. И тут ИТ тоже помогает: есть целые компании и стартапы по поиску и оценке месторождений и прогнозу выработки. Например, такая.
Не всё так однозначно. Чуть шире раскрою ответ автора выше. Прямое восстановление железа проигрывает в энергоэффективности, в объемах производства и имеет свои нюансы в потребности сырья и качества производимой стали (в последующих переделах, тут по сути сравниваем "Прямое восстановление + Дуговая сталеплавильная печь" И "Доменная печь + Кислородно-конвертерное производство"). По сути вы затрагиваете тему на серию статей и дискуссий без однозначного ответа.
Также вопрос "грязноты" относительный. Все зависит от того, куда деваете CO2 после производства и за счет чего производится электричество.
Могу сказать, что тот же Китай не планирует в ближайшей перспективе переходить на цепочку включающую в себя прямое восстановление железа. Исходя из свежей аналитики, ведущие компании сосредотачиваютбольшую часть своих исследований по декарбонизации на процессе с участием доменного производства (горизонт до 2040-2050 г).
Нет, это разные сегменты. Упрощенно. Один - технологический сегмент - АСУ ТП, другой - бизнес-сегмент - для принятия решений без непосредственного управления.
Расскажите еще, пожалуйста, как данные поступают от ПЛК до UI, где хранятся временные ряды, как устроен бэкенд.
Спасибо за ответ. А микросервисы данные откуда получают? От OPCUA серверов?
Есть платформа данных, которая позволяет настроить хранение (временные ряды) и передачу данных из технологического сегмента (ПЛК) до бизнес сегмента и приложений, указанных в статье. В платформе данных в том числе используется протокол OPC UA.
Это вопрос к другой команде. Статьи пока не вижу, но они выступали на конференциях, где рассказывали о решении.
P.S. Частично ответ на ваш вопрос можно найти в другой статье на habr.
Коллеги, спасибо за статью, возник ряд вопросов: 1. Для каких данных вы организовываете процесс DQ? Для time series (датчики, промышленные данные), для транзакционных данных (пусть, данные MES систем), для химанализов? 2. Какие способы проверки данных вам были важны при выборе инструментов? Ведь можно проверять на адекватность (сумма хим. элементов не больше 100%), можно отслеживать допустимые границы параметров, можно отслеживать аномальные поведения в данных? 3. Варианты проверки данных кто настраивает и как? (если еще не дошли до этого этапа, то как планируете реализовывать)?
Думаю, что выгоревшие мониторы где-то остались, но, например, решения логистики ЧВК и Динамического управления на хороших мониторах и больших цифровых экранах.
А один очень известный по миру доменщик мне сказал, что все должно быть очень яркое, "сочное"🍉 С этими словами он мне показал пару иллюстраций зарубежных комбинатов и решений.
Спасибо за комментарий. "Помолились тому богу в которого веруете" - хорошо сказано - иногда удивляешься "необычными явлениями" в работе печи вместе с технологами. Часть вещей можно сделать и повысить эффективность работы той же печи, используя труды наши и зарубежных коллег. Часть требуют и цифры, и науки, и экспериментов, - этим также не брезгуем имея кросс-функциональные команды... насколько позволяют возможности и силы. Также большие компании зачастую имеют свои подразделения R&D.
Процесс "Ожидание" зачастую присущ при зарождающейся цифровизации в компании или в части компании. Тогда специалисты комбинируют роли и проверяют гипотезы, делают проекты/продукты "на коленках", иногда "живут" в цехах для достижения успеха. Самая главная задача на этом этапе - сделать максимально быстро и показать, что решения могут приносить существенный эффект.
На мой взгляд, в компании сейчас другой этап (проецирую с проектов Аглококсодоменного производства). Та же Единая Цифровая Платформа напоминает мини-версию облачных сервисов типа AWS, только внутри компании. И в компании есть разделение ролей. И не нужно всей команде постоянно находиться в цеху, но поддерживать связь с ним аналитикам и руководителям проектов необходимо, если решение тесно связано с технологическим процессом.
Самое интересное, что оба этапа по своему привлекательны для конкретной личности. Зависит больше от человека, его желаний.
