Запис про впровадження штучного інтелекту в одному з гірничо-сталелитейних підприємств Гуансі

Запит AI · Як модель штучного інтелекту 柳钢 оптимізує енергоспоживання та витрати на процесі виробництва сталі?

2025 року в китайській сталеливарній галузі сталася подія, якої не було понад двадцять років — вперше у виробницю сталі для будівництва було використано менше, ніж у виробництві автомобілів.

Доля сталі для будівництва знизилася з 58% у 2020 році до 49%, тоді як у виробництві промислових товарів вона зросла до 51%.

За останні двадцять років, будівництво, ремонт доріг, зведення мостів були найбільшими покупцями сталі в Китаї, тепер цю позицію займають автомобілебудування, суднобудування, нові енергетичні технології та авіакосмічна галузь.

Це не просто зміна покупців: сталеві арматури для будівництва — з обмеженим асортиментом і простими характеристиками, орієнтовані на кількість і ціну; сталеві вироби для високотехнологічного виробництва — з різноманітністю, строгими характеристиками та короткими термінами поставки, — зосереджені на точності та управлінні.

Конкурентна логіка у сталеливарній галузі змінюється, і водночас загальний обсяг ринку зменшується.

За даними Національного бюро статистики, у 2025 році загальний обсяг виробництва чорної сталі в країні становитиме 961 мільйон тонн, що на 4,4% менше попереднього року; споживання — 829 мільйонів тонн, зниження на 7,1%.

Зменшення виробництва і споживання одночасно — рідкість за останні двадцять років у китайській сталеливарній галузі.

Віце-президент Китайської асоціації сталеливарної промисловості Лі Іжень вважає, що галузь увійшла у нову стадію — «скорочення обсягів, оптимізації запасів і підвищення якості».

Попит змінюється, загальні обсяги зменшуються, і сталеливарна галузь більше не зростає за рахунок будівництва нових доменних печей; сталеві компанії мають підвищувати ефективність кожного виробничого етапу.

Як підвищити якість сталі на кожному етапі? Як зменшити втрати під час планування виробництва? Чи можливо зекономити енергію під час транспортування?

Раніше ці питання вирішували досвідчені майстри та методи бережливого управління, тепер з’явився новий інструмент.

31 березня у місті Наньнін відбувся захід «Інноваційне застосування штучного інтелекту у традиційній металургії Гуансі та презентація великої моделі 柳钢», на якому компанія Guangxi Liuzhou Steel Group (далі — «柳钢 Group») у співпраці з Huawei та China Mobile Guangxi презентували першу у галузі велику модель — «玄铁» сталеву модель, а також заснували «Центр інноваційних досліджень штучного інтелекту Guangxi柳钢».

柳钢 Group — це компанія з річним доходом понад 27k юанів, один із лідерів у сталеливарній галузі Китаю, віце-президент Китайської асоціації сталеливарної промисловості, багато років отримує рейтинг A+ за конкурентоспроможність.

Ця історична компанія налічує 27 тисяч співробітників, щоденно працює понад 250 тисяч одиниць обладнання, виробляючи понад 1000 видів сталі.

За даними, оприлюдненими на презентації, «玄铁» модель вже охоплює ключові етапи від виплавки заліза до прокатки, і завдяки її можливостям, лише за один повний цикл автоматизованого виробництва сталі, вартість виробництва у 柳钢 Group може знизитися майже на 1 мільярд юанів щороку.

Коли обсяги виробництва перестають зростати, зниження витрат — це і є зростання.

Наступна історія — як ця компанія з Гуансі використовує AI для підвищення якості та ефективності кожного виробничого етапу.

Після 250kа тонн

У 2025 році загальний обсяг виробництва чорної сталі в країні становитиме 961 мільйон тонн — другий рік поспіль спад.

Але пікове виробництво — лише зовнішній прояв, глибші зміни відбуваються у downstream, де попит на сталеві вироби для нерухомості продовжує знижуватися, тоді як у автомобілебудуванні, судноблавті, нових енергетичних технологіях зростають вимоги до різноманітності та характеристик сталі.

Одночасно, викиди парникових газів у сталеливарній галузі становлять понад 15% від загальних викидів у країні, і зменшення їх тиску змушує змінювати виробничі методи.

За даними Китайської асоціації сталеливарної промисловості, понад 95% компаній вже включили цифрову трансформацію у свої стратегічні плани.

