हमें SIBUR में उन्नत विश्लेषिकी की आवश्यकता क्यों है

जब आप एक समस्या का सामना करते हैं, तो आप इसे हल करने के तरीकों की तलाश करना शुरू करते हैं, उसी समय यह सोचकर कि अगली बार फिर से उसी रेक के चारों ओर कैसे जाएं। आप जो कुछ भी करते हैं, छोटे मोबाइल एप्लिकेशन से लेकर भारी सूचना प्रणाली तक, एक त्रुटि हमेशा एक मूल्य होती है, और आपके उत्पाद का उपयोग करने वाले उद्योग के लिए जितना अधिक महत्वपूर्ण होगा, इस त्रुटि की कीमत उतनी ही अधिक होगी। इसलिए, आदर्श स्थिति तब होती है जब आप वक्र के आगे काम कर रहे होते हैं, अर्थात, किसी समस्या के होने की भविष्यवाणी करने से पहले वास्तव में ऐसा होता है।


पॉलीप्रोपाइलीन एक्सट्रूडर

SIBUR में, हमारे पास "डिजिटल टेक्नोलॉजीज" फ़ंक्शन है, जिसमें से एक क्षेत्र उन्नत एनालिटिक्स में लगा हुआ है। हम सभी प्रक्रियाओं में भाग लेते हैं, एक तरह से या किसी अन्य, डेटा के विश्लेषण से संबंधित है जो कंपनी में है: उत्पादन से लेकर विनिमय रिपोर्टों और पूर्वानुमानों तक कई सेंसर की रीडिंग से। इस डेटा का उपयोग करके, हम डिजिटल उत्पादों का निर्माण करते हैं जो कंपनी की परिचालन क्षमता बढ़ाने में काफी मदद करते हैं।

मेरा नाम अलेक्जेंडर क्रोट है, मैं उन्नत विश्लेषिकी की दिशा का प्रतिनिधित्व करता हूं, और कट के तहत आपको यह बताएगा:

• एक्सट्रूडर के अनियोजित स्टॉप की संख्या को कैसे कम किया जाए, जो पॉलीप्रोपाइलीन को कणिकाओं में काटता है और दब जाता है;
• कैसे, डेटा विश्लेषण और एक अनुकूलित मॉडल का उपयोग करके, आप प्रति माह 100 टन से अधिक ब्यूटाडाइन उत्पादन बढ़ा सकते हैं;
• क्यों रिएक्टर की समस्याओं को एक्स-रे का उपयोग करके जांच करने की तुलना में भविष्यवाणी करना आसान है।

परिचालन उत्पादन दक्षता को दो तरीकों से सुधारा जा सकता है। पहला एक अधिक स्थिर उत्पादन शासन के साथ उत्पादन में वृद्धि करना है। दूसरा अनियोजित आउटेज के कारण होने वाली हानियों में कमी है, जिनमें से प्रत्येक में हमें लाखों का नुकसान होता है।

बहुत बार, एक कार्यशील मॉडल जो भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी के लिए उपयोग किया जाएगा, बस एक कार्यक्रम के रूप में समझा जाता है। जैसे, यहां आपके लिए एक कोड है, यह संभव समस्याओं की भविष्यवाणी करने, इसका उपयोग करने में मदद करेगा। हमने दूसरे तरीके से जाने और एक पूर्ण-निर्मित टर्नकी उत्पाद के रूप में एक तैयार-निर्मित मॉडल बनाने का फैसला किया, आउटपुट एक स्व-शिक्षण कार्य मॉडल है जिसे समायोजित किया जा सकता है, सुविधाजनक इंटरफेस और निगरानी टर्मिनलों, और नए कार्यों के उपयोगकर्ताओं के अनुरोधों का जवाब देने का भी समर्थन किया जा सकता है। हमारे उपयोगकर्ता ऐसे ऑपरेटर हैं जो उत्पादन प्रक्रिया की निगरानी करते हैं, इसलिए वे वास्तव में जानते हैं कि उत्पाद को क्या और कैसे बदलना है ताकि इसका उपयोग करना अधिक सुविधाजनक हो। आखिरकार, यह ऑपरेटर हैं जो टर्मिनल की निगरानी करेंगे, संकेतकों में परिवर्तन का जवाब देंगे और समायोजन करेंगे।

