Окомкование окатышей — еще один процесс, которым «Северсталь» стала управлять с помощью машинного обучения. 

Для самого эффективного обжига нужны окатыши класса 10-12,5 мм — они обеспечивают оптимальную пористость и газопроницаемость слоя при термообработке. Ранее операторы не могли точно определить эту долю: замеры проводились визуально, выборочно и в ручном режиме на основе лабораторных проб.

Теперь модель компьютерного зрения анализирует изображения с камер с высоким разрешением и высчитывает гранулометрический состав сырых окатышей, чтобы предсказать долю нужных классов. В зависимости от этого показателя регулируется скорость вращения окомкователя и дозировка бентонита и концентрата.

«Решение стало уникальным для комбината симбиозом физического моделирования, алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения. При обучении модели использовались специальные регуляризаторы, которые помогли в шумных данных выявить правильные физические зависимости. Кроме того, она непрерывно уточняется и корректируется в онлайн-режиме на основе данных, поступающих в режиме реального времени», 

— Светлана Потапова, директор «Северсталь Диджитал», руководитель кластера «Искусственный интеллект» «Северстали».

«Система позволяет вести непрерывный мониторинг в потоке, что обеспечивает автоматическое и оперативное принятие решения в системе управления линией окомкования», 

— Владимир Люшенко, начальник управления цифровых технологий центра развития Бизнес-системы железорудных активов «Северстали».