Це високий відсоток для галузі, оскільки сама технологія виробництва сталі — дуже складна: багато етапів, багато параметрів, висока чутливість до точності, і людський менеджмент вже не може оптимізувати процес настільки, щоб досягти максимальної ефективності.

Виробництво сталі — довгий і складний процес.

Спочатку руда залізна перетворюється у залізо у доменних печах, потім у сталеву рідину у конверторах, далі — у сталі через процес рафінування, формування за допомогою безперервного лиття у заготовки, які потім проходять прокатку у різні види листів, рулонів або профілів.

Весь шлях від руди до готової продукції включає десятки етапів, кожен з яких має безліч параметрів, що потрібно контролювати у реальному часі: температура, кількість легуючих елементів тощо — і від цього залежить якість сталі.

Кожне зменшення енергоспоживання або підвищення виходу металу — це великі гроші, особливо враховуючи обсяги виробництва у мільйони тонн.

Це робить виробництво сталі ідеальним для застосування AI, оскільки процеси складні, параметри численні, даних багато, і точність критична.

柳钢 Group був заснований у 1958 році, спочатку — невелика сталеливарна фабрика з кількома сотнями працівників.

За понад шістдесят років компанія виросла у одного з найбільших виробників у Гуансі, увійшла до топ-50 світових сталеливарних компаній.

Її продукція постачалася на важливі об’єкти, зокрема, міст через залізничний міст у Гуансі, «Китайське око», канал Пінлуй, а також для автомобільних і побутових виробів.

Генеральний секретар парткому 柳钢 Group, Лі Бінь, у презентації зазначив, що «14 п’ятирічка» стала найскладнішою у історії розвитку галузі. В умовах кризи компанія провела структурні зміни та модернізацію виробничих ліній, і вже у 2025 році отримала прибуток.

Хоча у період кризи компанія змогла зберегти прибутковість, потенціал для подальшої автоматизації та оптимізації вже вичерпаний.

Заступник генерального директора 柳钢 Group, Шень Мінь, повідомив, що понад 90% виробничих ліній вже автоматизовані, і ручне управління — це вже зроблено.

За останні роки компанія впровадила кілька AI-рішень, але вони були фрагментарними: один модель для одного цеху, дані між цехами не об’єднані, алгоритми працюють окремо.

Наприклад, у цеху виплавки сталі є модель, у цеху прокатки — інша, але між ними немає взаємодії, планування виробництва та контроль якості не узгоджені.

Саме тому 柳钢 Group у співпраці з Huawei створили «玄铁» — єдину велику модель для сталеливарної галузі, яка об’єднує розрізнені AI-можливості у платформу.

«玄铁» базується на платформі Huawei Pangu.

Спочатку модель навчається на даних галузі, щоб засвоїти основні закономірності виробництва сталі; потім її донастроюють на даних 柳钢 Group, щоб вона адаптувалася до конкретних умов підприємства; і нарешті, для кожного окремого етапу створюють легкі моделі для виконання конкретних задач.

Простими словами, один «мозок» відповідає за загальне управління, а кілька «мозків» — за окремі етапи.

Ця система охоплює шість ключових сегментів: передвиробничий, виплавка, прокатка, логістика, екологія, безпека, і передбачає понад 20 застосувань, з яких 20 вже реалізовані, а інші — у процесі розробки.

Що стосується обчислювальних ресурсів, система використовує повністю вітчизняні рішення, включаючи процесори Huawei Kunpeng і AI-чипи Ascend.

Перші застосування «玄铁» вже запущені у двох ключових сценаріях: оптимізація LF-печі та автоматичне формування заготовок.

Як AI потрапляє у цехи?

Завод 柳钢 у Фаньчженьгані розташований приблизно за 200 км від Наньніна, біля Північного заливу.

Це виробнича база 柳钢, збудована у формі U, де сировина надходить з одного кінця, проходить через виплавку заліза, виплавку сталі, прокатку, а готовий продукт виходить з іншого кінця — без повернення назад, що зменшує транспортні витрати.

Реалізація «玄铁» у виробничих процесах відбувається у різних цехах цієї бази.

Перший етап — транспортування залізної руди: після виплавки у доменних печах її потрібно швидко доставити у конвертори для отримання сталі.

