Ученые из Челябинска внедрили искусственный интеллект для проверки металлургических станов

Необычный проект разработали в Челябинской области. Диагностику работы прокатных станов теперь может выполнять нейросеть.
Идею ученых из Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) уже реализовали на Магнитогорском металлургическом комбинате. Искусственный интеллект выполняет важную задачу: прокатный стан – это большой комплекс, в котором поломка хотя бы одного элемента может затормозить производство по всей линии. Чтобы это предотвратить, специалисты научили нейросеть собирать и анализировать данные с различных узлов стана.
При этом датчиков, которыми оборудование оснащают изначально, оказалось недостаточно, поэтому южноуральцы создали собственные, в том числе виброакустические, а еще такие, которые измеряют тепловой поток.
"Мы переговорили со многими сотрудниками ММК и пришли к выводу, что чаще всего из строя выходят подшипники, гидроцилиндры либо определённые элементы клети прокатного стана. Наша задача состояла в том, чтобы предложить такое техническое решение, которое давало бы пользу на каждом уровне организации работы – и оператору стана, и мастеру участка, и начальнику цеха", –пояснил заместитель заведующего Научно-исследовательской лабораторией технической самодиагностики и самоконтроля приборов и систем ЮУрГУ, кандидат технических наук Владимир Синицин.
Система прошла все необходимые испытания и уже внедрена в производство. Она позволяет своевременно выявить проблему в работе техники, чтобы предотвратить аварию.
Ученые из Челябинска внедрили искусственный интеллект для проверки металлургических станов
Последние новости
- 17.09.2026 22:48 Город готовится к зиме: в Челябинске завершают реконструкцию теплотрасс
- 17.09.2026 21:51 Доступность для избирателей и отсутствие слепых зон для камер: как готовят участки к выборам
- 17.09.2026 20:33 Время решать: в Челябинской области готовятся к трехдневным выборам в Госдуму
- 17.09.2026 19:01 Ситуация на топливном рынке стабилизируется в Челябинской области
- 17.09.2026 17:07 Школьники из Челябинска узнали тонкости воспитания собак-полицейских
