Информационные технологии в "Русале"
Статья посвящена вопросам развития информационных систем "Русала"
Содержание |
2024
«Русал» выделил 20 млрд рублей на импортозамещение систем автоматизации
21 июня 2024 года стало известно о том, что компания «Русал», один из крупнейших производителей алюминия в мире, выделила 20 млрд рублей на программу импортозамещения систем автоматизации на своих предприятиях. Программа рассчитана до 2031 года и направлена на замену контроллерного оборудования и программного обеспечения на алюминиевых и глиноземных заводах.
По сообщению пресс-службы «Русала», реализация программы началась с замены оборудования и софта на шести технологических участках. До конца 2024 года планируется запуск проектов еще на 20 участках. В результате реализации программы отечественные производители оборудования и ПО для автоматизации технологических процессов смогут значительно повысить свои компетенции и конкурентоспособность.
Представитель компании отметил, что стоимость программы импортозамещения АСУТП может увеличиться по мере ее реализации. Этот масштабный проект позволит российским производителям систем автоматизации инвестировать в расширение производства и освоение новых технологий.
Ни один технологический процесс сейчас не обходится без цифровой системы управления, которая по сути является "мозгом" технологической установки. Как и при операции на мозге, замена системы управления требует особо ответственного подхода, — заявил Директор по автоматизации производства «Инженерно-технологического центра Русал» Михаил Гринишин. |
Российское контроллерное оборудование и программное обеспечение уже прошли успешные испытания на опытном участке Красноярского алюминиевого завода. В ближайшее время стартует следующий этап испытаний на расширенном опытном участке Саяногорского алюминиевого завода, что подтвердил сайт компании.TAdviser Security 100: Крупнейшие ИБ-компании в России
Программа импортозамещения, инициированная «Русал», является важным шагом в развитии российской промышленности. Она не только способствует повышению эффективности и надежности производственных процессов, но и открывает новые возможности для российских производителей в сфере автоматизации.[1]
«Русал» усилил киберзащиту и запустил собственный SOC
«Русал» создал центр обеспечения безопасности (Security Operation Center, SOC), сообщила компания в своём отчёте об устойчивом развитии, опубликованном в мае 2024 года. SOC функционирует на базе отдела мониторинга и реагирования на инциденты информационной безопасности. Сейчас в него для обработки поступает «несколько десятков тысяч событий ИБ в секунду»: они собираются со средств защиты информации, информационных систем, компьютеров, серверов и иного оборудования.
В процессе мониторинга SOC постоянно фиксирует инциденты в области информационной безопасности, но, утверждает «Русал», уровень защищенности компании позволяет избегать инцидентов высокой критичности.
Специалисты по ИБ «Русала» ежедневно фиксируют попытки кибератак разного вида:
- сканирование сетевого периметра;
- фишинг;
- DDoS-атаки;
- попытки эксплуатировать уязвимости;
- вирусное заражение.
Количество таких атак исчисляется тысячами, поэтому специалисты «Русала» регулярно анализируют эффективность систем защиты и принимают меры, чтобы повысить уровень киберустойчивости.
В 2023 году компанию не обошёл стороной и набирающий обороты тренд атак через цепочки поставок. В отчёте об устойчивом развитии приводится пример одной такой предотвращённой атаки. Так, специалисты компании обнаружили заражение сайта контрагента, на который его сотрудники регулярно ссылались в переписке с «Русалом». Компания поступила следующим образом: временно заблокировала доступ на зараженный ресурс контрагента, уведомила его о взломе и необходимости принять меры. После «лечения» и устранения уязвимостей специалисты «Русала» восстановили доступ к сайту.
Чтобы снизить уязвимость к компьютерным атакам, «Русал» разработал меры бесперебойного функционирования для ключевых систем в соответствии с утверждёнными процедурами BCP (Business continuity planning, планирование непрерывности бизнеса) и DRP (Disaster recovery planning, планирование аварийного восстановления).
Чтобы обеспечить бесперебойное функционирование своих объектов критической информационной инфраструктуры (КИИ), «Русал» провёл киберучения по реагированию на компьютерные инциденты на таких объектах. В рамках них отрабатывались действия по реагированию на компьютерные инциденты, принятию мер по ликвидации последствий компьютерных атак, предоставлению сведений в НКЦКИ.