इसलिए, हम ऐसे मॉडल का निर्माण क्लासिक उत्पाद योजना के अनुसार करते हैं, उत्पाद स्वामी, डेवलपर, डिजाइनर, डेटा इंजीनियर के साथ प्रत्येक उत्पाद के लिए एक टीम बनाई जाती है। टीम में हमेशा एक उत्पादन टेक्नोलॉजिस्ट होता है - एक कर्मचारी जो वास्तव में समझता है कि उत्पादन प्रक्रिया कैसे व्यवस्थित की जाती है, जिसे हम सुधारने का इरादा रखते हैं।

इनमें से प्रत्येक परियोजना 3 से 6 महीने तक चलती है, जो इसकी जटिलता पर निर्भर करती है। शुरू करने के लिए, हम एक टीम को खेतों में (उद्यमों को) भेजकर टोही का संचालन करते हैं, हमारे पास एक शोध प्रक्रिया है जिसे "फ्रेमनिंग" कहा जाता है ताकि ग्राहक यह सुनिश्चित कर सके कि डेटा की मदद से समस्या का समाधान संभव है या नहीं। यदि संभव हो, तो हम आगे का मूल्यांकन करना शुरू करते हैं: क्या समस्या को हल करने के लिए पर्याप्त डेटा उपलब्ध होगा, जहां उन्हें डाउनलोड किया जा सकता है, क्या संगठनात्मक परिवर्तनों की आवश्यकता होगी। बेशक, हम बाद में परियोजनाओं को रैंक करने और अधिकतम प्रभाव देने वाले लोगों को लेने के लिए अलग से आर्थिक प्रभाव पर विचार करते हैं। यह स्पष्ट है कि यदि हम एक परियोजना पर बहुत समय और ऊर्जा खर्च करते हैं, जो अंत में प्रति माह 5,000 रूबल या दो बल्बों को बचाएगा, तो ऐसी परियोजना की वास्तव में आवश्यकता नहीं है।

यदि हम समझते हैं कि उत्पाद कंपनी के लिए वास्तविक लाभ लाएगा (दोनों ही कार्य के अनुकूलन के मामले में और कर्मचारियों के लिए शर्तों में सुधार, और प्रत्यक्ष वित्तीय लाभ के संदर्भ में), तो हम काम करना शुरू करते हैं। अब हमने इस गति से लगभग एक दर्जन अलग-अलग परियोजनाओं को लागू किया है, इस लेख में मैं उनमें से सबसे महत्वपूर्ण एक जोड़े पर ध्यान देना चाहता हूं।

पॉलीप्रोपाइलीन उत्पादन में एक एक्सट्रूज़र का पूर्वानुमानात्मक रखरखाव

उत्पादों में से एक SIBUR बेचता है पॉलीप्रोपाइलीन है; हम इसे बैग में पैक किए गए दानों के रूप में बेचते हैं (हमने यहां हमारे उत्पादों के बारे में अधिक लिखा है )। गैस से पॉलीप्रोपाइलीन का उत्पादन अपने आप में कई चरणों में होता है, हम अंतिम कटिंग ग्रैन्यूल पर यहां रुकेंगे। पॉलीप्रोपाइलीन के पेरोक्साइड ग्रेड हैं; पेरोक्साइड को बनाने के लिए पॉलीप्रोपाइलीन के समरूप द्रव्यमान में मिलाया जाता है। यही है, इस तरह के पॉलीप्रोपाइलीन के साथ पिघल बहती है, पेरोक्साइड को इसे मक्खी पर जोड़ा जाता है, यह सभी द्रव्यमान मिश्रित और एक्सट्रूडर में खिलाया जाता है।