На базі у Фаньчженьгані працює 10 локомотивів і 51 цистерна для залізної руди, кожен з яких перевозить у середньому 3600 тонн залізної руди на день. Температура залізної руди понад 1400°C, шлях від доменної печі до конвертора — близько 2 км, з 3 залізничними переїздами, тривалість — приблизно 28 хвилин.

Раніше цей маршрут був одним із найбільш залежних від людської праці у всій базі.

Начальник цеху залізничних перевезень у Фаньчженьгані, Ляо Люцюань, розповів, що раніше транспортування залізної руди було пов’язане з чотирма проблемами: понад 70 працівників чергували — водії, диспетчери, оператори; інформація передавалася через рацію, і часто виникали затримки; цистерни були відкритими, тому температура залізної руди знижувалася під час транспортування, що вимагало додаткового нагрівання у конверторі, збільшуючи витрати; операції з підвішування та паркування виконувалися вручну, що було небезпечно у високотемпературному середовищі.

З 2020 року 柳钢 Group у співпраці з Huawei та China Mobile Guangxi почали автоматизацію цієї транспортної лінії.

Начальник цеху залізничних перевезень у Фаньчженьгані, Мо Кеї, описав три етапи цієї автоматизації.

Перший — визначити місцезнаходження кожної цистерни, встановивши системи GPS і датчики, щоб диспетчер міг бачити у реальному часі позицію кожної цистерни, без радіозв’язку.

Другий — зберегти температуру залізної руди: додати автоматичний кришку-ізолятор, що зменшує тепловтрати на 35°C.

Третій — запровадити безпілотний рух: усі 10 локомотивів обладнані системами автопілота, які у режимі реального часу оновлюють маршрути та виконують повний цикл — під’єднання, транспортування, розвантаження — автоматично.

Мо Кеї зазначив, що раніше водії працювали цілодобово, тепер локомотиви самі їздять, а водії — контролюють процес із центрального пункту.

Ляо Люцюань додав, що після запуску цієї системи, оборотність залізної руди зросла з 3,5 до 4,5 цистерн на день — на 30%. Температура залізної руди при доставці стала вищою, що дозволяє додавати більше вторинної сталі, зменшуючи витрати на сировину.

Зараз у цеху залишилося близько 10 операторів для моніторингу системи, тоді як раніше — понад 70. Вартість автоматизації — близько 35 мільйонів юанів на рік.

Після доставки у конвертор, наступний етап — рафінування сталі.

Основна мета — за допомогою кисню видалити з залізної руди надлишковий вуглець і домішки.

Цей процес вимагає постійного контролю температури та вмісту вуглецю у печі, щоб визначити, коли додавати матеріали, коли припиняти процес і коли можна виймати готову сталь.

Традиційно цей процес називають «спостереженням за вогнем»: досвідчені майстри дивляться на полум’я, щоб визначити стан печі.

Білі язики полум’я — високий температуру і швидке згоряння вуглецю; червоні — недостатня температура; довгі і розгалужені іскри — високий вміст вуглецю; короткі і круглі іскри — майже виведений вуглець.

Досвідчений оператор може за кілька секунд зробити висновки, спостерігаючи за полум’ям.

Однак ця навичка залежить від особистого досвіду, важко стандартизувати і передати, а також залежить від фізичного стану оператора, особливо у нічний змінний час, коли точність знижується.

Розроблений у 柳钢 Центром інтелектуального виробництва AI-системи для спостереження за полум’ям тепер використовує камери високої роздільної здатності, що встановлені на вході у піч, для реального часу аналізу кольору, форми і яскравості полум’я за допомогою алгоритмів розпізнавання зображень, працюючи цілодобово і не залежачи від втоми.

Розробник системи, Ло Чунхун, зазначив, що тепер у цій системі з’явилася нова функція: раніше диспетчери отримували дані з паперових журналів і систем, тепер — на великому екрані у центрі виробництва можна бачити всю ситуацію.

Після виходу з конвертора, сталь потрапляє у рафінувальну печу (LF), де останніми кроками регулюють температуру і склад.

Рафінування — складний процес через велику кількість змінних: у 柳钢 виробляють понад 100 сортів сталі, кожен з яких має свої вимоги до складу і технології.

Раніше, цей процес базувався на людському досвіді: аналізували склад сталі, потім на основі досвіду додавали легуючі елементи і аргон, — і вже після аналізу результати приймали рішення.

