Команда молодых специалистов из отдела нормирования технологий Технологического центра реализовала проект, позволивший создать цифровой расчёт раскроя заготовок из металлических труб. Экономический эффект проекта составил почти 3 миллиона рублей.
Руководители департамента взаимодействия с группой организаций «КАМАЗа» и сборочных комплектов деталей, пройдя обучение по программированию на базе ПО Python, предложили распространить возможности этого программного продукта на задачи отдела по снижению затрат. Во время аудита в заготовительном цехе прессово-рамного завода инженер-технолог Анна Никонова решила применить эту идею для раскроя материала.
«Сейчас из шестиметровых металлических труб после раскроя на заготовки образуются длинномерные остатки, которые отправляются на переплавку на литейный завод, – пояснила руководитель проекта Анна Никонова. – Судя по размерам, из них ещё можно изготовить детали заготовок машкомплектов большегрузов. И мы решили разработать алгоритм, который позволит использовать этот материал максимально эффективно».
Закупочная стоимость метра трубы – 2 тыс. рублей, а стоимость годного возвратного отхода, отправляющегося на переплавку, – 10 рублей за килограмм. Потери очевидны. Уже на примере пилотной детали затраты на закупку сократились на 30%.
Молодые специалисты включили в команду коллег с прессово-рамного завода, курирующих заготовительное производство, составили техническое задание, выбрали заготовки в плане производства, раскрой которых можно делать более рационально, и попытались создать алгоритм «вручную». Но в таком режиме на подбор всего одной пары деталей в одном машкомплекте ушло практически пять часов. Команда решила оптимизировать процесс с помощью ИT-решений и обратилась за помощью к главному специалисту аналитической службы Сергею Рудницкому. «При решении этой оптимизационной задачи я тоже сначала применил эвристический метод перебора. Но этот вариант действительно занимал много времени даже на мощном компьютере. Самым эффективным инструментом стало новое направление искусственного интеллекта – генетические алгоритмы. Я сам использовал его впервые. С помощью языка программирования Python генерировал поколения программных агентов, которые и сформировали оптимальное решение», – пояснил специалист.
Постепенно удалось довести подбор пар деталей до 13 сортаментов труб (1750 деталей). С этой задачей программа справлялась за 112 минут. Представители молодёжной команды протестировали алгоритм на своих рабочих местах, при этом потребовалась установка специального программного продукта Anaconda на базе Python.
«Раз – запуск программы, два – ввод кода программного продукта в окно командной строки, три – получаем автоматизацию обработки данных и оптимальный раскрой труб с учётом плана производства и расчёт годового экономического эффекта, – комментирует новый метод работы Анна Никонова. – То есть программа позволяет обрабатывать и подтягивать информацию сразу из нескольких баз данных».
Вместе с технологами ПРЗ специалисты ОНТ не раз побывали на участке заготовительного цеха, где идёт нарезка труб, и убедились в том, что там есть оборудование для изготовления заготовок необходимой длины. Далее команда утвердила инструкцию пользователя, которая была согласована с ПРЗ и Технологическим центром. А успешным завершением проекта стал ввод маршрута технологии изготовления деталей из делового отхода в корпоративную информационную систему SAP.
Этот проект по итогам года должен стать одним из самых успешных по сумме экономического эффекта – он составил 2,9 миллиона рублей. Другая важная особенность – возможность применения и тиражирования этого опыта и на других заводах.