P.S. Я зачастую провожу экскурсии команде разработки в моих проектах для погружения, без принуждения. Многие из них хотят посетить (из забавного: один back разработчик очень хотел посетить цех и несмотря на отпуск с удовольствием осуществил такое погружение). Это довольно эффективный процесс, коллеги лучше понимают, что они "кодят" и ощущают приносимую ценность. Также по поводу формы, буквально недавно один из разработчиков (тоже back) вдохновился красотой очков и верхней части спецовки... И попросил увести с собой горстку окатышей (один из продуктов переработки железной руды... округлой формы - см. фото), сказал, "для опытов":-)
Подскажите, вы не согласны, что агрегат сложный в плане обилия процессов внутри него и сложности их исследования? Если нет, то почему? Интересно ваше мнение.
Вы правы, много специфических знаний и приходится много читать и узнавать про производственный процесс.
Хотел бы я вам помочь по второй части... но вы понимаете, что я не могу на данный вопрос отвечать. Могут вас отправить на портал вакансий и предложить обратиться к открытым источникам.
Есть еще проблема, как таких специалистов называть? Ответ на этот вопрос беспокоит и меня;-)
Мы рады, что смогли вызвать у вас приятные воспоминания:-)
Вопрос сложный с КПД. В том числе какие именно показатели нужны для того или иного производства.
По сути ответ на вопрос сводится к сложностям проектирования. При определённых конструкции, размере, сырье можно ухудшить процесс загрузки шихты (сырья), привести печь к неравномерному распределению газов и тепловых потоков. Также нужно учитывать конструкцию печи и ее пропорции.
Сейчас тенденция к строительству очень крупных доменных печей объёмом более 5000м3.
В любой отрасли и на любом предприятии так. Как только вы выходите на режим, хочется бОльшего. Тут как раз ИТ и помогает.
Проблем ИТ в промышленности выше крыши. Начиная от качества данных, на которых вы строите регрессию, заканчивая выводом этой информации в нужном виде — для максимально эффективного принятия решений. В той или иной интерпретации эти вопросы поднимались тут (как раз модель регрессии), тут (про визуализацию) и тут (про попутные нюансы цифровизации, связанные с оборудованием и инфраструктурой).
Да, и это сложно. У вас суп всегда получается изумительно вкусный и с нужной пропорцией ингредиентов и их качества? Нюансы в деталях. Попробуйте засыпать сырьё переменного физического и гранулометрического состава на площадь круга в 10 метров так, чтобы процесс шел максимально эффективно и весь этот «пирог» дошел до распара (широкая цилиндрическая часть печи) и фурм как надо? И это мы ещё не учитываем, что предварительно сырьё нужно подготовить. Тут целая мат-физ модель требующая полного погружения. И такую модель мы разрабатываем, тут видно ее небольшой кусочек.
Географически месторождения могут не меняться. Хотя да, открывают новые. Но по мере выработки они сильно меняются: «низко висящие фрукты», как и в любом процессе, срывают быстро. И тут ИТ тоже помогает: есть целые компании и стартапы по поиску и оценке месторождений и прогнозу выработки. Например, такая.
Не всё так однозначно. Чуть шире раскрою ответ автора выше. Прямое восстановление железа проигрывает в энергоэффективности, в объемах производства и имеет свои нюансы в потребности сырья и качества производимой стали (в последующих переделах, тут по сути сравниваем "Прямое восстановление + Дуговая сталеплавильная печь" И "Доменная печь + Кислородно-конвертерное производство"). По сути вы затрагиваете тему на серию статей и дискуссий без однозначного ответа.
Также вопрос "грязноты" относительный. Все зависит от того, куда деваете CO2 после производства и за счет чего производится электричество.
Могу сказать, что тот же Китай не планирует в ближайшей перспективе переходить на цепочку включающую в себя прямое восстановление железа. Исходя из свежей аналитики, ведущие компании сосредотачивают большую часть своих исследований по декарбонизации на процессе с участием доменного производства (горизонт до 2040-2050 г).
Извините, оговорился: при входе на комбинат (не в цех)
Алкорамки стоят. Можете погуглить, как выглядят - вариаций много, но "прикасаний" нет.
Перед входом в цех есть тестовая алкорамка, предполагаю, что для "неуверенных".
Нет, это разные сегменты. Упрощенно. Один - технологический сегмент - АСУ ТП, другой - бизнес-сегмент - для принятия решений без непосредственного управления.