Зараз 柳钢 і Huawei розробили систему оптимізації рафінування LF-печі, яка використовує фізико-хімічні закони для моделювання процесу, а AI — для прогнозування змін температури і складу у реальному часі, а також — для підбору оптимальних параметрів.

Комбінація цих підходів дозволила скоротити час рафінування на 2 хвилини і знизити вартість додавання легуючих елементів на 2 юаня за тонну.

Загалом, у 柳钢 Group вже застосовано 33 AI-моделі, що охоплюють процеси дуття у конверторі, рафінування у LF-печі, обробку сталевих ковпаків та інше.

Завдяки цим моделям, продуктивність конверторів зросла на 8,5%.

Після завершення процесу виплавки, сталь перетворюється у заготовки за допомогою безперервного лиття, і далі вона проходить через прокатку.

Прокатка — це двоступеневий процес: спочатку гаряча прокатка при температурі понад тисячу градусів, щоб надати заготовкам приблизну форму і розміри; потім — холодна прокатка для досягнення точних товщин і гладкості поверхні.

Обидва етапи мають різні умови роботи, тому у цеху холодної прокатки у Фаньчженьгані все виглядає ідеально: чисті підлоги, зелене покриття, акуратно згорнуті рулони сталі, сині позначки «зона безлюдного транспорту».

Високий кран, поїжджаючи по рейках, автоматично захоплює рулон і піднімає його на потрібне місце — без участі оператора.

Технічний експерт цеху холодної прокатки, Су Хуей, розповів, що у цеху встановлено багатошаровий механізм «хмарного зору» — робот-маніпулятор із системою візуального розпізнавання, створений у співпраці з Huawei та China Mobile Guangxi.

Він транспортує ролики з зберігання на виробничу лінію, раніше цю операцію виконували три люди у високотемпературному і пиловому середовищі.

У 2020 році 柳钢 почала автоматизацію цієї операції через 5G, але потрібен був ще один крок — додати системи візуального розпізнавання та AI.

Су Хуей повідомила, що під час розробки команда з Huawei і 柳钢 створили понад 10 тисяч рядків коду і обробили понад мільйон зображень, що дозволило підвищити точність захоплення роликів з 85% до 99,5%, а точність — до 15 мм. Після модернізації кількість працівників, необхідних для цієї операції, зменшилася на 83%.

На вході у лінію гальванізації є ще один автоматичний робот — дволінійний, що розпаковує і роз’єднує рулони.

Раніше цю операцію виконували вручну, але тепер робот із лазерною системою з точністю до 0,5 мм автоматично розпаковує і роз’єднує 60 рулонів за зміну, охоплюючи 4 виробничі лінії.

Виробництво холодної прокатки — це тонкі листи і гальванізовані панелі, а у Фаньчженьгані з’явилася ще одна важлива лінія — виробництво широких товстих листів шириною 3800 мм, запущена у листопаді 2024 року, для суден, морських платформ і вітрових турбін.

Ця лінія має особливість: замовлення на товсті листи — так звані «лікарські» — різноманітні, з різною довжиною, шириною і товщиною, і кожен замовник має свої вимоги.

Головний інженер виробничої лінії широких листів, Чень Пейчжі, розповів, що раніше інженери вручну підбирали відповідність між контрактами і заготовками, визначали, які замовлення можна об’єднати у один лист, і як оптимізувати розкладку для мінімальних втрат матеріалу.

Зараз 柳钢 розробила систему автоматичного формування груп заготовок і планування прокатки на базі платформи Huawei Tianchou.

Ця система перетворює людський досвід у обчислювані правила і моделі, враховуючи терміни поставки, навантаження виробничих ліній і енергоспоживання, і за кілька хвилин може обчислити оптимальні рішення для понад тисячі контрактів.

Чень Пейчжі зазначив, що понад 90% контрактів вже автоматично підбираються, і коефіцієнт використання матеріалу та вихід продукції зросли більш ніж на 1%.

Хоча 1% здається невеликим, для виробничої лінії з річним обсягом понад 100Mи тонн це означає економію понад 20 тисяч тонн сталі щороку.

Наступні три роки

Лі Бінь на презентації 31 березня озвучив плани компанії на найближчі три роки: інвестиції понад 10k юанів у розвиток «цифрового і розумного 柳钢».

