PAO Severstal adalah perusahaan baja dan pertambangan yang memiliki Pabrik Metalurgi Cherepovets, yang terbesar kedua di negara kita. Pada 2019, perusahaan memproduksi 11,9 juta ton baja, dengan pendapatan $8,2 miliar
Kasus bisnis PAO Severstal
tugas
Severstal memutuskan untuk meminimalkan kerugian perusahaan karena perkiraan konsumsi listrik yang salah, serta untuk menghilangkan koneksi tidak sah ke jaringan dan pencurian listrik.
Latar belakang dan motivasi
Perusahaan metalurgi dan pertambangan adalah salah satu konsumen listrik terbesar di industri. Bahkan dengan bagian yang sangat tinggi dari pembangkitnya sendiri, biaya tahunan perusahaan untuk listrik mencapai puluhan bahkan ratusan juta dolar.
Banyak anak perusahaan Severstal tidak memiliki kapasitas pembangkit listrik sendiri dan membelinya di pasar grosir. Perusahaan semacam itu mengajukan penawaran yang menyatakan berapa banyak listrik yang ingin mereka beli pada hari tertentu dan berapa harganya. Jika konsumsi aktual berbeda dari perkiraan yang dinyatakan, maka konsumen membayar tarif tambahan. Jadi, karena perkiraan yang tidak sempurna, tambahan biaya listrik dapat mencapai beberapa juta dolar per tahun untuk perusahaan secara keseluruhan.
Solusi
Severstal beralih ke SAP, yang menawarkan penggunaan IoT dan teknologi pembelajaran mesin untuk memprediksi konsumsi energi secara akurat.
Solusinya telah diterapkan oleh Pusat Pengembangan Teknologi Severstal di tambang Vorkutaugol, yang tidak memiliki fasilitas pembangkit sendiri dan merupakan satu-satunya konsumen di pasar grosir listrik. Sistem yang dikembangkan secara teratur mengumpulkan data dari 2,5 ribu perangkat pengukur dari semua divisi Severstal tentang rencana dan nilai aktual penetrasi dan produksi di semua area bawah tanah dan di tambang batu bara aktif, serta tingkat konsumsi energi saat ini. . Pengumpulan nilai dan penghitungan ulang model dilakukan berdasarkan data yang diterima setiap jam.
implementasi
Analisis prediktif menggunakan teknologi pembelajaran mesin memungkinkan tidak hanya memprediksi konsumsi masa depan dengan lebih akurat, tetapi juga menyoroti anomali dalam konsumsi listrik. Dimungkinkan juga untuk mengidentifikasi beberapa pola karakteristik untuk pelanggaran di area ini: misalnya, diketahui bagaimana koneksi dan pengoperasian yang tidak sah dari sebuah peternakan cryptomining “terlihat”.
Hasil
Solusi yang diusulkan memungkinkan peningkatan kualitas perkiraan konsumsi energi secara signifikan (sebesar 20–25% per bulan) dan menghemat dari $10 juta per tahun dengan mengurangi denda, mengoptimalkan pembelian, dan melawan pencurian listrik.
Rencana untuk masa depan
Di masa mendatang, sistem dapat diperluas untuk menganalisis konsumsi sumber daya lain yang digunakan dalam produksi: gas inert, oksigen dan gas alam, berbagai jenis bahan bakar cair.
Berlangganan dan ikuti kami di Yandex.Zen — teknologi, inovasi, ekonomi, pendidikan, dan berbagi dalam satu saluran.