Есть платформа данных, которая позволяет настроить хранение (временные ряды) и передачу данных из технологического сегмента (ПЛК) до бизнес сегмента и приложений, указанных в статье. В платформе данных в том числе используется протокол OPC UA.
Это вопрос к другой команде. Статьи пока не вижу, но они выступали на конференциях, где рассказывали о решении.
P.S. Частично ответ на ваш вопрос можно найти в другой статье на habr.
У меня в основном проекты в доменном производстве (куда идет кокс), поэтому влажность кокса там больная тема:-)
Насколько знаю, по "старинке". Интересно, что вы также знаете об импульсном тушении, не сказал бы, что очень распространенная технология.
Были и есть. В некоторых системах можно переключать со светлой темы на темную - см. в статье
Коллеги, спасибо за статью, возник ряд вопросов:
1. Для каких данных вы организовываете процесс DQ? Для time series (датчики, промышленные данные), для транзакционных данных (пусть, данные MES систем), для химанализов?
2. Какие способы проверки данных вам были важны при выборе инструментов? Ведь можно проверять на адекватность (сумма хим. элементов не больше 100%), можно отслеживать допустимые границы параметров, можно отслеживать аномальные поведения в данных?
3. Варианты проверки данных кто настраивает и как? (если еще не дошли до этого этапа, то как планируете реализовывать)?
Кстати, @Oleg_Rogovписал про GPT для генерации кода в реальном применении на производстве
Думаю, что выгоревшие мониторы где-то остались, но, например, решения логистики ЧВК и Динамического управления на хороших мониторах и больших цифровых экранах.
А один очень известный по миру доменщик мне сказал, что все должно быть очень яркое, "сочное"🍉 С этими словами он мне показал пару иллюстраций зарубежных комбинатов и решений.
Кстати, так шутили в свое время: думали над тем, как внедрить "голосовые помощники" в производство😄
Легаси никто не отменял, но с ним работают. Оно есть, но есть и современный стек, и решения на нем.
Вторая часть как будто больше про уровень АСУТП. Это другие специалисты. На самом деле, хорошо подчеркнули и (это правда), что
Спасибо за комментарий. "Помолились тому богу в которого веруете" - хорошо сказано - иногда удивляешься "необычными явлениями" в работе печи вместе с технологами.
Часть вещей можно сделать и повысить эффективность работы той же печи, используя труды наши и зарубежных коллег. Часть требуют и цифры, и науки, и экспериментов, - этим также не брезгуем имея кросс-функциональные команды... насколько позволяют возможности и силы. Также большие компании зачастую имеют свои подразделения R&D.
По моему опыту и да, и нет.
Процесс "Ожидание" зачастую присущ при зарождающейся цифровизации в компании или в части компании. Тогда специалисты комбинируют роли и проверяют гипотезы, делают проекты/продукты "на коленках", иногда "живут" в цехах для достижения успеха. Самая главная задача на этом этапе - сделать максимально быстро и показать, что решения могут приносить существенный эффект.
На мой взгляд, в компании сейчас другой этап (проецирую с проектов Аглококсодоменного производства). Та же Единая Цифровая Платформа напоминает мини-версию облачных сервисов типа AWS, только внутри компании. И в компании есть разделение ролей. И не нужно всей команде постоянно находиться в цеху, но поддерживать связь с ним аналитикам и руководителям проектов необходимо, если решение тесно связано с технологическим процессом.
Самое интересное, что оба этапа по своему привлекательны для конкретной личности. Зависит больше от человека, его желаний.
P.S. Я зачастую провожу экскурсии команде разработки в моих проектах для погружения, без принуждения. Многие из них хотят посетить (из забавного: один back разработчик очень хотел посетить цех и несмотря на отпуск с удовольствием осуществил такое погружение). Это довольно эффективный процесс, коллеги лучше понимают, что они "кодят" и ощущают приносимую ценность. Также по поводу формы, буквально недавно один из разработчиков (тоже back) вдохновился красотой очков и верхней части спецовки... И попросил увести с собой горстку окатышей (один из продуктов переработки железной руды... округлой формы - см. фото), сказал, "для опытов":-)
Подскажите, вы не согласны, что агрегат сложный в плане обилия процессов внутри него и сложности их исследования? Если нет, то почему? Интересно ваше мнение.