Кроме этого, в 2023 году на 12 предприятиях-субъектах КИИ «Русал» создал группы ИБ. Они обеспечивают ИБ, в том числе обнаружение, предупреждение и ликвидацию последствий компьютерных атак, реагирование на компьютерные инциденты. До создания подобных групп эти функции исполняли менеджеры по ИБ предприятий «Русала».
«Русал» инвестирует 1,6 млрд рублей в ИИ. Какие технологии использует компания
В середине мая 2024 года «Русал» объявил об инвестировании 1,6 млрд рублей в развитие технологий искусственного интеллекта на своих предприятиях. Компания применяет ИИ-решения с 2018 года.
Как сообщает пресс-служба «Русала», ИИ-проект стоимостью 1,6 млрд рублей предполагает внедрение системы мониторинга электролизных цехов с помощью машинного зрения на пяти алюминиевых заводах группы. В сообщении «Русала» подчеркивается, что технология разработана специалистами компании, и она должна стать первым примером использования искусственного интеллекта в промышленных масштабах в алюминиевом производстве.
Внедрить новое ИИ-решение планируется в цехах электролиза Красноярского, Братского, Новокузнецкого, Иркутского и Волгоградского алюминиевых заводов «Русала» до 2027 года.
Суть технологии в том, что модели машинного зрения через специализированные видеокамеры круглосуточно обнаруживают нарушения герметичности электролизёров и вызывают оператора. В рамках реализации пилотного проекта в 2018-2020 гг. специалисты «Русала» на сотнях часов видео обучали нейросеть распознавать случаи разгерметизации, например, дым, и отличать их от проблесковых маячков технологического транспорта, солнечных зайчиков, отражений, ковшей с раскаленным металлом, приводит пресс-служба «Русала» слова директора по автоматизации производства «Русал ИТЦ» Михаила Гринишина.
Она [технология] доказала свою эффективность в ходе опытной эксплуатация в двух цехах электролиза Красноярского алюминиевого завода (КрАЗ), благодаря ей вдвое снизилось время разгерметизации электролизеров по сравнению с мониторингом персоналом во время плановых обходов, - отметил технический директор «Русала» Виктор Манн. |
По словам Михаила Гринишина, после внедрения ИИ-технологии в цехах КрАЗа начнется планируется начать проектирование разработки для БрАЗа и других заводов, а в 2027 году планируется завершить тиражирование этой системы. Кроме того, к маю 2024 года группа начала развивать системы на основе искусственного интеллекта в других производственных процессах.
Как рассказали «Ведомостям» в «Русале», к маю 2024 года в компании находится в работе более 30 проектов, использующих возможности искусственного интеллекта. Некоторые технологии уже используются в промышленном производства, а одна из них вышла на стадию масштабного тиражирования.
В работе над ИИ-проектами специалисты применяют решения в области операций машинного обучения. Речь идет о подходе MLOps, в котором, как пояснили в «Русале», применяются практики непрерывной разработки. Модели машинного обучения тестируются и разрабатываются в изолированных экспериментальных системах, а затем готовые и проверенные алгоритмы запускаются в производственной среде. В компании используется трехконтурный вариант разработки новых ИИ-решений:
- первый контур – внутренний. MLOps-платформа «Русала» реализована на базе технологий с открытым кодом (open source framework) SinaraML;
- второй контур – промежуточный. На мощностях Yandex Cloud развернут экземпляр MLOps-платформы «Русала» с возможностью динамического управления ресурсами;
- третий контур – внешний. Подрядчики компании, разрабатывающие цифровые продукты с ИИ, самостоятельно разворачивают на своих мощностях open source framework SinaraML, разрабатывают, обучают и упаковывают в микросервисы ИИ-модели для «Русала».
В компании намерены рассмотреть другие возможности применения сервисов Yandex Cloud, например облачный доступ к высокопроизводительным графическим процессорам (GPU).[2]
2019: РУСАЛ реализует проект по управлению производством алюминия с применением BigData на сибирских заводах
26 июня 2019 года РУСАЛ, один из крупнейших в мире производителей алюминия, сообщил о том, что в рамках стратегии по повышению эффективности производства разрабатывает систему управления технологическим процессом электролиза с применением современных научно-методологических подходов на основе прогнозной аналитики (BigData).
