У нас есть прокатный Стан-2000. 2 000 — это не год создания, а длина бочки рабочего валка в миллиметрах, а значит, ширина стальной полосы. Стан раскатывает металлический слиток под названием сляб (примерно 25 тонн, толщиной 25 см и длиной — 10–12 м) в стальную полосу длиной до 1,5 км.

Всё, что входит в стан с одной стороны, проедет целых 1 500 метров до самых моталок, будет раскатано и смотано в готовый рулон. На выходе толщина полосы — минимум 1,45 мм, а в среднем — около 3 мм. Поскольку стан длиннющий, на нём едет сразу несколько слябов/полос: пока одна полоса в конце стана сматывается в рулон, другая катается, и ещё пара слябов уже выходит на стан из печи.

Это ключевое звено всего производства. Производительность цеха во многом определяется тем, насколько хорошо мы загружаем прокатный стан.

Естественно, что мы хотим загрузить на стан как можно больше слябов, но при этом точно вовремя, чтобы они не помешали друг другу. Поэтому важно:

1) Чтобы слябы не догоняли друг друга, потому что тогда будет пробка и всё остановится.

2) Чтобы разрыв между слябами был минимальным, то есть подаваться они должны почти впритык.

Задача сводится к пониманию того идеального момента, когда надо подавать на стан следующий сляб.

До появления ИТ-системы, о которой и хотим рассказать, люди в общем неплохо справлялись, но они всегда перестраховывались и закладывали несколько дополнительных секунд паузы между слябами (такой пессимистичный прогноз вместо оптимального).

Ведь сложность ещё и в том, что в зависимости от того, какой типоразмер полосы нужно получить, прокатывать нужно с разной скоростью. А ещё есть совершенно неалгоритмизируемые факторы типа «как-то не так дрожит полоса» и «что-то мне звук не нравится» — их мы пока не можем выделить для полной автоматизации.

То есть нам нужна система, которая работает в паре с человеком (точнее, командой из четырёх человек): модель принимает решение, а люди могут вносить корректировки, если их опыт подсказывает, что нужно поступить иначе.