РУСАЛ использует искусственный интеллект для анализа качества алюминиевых слитков

Дата публикации: 5 февраля 2025 года в 09:22.
Категория: Экономика.

Фото пресс-службы РУСАЛа

Собственная технология искусственного интеллекта компании сокращает время анализа каждого образца с нескольких часов до 15 минут и позволяет избавить сотрудников от большого объема рутинной работы

Алюминий активно используется в машиностроении, строительстве и других отраслях. Одним из наиболее востребованных продуктов из алюминиевых сплавов являются цилиндрические слитки. Они перерабатываются в десятки видов продукции, в том числе в премиальные колеса, корпуса сверхскоростных поездов, панели для производства современных гражданских судов, автомобильные бамперы, алюминиевые окна и многое другое. От качества слитков зависит и качество конечной продукции.

«Инженерно-технологический центр РУСАЛ» («РУСАЛ ИТЦ») создал технологию автоматического анализа микроструктуры цилиндрических слитков. Она основана на применении машинного зрения и нейросетевых моделей. 

«Нейросеть анализирует образец слитка по восьми параметрам микроструктуры, таким как размер зерна, количество и размер включений и так далее. Анализ лаборантом через микроскоп занимает от полутора до четырех часов, нейросеть выдает отчет по всем восьми параметрам в течение 15 минут. Это очередной пример применения промышленного искусственного интеллекта для ускорения операций и совершенствования технологии производства цилиндрических слитков», – рассказал Технический директор РУСАЛа Виктор Манн.

Технология уже применяется в лаборатории «РУСАЛ ИТЦ», а в ближайшее время планируется ее внедрение в лабораториях алюминиевых заводов для анализа готовой продукции.

«Для анализа каждого из восьми параметров обучалась отдельная нейросетевая модель. Обучение велось на снимках образцов поверхности слитка с цифрового микроскопа, на которых специалистами научной лаборатории были отмечены важные для данного вида анализа элементы. Нейросеть обеспечивает точность результата, сопоставимую с точностью, достигаемой лаборантом в специализированном программном обеспечении, но за гораздо меньшее время. При этом повторяемость результата анализа нейросетью гораздо выше, что исключает влияние человеческого фактора», – отметил Директор по автоматизации производства «РУСАЛ ИТЦ» Михаил Гринишин.