ММК сэкономил 1,5 млрд руб. с помощью цифровой модели привоза и потребления угольного сырья

Магнитогорский металлургический комбинат в 2018 г. сэкономил более 500 млн руб. благодаря использованию математической модели оптимизации закупки и потребления угольного сырья. Этого экономического эффекта удалось достичь за счет улучшения структуры угольной шихты и качества кокса.

Данная модель является частью масштабной стратегии цифровизации ММК. В основе программы лежит создание комплексной многоуровневой модели аглококсодоменного производства, призванной оптимизировать производственные процессы первого передела.

Модель оптимизации привоза и потребления угольного сырья в ММК эксплуатируется с февраля 2017 г. Она основана на изучении работы коксохимического и доменного производств с 2011 г. и является собственной разработкой ММК. Разработку, внедрение и развитие модели осуществляет группа математического моделирования и системно-аналитических исследований научно-технического центра ММК. Модель позволяет оптимизировать процесс как на уровне технолога, так и на уровне специалиста по закупкам. Цель – получить требуемое качество кокса при минимальных затратах.

На сегодняшний день модель используется в бизнес-процессе закупки угольных концентратов, интегрируя знания и требования всех служб ММК, вовлеченных в этот процесс: в их числе управление категорийных закупок (владелец модели), научно-технический центр, коксохимическое производство, управление экономики. Ежемесячно в рамках бизнес-процесса закупки угольных концентратов выполняются расчеты:

• прогноз качества кокса при заданной структуре и объемах угольного сырья;
• оптимизация структуры привоза и потребления угольной шихты;
• анализ чувствительности расчета оптимизации к ценам и расчет рекомендуемых эффективных цен для закупки угольных концентратов.

Все расчеты выполняются в многопользовательском веб-интерфейсе – АИС «Модель оптимизации привоза и потребления угольного сырья».

Это не первый успешный проект математического моделирования оптимизации производственных процессов первого передела (вклад первого передела в себестоимость продукции составляет около 80%). Разработана также математическая модель оптимизации доставки и потребления железорудного сырья, создана автоматизированная информационная система «Оптимальный чугун». В разработках использованы технологии Big Data и искусственных нейронных сетей, но также применены и традиционные физико-химические модели, в частности, позволяющие учитывать динамические характеристики доменного процесса.