एक एक्सट्रूडर इसके सार में एक बड़े मांस की चक्की की तरह है। केवल एक औसत एक बेडरूम का अपार्टमेंट का आकार। बाहर निकालने वाले के हिस्से जो इस मामले में हमारे लिए रुचि रखते हैं, वे बरमा होते हैं (एक मांस की चक्की की तरह, यहां यह पेरोक्साइड के साथ पिघल को मिलाता है), एक मर (यह पहले से ही मांस की चक्की में मेष का एक एनालॉग है, जिसके लिए यह मिश्रण दबाव में खिलाया जाता है) और चाकू के साथ एक कारतूस जो उलटा होता है। मरने के पक्ष सक्रिय रूप से कणिकाओं में पॉलीप्रोपाइलीन पास्ता को काटते हैं। फिर कटा हुआ दाना एक विशेष हिल स्क्रीन पर हवा की एक धारा के साथ उगता है, दाने बैग में पैक किए जाते हैं और आमतौर पर परिवहन के लिए तैयार होते हैं।

विभिन्न कारणों से, एक्सट्रूडर के अनिर्धारित शटडाउन होते हैं।

उदाहरण के लिए, पेरोक्साइड अच्छी तरह से मिश्रित नहीं हुआ क्योंकि तापमान थोड़ा परेशान था, या अपर्याप्त दबाव लागू किया गया था, या कुछ और। यह इस तथ्य के साथ समाप्त होता है कि मरने और कारतूस के बीच चाकू के साथ यह सभी द्रव्यमान चिपकना शुरू हो जाता है। इस वजह से, सामान्य कणिकाओं के बजाय, एक एग्लोमरेट बनता है, जो हवा के प्रवाह के साथ ऊपर उठता है और हिल स्क्रीन को रोक देता है।

यहाँ यह मुद्दा यह है कि यदि ये एग्लोमेरेट्स दिखाई देते हैं, तो इसका मतलब है कि एक्सट्रूडर में सब कुछ पहले से ही पूरी तरह से भरा हुआ है। उत्पादन बंद करना, सब कुछ बंद करना, जुदा करना, हिस्सों को हटाना, मरना और चाकू साफ करना आवश्यक है। यह सब आमतौर पर आधे घंटे से अधिक समय तक रुकता है, और कंपनी को गंभीर धन खर्च करना पड़ता है।

और यहां और यहां, वास्तव में, डेटा विज्ञान।

2017 में, ऐसे 19 आउटेज थे। हमने उन पर डेटा एकत्र किया, उत्पादन के तकनीकी शासन के मापदंडों को देखा - एक्सट्रूज़न और पोलीमराइजेशन के टेलीमेट्री। हमने इस सभी का विश्लेषण किया, कई पैटर्न पाए। परिणाम एक मॉडल का निर्माण था जो ऑपरेटर को संकेत देना शुरू कर देता है कि इस तरह की घटना की घटना से लगभग एक घंटे पहले कुछ जल्द ही बंद हो सकता है।

हमने एक पूर्ण प्रणाली के साथ ऑपरेटरों को आपूर्ति की। अब उनके पास एक इंटरफ़ेस है, कई स्क्रीन, जिस पर हम वास्तविक समय में सभी टेलीमेट्री को प्रोसेस टेक्नोलॉजी से जुड़े हुए प्रदर्शित करते हैं। सादगी के लिए, हम विभिन्न रंगों (हरे-पीले-लाल) में वांछित संकेतकों को उजागर करते हैं, जैसे कि स्पीडोमीटर पर। इसके अलावा, नेत्रहीन जब एक्सट्रूडर को देखते हैं, तो अभी तक कुछ भी नहीं माना जा सकता है, और सिस्टम, टेलीमेट्री और संकेतों की जांच कर रहा है, पहले से अलार्म करना शुरू कर देगा कि 2 घंटे (हमारे मॉडल का पूर्वानुमान क्षितिज) के बाद क्लॉगिंग संभव है। और क्या होगा अगर अभी चाकू क्लैंप को कसने में आसान है, उदाहरण के लिए, एक अनियोजित रोक से बचा जा सकता है।



