Цифровой двойник помог цементному заводу нарастить выпуск продукции

Команда GlowByte разработала математическую модель, которая отслеживает путь материала от карьера до мельницы. Система учитывает послойную укладку сырья на складе, что дает технологам информацию о реальном составе смеси в режиме реального времени. Вместо установки дорогостоящих физических датчиков инженеры использовали алгоритмы машинного обучения: виртуальные анализаторы вычисляют характеристики сырья, закрывая информационные пробелы в производственной цепочке.

Решение объединило разрозненные данные из АСУ ТП, лабораторных журналов и отчетов горного цеха. Модуль «умной шихтовки» и цифровой советник теперь дают персоналу конкретные рекомендации по настройке оборудования, исключая ошибки в рецептуре. По словам Александра Томилова, такой подход позволил стабилизировать химический состав муки и снизить энергозатраты без капитального строительства. Руководство предприятия, в свою очередь, получило прозрачную аналитику, объясняющую причины отклонений от плана, что упрощает дальнейшее планирование инвестиций.