Разработка и внедрение новой системы будет способствовать повышению эффективности алюминиевого производства за счет уменьшения количества отклонений технологических параметров от целевых значений и повышения качества управления электролизёром. В 2019 году в проект будет инвестировано более 20 млн руб.
В алюминиевом производстве диагностика причин неэффективной работы электролизеров осуществляется постфактум, для эффективных же электролизеров отсутствует контроль за работой в оптимальном технологическом окне. Эти факторы являются сдерживающими для достижения наилучших технико-экономических показателей, как электролизной серии, так и всего предприятия. В связи с этим технической дирекцией РУСАЛа и Департаментом информационных технологий был инициирован проект по разработке системы управления технологическим процессом электролиза с применением современных научно-методологических подходов на основе прогнозной аналитики (BigData), которая позволит диагностировать причины снижения производительности электролизёров, подбирать оптимальные условия в зависимости от текущего состояния оборудования и прогнозировать нарушения.
Пилотный проект реализуется на нескольких сибирских заводах РУСАЛа. Разрабатываемая система подразумевает тиражирование без дополнительных затрат на другие производственные площадки компании.
«Использование ресурсов прогнозной аналитики в управлении электролизным производством лишь часть более масштабной задачи, которую мы ставим в рамках данного НИОКР, – отметил технический директор РУСАЛа Виктор Манн. – В случае его успешной реализации аналогичные подходы могут быть задействованы для анализа и повышения эффективности на других этапах производственной цепочки и, в целом, будут способствовать снижению энергопотребления и повышению производительности алюминиевого производства». |
2018: Пять ИТ-решений, повышающих эффективность производства алюминия
Крупнейший в мире производитель алюминия "Русал", как и другие компании отрасли, заинтересован в повышении качества продукции, снижения ее себестоимости и минимизации человеческого фактора в производстве. Технический директор "Русала" Виктор Манн рассказал в феврале TAdviser, какие ИТ в производственных процессах помогают решить эти задачи.
Сеть датчиков
На заводе "Русала" в Саяногорске была спроектирована система измерения токораспределения по анодам. Система прошла испытания на опытном участке электролизёров РА-400 и РА-550.
Система представляет собой большую измерительную сеть из 60-ти датчиков на одном электролизёре, которая даёт большие возможности для диагностики и автоматического управления технологией. На данный момент с помощью этой системы определяются нарушения на аноде с точностью 95%, а так же диагностируется и устраняется на ранней стадии развитие нежелательных процессов – анодных эффектов, - говорит Виктор Манн. |
Система была разработана в рамках проекта АСУ ТП третьего поколения, как новый этап развития уже разработанной металлургом системы автоматизации электролизного производства, пояснили TAdviser в компании. Проект по созданию новой АСУ ТП стартовал в 2015 году и был завершён в 2016 году. Основными его целями было повышение точности и оперативности системы, добавили в компании.
Мобильные устройства
"Русал" также внедряет мобильные устройства на производственных площадках. Это даёт более быстрый доступ к информации и управлению. Машинисты крана в электролизном производстве используют планшеты для оперативного получения задания на выливку металла или перестановку анодных штырей из информационно-технологической системы. Таким образом, машинист сам может переключить режим управления электролизёром для выполнения необходимых технологических операций, рассказал Манн.
В литейном производстве мобильные устройства используются персоналом службы качества для внесения информации на контрольных точках разных стадий производства и о параметрах готовой продукции. Вся заносимая информация сразу попадает в единую базу данных для анализа системой. Если какие-то параметры не будут соответствовать требованиям, то система автоматически заблокирует переход на следующий этап, - сообщил Виктор Манн. |
Мобильные устройства дополняют систему управления и делают информацию более доступной для всех пользователей и из разных мест. Используемое прикладное ПО разработали специалисты "Русала" и постоянно развивают его функционал.
Система управления литейным производством
Осенью 2017 года "Русал" приступили к внедрению на заводах компании единой информационно-технологической системы литейного производства, которую разрабатывали и тестировали с 2016 году на площадках Красноярского алюминиевого завода.
Система будет охватывать все переделы: от получения жидкого металла из электролизного производства до отгрузки готовой продукции. Также в нее войдут операции планирования, контроля качества и лабораторных исследований.