हमारा एक मुख्य कार्य हमारे उपकरणों के अस्तित्व को सुनिश्चित करना है। ऑपरेटरों को सिस्टम पर भरोसा करना चाहिए। यदि वह अक्सर झूठ बोलती है, और वह विचलित होता है और सब कुछ दोहराता है, तो जल्दी या बाद में वह एक परिचित अड़चन के रूप में उसके अलार्म पर प्रतिक्रिया देगा। और फिर, सामान्य रूप से, वह यह सोचना शुरू कर देगा कि उन्होंने कुछ समझ में नहीं आने वाली प्रणाली की स्थापना की है, जो कभी-कभी गलत काम करती है और काम से विचलित होती है। इसलिए, हमने इसे कम करने के लिए फ्लाई पर मॉडल को प्रशिक्षित किया। हमने वाइब्रेटिंग स्क्रीन पर वीडियो कैमरा स्थापित किया, ताकि ऑपरेटर देख सके कि चीजें कैसे चल रही हैं, अगर अचानक सिस्टम झपकाता है, तो इस स्थिति में वह एग्लोमेरेट्स को अग्रिम रूप से नोटिस करेगा, न कि जब सभी वाइब्रोसिव भरा हुआ हो। यदि उत्पादन कर्मचारी चाकू या एक्सट्रूज़र सेटिंग्स को बदलते हैं, तो वे तुरंत हमें समर्थन में लिखते हैं और हमें इसे ध्यान में रखने के लिए कहते हैं ताकि मॉडल बहुत सटीक रूप से काम करे।

परिणाम क्या है? मॉडल 2018 में लॉन्च किया गया था। और उस क्षण से अब हमारे पास कोई अनियोजित स्टॉप नहीं था।

यह एक भविष्य कहनेवाला रखरखाव परियोजना है। यह काम में बहुत मदद करता है, उदाहरण के लिए, हम भविष्यवाणी करते हैं कि किसी विशेष स्थापना के साथ कुछ समय क्या हो सकता है, यह तेल या असर को बदलने के लिए आवश्यक होगा, और हम आवश्यक भागों को अग्रिम में ऑर्डर करने में सक्षम होंगे। और उन्हें स्थापित करें, और आदेश, वितरण और अधिक के साथ मुद्दों को हल न करें।

अब हम इष्टतम मोड को बनाए रखते हुए उत्पादन के अनुकूलन की ओर मुड़ते हैं।

बुटाडीन सलाहकार

ब्यूटाडाइन हमारा मध्यवर्ती उत्पाद है, जिसमें से, उदाहरण के लिए, बाद में, प्रसिद्ध सिंथेटिक रबर बनाया जाता है। ब्यूटाडाइन उत्पादन में एक ख़ासियत है, इसके लिए एक उत्प्रेरक की आवश्यकता होती है, तत्व काफी मूल्यवान है। आमतौर पर इसे 2-3 साल पहले खरीदा जाता है और इसमें कई अरब रूबल खर्च होते हैं, क्योंकि इसमें कीमती धातुएं होती हैं।

हमारे पास 8 रिएक्टरों में से प्रत्येक के 2 रिएक्टर ब्लॉक हैं। उत्पादन के तकनीकी मोड के बारे में विस्तार से जाने के बिना, ऑपरेटर के काम को इस तरह से सरल शब्दों में वर्णित करना संभव है: आपके पास एक सेट तापमान है (हम इसे "सेट पॉइंट" कहते हैं), और इसे पाली के दौरान रखा जाना चाहिए। यह वायु आपूर्ति द्वारा नमी द्वारा नियंत्रित किया जाता है। ऑपरेटर का कार्य ऊपरी अनुमेय सीमा पर तापमान बनाए रखना है, ताकि अंतिम उत्पाद की अधिकतम उपज प्राप्त करने के लिए, एक तरफ, उत्प्रेरक जला न जाए, और दूसरी तरफ। कुल मिलाकर, यह अधिकतम स्थिर मोड को बनाए रखने के लिए नीचे आता है।

इसलिए, जब आवश्यक उत्पाद का उत्पादन किया जाता है, तो ऊपरी सीमा के करीब तापमान भी रखना आवश्यक होता है, लेकिन इससे उत्प्रेरक को कोई नुकसान नहीं होता है। और सबकुछ ठीक हो जाएगा (यह प्रतीत होता है - तापमान को ठीक करें और यही है), लेकिन कई अलग-अलग कारक इस पर प्रभाव डालते हैं।

