PAO Severstal je ocelářská a těžařská společnost, která vlastní Čerepovecký metalurgický závod, druhý největší u nás. V roce 2019 společnost vyrobila 11,9 milionu tun oceli s příjmem 8,2 miliardy USD
Obchodní případ PAO Severstal
Úkol
Severstal se rozhodl minimalizovat ztráty společnosti v důsledku chybných předpovědí spotřeby elektřiny a také eliminovat neoprávněné připojení k síti a krádeže elektřiny.
Pozadí a motivace
Hutní a těžařské společnosti patří k největším spotřebitelům elektřiny v průmyslu. I při velmi vysokém podílu vlastní výroby se roční náklady podniků na elektřinu pohybují v desítkách až stovkách milionů dolarů.
Mnoho dceřiných společností Severstalu nemá vlastní kapacitu na výrobu elektřiny a nakupuje ji na velkoobchodním trhu. Tyto společnosti podávají nabídky s tím, kolik elektřiny jsou ochotny v daný den koupit a za jakou cenu. Pokud se skutečná spotřeba liší od deklarované prognózy, pak spotřebitel platí další tarif. Díky nedokonalé předpovědi tak mohou dodatečné náklady na elektřinu dosáhnout až několika milionů dolarů ročně pro společnost jako celek.
Řešení
Severstal se obrátil na společnost SAP, která nabídla využití technologií IoT a strojového učení k přesné předpovědi spotřeby energie.
Řešení nasadilo Středisko technologického rozvoje Severstalu v dolech Vorkutaugol, které nemají vlastní výrobní zařízení a jsou jediným spotřebitelem na velkoobchodním trhu s elektřinou. Vyvinutý systém pravidelně shromažďuje data z 2,5 tisíce měřicích zařízení ze všech divizí Severstalu o plánech a skutečných hodnotách těžby a těžby ve všech podzemních prostorech a na aktivním uhelném dole a také o aktuálních spotřebách energií. . Sběr hodnot a přepočet modelu probíhá na základě dat přijatých každou hodinu.
uskutečnění
Prediktivní analýza využívající technologii strojového učení umožňuje nejen přesněji předpovídat budoucí spotřebu, ale také upozornit na anomálie ve spotřebě elektřiny. Bylo také možné identifikovat několik charakteristických vzorů pro zneužívání v této oblasti: například je známo, jak „vypadá neoprávněné připojení a provozování kryptominovací farmy“.
Výsledky
Navrhované řešení umožňuje výrazně zlepšit kvalitu předpovědi spotřeby energie (o 20–25 % měsíčně) a ušetřit od 10 milionů USD ročně snížením pokut, optimalizací nákupů a bojem proti krádežím elektřiny.
Plány do budoucna
V budoucnu lze systém rozšířit o analýzu spotřeby dalších zdrojů používaných ve výrobě: inertních plynů, kyslíku a zemního plynu, různých druhů kapalných paliv.
Přihlaste se k odběru a sledujte nás na Yandex.Zen – technologie, inovace, ekonomika, vzdělávání a sdílení na jednom kanálu.