Изначально идея состояла в том, чтобы создать именно унифицированную платформу, которая полностью исключает бумажный документооборот, а также включает систему встроенного качества и отслеживания основных технологических параметров на каждом этапе производства. Таким образом, компания получает более широкие возможности по учёту вовлекаемых материалов и образовавшихся отходов, - пояснили TAdviser в "Русале". |
Единая электронная база нормативно-справочной информации исключает возможность ошибки ручного ввода. Автоматический расчёт химического состава расплава, оперативные оповещения системы об отклонениях технологических параметров, автоматическое задание на резку слитков и т.д. делают ее удобным инструментом для персонала и помогают минимизировать брак продукции, говорит Виктор Манн.
«Виртуальный электролизёр»
Одним из последних направлений развития компании в сфере информационных технологий стало создание математического прототипа – цифрового двойника - технологического процесса: была создана динамическая цифровая модель «Виртуальный электролизёр». Это программное обеспечение, разработанное ИТЦ (инженерно-техническим центром) компании совместно с Сибирским федеральным университетом, позволяет моделировать технологические процессы электролиза на основе базовых математических моделей.
Она основана на формулах, описывающих фундаментальные физико-химические процессы. На данный момент технологи UC Rusal её используют в качестве платформы для оптимизации, прогнозирования изменений технологического процесса, а также как обучающую платформу. Некоторые модули используются для непосредственного управления технологией электролиза и встроены в автоматизированную систему управления, - рассказал Манн. |
Он также отметил, что вычислительные мощности становятся дешевле, что позволяет предприятию развивать цифровые модели с использованием аппарата обработки больших массивов данных.
База данных "Русала" накапливается с 2000 года. Это неподъемный массив данных для обработки стандартными методами, но для анализа и построения математической модели с использованием технологий Big Data - в самый раз, - отметили в компании. |
В перспективе, "Русал" рассматривает также возможность реализации проекта по построению предиктивных моделей с использованием больших данных.
В общемировом тренде
Проекты, реализуемые "Русалом", соответствуют основной задаче, которая сегодня стоит перед мировой алюминиевой отраслью: снижение расхода электроэнергии на тонну металла, отмечает директор группы корпоративных рейтингов АКРА Максим Худалов.
Один из поставщиков оборудования для алюминиевой промышленности Siemens еще в 2004 году формулировал идеи подобных проектов, а американский производитель алюминия Alcoa в 2014 году начал активно внедрять информационные технологии для контроля за производственным процессом, приводит данные Худалов.
2017: Строительство дата-центра для майнинга криптовалют
1 декабря 2017 года стало известно о планах "Русала" построить центр обработки данных (ЦОД), который среди прочего займется добычей криптовалют. Объект планируется возвести на территории Надвоицкого завода, расположенного в Карелии.
Как пишет газета «Ведомости» со ссылкой на сообщение "Русала", компания начала проектировать дата-центр, который будет предоставлять высокотехнологичные ИТ-сервисы для анализа больших данных, машинного обучения и майнинга криптовалют.
Потребляемая электрическая мощность оборудования составит около 6 МВт. Инвестиции в проект не раскрываются. По оценкам старшего аналитика департамента стратегического развития и экономического прогнозирования Газпромбанка Евгения Гранкина, речь может идти о сумме в $150 млн, что соответствует 26% в суммарных капитальных расходах алюминиевого холдинга за 2016 год.
Первая очередь ЦОДа на 5 тыс. вычислительных блоков будет запущена к третьему кварталу 2018 года. Первым партнером холдинга станет болгарская компания с российскими корнями AA! LAB.
Электричество на предприятие будет поставляться с Ондской ГЭС, которая с 2014 года также принадлежит UC Rusal. К концу 2017 года мощность ГЭС загружена не более чем на 60%, оценивает аналитик АКРА Максим Худалов.
Евгений Гранкин говорит, что использование дата-центра преимущественно для добычи криптовалют делает рентабельность проекта очень непредсказуемой. Период окупаемости оборудования в домашнем майнинге – около 9–12 месяцев, отметил Гранкин.
Промышленный майнинг выгоднее из-за более дешевой электроэнергии. К тому же крупные компании, которые занимаются этим, разрабатывают собственное оборудование для майнинга. Это снижает затраты, — добавляет эксперт. |
Директор по металлургии и горной добыче Prosperity Capital Management Николай Сосновский также счел эти инвестиции "Русала" рискованными.[3]