यह कहने योग्य है कि ऑपरेटर का पक्ष भी इतना सरल नहीं है। डैम्पर्स को खोलकर तापमान को बदलने की इसकी किसी भी क्रिया में कई घंटों की जड़ता होती है। शॉवर में घर पर यह आसान है, मैंने गर्म पानी खोला, मुझे एहसास हुआ कि मैं बहुत दूर चला गया, ठंड बढ़ गई, और फिर सब कुछ ठीक है। जब तक वॉशर ने पानी निकालना शुरू नहीं किया तब तक या पड़ोसियों में से एक ने स्वच्छता के बारे में नहीं सोचा।

और यहाँ यह है। आप शटर को 1 डिग्री से खोलते हैं, और आप सामान्य तापमान परिवर्तन पर इसके प्रभाव का तुरंत मूल्यांकन नहीं कर सकते हैं। प्रति पारी कुल, औसत ऑपरेटर इन फ्लैपों को औसतन तीन बार आगे और पीछे घुमाता है।

यहां हमने ऐतिहासिक डेटा एकत्र किया, उन्हें देखा, 1 डिग्री से स्पंज खोलने पर तापमान में कितना बदलाव होता है। ऑन 2. ऑन 3. नतीजतन, मॉडल का एक पूरा परिसर बनाया गया था, जो ऑपरेटरों के लिए एक वास्तविक सिफारिश प्रणाली बन गया। यदि अचानक कहीं तापमान सेट बिंदु से भिन्न होता है, तो सिस्टम तुरंत बदल जाता है, जो इष्टतम तापमान तक पहुंचने के लिए नुकसान और कितने डिग्री खोला जाना चाहिए। ऑपरेटर तुरंत इसे देखता है और प्रतिक्रिया करता है।



उत्पादन पर प्रभाव प्रति वर्ष लगभग 1,000 अतिरिक्त टन ब्यूटाडाइन का औसत होता है।

यहां हमारे मॉडल के आवेदन का एक और अतिरिक्त प्रभाव था, हमने खुद ऑपरेटर की सामूहिक छवि को बदल दिया है। वे अधिक मेहनती और अधिक चौकस हो गए, ऑपरेटरों को विदेशों में वांछित तापमान पर KPI अनुपस्थिति में डाल दिया गया। अब वे चर्चा कर रहे हैं कि कौन सी पारी ने काम बेहतर किया, और जल्दी से नए मॉडल सुविधाओं को सीख रहे हैं। सामान्य तौर पर, हमने उन्हें अपना काम करने के लिए एक अच्छा उपकरण दिया, और वे हमें गुणवत्ता प्रतिक्रिया देते हैं जो हमें इस प्रणाली में सुधार करने की अनुमति देता है।

सिस्टम स्वचालित रूप से प्रत्येक ऑपरेटर को अपनी प्रभावशीलता के साथ एक रिपोर्ट शिफ्ट के अंत में उत्पन्न करता है, ताकि यह स्पष्ट हो कि आज कौन दावा कर सकता है। और उत्पादन में समान तत्व काम की संस्कृति को बदल देते हैं। ऑपरेटर की छवि भी बदल गई है - यह अधिक डिजिटल हो गया है, अब ऑपरेटर सभी आवश्यक कौशल वाले डिजिटल टूल को समझते हैं और उनका उपयोग करते हैं, और इन उपकरणों के विकास और सुधार में भी सक्रिय रूप से शामिल हैं।

ब्यूटाइल अंश के कोक के गठन का पूर्वानुमान मॉडल

रिएक्टरों में थर्मोकॉल (तापमान संवेदक) के साथ ग्रिड लगाए जाते हैं। अक्सर, रिएक्टर के संचालन के दौरान, कोक इन ग्रिडों से चिपक जाता है, जो ग्रिड के विनाश और शटडाउन के दौरान मरम्मत के समय में वृद्धि की ओर जाता है। और जब ऐसा होता है, तो रिएक्टर को रोक दिया जाता है, यह सब साफ हो जाता है, और क्षतिग्रस्त तत्वों को बदल दिया जाता है। लगभग 7 दिनों में सरल। यह विचार था कि कोक के निर्माण की भविष्यवाणी करें, इसे थोड़े समय के लिए रोकें, और इस मामले में बिना रिएक्टर को खोले, जिससे ओवरहाल अंतराल बढ़े।

