ИИ меняет повседневную работу предприятий по переработке стали

Преобразующая роль искусственного интеллекта (ИИ) в повседневной работе предприятий по переработке черных металлов была подробно описана на Всемирной конференции по переработке черных металлов, организованной BIR в Бангкоке. ИИ стал темой сессии Подразделения черных металлов 28 октября. Основной мыслью было то, что малый бизнес может получить столько же преимуществ, сколько и его крупные конкуренты.

Президент подразделения Шейн Меллор, управляющий директор Mellor Metals (Великобритания), обозначил повестку дня, заявив, что «ИИ быстро становится важнейшим инструментом для переработчиков», и пошутил, что роботы, управляемые ИИ, скоро «начнут жаловаться на цены на сырьевые товары».

«ИИ может помочь нам обнаруживать такие опасные вещества, как литий-ионные аккумуляторы, до того, как они нанесут ущерб, повышать эксплуатационную эффективность, повышать стандарты безопасности и поддерживать стратегии экономики замкнутого цикла», — сказал он. «Переработчики стали не ждут указаний — мы внедряем инновации, адаптируемся и лидируем».

Затем два приглашенных докладчика рассказали о спектре задач, которые ИИ может выполнять в рутинных работах на верфи и повышать эффективность бизнеса. Рагхав Мечери, основатель и генеральный директор Visia (США), рассказал, как его компания объединяет ИИ и рентгеновские технологии для идентификации материалов, назвав это «материальным интеллектом».

«Нестабильность сырья, или непредсказуемость его поступления на верфи, действительно серьёзно затрудняет работу верфей», — сказал он. Отметив случаи возгораний, вызванных аккумуляторами, Мечери сказал, что видел несколько таких случаев, но те, что возникали на пунктах переработки, были «безусловно самыми страшными».

«Кроме того, мы также наблюдаем непредсказуемость исходного сырья и попадание грязи на склады. Как мы узнаем, какая часть груза чёрного металла на самом деле является железом?»

Он утверждал, что ручная проверка сама по себе не является наилучшим способом, и описал роль своей компании в выборе оборудования, отвечающего конкретным потребностям клиента, включая камеры для определения стоимости мелких партий или обнаружения опасных предметов. Рентгеновская технология используется для «просвечивания» грузов для оценки степени загрязнения или обнаружения литий-ионных аккумуляторов, спрятанных в металлических изделиях. Удалось определить химический состав 65 различных типов аккумуляторов.

Мечери заявил, что сочетание датчиков с искусственным интеллектом обеспечивает точность обнаружения батарей до 97%, что означает необходимость соблюдения некоторых протоколов обучения и безопасности. «Никто не может полностью исключить катастрофические события».

Коммерческое преимущество

Второй докладчик, Шон Дэвидсон, основатель Jules AI (CAN), назвал слияние ИИ, датчиков и робототехники «самым крупным измеримым коммерческим достижением», обеспечивающим экономические преимущества, операционную эффективность, а также положительное влияние на окружающую среду и безопасность. Он отметил, что окупаемость инвестиций обычно достигается в течение 12–24 месяцев. Jules AI предлагает программное обеспечение для отрасли переработки переработанных материалов, уделяя особое внимание международной торговле. Компания охватывает автоматизацию, управление рисками и анализ рынка. Дэвидсон перечислил ключевых игроков отрасли, активно использующих ИИ или машинное обучение: AMP Robotics, Zen Robotics, Tomra Sorting и Steinert. 

«У Danieli есть полностью автономный склад на одном из сталелитейных заводов [в Канаде], который просто поразит вас, потому что он не только сортирует поступающий материал, но и оснащен автоматикой, которая может наклонять и опрокидывать его».

В ходе дискуссии, последовавшей за презентациями, участникам дискуссии был задан вопрос, не приведут ли затраты на инвестиции в ИИ к краху для малых предприятий. Бен Ласло, руководитель отдела утилизации активов в сфере информационных технологий компании Kuusakoski Recycling (FIN), посоветовал малым и средним предприятиям рассмотреть различные модели финансирования. «Возможно, покупка устройства — не самый выгодный вариант для малых и средних предприятий, но стоит рассмотреть варианты лизинга, модели амбассадоров или модели кооперации. Чтобы добиться успеха, нужно действительно продумать все детали».

«Я бы сказал, что поставщики новых систем ищут партнёров, которые действительно готовы приложить усилия и вложить время. Малым и средним предприятиям есть, чем заняться».

Дэвидсон согласился, отметив, что поставщики устанавливают цены на свои решения, учитывая интересы малого и среднего бизнеса. «У них разные модели ценообразования: можно взять решение в аренду, можно платить за каждое сканирование. Это доступно не только крупным игрокам. Это уже доступно на уровне малого и среднего бизнеса».

Страх радиации

Модератор Джордж Адамс, генеральный директор компании SA Recycling (США), выразил обеспокоенность потенциальной опасностью излучения рентгеновских датчиков на рабочем месте. Мечери заверил его, что «соблюдение требований по радиации — это фактор, который мы должны учитывать при реализации любых проектов».

Он пояснил, что система состоит из излучателя и приёмника, которые пропускают высокоэнергетическое излучение сквозь материалы. Система способна проникать сквозь сплошную сталь толщиной до 150 мм, эффективно сканируя борта 40-футового контейнеровоза. Приёмник предоставляет данные о химическом составе, относительной атомной массе, а также форме и размере объектов, находящихся в сканере.

«Водитель, как правило, находится в полной безопасности, потому что эти системы отслеживают сцепку между кабиной и грузовиком и начинают стрелять только после того, как кабина проезжает мимо. Например, на всех наших системах конвейерных лент мы устанавливаем свинцовые панели с обеих сторон, а затем приезжаем на место со счётчиком Гейгера перед началом пусконаладочных работ».

Том Берд, исполнительный председатель ENICOR (Великобритания), задался вопросом, как эта технология будет работать в больших объёмах с большими партиями, потенциально содержащими множество различных аккумуляторов. Мечери отметил, что у каждого типа аккумуляторов есть свой профиль риска, поэтому оценка этих индивидуальных рисков помогает операторам определить, какие из них можно безопасно перерабатывать, а какие необходимо изолировать и утилизировать. 

Ласло рассказал, как компания Kuusakoski Recycling использует линию, проходящую через сортировочную машину с двумя камерами. «Одна находится на линии, а другая — после неё. Камера, которая находится на линии, сообщает выбрасывателю, что там батарейка, и он выбрасывает её в контейнер с песком, чтобы мы могли мгновенно её изолировать, не допуская взрыва в случае серьёзного повреждения».

«Другая камера, которая находится после линии, постоянно передаёт данные о том, насколько хорошо работает система выброса. Она самообучающаяся». ​​Он пояснил, что системе может потребоваться ручная настройка, если она что-то пропустит. «Затем человек идёт и перепрограммирует её: это взаимодействие человека и машины».

Источник: https://www.recyclingproductnews.com/article/43838/ai-transforms-day-to-day-operations-for-steel-recyclers