Для сталеливарної компанії це значна сума, і вона свідчить про високі очікування керівництва щодо повернення інвестицій у AI для зниження витрат.

Куди саме підуть ці кошти?

За словами Лі Біня, частина — у інфраструктуру обчислювальних потужностей і платформу великих моделей, частина — у розробку і впровадження конкретних сценаріїв, ще частина — у людські ресурси.

柳钢 запустила програму «10 тисяч AI-співробітників», яка має дві цілі: перша — навчити працівників створювати AI-асистентів, і вже понад 2000 співробітників самостійно створили 2082 AI-помічники.

У виробничому центрі у Фаньчженьгані є співробітник без попереднього досвіду у IT, який за допомогою великих моделей і корпоративної бази знань створив інтелектуального помічника для ціноутворення, що допомагає швидко і точно формувати цінові пропозиції.

Друга — розгортання «цифрових працівників» у всіх виробничих процесах для планування, управління, контролю якості тощо.

За планами, у найближчі три роки 柳钢 має досягти понад 80% автоматизації всього виробничого циклу, створити понад 10 промислових інтелектуальних платформ і зібрати понад 30 високоякісних промислових датасетів, а до 2027 року — реалізувати ще 20 ключових AI-сценаріїв.

柳钢 не є єдиною компанією у галузі, що рухається цим шляхом.

Лі Іжень у презентації зазначив, що за тиждень до цього у Нанкінській конференції з промислового AI зібралися провідні сталеливарні компанії — Баовуй, Аньган, Шоуган, Хегу, Наньган — для закритої дискусії щодо розвитку AI у галузі.

Зараз Китайська асоціація сталеливарної промисловості за дорученням Мінпромторгу готує «Керівництво з впровадження AI у сталеливарній галузі», у якому беруть участь 柳钢, Баовуй, Аньган, Наньган та інші.

Huawei також збільшує інвестиції у сталеливарну галузь.

Компанія Huawei Steel & Nonferrous Industry Group створена у 2025 році, і вже співпрацює з понад 300 компаніями світу, зокрема з понад 120 сталеливарними і кольоровими металургійними підприємствами, розробляючи понад 100 AI-сценаріїв для всього виробничого циклу.

Віце-президент Huawei Jiang Wangcheng у презентації розповів про інші галузі: наприклад, Baowu використовує платформу Панг у прогнозуванні температури доменних печей, що дозволяє знизити витрати на кожну тонну залізної руди на 5-10 юанів; China National Building Material Group застосовує моделі для оптимізації енергоспоживання, зменшуючи споживання стандартної вугілля на 1%, а щорічна економія — понад 4500 тонн вуглецю.

Генеральний директор Huawei Steel & Nonferrous Industry, Ші Мао, зазначив, що у сучасних умовах швидкого розвитку AI потрібно використовувати «玄铁» — архітектуру великої моделі та системи партнерства для подолання невизначеності у технологіях.

Для 柳钢 Group AI — це не лише шлях до підвищення ефективності, а й можливість швидко виходити на міжнародний ринок.

Завдяки перевагам прибережної бази у Фаньчженьгані, що має вихід до АСЕАН, компанія активно експортує продукцію, розширює асортимент — від традиційних прутків до широких товстих листів, суднобудівних і морських платформ, а також автомобільної сталі.

Лінія виробництва товстих листів шириною 3800 мм, запущена у листопаді 2024 року, заповнила прогалину у виробництві у регіоні і вже отримала сертифікацію від провідних світових класифікаційних організацій та ЄС CE.

Віце-голова уряду Гуансі Лян Лей зазначив, що регіон просуває стратегію «з’єднання Північ — Південь — Захід — Схід», де передові технології розробляються у Пекіні, Шанхаї, Гуанчжоу, а потім інтегруються у виробництво у Гуансі і експортуються до країн АСЕАН.

Зараз у Наньніні понад 100 провідних AI-компаній працюють у промисловій сфері, а обсяг виробництва у цій галузі вже перевищив 89 мільярдів юанів.

На презентації «玄铁» та компанії 柳钢 підписали угоду про поглиблення співпраці.

За планами, до 2027 року застосування «玄铁» охопить основні виробничі процеси 柳钢.

Майбутня мета — за допомогою AI та партнерства з Huawei та іншими компаніями створити національну передову розумну фабрику з високою конкурентоспроможністю.