हम कैसे समझ सकते हैं कि रिएक्टर में कोक जमा होने लगा है? उसे एक्स-रे करवाओ। लेकिन यह महान वित्तीय लागतों को पूरा करता है। इसलिए, उन्हें अनुकूलित करने और एनालिटिक्स का सहारा लेने का निर्णय लिया गया।



जब कोक तापमान सेंसर से चिपकना शुरू होता है, एक नियम के रूप में, वे थोड़ा कम तापमान दिखाते हैं, साथ ही साथ इस तापमान का कम फैलाव भी होता है। हमने इसे देखा, एक मॉडल बनाया जो गामा स्कैनिंग के बिना कोकिंग की भविष्यवाणी करना शुरू कर दिया। यह मॉडल अभी पायलट स्तर पर है, अब इसका उपयोग आपको इसकी अनुमति देता है:

• सभी अक्षांशों पर सभी सेंसर की निगरानी के लिए एक एकल इंटरफ़ेस दें।
• मरम्मत कार्य और अग्रिम में मरम्मत कर्मियों पर भार को समझें और योजना बनाएं।
• मरम्मत के कारण रखरखाव अंतराल और डाउनटाइम कम करें।

एक भी उत्पादन नहीं

यह सोचा जा सकता है कि उत्पादन में विश्लेषण केवल उत्पादन से संबंधित है। वास्तव में, हमारे साथ विपणन मामलों सहित ऐसा नहीं है। उदाहरण के लिए, हम कुछ प्रकार के उत्पादों के लिए बाजार की कीमतों की भविष्यवाणी कर सकते हैं।

यहां फिर से ध्यान देना महत्वपूर्ण है, हम मॉडल के लिए मॉडल नहीं बनाते हैं, हम उनके आधार पर तैयार उत्पाद बनाते हैं। इसलिए, हमने एमएल फ्रेमवर्क भी बनाया, जो मॉडल आवश्यकताओं के लिए लगभग एकल मानक बन गया है। भले ही किस टीम ने उत्पाद बनाया है, या यहां तक ​​कि ये एपीआई के माध्यम से अपने मॉडल बनाने वाले तीसरे पक्ष के ठेकेदार हैं, हमारे लिए यह महत्वपूर्ण है कि ये सभी मॉडल एक ही इंटरफ़ेस में हों। यह हमें यह समझने की अनुमति देता है कि कौन सा मॉडल ठीक से काम कर रहा है, जो नीचा दिखाना शुरू कर रहा है, जो डेटा और इतने पर नहीं होने के कारण बिल्कुल भी शुरू नहीं हुआ है।

जब केवल 5 मॉडल थे, तो सब कुछ सरल था, निगरानी और समर्थन के साथ। और जब उनमें से अधिक (ठेकेदारों सहित) होते हैं, तो एक एमएल-फ्रेमवर्क बचाव में आता है, जो एक कंटेनर में प्रत्येक डिजिटल उत्पाद को एकजुट करने और स्वचालित रूप से एपीआई को तैनात करने की अनुमति देता है। हम सभी मॉडलों को वहां रख सकते हैं और एक ही समय में उनकी निगरानी कर सकते हैं।

इसलिए, हम अपने ढांचे का उपयोग करते हैं।

हमारे पास कई कार्य हैं, स्पष्ट और बहुत नहीं हैं, और हम डेटा-वैज्ञानिकों के लिए बहुत खुश होंगे जिन्होंने एक बड़े उद्यम में खुद को आजमाने का फैसला किया है, अब हम इसकी तलाश कर रहे हैं:

उत्पाद मालिक (मास्को);
डेटा वैज्ञानिक ( मास्को , निज़नी नोवगोरोड , टॉम्स्क )।

और यहां एक छोटा वीडियो है कि हम कैसे काम करते हैं